Совершенствование мезомасштабного численного прогнозирования погоды WRF-ARW в Республике Беларусь путем ассимиляции радиолокационных данных о ветре и отражаемости

  • Полина Олеговна Зайко Республиканский центр по гидрометеорологии, контролю радиоактивного загрязнения и мониторингу окружающей среды, пр. Независимости, 110, 220114, г. Минск, Беларусь https://orcid.org/0000-0003-0197-247X
  • Александр Николаевич Красовский Национальный научно-исследовательский центр мониторинга озоносферы БГУ, ул. Курчатова, 7, 220045, г. Минск, Беларусь
  • Сергей Константинович Бородко Национальный научно-исследовательский центр мониторинга озоносферы БГУ, ул. Курчатова, 7, 220045, г. Минск, Беларусь
DOI: https://doi.org/10.33581/2521-6740-2020-2-3-13

Аннотация

Анализируются прогнозы опасных явлений погоды, выполненные с помощью численной мезомасштабной модели WRF с адаптированной системой ассимиляции данных радиолокационной отражаемости и радиальной скорости c сети белорусских доплеровских метеорологических локаторов Белгидромета (2019). Описываются способы контроля качества радиоэха на основе характеристик двойной поляризации локаторов и метод трехмерной вариационной ассимиляции (3D-VAR), применяемый в целях уточнения исходного поля модели WRF. Приводятся результаты анализа ряда смоделированных случаев осадков и сильного ветра для различных типов циркуляции на территории Беларуси с ассимиляцией радиолокационных данных и без нее. Выполнена статистическая и объектно ориентированная оценка этих прогнозов. Результаты комплексного анализа спрогнозированных случаев с ассимиляцией радарной информации демонстрируют уменьшение ошибки прогноза приземного ветра на высоте 10 м от поверхности земли на 1,34 м/с на ранних часах прогноза (+6 ч), а также улучшение прогнозаместоположения, ориентации областей выпадения осадков и облачных структур, сокращение количества ложных тревог. Представлено предварительное заключение о возможности использования результатов прогнозов в системах наукастинга (сверхкраткосрочный прогноз).

Биографии авторов

Полина Олеговна Зайко, Республиканский центр по гидрометеорологии, контролю радиоактивного загрязнения и мониторингу окружающей среды, пр. Независимости, 110, 220114, г. Минск, Беларусь

инженер-программист отдела численного моделирования прогнозов.

Александр Николаевич Красовский, Национальный научно-исследовательский центр мониторинга озоносферы БГУ, ул. Курчатова, 7, 220045, г. Минск, Беларусь

кандидат физико-математических наук; научный сотрудник.

Сергей Константинович Бородко, Национальный научно-исследовательский центр мониторинга озоносферы БГУ, ул. Курчатова, 7, 220045, г. Минск, Беларусь

научный сотрудник.

