Диссертация (1102539), страница 14
Текст из файла (страница 14)
Его необходимо использовать в случаях образования активныхмезомасштабных процессов и/или значительного отсутствия информации при составлениипервого приближения.Одним из важнейших для АПС процессов является турбулентность. Порывы ветраявляются ее проявлением. При сравнении различных методов прогноза порывов ветра был103выделен метод, использующий рассчитываемую в модели турбулентную кинетическуюэнергию.Основными результатами диссертации, выносимыми на защиту, являются:Система сравнения расчетных профилей температуры и ветра с данныминестандартных измерений в атмосферном пограничном слое (микроволновыхтемпературных профилемеров и содаров) в реальном масштабе времени.ОценкивоспроизведенияконфигурациеймоделиWRF-ARWхарактеристикатмосферного пограничного слоя: профилей температуры и ветра, стратификации,приземных и приподнятых инверсий.
Модель воспроизводит профили температуры всреднем за месяц с точностью 0.7-2.7ºС, ветра – 0.9-2.8 м/с (в зависимости от высотыи сезона). Рассмотренная конфигурация модели имеет меньшие ошибки принеустойчивой стратификации. Наибольшие ошибки получены на нижних уровнях вгородских точках. Модель воспроизводит наблюдавшуюся стратификацию в 69%случаев.Оценки чувствительности прогнозов модели WRF-ARW к усвоению данныхизмерений в атмосферном пограничном слое. Усвоение данных позволяет уменьшитьошибки приземной температуры воздуха с заблаговременностью до 24 ч прииспользовании достаточно большой области прогноза.Демонстрация эффективности усвоения смоделированных профилей температуры иветра в атмосферном пограничном слое с заблаговременностью до 24 часов.Гибридный метод прогноза порывов приземного ветра.104Список литературы1.
Арутюнян Р.В., Бакин Р.И., Большов Л.А., Дзама Д.В., Припачкин Д.А., Семенов В.Н.,Сороковикова О.С., Фокин А.В., Цаун С.Н., Шикин А.В,. Игнатов Р.Ю., РубинштейнК.Г., Смирнова М.М. Некоторые результаты по моделированию радиационнойобстановки и оценке источника аварийного выброса на АЭС Фукусима-1 с учетомтрехмерных полей метеоданных. – Препринт ИБРАЭ № IBRAE-2011-072. Бызова Н.Л., Иванов В.Н., Мацкевич М.К.
Измерение компонент завихренности внижнем 300-метровом слое атмосферы. - Изв. РАН, Физика атмосферы и океана, 1996, т.32, № 3, с. 323-3283. Бызова, Н. Л., Л. М. Хачатурова 1984: Сравнение суточного хода температуры воздуха искорости ветра по измерениям в Обнинске и в Останкино. Труды ЦВГМО, 20(1), 3-114. Вельтищев Н. Ф., Жупанов В. Д. Эксперименты по усвоению радиолокационнойотражаемости в модели WRF-ARW: Меторология и гидрология, 2012, 3, с.5-195. Гладких В. А., Одинцов С. Л.
Калибровка содара «Волна-3» //Оптика атмосф. и океана. –2001. – Т. 14. – №. 12. – С. 1145-1148.6. Каллистратова М.А., Юшков В.П. Роль локальных и дистанционных методов висследованиях атмосферного пограничного слоя. Доклады Всероссийской конференции«Исследование процессов в нижней атмосфере при помощи высотных сооружений», 8-10октября 2008г., г. Обнинск Калужской обл., стр.
55-60 (2008)7. Климова Е. Г. Использование ансамблевого фильтра Калмана при планированиидополнительных наблюдений. Метеорология и гидрология, 2011, 8, с. 23-338. Клинов Ф. Я. К постановке метеорологических наблюдений в нижнем500-метровом слоеатмосферы на Останкинской высотной телевизионной башне в г. Москве. Вопр.градиентн. мегеорол, наблюдений на высотн. мачтах. Информ. письмо, № 16. УГМОГУГМС, 19669.
