1 / 54

М.А.Толстых, А.Ю. Юрова, Р.Ю.Фадеев, В.В.Шашкин, А.В.Шляева, Т.В.Красюк, В.Г.Мизяк

Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью атмосферы. М.А.Толстых, А.Ю. Юрова, Р.Ю.Фадеев, В.В.Шашкин, А.В.Шляева, Т.В.Красюк, В.Г.Мизяк. План доклада. Бесшовный прогноз Модель ПЛАВ Применение модели в среднесрочном прогнозе погоды

cate
Download Presentation

М.А.Толстых, А.Ю. Юрова, Р.Ю.Фадеев, В.В.Шашкин, А.В.Шляева, Т.В.Красюк, В.Г.Мизяк

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью атмосферы М.А.Толстых, А.Ю. Юрова, Р.Ю.Фадеев, В.В.Шашкин, А.В.Шляева, Т.В.Красюк, В.Г.Мизяк

  2. План доклада • Бесшовный прогноз • Модель ПЛАВ • Применение модели в среднесрочном прогнозе погоды • Воспроизведение атмосфекной циркуляции на сезонных временных масштабах

  3. Бесшовный прогноз • Shukla 2006, Hoskins 2013 • В атмосфере не существует искусственных временных границ, разделяющих мезомасштабные, синоптические, сезонные и межгодовые масштабы. В силу нелинейности атмосферы, все временные масштабы взаимодействуют между собой. Несмотря на неустойчивость атмосферных процессов, на всех временных масштабах существуют процессы, предсказываемые современными моделями Земной системы. Например, предсказуемой является квазидвухлетняя осцилляция (QBO) с периодом 26 месяцев.

  4. Бесшовный прогноз - 2 • Колебание Мэддена-Джулиана (взаимодействие масштабов) • «Хорошая» модель Земной системы должна воспроизводить процессы всех масштабов – от синоптических (дни) до климатических (десятилетия). Для воспроизведения долгопериодных колебаний нужна совместная модель ( с моделью океана, морского льда, …)

  5. Зачем нужна глобальная модель атмосферы? • Детерминистический прогноз на 2-7 суток (максимально возможное разрешение) • Ансамблевый прогноз на срок 3-10 суток (25-50 участников, умеренное разрешение) • Ансамблевые долгосрочные прогнозы (1-6 месяцев) • Моделирование изменений климата

  6. Глобальная полулагранжева модель атмосферы ПЛАВ Конечно-разностный полунеявный полулагранжев блок решения уравнений динамики атмосферы собственной разработки: формулировка «вихрь-дивергенция», несмещенная сетка (Z grid), конечные разности 4го порядка (Tolstykh 2002) + набор параметризаций процессов подсеточного масштаба ALADIN/ALARO. Пространственное разрешение оперативной версии модели для среднесрочного прогноза: 0.9˚х0.72˚, 28 уровней по вертикали. Описание – в (Толстых 2010) Новая версия с разрешением 0.18˚х0.225˚, 51 уровнями, включающая перенос гидрометеоров и параметризацию микрофизических процессов.

  7. Глобальные оперативные модели атмосферы для среднесрочного прогноза погоды Типичное разрешение: 20-30 км по горизонтали, 60-80 уровней по вертикали Передовые центры имеют горизонтальное разрешение ~15 км Что у нас?

  8. H500. 20N-90N. RMSE vs forecast lead timeSL-AV is orange (RUMS12)(from http://apps.ecmwf.int/wmolcdnv/) Jun-Aug 2013 Jun-Aug 2012 Operational implementation of 3D Var improved the scores. The prognostic model is almost the same as a year before

  9. Международное сотрудничество, публикации: • Двустороннее сотрудничество Росгидромета с Англией и Францией (новые динамические блоки глобальных моделей) • Участие в проектах WGNE (пока в сравнении напряжения трения, далее планируется диагностика MJO) • Информация о публикациях лаборатории и многое другое: http://nwplab.inm.ras.ru • Shashkin, Tolstykh, Geosci. Mod. Dev. 2014

  10. Новая версия модели ПЛАВ • Разрешение по долготе 0.225˚, разрешение по широте от 27 км в юж. полушарии до 18 км в Северном. Сетка построена Р.Ю.Фадеевым (ЖВМиМФ 2013) • Орография подготовлена на редуцированной сетке • 51 уровень по вертикали до 5 мб (пока)

  11. Grid step in latitude (upper curve) and longitude (lower curve), in km Proportion of ‘physical’ grid steps Max(dx/dy, dy/dx)

  12. Распределение уровней по вертикали в варианте модели с 50 уровнями (слева) и 28 уровнями (справа)

  13. Шаг сетки по горизонтали для различных задач моделирования атмосферы в зависимости от производительности ВС (NWP= численный глобальный прогноз погоды)1 км – разрешение для явного описания глубокой конвекцииИз отчета World Modelling Summit for Climate Prediction, Всемирная метеорологическая организация, 2009

