Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных

масштабах от дня до сезона глобальной моделью

атмосферы

М.А.Толстых, А.Ю. Юрова, Р.Ю.Фадеев, В.В.Шашкин,

А.В.Шляева, Т.В.Красюк, В.Г.Мизяк

План доклада

• Бесшовный прогноз

• Модель ПЛАВ

• Применение модели в среднесрочном прогнозе погоды

• Воспроизведение атмосфекной циркуляции на сезонных временных масштабах

Бесшовный прогноз• Shukla 2006, Hoskins 2013• В атмосфере не существует искусственных

временных границ, разделяющих мезомасштабные, синоптические, сезонные и межгодовые масштабы. В силу нелинейности атмосферы, все временные масштабы взаимодействуют между собой. Несмотря на неустойчивость атмосферных процессов, на всех временных масштабах существуют процессы, предсказываемые современными моделями Земной системы. Например, предсказуемой является квазидвухлетняя осцилляция (QBO) с периодом 26 месяцев.

Бесшовный прогноз - 2

• Колебание Мэддена-Джулиана (взаимодействие масштабов)

• «Хорошая» модель Земной системы должна воспроизводить процессы всех масштабов – от синоптических (дни) до климатических (десятилетия). Для воспроизведения долгопериодных колебаний нужна совместная модель ( с моделью океана, морского льда, …)

Зачем нужна глобальная модель атмосферы?

• Детерминистический прогноз на 2-7 суток (максимально возможное разрешение)

• Ансамблевый прогноз на срок 3-10 суток (25-50 участников, умеренное разрешение)

• Ансамблевые долгосрочные прогнозы (1-6 месяцев)

• Моделирование изменений климата

Глобальная полулагранжева модель атмосферы ПЛАВ

• Конечно-разностный полунеявный полулагранжев блок решения уравнений динамики атмосферы собственной разработки: формулировка «вихрь-дивергенция», несмещенная сетка (Z grid), конечные разности 4го порядка (Tolstykh 2002)

• + набор параметризаций процессов подсеточного масштаба ALADIN/ALARO.

• Пространственное разрешение оперативной версии модели для среднесрочного прогноза: 0.9˚х0.72˚, 28 уровней по вертикали. Описание – в (Толстых 2010)

• Новая версия с разрешением 0.18˚х0.225˚, 51 уровнями, включающая перенос гидрометеоров и параметризацию микрофизических процессов.

Forecast Centre Computer High resolution ModelType of Data Assimilation

(Sustained in TFlop/s) (FC Range in days)

ECMWF IBM p6 575, 2x272 TL1279 L1374D-Var 12h (TL255)

(Europe) (2x15) (10)

Met Office IBM Power 6 106 nodes x2 ~25 km L704D-Var (~60km)

(UK) (2*6) (6)

Météo France NEC SX9, 2x10 nodes TL798(C2.4) L704D-Var (TL323)

(France) (2x3) (4)

DWD NEC SX9; 2x14 nodes 30 km L603D-Var

(Germany) (2x4.5) (7)

HMC SGI Altix4700; SGI ICE8200 0.72°x0.9° L28 (10) 3D-Var

(Russia) (1.8; 1.3) T169 L31 (10)

NCEP IBM p655 (Cluster 1600) T574 L64 (7.5)3D-Var (T574)

(USA) (2x1.9) T190 L64 (16)

CMC IBM p575+, 2X131 nodes 0.45°x0.3° L80 Det: 4D-Var (1.5°)

(Canada) (2x6) (10) EPS: EnKF M96 (0.9°)

CPTEC/INPE NEC SX6, 12 nodes (0.8) T299 L64 (7);

3D-Var(Brazil) T126 L28 Coupled (30)

CRAY XT6 30528 cores (16.6)

JMA Hitachi SR11000-K1, TL959 L604D-Var (T159)

(Japan) 2*80 nodes (2x0.7) (9)

