Глобальный прогноз полей метеорологических элементов на стандартных изобарических поверхностях свободной атмосферы, поля давления на уровне моря заблаговременностью 1-10 суток, приземных полей температуры воздуха и ветра на сроки до 120 ч и полей осадков на сроки до 72 ч на основе модели ПЛАВ–2008


Сведения о модели

В Гидрометцентре России совместно с ИВМ РАН была разработана глобальная полулагранжевая конечно-разностная модель среднесрочного прогноза погоды ПЛАВ [1, 2]. Прогноз полей метеорологических элементов осуществляется с помощью численного решения уравнений гидротермодинамики в вертикальной сигма-системе координат на сфере.

В блоке решения уравнений динамики атмосферы, как и в подавляющем большинстве глобальных моделей численного прогноза погоды, применяется полулагранжево представление адвекции и двухслойная полунеявная схема интегрирования по времени. За счет этого шаг интегрирования по времени в модели может быть увеличен в 3-5 раз по сравнению с классическим эйлеровым подходом к описанию адвекции, таким образом, существенно сокращается время расчета прогноза. Оригинальными особенностями блока решения уравнений динамики атмосферы модели ПЛАВ являются применение конечных разностей четвертого порядка на несмещенной сетке для аппроксимации неадвективных слагаемых уравнений и использование вертикальной компоненты абсолютного вихря и дивергенции в качестве прогностических переменных конечно-разностной модели.

В модель включены параметризации процессов подсеточного масштаба (коротко- и длинноволновая радиация, глубокая и мелкая конвекция, планетарный пограничный слой, торможение гравитационных волн, тепло- и влагообмен с подстилающей поверхностью с учетом растительности), разработанные Метео-Франс и европейским консорциумом LACE (www.rclace.eu) для оперативной региональной модели ALADIN.

Оперативная версия модели имеет горизонтальное разрешение 0,72° по широте, по долготе - 0,9° и 28 неравномерно расположенных уровней по вертикали.

В качестве начальных данных модель ПЛАВ-2008 использует поля оперативного объективного анализа на стандартных изобарических поверхностях с горизонтальным разрешением 1,25 градуса по долготе и широте, а также объективные анализы на модельной сетке: поля температуры и относительной влажности на уровне 2 м, температуры и влагосодержания поверхностного и глубинного слоев почвы, разработанные в Лаборатории перспективных численных методов в моделях атмосферы ГУ «Гидрометцентр России», поля температуры поверхности океана и высоты снежного покрова, разработанные А.Н. Багровым.

Авторами впервые в России реализована технология усвоения почвенных переменных и вариационный алгоритм усвоения данных наблюдений о приземной температуре [5].

Программный комплекс модели был распараллелен на основе сочетания технологий MPI и OpenMP, достигнута масштабируемость кода на 512 процессорах [6].

Оперативная версия модели ПЛАВ реализована на вычислителе SGI Altix 4700, установленном в ГВЦ Росгидромета. Экспериментальная версия модели с горизонтальным разрешением над Россией порядка 37 км и 50 уровнями по вертикали показывает параллельное ускорение около 24 на 48 вычислительных ядрах, при этом на 36 ядрах время расчета прогноза на 24 часа составляет 20 мин.


Методика испытаний

Оперативные испытания прогнозов полей метеорологических величин в свободной атмосфере и приземного давления с заблаговременностью до 10 суток проводились в период с 1 апреля 2008 г. по 31 марта 2009 г. для времени начала счета в 00 ч и 12 ч ВСВ.

Оценивались прогнозы полей по сетке точек объективного анализа Гидрометцентра России (ОА) 2,5° x 2,5° широтно-долготной сетки. Рассчитывались стандартные ежедневные ошибки прогнозов полей давления на уровне моря, высот стандартных изобарических поверхностей (850, 500, 250 гПа), температуры воздуха на стандартных изобарических поверхностях, ветра (зональная и меридиональная составляющая) на тех же стандартных изобарических уровнях.

Прогнозы оценивались по четырем основным регионам Европа (35-70°с.ш., 0-50°в.д.), Азия (40-75°с.ш., 50-135°в.д.), внетропической части (20-90°) Северного и Южного полушария на основе расчетов средних систематических, абсолютных, среднеквадратических и относительных ошибок, коэффициентов корреляции тенденции и коэффициентов корреляции аномалий, градиентной ошибки. При оценке успешности прогнозов ветра рассчитывались средняя, абсолютная и среднеквадратическая ошибки для векторной разности прогностического и фактического ветра.

В период испытаний проводилось сравнение успешности прогнозов приземной температуры и ветра по данной модели с успешностью прогнозов по региональной модели, глобальной спектральной модели Т85L31, а также с прогнозами по моделям зарубежных центров (UKMO, NCEP, ECMWF, DWD).


Результаты испытаний

Результаты оперативных испытаний модели ПЛАВ-2008 в сравнении с моделью Т85L31 с учетом расчетов статистической значимости показали лучшие показатели успешности прогнозов всех высотных полей метеорологических величин (геопотенциала, температуры воздуха на уровне 850 гПа, ветра на уровне 250 гПа и др.) и давления на уровне моря.
















