Метеорологические данные являются важной входной информацией при моделировании дальнего переноса и выпадения загрязняющих веществ в атмосфере. Результаты синоптических и аэрологических измерений метеопараметров не могут быть непосредственно поданы на вход расчетной модели без предварительной обработки по следующим причинам. Для расчетов необходимы значения переменных на регулярной сетке, а станции наблюдения случайным образом распределены по поверхности Земли. Кроме того, большинство параметров, необходимых для моделирования атмосферного переноса загрязняющих веществ, не измеряются непосредственно, а являются диагностическими. Таким образом, для подготовки наборов сеточных метеорологических параметров с требуемым временным и пространственным разрешением необходимо использовать систему предварительной обработки (препроцессинга) измеренных данных. Методология метеорологического препроцессинга отрабатывалась в МСЦ-В на протяжении многих лет. Первоначально она применялась на региональном уровне (регион ЕMEP), позже была адаптирована для глобального масштаба.
Ниже кратко описаны основные аспекты методологии подготовки метеорологических данных в МСЦ-В. Более подробная информация содержится в технических отчетах МСЦ-В.
Метеорологические модели
Подготовка исходных метеоданных (дискретных многомерных наборов значений метеорологических параметров) производится в режиме “офф-лайн”, т. е. заранее, до запуска моделей атмосферного переноса загрязняющих веществ. Для этого в настоящее время используются три следующих системы моделирования: WRF, MM5 и GEM..
Mодель пятого поколения MM5 (The Fifth-Generation Mesoscale Model) была разработана Университетом штата Пенсильвания и Национальным центром атмосферных исследований США (NCAR) для прогнозов мезомасштабной атмосферной циркуляции. Эта модель была адаптирована МСЦ-В для расчетов метеорологических параметров в региона ЕМЕП.
Мультимасштабная модель GEM (The Global Environmental Multiscale Model) разработана Канадским метеорологическим центром (СМС) в сотрудничестве с рядом организаций для комплексного прогнозирования и системы ассимиляции данных. Эта модель используется в МСЦ-В для генерации метеорологических данных на глобальном уровне.
Модель WRF (The Weather Research & Forecasting Model) является представителем последнего поколения мезомасштабных численных систем для оперативного прогнозирования погоды и исследований атмосферы. В ее разработке принимали участие Национальный центр атмосферных исследований США (NCAR), Национальное управление океанических и атмосферных исследований США (Национальный центр по прогнозированию окружающей среды (NCEP)) и ряд других организаций. Модель работает на всех масштабах от локального до глобального. В настоящее время происходит постепенный переход от MM5 и GEM к WRF в моделировании на региональном и глобальном уровнях.
Входные данные
Для метеорологических моделей, перечисленных выше в качестве исходной информации используются данные оперативного анализа ECMWF. Эти данные используются в качестве начальных условий и применяются в процессе моделирования.
Пространственные масштабы и разрешения. Карта прогнозов.
![]() |
Рис 1. Возможности метеорологических моделей по работе
|
МСЦ-В выполняет численное моделирование атмосферного переноса загрязнителей воздуха в различных пространственных масштабах (глобальном, региональном, локальном) и картографических проекциях (широтно-долготной, полярной стереографической). Все перечисленные выше метеорологические модели многомасштабны. Работать в обеих проекциях, используемых в настоящий момент в МСЦ-В, способна только модель WRF. Возможности метеорологических моделей по работе в различных пространственных масштабах и в разных проекциях показаны на рис.1.
Моделирование в глобальном масштабе осуществляется с пространственным разрешением от 5ox5o к 1ox1o (широтно-долготная сетка). В региональном и локальном масштабах моделирование выполняется с разрешением от 50х50 км2 до 5х5 км2 (полярная стереографическая проекция). Для обеспечения согласованности наборов метеорологических данных в различных масштабах применяется нестинг. Пример результатов многомасштабных расчетов показан на рис. 2.
Глобальная область, 1ox1o |
|
Область EMEП, 50x50 км2 |
|
Чешская Республика, 10x10 km2 |
|
|
|
||
Рис.2. Расчетные пространственные распределения среднемесячной температуры воздуха на высоте 2х м в феврале 2008 года в разных масштабах |
Расчетный цикл
|
Процесс подготовки метеорологических данных за длительный период времени (месяцы или годы) организован как последовательность краткосрочных запусков метеорологических моделей. Каждый из них начинается с цифровой фильтрации (для гашения высокочастотных колебаний) и состоит из двух основных частей: разгона и прогноза (рис. 3), продолжительность которых может быть разной (зависит от модели). Расчетные результаты последней фазы работы метеорологической модели (прогноз) сохраняются и в дальнейшем используются в качестве входных данных для моделей атмосферного переноса химических веществ.
