Диссертация (1102539), страница 11
Текст из файла (страница 11)
Следуетотметить, что результат является следствием величины исходных ошибок анализов. Различиесущественно для прогнозов на первые сутки и в некоторой степени на вторые суткиСредняя разность, абсолютная ошибка и среднеквадратичная ошибка прогнозовтемпературы воздуха и отношения смеси водяного пара на уровне 2 м, скорости ветра на уровне10 м и атмосферного давления на уровне моря, а также оценка статистической значимостиразличий средних систематических ошибок (p-уровень по Т-критерию Стьюдента), прииспользовании исходных начальных полей и после усвоения данных для заблаговременности24 часа приведены в таблице 3.2.В Мурманской области показано заметное уменьшение ошибок (за исключением ветра) вянваре и отсутствие изменений в июле.
В Московской области усвоение данных позволяетнемного уменьшить ошибки температуры приземного воздуха и ветра летом и не далорезультатов зимой. На Европейской территории России выявлено уменьшение ошибок в обасезона по всем переменным за исключением ветра зимой.Различия между двумя экспериментами статистически значимы (p<0.05) в январе вМурманской области и Европейской территории России за исключением различий в оценкахскорости ветра, в июле в ошибках температуры и ветра в Московской области и также дляЕвропейской территории России.Векторные ошибки скорости ветра в зависимости от заблаговременности приведены втаблице 3.3.
Исходное начальное уменьшение ошибки ветра не прослеживается при большихзаблаговременностях. Небольшое уменьшение ошибок отмечено на Европейской территорииРоссии в июле.76Таблица 3.2Систематическая ошибка (BIAS), абсолютная ошибка (ABIAS) , среднеквадратичная ошибка (RMSE) и значение p-уровня различийпо T-критерию прогнозов на 24 часа приземной температуры воздуха (T, ºС), приземного отношения смеси водяного пара (Q, г/кг),приземной скорости ветра (V, м/с) и атмосферного давления на уровне моря (slp, мбар)с использованием исходных начальных полей (base) и после усвоения данных (var)BIASbasevarTQVslp1.320.151.62-1.911.070.111.60-1.72TQVslp-0.86-0.060.220.92-1.02-0.070.200.94TQVslp2.040.101.07-1.681.660.051.06-1.59Январь 2010ABIASRMSEBIASpbasevarbasevarbasevarЕвропейская территория Россия3.353.264.194.170.00000 -1.08-1.070.360.340.490.470.000000.340.202.042.031.981.980.909311.281.232.021.861.621.590.00000 -0.42-0.30Московская область2.612.563.213.120.302750.340.010.190.200.240.280.236410.160.161.030.961.371.340.807361.281.230.990.980.820.650.703740.200.20Мурманская область4.224.085.145.060.00019 -1.04-1.040.360.340.450.440.000000.030.061.911.902.232.220.845000.620.601.791.711.531.520.00618 -0.39-0.38Июль 2009ABIASRMSEbasevarbasevarp1.911.131.720.811.851.001.680.772.141.611.681.012.111.441.670.990.000000.000000.000080.000001.470.741.720.621.190.731.680.621.950.921.680.821.610.911.670.820.000220.892650.000080.989481.690.631.410.621.690.631.410.611.860.831.700.721.860.831.710.690.885980.115960.501560.4819977Отдельно было оценено влияние усвоения данных на прогноз такой комплекснойвеличины, как осадки.
Результаты расчетов некоторых оценок осадков на 12 ч (абсолютная исистематическая ошибки, общая оправдываемость, оправдываемость и предупрежденностьфактов осадков и без осадков) с заблаговременностью 30 ч приведены в таблице 3.4. Оказалось,что все рассчитанные ошибки при использовании исходных начальных полей и после усвоенияданных практически совпадают.Таблица 3.3Векторная ошибка прогноза приземного ветра (м/с) в зависимости отзаблаговременности при использовании исходных начальных полей (base) и после усвоенияданных (var)Заблаговременность, чянварь 2010июль 2009basevarbasevarЕвропейская территория России01.711.191.501.06121.561.551.771.65241.611.601.521.46481.641.641.601.54Мурманская область01.941.521.451.19121.581.561.571.55241.641.621.261.27481.681.671.291.29Московская область01.320.801.320.89121.441.401.701.75241.441.431.201.21481.451.451.191.19Таблица 3.4Оценки прогноза осадков (мм/12 ч) заблаговременностью 30 ч при использованииисходных начальных полей (base) и после усвоения данных (var)Мурманская областьянварь 2010июль 2009basevarbasevarабсолютная ошибка(мм/12 ч)систематическаяошибка (мм/12 ч)общаяоправдываемость (%)оправдываемостьфакта осадков (%)оправыдываемостьфакта без осадков (%)предупрежденностьфакта осадков (%)предупрежденностьфакта без осадков (%)Европейская территория Россииянварь 2010июль 2009basevarbaseVar1.601.592.512.495.225.205.835.78-0.79-0.80-1.08-1.11-4.48-4.49-4.74-4.826161676765656970545256545150424169707678777880826767676865654748575667676565777779Выводы из главы 3В главе исследовалась возможность использования данных стандартных измерений(синоптических и аэрологических станций) для их усвоения в мезомасштабной моделидинамики атмосферы.
