Андреев (1221658), страница 6
Текст из файла (страница 6)
– инициализация полей ветра и геопотенциала;
– прогноз полей метеоэлементов;
– формирование выходной продукции.
Оценки качества прогнозов геопотенциала рассчитывались по формулам (1.22) – (1.36). Результаты расчетов оценок качества прогноза полей геопотенциала на 11 стандартных p-уровнях приведены ниже. Ряд оценочных характеристик имеют нейтральный характер и показывают соотношение изменчивости прогностических полей относительно фактических. Это SMB относительно SMA, SKB относительно SKA, B относительно A.
В таблицах А.1–А.18 представлена разность оценок качества прогноза полей геопотенциала по испытываемой (И) и эталонной (оперативной) (Э) версиям модели. Для характеристик S1, EPR, SMER, |SMB-SMA|, SKER, |SKB-SKA|, |B-A| бралась разность (Э-И); для характеристик RPR, PR бралась разность (И-Э); для характеристики SMB бралось отношение (И/Э).
2.2 Результаты экспериментов
В оперативной практике часто случается, что данные нужной заблаговременности не пришли вовремя. Их заменяют данными другой большей заблаговременности. В работе исследовалось влияние этой замены, а так же влияние суточного хода метеорологических параметров на качество прогнозов.
Качество исходных данных от 00 и 12 (около 10 и 22 местного времени по ДВ-региону) зависит как от общего объема поступающих данных наблюдений (в 12 меньше), так и от суточного хода метеоролгических параметров. Суточный ход метеоэлементов вызван колебаниями интенсивности лучистой энергии, поступающей на поверхность Земли. Температура деятельного слоя почвы изменяется соответственно притоку солнечной радиации. Благодаря турбулентному теплообмену поверхности с воздухом и молекулярному с нижележащими слоями почвы, тепловая волна распространяется от поверхности вверх и вниз. На суточный ход воздействует также ветер, облачность, турбулентность, испарение, смена воздушных масс.
При полном отсутствии полей какого-либо метеоэлемента в оперативной практике расчеты прогнозов, как правило, не выполняются.
В работе ставилась задача исследовать возможности совместного использования полей из разных источников. Такие поля, очевидно, будут не согласованы между собой. Расхождение в данных моделей ведущих метеорологических центров невелико и может моделироваться в виде внесения небольшой случайной ошибки в исходные поля одной и той же модели.
В работе выполнены исследования по влиянию такого рода ошибок в исходных полях на качество выходной продукции модели.
2.2.1 Влияние суточного хода метеоэлементов
Анализ разности оценок из таблиц А.1 и А.2, представленных в таблице А.3, демонстрирует влияние суточного хода метеоэлементов на качество прогнозов полей геопотенциала. В нижних слоях атмосферы (уровни 1000, 925, 850 гПа) модель имеет более высокое качество прогноза на заблаговременность 24 и 48 часов с исходными данными сроком от 00 часов и на заблаговременность 12 и 36 часов с исходными данными от 12 часов, когда время прогноза приходится на дневное время суток. Об этом свидетельствует преимущественно положительные значения разности градиентной оценки (S1) и коэффициента корреляции тенденций (RPR), рассчитанных по испытываемой (срок 12) и эталонной (срок 00) версиям модели. В свободной атмосфере от 700 до 400 гПа наблюдается сглаживание суточного хода и его влияние в зависимости от сроков исходных данных не так существенно. На верхних уровнях начиная с высоты 300 гПа суточный ход меняет знак – в ночное время качество прогнозов в целом становится лучше, чем в дневное. И только на самом верхнем уровне 100 гПа влияние суточного хода не прослеживается, здесь эталонная версия модели всегда имеет чуть лучшее качество прогноза, чем испытываемая. Вероятнее всего, это обусловлено тем, что на срок 00 приходит больше данных наблюдений, чем на срок 12.
2.2.2 Влияние сезонного хода метеоэлементов
В таблицах А.4–А.7 представлены значения оценок качества прогнозов полей геопотенциала в разные сезоны (зима, весна, лето, осень).
