О результатах испытания методов прогнозов метеорологических полей геопотенциала, ветра, температуры воздуха и метода прогноза осадков



страница1/4
Дата08.10.2012
Размер0.54 Mb.
ТипДокументы
  1   2   3   4
Е.М. Вербицкая, В.М.Лосев, И.В. Бобрикова, Л.С. Мякина


О результатах испытания методов прогнозов метеорологических полей геопотенциала, ветра, температуры воздуха и метода прогноза осадков

(по полному варианту) региональной 11-уровенной р-модели атмосферы для территории дальнего востока россии с пространственным разрешением 100 км

и заблаговременностью до 48 ч




В 2000-2001 гг. в Дальневосточном УГМС проводились испытания разработанной в отделе краткосрочных прогнозов Гидрометцентра России (автор В.М. Лосев) региональной 11-уровенной гидродинамической модели атмосферы в Р-системе координат, при этом оценивались прогностические поля геопотенциала, ветра, температуры и осадков.

Адаптация модели к территории Дальнего Востока России выполнена лабораторией метеорологических исследований и прогнозов ДальНИЦ Дальневосточного УГМС совместно с автором модели. Оперативная технологическая линия расчета прогнозов и технология для проведения испытаний разработаны в отделе гидрометеорологических исследований и прогнозов (ОГМИП) ДВНИГМИ.

В модели используется нелинейная инициализация по нормальным модам (4 моды); учитываются влияние орографии, приземного трения, фазовых переходов влаги. В качестве начальных данных используются поля оперативных объективных анализов, рассчитываемые в ДВ РВЦ методом оптимальной интерполяции по схеме А.Н. Багрова (Гидрометцентр РФ, версия 1995 г.), граничные условия берутся из прогностических полей Национального метеорологического центра (НМЦ) США.

По модели рассчитывается:

  • прогноз полей геопотенциала и компонент скорости ветра на 11 стандартных изобарических поверхностях 1000, 925, 850, 700, 500, 400, 300, 250, 200, 150, 100 гПа;

  • прогноз средней температуры и влагосодержания в слоях между перечисленными изобарическими поверхностями;

  • прогноз полей обложных и конвективных осадков, из которых суммированием получается поле полных осадков за заданный временной интервал.



1. Параметры испытываемой модели

Область прогноза схематично представлена на рисунке. Она охватывает обширный регион, включающий Восточную Сибирь и Дальний Восток Российской Федерации, Монголию, Северо-Восточный Китай, Корейский полуостров, Японию и часть акватории Тихого океана, прилегающую к Восточному побережью Евразии. Центральной точкой области прогноза является Хабаровск. Расчеты проводились по сетке стереографической проекции с осью ОХ, составляющей угол 246 с Гринвичским меридианом. Горизонтальный пространственный шаг сетки – 100 км. Левый верхний угол прогностической сетки расположен на расстоянии 4600 км по оси Х и 1600 км по оси У от Северного полюса. Число узлов сетки по оси Х – 61, по оси У – 55. На рисунке внешний четырехугольник представляет область объективного анализа, внутренний четырехугольник – область прогноза.
Пунктиром выделена область для оценки полей геопотенциала. Оценки качества прогнозов полей ветра и температуры рассчитывались по всей области прогноза, исключая граничные точки.

Структура модели:

– нелинейная инициализация по нормальным модам (4 моды);

– граничные условия рассчитываются по прогностическим полям НМЦ США;

– расчет осадков по полной схеме (обложные + конвективные);

– орография с осреднением по 9 точкам.

