Содержание к диссертации
Введение
Глава. 1. Анализ свойств глобальных архивов данных по осадкам и испарению 16
1.1. Источники информации об осадках и испарении 17
1.2. Анализ источников информации об осадках и испарении 22
1.3. Анализ свойств глобальных архивов данных по осадкам и испарению 27
1.4. Выводы из главы 1 46
Глава 2. Анализ осадков в экспериментах с моделью общей циркуляции атмосферы Гидрометцентра России 47
2.1. Исходные уравнения модели 48
2.2. Краевые условия модели 50
2.3. Крупномасштабная конденсация 52
2.4. Параметризация крупномасштабных осадков 53
2.5. Влияние температуры поверхности океана на осадки в индийском муссоне 56
2.6. Свойства африканского муссона 66
2.7. Влияние пространственного разрешения модели на осадки в индийском муссоне 67
2.8. Влияние удвоения концентрации углекислого газа и аэрозоля на осадки. 70
2.9. Влияние «городских островов тепла» на региональные осадки 83
2.10. Выводы из главы 2 90
Глава 3. Исследование параметризации крупномасштабных осадков с учётом микрофизики облаков 92
3.1. Краткое описание параметризации 93
3.2. Диагностическое испытание параметризации крупномасштабных осадков на глобальных и региональных данных 97
3.3. Влияние вертикальной структуры температуры и влажности на осадки... 108
3.4. Анализ результатов экспериментов с параметризацией крупномасштабных, осадков с учётом микрофизики облаков
в модели ОЦА Гидрометцентра России 119
3.5. Выводы из главы 3 134
Глава, 4. Сравнение методов прогноза осадков и результатов прогноза в зависимости от пространственного разрешения 136
4.1. Постановка и условия базового эксперимента с региональной негидростатической моделью ММ5 137
4.2. Анализ результатов базового эксперимента 145
4.3. Постановка и условия второго эксперимента 163
4.4. Анализ результатов второго эксперимента 165
4.5. Анализ внутримесячного изменения суточных сумм осадков 167
4.6. Выводы из главы 4 170
Заключение 171
Список литературы 174
Приложение 186
- Анализ свойств глобальных архивов данных по осадкам и испарению
- Влияние температуры поверхности океана на осадки в индийском муссоне
- Диагностическое испытание параметризации крупномасштабных осадков на глобальных и региональных данных
- Анализ внутримесячного изменения суточных сумм осадков
Введение к работе
Исследование процессов преобразования влаги в атмосфере является одной из приоритетных задач современной метеорологии. Эти процессы существенно влияют на энергетику атмосферы. Важнейшим элементом гидрологического цикла атмосферы являются осадки. Атмосферные осадки формируются в результате взаимодействия процессов разных масштабов - от молекулярного до глобального. Поэтому близкое к наблюдениям воспроизведение осадков в численных экспериментах с гидродинамическими моделями циркуляции атмосферы различных пространственных и временных масштабов является актуальной задачей численной метеорологии. Задаче исследования воспроизведения осадков на различных временных и пространственных масштабах гидродинамическими моделями посвящается диссертация.
Образование осадков в моделях в первую очередь определяется влагосодержанием, условиями испарения и конденсации водяного пара и наличием восходящих движений в воздушных массах различного происхождения, которые при определенных циркуляционньгх условиях становятся потенциально осадкообразующими [Белов и др., 1989, Багров и др., 1985, Зверев, 1977]. Характеристики влажности, испарение и конденсация зависят от температуры воздуха и подчинены закономерностям ее распределения во времени и пространстве. Характеристики влажности в первую очередь являются результатом переноса водяного пара в системе общей циркуляции атмосферы, однако, в их формировании принимает участие и местное испарение [Исаев, 2002, Elfatih, 1996]. В результате крупномасштабных процессов (циклонические, фронтальные процессы, длинные волны) образуются восходящие движения воздуха, при этом происходит адиабатическое охлаждение ненасыщенного воздуха. Воздух достигает состояния насыщения, и выше соответствующего его уровня происходит конденсация водяного пара. В процессах с
4 антициклонической циркуляцией образуются нисходящие движения воздуха, и происходит
дивергенция влаги. На фоне крупномасштабных циркуляционных взаимодействий
формируются мезомасштабпые процессы (например, ячейковая конвекция) и турбулентность
[Зилитинкевич, Монин, 1974, Захаров, 1974, Белинский, 1948]. Поскольку без достаточного
развития восходящих движений образования осадков не происходит (даже при необходимом
влагосодержании), правомерно утверждать, что в конечном итоге основные закономерности
пространственно-временного распределения осадков определяет циркуляция атмосферы
[Исаев, 2001, 2002].
Таким образом, в образовании осадков участвует множество динамических и микрофизических процессов разных пространственно-временных масштабов. Как известно [Алибегова, 1985, Апасова, 1982], поле осадков является неоднородным. Более медленный по сравнению с другими метеоэлементами прогресс в гидродинамическом моделировании осадков связан с трудностью адекватного представления в моделях общей циркуляции атмосферы факторов осадкообразования и их взаимодействия. Так, например, в рамках численных моделей ОЦА невозможен полный учет микрофизики облаков и осадков. Не достаточно точно воспроизводятся вертикальные скорости восходящих движений, которые в образовании осадков играют определяющую роль. Поэтому необходима проверка качества расчета осадков в моделях циркуляции атмосферы и анализ факторов осадкообразования в моделях, и на их основе совершенствование параметризаций.
