Диссертация (1102539), страница 8
Текст из файла (страница 8)
Среднее значение разности междумодельными и измеренными данными, дисперсия разности, абсолютная ошибка и коэффициенткорреляции приведены в таблице 2.3.Прогноз на вторые сутки имеет примерно ту же точность, что и на первые. Точностьпрогноза на дневные часы оказывается немного выше, чем на ночные часы.По данным наблюдений в Обнинске абсолютная ошибка прогноза температуры всегдауменьшается с высотой, по данным Пресни – зимой уменьшается, а летом растет до высоты100-200 м и уменьшается выше.Зимой в прогнозах завышается температура.
В городе выше 100 м профили температуры“качественно” совпадают (см. рис.2.10), только в модели имеется смещение в сторону большихтемператур, градиенты же температуры практически совпадают. Однако в нижних 100 мситуация оказывается иной. Средняя разность между приземной модельной и измереннойтемпературами близка к нулю (хотя дисперсия разности оказывается больше, чем на болеевысокихуровнях).Соответственноприземныйградиенттемпературы,определяющий49устойчивость слоя, меньше в прогнозах, чем по измерениям. Это может быть связано с тем, чтогород является достаточно мощным источником тепла, который оказывает существенноевлияние на профиль температуры, но не учитывается в модели.Таблица 2.3Оценки воспроизведения моделью температуры и скорости ветра на различных высотах(<Δ>- средняя разность модель-наблюдения; <|Δ|> - средняя абсолютная разность модель-августавгустфевральТемпература, ºССкорость ветра, м/сфевралнаблюдения; σ - дисперсия разности; r - коэффициент корреляции)точкавысота, м<Δ><|Δ|>σr<Δ><|Δ|>σr<Δ><|Δ|>σ<Δ/X>r<Δ><|Δ|>σ<Δ/X>r81.862.154.090.96-0.211.272.470.961.221.280.771.550.740.710.920.692.110.65Обнинск121 301 среднее0.77 -0.36 0.761.31 0.94 1.471.99 1.35 2.480.97 0.97 0.97-0.86 -0.34 -0.471.46 0.85 1.192.67 1.01 2.050.96 0.98 0.971.35 1.12 1.231.90 2.50 1.893.39 10.20 4.790.58 0.99 1.040.72 0.69 0.721.01 -0.10 0.541.65 1.85 1.473.16 6.41 3.420.56 0.36 1.010.70 0.78 0.7100.221.322.600.96-1.401.723.560.94-0.060.510.390.150.790.140.801.540.710.52Останкино128 305 503 среднее0.23 0.71 0.54 0.671.06 1.05 1.18 1.151.69 1.22 1.92 1.860.97 0.98 0.96 0.97-0.84 -0.23 -0.73 -0.801.24 1.11 1.18 1.312.03 1.98 1.48 2.260.96 0.97 0.97 0.962.12 2.62 3.11 1.952.20 2.78 3.41 2.232.24 4.70 10.56 4.470.72 0.58 0.66 0.530.83 0.86 0.76 0.811.98 1.63 0.69 1.112.24 2.15 1.77 1.743.51 4.80 4.78 3.660.61 0.42 0.25 0.500.63 0.73 0.76 0.66Пресня (для температуры)/ИФА (для скрости ветра)0 100 200 300 500 среднее0.30 1.36 1.61 1.50 1.02 1.211.31 1.63 1.71 1.60 1.10 1.472.48 1.94 1.61 1.32 0.60 1.590.95 0.97 0.98 0.98 0.99 0.97-2.06 -0.95 -0.24 -0.01 -0.01 -0.652.66 1.41 0.82 0.70 0.63 1.248.10 2.46 1.11 0.82 0.63 2.620.85 0.95 0.98 0.98 0.99 0.951.48 0.50 0.39 0.320.791.59 1.43 1.49 1.871.531.66 2.96 3.20 5.412.770.84 0.41 0.15 0.060.470.64 0.74 0.81 0.820.731.42 1.83 1.06 0.121.341.54 2.31 2.31 3.132.141.70 4.81 7.23 13.74 5.282.56 1.18 0.37 0.161.320.34 0.34 0.50 0.450.39Летом в модели немного занижается температура.