Константы модели:

- шаг по пространству – 100 км;

- шаг по времени – 480 с;

- вес для фильтра Асселина – 0,25; -

- диффузионный коэффициент –0,5;

- коэффициент трения – 2.010-6.
2. Начальные данные

В качестве начальных данных на вход модели подаются поля объективного анализа (ОА), рассчитанные в узлах сетки стереографической проекции с шагом в 300 км:

– геопотенциал 11 стандартных изобарических поверхностей (1000, 925, 850, 700, 500, 400, 300, 250, 200, 150, 100 гПа);

– компоненты скорости ветра на перечисленных уровнях;

– температура и точка росы у поверхности Земли;

– дефицит точки росы на пяти уровнях изобарических поверхностей (925, 850, 700, 500, 400 гПа).
3. Характеристики качества прогнозов
3.1. Геопотенциал

Для оценки качества прогнозов геопотенциала рассчитывались 15 перечисленных ниже характеристик [2, 6 ]. Перечень характеристик приводится в порядке их следования в таблицах слева направо. В приведенных ниже формулах используются следующие обозначения:

N – количество узлов сетки в области оценки по оси Х;

М – количество узлов сетки в области оценок по оси У;

(j, i) – номер точки сетки по осям У, Х соответственно;

Нисх – исходное значение прогнозируемого элемента;

Нф – фактическое значение прогнозируемого элемента;

Нпр – прогностическое значение элемента;

MN = MN – количество узлов прогностической сетки в области оценки;

– суммирование по всем узлам области оценки;

S2 – градиентная оценка для инерционного прогноза (показывает степень изменения пространственных градиентов от исходного к верификационному полю)

S2 = 100 [X(ф, исх) / У(ф, исх)], (1)

где (2)

(3)

S1 – градиентная оценка для прогностических полей

S1 = 100 [Х(ф, пр) / У(ф, пр)]. (4)

Величины Х(ф, пр), У(ф, пр) рассчитываются по формулам (2), (3), в которые вместо Нисх следует подставить значения Нпр.

ERP – отношение среднего модуля ошибки прогноза к среднему модулю фактической изменчивости поля

ERP = SMER / SMА. (5)

Величина SMER рассчитывается по формуле (14), а SMA по формуле (15).

ERP1 – отношение среднего модуля прогностической изменчивости к среднему модулю фактической изменчивости

ERP1 = SMB / SMA. (6)

Величина SMB рассчитывается по формуле (16).

RPR – коэффициент корреляции между фактическим и прогностическим изменением полей

RPR = Х / У, (7)

где Х = {(Нисх – Нф – А) (Нисх – Нпр – В)}, (8)

У2 = {(Нисх – Нф – А)2исх – Нпр – В)2}. (9)

А и В рассчитываются по формулам (20) и (21) соответственно.

RP – коэффициент корреляции между фактическим и прогностическим полями

RP = X(пр, ф) / У(пр, ф), (10)

где , (11)

. (12)

RI – коэффициент корреляции между исходными и проверочными полями

RI = Х(исх, ф) / У(исх, ф), (13)

где Х(исх, ф), У(исх, ф) рассчитывается аналогично формулам (11), (12), если вместо Нпр подставить Нф.

SMER – средний модуль ошибки прогноза

SMER = (Hф – Нпр) / MN. (14)

SMA – средний модуль фактической изменчивости

SMA = (Hф – Hисх) / MN. (15)

SMB – средний модуль прогностической изменчивости

SMB = (Hпр – Hисх) / MN. (16)

SKER – среднеквадратическая ошибка прогноза

. (17)

SKA – среднеквадратическое значение фактической изменчивости

. (18)

SKB – среднеквадратическое значение прогностической изменчивости

. (19)

A – среднеарифметическое значение фактической изменчивости

А = {(Hф – Hисх)} / MN. (20)

B – среднеарифметическое значение прогностической изменчивости

В = {(Hпр – Hисх)} / MN. (21)
Прогностические поля геопотенциала сравнивались с полями объективного анализа. Характеристики качества прогнозов рассчитывались по области оценки, составляющей прямоугольник размером 3200х3000 км (3334 узла прогностической сетки) с центром в Хабаровске. Результаты расчетов приведены в табл.1.
Таблица 1

