Диссертация (1102539), страница 7
Текст из файла (страница 7)
J. et al, 1997], коротковолновая радиация - Dudhia[DudhiaJ.,1989,],5-тиуровневаямодельпроцессоввпочве[http://www.emc.ncep.noaa.gov/mmb/mmbpll/eta12tpb/]. Эти парметризации были выбраны какрекомендуемые в литературе для соответствующих процессов.35Расчеты производились от 0 часов по Гринвичу для каждых суток на 60 часов, граничныезначения изменялись через каждые 6 часов.
В качестве начальных и граничных данныхиспользуются данные анализа NCEP [Kanamitsu М. et al, 2000]. Для получения временногомодельного ряда были объединены прогнозы равной заблаговременности.Для расчетов была выбрана область, включающая в своей центральной части все точки,по которым нам были доступны данные высотных измерений.
На рис. 2.1а представленаобласть моделирования с указанием высоты поверхности и точек, в которых проводилосьсравнение с данными высотных наблюдений. Разрешение модели по горизонтали составляет 2км. Горизонтальная сетка модели - 160*140 точек, центр моделируемой области соответствуетцентру г. Москва.Для расчетов с таким разрешением некоторыми авторами рекомендуется использованиевложенных сеток с постепенным переходом расчетов от грубого к более подробномуразрешению. Однако такие расчеты занимают значительное машинное время. Для обоснованияпоказательности результатов с использованием отдельной области для прогноза ветра итемпературы были проведены отдельные расчеты с использованием вложенных сеток, ихконфигурация показана на рис.
2.1б. Внешняя область охватывает Европейскую территориюРоссии и имеет разрешение 18 км, средняя – 6 км, внутренняя примерно соответствуетотдельной области и так же имеет шаг 2 км.36Высота поверхности, ма2 км6 км18 кмбРис. 2.1 Области моделирования с указанием высоты поверхности и точек наблюдений.а – отдельная область с разрешением 2 кмб – вложенные области с разрешением 18, 6 и 2 км37По вертикали был задан 41 σ-уровень, из которых 15 уровней находятся в нижнем слоедо 1 км. Такое высокое разрешение позволяет подробно описать физические процессы в АПС.2.1.1 Методика оценкиДля сравнения с измерениями выбирался ближайший к точке наблюдений узелмодельной сетки.
Температура и скорость ветра в нем интерполировались линейно по вертикалис σ-уровней модели на z-уровни, на которых проводятся измерения.В модели процессы с малыми характерными временами параметризуются, поэтому, хотяданные измерений имеют большее временное разрешение, естественно использовать длясравнения усредненные данные. Для оценки времени осреднения были рассчитаны зависимостидисперсии температуры и ветра в расчетных данных и данных измерений в зависимости отвремени осреднения, приведенные на рис. 2.2. В работе использовались получасовые средниеданные температурных профилемеров и содаров.380.20.180.160.140.12WRF0.1MTP0.080.060.040.02000.20.40.60.81Время осрдения, чРис.
2.2. Зависимость дисперсии температуры от времени осреднения.WRF – модельные данныеMTP – данные измерений температурного профилемера МТП-52.1.2 Сравнение отдельной области и области с вложенными сеткамиПроанализируем необходимость использования вложенных сеток при расчетах сподробным пространственным разрешением на нескольких примерах.
Было проведенонесколько расчетов с использованием отдельной области (рис. 2.1а) и вложенной области (рис.2.1б). На рис. 2.3 показана зависимость температуры на уровне 100 м в точке Пресни с и безиспользования вложенных сеток для летнего (23-25 августа 2007 г. на рис 2.2.а) и зимнего (25-27февраля 2007 г.
на рис. 2.2б), на рис. 2.4 – средние профили. В первом примере оба расчета далиблизкие результаты, хорошо согласующиеся с данными наблюдений. Во втором же39использование вложенных сеток дало существенное преимущество.3331Температура, С292725232119171523/08 0:0023/08 12:0024/08 0:0024/08 12:0025/08 0:00ВремяMTPа-525/02 0:0025/02 12:00WRF-1d0126/02 0:00d0326/02 12:0027/02 0:00-7Температура, С-9-11-13-15-17-19-21бВремяРис. 2.3. Зависимость температуры от времени температуры на уровне 100 м за23-25 августа (а) и 25-27 февраля (б) в точке 55.74 с.ш. 35.57 в.д.
