Метеорологические данные являются важной входной информацией при моделировании дальнего переноса и выпадения загрязняющих веществ в атмосфере. Результаты синоптических и аэрологических измерений метеопараметров не могут быть непосредственно поданы на вход расчетной модели без предварительной обработки по следующим причинам. Для расчетов необходимы значения переменных на регулярной сетке, а станции наблюдения случайным образом распределены по поверхности Земли. Кроме того, большинство параметров, необходимых для моделирования атмосферного переноса загрязняющих веществ, не измеряются непосредственно, а являются диагностическими. Таким образом, для подготовки наборов сеточных метеорологических параметров с требуемым временным и пространственным разрешением необходимо использовать систему предварительной обработки (препроцессинга) измеренных данных. Методология метеорологического препроцессинга отрабатывалась в МСЦ-В на протяжении многих лет. Первоначально она применялась на региональном уровне (регион ЕMEP), позже была адаптирована для глобального масштаба.

Ниже кратко описаны основные аспекты методологии подготовки метеорологических данных в МСЦ-В. Более подробная информация содержится в технических отчетах МСЦ-В.

 

Метеорологические модели

Подготовка исходных метеоданных (дискретных многомерных наборов значений метеорологических параметров) производится в режиме “офф-лайн”, т. е. заранее, до запуска моделей атмосферного переноса загрязняющих веществ. Для этого в настоящее время используются три следующих системы моделирования: WRF, MM5 и GEM..

Mодель пятого поколения MM5 (The Fifth-Generation Mesoscale Model) была разработана Университетом штата Пенсильвания и Национальным центром атмосферных исследований США (NCAR) для прогнозов мезомасштабной атмосферной циркуляции. Эта модель была адаптирована МСЦ-В для расчетов метеорологических параметров в региона ЕМЕП.


Мультимасштабная модель GEM (The Global Environmental Multiscale Model) разработана Канадским метеорологическим центром (СМС) в сотрудничестве с рядом организаций для комплексного прогнозирования и системы ассимиляции данных. Эта модель используется в МСЦ-В для генерации метеорологических данных на глобальном уровне.


Модель WRF (The Weather Research & Forecasting Model) является представителем последнего поколения мезомасштабных численных систем для оперативного прогнозирования погоды и исследований атмосферы. В ее разработке принимали участие Национальный центр атмосферных исследований США (NCAR), Национальное управление океанических и атмосферных исследований США (Национальный центр по прогнозированию окружающей среды (NCEP)) и ряд других организаций. Модель работает на всех масштабах от локального до глобального. В настоящее время происходит постепенный переход от MM5 и GEM к WRF в моделировании на региональном и глобальном уровнях.

 

Входные данные

Для метеорологических моделей, перечисленных выше в качестве исходной информации используются данные оперативного анализа ECMWF. Эти данные используются в качестве начальных условий и применяются в процессе моделирования.

 

Пространственные масштабы и разрешения. Карта прогнозов.

Рис 1. Возможности метеорологических моделей по работе
в разных пространственных масштабах и картографических
проекциях

 

 

МСЦ-В выполняет численное моделирование атмосферного переноса загрязнителей воздуха в различных пространственных масштабах (глобальном, региональном, локальном) и картографических проекциях (широтно-долготной, полярной стереографической). Все перечисленные выше метеорологические модели многомасштабны. Работать в обеих проекциях, используемых в настоящий момент в МСЦ-В, способна только модель WRF. Возможности метеорологических моделей по работе в различных пространственных масштабах и в разных проекциях показаны на рис.1.

Моделирование в глобальном масштабе осуществляется с пространственным разрешением от 5ox5o к 1ox1o (широтно-долготная сетка). В региональном и локальном масштабах моделирование выполняется с разрешением от 50х50 км2 до 5х5 км2 (полярная стереографическая проекция). Для обеспечения согласованности наборов метеорологических данных в различных масштабах применяется нестинг. Пример результатов многомасштабных расчетов показан на рис. 2.

 

Глобальная область, 1ox1o
 
Область EMEП, 50x50 км2
 
Чешская Республика, 10x10 km2

 

 

Рис.2. Расчетные пространственные распределения среднемесячной температуры воздуха на высоте 2х м в феврале 2008 года в разных масштабах

 

Расчетный цикл


Рис. 3. Схема расчетного цикла

Процесс подготовки метеорологических данных за длительный период времени (месяцы или годы) организован как последовательность краткосрочных запусков метеорологических моделей. Каждый из них начинается с цифровой фильтрации (для гашения высокочастотных колебаний) и состоит из двух основных частей: разгона и прогноза (рис. 3), продолжительность которых может быть разной (зависит от модели). Расчетные результаты последней фазы работы метеорологической модели (прогноз) сохраняются и в дальнейшем используются в качестве входных данных для моделей атмосферного переноса химических веществ.