CMA IBM p655/p690 120 nodes TL639 L603D-Var(TL639)

(China) (10)

NCMRWF Cray X1E-64 processor (0.1) T254 L643D-Var (T254)

(India) IBM P6 - 1280 processor (2.4) (7)

BoM SUN Constellation, 576 nodes 80km, L504D-VAR (120km)

(Australia) (2.5) (10)

Глобальные оперативные модели атмосферы

для среднесрочного прогноза погоды

• Типичное разрешение: 20-30 км по горизонтали, 60-80 уровней по вертикали

• Передовые центры имеют горизонтальное разрешение ~15 км

• Что у нас?

H500. 20N-90N. RMSE vs forecast lead timeSL-AV is orange (RUMS12)

(from http://apps.ecmwf.int/wmolcdnv/ )

Operational implementation of 3D Var improved the scores. The prognostic model is almost the same as a year before

Jun-Aug 2013Jun-Aug 2012

Международное сотрудничество, публикации:

• Двустороннее сотрудничество Росгидромета с Англией и Францией (новые динамические блоки глобальных моделей)

• Участие в проектах WGNE (пока в сравнении напряжения трения, далее планируется диагностика MJO)

• Информация о публикациях лаборатории и многое другое: http://nwplab.inm.ras.ru

• Shashkin, Tolstykh, Geosci. Mod. Dev. 2014

Новая версия модели ПЛАВ

• Разрешение по долготе 0.225˚, разрешение по широте от 27 км в юж. полушарии до 18 км в Северном. Сетка построена Р.Ю.Фадеевым (ЖВМиМФ 2013)

• Орография подготовлена на редуцированной сетке

• 51 уровень по вертикали до 5 мб (пока)

Grid step in latitude (upper curve) and longitude (lower curve), in km

Proportion of ‘physical’ grid steps Max(dx/dy, dy/dx)

Распределение уровней по вертикали в варианте модели с 50 уровнями (слева) и 28 уровнями

(справа) 0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

0 1 2 3 4 5 6p, hPa

0

100

200

300

400

500

600

700

800

900

1000

67891011p, hPa

Шаг сетки по горизонтали для различных задач моделирования атмосферы в зависимости от

производительности ВС (NWP= численный глобальный прогноз погоды)

1 км – разрешение для явного описания глубокой конвекцииИз отчета World Modelling Summit for Climate Prediction, Всемирная метеорологическая организация, 2009

Параллельное ускорение тестового варианта модели ПЛАВ с разрешением 0.18˚х0.225˚, 51 уровнями

( по отношению к времени счета на 54 процессорах)

Параллельное ускорение

0

2

4

6

8

10

12

54 108 216 288 432 576 864 1152

Число ядер

С радиацией

Без радиации

Последствия для выбора сеток и алгоритмов

• Необходимо по возможности обеспечить локальность обращений в память (использование кэш-памяти) , однако определение локальности вероятно изменится.

• Минимизация глобальных коммуникаций • Исключение полярных фильтров и аналогичных

методов как недопустимых для масштабируемости• Численные методы, делающие больше вычислений при

заданном количестве обращений к памяти приветствуются! (методы высокого порядка, напр., полулагранжев – при некоторых ограничениях)

Выбор сетки

• Традиционные широтно-долготные сетки имеют сгущение меридианов у полюсов.

(картинки из презентации W.Skamarock, NCAR)

Редуцированная широтно-долготная сетка

• Давно используется в спектр. моделях,

• В конечных разностях/объемах/… - возможна при специальной формулировке модели (напр., полулагранжева адвекция, Фурье по долготе

Параметризации

• Набор параметризаций процессов подсеточного масштаба ALADIN/ALARO.

В последние годы параметризации модернизируются самостоятельно (модель многослойной почвы ИВМ РАН, коротковолновая радиация CLIRAD-SW)

• Новая версия с разрешением 0.18˚х0.225˚, 51 уровнями, включает перенос гидрометеоров и параметризацию микрофизических процессов.

