Климат свободной атмосферы

КЛИМАТ СВОБОДНОЙ АТМОСФЕРы

Средние месячные значения метеорологических параметров на стандартных геометрических высотах от 0 до 30 километров в узлах регулярной широтно-долготной сетки

К. ф.-м. н., в. н.с. ОА,

Результаты метеорологических и аэрологических наблюдений используются для многих оперативных задач, включая прогноз погоды [4, 7], организации мер защиты при наступлении неблагоприятных погодных условий, нужд Вооруженных Сил Российской Федерации, поддержки гражданской авиации.

Почти все данные ежедневных измерений параметров атмосферы собираются в региональных центрах в специальные наборы данных, которые могут использоваться для многих целей, например, для изучения изменчивости и динамики атмосферы и океанов.

К сожалению, все наборы данных содержат ошибки в данных или/и метаданных, в связи с неизбежным «шумом» на многих этапах обработки результатов наблюдений (передачи данных, хранении и т. д.). Очень важно использовать данные наблюдений с минимальными ошибками, потому что использование ошибочных данных может привести к неправильным выводам. Например, вводимые в прогностическую модель неточные начальные данные из-за нелинейности атмосферных процессов могут привести к существенным ошибкам в описании эволюции атмосферы на интервале прогноза [7].

Основным способом удаления ошибок из любого массива данных является использование процедуры контроля качества до их анализа [1, 2, 8].

Анализ данных аэрологических наблюдений имеет свою специфику по отношению ко многим другим метеорологическим наблюдениям, т. к. на многих высотах в атмосфере имеется множество пропущенных наблюдений. Основные причины этого - недостаточная высота подъема радиозондов, а также технологии радиозондовых наблюдений, производства оболочек зондов и датчиков измерения параметров атмосферы, реальных температур, влажности и ветра [4].

Для определения изменений климата атмосферы и развития климатических моделей был создан массив данных параметров свободной атмосферы КАРДС (Comprehensive Aerological Reference Data Set, CARDS), основанный на аэрологических наблюдениях [8, 10]. Он был создан в результате совместного проекта по созданию глобального проконтролированного массива данных радиозондовых наблюдений Всероссийского научно-исследовательского института гидрометеорологической информации – Мирового центра данных (ВНИИГМИ-МЦД) и Национального Климатического Центра данных США. Массив КАРДС являлся уникальным по полноте радиозондовых наблюдений: и на момент создания он содержал более 23 миллионов радиозондовых наблюдений по 2662 радиозондовым станциям. После его создания массив систематически пополняется в ФГБУ "ВНИИГМИ-МЦД" за счет добавления текущих наблюдений, получаемых по сети GTS (Global Telecomunication System).

Исходные данные

Для расчета климатических характеристик в свободной атмосфере в узлах регулярной широтно-долготной сетки на геометрических высотах в качестве исходного взят массив данных радиозондирования атмосферы за 1983-2010 годы по глобальной сети аэрологических станций за сроки зондирования 00 и 12 Гринвичского времени.

Распределение базовых 990 аэрологических станций.

Данные наблюдений прошли процедуры комплексного контроля качества, включая климатический, гидростатический, горизонтальный и вертикальный контроль качества [1, 10].

Методы расчета

Реализованы два метода расчета климата в узлах регулярной глобальной сетки:

- объективный анализ станционного климата (OAC) ,

когда для каждой из глобального списка станций (990 станций для глобуса) и для каждого из 12 многолетних месяцев рассчитаны средние значения на стандартных геометрических высотах над уровнем моря и эти значения станционных климатов интерполируются (выполняется объективный анализ – ОА) в узлы регулярной сетки; - климат срочных объективных анализов (COA) , когда для каждого срока наблюдений (00 и 12 часов Гринвичского времени с 1983 по 2010 год) выполнен объективный анализ срочных наблюдений (интерполяция в узлы регулярной сетки) и затем выполнено осреднение этих объективных анализов для оценки климата в узлах регулярной сетки для каждого из 12 месяцев.

Теоретически разницы в полученных расчетах (ОАС и СОА) не должно быть при условии, что мы имеем полный набор наблюдений для всех станций и всех сроков наблюдений. Однако, в реальности это условие далеко не выполняется, поскольку разные станции в разные сроки наблюдения имеют пропущенные значения. И в этом случае второй метод (СОА) оказывается явно предпочтительнее, ибо, если в рамках 1-ого (OAC) метода пропущенные значения так и остаются просто пропущенными, то в рамках 2-ого (СОА) метода мы используем для каждого срока дополнительную информацию с соседних станций для заполнения этих пропусков. Т. е., сеть реальных наблюдений оказывается существенно более информативной по отношению к расчетам климата.

Объективный анализ

В качестве метода горизонтальной интерполяции в узлы сетки с близлежащих (влияющих) аэрологических станций (для средних значений – метод ОАС, для срочных наблюдений – метод СОА) использован метод взвешенной анизотропной интерполяции [5], состоящий в том, что значение величины в данной точке () рассчитывается как взвешенное среднее значений на соседних станциях. Вес же каждой станции предварительно рассчитывается с учетом расстояния между данной точкой и влияющими станциями, и взаимного расположения влияющих станций.

Поэтому важнейший фактор успешной интерполяции есть выбор влияющих станций (впрочем, как и для любой другой горизонтальной интерполяции). Наилучшие результаты имеем, если влияющие станции максимально равномерно и симметрично окружают данную точку (порой с пренебрежением близостью).

