1. Гидрометеорологический научный центр Российской Федерации
Глобальная оперативная спектральная модель Гидрометцентра России:
основные характеристики и особенности использования в технологиях кратко- и среднесрочного прогноза
г. Москва , 8 октября г.
Розинкина И.А.
ГНЦ РФ - Гидрометцентр России, Лаборатория Среднесрочных гидродинамических прогнозов

2. План лекции Введение : Задачи глобального численного прогноза
Задачи глобального численного прогноза
1. Ознакомление с математической основой и алгоритмами глобальной спектральной модели Гидрометцентра России
2. Структура и основные компоненты программного комплекса «Спектральная модель»
3. Прогностические технологии, базирующиеся на глобальном моделировании Гидрометцентра России
4. Текущие задачи развития глобальной прогностической технологии.

3. Численное прогнозирование в Гидрометцентре России: А
Численное прогнозирование в Гидрометцентре России: А. Гидродинамический прогноз
° Моделирование общей циркуляции атмосферы:
- прогнозы погоды и условий циркуляции на 1-7 дней (моделирование ; статистическая интерпретация)
- прогнозы авиационных характеристик (интерпретация);
- прогнозы на декаду, месяц и сезон - ансамблевые реализации
- граничные условия для региональной модели
° Региональное моделирование:
- прогнозы погоды на 0-2 дня;
- гидрологические прогнозы паводков (сопряженная технология);
- прогнозы районов опасных конвективных явлений
(физико-с татистическая интерпретация)
° Мезомасштабное моделирование ( в развитии):
- прогнозы погоды на 0-2 дня;
- гидрологические прогнозы паводков;
- прогнозы опасных явлений
(частично - физико-статистическая интерпретация)

4. Области интегрирования оперативных моделей ГМЦ РФ
Области интегрирования оперативных моделей ГМЦ РФ
Глобальная спектральная модель ( T85L31 (~ 1,25x1,25),
в опытной эксплуатации Т169L31 (~ 1,25x1,25)
в опытной эксплуатации – Глобальная полулагранжева модель, шаг 70х70 км
Региональная модель - ЕВРОПА (30 сигма-уровней, сетка 75 х 75 км)
Региональная модель – Сибирь и ДВ (30 сигма-уровней, сетка 75 х 75 км)
Мезомасштабная модель (15 Z-уровней, сетка 10х 10 km)

5. Системы интерпретации
Единая автоматизированная технология выпуска гидродинамических прогнозов Гидрометцентра России
Система усвоения данных и объективного анализа
Глобальная модель атмосферы
Региональная модель атмосферы
Мезомасштабные
модели
Системы интерпретации
Зарубежные данные

6. К вопросу о степени предсказуемости опасных явлений -
Что именно прогнозируется?–
Состояние атмосферы в фиксированный (?) момент времени – (???)
Не состояние, а процесс конкретного масштаба
Тип циркуляции
неск. недель
Положение крупномасштабных барических образований средней тропосферы – до сут
Положение барических структур у поверхности земли 3-5 сут
Термо-влажностная структура внутри барических систем (положение атмосферных фронтов и осадков)-
2-3 суток
Внутримассовые процессы мезо-масштаба – не более 1-2 сут,
при соответствующем разрешении модели атмосферы Н
Период фактической предсказуемости зависит от пространственно- временного масштаба явления

7. Пространственно- временные масштабы движений и классов моделей
Планетарные волны
Время, сек
1 год
Циклоны и антициклоны
Глобальные модели
x = км,
Т= 7-10 дней
1 неделя
Мезо-процессы
1день
Конвекция
1 час
Мезомасштабные модели
x = km
T= часа
1 мин
Атмосферная турбулентность
Мезомасштабные модели- К
x = 2.8 km
T = 18 h

8. Hochreichende Feuchtkonvektion
2.8 km
Schematisches Modell (‘Raymer Hailstorm’)
example of a severe convection event in a mature stage
downdrafts with heavy precipitation of rain and hail
gust front, which induces new convection
is LMK with dx=2.8 km able to resolve it?
obviously, hard at the resolution limit
complete resolution impossible
but: give the model atmosphere an impression of convective activities
Warum explizite Konvektion?
- keine Nachteile durch Konvektionsparametrisierung
- Lebenszyklus, Transport, Induktion durch gust fronts, ...
- bessere Wolkenphysik
aus: R. A. Houze, Jr.: Cloud Dynamics
International Geophysics Series Vol. 53

9. Эволюция доверие прогнозистов численному прогнозу
Эволюция доверие прогнозистов численному прогнозу

10. Математическое моделирование атмосферной циркуляции
формулирование математической модели задачи (системы уравнений+ начальные и граничные условия);
- формулирование алгоритма решения;
- программная реализация алгоритмов решения уравнений и вычисления зависимых от переменных величин.
Фактически:
модель атмосферы - программный комплекс,
обеспечивающий предвычисления метеорологических полей в последовательные моменты времени на основе интегрирования системы уравнений гидротермодинамики атмосферы
с использованием информации о начальных значениях метеорологических величин в толще атмосферы
и на подстилающей поверхности.