Большой вклад в создание теоретических основ численного моделирования осадкообразующих процессов внесли работы Г.И. Марчука [Марчук и др., 1967, 1970, 1986] и других отечественных ученых [Матвеев, 1957, 1981, Дюбюк, 1947, Прессмап, 1975, Хаин, 1977, 1980, Казаков, Лыкосов, 1987]. Теоретические работы интенсивно осуществлялись и за рубежом [Kessler, 1969, Кио, 1974, Arakawa, Schubert, 1974, Beits, Miller, 1984, 1993, Anthes, 1977].
5 Одной из основных гидродинамических моделей, используемых в Гидрометцентре
России для прогнозов погоды, является глобальная спектральная модель общей циркуляции
атмосферы [Курбаткин и др., 1994, Фролов, Ваоїсник, 1999, Фролов и др., 2004]. Существует
несколько версий спектральной модели Гидрометцентра России с различным
пространственно-временным разрешением.
Со спектральной моделью в Гидрометцентре России проведено большое число численных экспериментов, целью которых было решение широкого спектра исследовательских задач [Рубинштейн, Громов, 2005, Рубинштейн, Егорова, 2000, 2002, Рубинштейн и др., 2001, Рубинштейн, Шмакин, 1999].
Все модели ОЦА и численного прогноза погоды включают в себя процедуры параметризации крупномасштабных осадков, которые делятся на два основных класса, в зависимости от того, представлена в них явно информация о характеристиках облачности, или нет. В большинстве схем, в которых не используется явно такая информация, реализован механизм крупномасштабного конденсационного приспособления. Этот механизм состоит в том, что вследствие крупномасштабных вертикальных движений и адвекции изменяются прогностические значения относительной влажности в модели, что может привести к возникновению конденсации и выпадению осадков. В схемах такого типа не учитывается количество облачной воды или другие типы гидрометеоров в облачном слое. Условия выпадения осадков несколько различаются в различных схемах данного типа. Например, осадкообразование может происходить не при 100% относительной влажности, а при достижении значения 95%, принимающегося за критическое значение осадкообразования. При этом перенасыщение (относительная влажность > 100%) сразу ликвидируется с помощью выпадения осадков, а от значения 100% до значения 95% относительная влажность уменьшается постепенно в течение заданного определенного временного интервала за счет осадкообразования. Таким образом, обеспечивается более плавное начало выпадения осадков, чем при критическом условии начала осадкообразования при относительной
влажности > 100%. Критические значения относительной влажности могут быть разными для разных модельных слоев. В общем случае, чем выше слой, тем меньше критическая влажность. К такому типу схем принадлежит параметризация крупномасштабного осадкообразрования в базовой версии спектральной модели Гидрометцентре России, которая описана во 2-й главе диссертации.
Во втором типе схем крупномасштабной конденсации явно учитываются характеристики облачности. К таким схемам принадлежит, например, параметризация, разработанная в 1995 г. и внедренная в мезомасштабную модель Eta [Zhao et al, 1997)]. В этой схеме явно рассчитывается количество облачной воды и содержание ледяных кристаллов в облаке. Облака в ней появляются в результате процессов крупномасштабной конденсации. Рассчитываются два трехмерных поля облачности, балл облачности определяется по значению относительной влажности, содержание облачной воды и ледяных кристаллов - по отношению смеси вода/лед, для которого имеется собственное прогностическое уравнение. В параметризации осадкообразования по рассчитанной таким образом облачности учитываются следующие шесть основных микрофизических процессов: автоконверсия облачной воды в дождевую воду, захват облачных частиц падающими каплями дождя, автоконверсия ледяных кристаллов в снег, захват облачных ледяных кристаллов падающими снежинками, таяние снега ниже границы замерзания, испарение осадков в подоблачном слое.
Следует отметить, что испарение сконденсировавшейся влаги во всех схемах крупномасштабной конденсации рассчитывается практически одинаково. Как правило, это разновидности методики испарения по Е. Кесслеру [Kessler, 1969]. В соответствии с этой методикой, осадки из слоя осадкообразования выпадают в нижележащий слой, изменяя значение относительной влажности. Если это новое значение ниже определенного критического значения осадкообразования, происходит испарение или конденсация до тех пор, пока значение относительной влажности не достигнет критического, либо до полного
7 испарения влаги. Количество осадков в нижнем модельном слое считается итоговым
количеством осадков в модели.
Необходимо кратко упомянуть о конвективных процессах, так как они также участвуют в осадкообразовании. Глубокая конвекция (которая может распространяться до тропопаузы) оказывает сильное влияние на крупномасштабную динамику путем перераспределения тепла, влаги и количества движения. От облачного покрова, возникающего в результате конвекции, зависят нагревание поверхности и радиационные процессы, которые могут значительно менять статическую устойчивость и крупномасштабную циркуляцию атмосферы. Для движений всех масштабов важен выброс скрытого тепла при конвекции, являющегося основным источником энергии для большинства тропических систем, часть которой переносится также во внетропические широты.
Характерный масштаб конвективной облачности и осадкообразования из нее составляет от 200 м (отдельные облака) - до 200 км (скопления кучево-дождевых облаков). Средний масштаб составляет 2-20 км, что меньше разрешения современных численных моделей ОЦА, поэтому в них конвекция не может быть рассчитана явным образом, требуется её параметризация.
Конвекция появляется, когда имеется влажно-неустойчивая стратификация, и эффект ее заключается в том, что она стремится выровнять профили вертикального распределения температуры и влажности. Общий эффект конвекции состоит в перераспределении тепла и влаги ближе к устойчивой стратификации.
В реальности с зонами конвергенции и восходящих конвективных движений соседствуют зоны компенсационной дивергенции и нисходящих движений. По этой причине в параметризациях конвекции вводится учет взаимодействия облаков и окружающего воздуха. Впервые такой учет реализован Аракавой и Шубертом [Arakawa, Schubert, 1974]. В
8 рамках этого подхода не вся энергия неустойчивости, а лишь определенная ее часть,
расходуется на нагрев и перемешивание.