По отношению к большинству аэрологических величин [5] метод ВАИ показывает лишь чуть худшие результаты, чем оптимальная интерполяция (ОИ), но имеет огромное преимущество в том, что не требует знания статистической структуры интерполируемых полей. Применение же ОИ для оценки климата по ОАС методу невозможно в принципе, ибо мы имеем только одну единственную реализацию станционных «климатов», а, следовательно, об их статистической структуре возможны лишь гипотезы. Использование же ОИ для метода СОА предполагает значительную предварительную работу по исследованию статистической структуры срочных наблюдений (с минимальными преимуществами по отношению к ВАИ).

Геометрическая и геопотенциальная высота

Соотношение между геопотенциальной (H) (а именно эта величина содержится в аэрологической телеграмме) и геометрической высотой определяется

где - геометрическая высота над уровнем моря, - гравитационная постоянная, зависящая от и - географической широты. Тогда геопотенциальная высота есть геопотенциал, нормированный на стандартную гравитационную постоянную на уровне моря и широты 45 градусов. Существует множество формул для описания изменения гравитационной постоянной в свободной атмосфере Земли. Простейшая из них есть теоретическая формула, основанная на гипотезе об идеальной сферичности Земного шара с равномерным по шару распределением масс. В этом случае

,

где - значение гравитационной постоянной на высоте ; - стандартная гравитационная постоянная на уровне моря, - радиус земного шара.

Однако, если учитывать эллипсоидность земного шара, то в разных исследованиях с начала прошлого века многократно уточнялась формула для гравитационной постоянной атмосферы. В данной работе использована International Gravity Formula от 1980 года, известной как IGF1980 [12]:

,

где - есть географическая широта.

Вертикальная интерполяция

Поскольку нам нужны значения аэрологических величин на стандартных геометрических высотах над уровнем моря, а перечень геометрических высот включает 35 высот: 0 250, 500, 750, 1000, 1500, 2000 м, далее до 30000 м включительно с шагом 1000 м, для каждого вертикального профиля аэрологических наблюдений выполнялась вертикальная интерполяция значений с фактически наблюдаемых точек на заданные геометрические высоты.

Наиболее точным и в тоже время «гладким» способом интерполяции, дающим наименьшие погрешности, для аэрологических величин является кубический сплайн Акимы [2, 3, 9, 11], который и был использован.

Массивы полученных данных

В результате расчетов получены оценки средних значений и стандартных отклонений для 35 геометрических высот 0, 250, 500, 750, 1000, 1500, 2000 м, далее до 30000 м включительно для следующих аэрологических величин:

(P) давление воздуха (гПа);

(H) геопотенциальная высота (гпм);

(T) температура воздуха (ºС);

(U) зональная составляющая ветра (м/с);

(V) меридиональная составляющая ветра (м/с);

(DD) дефицит точки росы (ºС) (до высоты 15 км);

(RH) относительная влажность воздуха (%) (до высоты 15 км);

(AD) плотность воздуха (г/м3)

для каждого многолетнего месяца за период 1983-2010 гг. в узлах регулярной глобальной широтно-долготной сетки 5х5 градусов.

В качестве иллюстрации на рисунках приведены глобальные климатические средние температуры воздуха, плотности воздуха, зональной и меридиональной составляющих скорости ветра для многолетнего января на высотах 1 и 9 км за период 1983-2010 гг. Глобальные стандартные отклонения для Т на высоте 1 км за тот же период приведены в [6].

Глобальные климатические средние Т для многолетнего января на высоте

1 км (внизу) и 9 км (вверху) за период 1983-2010 гг.

Рис. Глобальные климатические средние плотности воздуха AD (г/м3)

для многолетнего января на высоте 1 км (внизу) и 9 км (вверху) за период 1983-2010 гг.

Рис. Глобальные климатические средние зональной составляющей ветра U (м/с) для многолетнего января 1 км (внизу) и 9 км (вверху) за 1983-2010 гг.

Рис. Глобальные климатические средние меридиональной составляющей ветра V (м/с) для многолетнего января на1 км (внизу) и 9 км (вверху) за 1983-2010 гг.

Список литературы

1.  Алдухов контроль аэрологических данных ПГЭП уровня II. Метеорология и гидрология. 1983. №. 12. С. 94-102.

2.  О методах расчета и контроля данных по пограничному слою атмосферы. Труды ВНИИГМИ-МЦД. 2012. Вып. 176. С. 257-286.

3.  Де рактическое руководство по сплайнам. М. Радио и связь. 1985. 304 с.

4.  Зайцева . – Л.: Гидрометеоиздат, 1990. – 325 с.

5.  Костюков анализ и согласование метеорологических полей. М.: Гидрометеоиздат. 1982. 184 с.

6.  Обзор деятельности ФГБУ "ВНИИГМИ-МЦД". Обнинск. 2013.132 с.

7.  Прогноз погоды как задача XXI века // Федеральный справочник – 2011. – т. 25. C. 419-426.

8.  Alduchov O. A., Eskridge R. plex quality control of upper air parameters at mandatory and significant levels for the CARDS dataset. – Asheville, NC. National Climatic Data Center Report, 1996. – 151 p.

9.  Akima, H. A New Method of Interpolation and Smooth Curve Fitting Based on Local Procedures, J. ACM. Vol. 17. 1970. No. 4, pp. 589-602.

10.  Eskridge R. E., Alduchov O. A., Chernykh I. V., Zhai P., Polansky A. C., Doty S. R. A Comprehensive Aerological Reference Data Set (CARDS): Rough and Systematic Errors. Bull. Of Amer. Met. Society. Vol. 76. 1976. No. 10, 1759-1775.

11.  http://www. iue. tuwien. ac. at/phd/rottinger/node60.html

12.  http://en. wikipedia. org/wiki/Gravity_of_Earth#Altitude