11. Система основных уравнений гидротермодинамики для идеальной атмосферы в относительной системе координат, связанной с вращающейся Землей движения – крупномасштабные, гравитационные колебания, акустические

12. Силы турбулентной вязкости
Правила осреднения
Рейнольдса

13. Система основных уравнений гидротермодинамики для идеальной атмосферы для крупномасштабных движений

14. Начальные и граничные условия:
Число функций для t=0
Должно быть равно числу производных по времени
Число граничных условий
должно быть равно
порядку производных от каждой переменной по каждой координате

15. Процессы, включенные в модель атмосферы
Процессы переноса
Давление
Газовые примеси(О3, СО2 и др.)
Влажность
облачность
Ветер
Температура
Образование осадков, испарение капель
Конвекция
Диффузия
Радиация
30 сек. Что представляет собой модель атмосферы
Т у р б у л е н т н о с т ь
Поток импульса
Поток водяного пара, испарение
Поток явного тепла
Температура суши
Рельеф, шероховатость
снег
Влажность почвы
Температура океана

16. Спектральные методы
Представление поля любой зависимой переменной в физическом пространстве с помощью конечных рядов по гладким ортогональным периодическим функциям
Система прогностических уравнений сводится
к системе дифференциальных уравнений для коэффициентов разложения, зависящих только от времени,
т.е. –
Прогностические уравнения преобразуются в обыкновенные дифференциальные уравнения (прогностистические переменные становятся функциями только времени и географического положения)
Для избежания разрывов на полюсах – решение ищется для дивергенции и вихря скорости
Преимущества спектральной формы уравнения вихря:
-Отображения на сфере не нужно (нет трудностей с построением решений на картографических проекциях –
у полюсов и экватора)
-Может быть получено точное решение для линейной части спектральных уравнений.
Орзаг, Элиассен: «метод преобразования»
Нелинейные члены, описывающие адвекцию, вычисляются в точках физического пространства,
найденные значения в последующем разлагаются в ряды Фурье
Спектральные модели, основанные на полных уравнениях, с применением метода преобразования для бароклинной атмосферы, были разработаны Махенауэром, Расмуссентм, Хоскинсоном, Симмонсоном

17. Спектральная модель Гидрометцентра России
Искомые переменные (вычисляются на каждом временном шаге):
u = (u, v),
дивергенция,
вихрь скорости ветра,
температура воздуха T,
отношение смеси влажного воздуха q,
приземное давление Ps,
температура подстилающей поверхности,
увлажненность верхнего слоя почвы ,
толщина снежного покрова .
суммы выпавших осадков (конвективных и крупномасштабных),
компоненты теплового баланса подстилающей поверхности,
компоненты радиационного баланса подстилающей поверхности,
напряжение приземного трения,
притоки радиационного тепла к слоям атмосферы.
Независимые переменные:
время t и координаты ( , , σ ) в сферической системе отсчета.

18. Основные ограничения технологий прогноза погоды, включая опасные явления:
недостаточно высокое пространственное разрешение и несовершенство используемых для расчетов моделей из-за недостатка вычислительных ресурсов и ограниченности ресурсов специалистов;
неполнота и неточность исходной информации о состоянии атмосферы и подстилающей поверхности;
гидродинамические модели прогнозируют характеристики атмосферы не точечные, а осредненные по ячейкам координатной сетки;
пространственно-временная дискретизация и сглаживание сказываются на способности моделей воспроизводить экстремальные характеристики и резкие изменения погоды, представляющие наибольший интерес для потребителей прогнозов
Для задач прогноза экстремальных явлений эти ограничения особенно существенны

19. Спектральная модель Гидрометцентра России Схема шага по времени алгоритма интегрирования уравнений модели атмосферы
Обнуление спектральных коэффициентов St
Расчет неадиабатических тенденций, связанных с конвекцией и конденсациейGt-1
Временная фильтрация 2
Gt-1
Запись архивных файлов
Временная фильтрация 1 Gt
Расчет остальных неадиабатических тенденций
Расчет адиабатических тенденций
Переход из сеточного пространства в спектральное
GtSt
Полунеявная часть временного шага
StSt+1
Горизонтальная диффузия
St+1
Переход из спектрального пространства в сеточное
St+1Gt+1