Литература

  1. Gustafsson N, Janjic T, Schraff C, Leuenberger D, Weissmann M, Reich H, et al. Survey of data assimilation methods for convective-scale numerical weather prediction at operational centres. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2018;144:1218–1256. DOI: 10.1002/qj.3179.
  2. Gotyur IA, Deviatkin AM, Zhukov VY, Kuleshov UV, Shchukin GG. The informational capabilities of doppler weather radar with dual polarization. Uchenye zapiski RGGMU. 2013;32:66–82. Russian.
  3. Zaiko PО. [System of assimilation of ground and upper-air observations into the mesoscale numerical model WRF-ARW at Belhydromet]. Prirodnye resursy. 2019;1:89. Russian.
  4. Vulpiani G, Montopoli M, Passeri LD, Gioia AG, Giordano P, Marzano FS. On the use of dual-polarized C-band radar for operational rainfall retrieval in mountainous areas. Journal of Applied Meteorology and Climatology. 2012;51(2):405–425. DOI: 10.1175/JAMC-D-10-05024.1.
  5. Crisologo I, Vulpiani G, Abon CC, David CPC, Bronstert A, Heistermann M. Polarimetric rainfall retrieval from a C-band weather radar in a tropical environment (The Philippines). Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences. 2014;50(1):595–607. DOI: 10.1007/s13143-014-0049-y.
  6. Zaiko PO. Meteorological data assimilationin mesoscale numerical model WRF-ARW in the Republic of Belarus. East European Scientific Journal. 2020;55(2):4–12. Russian.
  7. Ipatova VM, Shutyaev VP. Algoritmy i zadachi assimilyatsii dannykh dlya modelei dinamiki atmosfery i okeana [Algorithms and data assimilation problems for models of atmospheric and oceanic dynamics]. Dolgoprudny: Moscow Institute of Physics and Technology; 2013. 30 p. Russian.
  8. Loginov VF, Brovka JA, Mikutskiy VS. Change of climate, extreme weather and climatic phenomena and their link with types of atmospheric circulation of Northern hemisphere by B. L. Dzerdzeevskii. Prirodopol’zovanie. 2013;24:5–10. Russian.
  9. Skamarock WC, Klemp JB, Dudhia J, Gill DO, Barker DM, Duda MG, et al. A description of the Advanced Research WRF Version 3 (No. NCAR/TN-475+STR). Boulder: National Center for Atmospheric Research; 2008. 125 p. DOI: 10.5065/D68S4MVH.
  10. Dementsova IA, et al., compilers. Metodicheskoe posobie po verifikatsii mezomasshtabnykh prognozov [Methodological guide for verification of mesoscale forecasts]. Minsk: Belgydromet; 2014. 35 p. Russian.
  11. Zaripov RB, Pavlyukov YuB, Shumilin AA, Travov AV. Application of radar information for verification of the high-resolution numerical weather prediction. Gidrometeorologicheskie issledovaniya i prognozy. 2018;2:60–86. Russian.
  12. Shlender TV, Zhuchkevich VV, Krasouski AN. Regional influence of stratospheric processes in the formation of weather and climate of the Republic of Belarus employing monitoring data. Journal of the Belarusian State University. Geography and Geology. 2018;2:25–38. Russian.
  13. Pavlyukov YB, Zaripov RB, Luk’yanov AN, Shestakova AA, Shumilin AA, Travov AV. The impact of radar data assimilation on atmosphere state analysis in the Moscow region. Meteorologiya i gidrologiya. 2017;6:5–21. Russian.
  14. Ivanova AR, Shakina NP. Future development of nowcasting for aviation meteorological service in the framework of Global aeronavigation plan (GANP) implementation. Trudy Gidromettsentra Rossii. 2016;360:113–134. Russian.
  15. Yusupov YuI. [Naukasting v tekhnologii GIS Meteo]. Meteospektr. 2015;1:43–49. Russian.
  16. Borderies M, Caumont O, Delanoë J, Ducrocq V, Fourrie N, Marquet P. Impact of airborne cloud radar reflectivity data assimilation on kilometre-scale numerical weather prediction analyses and forecasts of heavy precipitation events. Natural Hazards Earth System Sciences. 2019;19(4):907–926. DOI: 10.5194/nhess-19-907-2019.
Опубликован
2020-12-29
Ключевые слова: краткосрочный прогноз погоды, WRF-ARW, ассимиляция данных, доплеровский метеорологический локатор, двойная поляризация, оценка, наукастинг
Как цитировать
Зайко, П. О., Красовский, А. Н., & Бородко, С. К. (2020). Совершенствование мезомасштабного численного прогнозирования погоды WRF-ARW в Республике Беларусь путем ассимиляции радиолокационных данных о ветре и отражаемости. Журнал Белорусского государственного университета. География. Геология, 2, 3-13. https://doi.org/10.33581/2521-6740-2020-2-3-13
Выпуск
№ 2 (2020): Журнал Белорусского государственного университета. География. Геология
Раздел
География

Copyright (c) 2020 Журнал Белорусского государственного университета. География. Геология

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.

Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующим:

  1. Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial. 4.0 International (CC BY-NC 4.0).
  2. Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договоренности, касающиеся неэксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге) со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.
  3. Авторы имеют право размещать их работу в интернете (например, в институтском хранилище или на персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу. (См. The Effect of Open Access).