Кузнецов Р. Д. Акустический локатор ЛАТАН-3 для исследований атмосферногопограничного слоя. Оптика атмосферы и океана,2007, т. 20 ,N 8, 749-753.10. Обухов А.М. Турбулентность и динамика атмосферы. Л.:Гидрометеоиздат, 198811. Юшков В.П., Каллистратова М.А., Кузнецов Р.Д., Курбатов Г.А., Крамар В.Ф. Опытиспользования доплеровского акустического локатора для измерения профиля скоростиветра в городских условиях, Известия РАН, ФАО, 2007, 43(2), 193-20512. Abhilash S., Someshwar D., Kalsi S.R., Gupta M.D., Mohankumar K., George J.P., BanerjeeS.K.,.
Thampi S.B and Pradhan D. Impact of Doppler Radar Wind in Simulating the Intensity105and Propagation of Rainbands Associated with Mesoscale Convective Complexes Using MM53DVAR System. – Pure and Applied Geophysics, 2007, vol. 164, No. 8-9, pp. 1491-150913. Alapaty K, Niyogi D, Chen F, Pyle P, Chandrasekar A, Seaman N (2008) Development of theflux-adjusting surface data assimilation system for mesoscale models.
J Appl MeteorolClimatol 47: 2331–235014. Alapaty K., Seaman N., Niyogi D., Hanna A., 2001. Assimilating Surface Data to Improve theAccuracy of Atmospheric Boundary Layer Simulations, J. Appl. Meteorol., 40, 2068-208215. Angelini, F.; Barnaba, F.; Bolzacchini, E.; Caporaso, L.; Curci, G.; Ferrero, L.; Ferretti, R.;Gobbi, G. P.; Landi, T.
C.; Stocchi, P. Comparison of the Mixing Layer Height determined byceilometer and Optical Particle Counter and simulated by MM5 model. 9th EMS AnnualMeeting, 9th European Conference on Applications of Meteorology (ECAM) Abstracts, heldSept. 28 - Oct. 2, 2009 in Toulouse, France. http://meetings.copernicus.org/ems2009/, id.EMS2009-36616.
Angell, J. K., W. H. Hoecker, C. R. Dickson, and D. H. Pack, 1973: Urban influence on astrong day time air flow as determined from tetroon flights. J. Appl. Meteor., 12, 924-93617. Angevine, W.M., H. Jiang, and T. Mauritsen, 2010: Performance of an eddy diffusivity – massflux scheme for shallow cumulus boundary layers. Monthly Weather Review, 138, 2895-2912,doi:10.1175/2010MWR3142.1.18. Angevine, W. M., 2005: An integrated turbulence scheme for boundary layers with shallowcumulus applied to pollutant transport.
J. Appl. Meteor., 44, 1436-1452.19. Barker D.M., Huang W., Guo Y. R. and Xiao Q. N. A Three-Dimensional (3DVAR) DataAssimilation System For Use With MM5: Implementation and Initial Results. – Mon. Wea.Rev., 2004, vol. 132, pp. 897-91420. Beljaars A, Viterbo, P. The role of the boundary layer in a numerical weather prediction model.In Clear and Cloudy Boundary Layers. Holtslag AAM, Duynkerke PG (eds). RoyalNetherlands Academy of Arts and Sciences: Amsterdam, 1998; 297–30421.
Benjamin, S. G., and Coauthors, 2004: An hourly assimilation–forecast cycle: The RUC. Mon.Wea. Rev., 132, 495–51822. Benjamin, SG, Jamison BD, MoningerWR, Sahm SR, Schwartz BE, SchlatterTW(2010)Relative short-range forecast impact from aircraft, profiler, rawinsonde, VAD, GPS-PW,METAR and mesonet observations via the RUC hourly assimilation cycle.
