Диссертация (1102539), страница 2

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

В России такая валидация описания АПС в моделях сейчас неведется. Эта проверка могла бы позволить оценить области применимости и возможностичисленных моделей атмосферы.Во-вторых, данные измерений в АПС могут быть усвоены в модели для улучшениязадания начальных условий. Для описания процессов с детальным пространственнымразрешением (несколько километров) широко используют мезомасштабные модели динамикиатмосферы. Для таких моделей начальными полями могут служить различные анализы иреанализы, которые, как правило, имеют достаточно грубое пространственное разрешение и неучитывают локальные особенности полей метеорологических параметров. Так же, при ихрасчете могут не использоваться многие локальные данные измерений. Из-за такого родапричин могут существовать значительные расхождения данных измерений и анализов.

Анеправильное задание начального состояния АПС может приводить к заметным ошибкамрасчетов его развития. Усвоение данных наблюдений позволяет приблизить начальные полямодели к реальному состоянию атмосферы. Некоторые типы данных остаются до сих пор неохваченными существующими системами усвоения данных, а используемые в них методыусвоения не всегда применимы к новым типам данным.Наконец, одним из возможных приложений знания характеристик турбулентностиявляется прогноз порывов ветра. Вариации скорости ветра и порывы ветра как экстремальныепроявления этих вариаций являются результатом перемешивания момента импульсапосредством турбулентности в АПС. Порывы ветра являются статистической меройатмосфернойтурбулентности.Измерениятурбулентнойкинетическойэнергии(ТКЕ)позволяют валидировать непосредственно модели АПС, использующие в своей основеуравнение баланса ТКЕ.

Сама ТКЕ может быть использована для прогноза скорости порывовветра. При этом сравнение прогнозируемых и измеряемых скоростей порывов ветра позволяетсделать некоторые выводы о прогнозируемой ТКЕ.Цели и задачи диссертационной работы4Целью диссертационной работы является исследование путей совершенствованияописания АПС в численных моделях на основе данных измерений.Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:разработка системы оценок вертикальных профилей температуры и ветра воценка воспроизведения численной мезомасштабной моделью динамикиАПСатмосферы WRF-ARW профилей температуры и ветра в АПС с использованием данныхмикроволновых температурных профилемеров и содаров;разработка методов усвоения данныхмикроволновых профилемеров отемпературе и содаров о ветре в модели WRF-ARW;оценка чувствительности прогнозов приземной температуры и ветра вмезомасштабной модели WRF-ARW к усвоению данных наблюдений в пограничномслое атмосферы;оценка влияния усвоения профилей метеовеличин в АПС на качествопрогноза профилей температуры и ветра в модели WRF-ARW;разработка метода расчета порывов приземного ветра.Научная новизнаОсновные результаты диссертации получены впервые.

К ним относятся:систематическое сравнение профилей температуры и ветра в АПС,прогнозируемых с помощью модели WRF-ARW, с данными наблюдений на высотах вМосковском регионе;исследование возможности усвоения данных содаров и температурныхпрофилемеров в модели динамики атмосферы на Европейской территории России;разработка гибридного метода расчета порывов ветра.Основными результатами диссертации, выносимыми на защиту, являются: Система контроля характеристик рассчитанных по модели вертикальныхпрофилей температуры и ветра (градиентов, типов стратификации, приземных иприподнятых инверсий, поворота ветра с высотой) по измерениям в атмосферномпограничном слое (микроволновых температурных профилемеров и содаров, котораяможет работать в оперативном режиме. Оценкиатмосферноговоспроизведенияпограничногослоя.модельюПоказано,WRF-ARWчтохарактеристиксреднемесячнаяошибкапрогнозируемой температуры воздуха в 600 м слое составляет 1.4 ºС в феврале и1.3 ºС в августе, скорости ветра в 300 м слое – 1.9 м/с в феврале и 1.8 м/с в августе.5Рассмотренная конфигурация модели имеет меньшие ошибки при неустойчивойстратификации.