В Обнинске разность междумодельными и наблюдаемыми температурами составляет около -0.5 ºС. В Москве средняяразность выше 200 м близка к нулю, абсолютная ошибка не превышает 1,3 ºС. При этомприземная температура имеет существенные расхождения с данными измерений, особенно вночные часы, когда средняя абсолютная ошибка в августе составила ночью 4 ºС.Для июля 2005 год средние профили температуры загородом практически совпадают поданным измерений и моделирования. Расхождения возникают в основном только в утренние и50вечерние часы.Таким образом, наибольшие расхождения между моделью и наблюдениями оказываютсяв приземном слое до 150 м в городе.вседанныеденьночьфевраль 2007август 2007Рис.2.10 Средние профили температуры за февраль и август 2007 года по данным моделии профилемера на Пресне, рассчитанный по всем данным и отдельно за ночные и дневные часы512.3 Сравнение ветра на различных уровняхСреднее значение разности между модельными и измеренными данными, дисперсияразности, абсолютная ошибка и коэффициент корреляции приведены в таблице 2.3.Как показывают средние за месяц профили скорости ветра, полученные усреднениемданных модели и акустического зондирования за июль 2005 с использованием всех данных иотдельно за ночные и дневные часы и представленные на рис.
2.11, средние дневные профилипрактически совпадают, только на нижних уровнях модель завышает ветер. Т.е сдвиг ветра свысотой оказывается в модели меньшим, чем по данным наблюдений. Ночные же модельный инаблюдаемый профили отличаются достаточно сильно. И хотя, как раз сдвиг ветра с высотойночью оказывается близким к наблюдаемому, сам профиль имеет другой вид.Для зимних же профилей ветра ситуация оказывается иной: в модели хорошовоспроизводятся ночные профили скорости ветра, дневные же имеют существенныерасхождения с измеренными.Относительная ошибка в прогнозе скорости ветра убывает с высотой.
Ветер на нижнихуровнях завышается в модели. Разница между прогнозируемым и наблюдаемым ветромсоставляет 1-2 м/с. При этом средняя разность между прогнозируемым и измеренным ветромпрактически не зависит от высоты, а относительная ошибка уменьшается.52Рис.2.11 Средние профили скорости ветра за февраль и август 2007 года по данныммодели и содара, рассчитанные по всем данным и отдельно за ночные и дневные часы53Рассчитанные распределения скоростей ветра на различных уровнях по данным модели исодарного зондирования (рис.
2.12) показывают, что в модели чаще встречаются большиескорости ветра. Модельные распределения немного сдвинуты в сторону больших скоростей иимеют большую ширину. Данная тенденция наиболее заметна в нижней части АПС (на уровнях20 и 100 м). На более высоких уровнях распределения в части больших скоростей оказываютсяболее близкими, хотя по-прежнему в модели гораздо реже встречаются небольшие скоростиветра.Рис. 2.12 Распределение скоростей ветра в июле 2005 года на уровнях 20, 100, 200 и 300м по данным модели и содара.542.4 Воспроизведение стратификацииРаспределение температуры с высотой определяет устойчивость слоя, поэтому былопроанализировано воспроизведение моделью градиентов температуры.Построенные распределения градиентов температуры (рис. 2.13) показывают, чтомодельное распределение имеет большую ширину и смещено в сторону меньших градиентов,особенно зимой.февральиюль25070%60%20050%150100WRF40%WRFMTP30%MTP20%5010%0%0-10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -101234-10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -15012345Рис.2.13 Распределение градиентов температуры 0-50 м по данным модели (WRF) ипрофилемера (MTP) в июле 2005 и феврале 2007 годаБыла проведена классификация градиентов температуры по типу стратификации:T 6,5 К )кмz1.