Долгосрочный прогноз аномальных погодных явлений на территории Северной Евразии

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 21-17-00254

НазваниеДолгосрочный прогноз аномальных погодных явлений на территории Северной Евразии

Руководитель Толстых Михаил Андреевич, Доктор физико-математических наук

Организация финансирования, регион Федеральное государственное бюджетное учреждение "Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации" , г Москва

Конкурс №55 - Конкурс 2021 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами»

Область знания, основной код классификатора 07 - Науки о Земле; 07-601 - Общая циркуляция атмосферы и динамическая метеорология

Ключевые слова долгосрочный прогноз погоды, модель общей циркуляции атмосферы, дальние связи, Северо-Атлантическое колебание

Код ГРНТИ37.21.39

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Долгосрочный прогноз аномалий осредненной атмосферной циркуляции в средних широтах является сложной с научной точки зрения задачей, которая имеет важное прикладное значение. Несмотря на работы последнего десятилетия, качество долгосрочных прогнозов в средних широтах всех мировых прогностических центров заметно уступает качеству таких прогнозов в тропиках и пока лишь в отдельных случаях (отдельные сезоны и регионы) приблизилось к порогу практической применимости (коэффициент корреляции аномалий 0.6). Тем не менее, в мире достигнут определенный прогресс в понимании источников предсказуемости процессов в атмосфере на масштабах от субсезонного до сезонного. К числу наиболее успешных характеристик долгосрочного прогнозирования относятся макромасштабные параметры циркуляции (например, давление на уровне моря). Прогноз приземных метеорологических параметров (например, температуры) имеет гораздо худшие характеристики. Вместе с тем, долгосрочный прогноз аномальной среднезимней приземной температуры и волн тепла в летний период весьма востребован в обществе. Проект направлен на повышение предсказуемости аномалий приземной температуры в Северной Евразии на масштабах от двух недель до нескольких месяцев, связанных с аномально высокими либо низкими среднезимними температурами, а также волн тепла в теплый период года. Для этого в проекте решаются следующие задачи: 1. Оценка чувствительности модельной атмосферной циркуляции к интерактивному блоку описания озона с учетом фотохимических реакций. 2. Оценка воспроизведения колебания Мэддена-Джулиана и связанных с ним крупномасштабных волн при различных реализациях параметризации глубокой конвекции. 3. Оценка чувствительности субсезонного численного прогноза погоды, в особенности, прогноза аномальных событий, к параметризации гидрологических объектов и процессов на суше, а именно – к параметризации водоёмов, математическому описанию переноса жидкой влаги в почве и эвапотранспирации с подстилающей поверхности. 4. Оценка воспроизведения Северо-Атлантического колебания и Арктической осцилляции на ретроспективных долгосрочных прогнозах по усовершенствованной (пп.1—3) версии модели ПЛАВ, в том числе, зависимость от размера ансамбля прогнозов. 5. Оценка прогнозирования аномалий среднезимней приземной и аномальных волн тепла температуры (в том числе вклад постпроцессинга). Кроме того, для повышения предсказуемости планируется усовершенствовать методику расчета долгосрочного прогноза, в частности, увеличение размера прогностического ансамбля до 80-100 участников, что обеспечивает необходимый разброс, а также применение статистического постпроцессинга. Новизна исследований состоит, во-первых, в ориентации проекта на долгосрочный прогноз в Северной Евразии (с акцентом на территорию России), во-вторых, в оригинальности применяемых компонент, описывающих отдельные процессы, и их комбинации. Все применяемые в проекте методы известны в мировой науке. На примере модели МетОфиса Великобритании видно, что эти методы позволяют достичь высокой предсказуемости атмосферной циркуляции на рассматриваемых масштабах, таким образом, ожидаемые результаты проекта достижимы. Информация об ожидаемом температурном режиме на субсезонном и сезонном масштабе имеет важное практическое значение как в отдельно взятом регионе, так и в целом по стране. В первую очередь это относится к сферам сельского хозяйства, энергетики, транспорта, строительства. Предлагаемые исследования признаны мировым научным сообществом как актуальные. Они соответствуют задачам, намеченным планом работ второго этапа проекта Всемирной метеорологической организации (ВМО) Subseasonal-to-Seasonal Prediction Project (S2S), цель которого заключается в объединении усилий ведущих метеорологических центров разных стран с целью повышения практической предсказуемости погодных аномалий на масштабах от двух недель до четырех месяцев Основным ожидаемым результатом проекта является усовершенствованная методика долгосрочного прогноза аномальных среднезимних температур в Северной Евразии и аномальных волн тепла на территории России, апробированная на исторических начальных данных за период 30 лет. Также в ходе проекта ожидаются следующие частные результаты 1. Улучшение воспроизведения циркуляции стратосферы в модели ПЛАВ, которое будет достигнуто за счет интерактивного подключения модели фотохимии озона CHARM. С помощью такой модели будут получены оценки чувствительности циркуляции стратосферы и тропосферы к взаимосвязям с озоновым слоем на субсезонном и сезонном временном масштабе . 2. Улучшение воспроизведения тропической циркуляции в модели ПЛАВ, в том числе полезной заблаговременности прогноза колебания Мэддена-Джулиана. 3. Как следствие пп. 1 и 2, а также в результате настройки модели, ожидается улучшение воспроизведения дальних связей в атмосфере между тропиками и средними широтами. 4. Повышение точности прогноза индексов Северо-Атлантического колебания-Арктической осцилляции (как следствие пп. 1-3). 5. Повышение качества описания взаимодействия атмосферы с подстилающей поверхностью, особенно в синоптических ситуациях, когда это взаимодействие приводит к развитию аномальных явлений погоды (например, лето 2010 г. на европейской территории России). Это усовершенствование будет достигнуто за счёт более точного описания термовлажностных характеристик почвы, включения параметризации термогидродинамики водных объектов и реализации в модели ПЛАВ плиточного подхода к описанию поверхности Ожидается, что в результате выполнения проекта повысится потенциальная (с предписанным океаном) предсказуемость атмосферной циркуляции в модели ПЛАВ на внутрисезонных и сезонных масштабах. Это позволит увеличить и практическую предсказуемость аномалий погоды, таких, как холодные зимы или волны тепла. Новую версию модели атмосферы ПЛАВ предполагается использовать в рамках разработанной в Гидрометцентре России и ИВМ РАН совместной модели атмосферы, океана и морского льда. При внедрении усовершенствованной в рамках проекта модели ПЛАВ в данную совместную модель можно ожидать достижения результатов долгосрочных прогнозов, соответствующих мировому уровню.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Толстых М.А., Фадеев Р.Ю., Шашкин В.В., Гойман Г.С. Improving the computational efficiency of the global SL-AV numerical weather prediction model Supercomputing frontiers and innovations, 2021 V. 8 No. 4, P. 11-23 (год публикации - 2021)
10.14529/jsfi210402

