Моделювання метеорологічних умов над Чорним морем з використанням WRF: верифікація на прикладі шторму у лютому 2023 р.
DOI:
https://doi.org/10.34121/1028-9763-2025-3-4-77-89Ключові слова:
прогноз погоди, шторм, Чорне море, WRF, верифікація моделіАнотація
У роботі виконані налаштування та іспити метеорологічної моделі WRF для прогнозування метеорологічних умов, які супроводжують шторми на Чорному морі. Вперше проведено моделювання метеорологічних умов над поверхнею Чорного та Азовського морів для максимально потужного шторму 4–11 лютого 2023 року. Проаналізовано синоптичні умови виникнення шторму. Моделювання проводилось на обчислювальних сітках розділової здатності 0,15, 0,05 та 0,025 град. Результати розрахунків стосовно впливу роздільної здатності на результати моделювання показують, що при зменшенні кроку сітки утричі — від 0,15 град до 0,05 град, абсолютна похибки метеопараметрів зменшуються на 8,4 % (тиск), 5,3 % (напрям вітру), 6 % (швидкість вітру), 16 % (температура). Подальше зменшення роздільної здатності від 0,05 град до 0,025 град призводить лише до незначного зменшення похибок. Найкращі значення середніх абсолютних похибок метеопараметрів для розглянутого сценарію були отримані на сітці з просторовим дозволом 0,025 град і склали: 1,17 С (температура), 2,37 м/с (швидкість вітру), 31,79 град (напрям вітру), 79,19 Па (приземний тиск). Найкраще узгодження результатів моделювання з вимірами отримане для метеостанцій у північно-західній, західній та південній частинах Чорного моря. Ступінь впливу просторового дозволу на результати моделювання полів вітру була неоднаковою у різні моменти часу та у різних частинах обчислювальної області. Вплив просторового дозволу сітки значніший поблизу північного та східного узбереж Чорного моря, що найімовірніше пов’язано з більш складною топографією місцевості у східній частині узбережжя Чорного моря. У підсумку налаштована модель WRF може бути в подальшому використана для оперативного прогнозування метеорологічних умов, які супроводжують сильні шторми у Чорному морі, у тому числі у взаємодії з моделями океанографічних умов.
Посилання
1. Ковалець І.В., Халченков О.В., Полонський О.О. Використання системи WRF-Україна для прогнозування агрометеорологічних умов. Математичні машини і системи. 2019. № 1. С. 36–48.
2. Shpyg V.M., Shchehlov O.A. Influence of land use categories on WRF forecast and its accuracy. Hydrology, Hydrochemistry and Hydroecology. 2022. N 3 (65). Р. 68–78.
3. 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.
4. Вчені Академії взяли участь у презентації системи «РОДОС-Україна». Повідомлення Пресслужби НАН України від 04.07.2016. URL: https://www.old.nas.gov.ua/UA/Messages/Pages/View.aspx?MessageID=2407.
5. Andronopoulos S., Ievdin I., Kovalets I., Anulich S., Trybushnyi D. New functionalities developed in the NERIS-TP project regarding meteorological data used by Decision Support Systems. Radioprotection 51 HS1 (2016) S13-S16. DOI: https://doi.org/10.1051/radiopro/2016004.
6. Осадчий В.І., Фомін В.В., Ільїн Ю.П., Будак І.В., Шпиг В.М. Оперативна система прогнозу морського хвилювання у прибережній смузі Азовського та Чорного морів / В.І. Осадчий, В.В. Гребінь, Ю.П. Ільїн та ін. (ред.). Проблеми гідрології, гідрохімії, гідроекології. Київ: Ніка-Центр, 2019. С.
116–122.1.
7. Тучковенко Ю.С., Гаврилюк Р.В., Кушнір Д.В. Прогнозування океанографічних характеристик в український частині Азово-Чорноморського басейну. Одеса: Одеський державний екологічний університет, 2021. 122 с.
8. Brovchenko I., Maderich V., Choi B.H, Kim K.O., Martazinova V. Modelling of short-term variations of currents, temperature, salinity and sea level in the Strait of Dardanelles. Ocean Engineering. 2022. Vol. 245. Р. 110567. DOI: https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2022.110567.
9. Тучковенко Ю.С., Кушнір Д.В., Гончаренко Р.В., Титюк Т.Г., Щипцов О.А. Автоматизований модельний комплекс для забезпечення діяльності Військово-Морських Сил України оперативними прогнозами океанографічних умов. Інформатизація Збройних сил. 2020. № 3 (70). C. 75–83.
10. Росіяни вивели всі ракетоносії з Чорного моря через шторм — ОК «Південь». Українська правда. 07.02.2023. URL: https://www.pravda.com.ua/news/2023/02/7/7388233.
11. WeatherData, Wolfram Language function. URL: https://reference.wolfram.com/language/ref/WeatherData.html.
12. 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/user_guide_V3.9/contents.html.
13. NCEP GDAS/FNL 0.25 Degree Global Tropospheric Analyses and Forecast Grids. Research Data Archive at the National Center for Atmospheric Research, Computational and Information Systems Laboratory. National Centers for Environmental Prediction/National Weather Service/NOAA/U.S.
Department of Commerce. 2015. URL: https://doi.org/10.5065/D65Q4T4Z.
14. Халченков О.В., Ковалець І.В. Використання методів релаксації в моделі WRF для аналізу метеорологічних умов в Україні за тривалий період. Математичні машини і системи. 2020. № 2. С. 30–42. ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи. 2025. № 3-4 89
15. 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. P. D13104. DOI: https://doi.org/10.1029/2003JD004495.
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія

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