20. 2. Структура программного комплекса “Спектральная модель” в рамках параллельных сеансов АСООИ (крупными овалами показаны базы данных, более мелкими - наборы данных, прямоугольниками - исполняемые модули)

21. Оперативный глобальный численный прогноз
Близкая (сопоставимая) успешность над различными регионам
Жесткая технологичность
Ориентировка на передачи базовой продукции по ГСТ (выполнение стандартов и требований оперативности)
Развитие альтернативных форм распространения и визуализации экспериментальной продукции

22. Временные рамки счета задач численных анализов и прогнозов погоды в Гидрометцентре России

23. Структура ГСТ
ГСТ состоит из совмещенной сети центров обмена поточечного и многоточечного
Опросов с телекоммуникационными центрами
Сообщения (?) ГСТ состоят из комбинаций наземных и спутниковых каналов связи.
Circuits распространения данных, приема данных, и обе возможности.
The Global Telecommunication System (GTS) consists of an integrated network of point-to-point circuits, and multi-point circuits which interconnect meteorological telecommunication centres. The circuits of the GTS are composed of a combination of terrestrial and satellite telecommunication links. They comprise point-to-point circuits, point-to-multi-point circuits for data distribution, multi-point-to-point circuits for data collection, as well as two-way multi-point circuits. Figure 1 shows the structure of the the GTS.
Метеорологические телекоммуникационные центры отвечают за получение данных
Согласно ГСТ – протоколам(?). ГСТ организовано на основе 3-х ступенчатой иерархии.
3 уровня
Главная сеть телекоммуникаций
Региональная сеть
Национальные сети
Meteorological Telecommunication Centres are responsible for receiving data and relaying it selectively on GTS circuits. The GTS is organized on a three level basis, namely:
(a)   The Main Telecommunication Network (MTN);
(b)   The Regional Meteorological Telecommunication Networks (RMTNs);
(c)   The National Meteorological Telecommunication Networks (NMTNs);
2. The Main Telecommunication Network is the core network of the GTS. It links together three World Meteorological Centres and 15 Regional Telecommunication Hubs. These are:
(a)   WMCs:   Melbourne, Moscow and Washington;
Главная сеть – опорная сеть ГСТ. Она состоит –
Всемирные метеорологические центры – Москва, Мельбурн, Вашингтон
Региональные центры –
 Algiers, Beijing, Bracknell, Brasilia, Buenos Aires, Cairo, Dakar, Jeddah, Nairobi, New Delhi, Offenbach, Toulouse, Prague, Sofia and Tokyo.
(b)   RTHs:   Algiers, Beijing, Bracknell, Brasilia, Buenos Aires, Cairo, Dakar, Jeddah, Nairobi, New Delhi, Offenbach, Toulouse, Prague, Sofia and Tokyo.
The Main Telecommunication Network (MTN) has the function of providing an efficient and reliable communication service between its centres, in order to ensure the rapid and reliable global and interregional exchange of observational data, processed information and other data required by Members.
Главная т-к сеть имеет функции обеспечения эффеккитной операвтивной связи между этими центрами для быстрого обмена данными наблюдений и результатами прогнозов(?) и другими данными между членами ВМО
- Региональная сеть состоит из взаимосвязанных центров, с дополнительными возможностями радиокоммуникаций. Функции – сбор данных наблюденийи избирательное распределение наборов метеорологической информации. Рег. Центры играют роль интерфейса между Главной сетью и региональной
Существует 6 региональных телекоммуникационных систем
Africa, Asia, South America, North America, Central America & the Caribbean, South-West Pacific and Europe
3. The Regional Meteorological Telecommunication Networks consist of an integrated network of circuits interconnecting meteorological centres, which are complemented by radio broadcasts where necessary. The Regional Meteorological Telecommunication Networks are to ensure the collection of observational data and the regional selective distribution of meteorological and other related information to Members. The RTHs on the MTN perform an interface function between the Regional Meteorological Telecommunication Networks and the MTN. There are six Regional Meteorological Telecommunication Networks:
4. The National Meteorological Telecommunication Networks enable the National Meteorological Centres to collect observational data and to receive and distribute meteorological information on a national level.
Национальная сеть обеспечивается Национальными центрами для сбора данных наблюдений и распределения информации на национальном уровне
5. Спутниковая система сбора и распространения данных включена в ГСТ как важный элемент глобального, регионального и национального уровней ГСТ. Системы оперативнрго сбора информации геостациоарными и полярноорбитальными метерологическими спутниками, включая ARGOS
Международное распределение - с использованием метеорологических спутников, а также – спутников связи
Международные системы распределения данных, осуществляемые через метеорологические спутники, типа Метеорологического Распределения Данных (MDD) METEOSAT, или через телекоммуникационные спутники, типа RETIM или ФАКСА-E через EUTELSAT эффективно дополняют кругообороты глобальной системы телекоммуникаций от пункта-к-пункту
Некоторые страны, как Аргентина, Канада, Китай, Франция, Индия, Индонезия, Мексика, Саудовская Аравия, Таиланд и США, осуществили многоточечные телекоммуникационные системы на основе спутника для их национальных Метеорологических Телекоммуникационных Сетей
5. Satellite-based data collection and/or data distribution systems are integrated in the GTS as an essential element of the global, regional and national levels of the GTS. Data collection systems operated via geostationary or near-polar orbiting meteorological/environmental satellites, including ARGOS, are widely used for the collection of observational data from Data Collection Platforms. Marine data are also collected through the International Maritime Mobile Service and through INMARSAT. International data distribution systems operated either via meteorological satellites such as the Meteorological Data Distribution (MDD) of METEOSAT, or via telecommunication satellites, such as RETIM or FAX-E via EUTELSAT are efficiently complementing the point-to-point GTS circuits. Several Countries, including Argentina, Canada, China, France, India, Indonesia, Mexico, Saudi Arabia, Thailand and the USA, have implemented satellite-based multi-point telecommunication systems for their national Meteorological Telecommunication Networks.

