Реализация схемы усвоения для почвенных переменных в глобальной полулагранжевой модели прогноза погоды Текст научной статьи по специальности «Науки о Земле и смежные экологические науки»

Вычислительные технологии Том 11, часть 3, Специальный выпуск, 2006

РЕАЛИЗАЦИЯ СХЕМЫ УСВОЕНИЯ ДЛЯ ПОЧВЕННЫХ ПЕРЕМЕННЫХ В ГЛОБАЛЬНОЙ ПОЛУЛАГРАНЖЕВОЙ МОДЕЛИ ПРОГНОЗА ПОГОДЫ*

H.H. Богословский, М.А. Толстых Институт вычислительной математики РАН и Гидрометцентр России, Москва e-mail: dorgun@mail.ru, tolstykh@inm.ras.ru

In this paper an assimilation scheme for soil variables is considered The scheme initializes the following surface variables: surface soil temperature, mean soil temperature, surface water content and total soil water content. Estimates of the forecast quality for the temperature and the relative humidity at 2 meters height is presented.

Введение

В большинстве моделей численного прогноза погоды переменные на высоте 2 м не являются прогностическими переменными модели. Значения этих переменных есть результат интерполяции между значениями переменных на поверхности земли и нижнем модельном уровне. Поэтому качество прогноза температуры (T2m) и относительной влажности (RH2m) на высоте 2 м зависит от качества анализа и прогноза температуры и влажности на поверхности и в глубине почвы. Для улучшения прогноза в полулагранжевой модели численного прогноза погоды (ПЛАВ-2005) [1] реализована параметризация процессов тепло- и влагообмена на поверхности суши с учетом растительности ISBA (Interaction Soil Biosphere Atmosphere), которая разработана во французской метеослужбе [2, 3]. В свое время проведены эксперименты, основанные на 72-часовых прогнозах, для оценки важности точности задания начальных данных для влагосодержания и температуры почвы при применении данной схемы параметризации поверхности [4]. Они показали, что ошибка в начальных данных влажности и температуры почвы может привести к достаточно большим изменениям в прогнозе температуры и относительной влажности на высоте 2 м. Поэтому реализация схемы задания начальных данных для почвенных переменных, которая предложена D. Giard и Е. Bazile в 2000 г. [5], является необходимым шагом в улучшении качества прогноза метеопараметров T2m и RH2m.

* Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (гранты № 04-05-64638, № 06-05-08109).

© Институт вычислительных технологий Сибирского отделения Российской академии наук, 2006.

1. Схема коррекции

Схема, предложенная D, Giard и Е, Bazile [5], инициализирует следующие переменные: поверхностную температуру почвы Ts, температуру глубинного слоя почвы Tp, влагосо-держапие приповерхностного us и глубины ого up слоев почвы. Схема основывается на коррекции температуры и влагосодержания в зависимости от ошибки прогноза температуры и относительной влажности на высоте 2 м.

Метод коррекции температуры почвы очень прост и почти не отличается от метода, предложенного Coiddier (1987), Он основан на вычислении инкремента анализа температуры на высоте 2 м в каждой точке сетки:

ATs = AT2m, ATP = AT2m/2n, (1)

где A обозначает инкремент, т, е. значения анализа минус значения прогноза (шестичасовой прогноз, стартовавший 6 ч назад). Коррекция для Ts и Tp производится всегда. Как было показано в [5], полное или частичное отключение коррекции температуры почвы приводит к явному ухудшению прогноза.

Для коррекции влагосодержания поверхностного и основного слоев почвы используется метод, предложенный в [6], но с коэффициентами, настроенными для параметризации ISBA:

A^s = af AT2m + af AE2m, ^

Aup = af AT2m + af AH2m. 1 }

Коэффициенты af, af, af, af зависят от структуры почвы, локального солнечного времени и характеристик подстилающей поверхности. Для аналитического выражения коэффициентов в [5] предложены следующие формулы:

af = f (txt)(1 - veg) [af (t*) + af (t*)veg + af(t*)veg2] , af = f (txt)(1 - veg) [af (t*) + af (t*)veg + af (t*)veg2] ,

af = f (txt) j(1 - veg) [bf (t*) + bf (t*)veg + bf (t*)veg2] +

+veg-^ [cq (t*) + cf (t*)veg] (3)

Rs min

af = f (txt)<¡ (1 - veg) [b0f (t*) + bf (t*)veg + bf (t*)veg2] +

+veg-^ [c*(t*) + cf(t*)ve,

Rs min

где veg — это доля ячейки сетки, покрытой растительностью; LAI — листовой индекс; Rs min — минимальное поверхностное сопротивление. Локальное солнечное время t* выражается в часах и является целочисленной функцией, зависящей от склонения солнца и абсолютного солнечного времени (т.е. от даты, долготы и широты). Данная функция отмасштабирована относительно длины солнечного дня, для того чтобы она равнялась

шести часам при восходе, 12 часам по полудни и 18 часам при заходе солнца, f (txt) определяется по следующей формуле:

,/, ,л (wfc - wwilt)txt ,ЛЛ

/(txt) = ----, (4)

(wfc — w wilt) loam

где wwilt — точка завядапия (wilting point); wfc — влагоемкость почвы (field capacity) для

txt

зависящие от локального солнечного времени, для выражения коэффициентов в многочленах (3):

^ • (2nt*\ f2nt*\ ..

x{t ) = xs sin I I + xc cos I I + xm. (5)

Здесь x = aj, aH, bj, cj, cH. В [5] приведены подробный вывод коэффициентов и их численные значения.

