Из Википедии, свободной энциклопедии
  (Перенаправлено из Параметризация (климат) )
Перейти к навигации Перейти к поиску

Параметризация в модели погоды или климата в контексте численного прогноза погоды - это метод замены процессов, которые слишком маломасштабны или сложны, чтобы их физически представить в модели, упрощенным процессом. Это можно противопоставить другим процессам, например, крупномасштабному потоку атмосферы, которые явно разрешены в моделях. С этими параметризацией связаны различные параметры, используемые в упрощенных процессах. Примеры включают скорость падения капель дождя, конвективные облака, упрощения переноса атмосферного излучения на основе кодов переноса атмосферного излучения и микрофизику облаков.. Радиационная параметризация одинаково важна как для атмосферного, так и для океанического моделирования. Атмосферные выбросы из различных источников в пределах отдельных ячеек сетки также необходимо параметризовать, чтобы определить их влияние на качество воздуха .

Облака [ править ]

Поле кучевых облаков

Ячейки сетки моделей погоды и климата имеют стороны от 5 километров (3,1 мили) до 300 километров (190 миль). Типичное кучевое облако имеет масштаб менее 1 километра (0,62 мили), и для его физического представления уравнениями движения жидкости потребуется сетка даже более мелкого размера. Следовательно, процессы, которые представляют такие облака , параметризуются процессами различной сложности. В самых ранних моделях, если столб воздуха в сетке модели был нестабильным (т. Е. Нижняя часть более теплая, чем верхняя), то она переворачивалась, и воздух в этом вертикальном столбце перемешивался. Более сложные схемы добавляют улучшения, признавая, что только некоторые части блока могут конвектироваться и что происходит увлечение и другие процессы. [1] Погодные модели, которые имеют ячейки сетки со сторонами от 5 км (3,1 мили) до 25 км (16 миль), могут явно представлять конвективные облака, хотя им по-прежнему необходимо параметризовать микрофизику облаков. [2]

Формирование крупномасштабных облаков ( слоистого типа) более физически обосновано: они образуются, когда относительная влажность достигает некоторого заданного значения. Тем не менее, необходимо учитывать процессы субсетевого масштаба. Вместо того, чтобы предполагать, что облака образуются при относительной влажности 100%, доля облачности может быть связана с критической относительной влажностью 70% для слоистых облаков и 80% или выше для кучевых облаков [3], что отражает субсеточный масштаб. вариации, которые могут иметь место в реальном мире. Части параметризации осадков включают скорость конденсации, обмен энергии, связанный с изменением состояния водяного пара.в жидкие капли и микрофизический компонент, который контролирует скорость перехода от водяного пара к водяным каплям. [4]

Излучение и взаимодействие атмосферы и поверхности [ править ]

Количество солнечной радиации, достигающей уровня земли в пересеченной местности или из-за переменной облачности, параметризуется, поскольку этот процесс происходит в молекулярном масштабе. [5] Этот метод параметризации также применяется для поверхностного потока энергии между океаном и атмосферой, чтобы определить реальную температуру поверхности моря и тип морского льда, обнаруженного у поверхности океана. [4] Кроме того, размер сетки моделей велик по сравнению с фактическим размером и неровностью облаков и топографии. Учитывается угол наклона Солнца, а также влияние нескольких облачных слоев. [6] Тип почвы, тип растительности и влажность почвы - все это определяет, сколько радиации идет на потепление и сколько влаги попадает в прилегающую атмосферу. Таким образом, их важно параметризовать. [7]

Качество воздуха [ править ]

Визуализация плавучего шлейфа, также известного как гауссовский шлейф рассеивания загрязнителей воздуха
См. Также: Моделирование атмосферной дисперсии

Прогнозирование качества воздуха пытается предсказать, когда концентрации загрязняющих веществ достигнут уровней, опасных для здоровья населения. Концентрация загрязняющих веществ в атмосфере определяется переносом, диффузией , химическим преобразованием и осаждением на земле . [8] Наряду с информацией об источнике загрязняющих веществ и ландшафте этим моделям требуются данные о состоянии потока жидкости в атмосфере, чтобы определить его перенос и диффузию. [9] В моделях качества воздуха параметризация учитывает атмосферные выбросы из нескольких относительно крошечных источников (например, дороги, поля, фабрики) в определенных ячейках сетки. [10]

Проблемы с повышенным разрешением [ править ]

По мере увеличения разрешения модели ошибки, связанные с влажными конвективными процессами, увеличиваются, поскольку допущения, которые статистически достоверны для больших ячеек сетки, становятся сомнительными, когда ящики сетки уменьшаются в масштабе до размера самой конвекции. При разрешении выше T639, размер ячейки которого составляет около 30 километров (19 миль), [11] конвективная схема Аракавы-Шуберта дает минимальные конвективные осадки, что делает большинство осадков нереалистично стратиформными по своей природе. [12]

Калибровка [ править ]