(Пресня) по отдельной области(WRF-1) и с использованием вложенных сеток (d01-d03). Данные измерений температурногопрофилемера МТП-5 (MTP).40450500400450350400300350250300Высота, мВысота, м50020015020015010010050500242628300Температура, Са250MT PWRF-1d01-20d03б-15-10-5Температура, СРис.
2.4. Средние профили температуры за 23-25 августа(а) и 25-27 февраля (б) в точке55.74 с.ш. 35.57 в.д. (Пресня) по отдельной области (WRF-1) и с использованием вложенныхсеток (d01-d03). Данные измерений температурного профилемера МТП-5 (MTP).В некоторых случаях использование вложенных сеток позволяет получить ходтемпературы более соответствующий наблюдениям.Для обобщения результатов были проведены эксперименты для двух зимних (26 декабря2009 г – 14 января 2010 г) и летних (9 – 27 июня 2010 г.) недель. Оценки воспроизведенияприземных характеристик на синоптических станциях показывают незначительную рольвложенных сеток на прогноз температуры и ветра (табл.
2.1). Поэтому для экономии машинныхресурсов основные расчеты были сделаны на отдельной области.41Таблица 2.1Оценки прогнозов по отдельной области и с использованием вложенных сетокОшибкаАбсолютнаяошибкаСистематическаяошибкаАбсолютнаяошибкаСистематическаяошибкаВекторнаяошибкаЗима (26 декабря 2009 г – 14Лето (9 – 27 июня 2010 г.)января 2010 г)ВложеннаяОтдельнаяВложеннаяОтдельнаяобластьобластьобластьобластьТемпература на уровне 2 м3.63.01.81.9-1.5-0.9-0.6-0.31.7Ветер на уровне 10 м1.91.51.71.41.51.21.42.52.52.32.42.1.3 Сравнение различных параметризаций АПСЗависимость температуры (рис.
2.5) и скорости ветра (рис. 2.6) от времени и высоты,получаемая с использованием разных параметризации АПС, сравнивается с даннымиизмерений.Все параметризации дают сходный временной ход средней температуры и скоростиветра. Тем не менее, профили скорости ветра различаются немного сильнее, чем температуры.Схемы MYJ и QNSE дают большие (более 10 м/с), а UW самые большие (более 12 м/с) значениямаксимума скорости ветра.
Соответственно можно сказать и о сдвиге ветра с высотой.42Высота, мВремяВремяВремяТемпература, ºСРис. 2.5 Зависимость температуры от времени и высоты в точке 55.7 с.ш. 37.53 в.д. (ФФМГУ) по данным измерений (цветом) и по расчетам модели (контурами) с использованиемразличных параметризаций (приведены вверху каждого рисунка в соответствии собозначениями табл. 1.2)43Высота, мВремяВремяВремяСкорость ветра, м/сРис. 2.6 Зависимость скорости ветра от времени и высоты в точке 55.7 с.ш. 37.53 в.д.(ФФ МГУ) по данным измерений (цветом) и по модели (контурами) с использованиемразличных параметризаций (приведены вверху каждого рисунка в соответствии собозначениями табл.
1.2)44Скоростьветра, м/сВысота, мВысота, мВремяВремяВысота, мВысота, мВремяВремяРис. 2.7 Зависимость скорости ветра от времени и высоты в точке 55.7 с.ш. 37.53 в.д.(ФФ МГУ) по данным измерений содара (Sodar data) и по модели с использованием различныхпараметризаций (приведены вверху каждого рисунка в соответствии с обозначениями табл. 1.2)На рис. 2.7 анализируется воспроизведение различными параметризацями АПС такогоявления, как струйное течение нижнего уровня.
По данным содарных измерений в утренниечасы наблюдается локальный максимум скорости ветра на высотах 100-200м. Этот же максимумвоспроизводится и моделью, однако в целом его величина недооценивается и он расположенвыше, чем в наблюдениях. Наиболее близким к наблюдаемому максимум получен сиспользованием параметризации Меллора-Ямады-Янича.Однако при этом значения коэффициентов турбулентной диффузии, получаемые вразных схемах, могут значительно отличаться, что проиллюстрировано, на рис.
