Система прогнозирования характеристик ветрового волнения для акваторий Азовского, Черного и Каспийского морей Методика, технология и результаты испытаний. - презентация

1 Система прогнозирования характеристик ветрового волнения для акваторий Азовского, Черного и Каспийского морей Методика, технология и результаты испытаний Струков Б.С., Зеленько А.А., Реснянский Ю.Д., Мартынов С.Л. ФГБУ Гидрометцентр России ЦМКП

2 Оперативный модуль ЕСИМО ФЦП Мировой океан, подпрограмма ЕСИМО Назначение ОМ ЕСИМО: получение и распространение диагностической и прогностической информации о состоянии морской среды в оперативном режиме (Гидрометцентр, ААНИИ, ГОИН, ДВНИГМИ)

3 Оперативный модуль ЕСИМО Информационная продукция для моря N Среднесрочный прогноз метеоусловий (5-7 сут, км, 3-6 час) Краткосрочный мезо-метеорологический прогноз (24-48 час, 1- 5 км, 1-3 час) Прогноз параметров ветрового волнения (3-5 сут, 2-10 км, 1-3 ч) Анализ поля температуры поверхности моря (1-10 км, 1 сут) Анализ состояния ледового покрова (5-10 км, 1 сут) Анализ гидрофизических полей (5-10 км) Прогноз гидрофизических полей (5-10 сут, 1-5 км)

4 Оперативный модуль ЕСИМО Аналитический документ ЕСИМО (2009) ~Оперативное прогнозирование характеристик ВВ Выводы Необходимость базовой модели ВВ Тесная привязка к оперативным метеорологическим системам Привязка к вычислительным мощностям Унификация технологических элементов Тиражирование на моря РФ

5 Система прогнозирования ВВ Базовая модель - WaveWatch III v.3.14 Мелководные акватории – сопряжение WaveWatch + SWAN Атмосферный форсинг – ИР ЕСИМО Ледовая обстановка – ИР ЕСИМО Вычислительная платформа – Altix4700 Проекты ЕСИМО гг: Разработка системы прогнозирования характеристик ВВ в трёх морях

6 Конфигурация модели WaveWatch III Спектральная модель третьего поколения разработки NCEP/NOAA (Tolman, 2009) со свободно распространяемым программным кодом Решение сеточными методами двумерного уравнения баланса спектрального волнового действия в приближении фазового осреднения Параметризация процессов развития волн под действием ветра, перераспределение энергии по спектру вследствие нелинейных взаимодействий, ослабления волн из-за донного трения, обрушения, рассеяния энергии на донных неоднородностях Допускает учет влияния течений, приливов, островов подсеточного масштаба и ледового покрова Применяются вложенные сетки с автоматическим связыванием расчетного процесса на границах областей Используется распараллеливание OpenMP и MPI

7 Конфигурация расчетных областей Батиметрия навигационные карты массив ETOPO-2 (разрешение 2) массив GEBCO (разрешение 30) Береговая линия массив GSHSS (м-б 1:250000) Google Earth

8 Конфигурация расчетных областей ( 2 2 км ) ( км ) ( 2 2 км ) ( 6 6 км )

9 Прогностический форсинг Прогностические поля: ветер, Tw, Ta

10 Выходные данные Сеточные поля высота значительных волн (англ. Significant Wave Height, SWH) и среднее направление распространения средняя длина волн средний период волн высота ветровых волн и среднее направление их распространения высота волн зыби и среднее направление их распространения Волновые спектры в заданных точках на заданных траекториях

11 Порядок составления прогнозов Ежедневный запуск задачи на ЭВМ Altix 4700 Выполняются следующие действия: Подготовка входной метеорологической информации (преобразование метеорологической продукции в форматы, принятые в модели WaveWatch III) Расчеты по модели WaveWatch III на заданный интервал времени с начальными условиями из предыдущего прогноза на одни сутки Определение основных волновых параметров по рассчитанным волновым спектрам Графическое представление (визуализация) расчетных полей Архивация цифровой и графической продукции Пересылка визуализированной продукции на Web сайт Размещение цифровой продукции в СРБД ЕСИМО