  14. Параллельное ускорение тестового варианта модели ПЛАВ с разрешением 0.18˚х0.225˚, 51 уровнями ( по отношению к времени счета на 54 процессорах)

  15. Последствия для выбора сеток и алгоритмов • Необходимо по возможности обеспечить локальность обращений в память (использование кэш-памяти) , однако определение локальности вероятно изменится. • Минимизация глобальных коммуникаций • Исключение полярных фильтров и аналогичных методов как недопустимых для масштабируемости • Численные методы, делающие больше вычислений при заданном количестве обращений к памяти приветствуются! (методы высокого порядка, напр., полулагранжев – при некоторых ограничениях)

  16. Выбор сетки • Традиционные широтно-долготные сетки имеют сгущение меридианов у полюсов. (картинки из презентации W.Skamarock, NCAR)

  17. Редуцированная широтно-долготная сетка • Давно используется в спектр. моделях, • В конечных разностях/объемах/… - возможна при специальной формулировке модели (напр., полулагранжева адвекция, Фурье по долготе

  18. Параметризации Набор параметризаций процессов подсеточного масштаба ALADIN/ALARO. В последние годы параметризации модернизируются самостоятельно (модель многослойной почвы ИВМ РАН, коротковолновая радиация CLIRAD-SW) Новая версия с разрешением 0.18˚х0.225˚, 51 уровнями, включает перенос гидрометеоров и параметризацию микрофизических процессов.

  19. Усовершенствования в модели в 2013 году • Климатическое помесячное трехмерное распределение озона (ERA Interim) и аэрозоля (морская соль, песок) (климатология GISS). • Явный учет разрешения в параметризации облачности (ALARO) • Длинноволновая радиация RRTM • Модель почвы ИВМ РАН (продолжающаяся работа)

  20. Thermal and solar radiative effects, 24h integration with clouds and aerosols RRTM-FMR ACRANEB ACRANEB2

  21. Параметризация солнечной радиации CLIRAD-SW(2012, А.Ю.Юрова) • Изначально разработана в NASA (Chou, Suarez 1999) • Модифицирована (Tarasova, Fomin 2005, 2007) • 11 спектральных интервалов • Недостаток – в случае небинарной облачности, лишь одно перекрытие облаков – максимально-случайное между ярусами, в пределах яруса – предвычисленные коэффициенты

  22. Отклонение результатов расчетов интегральных потоков солнечного излучения модели ACRANEB от более точных расчетов радиационного переноса для а) газовой безаэрозольной атмосферы, б) атмосферы со стандартным профилем аэрозоля.(А.Ю.Юрова)

  23. Отклонение результатов расчетов моделей ACRANEB и CLIRADот результатов полинейных расчетов суммарного поглощения солнечной радиации в атмосфере с облаками для (а) различной оптической толщины облаков и (б) различной высоты облаков при оптической толщине 10(А.Ю.Юрова)

  24. Интегральный поток ДВ излучения по модели ACRANEB , RRTM и полинейным расчетам ДВ радиационного переноса для стандартных условий лета средних широт в безоблачной атмосфере

  25. Авторские испытания • Прогнозы с 12 ВСВ на 72 ч, 01янв-24ноя 2013г., нач. данные - новый ОА Гидрометцентра • Расчеты на РСК Торнадо, 216 ядер. 22 мин/сут. • На картинках – RMS;S1 у новой версии всегда чуть ниже, а ACC - выше

  26. Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и новой (0,225˚х0,18˚, 51 уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ Начальные данные: ОА Гидрометцентра.Регион:Тропики. Период сравнения: янв.-апр.,ноя 2013

  27. Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и новой (0,225˚х0,18˚, 51 уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ Начальные данные: ОА Гидрометцентра.Регион:Тропики. Период сравнения: май-окт 2013

  28. Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и новой (0,225˚х0,18˚, 51 уровень, SLM20) версий модели ПЛАВНачальные данные: ОА Гидрометцентра.Регион: 20˚-90˚ с.ш. Период сравнения: янв.-апр.,ноя 2013

  29. Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и новой (0,225˚х0,18˚, 51 уровень, SLM20) версий модели ПЛАВНачальные данные: ОА Гидрометцентра.Регион: 20˚-90˚ с.ш. Период сравнения: май-октябрь 2013

  30. Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и новой (0,225˚х0,18˚, 51 уровень, SLM20) версий модели ПЛАВНачальные данные: ОА Гидрометцентра.Регион: Европа Период сравнения: янв.-апр.,ноя 2013

  31. Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и новой (0,225˚х0,18˚, 51 уровень, SLM20) версий модели ПЛАВНачальные данные: ОА Гидрометцентра.Регион: ЕвропаПериод сравнения: май-октябрь 2013

  32. Дальнейшее развитие • Уменьшение шага по времени с 216 до 200 сек (уменьшение S1), уточнение параметров облачности • Оперативные испытания с 01 апреля 2014 г.

