WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 || 3 |

– основные уравнения системы моделирования WRF (уравнения Эйлера для полностью сжимаемой среды в негидростатическом приближении с доступом гидростатической опции), – прогностические переменные (компоненты горизонтальных скоростей в декартовой системе координат, вертикальная скорость w, возмущение потенциальной температуры, возмущение геопотенциала и возмущение давления для сухого воздуха), – вертикальную координату (гидростатическое давление сухого воздуха с вертикальной сеткой растяжения), – горизонтальную сетку (стратегия сетки С Аракавы), – интегрирование по времени (использование метода расщепления по времени для схем Рунге-Кутты 2 и 3 порядка точности с малым временным шагом для акустических и гравитационных волн), – пространственную дискретизацию (с опциями от 2 до 6-го порядка в горизонтальной и вертикальной адвекции), – турбулентное перемешивание и модели фильтров: (подсеточная турбулентность в разработке как физического пространства, так и в координатах, расходимость затухания, внешнего режима фильтрации, вертикально неявного акустического шага для центровки, явные опции фильтра), – начальные условия (трёхмерные на реальных данных, инициализация цифровой фильтрации (DFI)), – боковые граничные условия (периодические, открытые, симметричные и специфические), – верхние и нижние граничные условия (гравитационные волны поглощения (диффузия, затухание Рэлея, или неявные затухания Рэлея для вертикальной скорости), постоянный уровень давления на верхней границе вдоль поверхности материала, и опции жёсткой крышки и свободного скольжения), – вращение Земли (включены полные условия Кориолиса), – картирование сферы (поддерживаются четыре проекции карты для реальной симуляции данных: полярно стереографическая, конформная Ламберта, Меркатора и широта-долгота), – вложенные сетки (односторонняя, двусторонняя и движущаяся), Во второй главе диссертационной работы также описаны схемы модели физики, которые классифицируются по микрофизике, параметризации конвекции, планетарному пограничному слою (PBL), земля-поверхность модели, и радиации.

Третья глава состоит из двух частей, первая часть - описание третьей компоненты моделирование системы WRF, вариационной системы WRF (WRF-Var), и вторая часть - описание алгоритма и ассимиляции искусственных данных с помощью системы WRFVar. Хотя модель WRF может работать и без использования системы ассимиляции данных, но в данной диссертационной работе компонента WRF-Var является главной.

Основная цель системы WRF-Var заключается в том, чтобы подготовить "оптимальную" оценку состояния атмосферы при анализе с помощью минимизации функционала качества, (1), где Jb и Jo - составляющие функции стоимости за счет фона и наблюдения, соответственно, определяемые по формулам (2), (3) где - ошибка фона предыдущего прогноза, рассчитанная по формуле (4), где - диагональная матрица ковариаций ошибок наблюдений.

Ковариационная матрица фоновых ошибок позволяет отдельно определять вертикальные и горизонтальные корреляционные функции. Горизонтальные параметры фильтра зависят от вертикального собственного вектора. Вертикальные режимы получаются в результате разложения статистической модели прогноза ковариационной ошибки по естественным ортогональным функциям. Статистическая разница между 24-часовыми и 12-часовыми прогнозами используется для определения фоновой ковариационной ошибки (формула 2).

В третьей главе также приводится описание предложенного автором для использования в юго-западной части Индийского океана алгоритма ассимиляции искусственных данных с помощью системы WRF-Var. Использование искусственных данных в той или иной форме является необходимым условием включения тропических циклонов в численные модели. Схема искусственных данных служит для того, чтобы удалить недостоверные данные о вихре, полученные из крупномасштабного анализа, и заменить их данными, полученными искусственным путем, с учетом размера циклона (радиуса максимальных значений скорости ветра), его положения, интенсивности и значения давления в его центре на уровне моря.

В данном исследовании искусственный вихрь строится по методу Уэно.

Искусственные наблюдения содержат две составляющие: симметричную и асимметричную. Симметричная составляющая строится по оперативным данным наблюдений тропического циклона, имеющимся в региональном центре тропических циклонов ВМО, а асимметричная составляющая получается из фоновых данных WRFVar (в данном случае - прогнозы WRF в цикличном режиме). Симметричная составляющая искусственного поля данных ТЦ строится по радиусу значений скорости ветра, равных 15 м/с, и давления в центре тропического циклона. Радиус области искусственного тропического циклона рассчитывается с помощью эмпирического уравнения:

( 5), где RB – вычисленный радиус области искусственного тропического циклона, R15 – радиус ветра 15 м/с из сводки тропического циклона.

Поля вихря искусственного тропического циклона включают давление на уровне моря и профили ветра на разных уровнях. Распределение давления на уровне моря внутри области тропического циклона вычисляется по следующему уравнению, основанному на формуле Фуджитца.