Усовершенствования в модели в 2013 году

• Климатическое помесячное трехмерное распределение озона (ERA Interim) и аэрозоля (морская соль, песок) (климатология GISS).

• Явный учет разрешения в параметризации облачности (ALARO)

• Длинноволновая радиация RRTM

• Модель почвы ИВМ РАН (продолжающаяся работа)

RRTM-FMR

ACRANEB

ACRANEB2

Thermal and solar radiative effects, 24h integration with clouds and aerosols

Параметризация солнечной радиации CLIRAD-SW (2012, А.Ю.Юрова)

• Изначально разработана в NASA (Chou, Suarez 1999)

• Модифицирована (Tarasova, Fomin 2005, 2007)

• 11 спектральных интервалов• Недостаток – в случае небинарной

облачности, лишь одно перекрытие облаков – максимально-случайное между ярусами, в пределах яруса – предвычисленные коэффициенты

Отклонение результатов расчетов интегральных потоков солнечного излучения модели ACRANEB от более точных

расчетов радиационного переноса для а) газовой безаэрозольной атмосферы, б) атмосферы со стандартным

профилем аэрозоля. (А.Ю.Юрова)

Отклонение результатов расчетов моделей ACRANEB и CLIRAD от результатов полинейных расчетов суммарного поглощения солнечной

радиации в атмосфере с облаками для (а) различной оптической толщины облаков и (б) различной высоты облаков при оптической толщине 10

(А.Ю.Юрова)

Интегральный поток ДВ излучения по модели ACRANEB , RRTM и полинейным расчетам ДВ радиационного переноса для стандартных

условий лета средних широт в безоблачной атмосфере

0.00E+00

2.00E+02

4.00E+02

6.00E+02

8.00E+02

1.00E+03

-280 -230 -180 -130 -80

ДВ излучение, Втм-2

Дав

лен

ие,

гП

а

RRTM

Полинейн

ACRANEB

Авторские испытания

• Прогнозы с 12 ВСВ на 72 ч, 01янв-24ноя 2013г., нач. данные - новый ОА Гидрометцентра

• Расчеты на РСК Торнадо, 216 ядер. 22 мин/сут.

• На картинках – RMS; S1 у новой версии всегда чуть ниже, а ACC - выше

Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и новой (0,225˚х0,18˚, 51 уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ

Начальные данные: ОА Гидрометцентра. Регион: Тропики. Период сравнения: янв.-апр.,ноя 2013

Geop 500 RMS, Тропики,

0

2

4

6

8

10

12

24 48 72

OLD

NEW

Geopotential 250 RMS, Тропики,

0

2

4

6

8

10

12

14

16

24 48 72

OLD

NEW

Sea level pressure RMS, Trop,

0

0,20,4

0,60,8

11,2

1,41,6

1,8

24 48 72

OLD

NEW

Wind 250 RMSE, Trop,

0

12

34

56

78

9

24 48 72

OLD

NEW

Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и новой (0,225˚х0,18˚, 51 уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ

Начальные данные: ОА Гидрометцентра. Регион: Тропики. Период сравнения: май-окт 2013

Geopotential 500 RMS, Троп, м

0

2

4

6

8

10

12

14

24 48 72

OLD

NEW

Geopotential 250 RMS, Trop, м

02468

101214161820

24 48 72

OLD

NEW

Sea level pressure RMS, Trop,м

0

0,5

1

1,5

2

2,5

24 48 72

OLD

NEW

Wind 250 RMSE, Trop, м

0

2

4

6

8

10

12

24 48 72

OLD

NEW

Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и новой (0,225˚х0,18˚, 51 уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ

Начальные данные: ОА Гидрометцентра. Регион: 20˚-90˚ с.ш. Период сравнения: янв.-апр.,ноя 2013

Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и новой (0,225˚х0,18˚, 51 уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ

Начальные данные: ОА Гидрометцентра. Регион: 20˚-90˚ с.ш. Период сравнения: май-октябрь 2013

Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и новой (0,225˚х0,18˚, 51 уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ

Начальные данные: ОА Гидрометцентра. Регион: Европа Период сравнения: янв.-апр.,ноя 2013

Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и новой (0,225˚х0,18˚, 51 уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ

Начальные данные: ОА Гидрометцентра. Регион: ЕвропаПериод сравнения: май-октябрь 2013

Дальнейшее развитие

• Уменьшение шага по времени с 216 до 200 сек (уменьшение S1), уточнение параметров облачности

• Оперативные испытания с 01 апреля 2014 г.

Версия модели для долгосрочного прогноза

• Разрешение 1.4x1.125 градусов, 28 уровней (Толстых и др. ФАиО, 2010)

• Стохастическая параметризация крупномасштабных осадков (Кострыкин, Эзау , МиГ 2001).

• Гибридное замыкание глубокой конвекции (Тolstykh, WGNE Res. Act. 2003)

• Уменьшение ошибок воспроизведения осадков при сравнительно низком разрешении.

Что можно прогнозировать?

• К числу наиболее успешных характеристик месячного и сезонного прогнозирования относятся макромасштабные параметры циркуляции (MSLP). К сожалению, прогноз макромасштабных характеристик циркуляции в настоящее время не отвечает требованиям практического применения для высоких и средних широт.

Схема построения ансамбля прогнозов

Начальны

е

Начальны

е

данные – с 12-

данные – с 12-

часовым

часовым

сдвигом

сдвигом

Период прогноза – 3 месяца (сезон)

Заблаговременность прогноза

T850. ACC. SL-AV model. Months 2-4. Potential predictability. 1979-2002.

JJA

MAMDJF

SON

Running forecasts• d0-63: 1.1x1.4 L28 once a week, 20 member ensemble

initialized on 00Z every Wednesday forced py persisted SST anomalies (mean for 2 weeks) from NCEP (Reynolds SST OI v2). Perturbation from a breeding cycle. Re-forecast suite with 10 members spanning 30 years (1981-2010) run in real-time.

• m0-4: Forecast suite is the same as d0-63, but forecast lead time is 4 months. Runs on the last Wednesday of a month. Re-forecast suite with 10 members spanning 30 years (1981-2010) 00Z and 12Z 26-30 of each month (24-28 for February).

• Результаты отправляются в APCC, мультимодельный ансамбль WMO LC LRF

1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004

-2.00-1.80-1 .60-1 .40-1 .20-1 .00-0 .80-0 .60-0 .40-0 .200.000.200.400.600.801.001.201.401.601.802.002.20 DJF N AO PC1

(-1 year shift)

1978 1980 1982 1984 1986 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004

-2.00-1.80-1 .60-1.40-1 .20-1 .00-0 .80-0.60-0 .40-0 .200.000.200.400.600.801.001.201.401.601.802.00 D JF N AO PR

(-1 year shift)

EOF1 of wintertime (DJF) SLP over the North Atlantic in observations (left) and model predictions (right)

Time series of the DJF mean NAO index in observations (PC1o, orange) and in model predictions (violet) as PC1m (middle) and as PR (bottom).

R=0.48

R=0.52 Blue/red vertical lines denote the winters of La-Nina/El-Nino, to which predictions appear not sensitive

Predictions of the DJF mean NAO index with the seasonal version of SLAV model (by V.N.Kryjov)

Correlations between the observed wintertime (DJF) AO index - and wintertime (DJF) SLP predictions by GPC-Moscow (a),

- and observed wintertime (DJF) SLP (b). 1979 – 2003 (25 yrs.)

a.

b.

