Моделирование региональных полей метеорологических величин с высоким пространственным шагом Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

----------------------------------- © В.Ю. Богомолов, Е.П. Гордов,

В.Н. Крупчатников, 2009

УДК 551.583(470+570)

В.Ю. Богомолов, Е.П. Гордов, В.Н. Крупчатников

МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕГИОНАЛЬНЫХ ПОЛЕЙ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ВЕЛЕЧИН С ВЫСОКИМ ПРОСТРАНСТВЕННЫМ ШАГОМ

Работа направлена на восстановление полей метеорологических величин с высоким пространственным шагом, на историческом пер-иоде на основе баз данных наблюдений с метеорологических станций, размещенных на территории данного региона, а также реанализов NCEP/NCAR, с использованием подхода downscaling.

Ключевые слова: модели, климат, поля метеорологических величин.

~ШУ* ак, известно вторая половина ХХ века внесла ярко выра--»%. женные тенденции изменения климата. Для выявления, как причин, так и следствий региональных изменений необходимо проанализировать изменения климата именно в ХХ веке [1]. В настоящее время для анализ этого исторического промежутка используются данные различных реанализов (США, Европа и Япония), а также данные метеостанций. Реанализы являются результатом работы глобальных метеорологических моделей и систем усвоения с различным пространственным шагом и их точность во многом определяется количеством и плотностью метоестан-ций. Например, при построении американского реанализа использовались данные только 300 станций наблюдений из 1209 расположенных на территории Российской Федерации, большинство из которых расположено в европейской части страны. При сравнении полей метеополей реанализа с данными измерений станций Росгидромета получаются значительные расхождения. Поэтому для выявления и анализа изменений основных климатических характеристик в Сибирском регионе необходимо получить поля основных климатических характеристик с высоким пространственным разрешением. Это можно сделать основе работы современных мезомасштабных метеорологических моделей, а данных реанализов и измерений большего числа станций.

В настоящее время начат такой расчет полей климатических характеристик для Западной Сибири на исторический промежу-

ток времени, а именно 1958-2000 гг. На базе многоядерного вычислительного комплекса установлена и отлажена модель WRF и система усвоения данных WRF-VAR(WRFDA). WRF представляет из себя региональную модель прогноза погоды (http://www.mmm.ucar.edu/modeling /wrf/index.php). Эта модель позволяет рассчитать различные атмосферные характеристики, важность которых для анализа изменения, как биосферы, так и гидросферы Сибири неоценима. Кроме того, она может использоваться для климатического моделирования. Данная модель запущена в режиме работы с реальными данными. Входными данными являются данные реанализа, а также данные измерений станций размещенных внутри расчетной области. Вертикальные граничные условия, а также начальные условия формируются препроцесорной программой WPS. Также программа WPS позволяет усваивать данные измерений станций на этапе подготовки данных, а встроенная процедура усвоения данных позволяет подтягивать решения модели на каждом временном шаге.

Функция усвоения данных использует метод “observation Nudging”, представляющий собой четырехмерное усвоение данных (FDDA). Этот метод эффективно управляет ростом ошибки модели, в то время как модель генерирует детализированные мезо-масштабные структуры, которые могут не быть разрешены только на основе данных наблюдений. Результатом является улучшенная инициализация модели. «Nudging» (подтягивание) непрерывно на каждом временном шаге используется для смягчения решения модели по отношению к наблюдениям путем добавления к прогностическим уравнениям искусственных весовых слагаемых основанных на различии между двумя состояниями. В результате получается более точное решение, чем полученное без учета данных наблюдений. Решение модели может быть смягчено по отношению как к сеточному анализу, основанному на наблюдениях (analysis nudging), так и к отдельным наблюдениям (observation nudging, www.mmm.ucar.edu /wrf/users/workshops/WS2005/.../8-Stauffer.pdf). Результатом работы данной модели являются поля метеорологических величин, которые по сути являются проекциями полей реанализа с высоким пространственным шагом (10 км.) подтянутых данными измерений станций.

Работа с полученными данными позволит проанализировать изменения климатических величин в локальных областях не как

сглаженные возмущения (случай полей реанализа), а уже как источники неоднородностей имеющих конкретную географическую привязку к определенным экосистемам региона. Изменения различных физических входных данных модели, таких как тип поверхности, позволят понять и выявить вклад той или иной экосистемы в неоднородность динамики метеополей. В дальнейшем для обработки и анализа будут выбраны ключевые параметры, которые характеризуют общее состояние климата и основные тенденции его изменения.

Следует упомянуть, что используемая нами модель содержит модель подстилающей поверхности, которая рассчитывает энергетические потоки, многоуровневые распределения температуры и влажности в почве, уровень накопления осадков, гидрологическую составляющую поверхности. Все это, а также имеющиеся данные NCEP (карты типов поверхностей, сезонное изменения альбедо, профиль влажности почвы и т.д.), позволяет получить именно климатические величины, учитывающие всю динамику подстилающей поверхности как следствие изменений в атмосфере. Отсутствие же этих данных на промежутки времени в будущее, а также отсутствие в WRF полноценной динамической модели растительности позволяющей моделировать динамику, в настоящее время делает невозможным запуск данной модели на большой временной промежуток в будущее.

Работа выполнена при частичной поддержке интеграционных проектов СО РАН № 50 и 66.

----------------------------------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. Росгидромет, 2008 г.

2. William C. Skamarock, Joseph B. Klemp, Jimy Dudhia, David O. Gill, Dale M. Barker. A Description of the Advanced Research WRF Version 3. NCAR technical note NCAR7TN-475+STR, 2008. ЕШ

Bogomolov V.Yu., Gordov E.P., Krupchatnikov V.N.

MODELING OF METEOROLOGICAL PARAMETERS’

FIELDS WITH HIGH SPATIAL RESOLUTION

Work is directed to particular region of Western Siberia, fields of meteorological parameters were restored with high spatial resolution on the basis of observations data-

bases from meteorological stations located in this region, and also from NCEP/NCAR Reanalysis, using downscaling.

Key words: models, climate, fields of meteorological parameters.

— Коротко об авторах ---------------------------------------------------

Богомолов Василий Юрьевич - научный сотрудник, учреждение Российской академии наук Институт мониторинга климатических и экологических систем СО РАН, г. Томск, ИМКЭС СО РАН, НП СЦ КЛИО, E-mail: Bogomolov@scert.ru

Гордов Евгений Петрович - доктор физико-математических наук, главный научный сотрудник, учреждение Российской академии наук Институт мониторинга климатических и экологических систем СО РАН, г. Томск, ИМКЭС СО РАН, НП СЦ КЛИО,

E-mail: gordov@scert.ru

Крупчатников Владимир Николаевич - доктор физико-матема-тических наук, директор, Сибирский научно-исследовательский гидрометеорологический институт Росгидромета, г. Новосибирск, E-mail: vkrup@ommfao1.sscc.ru