Глобальная полулагранжева модель среднесрочного и краткосрочного прогноза погоды

• Автор: Толстых, Михаил Андреевич
• Шифр специальности: 25.00.29
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 190 с. : ил

Содержание
Введение

1 Трехмерные уравнения гидротермодинамики атмосферы и методы

их решения

1.1 Уравнения гидротермодинамики атмосферы

1.2 Методы решения уравнения переноса (адвекции)

1.2.1 Одномерное уравнения переноса

1.2.2 Двумерное уравнение переноса на сфере

1.3 Восстановление скорости ветра из завихренности и дивергенции

1.3.1 Дискретизация дифференциальных операторов на несмещенной сетке

1.3.2 Решение уравнений Пуассона на сфере
1.4 Решение уравнения горизонтальной диффузии четвертого порядка .
1.5 Переменное разрешение по широте
2 Двумерная модель мелкой воды на сфере
2.1 Формулировка уравнений
2.2 Дискретизация двумерной модели
2.2.1 Дискретизация по времени

2.2.2 Дискретизация по пространству
2.2.3 Алгоритм решения системы дискретных уравнений
2.3 Результаты тестирования модели
2.4 Версия с переменным разрешением по широте
2.4.1 Реализация горизонтальной диффузии с переменным коэффициентом по широте
2.4.2 Тестирование двумерной модели с переменным разрешением .
2.5 Оценка эффективности модели

3 Трехмерная глобальная модель гидротермодинамики атмосферы
3.1 Формулировка и дискретизация модели
3.1.1 Дискретизация по времени
3.1.2 Дискретизация по пространству
3.2 Проверка динамического блока модели при долгопериодном интегрировании
3.3 Реализация поворота полюсов в модели
3.4 Параметризации процессов подсеточного масштаба
3.4.1 Крупномасштабные осадки
3.4.2 Глубокая конвекция
3.4.3 Мелкая конвекция
3.4.4 Облачность и облачное влагосодержание
3.4.5 Радиация
3.4.6 Гравитационно-волновое сопротивление
3.4.7 Турбулентные потоки и процессы в пограничном слое
3.4.8 Процессы на поверхности
4 Результаты прогнозов с использованием модели
4.1 Результаты прогнозов по данным ЕЦСПП
4.2 Система усвоения данных на основе модели
4.3 Адаптация модели для работы в системе усвоения данных
4.3.1 Инициализация начальных данных на основе цифрового фильтра
4.3.2 Постпроцессинг
4.4 Результаты испытаний системы усвоения данных
4.5 Прогнозы с переменным разрешением
5 Параллельная реализация модели
5.1 Подходы к распараллеливанию модели
5.2 Результаты распараллеливания
Заключение
Литература

Введение
Повышение качества прогноза погоды - важная задача, имеющая большое практическое значение.
Модель прогноза должна адекватно описывать атмосферные процессы синоптического масштаба с периодами от нескольких часов до нескольких дней, особенно процессы цикло- и фронтогенеза. Модель краткосрочного прогноза погоды должна также описывать часть процессов мезометеорологического масштаба с характерными периодами от десятков минут до нескольких часов.
Точность прогноза фактически является точностью предсказания траектории модельной атмосферы в фазовом пространстве, имеющем размерность 107 и выше. В этом состоит отличие гидродинамического прогноза погоды от моделирования климата, где главным является описание статистики атмосферных процессов.
Основными общепринятыми путями решения задачи повышения качества прогноза являются:
• Повышение пространственного разрешения численных моделей. Это позволяет явно описывать процессы все более мелкого масштаба, особенно взаимодействие с неоднородной подстилающей поверхностью и передачу энергии по спектру. Численный прогноз погоды с пространственным разрешением, необходимым для адекватного описания процессов синоптического и мезо-масштаба, является задачей, требующей больших вычислительных ресурсов. Кроме того, оперативный прогноз налагает ограничение на допустимое время счета модели. Поэтому разрешение модели можно повысить только за счет применения эффективных численных методов решения уравнений гидротермо-