(6), Где (7) (8) Симметричный ветер базируется на соотношении градиента ветра, (9).

где r - расстояние от центра тропического циклона (км), RO - радиус максимального ветра, PC – центральное давление на уровне моря из сводки о тропическом циклоне, и PB - среднее давление на уровне моря в RB.

Эффект поверхностного трения вблизи пограничного слоя включён малыми коэффициентами (f )на 7 уровнях (уровень моря, 1000, 925, 850, 700, 600, 500 гПа) в профиль ветра искусственного ТЦ. Коэффициенты симметричной скорости ветра для каждого слоя составляют соответственно: 0,7; 0,8; 0,9; 1,0; 1,0; 1,0 и 1,0. Дивергенцию верхнего слоя атмосферы трудно определить, поэтому симметричные ветры искусственного ТЦ обнуляются на уровнях выше 400 гПа.

Асимметричная составляющая тропического циклона представляет собой разницу между фоновыми полями WRF-Var и фоном симметричной составляющей искусственного тропического циклона. Такие асимметричные составляющие перемещаются, занимая правильное положение, и добавляются к полям симметричного тропического циклона. Как сказано выше, поля симметричного искусственного тропического циклона основаны на сводке наблюдений о положении этого тропического циклона. Перемещение асимметричной составляющей тропического циклона и добавление симметричных полей, создает набор давлений искусственного тропического циклона на уровня моря и профили ветра в области наблюдения тропического циклона. Данные устанавливаются на модели сетками точек таким образом, чтобы разрешение данных искусственного тропического циклона были совместимы с моделью разрешения. При введении искусственных данных величин давления и ветра в WRF-Var ассимиляционную систему уравнение (1) принимает следующий вид:

(10) где - слагаемое, вычисляемое по полям искусственных данных давления T p -J (bogus) = P(r) - Pbogus Op P(r) - Pbogus ( ] ( ] [ ) [ ) (11) rRB - отражает вклад ложных данных о полях ветра € (12) где P(r) и V(r,k) представляют собой давление на уровне моря и данные полей ветра (u и v компоненты) в модели атмосферы; Pbogus(r) и Vbogus(r,k) являются искусственными данными давления на уровне моря и полей ветра, OP и Ov – ковариационные ошибки диагональной матрицы, возникающие за счет использования искусственных данных давления на уровне моря и полей ветра, r является радиусом от центра тропического циклона, а k обозначает вертикальные слои искусственных данных о профиле ветра (слоев упомянутых выше). В WRF-Var, искусственные поля тропического циклона рассматриваются в качестве дополнительных наблюдений и ассимилируются вместе с другими наблюдениями во время анализа.

В четвертой главе представлены полученные автором оценки чувствительности моделирования прогностической системы WRF к схемам микрофизики и схемам описания пограничных слоёв прогнозов траекторий и интенсивности тропических циклонов в юго-западной части Индийского океана и получены оценки результатов (рисунок 1). Четыре разные микрофизические схемы (Lin et., WSM3, WSM5 and WSM5) и две планетарные пограничные (YSU and MJY) были использованы в прогнозе двух тропических циклонов Jaya и Indlala.

Рисунок 1. Трёхдневная средняя ошибка прогноза положения тропических циклонов Jaya и Indlala Рисунок 2. Четырехдневный прогноз тропического циклона Indlala с использованием четырёх разных схем микрофизики: a) Lin et b) WSM3 c) WSM5 d) and WSM6, и 1-фактическая траектория; 2-YSU траектория; 3- MJY траектория.

Рисунок 3. Четырехдневный прогноз тропического циклона Jaya с использованием четырёх разных схем микрофизики: a) Lin et b) WSM3 c) WSM5 d) and WSM6, и 1фактическая траектория; 2-YSU траектория; 3- MJY траектория Сравнивая все результаты численных экспериментов тропических циклонов Jaya и Indlala автор пришел к следующим выводам:

a) без добавления искусственных вихрей в процедуре инициализации было очень трудно получить реалистичную структуру тропического циклона в регионе в связи с недостатком наблюдений в Индийском океане.

b) Выбор подходящих схем планетарного пограничного слоя PBL может играет большую роль в улучшении траектории тропических циклонов в регионе. Схема YSU PBL показала хорошую прогнозируемость тропического циклона по сравнению со схемой MJY. Но все эксперименты показали большое значение центрального давления по сравнению с наблюдённым.

c) выбор микрофизики также очень важен в прогнозировании тропического циклона с помощью модели WRF в регионе.

– WMS6 показали хорошие общие навыки в области прогнозирования траектории тропического циклона Jaya и Indlala.

– WMS3 показал относительно хорошую траекторию циклона Indlala, но имел маленькую скорость перемещения по сравнению с наблюдаемой траекторией, но показывал наихудший прогноз траектории тропического циклона Jaya.