2.8.45Рис. 2.8 Зависимость вертикального коэффициента турбулентности от времени и высотыв точке 55.7 с.ш. 37.53 в.д. с использованием различных параметризаций (приведены вверхукаждого рисунка в соответствии с обозначениями табл. 1.2)46Рис. 2.9 Градиент температуры в нижнем 300 м слое в точке 55.7 с.ш. 37.53 в.д. (ФФМГУ) по данным измерений температурного профилемера МТП-5 (mtp) и разныхпараметризаций (обозначения из табл.
1.2)Воспроизведение разными схемами приземного градиента температуры, определяющегоустойчивость слоя показано на рис. 2.9. На приведенном примере можно видеть, что крайнесложно выбрать параметризацию оптимальным образом описывающую наблюдавшийсявременной ход..На примере двух случаев и двух схем были проведены количественные оценкинаблюдавшихся различий. Случай 25-26 февраля 2007 года характеризовался преимущественнозападным ветром 3-5 м/с, случай 23-24 августа – южным ветром 4-8 м/с, 4-5 юля 2005 годаслабым ветром северного направления.47Были рассчитаны значения разности между прогнозируемой температурой и скоростьюветра и наблюдениями для каждого случая на каждой высоте измерений. Как можно видеть изтаблицы 2.2, во многих случаях эта разница уменьшилась на 30-50% при использовании второговарианта конфигурации модели. Средняя разность между модельными и наблюдаемымиданными по всем доступным точкам для зимнего случая уменьшилась с 1,0 ºС до 0,6 ºС совторой параметризацией, а для летнего не изменилась и составила 1,4 ºС.Таблица 2.2Среднее значение разности прогнозируемой и измеряемой температуры и скорости ветрас использованием различных параметризацийвысота0100200300500параметризацияАПСYSU MYJ YSU MYJ YSU MYJ YSU MYJ YSU MYJСреднее по всемвысотамYSUMYJСреднее значение разности в температуре модель-наблюдения25-26 февраляОбнинскПресняОстанкино3.41 3.13 0.27 -0.05 -0.49 -0.76 -0.34 -0.84 1.45 0.82 1.81 1.15 1.56 1.09 0.68 0.852.38 1.79 0.59 0.540.42 -0.49 0.44 -0.56 -1.061.030.960.770.610.32-0.70 -0.58 -0.97 -1.80 -2.51 -2.89 -2.62 -3.35 -1.45 -2.20 -0.52 -0.81 -0.01 -0.17 0.31 0.38-4.01 -3.01 -2.18 -2.08 -0.92 -0.54 -0.26 0.21-1.39-0.86-1.84-1.75-1.23-1.3523-24 августаОбнинскПресняОстанкиноСреднее значение разности в скорости ветра модель-наблюдения25-26 февраляОбнинскИФАОстанкино2.00 1.33 0.83 0.53 -0.02 0.05 1.03 0.87 1.53 0.77 0.18 -0.09 3.17 0.65 1.43 0.60 1.15 0.70 1.88 1.060.940.871.910.640.670.751.49 0.55 1.02 1.39 0.11 0.32 2.49 -0.06 2.50 1.37 -0.01 0.51 -4.01 -3.98 2.76 0.33 2.87 2.46 4.00 3.54 3.39 3.080.881.813.250.750.442.3523-24 августаОбнинскИФАОстанкиноМоделью описываются основные тенденции изменения скорости ветра, однаковоспроизводятся не все особенности временного хода скорости ветра.
При этом средняяразность между данными модели и наблюдений составляет 1,2 м/с в первом варианте модели и480,7 м/с во втором для зимнего случая, для летнего – 2,0 м/с и 1,2 м/с соответственно.Таким образом, если судить по отдельным, но достаточно разнородным случаям, впрогнозах модели с использованием схемы MYJ более реалистично описывается температура иветер, чем при использовании схемы YSU. Поэтому большинство дальнейших расчетов былопроизведено с использованием второго варианта конфигурации модели.2.2 Сравнение температуры на различных уровняхАнализ временного хода температуры на различных уровнях показывает, что модельвоспроизводит его характерные особенности, амплитуда суточного хода с точностью до градусасовпадает с данным измерений.Как показывает проведенный статистический анализ, разница в температуре междумоделью и наблюдениями составляет 1-2 градуса.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