24. Региональная телекоммуникационная сеть Азиатского региона

25. Roshydromet Telecommunication Network

26. 3. Прогностические технологии Гидрометцентра России, базирующиеся на
Гидрометцентра России, базирующиеся на
глобальном численном моделировании:
Прогнозирование крупномасштабных процессов на сроки 1-7 дней и элементов погоды до 3-х суток:
Система усвоения данных
 Системы ансамблевого кратко-, средне-, долгосрочного прогнозирования
 Система диагноза и прогноза деятельного слоя океана
Системы расчетов информации для авиационных прогнозов (высота тропопаузы, характеристики слоя конвекции, характеристики струйных течений
 Граничные условия для региональных и мезомасштабных моделей
 Численный прогноз ветрового волнения
 Вычисление комплексных диагностических показателей (показатели бароклинности, фронтальный параметр)

27. 3. Прогностические технологии Гидрометцентра России, базирующиеся на
Гидрометцентра России, базирующиеся на
глобальном численном моделировании:
Прогнозирование крупномасштабных процессов на сроки 1-7 дней и элементов погоды до 3-х суток:
1-3 дня
4-7 дней
синоптическая интерпретация
MOS- интерпретация -

28. Виды продукции глобальной модели атмосферы Гидрометцентра России, передаваемые по ГСT и через FTP в прогностические центры России гг
год
На сетке 2.5х2.5 град, GRIB
на сетке 1.25х1.25 град, GRIB
По пунктам (тексты)
2002
Стандарт:
Давление на уровне моря, высоты изобарических поверхностей, температура, влажность, скорость ветра на стандартных изобарических поверхностях (GRIB, цифровое факсимиле)
нет
2003
Стандарт (cм. 2002), помимо:
● балл общей, средней, нижней облачности
● осадки
2004
● приземная температура
● Балл общей, средней, нижней облачности
● осадки
● Приземная температура
2005
● осадки ●фаза осадков (снег/ дождь)
● фаза осадков (снег/ дождь)
● Приземная температура воздуха в 00, 06, 12, 18 UTC
● Суммы осадков за ночь и день, включая их продолжительность и фазу (снег/дождь)
2006
● осадки, ● фаза осадков (снег/ дождь), ● приземная температура
● балл общей, средней, нижней облачности,● приземная температура
Стандарт, помимо:
● осадки + приводный ветер
● Суммы осадков за ночь и день, включая их продолжительность и фазу (снег/дождь)

29. Продукция глобального численного прогноза: Прогнозирование крупномасштабной облачности, включая ее высоту
Крупномасштабное моделирование облачности (включая ее высоту) и осадков позволяет получить важную информацию для принятия решений в случаях высокой пожароопасности, особенно - в районах с редкой сетью наземных наблюдений
облачность
Осадки

30. Подукция глобальной модели: Прогнозы температурных профилей внутри атмосферного пограничного слоя и температуры на 2м. Изучение условий сверох-устойчивой стратификации – зимние инверсии в Сибири км 3 2 1
° С