Помимо этого, для моделирования отдельных кучево-дождевых облаков, образующихся в областях с однородными граничными условиями, в параметризации конвекции необходим учет внешнего влияния. В часто используемой в моделях ОЦА схеме параметризации Куо [Кио, 1965, 1974] и ее модификациях это осуществлено путем расчета крупномасштабной конвергенции влаги в качестве фактора, определяющего возникновение конвекции. Эта схема конвекции реализована в численной модели ОЦА Гидрометцентра России.
В настоящее время используется несколько основных схем параметризации конвекции. Независимо от формулировок, в каждой из них решаются следующие задачи: каким образом определяются начало, локализация и интенсивность конвекции, как конвекция меняет окружающую воздушную среду, какими свойствами обладают параметризованные облака. Проводятся исследования характеристик конвекции для двух и трёхмерных моделей [Алексеева и др, 2003].
Для оценки качества результатов моделирования осадков необходимо сравнивать с данными метеорологических наблюдений. Сеть метеорологических станций распределена по Земле крайне неравномерно, поэтому для оценки результатов моделирования удобно использовать эмпирические данные в регулярной сетке точек (эталоны), покрывающие всю территорию Земли. Задача подготовки таких эталонов является по сложности задачей вполне сравнимой с самим моделированием. В большой мере это касается осадков, которые имеют сложную пространственно-временную структуру. В работе анализу эталонов уделено большое внимание.
Поскольку данные наземных станций не покрывают значительных территорий, для создания глобальных эталонов приходиться привлекать несколько разнородных источников информации, например, спутниковые наблюдения и результаты моделирования.
9 Существует несколько глобальных архивов данных по осадкам и испарению,
которыми широко пользуются в анализе результатов моделирования. Перед исследователем,
как правило, встаёт вопрос, какому архиву данных отдать предпочтение в том или ином
случае. В 1-й главе выполнен обзор глобальных архивов данных по осадкам и испарению,
исследованы их свойства, архивы сопоставлены друг с другом, выявлены их достоинства и
недостатки, кратко описаны технологии получения каждого из упоминаемых архивов
данных.
Во второй главе диссертации анализируются осадки в экспериментах со спектральной моделью Общей Циркуляции Атмосферы (ОЦА) Гидрометцентра России на различных пространственных и временных масштабах и в различных численных экспериментах. Основные положения модели и параметризации были внедрены в Гидрометцентре России группой сотрудников под руководством Г. П. Курбаткина (Курбаткш и др., 1994) для среднесрочных прогнозов погоды. Можно отметить, что, если формулировка динамической части моделей в мировой науке более или менее определилась, то математическое описание физических процессов постоянно развивается.
Муссонная циркуляционная система является одной из наиболее устойчивых систем циркуляции атмосферы Земли. Не было ни одного года без летнего влажного муссона. Варьирует лишь время его начала и интенсивность, от которых зависит экономика большого региона. В связи с этим качество воспроизведения муссонной циркуляции и муссонных осадков является важной характеристикой модели ОЦА. Анализу муссонной циркуляции и осадков посвящена одна из частей работы.
Муссонная циркуляция изучается давно. Международная программа MONEX [Results of Summer MONEX, 1980] значительно обогатила представления о процессах в тропиках. Анализ этих и других данных позволил существенно уточнить представление о динамических и физических процессах в регионах, подверженных муссонной циркуляции [Тропические муссоны, 1988]. Анализ результатов экспериментов по воспроизведению
10 индийского муссона как глобальной циркуляционной системы в моделях ОЦА проводился
различными отечественными и зарубежными авторами [Дегтярёв, Павловская, 1992,
Дегтярев, 2000, Мелешко и др., 1992, Brankovic, Palmer, 1985].
В работе [Webster et al, 1998] дан подробный обзор работ, посвященных исследованию процессов, происходящих в муссонных регионах, и поиску их взаимосвязей с другими явлениями. Делается вывод о том, что муссоны Азии, Африки и обеих Америк выступают как интерактивные компоненты климатической системы и являются основными источниками тепла вне Тихоокеанского теплого бассейна, обладают изменчивостью в широком спектре масштабов, и в определенной степени связаны с аномалиями ТПО и других граничных условий, например, с аномалиями снежного покрова.
В последние годы возрастает актуальность вопроса о влиянии увеличения концентрации углекисло газа и аэрозоля на климат и, в частности, на осадки. К настоящему времени выполнено множество исследований влияния роста концентрации углекислого газа и аэрозоля на осадки и другие метеорологические элементы [Израэль и др., Мелешко и др., 2004 а,б, 2001, Dickinson et al., 1987, Manabe, 1975, Mitchel, Warrilow, 1987, Wilson, Mitchel, 1987, Manabe, 1987, Manabe, Stouffer, 1979, 1980, Manabe, Wetjerald, 1975, 1980].
В работе [V.Petoukhov et al, 2005] проведение сравнение результатов экспериментов с различными моделями ОЦА, направленных на исследование влияния удвоения углекислого газа на климат EMIC (Earth system Models of Intermediate Complexity).
Большинство климатических моделей и моделей ОЦА прошли тест на чувствительность к изменению концентрации углекислого газа и аэрозоля. Проведённый в работе анализ показал, что модель ОЦА Гидрометцентра адекватно воспроизводит осадки. Поэтому, такое тестирование целесообразно было провести и для модели ОЦА Гидрометцентра России. В работе [Gates et al, 1995] приведено сравнение 18 моделей по исследованию чувствительности модельной атмосферы к изменению концентрации
углекислого газа. Весьма полная обзорная публикация [Мелешко В.П., 1991] основана на этой работе.