2. Травова С.В., Степаненко В.М., Медведев А.И., Толстых М.А., Богомолов В.Ю. Качество воспроизведения состояния почвы моделью деятельного слоя суши ИВМ РАН-МГУ в составе модели прогноза погоды ПЛАВ (Quality of Soil Simulation by the INM RAS-MSU Soil Scheme as a Part of the SL-AV Weather Prediction Model) Метеорология и гидрология (Russian Meteorology and Hydrology), 2022, № 3, с. 5-24 (March 2022, volume 47, pages 159-173) (год публикации - 2022)
10.3103/S1068373922030013

Публикации

1. Алипова К.А., Гойман Г.С., Толстых М.А., Мизяк В.Г., Рогутов В.С. Stochastic perturbation of tendencies and parameters of parameterizations in the global ensemble prediction system based on the SL-AV model Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, V. 37, N.6, P.331-347 (год публикации - 2022)
10.11515/rnam-2022-0027

2. Хан В.М., Вильфанд Р.М., Емелина С.В., Каверина Е.С., Куликова И.А., Сумерова К.А., Тищенко В.А., Толстых М.А. Обзор текущих и ожидаемых сезонных климатических аномалий на зиму 2021/2022 гг. с оценками возможных последствий в сферах экономики по заключению метеослужб стран СНГ Гидрометеорологические исследования и прогнозы, 2021. № 4 (382). С. 163-176 (год публикации - 2021)
10.37162/2618-9631-2021-4-163-176

3. Шашкин В.В., Фадеев Р.Ю., Толстых М.А., Криволуцкий А.А., Банин М.В. Simulation of Stratospheric Processes with the SLAV072L96 Atmospheric General Circulation Model (Воспроизведение процессов в стратосфере моделью общей циркуляции атмосферы ПЛАВ072L96) Russian Meteorology and Hydrology (Метеорология и гидрология), Vol. 48, No. 6, pp. 487-499 (№ 6, c. 5-20) (год публикации - 2023)
10.3103/S1068373923060018

4. Травова С.В., Толстых М.А. Assimilation of Screen-level Observations for Soil Moisture Analysis in the INM RAS-MSU Multilayer Soil Model Included in the SL-AV Global Atmospheric Modeling System Russian Meteorology and Hydrology, N 8 V 47, P. 561-575 (год публикации - 2022)
10.3103/S1068373922080015

5. Фадеев Р.Ю., Алипова К.А., Кошкина А.С., Лапин Т.Е., Озерова Н.А., Переладова А.Е., Сахно А.В., Толстых М.А. Glacier parameterization in SLAV numerical weather prediction model Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, V 37, N 4, P. 189-201 (год публикации - 2022)
10.1515/rnam-2022-0016

Публикации

1. Рязанова А.А., Богомолов В.Ю., Медведев А.И. The Applicability of Various Pedotransfer Functions to the Description of Soils Water resources, V. 50 N.5 P. 732-747 (год публикации - 2023)
10.1134/S0097807823700069

2. Соломон А., Шупе М.Д., Свенссон Г., Бартон Н., Базиль Э., Дэй Дж., Дойль Дж., Франк Х.П., Кили С., Ремес Т., Толстых М.А. The winter central Arctic surface energy budget: A model evaluation using observations from the MOSAiC campaign Elementa: Science of the Anthropocene, Vol. 11 P.00104 (год публикации - 2023)
10.1525/elementa.2022.00104

3. Степаненко В.М., Репина И.А., Медведев А.И., Романенко В.А. Воспроизведение моделью LAKE температуры поверхности крупнейших озѐр Земли: система автоматической калибровки по данным спутникового зондирования Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса (год публикации - 2024)

4. Толстых М.А. Применение моделей прогноза погоды для моделирования климата Фундаментальная и прикладная климатология, № 3, Т.9, С. 318-329 (год публикации - 2023)
10.21513/2410-8758-2023-3-318-329

5. Вильфанд Р.М., Емелина С.В., Тищенко В.А., Толстых М.А., Хан В.М. Статистическая коррекция долгосрочных прогнозов приземной температуры воздуха по модели ПЛАВ для территории Северной Евразии Метеорология и гидрология (год публикации - 2024)

6. Толстых М.А., Фадеев Р.Ю., Шашкин В.В., Зарипов Р.Б., Травова С.В., Гойман Г.С., Алипова К.А., Мизяк В.Г., Тищенко В.А., Круглова Е.Н. Система долгосрочного метеорологического прогноза ПЛАВ072L96 Метеорология и гидрология (год публикации - 2024)