Mon Weather Rev.doi:10.1175/2009MWR3097.123. Bougeault P. and Lacarrere P. 1989 Parameterization of orography-induced turbulence in amesobeta-scale model. Mon. Wea. Rev., 117, 1872-188910624. Bright, D. R., and S. L. Mullen, 2002: The sensitivity of the numerical simulation of thesouthwest monsoon boundary layer to the choice of PBL turbulence parameterization in MM5.Wea. Forecasting, 17, 99–11425. Brower, M., Zack, J., Bailey, B., Schwartz, M., Elliott, D. (2004).
“Mesoscale Modeling as aTool for Wind Resource Assessment and Mapping.” Proceedings of 14th Conference onApplied Climatology, Boston, MA.: American Meteorological Society, 7 pp.26. Brümmer B., Kirchgäßner A., Müller G. The atmospheric boundary layer structure over theopen and ice-covered Baltic Sea: in situ measurements compared to simulations with theregional model REMO //Theoretical and Applied Climatology. – 2009. – С. 1-13.27. B. Calpini, D.
Ruffieux, J.-M. Bettems, C. Hug, P. Huguenin, H.-P. Isaak, P. Kaufmann, O.Maier, and P. Steiner, 2011: Ground-based remote sensing profiling and numerical weatherprediction model to manage nuclear power plants meteorological surveillance in Switzerland.Atmos.Meas.Tech.,4,1617–1625,2011www.atmos-meas-tech.net/4/1617/2011/doi:10.5194/amt-4-1617-201128. Clarke R.H., A.J. Dyer, R.R. Brook, D.G. Reid, A.J. Troup, 1971: The Wangara experiment:Boundary layer data.
Tech. Paper 19, Div. Meteor. Phys. CSIRO, Australia29. Cuxart J, Holtslag AAM. (co-authors). Single-column model intercomparison for a stablystratifi ed atmospheric boundary layer. Boundary-Layer Meteorology 2006; 118: 273–30330. Dabberdt W.F., Frederick G.L., Hardesty R.M., Lee W.C., Underwood K., 2004. Advances inmeteorological instrumentation for air quality and emegency responce. Meteorol. Atmos.Physics, 87, 57-8831. Dudhia J. Numerical study of convection observed during the winter monsoon experimentusing a mesoscale two-dimensional model, J. Atmos.
Sci., 1989, 46, 3077–310732. Ferrero, L.; Riccio, A.; Perrone, M. G.; Sangiorgi, G.; Ferrini, B. S.; Bolzacchini, E. 2011:Mixing height determination by tethered balloon-based particle soundings and modelingsimulations/ Atmospheric Research, Volume 102, Issue 1, p. 145-15633. Floors R., E. Batchvarova, S.-E. Gryning, A. N.
Hahmann, A. Pe˜na, and T. MikkelsenAtmospheric boundary layer wind profile at a flat coastal site – wind speed lidar measurementsand mesoscale modeling results/ Adv. Sci. Res., 6, 155–159, 2011 www.adv-scires.net/6/155/2011/ doi:10.5194/asr-6-155-201134. Govindankutty M. and Chandrasekar A. Effect of 3DVAR assimilation of MODIS temperatureand humidity profiles on the dynamic and thermodynamic features of three monsoondepressions over the Bay of Bengal. – Meteorology and Atmospheric Physics, 2010, vol. 107,No. 1-2, pp. 65-79.10735. Grell G. A.
et al. A description of the fifth-generation Penn State/NCAR mesoscale model(MM5). – 199436. Steven R. Hanna, Brian Reen, Elizabeth Hendrick, Lynne Santos, David Stauffer, Aijun Deng,Jeffrey McQueen, Marina Tsidulko, Zavisa Janjic, Dusan Jovic, R. Ian Sykes, 2010:Comparison of Observed, MM5 and WRF-NMM Model-Simulated, and HPAC-AssumedBoundary-Layer Meteorological Variables for 3 Days During the IHOP Field Experiment.Boundary-Layer Meteorol (2010) 134:285–306 DOI 10.1007/s10546-009-9446-737.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