В численных экспериментах по исследованию изменений климата, обусловленных ростом концентрации СОг используется два подхода: изучение равновесного климата при заданных концентрациях углекислого газа и изучение климата при изменяющейся во времени концентрации СОг. Мы привели результаты экспериментов только по первому методу. Тем не менее, некоторые результаты мы сравнили с результатами, полученными в экспериментах второго типа с помощью модели HADAM3 [Tet et al, 2000]. Как правило, изучение равновесного климата проводят с удвоенной (или учетверенной) концентрацией парниковых газов. Согласно существующим оценкам концентрация должна удвоиться, предположительно, к середине нынешнего столетия. Эксперименты с учетверенными концентрациями проводят для повышения достоверности получаемых результатов. Большая часть экспериментов проводится с помощью совместных моделей атмосфера - океан или же используют модель верхнего слоя океана. Есть, однако, примеры работ, например, работы [Mitchell, Warrilow, 1987, Gate et al, 1981], где в подобных экспериментах температура поверхности океана задавалась. Мы пошли тем же путем, что и в работах этих исследователей. В работе описаны серии экспериментов, в которых исследуется влияние удвоения концентрации углекислого газа на осадки в индийском муссоне и в других регионах Земли.
Наряду с изменениями газового состава атмосферы механизмом влияния человека на изменения климата является активное землепользование. В частности, на климат могут влиять территории крупных мегаполисов. Площади этих «островов тепла» в сравнении с площадями континентов занимают небольшую часть поверхности суши. Вместе с тем, в пределах мегаполисов сосредоточены интенсивные источники энергии, которая поступает в атмосферу, разогревая приземные слои воздуха и изменяя их свойства в течение длительного времени. Большинство крупнейших городов мира располагаются в зоне с наиболее плотным
12 потоком энергии в атмосферу, например, к таким зонам относится Европа и северо-восток
США.
Систематическая разница между температурой внутри города и за его пределами подтверждается данными наблюдений: в пределах крупных городов приземная температура выше, чем в их окрестностях. Величина этой разницы зависит от метеорологических условий, в частности, в Москве при морозной и безветренной погоде она может достигать 10-15, в то время как при ветреной и дождливой погоде она обычно близка к нулю. Среднегодовая температура в пределах большого города оказывается на 1-2 выше, чем за его пределами. В случае Москвы эта разница составляет около 1 [Рубинштейн, Гинзбург, 2003]. Систематическое изменение термического режима может привести к изменению гидрологического режима, а, следовательно, и осадков.
В процессе анализа осадков в результатах численных экспериментов были выявлены некоторые недостатки, в частности, недостаточно точное описание локализации максимума осадков над Индостаном в июле, отсутствие максимума осадков над севером Индии, занижение интенсивности осадков в Африке южнее экватора. В связи с этим было проведено исследование возможности воспроизведения осадков в рамках той же самой модели с помощью другой параметризации крупномасштабных осадков.
Для этого использовалась процедура описания крупномасштабных осадков с учётом микрофизики облаков, разработанная в Гидрометцентре России для численного прогноза осадков Дмитриевой Л.Р. с участием Акимова И.В. [Дмитриева-Арраго, Акимов, 1996, Акимов, 2001, 2003]. Так как эта параметризация создавалась для расчёта осадков в средней полосе России, было необходимо провести её тестирование в глобальных масштабах с помощью численных экспериментов на рядах глобальных данных и в модели ОЦА Гидрометцентра России. Следует отметить, что подобные схемы расчета, учитывающие неполный сброс сконденсировавшейся влаги в осадки, уже предлагались ранее в работах [Shlesinger, Rosenfeld, 1986, Sundqvist, 1993].
13 Перед включением параметризации в глобальную модель необходимо провести
работы по предварительному её тестированию с использованием в качестве исходных глобальных данных температуры и влажности, т.е. без учёта обратных связей в модели. Эти данные могут быть взяты из объективного анализа метеорологических полей или из ре-анализа. Такой подход позволяет выявить и минимизировать недостатки, присущие данному методу и подобрать параметры, а затем провести включение параметризации в модель общей циркуляции атмосферы с подобранными параметрами.
Эксперименты по тестированию параметризации на длительных интервалах времени, описанные в работе, проведены впервые.
В настоящее время во всех крупных прогностических центрах мира основой технологии прогноза погоды является крупномасштабная (как правило, глобальная) гидродинамическая модель. Несмотря на успехи в гидродинамическом моделировании и в создании систем усвоения данных в последние десятилетия, крупномасштабные модели имеют в ряде регионов различные систематические ошибки в прогнозе осадков, природу которых установить непросто. Источником подобных ошибок могут являться недостатки в описании свойств подстилающей поверхности в сетке с большими пространственными шагами. Для устранения этих ошибок с целью улучшения прогноза осадков широко используются региональные негидростатические модели циркуляции атмосферы. В таких моделях может иметься набор из нескольких процедур параметризаций основных физических процессов, в том числе и процессов осадкообразования. С помощью моделей подобного типа есть возможность сравнить качество различных алгоритмов и процедур и отобрать оптимальные для дальнейшего использования в пределах заданных регионов и пространственных структур. В первую очередь, увеличение пространственного разрешения актуально при краткосрочном интегрировании модели, например, для прогноза погоды.
Для этих целей была использована региональная негидростатическая модель ММ5, разработанная в США [Grell, 1993]. В этой модели имеется набор из нескольких процедур
14 параметризаций основных физических процессов. В связи с этим имеется возможность
сравнить качество различных алгоритмов и процедур и отобрать для дальнейшего
использования оптимальные для заданных регионов и пространственных структур, а при
наличии вычислительных ресурсов строить ансамбль прогнозов, члены которого отличаются
набором используемых параметризаций. В работе этому вопросу посвящена 4-я глава.
