Количественный прогноз осадков с ассимиляцией радарных измерений в модели HARMONIE

Авторы: Иванов С. В., Рубан И. Г., Паламарчук Ю. О.

Год: 2017

Выпуск: 22

Страницы: 14-20

Аннотация

Представлено дальнейшее развитие системы ассимиляции данных в оперативной численной прогностической конвективно-разрешающей модели HARMONIE за счет включения в нее радарных измерений. Основное внимание уделено, во-первых, общему вкладу ассимиляции радарных измерений в количественный прогноз осадков; во-вторых, сравнению результатов численных экспериментов с использованием различных методов предварительной обработки радиоэха в системе отслеживания измерений. Рассмотрены два способа препроцессинга. Для сокращения объема входных данных применены методы “простого прореживания” и “супернаблюдения”. Выполнено сравнение тестовых численных экспериментов с контрольным, в котором радарные измерения не включены в модуль ассимиляции данных. Результаты показали, что использование отражательных характеристик атмосферы на этапе формирования начальных условий модели позволяет повысить точность воспроизведения микрофизических процессов в атмосфере за счет коррекции величины содержания влаги в нижней тропосфере. В наиболее интенсивных очагах осадков тестовые эксперименты дали оценки на 10 мм/12 часов выше в сравнении с контрольными расчетами. Вертикальные профили содержания влаги в атмосфере показали, что основное увеличение расчетных значений имеет место в слое между 850 и 600 hPa. В очаге осадков такое увеличение интенсивности примерно соответствует значению 5-7 мм / час. Коррекция влагосодержания в средней тропосфере позволила увеличить количественные оценки осадков на поверхности и приблизить их к значениям ретроспективного анализа. Однако, результаты численных расчетов чувствительны к выбору метода препроцессинга и внутренних параметров. Оптимизацию такого выбора с учетом разрешения модельной сетки и пространственных особенностей атмосферного потока предполагается выполнить на следующем этапе исследований.

Теги: асиміляція даних; ассимиляция данных; метеорадар; модель атмосфери Harmonie; модель атмосферы Harmonie; опади; осадки

Список литературы

  1. Kalnay E. Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability. United Kingdom: Cambridge University Press, 2003. 341 p.
  2. Lorenc A. C. Analysis methods for numerical weather prediction. Quart. J. R. Meteorol. Soc., 1986, no. 112, pp. 1177–1194.
  3. Ivanov S., Palamarchuk J. Fine-scale precipitation structure of a cold front and the problem of the representativeness error. Advances in Geosciences, 2007, no. 10, pp. 3–8.
  4. Liu Z. Q. Rabier F. The potential of high-density observations for numerical weather prediction: a study with simu-lated observations. Quart. J. R. Meteorol. Soc., 2003. no. 129, pp. 3013–3035.
  5. Desroziers G., Ivanov S. Diagnosis and adaptive tuning of information error parameters in a variational assimilation. Quart. J. R. Meteorol. Soc., 2001, no. 127, pp. 1433–1452.
  6. Berger H., Forsythe M., Eyre J., Healy S. Proceedings of the seventh international winds workshop. Helsinki, Finland, EUM, 2004, p. 42, pp. 119–126. www.eumetsat.int/ Home/Main/Publications/
  7. Seko H., Kawabata T., Tsuyuki T., Nakamura H., Koizumi K. Impacts of GPS-derived water vapor and radial wind measured by Doppler radar on numerical prediction of precipitation. J. Meteorol. Soc. Jpn., 2004, no. 82, pp. 473–489.
  8. Salonen K., Jarvinen H., Haase G., Niemela S., Eresmaa R. Doppler radar radial winds in HIRLAM. Part II: Optimizing the super-observation processing. Tellus, 2009, vol. 61 (2), pp. 288–295.
  9. Bengtsson L., Andrae U., Aspelien T., Batrak Yu., Calvo J., de Rooy W., Gleeson E., Hansen-Sass B., Homleid M., Hortal M., Ivarsson K.-I., Lenderink G., Niemelä S., Nielsen K.P., Onvlee J., Rontu L., Samuelsson P., Muñoz D. S., Subias A., Tijm S., Toll V., Yang X., Køltzow M. O. The HARMONIE-AROME model configuration in the ALADIN-HIRLAM NWP system. Mon. Wea. Rev., 2017, no. 145, pp. 1919-1935.
  10. Seity Y., Brousseau P., Malardel S., Hello G., Bénard P., Bouttier F., Lac C., Masson V. The AROME-France Convective-Scale Operational Model. Mon. Wea. Rev., 2011, no. 139, pp. 976–999.
Скачать полный текст (PDF)