Предсказуемость моделью наблюдавшегося типа стратификациисоставляет в среднем 69%. Оценки чувствительности прогнозов модели WRF-ARW к усвоениюданных измерений в атмосферном пограничном слое. Показано, что усвоение данныхсиноптических станций позволяет статистически значимо уменьшить ошибкиприземной температуры и влажности воздуха с заблаговременностью 24 ч припроведении расчетов на Европейской территории России. Результаты экспериментов с усвоением искусственно заданных профилейтемпературы и ветра, в которых показана возможность уменьшения ошибоквоспроизведения характеристик пограничного слоя при усвоении значительногоколичества профилей температуры и ветра в атмосферном пограничном слое сзаблаговременностью 24 ч. Метод прогноза порывов приземного ветра на 2 суток, основанный накомплексе методов расчета порывов, позволивший при испытании в осенний периодполучить предсказуемость 81% порывов ветра выше 22м/с.Достоверность и обоснованность результатов диссертацииДостоверность полученных результатов и сделанных выводов обоснована с помощьюрасчетов, сравнением с данными наблюдений и с исследованиями других авторов.Обоснованность основных результатов подтверждается публикациями в российских изарубежном журналах, а также представлением их на российских и международныхконференциях.Практическая значимость работыСозданная система оценки воспроизведения профилей метеовеличин в атмосферномпограничном слое может быть использована для сравнения любых гидродинамическихпрогностических моделей в части описания АПС и оценки вносимых в них изменений.Материал диссертации может служить обоснованием необходимости усвоения данныхнаблюдений в пограничном слое для улучшения качества прогнозов.Гибридный метод прогноза порывов ветра проходит испытания в лабораторииоперативного объективного анализа Гидрометцентра России.Апробация работыОсновные результаты диссертационной работы докладывались лично и обсуждались наследующихобщероссийскихимеждународныхконференциях:13-ямеждународнаяконференция молодых ученых "Состав атмосферы.

Климатические эффекты. Атмосферное6электричество", Звенигород, 2009; Конференция «175 лет Гидрометслужбе России – научныепроблемы и пути их решения», Москва, 2009; 7-я международная конференция по городскомуклимату ICUC-7, Йокогама, Япония, 2009; Международная конференция по измерениям,моделированию и информационным системам для изучения окружающей среды ENVIROMIS2010, Томск, 2010; 15-й международный симпозиум по продвижению дистанционногозондирования пограничного слоя ISARS 2010), Париж, Франция, 2010; Международнаямолодежная школа и конференция CITES-2011, Томск, 2011; Конференция по изменениюклимата в полярных и приполярных регионах, Москва, 2011; Международный Симпозиумстран СНГ "Атмосферная Радиация и Динамика" (МСАРД - 2011), Санкт-Петербург, 2011;Международная конференция по измерениям, моделированию и информационным системамдля изучения окружающей среды ENVIROMIS-2012, Иркутск, 2012; Международная научнаяконференция по региональным проблемам гидрометеорологии и мониторинга окружающейсреды, Казань, 2012; Международная конференция, посвященная памяти академика А.М.Обухова, «Турбулентность, динамика атмосферы и климата», Москва, 2013.Материалы диссертации представлены в научно-технических отчетах по проектамРФФИ.ПубликацииПо теме диссертации опубликовано 20 работ, в числе которых 8 статей в реферируемыхжурналах (4 из списка рекомендованного ВАК, 1 в зарубежном журнале), 6 в трудахконференций, 6 тезисов докладов.Личный вклад автораОсновные положения, выносимые на защиту, получены автором лично.

Многиепубликации по теме диссертации написаны в соавторстве. При этом, личная роль авторараспределялась следующим образом:В работах по оценке профилей метеорологических величин, по усвоению данных,по оценке методов расчета порывов ветра роль автора является определяющей, им выполненывсе основные расчеты и оценки.Всерииработпораспространениюрадиоактивныхпримесейавторомпроводилось усвоение данных в гидродинамической модели и расчет коэффициентовтурбулентности.Структура и объем диссертацииДиссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы изнаименований.

Общий объем диссертации составляет ___страницы. Диссертация содержит__рисунков и __таблиц.7В главе 1 дан обзор исследований АПС в контексте совместного использованияизмерений и моделей АПС. Приведен обзор основных способов измерений, проанализированыих основные достоинства и недостатки, приведены характеристики измерений, проводимых вМосковском регионе. Далее представлен обзор используемых параметризаций и моделей АПС,а также обзор работ, проводимых по использованию данных измерений для совершенствованияописания АПС в моделях.В главе 2 анализируется воспроизведение региональной моделью динамикиатмосферы различных измеряемых характеристик АПС в Московском регионе.В главе 3 исследуется другой аспект использования данных наблюдений – ихусвоение в модели. Исследуется чувствительность модели к изменениям начальных данных.Исследуется эффективность усвоения синоптических и аэрологических станций.В главе 4 исследуются возможности усвоения измерений профилей метеовеличин вАПС.В главе 5 исследуется возможность использования одной из прогнозируемых иизмеряемых характеристик АПС – турбулентной кинетической энергии (ТКЕ) – для прогнозаскорости порывов ветра.В заключении приводятся основные результаты работы и выводы.8Глава 1.

Характеристики

Список файлов диссертации