Были проведены серии расчетов на модели WRF-ARW с помощьюсистемы WRFDA для разных областей, регионов и временных периодов.В ходе работы было показано, что усвоение данных помогает получить лучший анализсостояния атмосферы. При этом разность в прогнозах от исходных анализов и последополнительного усвоения данных заметна лишь при больших расхождениях начальныхданных и измерений на станциях, которые возникают несколько раз в месяц, или очень малыхзаблаговременностях прогноза.
При таких условиях использование системы усвоения данныхWRFDA улучшает прогноз и не ухудшает в остальных. Соответственно наличие подобныхслучаев оправдывает использование данной системы, которая не требует больших затратмашинного времени.Проведенный анализ показывает, что подобное изменение начальных данных оказываетвлияние на прогноз при заблаговременностях до 10-12 часов для небольших областей, на 24-48часов для больших областей. Тем не менее, следует подчеркнуть, что в некоторых случаях,наподобие приведенного примера по Японии, использование усвоения данных простонеобходимо.Усвоение данных оказывает большее влияние на прогноз на больших по размеруобластях с использованием большего числа данных измерений.80Глава 4.
Усвоение данных измерений профилей в АПСВ предыдущей главе речь шла об усвоении стандартных данных синоптических иаэрологических станций. Исследование показало необходимость использования усвоения этихданных, особенно в сложной метеоситуации. При этом, хотя воздействие приземных данныхпростирается по вертикали на несколько модельных уровней, информация о состоянии АПС недобавляется. Рассмотрим как может сказаться на прогноз добавление информации овертикальных профилях температуры и ветра в АПС.4.1 Эксперименты по усвоению данных профилемеров МТП-5Рассмотрим эффект от усвоения профилей температуры, измеренных микроволновымитемпературными профилемерами МТП-5. На рис. 1.1 было показано расположение приборов вМосковской области, всего работает 7 приборов.
Для анализа был выбран день, за которыйудалось собрать максимальное (с пяти точек измерений) количество информации – 05.09.2008.Для расчетов использовалась конфигурация модели, описанная в главе 2.Было проведено 4 эксперимента: base – контрольный без усвоения данных, station - сусвоением данных синоптических станций, mtp – с усвоением данных профилемеров, all – сусвоением всей имеющейся информации.На рис. 4.1 показан временной ход ошибки температуры (разности с данныминаблюдений) в зависимости от времени и высоты в точке, соответсвующей ФФ МГУ, в четырехэкспериметах.81Рис.
4.1 Зависимость ошибки температуры от времени и высоты в точке 55,7 с.ш. 37,57 в.д. (ФФМГУ). Расчеты проводились для Московской области.Уменьшение ошибок температуры можно заметить только первые несколько часовпрогноза. Небольшое влияние усвоения профилей возможно может быть обусловлено малымиразмерами области и количеством точек измерений. Результаты главы 3 также показали рольразмера области: эффект от усвоения синоптических станций в Московской областинаименьший из всех рассмотренных областей. Поэтому были проведены аналогичныеэксперименты для области Европейской территории России (рис. 3.1а). Временной ход ошибкив этом случае приведен на рис.
4.2.82Рис. 4.2. То же что рис. 4.1, но расчеты проводились для Европейской территории России.54321etr-base005.09.2008 0:00-1etr-mtp05.09.2008 12:0006.09.2008 0:0006.09.2008 12:0007.09.2008 0:0007.09.2008 12:00mos-basemos-mtp-2-3-4-5Рис. 4.3 Разность с измерениями температуры на нижнем уровнеУсвоение только профилей температуры оказывает значительное влияние на прогноз.Отдельно этот эффект проиллюстрирован на примере прогноза на нижнем уровне на рис. 4.3.83Хотя в среднем ошибки в прогнозе для большей области с большим пространственнымразрешением выше, чем для меньшей, видно, что положительное влияние данныхпрослеживается при заблаговременностях прогноза до 24 ч.98762 м - base52 м - var100 м - base4100 м - var321006121824Заблаговременность, ча76542 м - base2 м - var3100 м - base100 м - var21006121824-1бЗаблаговременность, чРис. 4.4 Систематическая ошибка температуры на приземном уровне и уровне 100м взависимости от заблаговременностиbase – конрольный эксперимент без усвоения данныхvar – эксперимент с усвоением данных профилемеров МТП-5а – МГУ, б - ЗНС84Для обобщения результатов была проведена серия расчетов с усвоением данныхтемпературных профилемеров для февраля 2010 г.
Зависимость средних за месяц ошибоктемпературы на нескольких уровнях в зависимости от заблаговременности показана на рис. 4.4в двух точках измерений. В городской точке небольшое уменьшение ошибок прослеживается втечение 12 часов прогноза.Таким образом, при расчетах на области Европейской территории России усвоениеданных температурных профилемеров в отдельных случаях ведет к улучшению качествапрогноза профилей температуры в АПС.4.3 Эксперименты по моделированию усвоения профилейЭффект от усвоения профилей температуры оказался невелик и проявляется не всегда,даже при расчетах на достаточно большой области.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