  33. Версия модели для долгосрочного прогноза • Разрешение 1.4x1.125 градусов, 28 уровней (Толстых и др. ФАиО, 2010) • Стохастическая параметризация крупномасштабных осадков (Кострыкин, Эзау , МиГ 2001). • Гибридное замыкание глубокой конвекции (Тolstykh, WGNE Res. Act. 2003) • Уменьшение ошибок воспроизведения осадков при сравнительно низком разрешении.

  34. Что можно прогнозировать? • К числу наиболее успешных характеристик месячного и сезонного прогнозирования относятся макромасштабные параметры циркуляции (MSLP). К сожалению, прогноз макромасштабных характеристик циркуляции в настоящее время не отвечает требованиям практического применения для высоких и средних широт.

  35. Начальные данные – с 12-часовым сдвигом Схема построения ансамбля прогнозов Заблаговременность прогноза Период прогноза – 3 месяца (сезон)

  36. T850. ACC. SL-AV model. Months 2-4. Potential predictability. 1979-2002. DJF MAM JJA SON

  37. Running forecasts • d0-63: 1.1x1.4 L28 once a week, 20 member ensemble initialized on 00Z every Wednesday forced py persisted SST anomalies (mean for 2 weeks) from NCEP (Reynolds SST OI v2). Perturbation from a breeding cycle. Re-forecast suite with 10 members spanning 30 years (1981-2010) run in real-time. • m0-4: Forecast suite is the same as d0-63, but forecast lead time is 4 months. Runs on the last Wednesday of a month. Re-forecast suite with 10 members spanning 30 years (1981-2010) 00Z and 12Z 26-30 of each month (24-28 for February). • Результаты отправляются в APCC, мультимодельный ансамбль WMO LC LRF

  38. Predictions of the DJF mean NAO index with the seasonal version of SLAV model (by V.N.Kryjov) EOF1 of wintertime (DJF) SLP over the North Atlantic in observations (left) and model predictions (right) Time series of the DJF mean NAO index in observations (PC1o, orange) and in model predictions (violet) as PC1m (middle) and as PR (bottom). R=0.48 R=0.52 Blue/red vertical lines denote the winters of La-Nina/El-Nino, to which predictions appear not sensitive

  39. Predictions of the DJF mean AO index provide a reliable basis for downscaling a. b. Correlations between the observed wintertime (DJF) AO index - and wintertime (DJF) SLP predictions by GPC-Moscow (a), - andobserved wintertime (DJF) SLP (b). 1979 – 2003 (25 yrs.)

  40. RPSSof historical seasonal forecasts of DJF mean temperature for 1979/80 – 2003/04 (crossvalidation with 5 years withheld) Downscaled based on SLP model predictions Interpolation from raw model gridpoint forecasts From Kryjov, ERL, 2012

  41. RPSSof real-time seasonal forecasts of DJF mean temperature for 2006/07 – 2010/11 Downscaled based on SLP model predictions Interpolation from raw model gridpoint forecasts

  42. GPC predictions of DJF’12-13 mean SLP (from WMO LC LRF-MME) Distinct negative phase of the AOpredicted!

  43. Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)

  44. Экспериментальная версия совместной модели для долгосрочных прогнозов • Совместная работа с Н.А.Дианским, А.В.Гусевым (ИВМ РАН) • Модель атмосферы – как представлено (1.4x1.1, 28 уровней) • Модели океана и морского льда взяты из модели климата ИВМ РАН (участвовали в CMIP4, CMIP5).

  45. Совместная модель атмосферы и океана – модель океана: • Сигма-модель ИВМ РАН с изопикнической горизонтальной диффузией 1˚x0.5˚ , 40 уровней • The EVP (elastic- viscous- plastic) rheology, dynamics, Semtner thermodynamics sea ice model (Hunke, Ducowicz 1997; Iakovlev, 2005). • Соединение с полулагранжевой моделью атмосферы без коррекции потоков.

  46. Errors for 500 hPa height (H500) [м], sea-level pressure (MSLP) [mb], 2m temperature (T2m)[˚C], averaged over 1989-2010 years for allseasons for atmospheric model with SST extrapolation(SLAV) and coupled model (CM). Full fields and model anomalies (ANOM)

  47. Averaged over season observed T2m anomaly, as a deviation from seasonally averaged 1989-2010 field according to NASA (http://data.giss.nasa.gov). The same anomaly with respect to model climate in SL-AV with simple extrapolation of SST anomaly (bottom). The same anomaly in coupled model (middle).Left: JJA1997, Right: MAM1998

  48. Текущие работы над версией для долгосрочного прогноза • Внедрение многослойной модели почвы ИВМ РАН – первые позитивные результаты . • Внедрениепараметризаций КВ и ДВ радиации (CLIRAD SW + RRTM LW). Вероятен переход на RRTM G SW+ LW • Уточненная параметризация альбедо снега • Повышение горизонтального и вертикального разрешений • Переход на ERA-Interim для исторических прогнозов • Участие в международных проектах CHFP, S2S

More Related