Одной из задач экспериментов с региональной негидростатический моделью явилось изучение качества описания осадков над территорией Европы по сравнению с осадками реанализа ECMWF, которые рассчитывались с помощью крупномасштабной гидростатической модели. Другой задачей явилось исследование влияние пространственного разрешения на прогноз осадков различной заблаговременности. Ещё одна задача экспериментов этой главы заключалась в сравнение прогностических осадков, рассчитанных с использованием двух различных процедур параметризации конвекции. Исследовалась также зависимость результатов от заблаговременности прогноза (24,48 и 72 часа).
В первой главе проводится общий обзор методов получения информации об осадках и испарении, кратко описываются технологии получения каждого из упоминаемых архивов данных, исследуются свойства глобальных архивов данных.
Во второй главе анализируются осадки в экспериментах со спектральной моделью ОЦА Гидрометцентра России на различных пространственных и временных масштабах и в различных численных экспериментах. Кратко описывается модель общей циркуляции атмосферы, особое внимание уделяется параметризации крупномасштабных осадков. Затем описывается постановка, и анализируются результаты нескольких серий оригинальных экспериментов, направленных на исследование влияние ТПО на осадки в индийском и африканском муссоне, анализ влияние удвоения концентрации углекислого газа и городских «островов тепла» на осадки, влияние пространственного разрешения модели на осадки. Внимание уделяется региональным и глобальным осадкам на различных временных и пространственных масштабах.
15 В третьей главе кратко описывается параметризация с учётом микрофизики облаков,
анализируются эксперименты по её автономному тестированию и 10-летний численный
эксперимент с включённой параметризацией в модель ОЦА Гидрометцентра России.
В четвёртой главе анализируются эксперименты с региональной негидростатической моделью ММ5 на интервалах времени порядка 1-3-е суток. В результатах экспериментов исследуются осадки в различных климатических и ландшафтных зонах Европы в течение 4-х центральных месяцев сезонов. Исследуется также влияние пространственного разрешения на прогноз осадков различной заблаговременности, проводится сравнение прогностических осадков, рассчитанных с использованием двух различных процедур параметризации конвекции, рассматривается зависимость результатов от заблаговременности прогноза (24, 48 и 72 ч).
В заключении приведены основные результаты и выводы диссертации.
В приложении содержатся справки о внедрении результатов диссертации в прикладные задачи численного моделирования.
Анализ свойств глобальных архивов данных по осадкам и испарению
Прежде всего, проанализируем имеющиеся архивы с точки зрения глобального водного баланса. Для этой цели были рассчитаны среднегодовые величины интенсивности испарения и осадков за 19 летний промежуток времени с 1980 по 1998 гг.
Данный интервал на 1 год отличен от интервала (1979-1998 гг.), который использовался в проекте по сравнению моделей общей циркуляции атмосферы AMIP-2 (Atmospheric Model Intercomparison Project ) [Gates, 1992, 1995]. Так как в дальнейшем в работе проводится анализ результатов серий экспериментов с моделью ОЦА Гидрометцентра России, то для корректной оценки результатов в эталонах был выбран промежуток времени с 1980 по 1998 гг. Первый год интегрирования из-за «разгона» модели при обработке результатов не учитывался.
В табл. 1.1 представлена среднегодовая интенсивность осадков, осреднённая за промежуток с 1980 по 1998 гг. (для осадков GPCP и реанализов). Разброс среднегодовой величины интенсивности осадков по разным источникам можно расценивать в каком-то смысле как меру неопределённости нашего знания о данной величине. Из данной таблицы видно, что среднегодовая интенсивность осадков над всей поверхностью Земли лежит в пределах между 2.61 (GPCP) и 3.21 (Климат Легейтса) мм/сут. Разброс равняется 0.49 мм/сут, что составляет около 17% от средней по всем представленным в таблице архивам величины, которая составляет 2.88 мм/сут.
Рассмотрим отдельно сушу и океан. Над сушей интенсивность осадков лежит в пределах от 1.98 (Климат Легейтса) до 2.29 (реанаиз N2) мм/сут. Разброс составляет 0.31 мм/сут или около 14%, что несколько меньше, чем над всей Землёй. Климатические данные и данные GPCP, принимая внимание метод создания, над сушей имеют более высокую степень доверия, чем данные реанализов. Это косвенно подтверждается маленьким разбросом между ними: от 1.98 до 2.03 мм/сут. В реанализах интенсивность осадков лежит в пределах между 2.17 и 2.29 мм/сут, из них ближе всего к климатическим данным и GPCP осадки реанализа Е (2.15 мм/сут). Осреднённая по всем источникам величина интегральной по глобусу интенсивности осадков составляет 2.10 мм/сут. Над океанами нельзя отдать предпочтение какому-либо одному архиву данных, в процессе их создания не использовались данные метеорологической сети наблюдений. Среднегодовая интенсивность осадков над океанами изменяется от 2.85 (GPCP) до 3.71 (Климат Легейтса) мм/сут. Разброс составляет 0.86 мм/сут или около 27%, что больше, чем над сушей и всей Землёй в целом. Это означает, что над океанами имеется большая неопределённость в эталонах. Осреднённое значение по всем представленным источникам составляет 3.20 мм/сут.
