nso8055 okeanograafiline prognoos jüri elken [email protected]
DESCRIPTION
NSO8055 Okeanograafiline prognoos Jüri Elken [email protected]. Operatiivne okeanograafia (MetOcean) Atmosfääri prognoositavus lineaarne ja mittelineaarne režiim algtingimuste vigade mõju ECMWF mudelist ansambli prognoosid prognooside osavus HIRLAM. Operatiivne okeanograafia: - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
NSO8055 Okeanograafiline prognoosJüri Elken [email protected]
Operatiivne okeanograafia (MetOcean)
Atmosfääri prognoositavus
lineaarne ja mittelineaarne režiimalgtingimuste vigade mõjuECMWF mudelistansambli prognoosidprognooside osavus
HIRLAM
ajalooliselt oli ilmateenistuste osa 60-80ndatel kiire areng mereväe kõrgendatud nõudmiste tõttu kaasajal iseseisev tsviiltegevuse valdkond, üldiselt jälgib operatiivse
meteoroloogia arenguidGOOS (Global Ocean Observing System) 1991 (ÜRO: IOC, WMO,
UNEP)EuroGOOS (European Global Ocean Observing System) 1994 (konsortsium)BOOS (Baltic Operational Oceanographic System) 2001 (konsortsium)
Operatiivne okeanograafia: rutiinselt koguda informatsiooni (automaatjaamad, satelliidid jne) analüüsida ja interpreteerida andmeid (mudelid, andmete assimileerimine jne) koostada ja õigeaegselt edastada prognoosemerede ja ookeanide ning nende kohal oleva atmosfääri kohta
Praktilised ülesanded: hoiatused (rannikumere üleujutused, jää- ja tormikahjud, kahjulike
vetikate vohamine, saasteainete levik jne) merenähtuste elektronkaardid laevateekondade planeerimine mereelustik, kliima
Atmosfääri mõjud merele
tuul õhurõhu gradient
õhutem-peratuur
õhu-niiskus
pilvisus sademed
süvavesi
lainetus Xmeretase X x x x
pinnahoovused X x Xpinnatemperatuur X X x X x Xjää X X x X X x
vetikad X X x X x X
Valemid vt Füüsikaline okeanograafia ja limnoloogia 05 ja 06
X – määrava tähtsusega
The predictability of weather and climate forecasts is determined by the projection of uncertainties in both initial conditionsand model formulation onto flow-dependent instabilities of the chaotic climate attractor.
vead algtingimustes ja mudeli formuleeringus toovad kaasa voolamiste ebastabiilsuse
Maa kliima on kaootilise süsteemi prototüüp.
Lorenzi attraktori (1963) aluseks oli atmosfääri lihtsustatud konvektsioon.
Sünoptilised tsüklonid tekivad suuremastaabilise tsirkulatsiooni ebastabiilsusest.
Kliimat iseloomustavad erinevad “tasakaalulised olekud”, mille vahel on bifurkatsiooni tõttu kiired üleminekud, st toimub režiiminihe (regime shift).
Mittelineaarses režiimis võib väike algtingimuste muutus viia tulevikus suurtele muutustele
Ansambli prognoosi korral arvutatakse süsteemi evolutsiooni erinevate lähedaste algtingimuste korral, võimalikke olekuid näitab ajas ja ruumis muutuv tõenäosus-tiheduste funktsioon /pdf/
Prognoosivigade tõenäosustiheduse evolutsioon: lihtne näide
olekuvõrrand
algtingimuste vigade tõenäosustihedus
tõenäosus, et “õige” algolek on “ruumis” V
tõenäosusetiheduse evolutsioon
lin
eaar
ne
mit
teli
nea
arn
e
mit
teli
nea
arn
e prognoositavus kaob
Sünoptilises mastaabis (1000 km) kestab lineaarne faas 1-2 päeva
Lähedased algolekud võivad prognoosimisel anda väga erineva tulemuse
Prognoos 1 Prognoos 2
Prognoos 3 Tegelik
Lorenz’i (1963) attraktori evolutsioon kolme erineva algtingimuste parve korral. Prognoositavus sõltub algtingimuste valikust.
3-dimensionaalne Lorentzi attraktor simuleerib üldistatud koordinaatides atmosfääri konvektsiooni (vt ka Wikipedia)https://en.wikipedia.org/wiki/Lorenz_system
Algselt lähestikku paiknevad punktid on ka hiljem lähestikku
Algselt lähestikku paiknevate punktide kaugus kasvab
Ansambli prognoos:varieeritakse pisut algtingimusi.