Когда физический процесс параметризован, необходимо сделать два выбора: какова структурная форма (например, две переменные могут быть связаны линейно) и каково точное значение параметров (например, константа пропорциональности ). Процесс определения точных значений параметров в параметризации называется калибровкой или, иногда, менее точной настройкой. Калибровка - сложный процесс, и для этого используются разные стратегии. Один из популярных методов - запустить модель или подмодель и сравнить ее с небольшим набором выбранных показателей, таких как температура. Выбираются параметры, которые приводят к прогону модели, наиболее приближенной к реальности. [13]

См. Также [ править ]

  • Глобальная климатическая модель
  • Климатический ансамбль
  • Параметризация

Ссылки [ править ]

  1. ^ Лу, Чунсонг; Лю, Янган; Ню, Шэнцзе; Крюгер, Стивен; Вагнер, Тимоти (2013). «Изучение параметризации турбулентных процессов уноса-перемешивания в облаках» . Журнал геофизических исследований: атмосферы . 118 : 185–194. DOI : 10.1029 / 2012JD018464 .
  2. ^ Нарита, Масами и Широ Омори (2007-08-06). «3.7 Улучшение прогнозов осадков с помощью оперативной негидростатической мезомасштабной модели с конвективной параметризацией Каина-Фрича и микрофизикой облаков» (PDF) . 12-я конференция по мезомасштабным процессам . Проверено 15 февраля 2011 .
  3. ^ Фриерсон, Дарган (2000-09-14). «Схема параметризации диагностического облака» (PDF) . Вашингтонский университет . С. 4–5. Архивировано из оригинального (PDF) 01.04.2011 . Проверено 15 февраля 2011 .
  4. ^ a b МакГаффи, К. и А. Хендерсон-Селлерс (2005). Праймер для моделирования климата . Джон Вили и сыновья. С. 187–188. ISBN 978-0-470-85751-9.
  5. ^ Стенсруд, Дэвид Дж. (2007). Схемы параметризации: ключи к пониманию численных моделей прогнозирования погоды . Издательство Кембриджского университета. п. 6. ISBN 978-0-521-86540-1. Проверено 15 февраля 2011 .
  6. ^ Мельникова, Ирина Николаевна и Александр В. Васильев (2005). Коротковолновое солнечное излучение в атмосфере Земли: расчет, наблюдение, интерпретация . Springer. С. 226–228. ISBN 978-3-540-21452-6.
  7. ^ Стенсруд, Дэвид Дж. (2007). Схемы параметризации: ключи к пониманию численных моделей прогнозирования погоды . Издательство Кембриджского университета. С. 12–14. ISBN 978-0-521-86540-1. Проверено 15 февраля 2011 .
  8. ^ Daly, Аарон и Паоло Zannetti (2007). «Глава 2: Моделирование загрязнения воздуха - Обзор» (PDF) . Загрязнение атмосферного воздуха . Арабская школа науки и технологий и Институт EnviroComp. п. 16 . Проверено 24 февраля 2011 .
  9. ↑ Бакланов, Александр; Расмуссен, Аликс; Фэй, Барбара; Бердж, Эрик; Финарди, Сандро (сентябрь 2002 г.). «Возможности и недостатки моделей численного прогнозирования погоды в предоставлении метеорологических данных для прогнозирования загрязнения воздуха в городах». Загрязнение воды, воздуха и почвы: в центре внимания . 2 (5): 43–60. DOI : 10,1023 / A: 1021394126149 . S2CID 94747027 . 
  10. ↑ Бакланов, Александр; Гриммонд, Сью; Махура, Александр (2009). Метеорологические модели и модели качества воздуха для городских территорий . Springer. С. 11–12. ISBN 978-3-642-00297-7. Проверено 24 февраля 2011 .
  11. ^ Хэмилл, Томас М .; Whitaker, Jeffrey S .; Фиорино, Майкл; Кох, Стивен Э .; Лорд, Стивен Дж. (19 июля 2010 г.). «Повышение вычислительной мощности NOAA для улучшения глобального прогнозного моделирования» (PDF) . Национальное управление океанических и атмосферных исследований . п. 9 . Проверено 15 февраля 2011 .
  12. ^ Hamilton, Kevin & Wataru Ohfuchi (2008). Численное моделирование атмосферы и океана с высоким разрешением . Springer. п. 17. ISBN 978-0-387-36671-5. Проверено 15 февраля 2011 .
  13. ^ Урден, Фредерик; Мауритсен, Торстен; Геттельман, Эндрю; Голаз, Жан-Кристоф; Баладжи, Венкатрамани; Дуань, Цинъюнь; Фолини, Дорис; Джи, Дуоин; Клок, Дэниел (2016). "Искусство и наука настройки климатических моделей" . Бюллетень Американского метеорологического общества . 98 (3): 589–602. DOI : 10.1175 / BAMS-D-15-00135.1 . ISSN 0003-0007 . 

Дальнейшее чтение [ править ]

Плант, Роберт С. Яно, Джун-Ичи (2015). Параметризация атмосферной конвекции . Imperial College Press. ISBN 978-1-78326-690-6.