Використання методів релаксації в моделі WRF для аналізу метеорологічних умов в Україні за тривалий період.
DOI:
https://doi.org/10.34121/1028-9763-2020-2-30–42Ключові слова:
WRF, grid nudging, spectral nudging, meteorological fields, long-term continuous simulation, rid nudging, метеорологічні поля, тривалий неперервний розрахунокАнотація
Досліджена можливість використання методів сіткової й спектральної релаксації та інших опцій у мезомасштабній моделі WRF, що дозволяють виконувати тривалі неперервні розрахунки. Виконано ряд розрахунків із різними комбінаціями налаштувань та проведено порівняння обраних метеорологічних параметрів із наземними вимірами. Наведені базові рекомендації для вибору оптимальної комбінації параметрів розрахунку, що дозволяють отримувати неперервні метеорологічні поля за тривалий термін (декілька місяців), які добре узгоджуються з вимірами, зберігають великомасштабні синоптичні структури і мають відхилення від вимірів, співрозмірне з результатами короткострокового моделювання за відповідні періоди часу. Обрана оптимальна комбінація параметрів дозволила виконати неперервний розрахунок за період з 01.01.2019 по 06.11.2019 без накопичення відхилень. У тривалому розрахунку метеорологічних умов в Україні на сітці із просторовим дозволом 0,15 ºС було отримано для температури на висоті 2 метри середню абсолютну помилку МАЕ=2,05 ºС при коефіцієнті кореляції Corr=0,97, для швидкості вітру на висоті 10 метрів MAE=1,4 м/с,Corr=0,75, для напрямку вітру на висоті 10 метрів MAE=24,6 Corr=0,66. У роботі досліджений вплив параметризацій підстилаючої поверхні і діяльного шару ґрунту на якість розрахунку метеорологічних полів. Використання опції оновлення температури водної поверхні дозволило зменшити MAE для температури з 2,17 ºC до 2,05 ºC. У кожній з досліджуваній моделі поверхні були виявлені свої переваги та недоліки. Параметризації RUC і NOAH LSM показали гарне узгодження з вимірами по всіх досліджуваних параметрах і можуть бути рекомендовані для використання в тривалих неперервних розрахунках. Тривалий розрахунок з обраними параметрами дозволив вірно описати процес акумуляції та сходження сніжного покрову і вірно змоделювати температуру верхнього шару ґрунту. В роботі показано, що недоліком тривалого розрахунку є обмежені можливості у визначенні температури нижніх шарів ґрунту.Посилання
1. Skamarock W.C., Klemp J.B., Dudhia J. A description of the advanced research WRF version 3. NCAR Technical Note NCAR/TN-475+STR. USA, Boulder: National Center for Atmospheric Research, 2008. 125 p. URL: http://wrf-model.org/.
2. Rutledge G., Alpert J., Ebusizaki W. Rutledge G. NOMADS – a climate and weather model archive at the National Oceanic and Atmospheric Administration. Bulletin of the American Meteorological Society. 2006. Vol. 87. 341 p.
3. Lo J.C.F., Yang Z.L., Pielke Sr.R.A. Assessment of three dynamical climate downscaling methods using the Weather Research and Forecasting (WRF) model. J. Geophys. Res. 2008. Vol. 113. D09112. DOI: 10.1029/2007JD009216.
4. Staufer D.R., Seaman N.L. Use of four-dimensional data assimilation in a limited area mesoscale model. Part I: Experiments with synoptic-scale data. Mon. Wea. Rev. 1990. Vol. 118. P. 1250–1277.
5. Miguez-Macho G., Stenchikov G.L., Robock A. Spectral nudging to eliminate the effects of domain position and geometry in regional climate model simulations. J. Geophys.Res. 2004. Vol. 109, D13104. DOI: 10.1029/2003JD004495.
6. Friedl M.A., McIver D.K., Hodges J.C.F. Global land cover mapping from MODIS: algorithms and early results. Remote Sens Environ. 2002. Vol. 83. P. 287–302. DOI: 10.1016/S0034-4257(02)00078-0.
7. Danielson J.J., Gesch D.B. Global multi-resolution terrain elevation data 2010 (GMTED2010). U.S. Geological Survey Open-File Report. 2011. Vol. 1073. 26 p. URL: https://pubs.usgs.gov/of/2011/1073/pdf/of2011-1073.pdf.
8. User’s Guide for the Advanced Research WRF (ARW) Modeling System Version 3.9, Updated. 2017. April 17. URL: https://www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/docs/user_guide_V3.9/contents.html.
9. Халченков А.В., Ковалец И.В., Романенко А.Н. Адаптация метеорологической модели WRF для прогнозирования полей ветра вокруг Ривненской АЭС. Математичні машини і системи. 2015. № 1. С. 130–138.
10. Ковалець І.В., Халченков О.В., Ануліч С.М., Удовенко О.І. Оперативне прогнозування метеорологічних полів для систем попередження про паводки у Карпатах. Математичні машини і системи. 2015. № 3. С. 118–125.
11. Dudhia J. WRF Four-Dimensional Data Assimilation (FDDA). URL: https://www.climatescience.org.au/sites/default/files/WRF_FDDA_Dudhia.pdf.
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 Математичні машини і системи

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
