УДК 551.509.33,001.572
Гидродинамико-статистический долгосрочный прогноз метеорологических полей по модели ГГО. 1. Этапы совершенствования метода и технология прогноза
В. П. Мелешко», В. М. Гаврилина*, В. М. Мирвие*, В. А. Матюгин*, Ю. А, Пичугин*» С. В. Вавулин*
Изложен гидродинамико-статистический метод прогноза метеорологических полей на срок до месяца. Метод основан на использовании глобальной спектральной модели общей циркуляции атмосферы (Т30Ы4, ГГО) и идеологии ансамблевого прогноза. Исходные начальные поля задаются по результатам объективного анализа Гидрометцентра России, а ансамбль 11 начальных состояний формируется из исходных полей посредством специально выращиваемых возмущений. Учитываются приближенные к реальности граничные условия (наблюденная начальная температура поверхности океана и расчетная влажность почвы). Результаты интегрирования на 28 суток осредняются по ансамблю и по периодам прогноза; 1, 1—2 и 1—4 недели. Систематические ошибки корректируются. Основными прогностическими переменными являются поля геопотенциала Hsoa, температуры воздуха на изобарической поверхности 850 гПа и давления на уровне моря (по сетке 2,5 х 2,5° для 40—900 с. ш.), а также температура воздуха на уровне 2 м по сети станций СНГ. Прогноз составляется раз в неделю (с недельным перекрытием). Метод реализован на PC Pentium-Ill, с 1января 1999 г. расчет ведется в оперативном режиме.
Введение
До недавнего времени использование гидродинамических методов в прогнозах погоды ограничивалось краткосрочными и среднесрочными прогнозами. Однако в последние годы весьма активно развиваются исследования по долгосрочным гидродинамическим прогнозам погоды, включая месячные и сезонные прогнозы [4, 5, 7, 8, 11, 13]. Перспективы этого направления связываются прежде всего с созданием физически полных моделей высокого пространственного разрешения» включающих помимо атмосферы верхний слой океана и деятельный слой поверхности суши [14]. Учет состояния этих более инерционных (по сравнению с атмосферой) сред в ряде случаев позволяет существенно отодвинуть временную границу предсказуемости атмосферных процессов. Другим важным фактором, способствующим развитию гидродинамических методов прогнозирования,
* Главная геофизическая обсерватория им. А. И. Воейкова.
является разработка методологии ансамблевого прогноза. В рамках этого подхода появляется возможность моделирования статистического ансамбля прогнозов, описывающего в каждой конкретной ситуации меру неопределенности решения, связанную с неточностью задания начального состояния, Ансамблевый подход позволяет получать более устойчивое решение в виде среднего по ансамблю, а также переходить (на основе анализа распределения ансамбля) к формулировке прогноза в вероятностной форме.
В ГГО в конце 1990-х годов были проведены первые эксперименты по гидродинамическому прогнозу на 28 сут на основе использования глобальной спектральной модели общей циркуляции атмосферы T30L14 и при расчете ансамбля прогнозов от 11 разных начальных состояний [7]. Последние формировались путем внесения в исходное начальное состояние специально выращиваемых возмущений.
Результаты работы базировались на анализе 5 случаев ансамблевых прогнозов с использованием в качестве исходной информации метеорологических полей по данным объективного анализа Национального центра прогнозирования состояния окружающей среды США и климатического распределения температуры поверхности океанов (ТПО). Они продемонстрировали эффективность использования ансамбля прогнозов, особенно заметную при прогнозе за пределами первых двух недель.
Работа по развитию метода прогноза в последние годы проводилась параллельно в двух направлениях: усовершенствование схемы прогноза, с одной стороны, и организация массовых испытаний в оперативном режиме прогнозирования — с другой.
Основные этапы усовершенствования схемы прогноза
Модель общей циркуляции атмосферы, разработанная в ГГО и являющаяся ядром прогностической схемы, включает все основные погодообра-зующие процессы, действующие в атмосфере: перенос радиации в облачной атмосфере, конвекцию, процессы в пограничном слое атмосферы и деятельном слое почвы и др. [9]. Эта модель непрерывно совершенствуется в направлении более реалистичного описания физических процессов. Некоторые из изменений, введенных в последние годы, нашли отражение в работе [10].
В последние годы активно продолжались численные эксперименты, направленные на усовершенствование модели. Они проводились главным образом в рамках климатических исследований и в связи с участием ГГО в международных проектах по валидации моделей климата (AMIP, AMIP-II). При этом были найдены более реалистичные способы параметризации конвекции, расчета горизонтальной диффузии, параметризации гидрологических процессов верхнего (3-метрового) слоя суши и т. д. Модель была дополнена учетом суточного хода радиации. Был включен новый метод расчета температуры воздуха на уровне 2 м. Разработана и испытывается версия модели с более высоким пространственным разрешением (T42L14).