Характеристики качества прогнозов геопотенциала


Уровень, гПа

S2

S1

EPR

EPR1

RPR

RP

RI

SMER

SMA

SMB

SKER

SKA

SKB

A

B

Заблаговременность 12 ч


100

22

23

1,50

1,82

0,575

0,973

0,986

4,22

3,10

5,42

4,99

3,66

6,30

0,10

-2,25

150

25

23

1,12

1,54

0,667

0,979

0,981

3,76

3,67

5,50

4,45

4,41

6,48

0,04

-1,01

200

29

24

0,88

1,39

0,764

0,982

0,972

3,43

4,18

5,72

4,14

5,11

6,80

-0,13

-0,79

250

34

23

0,70

1,33

0,857

0,983

0,955

3,06

4,79

6,20

3,71

5,90

7,39

-0,09

-0,28

300

36

22

0,60

1,30

0,896

0,983

0,942

2,79

5,06

6,39

3,40

6,23

7,64

-0,02

-0,41

400

39

22

0,51

1,23

0,924

0,984

0,926

2,23

4,70

5,63

2,70

5,79

6,81

0,02

-0,32

500

40

23

0,53

1,22

0,924

0,982

0,921

1,92

3,92

4,65

2,30

4,83

5,66

0,02

-0,47

700

39

27

0,71

1,29

0,864

0,976

0,920

1,71

2,66

3,27

2,01

3,25

3,94

0,01

-0,81

850

44

31

0,74

1,25

0,858

0,978

0,901

1,62

2,40

2,88

1,90

2,98

3,51

0,09

-0,81

925

48

35

0,70

1,19

0,848

0,973

0,976

1,62

2,52

2,87

1,92

3,14

3,54

0,21

-0,69

1000

52

39

0,62

1,17

0,850

0,965

0,842

1,50

2,68

3,05

1,80

3,32

3,78

0,33

-0,25

Заблаговременность 24 ч


100

27

21

1,19

1,53

0,763

0,986

0,970

5,35

4,94

7,15

6,00

5,80

8,10

0,65

-3,89

150

33

22

0,67

1,25

0,855

0,988

0,951

3,64

6,03

7,32

4,30

7,16

8,43

0,48

-1,27

200

38

23

0,54

1,22

0,903

0,986

0,930

3,35

6,85

8,17

4,04

8,22

9,50

0,18

-0,45

250

45

24

0,46

1,17

0,927

0,984

0,887

3,34

8,02

9,27

4,03

9,64

10,90

0,17

0,45

300

50

23

0,40

1,14

0,950

0,985

0,844

3,12

8,71

9,78

3,69

10,49

11,54

0,17

0,55

400

55

24

0,36

1,12

0,960

0,984

0,799

2,64

8,13

8,99

3,14

9,82

10,69

0,12

0,25

500

57

26

0,36

1,12

0,962

0,981

0,784

2,31

6,88

7,63

2,75

8,32

9,11

0,06

-0,47

700

56

28

0,54

1,19

0,951

0,981

0,789

2,31

4,71

5,50

2,63

5,66

6,49

0,05

-1,61

850

60

33

0,64

1,19

0,929

0,970

0,763

2,37

4,04

4,70

2,72

4,93

5,62

0,13

-1,76

925

67

39

0,63

1,13

0,911

0,955

0,703

2,40

4,15

4,61

2,83

5,09

5,59

0,27

-1,56

1000

72

45

0,57

1,11

0,883

0,934

0,615

2,28

4,53

4,91

2,80

5,56

5,98

0,43

-0,89


Окончание табл.1



Уровень, гПа

S2

S1

EPR

EPR1

RPR

RP

RI

SMER

SMA

SMB

SKER

SKA

SKB


А

В

Заблаговременность 36 ч


100

32

21

1,08

1,44

0,826

0,989

0,950

6,20

6,76

8,80

6,84

7,88

9,83

1,33

-3,82

150

39

22

0,62

1,19

0,896

0,989

0,917

4,26

8,21

9,20

4,95

9,65

