М.А.Толстых, А.Ю. Юрова, Р.Ю.Фадеев, В.В.Шашкин, А.В.Шляева, Т.В.Красюк, В.Г.Мизяк
- Главная
- Разное
- Дизайн
- Бизнес и предпринимательство
- Аналитика
- Образование
- Развлечения
- Красота и здоровье
- Финансы
- Государство
- Путешествия
- Спорт
- Недвижимость
- Армия
- Графика
- Культурология
- Еда и кулинария
- Лингвистика
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Маркетинг
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью атмосферы презентация
Содержание
- 1. Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью атмосферы
- 2. План доклада Бесшовный прогноз Модель ПЛАВ Применение
- 3. Бесшовный прогноз Shukla 2006, Hoskins 2013 В
- 4. Бесшовный прогноз - 2 Колебание Мэддена-Джулиана (взаимодействие
- 5. Зачем нужна глобальная модель атмосферы? Детерминистический прогноз
- 6. Глобальная полулагранжева модель атмосферы ПЛАВ Конечно-разностный полунеявный
- 8. Глобальные оперативные модели атмосферы для среднесрочного
- 9. H500. 20N-90N. RMSE vs forecast lead time
- 10. Международное сотрудничество, публикации: Двустороннее сотрудничество Росгидромета с
- 11. Новая версия модели ПЛАВ Разрешение по
- 12. Grid step in latitude (upper curve) and
- 13. Распределение уровней по вертикали в варианте модели
- 14. Шаг сетки по горизонтали для различных задач
- 15. Параллельное ускорение тестового варианта модели ПЛАВ с
- 16. Последствия для выбора сеток и алгоритмов Необходимо
- 17. Выбор сетки Традиционные широтно-долготные сетки имеют сгущение
- 18. Редуцированная широтно-долготная сетка Давно используется в спектр.
- 19. Параметризации Набор параметризаций процессов подсеточного масштаба ALADIN/ALARO.
- 21. Усовершенствования в модели в 2013 году Климатическое
- 22. RRTM-FMR ACRANEB ACRANEB2 Thermal and solar radiative effects, 24h integration with clouds and aerosols
- 23. Параметризация солнечной радиации CLIRAD-SW (2012, А.Ю.Юрова) Изначально
- 24. Отклонение результатов расчетов интегральных потоков солнечного излучения
- 25. Отклонение результатов расчетов моделей ACRANEB и CLIRAD
- 26. Интегральный поток ДВ излучения по модели ACRANEB
- 27. Авторские испытания Прогнозы с 12 ВСВ на
- 28. Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и
- 29. Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и
- 30. Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и
- 31. Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и
- 32. Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и
- 33. Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и
- 34. Дальнейшее развитие Уменьшение шага по времени с
- 35. Версия модели для долгосрочного прогноза Разрешение 1.4x1.125
- 36. Что можно прогнозировать? К числу наиболее успешных
- 37. Схема построения ансамбля прогнозов Период прогноза – 3 месяца (сезон) Заблаговременность прогноза
- 38. T850. ACC. SL-AV model.
- 39. Running forecasts d0-63: 1.1x1.4 L28 once a
- 40. EOF1 of wintertime (DJF) SLP over
- 41. Correlations between the observed wintertime (DJF) AO
- 42. RPSS of historical seasonal forecasts of DJF
- 43. RPSS of real-time seasonal forecasts of DJF
- 44. Distinct negative phase of the AO predicted!
- 45. Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)
- 46. Экспериментальная версия совместной модели для долгосрочных прогнозов
- 47. Совместная модель атмосферы и океана – модель
- 48. Errors for 500 hPa height (H500) [м],
- 49. Averaged over season observed T2m anomaly, as
- 50. Текущие работы над версией для долгосрочного прогноза
- 51. Сравнение исторических прогнозов за 4 сезона за
- 52. Role of snow albedo. Hindcast for March
- 53. Дальнейшие работы над моделью Гибридная вертикальная координата
- 54. Спасибо за внимание!
Слайд 1Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной
моделью атмосферы
Слайд 2План доклада
Бесшовный прогноз
Модель ПЛАВ
Применение модели в среднесрочном прогнозе погоды
Воспроизведение атмосфекной циркуляции
на сезонных временных масштабах
Слайд 3Бесшовный 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.
Слайд 4Бесшовный 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, …)
Слайд 5Зачем 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
Ансамблевый прогноз на срок 3-10 суток (25-50 участников, умеренное разрешение)
Ансамблевые долгосрочные прогнозы (1-6 месяцев)
Моделирование изменений климата
Слайд 6Глобальная 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.
+ 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.
Слайд 8Глобальные 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?
Передовые центры имеют горизонтальное разрешение ~15 км
Что у нас?
Слайд 9H500. 20N-90N. RMSE vs forecast lead time SL-AV is orange (RUMS12) (from http://apps.ecmwf.int/wmolcdnv/
)
Operational implementation of 3D Var improved the scores.
The prognostic model is almost the same as a year before
Jun-Aug 2013
Jun-Aug 2012
Слайд 10Международное 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
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
Слайд 11Новая 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)
Орография подготовлена на редуцированной сетке
51 уровень по вертикали до 5 мб (пока)
Слайд 12Grid step in latitude (upper curve) and longitude (lower curve), in
km
Proportion of ‘physical’ grid steps
Max(dx/dy, dy/dx)
Слайд 13Распределение уровней по вертикали в варианте модели с 50 уровнями (слева)
и 28 уровнями (справа)
Слайд 14Шаг 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 конвекции
Из отчета World Modelling Summit for Climate Prediction, Всемирная метеорологическая организация, 2009
Слайд 15Параллельное ускорение тестового варианта модели ПЛАВ с разрешением 0.18˚х0.225˚, 51 уровнями
( по отношению к времени счета на 54 процессорах)
Слайд 16Последствия 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)
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)
Слайд 17Выбор сетки
Традиционные широтно-долготные сетки имеют сгущение меридианов у полюсов.