Градиентная оценка для инерционного прогноза (S2), которая показывает степень изменения пространственных градиентов от исходного к фактическому полю, на нижнем уровне атмосферы 1000 гПа имеет наименьшее значение летом и зимой, наибольшее весной и осенью на все сроки прогноза. При этом с высотой значение оценки S2 резко уменьшается в осенний и зимний периоды, а в весенний и летний сезоны уменьшение значения оценки имеет плавный характер и она намного выше на верхних уровнях, чем осенью и зимой. Отсюда можно сделать вывод, что ошибка прогноза связанная с сезонным ходом, имеет наименьше влияние летом и зимой в нижних слоях атмосферы, осенью и зимой в свободной атмосфере и на верхних уровнях.
Значение разности градиентных оценок (S2-S1) инерционного и модельных прогнозов практически на всех высотах больше всего весной и осенью, меньше всего зимой. Коэффициент корреляции тенденций (RPR) для зимнего периода на нижних уровнях лишь вначале прогнозов выше, чем весной и летом, и с заблаговременностью прогнозов падает, имеет наихудшее значение среди остальных сезонов, наилучшее значение наблюдается осенью. И только на самом верхнем уровне (100 гПа) оценка RPR для зимнего периода выше, чем весной и летом, почти на каждой заблаговременности прогнозов, наилучшее значение также наблюдается осенью.
Анализируя данные таблиц делаем вывод, что влияние сезонного хода метеоэлементов безусловно влияет на качество прогнозов полей геопотенциала, это влияние меньше всего в летний и зимний периоды в нижних слоях атмосферы, в осенний и зимний сезон в свободной атмосфере и на верхних уровнях. Но при этом наилучшее качество прогнозов по совокупности оценок приходится на осенний период, наихудшее качество зимой, особенно в нижних слоях атмосферы. Это, очевидно, связано с другими факторами, влияющими на качество прогнозов помимо сезонного хода, например, недостаточное описание процессов радиационного выхолаживания в высоких и средних широтах ДВ-региона зимой [20].
2.2.3 Влияние заблаговременностей прогноза в исходных данных
В производственной практике исходные данные на нужный срок доступны не сразу, а поступают обычно с задержкой 6-9 часов и более. Поэтому используются уже поступившие исходные данные с заблаговременностью 12 и более часов. В таблицах А.8–А.10 представлены оценки качества прогнозов полей геопотенциала на один и тот же срок с разными заблаговременностями.
Уменьшение значений оценок S1, SMB и увеличение RPR, RP с увеличением заблаговременности исходных данных показывает, что качество прогнозов полей геопотенциала падает. Такая картина наблюдается практически на всех уровнях и заблаговременностях прогноза. И только на нижних уровнях при прогнозе на 48 часов исходные данные заблаговременности 48 часов показывают чуть лучше прогноз, чем исходные данные заблаговременности 24 часа, что является больше случайностью, чем закономерностью.
В целом исходные данные с заблаговременностью до 24 часов незначительно ухудшают качество прогноза по сравнению с фактическими данными, поэтому могут использоваться в оперативной практике. Исходные данные с заблаговременностью более 24 часов могут использоваться с осторожностью при отсутствии более ранних заблаговременностей.
2.2.4 Влияние несогласованности входных полей
В таблице А.11 представлены значения разности оценок со сдвигом поля температуры у исходных данных на сутки назад, тем самым моделировалась ситуация совместного использования полей из разных источников, когда поле температуры из одного источника по каким-либо причинам не доступно на срок прогноза.
Анализ таблицы А.11 показывает, что несогласованность полей имеет значительное влияние на первые 12 часов прогноза, качество прогноза ухудшилось, особенно на нижних уровнях. Об этом свидетельствуют отрицательные значения разности большинства оценок, рассчитанных по испытываемой (температура со сдвигом) и эталонной (температура без сдвига) версиям модели.
С увеличением заблаговременностей качество прогноза начинает улучшаться и приближаться к эталонной версии модели, особенно в свободной атмосфере и на верхних уровнях. Это говорит о том, что модель может усваивать несогласованные поля, но делает это не сразу, влияние несогласованности полей падает с увеличением заблаговреммености прогноза.
В таблице А.12 представлены значения разности оценок со сдвигом поля скоростей компонент ветра у исходных данных на сутки назад. Характер поведения оценок имеет тот же самый вид, что и для полей температуры. Качество прогноза значительно падает на первые 12 часов, но затем начинает улучшаться и приближаться по качеству к эталонной версии модели без сдвига полей, особенно в верхних слоях атмосферы.