Метеорологические параметры
Список метеорологических параметров, задействованных в моделях переноса ТМ и СОЗ и их использование в моделировании, приведен в таблице 1.
Таблица 1. Метеорологические параметры, используемые при моделировании атмосферного переноса ТМ и СОЗ
Параметр | Обозначение | Размерность | Применение |
Поверхностное давление | ps | 2D | Плотность воздуха, атмосферный перенос |
Компоненты скорости ветра | U,V | 3D | Атмосферный перенос |
Температура воздуха | Ta | 3D |
Плотность воздуха, химия атмосферы, сухое осаждение |
Смесевое соотношение водяного пара | qv | 3D | Плотность водуха, сухое осаждение |
Смесевое соотношение воды | qw | 3D | Химия атмосферы, внутриоблачное вымывание |
Смесевое соотношение льда | qi | 3D | Внутриоблачное вымывание |
Неконвективные осадки | Rs | 3D | Влажное выведение |
Конвективные осадки | Rc | 3D | Влажное выведение |
Коэффициент турбулентной диффузии | Kz | 3D | Вертикальная турбулентная диффузия |
Параметр Монина-Обухова | L | 2D | Стабильность, сухое осаждение |
Поверхностная температура | Ts | 2D | Природная эмиссия и ре-эмиссия |
Высота снежного покрова | Hs | 2D | Природная эмиссия и ре-эмиссия |
Оценка предварительной обработки метеорологических данных
Для проведения оценки полученных метеорологических данных результаты расчетов сравниваются с данными измерений. Используются два вида измерений: поверхностные и аэрологические.
Расчетные поля осадков сравниваются с суточными данными из базы поверхностных измерений GSN (GCOS Surface Network).
12-часовые данные приповерхностных и аэрологических наблюдений радиозондовой базы данных NOAA/ESRL (RAOB) используются для сравнения с результатами расчетов следующих параметров: температура воздуха, влажность воздуха, геопотенциальная высота, компоненты скорости ветра.
Для характеристики степени соответствия расчетных и измеренных значений метеорологических величин используются следующие статистические показатели: BIAS, среднеквадратическая ошибка (RMSE), коэффициент корреляции (Rcorr). Кроме того, рассматривается усредненная статистика двух типов:
- пространственные показатели, усредненные по времени (RMSEspace, Rcorr-space);
- временные показатели, усредненные по измерительным станциям (RMSEtime, Rcorr-time).
Примеры сравнения модельных и измеренных данных представлены на рис. 4-5. Временной ход температуры воздуха на двух метеостанциях RAOB приведен на рис.4. Диаграмма рассеяния рассчитанных и измеренных среднегодовых температур у поверхности Земли показана на рис 5.
![]() ![]() ![]() |
|
Рис. 4. Сравнение приповерхностной температуры воздуха, рассчитанной по моделям WRF и GEM, с измерениями метеорологических станций 72520 (США) и 2836 (Финляндия) в январе и июле 2001 года |
|
Рис. 5. Диаграмма рассеяния сренегодовой
|
Примеры вертикальных профилей усредненных по станциям статистических показателей приведены на рис. 6.
Помимо сравнения с результатами измерений, пространственные распределения метеорологических параметров сопоставляются с данными метеорологических ре-анализов ECMWF (ERA-40) и NCEP-DOE, количество осадков - с набором данных на основе спутниковых измерений проекта GPCP. На рисунке 7 в качестве примера приведены глобальные распределение годового количества осадков, построенные на основе результатов расчетов по модели GEM, данных ре-анализов и GPCP.
![]() ![]() ![]() ![]() |
Рис. 6. Сравнение расчетной температуры воздуха в январе 2001 (модели WRF и GEM) с 12-часовыми измерениями из базы данных RAOB. Приведены усредненные по станциям вертикальные профили статистических показателей |
Модель GEM |
Сеточные данные GPCP |
Ре-анализ ERA-40 |
Ре-анализ NCEP/DOE |
Рис. 7. Пространственные распределения годового количества осадков (2001 г.), построенные на основе расчетов по модели GEM, данных ре-анализов ERA-40 и NCEP/DOE и данных проекта GPCP |