 

Метеорологические параметры

Список метеорологических параметров, задействованных в моделях переноса ТМ и СОЗ и их использование в моделировании, приведен в таблице 1.

Таблица 1. Метеорологические параметры, используемые при моделировании атмосферного переноса ТМ и СОЗ
Параметр   Обозначение     Размерность   Применение
  Поверхностное давление ps 2D   Плотность воздуха, атмосферный перенос
  Компоненты скорости ветра U,V 3D   Атмосферный перенос
  Температура воздуха Ta 3D

  Плотность воздуха, химия атмосферы, сухое осаждение  

  Смесевое соотношение водяного пара qv 3D   Плотность водуха, сухое осаждение
  Смесевое соотношение воды qw 3D   Химия атмосферы, внутриоблачное вымывание
  Смесевое соотношение льда qi 3D   Внутриоблачное вымывание
  Неконвективные осадки Rs 3D   Влажное выведение
  Конвективные осадки Rc 3D   Влажное выведение
  Коэффициент турбулентной диффузии   Kz 3D   Вертикальная турбулентная диффузия
  Параметр Монина-Обухова L 2D   Стабильность, сухое осаждение
  Поверхностная температура Ts 2D   Природная эмиссия и ре-эмиссия
  Высота снежного покрова Hs 2D   Природная эмиссия и ре-эмиссия

 

Оценка предварительной обработки метеорологических данных

Для проведения оценки полученных метеорологических данных результаты расчетов сравниваются с данными измерений. Используются два вида измерений: поверхностные и аэрологические.

Расчетные поля осадков сравниваются с суточными данными из базы поверхностных измерений GSN (GCOS Surface Network).

12-часовые данные приповерхностных и аэрологических наблюдений радиозондовой базы данных NOAA/ESRL (RAOB) используются для сравнения с результатами расчетов следующих параметров: температура воздуха, влажность воздуха, геопотенциальная высота, компоненты скорости ветра.

Для характеристики степени соответствия расчетных и измеренных значений метеорологических величин используются следующие статистические показатели: BIAS, среднеквадратическая ошибка (RMSE), коэффициент корреляции (Rcorr). Кроме того, рассматривается усредненная статистика двух типов:

  • пространственные показатели, усредненные по времени (RMSEspace, Rcorr-space);
  • временные показатели, усредненные по измерительным станциям (RMSEtime, Rcorr-time).

Примеры сравнения модельных и измеренных данных представлены на рис. 4-5. Временной ход температуры воздуха на двух метеостанциях RAOB приведен на рис.4. Диаграмма рассеяния рассчитанных и измеренных среднегодовых температур у поверхности Земли показана на рис 5.

 

Рис. 4. Сравнение приповерхностной температуры воздуха, рассчитанной по моделям WRF и GEM, с измерениями метеорологических станций 72520 (США) и 2836 (Финляндия) в январе и июле 2001 года
Рис. 5. Диаграмма рассеяния сренегодовой
температуры воздуха на высоте 2 м.
Представлены измерения из базы данных
RAOB и расчеты по модели GEM для 2001 г.
 


Примеры вертикальных профилей усредненных по станциям статистических показателей приведены на рис. 6.

Помимо сравнения с результатами измерений, пространственные распределения метеорологических параметров сопоставляются с данными метеорологических ре-анализов ECMWF (ERA-40) и NCEP-DOE, количество осадков - с набором данных на основе спутниковых измерений проекта GPCP. На рисунке 7 в качестве примера приведены глобальные распределение годового количества осадков, построенные на основе результатов расчетов по модели GEM, данных ре-анализов и GPCP.

 

Рис. 6. Сравнение расчетной температуры воздуха в январе 2001 (модели WRF и GEM) с 12-часовыми измерениями из базы данных RAOB. Приведены усредненные по станциям вертикальные профили статистических показателей

 

 
Модель GEM
 
Сеточные данные GPCP
 
Ре-анализ ERA-40
 
Ре-анализ NCEP/DOE
Рис. 7. Пространственные распределения годового количества осадков (2001 г.), построенные на основе расчетов по модели GEM, данных ре-анализов ERA-40 и NCEP/DOE и данных проекта GPCP
Наверх