Сравнение с глобальными прогнозами зарубежных ведущих центров показало, что они имеют более высокую успешность, однако модель ПЛАВ-2008 уступает в успешности меньше, чем Т85L31.



















Характеристики успешности прогнозов по модели ПЛАВ- 2008 свидетельствуют о преимуществе модели ПЛАВ-2008 практически по всем территориям и заблаговременностям прогнозов как при исходном сроке прогнозов 00 ч ВСВ, так и при 12 ч ВСВ. Исключением является ветер над южным полушарием в холодный период года на уровне 250 гПа при заблаговременности прогнозов 192, 216 и 240 ч гПа, также геопотенциал H500 над территорией Азии и Южного полушария в холодный период при заблаговременности прогнозов 216 и 240 ч.


Дополнительный анализ

Выполненный сверх программы испытаний анализ успешности прогнозов приземных прогностических полей температуры воздуха и ветра показал, что модель ПЛАВ-2008 в настоящее время имеет преимущество в успешности прогнозов температуры воздуха и ветра на большинстве рассматриваемых территорий и при большинстве заблаговременностей прогнозов. Успешность прогнозов факта выпадения осадков по сравниваемым моделям для холодного периода близки, а для теплого по комплексным критериям (общей оправдываемости и критерию Багрова) имеет выигрыш T85L31. При этом у двух моделей проявляются ошибки разного характера (модель ПЛАВ-2008 дает несколько больше «ложных тревог», модель Т85L31 – больше «пропусков цели»).

Экспериментальные расчеты ансамблевого прогноза приземной температуры воздуха показали, что ансамблевый прогноз имеет существенно меньшие погрешности (на 0,3-1,0°С) в сравнении с каждой сравниваемой глобальной моделью, что свидетельствует о перспективности создания многомодельного глобального прогноза на основе отечественных моделей общей циркуляции атмосферы.


Рекомендации о внедрении

Центральная методическая комиссия по гидрометеорологическим прогнозам в решении от 27 октября 2009 г. рекомендовала ГУ «Гидрометцентр России»:
- внедрить модель ПЛАВ-2008 в оперативную технологию среднесрочного глобального прогноза высотных и приземных полей метеорологических величин взамен модели ПЛАВ-2005;
- организовать выпуск глобального численного прогноза полей геопотенциала в свободной атмосфере и давления на уровне моря на 1-10 суток, основанного на оперативном объективном анализе и модели ПЛАВ-2008, в качестве основного метода;
- организовать распространение продукции модели ПЛАВ-2008 по ГСТ в полном объеме, включая приземную температуру воздуха и ветер на сроки до 120 часов и осадки на сроки до 72 часов;
- cохранить модель T85L31 в оперативной технологии и передавать ее прогностическую продукцию потребителям в полном объеме;
- продолжить работу по развитию спектральной и конечно-разностной глобальных моделей общей циркуляции атмосферы (коллективы авторов моделей T169L31/T339l31 и ПЛАВ-2008) для реализации ансамблевого прогноза полей геопотенциала и давления на уровне моря на сроки до 10 суток и элементов погоды – на сроки до 120 часов.


Литература

1. Толстых М.А. Полулагранжева модель атмосферы с высоким разрешением для численного прогноза погоды// Метеорология и гидрология. 2001. № 4. С. 5-16.
2. Tolstykh M. Vorticity-divergence semi-Lagrangian shallow-water model on the sphere based on compact finite differences // J. Comput. Phys. 2002. V. 179. P. 180-200.
3. Noilhan J. and Planton S. A simple parameterization of land surface processes for meteorological models // Mon. Wea. Rev. 1989, Vol 117, P. 536–549.
4. Boone A. , Masson V. , Meyers T., Noilhan J. The Influence of the Inclusion of Soil Freezing on Simulations by a Soil–Vegetation–Atmosphere Transfer Scheme //J. of Applied Meteorology. 2000. V.39. P. 1544–1569.
5. Богословский Н.Н., Шляева А.В., Толстых М.А.. Усвоение почвенных и приземных переменных в глобальной полулагранжевой модели прогноза погоды// Вычислительные технологии, Т.13, спец. выпуск , 2008 г., стр. 111-116.
6. Володин Е.М., Толстых М.А. Параллельные вычисления в задачах моделирования климата и прогноза погоды // Вычислительные методы и программирование. 2007. Т. 8. С. 113-122.
7. Толстых М.А., Богословский Н.Н., Шляева А.В., Юрова А.Ю. Полулагранжева модель атмосферы ПЛАВ /Гидрометцентр России 80 лет. М: Триада, 2010, с. 193-216.


Авторы
М.А. Толстых, А.В. Шляева, Н.Н. Богословский, Р.Ю. Фадеев


Контакты
Толстых Михаил Андреевич
tolstykh@inm.ras.ru, tolstykh@mecom.ru


© Методический кабинет Гидрометцентра России