Erinevates oludes võib ansambli prognooside kokkulangevus tugevalt varieeruda
Prognoos kuni 2 päeva on suhteliselt hea, pikema perioodi prognoosi täpsus sõltub ilmasüsteemi olekust
Euroopa keskpika ilmaennustuse keskuse mudel
ECMWF = European Centre for Medium-Range Weather Forecast
One source for errors: different parameterizations of horizontal diffusion, convection, radiation, gravity wave drag
Atmosfääri tsirkulatsiooni erinevus mudel-vaatlused
Systematic Errors in the ECMWF Forecasting System
Sünoptilise aktiivsuse erinevus mudel-vaatlused:süstemaatilised vead
näha on peamiste tormide teekonnad
Systematic Errors in the ECMWF Forecasting System
sünoptiline aktiivsus = stdev päevast päeva muutustest
Systematic Errors in the ECMWF Forecasting System
Sünoptilise aktiivsuse erinevus 5 ja 10 päevase prognoosi vahel vigade kasvukiirus
erinevad kümnendid
1990ndatest alates on vigade kasvukiirus kahanenud
(vead kasvavad kuni maksimaalseni, ca 2 kuu jooksul)
ECMWF ansambli prognoosi süsteem EPS
algtingimustele lisatakse häiritused, igale “ansambli” liikmele erinevad
Kõige ebastabiilsemad singulaarvektorid
algtingimuste häiritused genereeritakse singulaarvektorite meetodil
(detailsemalt vt algmaterjal)
Eady indeks: häirituste kasvukiirus
häiritused kasvavad barokliinse ebastabiilsuse tõttu
on seotud tsüklonite tekkega
Tundlikes piirkondades tehtavad mõõtmised vähendavad prognoosi-vigasid
Prognoosi osavus (forecast skill) / kiirülevaade
Lihtne statistika prognoos-vaatlused naguruutkeskmine erinevuskorrelatsioonstandardhälvete suhekeskmiste erinevus (bias)
ei tarvitse praktikas olla piisav
Meteoroloogias kasutatakse sageli ansambli prognoosi osavuse mõõdikuid:
Brier’i mõõdikansambli prognoosi liikmetest, prognoositud sündmuse
toimumine võrreldes tegelikult toimunud sündmusega?? Sündmuse defineerimine
Suhteline operatsioonimõõdik (ROC)õigete ja valede alarmide osakaal
Prognoosi osavus (forecast skill) (1) / kiirülevaadeMõõdik, mis näitab tegeliku sündmuse prognoosimist või mitteprognoosimist
sündmus, näiteks: 3 päeva jooksul on õhutemperatuur alla 0o
Perfektne = 0; absurdne = 1
osavus koosneb:
ρ(p) – sündmuse E prognoosimise sagedus tõenäosusega po(p) – osakaal, kui E tõesti juhtus
töökindlus
sündmuse lahutusvõime(kui palju toimunud sündmused erinevadkeskmisest sündmuste sagedusest o)
sündmuse määramatus(arvestab sündmuse jälgitud varieeruvust)
Prognoosi osavus (forecast skill) (1a) / kiirülevaade
Kasutaja poolt etteantud lävendi ületamine
valed alarmid
õiged alarmid
Prognoosi osavus (forecast skill) (2) / kiirülevaade
valed alarmid
õiged alarmid
Õigete ja valede alarmide määramine ansambliprognoosist
Prognoosi osavus (forecast skill) (2a) / kiirülevaade
Perfektne = 1; absurdne = 0.5
Prognoosi osavus (forecast skill) (2b) / kiirülevaade
Slide by Markku Kangas
Läänemere regiooni ilmaennustusmudelid
www.fmi.fi
www.smhi.se
The DMI Weather forecasting systemThe operational system consists of 4 models that are identical except for horizontal resolution and integration domain. All versions have 40 layers in the vertical.
The forecasting system is run on a Cray-XT5 supercomputer (3200 processors) with connections to other DMI computers.
www.dmi.dk
T15 M09 K05 S03
Number of vertical levels
40 40 40 40
Horizontal resolution
0,15° (16 km)
0,09° (10 km)
0,05° (5 km)
0,03° (3 km)
Time step 450 s 400 s 150 s 90 s
Boundary values ECMWF ECMWF M09 M09
Forecast length 60 hours 60 hours 48 hours 54 hours
Aastal 2003 käivitus Eestis Tartu Ülikooli Keskkonnafüüsika Instituudi (TÜ FKKF), Eesti Meteoroloogia ja Hüdroloogia Instituudi (EMHI) ja Soome Meteoroloogia Instituudi (FMI) vaheline koostööprojekt. Projekti eesmärgiks on kõrglahutusliku eksperimentaalse kvaasioperatsioonilise numbrilise ilmaennustuskeskkonna käivitamine Eestis. Projekti vundamendiks on piiratud ala numbriline ilmaennustusmudel HIRLAM ja selle TÜ FKKF juures arendatav mittehüdrostaatiline laiendus.
Suur mudel (ETA) on hüdrostaatiline mudel, mille võrgusammu pikkus on 11x11 km.
Väike mudel (ETB) on mittehüdrostaatiline mudel, mille võrgusammu pikkus on 3,3x3,3 km.
www.emhi.ee