– устойчивая (2.– влажнонеустойчивая ( 6,5 3.– неустойчивая (T 9,8 К )кмzT 9,8 Ккм )zТаблица 2.3 показывает процент случаев от числа наблюдаемых, в которых модельюпрогнозируется такой же тип устойчивости слоя, что и по данным измерений.55Таблица 2.4Предсказуемость типов стратификациифевраль 2007точкаавгуст 2007наблю-0-100-200-300-по всемдений100 м200 м300 м500 мвысотам 100 м0-100-200-300-по всем200 м300 м500 мвысотамПроцент совпадений типов стратификацииОбнинск39.35%43.06%-Пресня37.96% 37.50% 56.02%63.43%48.73% 61.25% 60.42% 77.08% 66.25%66.25%Останкино73.15%64.81%67.28% 74.58%69.31%63.89%40.51% 75.00%65.42%-68.33%55.63%65.00%1 - устойчивая стратификацияОбнинск36.69%44.90%-Пресня81.82% 61.33% 58.82%67.72%63.79% 81.72% 82.95% 79.63% 81.36%81.26%Останкино81.58%64.65%68.98% 86.61%81.60%90.48%41.49% 78.92%90.43%-85.71%83.08%64.81%2 - влажнонеустойчивая стратификацияОбнинск12.77%11.76%-Пресня16.67% 76.74% 63.27%Останкино28.57%12.50% 20.00%26.32%0.00%100.00%59.83%10.00%-15.56%3.77% 45.33% 74.67% 24.14%22.50% 10.81%7.69%29.41%40.61%8.27%3 - неустойчивая стратификацияОбнинск93.33%Пресня36.18%Останкино79.33%100.00%2.04%-0.00%62.63%93.94% 89.80%50.00%-55.56%24.45% 73.40% 11.11%70.00% 85.71%-0.00% 78.86%69.23%-65.14%66.41%72.82%Важной характеристикой АПС, определяющей в частности перенос примесей, являетсяналичие или отсутствие инверсии температуры, а также ее приподнятость.
Отсутствие инверсийпрактически всегда воспроизводится моделью. Оправдываемость прогноза отсутствия инверсиисоставляет 80-100% случаев. Наличие же инверсии предсказывается моделью примерно вполовине случаев зимой, а летом же 75-100%. При этом приземные инверсии в городе редки,так в феврале их не наблюдалось на Пресне, в то время как в модели они прогнозировались в14% случаев. Все результаты приведены в таблице 2.4.56Таблица 2.5Предсказуемость температурных инверсийWRFестьнетИнверсия 8-121есть26%74%нет10%90%Инверсия 121-301есть51%49%нет7%93%Инверсия 0-100есть100%0%нет14%86%Инверсия 100-200есть39%61%нет10%90%Инверсия 200-300есть49%51%нет10%90%Инверсия 300-500есть57%43%нет11%89%Инверсия 0-128есть73%27%нет10%90%Инверсия 128-305есть83%17%нет17%83%Инверсия 305-503есть53%47%нет14%86%ИнверсиятемпературыОбнинскПресняОстанкиноКоличествоинверсий62921235913722121732.5 Зависимость ошибок от типа стратификацииПредставляет интерес значение ошибок прогноза при различной стратификации АПС.Зависимость ошибок прогноза температуры и скорости ветра для разных типов наблюдавшейсястратификации (устойчивой, влажнонеустойчивой, неустойчивой) приведена на рис.
2.14 и 2.15для июля и января. Тип стратификации определялся по градиенту температуры в нижнем 300 мслое. Проведенный анализ показал, что при неустойчивой стратификации ошибки вбольшинстве случаев меньше, чем при других стратификациях.57В большинстве случаев ошибки при неустойчивой стратификации меньше.АвгустОбнинскОстанкино50050050040040040030030030020020020010010010000012300412340500500400400400300300300200200200100100100500ФевральПресня0012323234004101230414Неустойчивая5 0 04 0 03 0 02 0 01 0 0000 . 511 . 522 . 533 .
54ВлажнонеустойчиваяУстойчиваяСредняяРис. 2.14. Зависимость абсолютной ошибки температуры от высоты для июля и январяпри разных типах стратификации58АвгустОбнинскОстанкино50050050040040040030030030020020020010010010000ФевральПресня1230040123450050050040040040030030030020020020010010010001234120123400000123434Неустойчивая5 0 04 0 03 0 02 0 01 0 0000 . 511 .
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