31. Повышение качества численных глобальных прогнозов погоды Гидрометцентра России : (Н500, S1, )
CRAY – Y-MP
T85L31 h
T40L31 h h
После увеличения пространственного разрешения модели должны быть выполнены большие объемы работ по доплнительной «настройке», связанные с изменением алгоритмов физических параметризаций и изменеия подробрости условий на подстилающей поверхности.
В результате качество меняется не скачком, а имеет место тренд, который постепенно «выходит» на насыщающий уровень h
Effect of spatial resolution, improved
parameterization schemes, initial conditions, land properties

33. Текущие задачи развития глобальной прогностической технологии
● ● ● Повышение пространственного разрешения:
- подготовка для оперативного внедрения новой версии T169L31,
- развитие техники параллельных вычислений для исследовательских версий T169L32, T339L31, T679L31
● Повышение успешности и надежности прогнозов метеополей :
- развитие схем параметризаций
уточнение начальных данных и условий на подстилающей поверхности
Мониторинг качества
● ● Моделирование элементов погоды:
- развтие алгоритмов «диагностических» расчетов,
- авторские и оперативные испытания «прямых» модельных расчетов
- развитие технологий для пользователей
● ● ● ● Развитие системы ансамблевого прогноза на 1-14 суток:
- развитие алгоритмов возмущения начальных данных,
- развитие технологии квазиоперативного счета и систем обработки и верификации результатов

34. Развитие версий глобальной спектральной модели Гидрометцентра России
Развитие версий глобальной спектральной модели Гидрометцентра России
Год
текущей разработ-ки
Типичное разрешение процессов, представление
Московской области в модели
Количество обрабатываемых
ячеек в толще атмосферы
Время счета прогноза на
1 сутки (полный цикл обработки)
Кол-во процессоров
2004
150х150 км ~
25 мин
4 (6 Gfl)
75х 75 км ~
8 мин 12
(150 Gfl)
2009
2010
40х40 км ~
15 мин 32
T85L31
T169L31
T339L31

35. Эффект повышения пространственного разрешения: пример прогноза осадков
Более аккуратное воспоризведение картины осадков над горными областями
T85L31
T169L31
T85L31
T169L31

36. Сравнение рельефа (м) для T85L31 и T169L31
Т169
Т85

37. Прогнозы приземной температуры на 24 часа на 13 декабря 2007 г
Прогнозы приземной температуры на 24 часа на 13 декабря 2007 г. по T85L31 (слева), T169L31(справа внизу), анализ (справа наверху) ОА
T85L31
T169L31

38. Примеры осредненных оценок общей оправдываемости прогнозов до 48 часов за 5-14 декабря 2007 г. по пунктам Верхоянск, Оймякон, Якутск

39. Примеры осредненных оценок общей оправдываемости прогнозов до 72 часов за 5-14 декабря 2007 г. до 72 часов по пунктам Европейской части России
Волгоград, Сыктывкар, Самара, Новгород, Ростов-на-Дону, Москва, Санкт-Петербург
Зеленые столбцы – T85L31,красные - T169L31, остальные цвета – зарубежные центры

40. Ограничения успешности прогнозов, связанных с пространственным разрешением – Снижение оправдываемости (%) прогнозов приземной температуры для прибрежных районов (разница по сравнению с удаленными от побережий)
Слайд говорит о том, что «сырой» прогноз по T85
приземной температуры неспособен адекватно воспроизводить т-ру для
береговых пунктов (разница в оценках до 15%)
Включение специальных корректирующих процедур, учитывающих рельеф,
позволяют достичь
существенного улучшения прогнозов

41. Примеры прогнозов модуля V 10 м по T169L31 (справа) и T85L31

42. Продукция глобального численного прогноза: Прогнозирование крупномасштабной облачности, включая ее высоту
Крупномасштабное моделирование облачности (включая ее высоту) и осадков позволяет получить важную информацию для принятия решений в случаях высокой пожароопасности, особенно - в районах с редкой сетью наземных наблюдений
облачность
Осадки

43. Сравнительный анализ качества прогнозов по T169L31

44. Повышение успешности и надежности прогнозов метеополей : развитие схем параметризаций уточнение начальных данных и условий на подстилающей поверхности
«Гибкие» архивы свойств подстилающей поверхности
Усовершенствование блока переноса радиации.
Усовершенствование блока взаимодействия с подстилающей поверхностью суши

45. Развитие системы ансамблевых прогнозов на сроки 1-10 суток

46. Работа системы ансамблевого прогноза

47. Гидрометеорологический научный центр
Российской Федерации
Спасибо за внимание!