Modeling meteorological conditions over the Black Sea using WRF: verification based on the February 2023 storm
DOI:
https://doi.org/10.34121/1028-9763-2025-3-4-77-89Keywords:
weather forecasting, storm, the Black Sea, WRF, model verificationAbstract
The work presents the adjustment and evaluation of the WRF meteorological model for forecasting meteorological conditions accompanying storms over the Black Sea (BS). For the first time, modeling of meteorological conditions over the surfaces of the Black and Azov Seas has been carried out for the most powerful storm that occurred between February 4 and February 11, 2023. The synoptic conditions of the storm occurrence have been analyzed. The modeling has been carried out using computational grids with resolutions of 0.15, 0.05, and 0.025 degrees. The results of calculations regarding the impact of resolution on the modeling results show that when the grid step is reduced threefold (from 0.15 to 0.05 degrees), the absolute errors of meteorological parameters are reduced by 8.4% for pressure, 5.3 % for wind direction, 6 % for wind speed, and 16 % for temperature. Further reduction of resolution from 0.05 to 0.025 degrees only led to a slight reduction in errors. The best values of the average absolute errors of meteorological parameters for the considered scenario have been obtained using a grid with a spatial resolution of 0.025 degrees: 1.17°C (temperature), 2.37 m/s (wind speed), 31.79 degrees (wind direction), and 79.19 Pa (surface pressure). The best agreement between the simulation results and measurements has been obtained for weather stations located in the northwestern, western, and southern parts of the BS. The degree of influence of the spatial resolution on the results of the simulated wind fields varied depending on time and location within the computational domain. The impact of the grid spatial resolution is more significant near the northern and eastern coasts of the BS, which is most likely associated with the more complex topography of the terrain in the eastern part of the BS coast. In conclusion, the adjusted WRF model can be further used for operational forecasting of meteorological conditions accompanying severe storms in the Black Sea, including its interaction with the models of oceanographic conditions.
References
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.
45
12