Проанализируем среднеквадратическое отклонение (по всей Земле) среднегодовой интенсивности осадков. Среднеквадратическое отклонение среднегодовой интенсивности осадков над всей Землёй лежит в пределах 1.75 мм/сут (Климат Ягера) - 2.55 мм/сут (реанализ Е). Над сушей среднеквадратическое отклонение среднегодовой интенсивности осадков изменяется от 1.45 мм/сут (GPCP) до 2.22 мм/сут (реанализ Е). Над океанами - от В табл. 1.2 представлена среднегодовая интенсивность испарения, осреднённая за промежуток с 1980 по 1998 гг. (для реанализов). Интервал осреднения для испарения из атласа Будыко [Атлас теплового баланса, 1963], неизвестен. Из таблицы видно, что интенсивность испарения над всей Землёй лежит в пределах 2.47 мм/сут (Будыко) - 3.08 мм/сут (реапализ N2). Среднее по всем представленным архивам испарение составляет 2.80 мм/сут, его изменчивость - 0.61 мм или 21% от средней по всем архивам величины. Над сушей интенсивность среднегодового испарения лежит между 1.10 мм/сут (Будыко) и 1.80 мм/сут (реапализ N2). Среднее значение составляет 1.52 мм/сут, а разброс довольно велик - 0.8 мм/сут или 52%. Такой значительный разброс между данными свидетельствует о большой неопределённости знаний об испарении над сушей, причём нельзя отдать предпочтение какому-то одному архиву. А вот над океанами данные из разных источников ближе друг к другу, так как рассчитать эту характеристику при неограниченном источнике влаги теоретически проще. Среднегодовая величина интенсивности испарения над океанами изменяется от 3.01 (Будыко) до 3.60 (реанализ N2). Её изменчивость между разными источниками составляет 0.59 мм/сут или 17% от средней величины, которая равняется 3.31 мм/сут. Можно предположить, что из-за близости различных источников данных испарение над океанами в представленных источниках заслуживает большего доверия, чем над сушей.
Влияние температуры поверхности океана на осадки в индийском муссоне
Оценка осадков в муссоне является одним из способов анализа результатов моделирования. Внутрисезонная и межгодовая изменчивость тропического муссона, и в первую очередь в районе Индостана, играет существенную роль в развитии процессов ОЦА. Муссон, как уже было сказано в начале, является одной из наиболее устойчивых систем циркуляции в атмосфере Земли, не было ни одного года, когда летнего влажного муссона не было, варьируется лишь время его начала и интенсивность [Тропические муссоны, ПГЭП, 1988]. Муссонная циркуляция изучается давно. Международная программа MONEX [Results of Summer MONEX, 1980] значительно обогатила представления о процессах в тропиках. Анализ этих и других данных позволил существенно уточнить представление о динамических и физических процессах в регионах, подверженных муссонной циркуляции [Тропические муссоны, ПГЭП, 1988]. Анализ результатов экспериментов по воспроизведению индийского муссона как глобальной циркуляционной системы в моделях общей циркуляции атмосферы проводился различными отечественными и зарубежными авторами. Например, в работах [Дегтярёв, Павловская, 1992, Дегтярев, 2000, Мелешко и др., 1992, Brankovic,Paimer 7]. Попытаемся оценить возможность версии модели общей циркуляции атмосферы Гидрометцентра России T21L15 (что означает использование 21 гармоники в спектральном разложении с треугольным усечением и 15 уровней по вертикали) воспроизводить осадки в летнем индийском муссоне и влияние межгодовой изменчивости температуры поверхности океана (ТПО) на осадки муссона. В 1992 году была опубликована работа Мелешко В. П. с соавторами [Мелешко и др., 1992], которая была выполнена в рамках международного проекта по исследованию предсказуемости индийского муссона в контрастных по условиям увлажнения 1987 и 1988 гг. В работе авторы анализируют результаты экспериментов с моделями ОЦА Главной Геофизической обсерватории (ГГО) им. Воейкова (версия T30L9) по воспроизведению аномальных режимов муссонных осадков в течение летних сезонов 1987 и 1988 гг., а также оценивают роль аномалий ТПО в экваториальной зоне Тихого океана в формировании режима увлажнения в районе развития индийского и африканского муссонов. При анализе наших результатов, мы кратко сравним их с результатами, представленными в работе [Мелешко и др., 1992]. Проанализируем осадки в районе Индостана в результатах двух десятилетних (1979-1988 гг.) численных экспериментов с моделью
Гидрометцентра России. Оба эксперимента рассчитывались на совершенно одинаковой версии модели, подробно описанной в работе [Рубинштейн, Егорова, 2000]. Все параметры и свойства подстилающей поверхности в обоих экспериментах были идентичны. Отличие экспериментов состояло только в способах задании ТПО. В первом из экспериментов ТПО задавалась в соответствии со среднемесячными данными наблюдений, интерполированными на горизонтальную сетку модели, и, следовательно, содержала внутригодовые изменения и изменения между годами. По сути, это был эксперимент, соответствовавший требованиям международной программы по сравнению моделей общей циркуляции атмосферы AMIP [Gates, 1995]. Для второго эксперимента ТПО была получена путем помесячного осреднения ТПО 1-го эксперимента за 10 лет и, таким образом, содержала реалистические внутригодовые изменения температуры и не содержала межгодовую изменчивость. Для оценки реалистичности полученных результатов в качестве эталона использовались осадки из peanainmNl [Kalnayetal, 1996]. Одной из важнейших характеристик муссона является величина средних июльских осадков над Индостаном (5 - 30 с. ш., 70 - 90 в. д.). На рис. 2.1 приведены карты средней за 9 лет (1980-1988 гг.) интенсивности осадков в июле над Индостаном. Осадки на этом рисунке, полученные в реанализе, приведены в виде фона с залитыми областями, а результаты двух экспериментов - в виде изолиний. Видно, что по данным реанализа в западных районах Индостана располагается максимум интенсивности осадков. Он может быть связан с наличием горного массива Западных Гат, простирающегося вдоль западного берега полуострова Индостан. Максимальные значения интенсивности в центре этой области составляю! 17-18 мм/сут. Результаты первого эксперимента (рис. 2.1а) таковы, что максимум интенсивности осадков располагается над центром и востоком Индостана, а значения в центре составляют 17-18 мм/сут. Таким образом, видно, что воспроизведенные в первом эксперименте максимальные величины средних для июля осадков по своим значениям очень близки к данным реанализа. Что касается локализации максимума осадков, то, по сравнению с реанализом, максимум в первом эксперименте оказался приблизительно на той же широте, но смешенным к востоку - юго-востоку приблизительно на 8. Необходимо напомнить, что шаг сетки в версии T21L15 составляет приблизительно 5,6", а в модели, по которой проводится реанализ, в три раза меньший.