12 Расписание и вычислительные затраты Все прогнозы рассчитываются в режиме MPI на 110 процессорах Максимальная заблаговременность каждого прогноза 5 суток с периодичностью вывода результатов 3 часа (15 мин в режиме испытаний для оценки качества) Единая задача для Черного и Азовского морей по технологии вложенных сеток Запуск в 4:40 ч ВСВ от срока 00 ч ВСВ Время счета 19 мин Единая задача для основной и измельченной (в Северном Каспии) сеток Запуск в 0:20 ч ВСВ от срока 18 ч ВСВ Время счета 29 мин

13 Испытания Период: 15 апреля ноября 2011 г. Оцениваемые параметры – высота значительных волн (англ. Significant wave height SWH) SWH формально определяется как средняя высота волн верхней трети функции распределения по высотам, или как четырехкратное стандартное отклонение взволнованной водной поверхности. SWH приблизительно соответствует визуальной оценке средней высоты волн, даваемой опытным наблюдателем SWH – единственная величина, для которой в открытом море имеются измерения в достаточном количестве для статистических оценок

14 Данные измерений Спутниковые данные по SWH и скорости приводного ветра из базы RADS (Radar Altimeter Database System), поддерживаемой в Дельфтском институте исследований Земли из космоса (DEOS) Jason-1 Jason-2 Envisat-1 Cryosat-2 (с июня 2011 г.) Poseidon-2(3) altimeter RA-2 altimeter SAR/Interferometric Radar Altimeter Jason-1 Microwave Radiometer Advanced Microwave Radiometer Горизонтальный масштаб зондируемого элемента площади: 3 – 5 км Спутники Приборы

15 Точность измерений SWH Picot et al., 2003: max (0.4 м, 0.1 SWH measured ) Abdalla et al., 2010: смещение см относительная погрешность 5-8%

16 База данных RADS: Покрытие данными Envisat-1, Jason-1, Jason-2 Треки спутников в Черноморско-Каспийском регионе Среднесуточное количество спутниковых измерений SWH в ячейках 1 1

17 Фильтрация измерений Накопленное количество данных по SWH в базе RADS в период с по для Черного моря До фильтрации Фильтрация по std 0.1 м Фильтрация повышает надежность измерений (уменьшается разброс), но уменьшает их количество ( в 7 раз с пороговым значением std 0.1 м )

18 Сопоставление с наблюдениями Диаграммы рассеяния: наблюдения – прогнозы SWH на 1-е сутки

19 Сопоставление с наблюдениями Диаграммы рассеяния: наблюдения – прогнозы SWH на 2-е сутки

20 Сопоставление с наблюдениями Диаграммы рассеяния: наблюдения – прогнозы SWH на 4-е сутки

21 Оценки прогнозов - Азовское море D – сутки прогноза N – количество наблюдений ME – средняя ошибка прогнозов SWH (смещение), м RMSE – среднеквадратичная ошибка прогнозов SWH, м CW – коэфф. корреляции прогнозов SWH и наблюдений P – оправдываемость прогнозов по Наставлению (2011), % DNMERMSECWP 1371 – – – – –

22 Оценки прогнозов - Черное море DNMERMSECWP – – – – D – сутки прогноза N – количество наблюдений ME – средняя ошибка прогнозов SWH (смещение), м RMSE – среднеквадратичная ошибка прогнозов SWH, м CW – коэфф. корреляции прогнозов SWH и наблюдений P – оправдываемость прогнозов по Наставлению (2011), %

23 Оценки прогнозов - Каспийское море DNMERMSECWP – – – – – D – сутки прогноза N – количество наблюдений ME – средняя ошибка прогнозов SWH (смещение), м RMSE – среднеквадратичная ошибка прогнозов SWH, м CW – коэфф. корреляции прогнозов SWH и наблюдений P – оправдываемость прогнозов по Наставлению (2011), %

