ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2018. Т. 15. № 2. С. 213-224

Прогноз мезомасштабных конвективных систем с применением глобальных и мезомасштабных гидродинамических моделей

А.В. Быков 1 , А.Н. Шихов 1 
1 Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Россия
Одобрена к печати: 07.03.2018
DOI: 10.21046/2070-7401-2018-15-2-213-224
Статья посвящена оценке прогноза мезомасштабных конвективных систем (МКС), в которых наблюдались опасные метеорологические явления, по данным глобальных и мезомасштабных моделей атмосферы. Для этого реализованы два подхода: прогноз на основе физико-статистических параметров (индексов) неустойчивости по выходным данным глобальных моделей атмосферы GFS и ПЛАВ и прямое моделирование конвекции с помощью мезомасштабной модели WRF с динамическими ядрами ARW и NMM. Для прогноза МКС по данным глобальных моделей, помимо известных параметров неустойчивости, был разработан новый индекс, базирующийся на модификации индекса плавучести. Проверочным материалом для оценки прогноза послужили спутниковые снимки Terra/Aqua MODIS, а также данные наблюдательной сети. На основе сопоставления прогнозируемых областей максимальной неустойчивости с фактическим положением МКС, которое определялось по спутниковым данным, было показано, что прогноз по отечественной модели ПЛАВ имеет более высокое качество, чем по модели GFS. Оценка успешности прогноза МКС по моделям WRF-NMM и WRF-ARW показала, что в большинстве случаев прогностическое положение МКС не соответствует фактическому, что может быть связано с ошибками в начальных условиях (данных глобальной модели GFS). Во внутримассовых ситуациях МКС иногда вообще не воспроизводятся. Также стоит отметить, что модель WRF-NMM существенно завышает площадь зон с сильными ливневыми осадками (≥30 мм/ч), а также их интенсивность. В связи с этим при прогнозе сильных ливней увеличивается число оправдавшихся прогнозов, но также растёт и число ложных тревог.
Ключевые слова: глобальные модели атмосферы, мезомасштабные модели атмосферы, данные MODIS, опасные метеорологические явления, мезомасштабные конвективные системы, Пермский край
Полный текст

Список литературы:

  1. Быков А. В., Ветров А. Л., Калинин Н. А. Прогноз опасных конвективных явлений в Пермском крае с использованием глобальных прогностических моделей // Труды Гидрометцентра России. 2017. Вып. 363. С. 101‒119.
  2. Вельтищев Н. Ф., Степаненко В. М. Мезометеорологические процессы. М., 2006. 101 с.
  3. Вельтищев Н. Ф., Жупанов В. Д. Численные прогнозы погоды по негидростатическим моделям общего пользования WRF-ARW и WRF-NMM // 80 лет Гидрометцентру России: сб. ст. 2010. С. 94‒135.
  4. Вельтищев Н. Ф., Жупанов В. Д., Павлюков Ю. Б. Краткосрочный прогноз сильных осадков и ветра с помощью разрешающих конвекцию моделей WRF // Метеорология и гидрология. 2011. № 1. С. 5–18.
  5. Губенко И. М., Рубинштейн К. Г. Анализ результатов расчета грозовой активности с помощью индексов неустойчивости атмосферы по данным численной модели WRF-ARW // Метеорология и гидрология. 2015. № 1. C. 27–37.
  6. Руководство по производству наблюдений и применению информации с неавтоматизированных радиолокаторов МРЛ-1, МРЛ-2, МРЛ-5. СПб.: Гидрометеоиздат, 1993. 264 с.
  7. Толстых М. А., Шашкин В. В., Фадеев Р. Ю., Шляева А. В., Мизяк В. Г., Рогутов В. С., Богослов­ский Н. Н., Гойман Г. С., Махнорылова С. В., Юрова А. Ю. Система моделирования атмосферы для бесшовного прогноза. М.: Триада-ЛТД, 2017. 166 с.
  8. Шихов А. Н., Быков А. В. Оценка качества прогноза мезомасштабных конвективных систем на Западном Урале с помощью модели WRF и спутниковых данных MODIS // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 1. С. 137‒148.
  9. Davis C. A., Brown B., Bullock R. Object-based verification of precipitation forecasts. Part I: Application to convective rain systems // Monthly Weather Review. 2006. V. 134(7). P. 1785‒1795.
  10. Kalinin N. A., Shikhov A. N., Bykov A. V. Forecasting mesoscale convective systems in the Urals using the WRF model and remote sensing data // Russian Meteorology and Hydrology. 2017. V. 42. Iss. 1. P. 9‒18.
  11. Skamarock W., Klemp J., Dudhia J., Gill D., Barker D., Duda M. G., Huang X.-Y, Wang W., Powers J. G. A description of the Advanced Research WRF Version 3. NCAR Technical Note -475+STR. Colorado, USA: National Center for Atmospheric Research Boulder, 2008. 113 p.
  12. Tolstykh M. A., Volodin E. M., Kostrykin S. V., Fadeev R. Y., Shashkin V. V., Bogoslovskii N. N., Vilfand R. M., Kiktev D. B., Krasjuk T. V., Mizyak V. G., Shlyaeva A. V., Geleyn J.-F., Ezau I. N., Yurova A. Y. Development of the multiscale version of the SL-AV global atmosphere model // Russian Meteorology and Hydrology. 2015. V. 40. Iss. 6. P. 374‒382.