2.2.5 Влияние замены геопотенциала на температуру в исходных данных
Как следует из описания модели MLp 11-100, представленного в разделе 1.1 в качестве эволюционных уравнений в модели фигурируют уравнения движения притока тепла и баланса влаги, а поля вертикальной скорости и геопотенциала получают из диагностических соотношений по уравнениям неразрывности и гидростатики. Следовательно, начальные данные и граничные условия нужны для полей ветра, температуры и влажности.
При разработке модели качество объективного анализа температуры по ряду причин технического и технологического характера являлось недостаточным для применения в оперативной практике. Поэтому использовались поля геопотенциала, а температура рассчитывалась из уравнений гидростатики.
В настоящее время есть возможность использования реальных полей температуры, полученных из объективного анализа и/или из глобальных гидродинамических моделей. Поэтому проводились эксперименты по анализу изменения качества выходной продукции модели при использовании полей температуры в качестве исходных данных.
Как было сказано выше, температура в модели рассчитывалась из уравнений гидростатики по значениям геопотенциала. Исходя из вертикальной структуры модели, поле геопотенциала интерполировалось в свои точки на 11 основных уровнях, а температура рассчитывалась на 10 промежуточных уровней по данным геопотенциала с соседних двух уровней с использованием заранее рассчитанных коэффициентов для каждого промежуточного уровня. Поэтому на данный момент мы не можем полностью обойтись без данных поля геопотенциала на всех уровнях, как минимум для одного уровня значения геопотенциала надо брать из исходных данных, а для остальных уровней геопотенциал можно вычислить из диагностических отношений с использованием температуры. В дальнейшем планируется обходиться полностью без данных геопотенциала, для этого нужно будет рассчитать недостающий 11-й коэффициент связи геопотенциала с температурой.
В таблицах А.13-А.15 представлены значения разности оценок при замене в исходных данных геопотенциала на температуру с учетом порядка замены. В таблице А.13 геопотенциал брался только для уровня 100 гПа, для остальных уровней геопотенциал рассчитывался по диагностическим соотношением с использованием данных температуры. В таблице А.14 геопотенциал брался только для уровня 400 гПа, а в таблице А.15 для нижнего уровня 1000 гПа.
Анализ разности оценок показывает, что качество прогнозов при замене геопотенциала на температуру незначительно улучшилось по оценке S1 и RPR, особенно на нижних уровнях в первые часы прогноза. Порядок замены в целом не повлиял существенно на качество прогноза.
В таблицах А.16–А.18 представлены значения разности оценок качества прогнозов полей геопотенциала на один и тот же срок с разными заблаговременностями для температуры при замене в исходных данных геопотенциала на температуру.
Анализ таблиц показывает, что существенного ухудшения качества прогнозов не происходит даже для заблаговременности 36 часов, незначительные ухудшения наблюдаются только для первых 12 часов прогноза. При этом можно сделать вывод, что влияние увеличения заблаговременности для температуры не так существенно для качества прогноза, как увеличение заблаговременности для поля геопотенциала в исходных данных.
3 Разработка системы анализа и сравнения полей температуры в Дальневосточном регионе, полученных из различных источников данных
Одной из основных характеристик состояния атмосферы является температура и её распределение по высотам. Для оценки возможности использования данных о температуре из различных источников в практике ФГБУ «Дальневосточное УГМС» была поставлена задача разработать методы, алгоритмы и программное обеспечение для расчета оценок степени близости исследуемой информации, получаемой из различных источников данных наблюдений, и провести их сравнительный анализ для определения степени достоверности поступающих данных.
3.1 Описание системы верификации
Система верификации метеорологических полей необходима для систематического мониторинга и контроля качества прогностической продукции различных гидродинамических моделей, поступающих в прогностические подразделения гидрометеорологических служб. Такие системы обязательно реализуются в мировых и наиболее развитых национальных метеорологических центрах, а также рекомендованы ВМО к разработке в региональных метеорологических центрах. Такая система разрабатывается в настоящее время в РСМЦ Хабаровск.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