(картинки из презентации
W.Skamarock, NCAR)
Слайд 18Редуцированная широтно-долготная сетка
Давно используется в спектр. моделях,
В конечных разностях/объемах/… -
возможна при специальной формулировке модели (напр., полулагранжева адвекция, Фурье по долготе
Слайд 19Параметризации
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.
Новая версия с разрешением 0.18˚х0.225˚, 51 уровнями, включает перенос гидрометеоров и параметризацию микрофизических процессов.
Слайд 21Усовершенствования 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)
Явный учет разрешения в параметризации облачности (ALARO)
Длинноволновая радиация RRTM
Модель почвы ИВМ РАН (продолжающаяся работа)
Слайд 22RRTM-FMR
ACRANEB
ACRANEB2
Thermal and solar radiative effects, 24h integration with clouds and aerosols
Слайд 23Параметризация 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
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
Слайд 24Отклонение 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)
Слайд 25Отклонение результатов расчетов моделей ACRANEB и CLIRAD от 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)
Слайд 26Интегральный поток ДВ излучения по модели ACRANEB , RRTM и полинейным
расчетам ДВ радиационного переноса для стандартных условий лета средних широт в безоблачной атмосфере
Слайд 27Авторские 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
Расчеты на РСК Торнадо, 216 ядер. 22 мин/сут.
На картинках – RMS; S1 у новой версии всегда чуть ниже, а ACC - выше
Слайд 28Сравнение 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
Слайд 29Сравнение 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
Слайд 30Сравнение 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: 20˚-90˚ с.ш.
Период сравнения: янв.-апр.,ноя 2013
Слайд 31Сравнение 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: 20˚-90˚ с.ш.
Период сравнения: май-октябрь 2013
Слайд 32Сравнение 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: Европа
Период сравнения: янв.-апр.,ноя 2013
Слайд 33Сравнение 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: Европа
Период сравнения: май-октябрь 2013
Слайд 34Дальнейшее развитие
Уменьшение шага по времени с 216 до 200 сек (уменьшение
S1), уточнение параметров облачности
Оперативные испытания с 01 апреля 2014 г.
Оперативные испытания с 01 апреля 2014 г.
Слайд 35Версия 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.
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.
Слайд 36Что 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.
Слайд 37Схема построения ансамбля прогнозов
Период прогноза – 3 месяца (сезон)
Заблаговременность
прогноза
Слайд 39Running 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
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
Слайд 40
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).
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
Predictions of the DJF mean NAO index with the seasonal version of SLAV model (by V.N.Kryjov)
Слайд 41Correlations between the observed wintertime (DJF) AO index
- and wintertime
(DJF) SLP predictions by GPC-Moscow (a),
- and observed wintertime (DJF) SLP (b).
1979 – 2003 (25 yrs.)
- and observed wintertime (DJF) SLP (b).
1979 – 2003 (25 yrs.)
a.
b.
Predictions of the DJF mean AO index
provide a reliable basis for downscaling
Слайд 42RPSS of 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
Слайд 43RPSS of 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
Слайд 44Distinct negative phase of the AO predicted!
GPC predictions of DJF’12-13 mean
SLP
(from WMO LC LRF-MME)
(from WMO LC LRF-MME)
Слайд 46Экспериментальная 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).
Модель атмосферы – как представлено (1.4x1.1, 28 уровней)
Модели океана и морского льда взяты из модели климата ИВМ РАН (участвовали в CMIP4, CMIP5).
Слайд 47Совместная 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.
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.
Слайд 48Errors for 500 hPa height (H500) [м], sea-level pressure (MSLP) [mb],
2m temperature (T2m)[˚C], averaged over 1989-2010 years for all seasons for atmospheric model with SST extrapolation (SLAV) and coupled model (CM). Full fields and model anomalies (ANOM)
Слайд 49Averaged 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
Слайд 50Текущие работы над версией для долгосрочного прогноза
Внедрение многослойной модели почвы ИВМ
РАН – первые позитивные результаты .
Внедрение параметризаций 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
Внедрение параметризаций 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
Слайд 51Сравнение исторических прогнозов за 4 сезона за 1983-2010 гг. при старте
почвы с данных реанализа (синий), при старте с почвенных полей из собственной системы усвоения + зонально-осредненный озон (красный), последние усовершенствования (желтый).
N20 – 20-90N, S20 – 90-20S, TR – тропики. Единицы: H500, H200 – dam; MSLP – mb; T850,T2m -K
Слайд 52Role of snow albedo. Hindcast for March 1982. T2m bias: standard
scheme (left), modified albedo (right) (A.Yurova)
Слайд 53Дальнейшие работы над моделью
Гибридная вертикальная координата
Озоновый цикл (вертикальное разрешение, перенос,
упрощенная фотохимия)
Усовершенствование параметризации радиации
Планируется эксперимент по протоколу AMIP2
Усовершенствование параметризации радиации
Планируется эксперимент по протоколу AMIP2