10,55

1,25

-0,77

200

45

23

0,47

1,12

0,920

0,986

0,881

3,93

9,45

10,29

4,63

11,18

11,98

0,99

0,31

250

53

25

0,41

1,08

0,923

0,983

0,825

3,98

10,97

11,68

4,72

12,97

13,76

0,93

1,44

300

58

26

0,36

1,06

0,931

0,980

0,766

3,82

11,79

12,31

4,55

13,91

14,52

0,90

1,88

400

62

27

0,33

1,04

0,937

0,978

0,714

3,26

10,77

11,17

3,88

12,72

13,22

0,62

1,35

500

64

28

0,33

1,04

0,939

0,977

0,698

2,76

9,05

9,41

3,29

10,70

11,14

0,44

0,21

700

63

31

0,49

1,11

0,925

0,975

0,717

2,74

6,19

6,84

3,16

7,30

7,98

0,15

-1,71

850

68

36

0,65

1,16

0,887

0,962

0,695

2,99

5,17

5,91

3,44

6,18

6,97

0,14

-2,21

925

73

41

0,67

1,14

0,855

0,942

0,624

3,05

5,20

5,80

3,59

6,23

6,89

0,29

-2,05

1000

80

51

0,69

1,14

0,821

0,874

0,488

6,31

8,50

6,16

6,96

9,61

7,34

-2,86

-1,31

Заблаговременность 48 ч


100

35

22

0,96

1,29

0,817

0,989

0,934

6,43

8,20

9,52

7,21

9,40

10,64

1,57

-3,83

150

43

22

0,54

1,08

0,918

0,989

0,892

4,38

9,75

10,01

5,08

11,36

11,49

1,54

-0,55

200

49

24

0,43

1,06

0,937

0,985

0,853

4,08

11,06

11,34

4,80

13,01

13,18

1,27

0,76

250

57

26

0,38

1,05

0,941

0,980

0,784

4,26

12,85

13,19

5,01

15,13

15,49

1,26

2,06

300

63

27

0,34

1,03

0,951

0,978

0,718

4,19

13,64

13,93

4,93

16,07

16,39

1,27

2,63

400

67

29

0,32

1,02

0,952

0,973

0,660

3,67

12,33

12,56

4,32

14,53

14,82

0,90

1,90

500

68

30

0,33

1,01

0,954

0,973

0,648

3,15

10,23

10,41

3,67

12,03

12,30

0,51

0,45

700

66

32

0,57

1,13

0,926

0,969

0,672

3,23

6,83

7,47

3,69

8,02

8,71

0,01

-2,11

850

70

39

0,80

1,23

0,864

0,946

0,638

3,62

5,53

6,56

4,13

6,61

7,67

-0,14

-2,99

925

75

45

0,84

1,22

0,830

0,922

0,568

3,75

5,51

6,48

4,34

6,59

7,61

-0,04

-2,97

1000

81

53

0,82

1,24

0,782

0,868

0,437

3,72

5,86

6,83

4,44

7,02

8,08

0,09

-2,26


Примечание. Общее количество осредненных сроков – 36.

3.2. Ветер

Для оценки качества прогноза ветра рассчитывались следующие характеристики [3, 4]:

– средняя абсолютная ошибка вектора ветра

; (22)

– средняя квадратическая ошибка вектора ветра

; (23)

– средняя абсолютная ошибка скорости ветра

; (24)

–средняя квадратическая ошибка скорости ветра

; (25)

– средняя арифметическая (систематическая) ошибка скорости ветра

; (26)

– средняя абсолютная ошибка направления ветра (dd);

– повторяемость ошибок скорости ветра в градациях 5, 10, 15, 20 м/с:

, (27)

где – скорость ветра в узле.