Существующая в рамках системы усвоения данных ПОП Гидрометцентра России схема записывается следующим образом (далее оперативная схема):

ATS = 0.5AT2m, ATp = 0, Aus = 0, Aup = 0,

т, е, коррекция влагосодержания почвы и температуры глубинного слоя почвы не производится,

2. Результаты

Данная схема реализована для полулагранжевой глобальной модели прогноза погоды [1] с постоянным разрешением. Разрешение данной модели составляет 0,9° по долготе, 0,72° по широте; вертикальное разрешение — 28 уровней, В качестве начальных данных использовались объективные анализы, полученные в результате работы системы усвоения данных на базе этой модели [7], Проведены расчеты 48-часовых прогнозов для летней ситуации (август 2005 г., исходные сроки 00 и 12 СГВ) с использованием новой и существующей схем задания начальных данных для почвенных переменных.

Получены первые результаты, позволяющие оценить чувствительность прогноза приземных метеопараметров T2m и RH2m к новой схеме задания почвенных переменных, В качестве оценок выбраны средняя (RCO) и среднеквадратическая (RMS) ошибки.

На рис, 1 приведены графики среднего отклонения и среднеквадратической ошибки температуры (о и б) и относительной влажности (е и г) на высоте 2 м относительно анализа системы усвоения данных ПОИ Гидрометцентра России при прогнозе на срок до 48 ч для Центральной России, По оси абсцисс отложено время прогноза, по оси ординат — температура и проценты для относительной влажности, В результате применения новой схемы произошло уменьшение среднего отклонения и среднеквадратической ошибки. Особенно это заметно для температуры на высоте 2 м для прогнозов на 12 и 36 ч, стартующих в 00 СГВ, и на 24 и 48 ч, стартующих в 12 СГВ, Что касается относительной влажности, то здесь новая схема дает небольшое улучшение. Качество прогноза приземной температуры также оценивалось по сравнению с данными наблюдений наземных станций (SYNOP), Оценка проводилась по 386 станциям, находящимся на территории Центральной России, Графики RCO и RMS представлены им рис. 2, Данные оценки тикже покязывшют v, iухi-шение качества прогноза приземной температуры.

Рис. 1. Разница между прогнозом и анализом для T2m, прогнозы, стартующие в 00 СГВ (а), 12 СГВ (б) и RH2m, стартующие в 00 СГВ (в), 12 СГВ (г) (средняя ошибка RCO и среднеквад-ратическая ошибка RMS), усредненные за август 2005 г. над Центральной Россией. Сплошная линия новая схема усвоения; штриховая оперативная схема усвоения.

Рис. 2. Разница между прогнозом и данными наземных станций наблюдений (SYNOP) T2m, прогнозы, стартующие в 00 СГВ (а) и 12 СГВ (б) (средняя ошибка RCO и средиеквадратическая ошибка RMS), усредненные за август 2005 г. над Центральной Россией но 386 станциям. Сплошная линия новая схема усвоения; штриховая оперативная схема усвоения.

Заключение

Первые результаты расчетов показали, что в случае применения новой схемы анализа почвенных переменных качество прогноза температуры и относительной влажности на высоте 2 м улучшается в равнинных регионах.

Пока не реализована коррекция прогноза на разность модельной и фактической оро-графий, что не позволяет оценить влияние данного блока на прогноз в горных районах, В ближайшее время планируется реализовать данную коррекцию и оценить качество прогноза относительно данных наблюдений наземных станций для всех регионов и также произвести проверку схемы в зимнее время. Планируется протестировать данную схему в полном цикле усвоения.

Список литературы

fl] Tolstykh М.А. Semi-Lagrangian high-resolution atmospheric model for numerical weather prediction // Russ. Meteorology and Hydrology. 2001. N 4. P. 1-9.

[2] Noilhan J., Planton S. A simple parameterization of land surface processes for meteorological models // Mon. Wea. Rev. 1989. Vol. 117. P. 536-549.

[3] Noilhan J., Mahfouf J.-F. The ISBA land surface parameterisation cheme // Global Planet. Change. 1996. Vol. 13. P. 145-149.

[4] Giard D., Bazile E. Assimilation of soil temperature and water content with ISBA in arpege: Some new developments and tests / / HIRLAM Newsl. Swedish Meteorological and Hydrological Institute. 1996. N 24. P. 10-12.

[5] Giard D., Bazile E. Implementation of a new assimilation scheme for soil and surface variables in a global NWP model // Mon. Wea. Rev. 2000. Vol. 128. P. 997-1015.

[6] Mahfouf J.-F. Analysis of soil moisture from near surface parametrs: a feasibility study // J. Appl. Meteor. 1991. Vol. 30. P. 1534-1547.

[7] Цырульников М.Д., Толстых M.A., Багров A.H., Зарипов Р.Б. Развитие глобальной системы усвоения данных с переменным разрешением // Метеорология и гидрология. 2003. № 4. С. 5-24.

Поступила в редакцию 9 ноября 2006 г.