Таким образом, можно надеяться, что смешение максимумов осадков объясняется разницей в пространственном разрешении моделей. К этому вопросу мы ещё вернёмся в данной главе. осадков здесь составляют 14-15 мм/сут. Анализ результатов первого эксперимента (рис. 2.1а) дает возможность констатировать, что величины осадков в первом эксперименте хорошо согласуются с данными реанализа, однако область максимальных значений интенсивности смещена примерно на 600 км к юго-востоку. Еще одна область, которая представляет интерес для анализа, - это предгорье Гималаев, на севере Индии. В поле осадков, которое получено по данным реанализа, в этом регионе выделяется максимум со значениями 17-19 мм/сут, а в результатах первого эксперимента в этом районе наблюдаются значения интенсивности, равные 4-6 мм/сут. Таким образом, в этой области наблюдается несоответствие модельных осадков и осадков в реанализе. Можно сказать, тем не менее, что общая структура среднего июльского поля интенсивности осадков над Индостаном, полученная в первом эксперименте, близка к аналогичному полю в реанализе. Результаты второго эксперимента (рис. 2.16) отличаются от результатов первого тем, что максимальные значения интенсивности осадков над центральной частью Индии оказались больше примерно в 1,5 раза. Что касается других регионов, то результаты второго эксперимента очень близки к результатам, полученным в первом эксперименте. Таким образом, можно констатировать, что учет межгодовой изменчивости ТПО заметно влияет на величины средней для июля интенсивности осадков в муссошюй области, но почти не сказывается на структуре среднего поля. Далее рассмотрим изменчивость осадков и их аномалий над Индостаном, которые представлены на рис. 2.2 и 2.3.
Диагностическое испытание параметризации крупномасштабных осадков на глобальных и региональных данных
Для тестирования параметризации осадков использовались поля температуры, влажности и давления ре-анализа N1 [Kalnay et al, 1996] за 1988 год на стандартных изобарических поверхностях с временным разрешением 12 часов. Эти данные были интерполированы на структуру модели ОЦА T42L15 Гидрометцентра России [Рубинштейн, Егорова, 2000]. Затем на полученной структуре данных производился расчёт осадков в каждом столбе атмосферы. Выбор пространственной структуры для тестирования обусловлен необходимостью отладки метода на сетке именно той версии модели, в которую планировалось внедрение данной параметризации. Для оценки полученных результатов в качестве эталона был использован архив среднемесячных осадков GPCP [Huffman et al, 1997]. Результаты расчетов и осадки GPCP представлены на рис. 3.1.
Из сравнения двух рисунков мы можем констатировать, что с помощью тестируемого метода удалось воспроизвести все основные особенности пространственного распределения осадков. В частности, метод хорошо воспроизводит осадки в умеренных широтах северного полушария, позволяет описать большое количество осадков в районе Амазонии, в районе развития муссонной циркуляции в Индии и Юго-Восточной Азии. Также удалось воспроизвести зоны низкого увлажнения, характерные для засушливых регионов тропических и внетропических пустынь.
Проанализируем теперь среднеширотное распределение расчетных осадков для января и для июля (табл. 3.1). Анализ этих результатов и сравнение их с зонально-осредненными осадками GPCP позволили сделать вывод о том, что в 1998 году осадки в целом успешно воспроизведены с помощью тестируемого метода. Необходимо, однако, указать и на недостатки. В табл. 3.1 видно, что, по сравнению с GPCP, метод завышает интенсивность осадков летом в высоких широтах в 1.5 раза.
После оценки свойств тестируемой параметризации на глобальных данных, для более детального исследования рассмотрим региональные оценки. Для тестирования была выбрана территория Европы (10 з.д - 70 в.д и 30 - 70 с.ш). В качестве исходных были взяты данные реанализа N1 за 1996 г, интерполированные на структуру модели T42L15.
По полученным результатам были построены зонально-осредненные профили расчетных и эталонных осадков. Результаты расчетов для четырех центральных месяцев сезонов 1996 года представлены на рис. 3.2. Видно, что в январе в рассчитанных осадках хорошо проявился максимум, связанный с активной циклонической деятельностью над Средиземным морем, хотя он оказался несколько слабее и немного смещенным к северу по сравнению с данными наблюдений. В июле 1996 года для выбранной территории проявилась особенность, о которой уже говорилось выше, а именно: расчетные осадки в высоких широтах оказались завышенными (рис. 3.2в). Но, несмотря на указанные несоответствия, можно констатировать, что расчетные зональные профили осадков близки к профилям, построенным по данным GPCP {рис. 3.2)
Были построены карты пространственного распределения осадков над данной территорией для 4-х месяцев. Распределение осадков в октябре 1996 года представлено на рисунке 3.3. Видно, что расчетные поля осадков соответствуют полям осадков GPCP. Сходная картина наблюдается и в другие месяцы.