На стадии разработки прогностической схемы испытано несколько вариантов метода:
— детерминированный прогноз с двумя вариантами спектрального разрешения (модели T30L14 и T42L14, среднее горизонтальное разрешение 350 и 250 км соответственно); 6
— детерминированный гидродинамический прогноз с двумя вариантами задания температуры поверхности океанов (климатическое распределение ТПО и фактическая ТПО в начальный момент);
-— детерминированный гидродинамический прогноз с тремя вариантами задания влажности деятельного слоя почвы: климатическое распределение, модельное климатическое распределение и распределение, рассчитываемое по модели;
— гидродинамико-статистический прогноз по ансамблю начальных состояний атмосферы при разном числе членов ансамбля.
В результате анализа успешности перечисленных вариантов метода выбрана версия гидродинамико-статистического прогноза с моделью Т30Ы4 по ансамблю начальных состояний (11 членов ансамбля), в которой задается фактическая ТПО в начальный момент и используется расчетная (на периоде прогноза) влажность деятельного слоя почвы. Следует заметить, что результаты экспериментов пока не выявили заметного сигнала аномалий ТПО при прогнозе на месяц для территории России. Небольшое улучшение качества прогнозов для Северного полушария было получено только для холодного периода. Дополнительно был выполнен анализ систематических ошибок модельных прогнозов и разработаны процедуры оценки ожидаемых ошибок с целью коррекции прогнозов.
По разработанной схеме интегрирование осуществляется на 28 сут вперед от начальной даты с последующим расчетом средних значений прогнозируемых переменных по неделям и для трех периодов прогноза: 1, 1—2, 1—4 недели. Прогнозы составляются еженедельно (с недельным перекрытием), т. е. дается 52 прогноза в год. Недельная привязка прогнозов по ряду соображений представляется авторам предпочтительной. Как известно, естественный синоптический период близок к одной неделе, период в две недели является границей предсказуемости 1-го рода ("память атмосферы"). С периодом, близким к 4 неделям, связаны многие природные циклы, в том числе лунного и солнечного происхождения. Наконец, производственная деятельность человека также имеет недельную периодичность.
Рассматриваемый метод позволяет прогнозировать большое число метеорологических величин. В данной статье подробно рассматриваются результаты прогнозов основных из них: геопотенциала Я500, температуры воздуха на изобарической поверхности 850 гПа (Тш), давления на уровне моря (Ро) и температуры воздуха на уровне 2 м (Г5). Прогноз количества осадков будет рассмотрен в отдельной статье.
Качество прогнозов полей Нш, 7Ъо и р0 оценивалось по внетропиче-ской зоне Северного полушария (к северу от 40° с. ш.), а Т., — по территории России и ближнего зарубежья. При этом рассматривалась средняя суточная температура воздуха, которая интерполировалась в пункты по заданной сети метеостанций (для территории бывшего СССР), используемой для оценки прогнозов.
Для организации массовых испытаний прогностической схемы в оперативном режиме был налажен при участии Гидрометцентра России доступ ГГО к текущим данным, необходимым для составления прогнозов и оценки их качества. Первые расчеты в оперативном режиме начаты с октября
1998 г., однако на начальном этапе еще велась работа по отладке процедур коррекции систематических ошибок. По материалам независимых испытаний с января 1999 г. по октябрь 2000 г. метод прогноза был рассмотрен и одобрен ЦМКП Росгидромета. К настоящему времени накопленные временные ряды включают примерно 140 прогнозов по каждой прогнозируемой величине, относящихся к периоду с октября 1998 г. по июнь 2001 г.
Технологическая схема прогноза
Подготовка исходной информации. Блок начальных данных включает поля геопотенциала, температуры воздуха и составляющих скорости ветра на 15 уровнях в атмосфере, а также поля удельной влажности на 6 уровнях в узлах регулярной сетки 2,5x2,5°. Эти данные получены по результатам объективного анализа Гидрометцентра России для Северного полушария за 00 ч МСВ. В связи с тем, что результаты глобального объективного анализа к моменту начала данной работы были еще недоступны, модель функционировала в полусферном режиме, В качестве начальной использовалась ТПО, средняя за неделю, непосредственно предшествующую дате составления прогноза (анализ NESDIS, США).
Информация для оценки качества прогнозов. Прогностические значения Hsm, Teso и р0 сравнивались с фактическими, полученными по результатам объективного анализа. С этой целью для хранения тех и других были созданы пополняемые базы данных.
Для оценки прогнозов приземной температуры воздуха и количества осадков использовались суточные обобщения результатов наблюдений по сети станций СНГ 60 станций), получаемые из базы МАКТ Гидрометцентра России [1]. Оперативное поступление этих данных в ГГО стало возможным начиная с апреля 1999 г. При оценке прогнозов за более ранний период (с октября 1998 г.) были использованы обобщаемые ВНИИГМИ-
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.