Прогностические поля ветра сравнивались с полями объективного анализа по всей области прогноза за исключением граничных точек. Величины характеристик качества прогнозов ветра приведены в таб.2.

  1   2   3   4

Похожие:

О результатах испытания методов прогнозов метеорологических полей геопотенциала, ветра, температуры воздуха и метода прогноза осадков iconО результатах испытания гидродинамического прогноза осадков на основе региональной модели прогноза метеорологических элементов заблаговременностью до 48 ч в теплый период года

О результатах испытания методов прогнозов метеорологических полей геопотенциала, ветра, температуры воздуха и метода прогноза осадков iconО результатах испытания метода и технологии прогноза температуры воздуха по полусуткам пентады для административных районов Новосибирской области
И агропромышленного комплекса (апк), заинтересованных в детализированном прогнозе погоды по территории Новосибирской области. Она...
О результатах испытания методов прогнозов метеорологических полей геопотенциала, ветра, температуры воздуха и метода прогноза осадков iconГидродинамический прогноз полей приземной температуры воздуха и обложных осадков по усовершенствованной региональной 30-уровенной модели в сигма-системе координат с шагом 75 км (автор В. М. Лосев)
Европа и Азия на основе усовершенствованной 30-уровенной неадиабатической модели в сигма-системе координат с горизонтальным разрешением...
О результатах испытания методов прогнозов метеорологических полей геопотенциала, ветра, температуры воздуха и метода прогноза осадков iconОценки ретроспективных и оперативных прогнозов средней месячной температуры воздуха и месячных сумм осадков, составленных
На материалах 24-летних независимых прогнозов за 1979-2002 гг., рассчитанных с большой заблаговременностью методом многофакторной...
О результатах испытания методов прогнозов метеорологических полей геопотенциала, ветра, температуры воздуха и метода прогноза осадков iconРезультаты сравнительной оценки прогнозов среднемесячной температуры воздуха по пунктам и регионам России и СНГ на основе гидродинамико-статистических методов гго, Гидрометцентра России и официально выпускаемых прогнозов

О результатах испытания методов прогнозов метеорологических полей геопотенциала, ветра, температуры воздуха и метода прогноза осадков iconРезультаты испытания метода прогноза осадков по полусуткам пентады для административных районов Новосибирской области в зимний период

О результатах испытания методов прогнозов метеорологических полей геопотенциала, ветра, температуры воздуха и метода прогноза осадков icon4. Абсолютные и среднеквадратические ошибки прогнозов приземной температуры воздуха по станциям Европейской территории России, рассчитанные на основе различных гидродинамических моделей циркуляции атмосферы
На рисунке использованы следующие условные обозначения гидродинамических моделей атмосферы фгбу «Гидрометцентр России» и зарубежных...
О результатах испытания методов прогнозов метеорологических полей геопотенциала, ветра, температуры воздуха и метода прогноза осадков iconО результатах производственных испытаний методов прогноза урожайности сена многолетних, однолетних и естественных трав по Омской области
Разработка метода прогноза осуществлялась путём построения физико-статистических моделей
О результатах испытания методов прогнозов метеорологических полей геопотенциала, ветра, температуры воздуха и метода прогноза осадков iconХарактеристика температуры воздуха и атмосферных осадков а также термических и осадочных аномалий в Щецине
В 1950-2009 гг. Определили величину уклонов температуры воздуха и сумм осадков от средней многолетней и тренды изменений. Кроме того...
О результатах испытания методов прогнозов метеорологических полей геопотенциала, ветра, температуры воздуха и метода прогноза осадков iconА. И. Усова, Н. И. Колпинов
О результатах испытания метода прогноза видимости в снежной мгле и метели в условиях Арктики в Северном угмс
Разместите кнопку на своём сайте:
ru.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©ru.convdocs.org 2016
обратиться к администрации
ru.convdocs.org