УДК 551.578.7.001.572
Прогноз града по выходным данным глобальной модели атмосферы ^254 NCEP)
А. Х. Кагермазов*
Описана технология идеального прогноза града на основе статистической интерпретации выходных данных глобальной модели атмосферы (1254, NCEP) для района Кавказских Минеральных Вод с заблаговременностью 18—24 ч. Проведена оценка успешности прогнозов града по предлагаемой технологии в сравнении с традиционными подходами.
Введение
Опасные явления погоды и в частности град, связанные с зонами активной конвекции, относятся к мезомасштабным метеорологическим явлениям погоды. Они образуются в результате сложного взаимодействия атмосферных процессов макро-, мезо- и микромасштаба. Известно, что размер таких явлений (как во времени, так и в пространстве) сравнительно мал. Характерные размеры этих явлений, как правило, во много раз меньше расстояния между пунктами метеорологических и аэрологических наблюдений. Все это определяет трудности в проведении исследований и прогнозировании опасных явлений погоды, связанных с зонами активной конвекции, в том числе в рамках численных моделей атмосферы. Тем не менее интенсивное развитие вычислительных средств, информационных технологий (Интернет) и, как следствие, оперативная доступность результатов расчетов глобальных, региональных, мезомасштабных моделей атмосферы открывают новые возможности для развития методов прогноза, в том числе и града, на основе новой информационной базы.
Глобальная система прогноза Национального центра экологического прогноза США
Первоначально рассматриваемый метод прогноза града был разработан на основе концепции идеального прогноза с использованием метеорологических величин, рассчитанных по данным фактических наблюдений [2, 3]. Это означает, что метод может быть реализован на выходной продукции практически любой гидродинамической модели, рассчитывающей необходимые для прогноза конвективных явлений характеристики атмосферы. При этом ожидается, что метод прогноза будет работать тем лучше, чем ближе к фактическим данным будут выходные данные используемой модели.
* Высокогорный геофизический институт; е-mail: ka5408@mail.ru.
В настоящей работе исследуется возможность использования выходной продукции Глобальной системы прогнозов Национального центра экологического прогноза США (GFS NCEP) [7] для расчета предикторов, используемых в прогнозе града. Свои основные черты модель GFS приобрела в начале 1990-х годов после обобщающих работ авторов [4—6].
Глобальная модель атмосферы высокого пространственного разрешения ^254) имеет дискретность по времени 3 ч для заблаговременности 0—180 ч и 12 ч для заблаговременности 180—384 ч. Время счета для одних суток — 12 мин.
В последнем варианте модели расчеты проводятся на гауссовой сетке с разрешением (768 х 384), что приблизительно соответствует горизонтальному разрешению 0,5° широтно-долготной сетки. По вертикали толща атмосферы (от поверхности земли до высоты изобарической поверхности 0,27 гПа) разделена на 64 слоя, к серединам которых предписаны основные счетные а-уровни. Координатная сетка по вертикали неоднородна: отмечается сгущение в нижних слоях, где 1,5-километровый пограничный слой атмосферы описывают 15 счетных уровней, и 24 уровня расположены выше изобарической поверхности 100 гПа.
Орография построена на основе глобальной цифровой модели рельефа Геологической службы США с горизонтальной сеткой в 30' (примерно 1 км). Рельеф региона Кавказа по этой модели с отметкой пункта зондирования изображен на рис. 1.
Про цес сы, учи ты ваемые в моде ли, пред став ле ны на рис. 2.
Часть выходной продукции модели, необходимая для использования в методе прогноза града (аналог радиозонда), включает в себя прогностические поля (с заблаговременностью 18—24 ч) геопотенциальной высоты (Н, дам) изобарических поверхностей 1000, 975, 950, 925, 900, 850, 800,
Рис. 1. Цифровая модель рельефаКавказа с отметкой пункта зондирования (звездочка). Изогипсы — в метрах.
Рис. 2. Схема учета процессов в глобальной модели атмосферы.
750, 700, 650, 600, 550, 500, 450, 400, 350, 300, 250, 200, 150, 100, 50 и 10 гПа, а также соответствующие этим изобарическим поверхностям значения следующих величин:
— температуры воздуха (Г, °С);
— относительной влажности воздуха (Р, %);
— зональной и меридиональной составляющих скорости ветра (Ж м/с);
— аналога упорядоченной вертикальной скорости подъема (опускания) воздуха (К700, гПа/12 ч).
Выходная продукция выпускается в оперативном режиме по исходным срокам 0, 6, 12 и 18 ч ВСВ (Всемирное скоординированное время) (обнов-ля ет ся че рез каж дые 6 ч).
Статистическая интерпретация выходных данных модели для прогноза града
Используемый в ходе проведенных исследований [1—3] алгоритм расчета параметров атмосферы и облаков, обусловливающих возникновение, развитие и интенсивность градовых процессов, является обобщением схем расчета параметров, применяемых в существующих методах прогноза конвекции и связанных с ней опасных явлений погоды, в частности града. Известно, что методы прогноза града, находящиеся в оперативном использовании, имеют недостаточно высокую надежность, усугубляемую субъективными ошибками отдельных синоптиков не только при прогнозе явления, но и при вычислении параметров, по которым осуществляется прогноз. Наличие единого алгоритма, позволяющего рассчитывать на компью-
тере большое количество параметров, в сочетании с возможностью оперативного прогноза уменьшает субъективный фактор в индивидуальных прогнозах и, кроме того, дает возможность оперативно составлять прогнозы опасных явлений для разных регионов.