Predictions of the DJF mean AO index provide a reliable basis for downscaling

RPSS of historical seasonal forecasts of DJF mean temperaturefor 1979/80 – 2003/04 (crossvalidation with 5 years withheld)

Downscaled based on SLP model predictions

Interpolation from raw model gridpoint forecasts

From Kryjov, ERL, 2012

RPSS of real-time seasonal forecasts of DJF mean temperature for 2006/07 – 2010/11

Downscaled based on SLP model predictions

Interpolation from raw model gridpoint forecasts

Distinct negative phase of the AO predicted!

GPC predictions of DJF’12-13 mean SLP (from WMO LC LRF-MME)

Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)

Экспериментальная версия совместной модели для долгосрочных прогнозов

• Совместная работа с Н.А.Дианским, А.В.Гусевым (ИВМ РАН)

• Модель атмосферы – как представлено (1.4x1.1, 28 уровней)

• Модели океана и морского льда взяты из модели климата ИВМ РАН (участвовали в CMIP4, CMIP5).

Совместная модель атмосферы и океана – модель океана:

• Сигма-модель ИВМ РАН с изопикнической горизонтальной диффузией 1˚x0.5˚ , 40 уровней

• The EVP (elastic- viscous- plastic) rheology, dynamics, Semtner thermodynamics sea ice model (Hunke, Ducowicz 1997; Iakovlev, 2005).

• Соединение с полулагранжевой моделью атмосферы без коррекции потоков.

Errors for 500 hPa height (H500) [м], sea-level pressure (MSLP) [mb], 2m temperature (T2m)[˚C], averaged over 1989-2010 years for all seasons for

atmospheric model with SST extrapolation (SLAV) and coupled model (CM). Full fields and model anomalies (ANOM)

SLAV RMSE

CM RMSE

SLAVANOM CORR

СМANOMCORR

ANOMSLAV RMSE

ANOM CM RMSE

Н50020-90 NTropics90-20 SMSLP20-90 NTropics90-20 S

T2m20-90 N Tropics90-20 S

41.214.639.1

3.231.485.34

2.231.262.41

40.512.140.3

3.061.505.39

2.591.472.79

0.0560.0400.126

0.0600.3190.131

0.1020.3010.140

0.0420.0300.123

0.0690.4300.128

0.0850.3280.095

27.66.327.6

2.110.682.62

1.370.601.26

27.45.727.4

2.050.572.61

1.400.531.28

Averaged over season observed T2m anomaly, as a deviation from seasonally averaged 1989-2010 field according to NASA

(http://data.giss.nasa.gov). The same anomaly with respect to model climate in SL-AV with simple extrapolation of SST anomaly (bottom). The

same anomaly in coupled model (middle). Left: JJA1997, Right: MAM1998

Текущие работы над версией для долгосрочного прогноза

• Внедрение многослойной модели почвы ИВМ РАН – первые позитивные результаты .

• Внедрение параметризаций КВ и ДВ радиации (CLIRAD SW + RRTM LW). Вероятен переход на RRTM G SW+ LW

• Уточненная параметризация альбедо снега• Повышение горизонтального и вертикального

разрешений• Переход на ERA-Interim для исторических

прогнозов • Участие в международных проектах CHFP,

S2S

Сравнение исторических прогнозов за 4 сезона за 1983-2010 гг. при старте почвы с данных реанализа (синий), при старте с почвенных полей из

собственной системы усвоения + зонально-осредненный озон (красный), последние усовершенствования (желтый).

N20 – 20-90N, S20 – 90-20S, TR – тропики. Единицы: H500, H200 – dam; MSLP – mb; T850,T2m -K

0

1

2

3

4

5

6

7

8 OLD

SoilAssim,2DOzone

Clouds,3DOzone,BetterDyn,NewSnowAlb

Role of snow albedo. Hindcast for March 1982. T2m bias: standard scheme (left),

modified albedo (right) (A.Yurova)

Дальнейшие работы над моделью

• Гибридная вертикальная координата

• Озоновый цикл (вертикальное разрешение, перенос, упрощенная фотохимия)

• Усовершенствование параметризации радиации

• Планируется эксперимент по протоколу AMIP2

Спасибо за внимание!