Масштаб
<<  Масштабы топографических карт Развертывание системы сбора аккумуляторного лома в региональном и федеральном масштабе – перспективы сотрудничества  >>
Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня
Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня
План доклада
План доклада
Бесшовный прогноз
Бесшовный прогноз
Бесшовный прогноз - 2
Бесшовный прогноз - 2
Зачем нужна глобальная модель атмосферы
Зачем нужна глобальная модель атмосферы
Глобальная полулагранжева модель атмосферы ПЛАВ
Глобальная полулагранжева модель атмосферы ПЛАВ
Forecast Centre
Forecast Centre
Глобальные оперативные модели атмосферы для среднесрочного прогноза
Глобальные оперативные модели атмосферы для среднесрочного прогноза
H500
H500
Международное сотрудничество, публикации:
Международное сотрудничество, публикации:
Новая версия модели ПЛАВ
Новая версия модели ПЛАВ
Grid step in latitude (upper curve) and longitude (lower curve), in km
Grid step in latitude (upper curve) and longitude (lower curve), in km
Распределение уровней по вертикали в варианте модели с 50 уровнями
Распределение уровней по вертикали в варианте модели с 50 уровнями
Шаг сетки по горизонтали для различных задач моделирования атмосферы в
Шаг сетки по горизонтали для различных задач моделирования атмосферы в
Параллельное ускорение тестового варианта модели ПЛАВ с разрешением 0
Параллельное ускорение тестового варианта модели ПЛАВ с разрешением 0
Последствия для выбора сеток и алгоритмов
Последствия для выбора сеток и алгоритмов
Выбор сетки
Выбор сетки
Редуцированная широтно-долготная сетка
Редуцированная широтно-долготная сетка
Параметризации
Параметризации
Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня
Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня
Усовершенствования в модели в 2013 году
Усовершенствования в модели в 2013 году
Thermal and solar radiative effects, 24h integration with clouds and
Thermal and solar radiative effects, 24h integration with clouds and
Параметризация солнечной радиации CLIRAD-SW (2012, А.Ю.Юрова)
Параметризация солнечной радиации CLIRAD-SW (2012, А.Ю.Юрова)
Отклонение результатов расчетов интегральных потоков солнечного
Отклонение результатов расчетов интегральных потоков солнечного
Отклонение результатов расчетов моделей ACRANEB и CLIRAD от
Отклонение результатов расчетов моделей ACRANEB и CLIRAD от
Интегральный поток ДВ излучения по модели ACRANEB , RRTM и полинейным
Интегральный поток ДВ излучения по модели ACRANEB , RRTM и полинейным
Авторские испытания
Авторские испытания
Сравнение оперативной (0
Сравнение оперативной (0
Сравнение оперативной (0
Сравнение оперативной (0
Сравнение оперативной (0
Сравнение оперативной (0
Сравнение оперативной (0
Сравнение оперативной (0
Сравнение оперативной (0
Сравнение оперативной (0
Сравнение оперативной (0
Сравнение оперативной (0
Дальнейшее развитие
Дальнейшее развитие
Версия модели для долгосрочного прогноза
Версия модели для долгосрочного прогноза
Что можно прогнозировать
Что можно прогнозировать
Схема построения ансамбля прогнозов
Схема построения ансамбля прогнозов
T850
T850
Running forecasts
Running forecasts
Predictions of the DJF mean NAO index with the seasonal version of
Predictions of the DJF mean NAO index with the seasonal version of
Predictions of the DJF mean AO index provide a reliable basis for
Predictions of the DJF mean AO index provide a reliable basis for
RPSS of historical seasonal forecasts of DJF mean temperature for
RPSS of historical seasonal forecasts of DJF mean temperature for
RPSS of real-time seasonal forecasts of DJF mean temperature for
RPSS of real-time seasonal forecasts of DJF mean temperature for
GPC predictions of DJF’12-13 mean SLP (from WMO LC LRF-MME)
GPC predictions of DJF’12-13 mean SLP (from WMO LC LRF-MME)
Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)
Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)
Экспериментальная версия совместной модели для долгосрочных прогнозов
Экспериментальная версия совместной модели для долгосрочных прогнозов
Совместная модель атмосферы и океана – модель океана:
Совместная модель атмосферы и океана – модель океана:
41
41
Averaged over season observed T2m anomaly, as a deviation from
Averaged over season observed T2m anomaly, as a deviation from
Текущие работы над версией для долгосрочного прогноза
Текущие работы над версией для долгосрочного прогноза
Сравнение исторических прогнозов за 4 сезона за 1983-2010 гг
Сравнение исторических прогнозов за 4 сезона за 1983-2010 гг
Role of snow albedo
Role of snow albedo
Дальнейшие работы над моделью
Дальнейшие работы над моделью
Спасибо за внимание
Спасибо за внимание

Презентация: «Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью атмосферы». Автор: Alla. Файл: «Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью атмосферы.ppt». Размер zip-архива: 3839 КБ.

Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью атмосферы

содержание презентации «Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью атмосферы.ppt»
СлайдТекст
1 Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня

Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня

до сезона глобальной моделью атмосферы

М.А.Толстых, А.Ю. Юрова, Р.Ю.Фадеев, В.В.Шашкин, А.В.Шляева, Т.В.Красюк, В.Г.Мизяк

2 План доклада

План доклада

Бесшовный прогноз Модель ПЛАВ Применение модели в среднесрочном прогнозе погоды Воспроизведение атмосфекной циркуляции на сезонных временных масштабах

3 Бесшовный прогноз

Бесшовный 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.

4 Бесшовный прогноз - 2

Бесшовный 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, …)

5 Зачем нужна глобальная модель атмосферы

Зачем 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

6 Глобальная полулагранжева модель атмосферы ПЛАВ

Глобальная 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.

7 Forecast Centre

Forecast Centre

Computer

High resolution Model

Type of Data Assimilation

Type of Data Assimilation

(Sustained in TFlop/s)

(FC Range in days)

ECMWF

IBM p6 575, 2x272

TL1279 L137

4D-Var 12h (TL255)

4D-Var 12h (TL255)

(Europe)

(2x15)

(10)

Met Office

IBM Power 6 106 nodes x2

~25 km L70

4D-Var (~60km)

4D-Var (~60km)

(UK)

(2*6)

(6)

M?t?o France

NEC SX9, 2x10 nodes

TL798(C2.4) L70

4D-Var (TL323)

4D-Var (TL323)

(France)

(2x3)

(4)

DWD

NEC SX9; 2x14 nodes

30 km L60

3D-Var

3D-Var

(Germany)

(2x4.5)

(7)

HMC

SGI Altix4700; SGI ICE8200

0.72°x0.9° L28 (10)

3D-Var

3D-Var

(Russia)

(1.8; 1.3)

T169 L31 (10)

NCEP

IBM p655 (Cluster 1600)

T574 L64 (7.5)

3D-Var (T574)

3D-Var (T574)

(USA)

(2x1.9)

T190 L64 (16)

CMC

IBM p575+, 2X131 nodes

0.45°x0.3° L80

Det: 4D-Var (1.5°)

(Canada)

(2x6)

(10)

EPS: EnKF M96 (0.9°)

CPTEC/INPE

NEC SX6, 12 nodes (0.8)

T299 L64 (7);

3D-Var

3D-Var

3D-Var

(Brazil)

T126 L28 Coupled (30)

CRAY XT6 30528 cores (16.6)

JMA

Hitachi SR11000-K1,

TL959 L60

4D-Var (T159)

4D-Var (T159)

(Japan)

2*80 nodes (2x0.7)

(9)

CMA

IBM p655/p690 120 nodes

TL639 L60

3D-Var(TL639)

3D-Var(TL639)

(China)

(10)

NCMRWF

Cray X1E-64 processor (0.1)

T254 L64

3D-Var (T254)

3D-Var (T254)

(India)

IBM P6 - 1280 processor (2.4)

(7)

BoM

SUN Constellation, 576 nodes

80km, L50

4D-VAR (120km)

4D-VAR (120km)

(Australia)

(2.5)

(10)

8 Глобальные оперативные модели атмосферы для среднесрочного прогноза

Глобальные 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?

9 H500

H500

20N-90N. RMSE vs forecast lead time SL-AV is orange (RUMS12) (from http://apps.ecmwf.int/wmolcdnv/ )

Jun-Aug 2013

Jun-Aug 2012

Operational implementation of 3D Var improved the scores. The prognostic model is almost the same as a year before

10 Международное сотрудничество, публикации:

Международное 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

11 Новая версия модели ПЛАВ

Новая 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)

12 Grid step in latitude (upper curve) and longitude (lower curve), in km

Grid step in latitude (upper curve) and longitude (lower curve), in km

Proportion of ‘physical’ grid steps Max(dx/dy, dy/dx)

13 Распределение уровней по вертикали в варианте модели с 50 уровнями

Распределение уровней по вертикали в варианте модели с 50 уровнями

(слева) и 28 уровнями (справа)

14 Шаг сетки по горизонтали для различных задач моделирования атмосферы в

Шаг 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

15 Параллельное ускорение тестового варианта модели ПЛАВ с разрешением 0

Параллельное ускорение тестового варианта модели ПЛАВ с разрешением 0

18?х0.225?, 51 уровнями ( по отношению к времени счета на 54 процессорах)

16 Последствия для выбора сеток и алгоритмов

Последствия 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)

17 Выбор сетки

Выбор сетки

Традиционные широтно-долготные сетки имеют сгущение меридианов у полюсов. (картинки из презентации W.Skamarock, NCAR)

18 Редуцированная широтно-долготная сетка

Редуцированная широтно-долготная сетка

Давно используется в спектр. моделях, В конечных разностях/объемах/… - возможна при специальной формулировке модели (напр., полулагранжева адвекция, Фурье по долготе

19 Параметризации

Параметризации

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.