– Эксперимент Lin et, хотя имеющий относительно хорошую траекторию, но показал очень низкий уровень подготовки в определении первоначальной позиции тропического циклона.

– WMS5 показал также относительно хорошие траектории тропического циклона, но не смог определить место выхода тропического циклона Jaya на сушу, которое очень важно для прогнозирования траектории тропического циклона В пятой главе представлены выполненные автором оценки успешности численного прогноза траектории и интенсивности тропических циклонов в югозападной части Индийского океана при использовании искусственных данных ассимиляции по сравнению с другими метода ассимиляции данных для : а) определения начального положения тропического циклона; б) интенсивности траектории и скорости перемещения тропического циклона; в) оценки выхода тропического циклона на сушу.

Из результатов инициализации (таблица. 1), основанных на данных NCEP - GFS (CTR - контрольный эксперимент прогноза WRF без ассимиляции), анализ циклона WRF Бондо дает не только слабые вихри около 1004 гПа, но также показывает погрешности позиции циклона около 57 км в начальный момент времени.

Таблица 1:

Ошибки определения положения (r ) и центрального давления( P )тропического циклона Бондо в начальный момент времени.

Время CTR 3DVR CYC BDA инициализации P(гПа) r(км) P(гПа) r(км) P(гПа) r(км) P(гПа) r(км) 20/12/06 12:00 -74 58 -74 58 -65 65 -11 21/12/06 00:00 -64 44 -64 44 -40 40 -11 21/12/06 12:00 -57 38 -57 38 -46 46 -15 После традиционной ассимиляции данных WRF с использованием данных GTS(Глобальная телекоммуникационная система), (т.е. 3DVR - WRF прогноз после ассимиляции GTS и CYC - WRF прогноз после ассимиляции данных GTS в циклическом режиме) наблюдаются улучшения в определении позиции ТЦ в 36км, и центральное давление вихря углубляется до 991 для эксперимента CYC (рис. 4а и 4б).

Однако этого по-прежнему недостаточно для того, чтобы установить позицию циклона и его интенсивность. В 2100 UTC 21 декабря 2006 года, ТЦ Бондо имел центральное давление на уровне моря 940 гПа, однако ассимиляции только данных GTS недостаточно для того, чтобы получить наблюдаемую структуру ТЦ.

При эксперименте BDA (WRF прогноз после ассимиляции GTS и искусственных данных давления и ветра начальные условия получены из экспериментов CYC) в системе WRF-Var удалось получить реалистичную структуру и интенсивность ТЦ с центральным давлением на уровне море 850 гПа (рис. 4г), с погрешностью в 0,3 км от истинного положения циклона (таблица 1).

Анализ полученных результатов полей давления на уровне моря, ветра на уровне 850 гПа и относительной влажности над вихрем на всю толщину тропосферы (рис. 5) показывает, что анализ CTR-IV дает очень незначительную скорость ветра на уровне 850 гПа, а вертикальный разрез AB через центр ТС (рис. 5в) показывает равномерное горизонтальное распределение влажности над циклоном и, следовательно, не может определить структуру, которую мог бы иметь зрелый циклон.

Это объясняется главным образом тем, что не было каких-либо наблюдений радиозондов, поскольку циркуляция циклона происходит над открытым океаном, и поэтому аномалии влажности, связанные с циклоном, не могут быть захвачены в глобальном анализе.

Рис. 4. Горизонтальное распределение давления на уровне моря и поля ветра на уровне 850 гПа в начальный момент времени 1200 UTC 21 Декабря 2006 года для экспериментов a)CTLR b)3DVR c)CYC и d)BDA После ассимиляции искусственных данных (эксперимент BDA) явно видны изменения структуры ТЦ не только по горизонтали, где скорость ветра на уровне 850ГПа достигает 50 кт и давление на уровне моря 951 гПа (рис. 5б), но также по вертикали. Вертикальный разрез AB через центр ТЦ (рис. 5г) показывает значительные изменения структуры влажности: 1) равномерное горизонтальное распределение влажности над циклоном уже не наблюдается; 2) значительно увеличивается вертикальный слой, где наблюдается относительная влажность более 90% (около 8 км от земной поверхность при BDA и только 1км при CRT).

Для того чтобы оценить успешность прогноза перемещения и интенсивности ТЦ Бондо с использованием WRF-модели, рассматривалась чувствительность прогностической модели к ошибкам определения исходного положения ТЦ с использованием стандартных методов (без и со стандартными ассимиляционными подходами).

Рисунок 5. Горизонтальное распределение давления на уровне моря и поля ветра на уровне 850 гПа в начальный момент времени 1200 UTC 21st December 2006 для экспериментов CTL (3а) и BDA.

Вертикальные разрезы АБ через центр ТЦ экспериментов CTLR (3в) и BDA (3г).

Pages:     | 1 || 3 |






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»