24 Оценки прогнозов RMSE Корреляция Оправдываемость, %

25 Другие прогностические системы СсылкаРегионМодельСКО (м) Коэфф. корреляции Silva F. Sansana et al., 2009 Прибрежные зоны Пиреней-ского п-ва Wavewatch III SWAN 0.25 – 0.58 Li Jian-Guo et al., 2007 Северная АтлантикаNAEW Janssen Peter et al, 1997 Мировой океанWAM0.2 – – 0.2 Da Rocha Rosmeri Porfırio et al, 2003 Прибрежные зоны Бразилии Wavewatch III0.66 – – 0.86 Chu Peter C et al, 2004 Южно-Китайское море Wavewatch III0.38 – – 0.95 Sølvsteen Claus, Hansen Carsten, 2006 Прибрежные воды Дании Wavewatch III0.35 – 0.45`

26 Другие прогностические системы Метод прогноза ветрового волнения в арктических морях России (ААНИИ: В.В. Алексеев, В.И. Дымов, Т. А. Пасечник, Н.П. Яковлева) ЦМКП : Оценка оправдываемости на основе сопоставлений со спутниковыми данными Jason-1, Jason-2, Envisat, Cryosat-2 в 10 точках арктических морей в безледный период Оправдываемость (по Наставлению) Метод ААНИИ Система ГМЦ По результатам испытаний По результатам испытаний за – за – На 24 ч: 71 % 87.3–94.6 % На 48 ч: 70 % 83.3–93.5 % На 72 ч: 68 % 81.3–90.0 %

27 Перспективы системы Коэффициент корреляции между ошибками прогностических значений SWH и ошибками прогностических значений скорости ветра Улучшение качества прогнозов ВВ вслед за метеопрогнозами Устойчивость системы в перспективе нескольких лет

28 Примеры прогностической продукции SWH и направление распространения Высота волн зыби и направление распространения

29 Примеры прогностической продукции SWH и направление распространения – анимация

30 Выводы В Гидрометцентре России разработана автоматизированная система прогнозирования характеристик ветрового волнения для акваторий Азовского, Черного и Каспийского морей. Система обеспечивает прогнозирование характеристик ветрового волнения (SWH, среднего направления распространения, средней длины, среднего периода, высоты и направления распространения ветровых волн, высоты и направления распространения волн зыби) на сроки до 5 суток. Проведены испытания прогностической системы в период – Оценка качества прогнозов осуществлялась на основе сопоставления с данными спутниковых измерений SWH из базы RADS. Оправдываемость прогнозов SWH в указанный период составила для этих трех морей 87.3 – 94.6 % на первые сутки, 83.3 – 93.5 % на вторые сутки, 81.3 – 90.0 % на третьи сутки, 76.4 – 84.9 % на четвертые сутки и 71.6 – 81.1% на пятые сутки.

31 Выводы (продолжение) Ухудшение качества прогнозов с увеличением заблаговременности в значительной мере определяется снижением точности прогнозов ветра. Это подтверждается стабильным увеличением корреляции ошибок прогнозов SWH и ветра. Таким образом, можно ожидать повышение оправдываемости прогнозов SWH с улучшением прогнозов скорости ветра. Показатели качества прогнозов в терминах среднеквадратичной ошибки и коэффициента корреляции сопоставимы с таковыми для известных по литературным источникам зарубежных систем. Показатели качества прогнозов в терминах Оправдываемости (как она определяется в Наставлении) превосходят таковые для отечественных систем, аналогичных по способу составления прогнозов. В отсутствие сертифицированных российских систем прогнозирования, регулярно поставляющих информацию о характеристиках ветрового волнения в открытых частях Азовского, Черного и Каспийского морей, разработанная система может быть предложена для оперативного использования в Гидрометцентре России в качестве основного метода.