20 Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня
21 Усовершенствования в модели в 2013 году

Усовершенствования 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)

22 Thermal and solar radiative effects, 24h integration with clouds and

Thermal and solar radiative effects, 24h integration with clouds and

aerosols

RRTM-FMR ACRANEB ACRANEB2

23 Параметризация солнечной радиации CLIRAD-SW (2012, А.Ю.Юрова)

Параметризация 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

24 Отклонение результатов расчетов интегральных потоков солнечного

Отклонение 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)

25 Отклонение результатов расчетов моделей ACRANEB и CLIRAD от

Отклонение 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)

26 Интегральный поток ДВ излучения по модели ACRANEB , RRTM и полинейным

Интегральный поток ДВ излучения по модели ACRANEB , RRTM и полинейным

расчетам ДВ радиационного переноса для стандартных условий лета средних широт в безоблачной атмосфере

27 Авторские испытания

Авторские 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

28 Сравнение оперативной (0

Сравнение 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

29 Сравнение оперативной (0

Сравнение 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

30 Сравнение оперативной (0

Сравнение 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

31 Сравнение оперативной (0

Сравнение 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

32 Сравнение оперативной (0

Сравнение 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

33 Сравнение оперативной (0

Сравнение 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

34 Дальнейшее развитие

Дальнейшее развитие

Уменьшение шага по времени с 216 до 200 сек (уменьшение S1), уточнение параметров облачности Оперативные испытания с 01 апреля 2014 г.

35 Версия модели для долгосрочного прогноза

Версия 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.

36 Что можно прогнозировать

Что 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.

37 Схема построения ансамбля прогнозов

Схема построения ансамбля прогнозов

Период прогноза – 3 месяца (сезон)

Заблаговременность прогноза

38 T850

T850

ACC. SL-AV model. Months 2-4. Potential predictability. 1979-2002.

DJF

MAM

JJA

SON

39 Running forecasts

Running 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

40 Predictions of the DJF mean NAO index with the seasonal version of

Predictions of the DJF mean NAO index with the seasonal version of

SLAV model (by V.N.Kryjov)

R=0.48

R=0.52

Blue/red vertical lines denote the winters of La-Nina/El-Nino, to which predictions appear not sensitive

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).

41 Predictions of the DJF mean AO index provide a reliable basis for

Predictions of the DJF mean AO index provide a reliable basis for

downscaling

a.

b.

Correlations 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.)

42 RPSS of historical seasonal forecasts of DJF mean temperature for

RPSS 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

43 RPSS of real-time seasonal forecasts of DJF mean temperature for

RPSS 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

44 GPC predictions of DJF’12-13 mean SLP (from WMO LC LRF-MME)

GPC predictions of DJF’12-13 mean SLP (from WMO LC LRF-MME)

Distinct negative phase of the AO predicted!

45 Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)

Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)

46 Экспериментальная версия совместной модели для долгосрочных прогнозов

Экспериментальная 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).

47 Совместная модель атмосферы и океана – модель океана:

Совместная 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.

48 41

41

2 14.6 39.1 3.23 1.48 5.34 2.23 1.26 2.

40.5 12.1 40.3 3.06 1.50 5.39 2.59 1.47 2.79

0.056 0.040 0.126 0.060 0.319 0.131 0.102 0.301 0.140

0.042 0.030 0.123 0.069 0.430 0.128 0.085 0.328 0.095

27.6 6.3 27.6 2.11 0.68 2.62 1.37 0.60 1.26

27.4 5.7 27.4 2.05 0.57 2.61 1.40 0.53 1.28

Errors 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)

SLAV RMSE

CM RMSE

SLAV ANOM CORR

См anom corr

ANOM SLAV RMSE

ANOM CM RMSE

Н500 20-90 N tropics 90-20 S MSLP 20-90 N tropics 90-20 S t2m 20-90 N tropics 90-20 S

49 Averaged over season observed T2m anomaly, as a deviation from

Averaged 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

50 Текущие работы над версией для долгосрочного прогноза

Текущие 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

51 Сравнение исторических прогнозов за 4 сезона за 1983-2010 гг

Сравнение 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

52 Role of snow albedo

Role of snow albedo

Hindcast for March 1982. T2m bias: standard scheme (left), modified albedo (right) (A.Yurova)

53 Дальнейшие работы над моделью

Дальнейшие работы над моделью

Гибридная вертикальная координата Озоновый цикл (вертикальное разрешение, перенос, упрощенная фотохимия) Усовершенствование параметризации радиации Планируется эксперимент по протоколу AMIP2

54 Спасибо за внимание

Спасибо за внимание

«Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью атмосферы»
http://900igr.net/prezentacija/geografija/vosproizvedenie-atmosfernoj-tsirkuljatsii-na-vremennykh-masshtabakh-ot-dnja-do-sezona-globalnoj-modelju-atmosfery-242975.html
cсылка на страницу

Масштаб

8 презентаций о масштабе
Урок

География

196 тем
Слайды
900igr.net > Презентации по географии > Масштаб > Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью атмосферы