Санкт-Петербург, мая, 2012

Оценить успешность воспроизведения новороссийской боры моделью WRF-ARW на качественном уровне. Бору ли мы воcпроизводим? Получить количественные оценки точности прогноза С помощью модели SWAN оценить отклик морского волнения во время боры

Антициклоническая бора

N NE E SE S SW W NW Один раз в 10 лет в Новороссийске случается катастрофическая бора, которая приводит к значительным разрушениям и человеческим жертвам м/c

негидростатичность наличие 27 вертикальных уровней (верхняя граница на уровне 50 гПа) параметризация микрофизических процессов в облаках по схеме Томпсона параметризация коротковолновых потоков радиации по схеме RRTM (Rapid Radiation Transfer Model), параметризация длинноволновых потоков радиации по схеме Годдарда параметризация турбулентности в приземном слое в соответствии с теориями Монина-Обухова и Зилитинкевича; параметризация подстилающей поверхности по схеме NCEP/NCAR, учитывающей температуру и влажность почвы на 4-х уровнях, а также поддерживающую снежный покров и замёрзшую почву параметризация планетарного пограничного слоя по схеме Меллора- Ямады-Жанжина, рассчитывающей турбулентную кинетическую энергию и поддерживающую вертикальное перемешивание.

Начальное время разрешение Кол-во уровней Время интегрирования Начальные данные Счетный ресурс :00 2 км27 (от 0 до 4 км) 72 часаАнализ FNL (разрешение 1˚, каждые 6 часов) Altix, Гидрометцентр 256 процессоров параметризация микрофизических процессов в облаках по схеме Томпсона параметризация коротковолновых потоков радиации по схеме RRTM (Rapid Radiation Transfer Model) параметризация длинноволновых потоков радиации по схеме Годдарда параметризация турбулентности в приземном слое в соответствии с теориями Монина-Обухова и Зилитинкевича; параметризация подстилающей поверхности по схеме NCEP/NCAR параметризация планетарного пограничного слоя по схеме Меллора-Ямады- Жанжина Выбранная конфигурация WRF-ARW и описание эксперимента

Пространственная структура норд-оста ( )

Эмпирические функции распределения ошибок прогноза скорости ветра Функция распределения ошибок прогноза скорости ветра Эмпирические функции распределения по пространству модельных и фактических значений скорости ветра Эмпирические функции распределения по пространству модельных и фактических значений скорости ветра Пространственная функция распределения скорости ветра

Analysis of wind wave in Black Sea by Spectral wave model SWAN Bathymetry of Black Sea 5x5 km NCEP-NCAR ~1,9x1,9; 4-daily; Black Sea Storm June 2011: Wave sensor data (Gelendjik) and results of Swan modeling

Модуль скорости ветра (FNL)Высота волны по данным SWAN

Модуль скорости ветра (WRF-ARW)Высота волны по данным SWAN

Можно с уверенностью констатировать, что модель WRF-ARW воспроизводит именно бору, так как вертикальная и пространственная структура явления соответствует норд-осту Воспроизводится волновая структура явления, отчасти выполняется и гидравлическая теория Усовершенствована технология оценок результатов прогноза На основе результатов WRF-ARW с помощью волновой модели SWAN рассчитано ветровое волнение. Показано, что на основе результатов WRF волнение воспроизводится более адекватно Создана архитектура Web-Gis по природным рискам, показаны первые примеры ее использования