Такой подход становится еще перспективнее, если в качестве исходной информации для обобщенного алгоритма расчета параметров, как и для отдельных методов прогноза града, можно будет воспользоваться данными глобальных прогностических моделей. Как и в случае с реальным зондом, входными данными будут температура воздуха, температура точки росы и характеристики ветра у земли и на изобарических поверхностях 850, 700, 500, 300, 220 гПа, а также в особых точках, отмеченных в тропосфере. При этом данные расчета могут быть получены для разных пунктов (произвольных координат с заданным шагом).
На основе такого подхода по разработанному автором алгоритму [1] проводились расчеты параметров атмосферы и конвективных облаков и составлялись прогнозы града для сезонов 2004—2009 гг.
Для прогностических целей использовалась дискриминантная функция по шести наиболее информативным параметрам:
500 500
Ь = ^(^700, ДГтах, ДТЬ £ д, £х, £>Д
земля 850
где У700 — упорядоченные вертикальные движения воздуха на изобарической поверхности 700 гПа; ДТтах — максимальная разность температуры облака и окружающего воздуха; ДТ1 — вертикальный градиент температу-
500
ры в атмосфере в 2-километровом слое выше уровня конденсации; £ д —
земля
500
суммарная массовая доля влаги в 5-километровом слое от земли; £т —
850
суммарный дефицит точки росы в слое 850—500 гПа; Dj — индекс не -устойчивости Джорджа.
Заметим, что параметры, вошедшие в дискриминантную функцию, в основном отражают запас неустойчивости, влагосодержания и температурный режим в зоне роста града, которые в разной форме используются и в других методах альтернативного прогноза града. Соответствующий характер крупномасштабной циркуляции является необходимым фоном в формировании интенсивной конвекции.
Для оценки успешности способа прогноза града по материалам за период 2005—2009 гг. использовались данные наблюдений наземной сети в районе радиусом до 150—200 км от пункта с координатами 44,35° с. ш., 43,20° в. д. (территория Центрального Предкавказья). Прогноз считался оправдавшимся в тех случаях, когда в срок действия прогноза град наблюдался на поверхности земли.
Результаты оценки представлены в таблице сопряженности (табл. 1).
Общая оправдываемость прогноза Робщ = (п11 + и22)/и00 • 100 = 117/160 • • 100 = 73%. Предупрежденность наличия явления Р* = (и11/и01) • 100 = = 46/82 • 100 = 56%.
Таблица 1
Таблица сопряженности успешности прогнозов
Прогноз Наблюдалось Сумма
град не град
Град 46 (ип) 7 (И12) 53 (ию)
Не град 36 (и21) 71 (и22) 107 (и20)
Сумма 82(и01) 78(и02) 160 (и0о)
Примечание. и11 — число оправдавшихся прогнозов с формулировкой "град"; и12 — число неоправдавшихся прогнозов с формулировкой "град"; и21 — число неоправдавшихся прогнозов с формулировкой "не град"; и22 — число оправдавшихся прогнозов с формулировкой "не град"; и10 = и11 + и12 — число всех оцениваемых прогнозов с формулировкой "град"; и20 = и21 + и22 — число всех оцениваемых прогнозов с формулировкой "не град"; и01 =и11 + и21 — число всех оцениваемых случаев с градом; и02 = и12 + и22 — число всех оцениваемых случаев без града; и00 = и10 + и20 = = и01 + и02 — число всех оцениваемых случаев.
Дополнительными показателями для оценки прогнозов градовой опасности являются оправдываемость прогноза наличия явления Р^ = (и11/и10) • 100, Рня = (46/53) • 100 = 87%; оправдываемость отсутствия явления Роя = = (и22/и20) • 100, Роя = (71/107) • 100 = 66,4%; предупрежденность отсутствия явления Р* = (и22/и02) • 100, Р* = (71/78) • 100 = 91%. Критерий качества прогнозов Пирси — Обухова Т = (и11/и01) - (и12/и02) = (и22/и02) -- (и21/и01), Т = 0,45—0,47. Критерий надежности по Багрову Н = (и - и0)/ (1 - и0) ~ 0,5, где и = (Ш1 + Ш2)/И00 = 0,47, и = (и„ + И22УЩ0 = 0,73, т1 = = и10и01/и00 = 27,2, т2 = и20и02/и00 = 48,2. Ошибка риска метода (явление не прогнозировалось, но наблюдалось) а = и21/и01 = 0,4. Ошибка страховки метода (явление прогнозировалось, но не наблюдалось) Р = и12/и02 = 0,1; критерий точности по Обухову 0 = (1-а-Р)~ 0,5.
Итоговые результаты оценки метода прогноза града, основанного на выходных данных Глобальной системы прогнозов, в сравнении с традиционными подходами представлены в табл. 2.
Заключение
По результатам предварительных расчетов и анализа успешности прогнозов можно сделать вывод, что рассматриваемый метод прогноза града находится на уровне предложенных ранее или превышает их качество.
Таким образом, показано, что использование выходных данных
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.