Еще одним из показателей качества работы метода является сравнение временного хода расчетных и эталонных осадков. Для проведения таких оценок мы взяли данные по температуре и влажности для 1996 года по территории Центральной Европы, исключая Альпы (50 - 60 с.ш., 20 - 60 в.д.). 1996-й год был взят для примера, а регион был выбран ввиду высокой степени надёжности эталона (GPCP), с которым сравнивались результаты расчётов, а также из-за отсутствия горных массивов, характеризующихся сложным распределением осадков. Результаты расчетов представляют собой временной ход интенсивности осадков, осредненной по указанной выше территории в течение четырех месяцев 1996 года. Прежде всего, следует отметить, что временной ход расчетных осадков согласуется с эталоном (т.е. с осадками GPCP) в течение каждого их 4-х месяцев (рис. 3.4). Что касается значений, то расхождения значительны. Например, в январе (рис. 3.4а) максимумы расчетных осадков меньше эталонных (в 2-2.5 раза). Из рис. 3.4 видно, что наиболее «благополучным» получился октябрь, где большая часть максимумов расчетных осадков совпадает с GPCP. Тестирование показало, что предложенный метод хорошо, т.е. близко к эталону, воспроизводит пространственное распределение осадков. Наилучшее совпадение расчетных данных с эталонными данными наблюдается в умеренных широтах. Следует отметить, что проведение тестирования предложенного метода позволило произвести статистическую настройку основных параметров, в частности, определить эффективную величину насыщающей влажности в облаках при отрицательной температуре, уточнить средний размер облачных частиц, коэффициента захвата и энергии турбулентности в облачном слое.
Анализ внутримесячного изменения суточных сумм осадков
Был также проанализирован внутримесячный ход осадков в сравнении с данными станционных наблюдений для 4-х городов Центральной России (Москва, Санкт-Петербург, Смоленск, Тамбов). Результаты представлены в табл. 4.14-4.17. Видно, что на
коэффициенты корреляции между прогностическими осадками и осадками, полученными по данным наблюдений, введение сетки с более густым горизонтальным разрешением существенно не повлияло. Возможной причиной этого является то, что эксперимент считался с называемым двойным взаимодействием между материнской и вложенной сетками, т.е. в модели происходил обмен информацией между этими сектами. Заблаговременность прогноза оказывает существенное влияние на коэффициенты корреляции, в целом, чем меньше заблаговременность, тем выше коэффициенты корреляции. С помощью региональной негидростатической модели в проведённом эксперименте удалось воспроизвести как пространственную, так и временную структуры осадков, которая оказалась близка к структуре осадков GPCP. Качество воспроизведения осадков в эксперименте выше, чем в реанализе ECMWF. В большинстве случаев осадки в прогнозах на 48 и 72 часа ближе к эталону, чем осадки в прогнозах на 24 часа.
Введение дополнительной сетки с более высоким пространственным разрешением не привело к изменению средних площадных характеристик осадков. Среднемесячные осадки в июле 1999 г в базовом эксперименте с параметризацией конвекции Каина-Фритса в материнской сетке ближе к эталону, чем во 2-м эксперименте с параметризацией Бетса-Миллера. Чем меньше заблаговременность, тем выше коэффициенты корреляции между прогностическими осадками и осадками, полученными по данным наблюдений для 4-х городов, расположенных на Европейской части Росси. Основные выводы диссертации В результате анализа 6-ти глобальных архивов данных по осадкам и 4-х по испарению показано, что: а) лучшим эталоном над сушей для оценки результатов моделирования является месячный архив осадков GPCP; б) в реанализах ECMWF и NCAR/NCEP глобальные осадки над сушей имеют небольшую межгодовую изменчивость, довольно близки к осадкам GPCP и могут использоваться в качестве эталонов; в) осадки реанализа ECMWF над океанами имеют значительную межгодовую изменчивость, над океанами в качестве эталона для анализа глобальных величин этот архив рекомендовать трудно; г) в реанализе NCAR/DOE, по сравнению с реанализом NCAR/NCEP, значительно лучше выполняется глобальный водный баланс, но величины осадков по сравнению с реанализом NCAR/NCEP и GPCP завышены. Анализ результатов численных экспериментов АМІР-тииа с моделями ОЦА позволил сделать следующие выводы: а) модель ОЦА Гидрометцентра России в базовом эксперименте АМІР-типа удовлетворительно воспроизводит пространственную и временную структуру осадков в индийском и африканском муссоне; б) осадки в индийском муссоне моделью воспроизводятся лучше, чем в африканском; в) учет межгодовой изменчивости ТПО влияет на величины средней для июля интенсивности осадков в муссонной области Азии и Африки, но почти не сказывается на структуре среднего поля осадков; г) модель ОЦА Гидрометцентра России в воспроизведении осадков в индийском муссоне не уступает отечественным и зарубежным моделям близкого пространственного разрешения; Анализ результатов равновесных экспериментов с удвоенной концентрацией углекислого газа показал, что основные изменения в осадках при увеличении концентрации углекислого газа в экспериментах с моделью ОЦА Гидрометцентра России произошли в тропиках. Анализ результатов численных экспериментов по исследованию влиянию городских «островов тепла» показал, что учёт городских «островов тепла» привёл к значимому изменению осадков лишь в отдельных регионах, например, в январе над Европой, в октябре над северо-востоком США и Юго-Восточной Азией, а также не привёл к изменениям интегральных величин. В экспериментах с параметризацией с учётом микрофизики облаков показано следующее: а) тестирование параметризации крупномасштабных осадков с учётом микрофизики облаков на глобальных данных реанализов позволило подобрать оптимальные параметры микрофизических характеристик облачности; б) данная параметризация адекватно воспроизводит как глобальные, так и региональные осадки;
