Том 32, номер 11, статья № 10

Рубинштейн К.Г., Губенко И.М., Игнатов Р.Ю., Тихоненко Н.Д., Юсупов Ю.И. Эксперименты по усвоению данных сети грозопеленгации. // Оптика атмосферы и океана. 2019. Т. 32. № 11. С. 936–941.
Скопировать ссылку в буфер обмена
Аннотация:

Проанализированы первые результаты исследования влияния учета данных грозопеленгаторной сети в численном прогнозе погоды. Дан краткий обзор методов учета грозопеленгации в численных моделях прогноза погоды, описан алгоритм использованного нами метода учета данных грозопеленгаторов, представлены результаты численных экспериментов и их анализ для семи прогнозов погоды при наличии гроз в Краснодарском крае. Установлено, что средние абсолютные ошибки для всех величин благодаря учету гроз уменьшаются. Продемонстрирована работа использованной процедуры на примере сравнения карт накопленных суточных осадков для семи прогнозов с учетом и без учета данных сети WWLLN. Показано, что конфигурация полей прогностических осадков и их интенсивность заметно приблизилась к эталонным и в областях, где наблюдались грозы, и в областях их отсутствия. Особенно ярко это прослеживается для осадков слабой интенсивности (0–7 мм).

Ключевые слова:

грозы, конвективные осадки, усвоение данных, WRF-ARW, сети грозопеленгации

Иллюстрации:
Список литературы:

1. Белов Д. Гроза в Москве 13 июля 2016: Пользователей сети покорили вспышки молний в столице [Электронный ресурс]. URL: https://www.metronews.ru/ovosti/moscow/reviews/groza-v-moskve-13-iyulya-2016-polzovateley-seti-pokorili-vspyshki-molnii-v-stolice-1194538 (дата обращения: 25.07.2016).
2. Regnum: Ливни и грозы в Москве и регионах: фоторепортажи онлайн [Электронный ресурс]. URL: https://egnum.ru/news/2295016.html (дата обращения: 17.07.2017).
3. Довгалюк Ю.А., Веремей Н.Е., Синькевич А.А. Применение полуторамерной модели для решения фундаментальных и прикладных задач физики облаков. СПб.: Моби Дик, 2013. Вып. 2. 220 с.
4. Lay E.H. Investigating lightning-to-ionosphere energy coupling based on VLF lightning propagation haracterization: PhD Thesis. Seattle: University of Washington, 2008. 26 p.
5. Аджиев А.Х., Стасенко В.Н., Тапасханов В.О. Система грозопеленгации на Северном Кавказе // Метеорол. и гидрол. 2013. № 1. C. 5–11.
6. Снегуров А.В., Снегуров В.С. Экспериментальная грозопеленгационная система // Тр. ГГО. 2012. Вып. 567. С. 188–200.
7. Skamaroch W.C., Klemp J.B., Dudhia J., Gill D.O., Barker D.M, Duda M.G., Huang X.Yu., Wang W., Powers J.G. A description of the Advanced Research WRF Version 3. National Center of Atmospheric Research: Boulder, Colorado, 2008. 113 p.
8. Hakim G.J., Regulski P., Mass C, Torn R.D. Lightning data assimilation using an ensemble Kalman filter // Extended Abstracts of the 20th Int. Lightning Detection Conf. Norman, Oklahoma, USA. October, 2014. P. 3683–3695.
9. Fierro A.O., Mansell E.R., Ziegler C.L., MacGorman D.R. Application of a lightning data assimilation technique in the WRF-ARW model at cloud-resolving scales for the tornado outbreak of 24 May 2011 // Mon. Weather Rev. 2012. V. 140, N 8. P. 2609–2627.
10. Wang Y., Yang Y., Liu D., Zhang D., Yao W., Wand C. A case study of assimilating lightning-proxy relative humidity with WRF-3DVAR // Atmosphere. 2017. V. 8, N 55. P. 1–20.
11. Dixon K., Mass C.F., Gregory J.H., Robert H. The impact of lightning data assimilation on deterministic and ensemble forecasts of convective events // J. Atmos. Ocean. Technol. 2016. V. 33. P. 1801–1823.
12. Giannaros T.M., Kotroni V., Lagouvardos K. WRF-LTNGDA: A lightning data assimilation technique implemented in the WRF model for improving precipitation forecasts // Environ. Model. Softw. 2016. V. 76. P. 54–68.
13. Kain J.S. The Kain–Fritsch convective parameterization: An update // J. Appl. Meteorol. 2004. V. 43, N 1. P. 170–181.
14. Mansell E.R., Ziegler C.L., MacGorman D.R. A lightning data assimilation technique for mesoscale forecast models // Mon. Weather Rev. 2006. V. 135. P. 1732–1748.
15. Lagouvardos K., Kotroni V., Defer E., Bousquet O. Study of a heavy precipitation event over southern France, in the frame of HYMEX project: Observational analysis and model results using assimilation of lightning // Atmos. Res. V. 134. P. 45–55.
16. Bruning E.C., Weiss S.A., Calhoun K.M. Continuous variability in thunderstorm primary electrification and an evaluation of inverted-polarity terminology // Atmos. Res. 2014. V. 135. P. 274–284.
17. Mansell E.R., Ziegler C.L., Bruning E.C. Simulated electrification of a small thunderstorm with two-moment bulk microphysics // J. Atmos. Sci. 2010. V. 67, N 1. P. 171–194.
18. Ek M.B., Mitchell K.E., Lin Y., Rogers E., Grunmann P., Koren V., Gayno G., Tarpley J.D. Implementation of NOAH land surface model advances in the NCEP operational mesoscale Eta model // J. Geophys. Res. 2003. V. 108, N 22. P. 8851.
19. Janjic Z.I. The step-mountain eta coordinate model: Further developments of the convection, viscous sublayer and turbulence closure schemes // Mon. Weather Rev. 1994. V. 122. P. 927–945.
20. РД 52.27.284-91. Руководящий документ. Методические указания. Проведение производственных (оперативных) испытаний новых и усовершенствованных методов гидрометеорологических и гелиофизических прогнозов. М.: Комитет Гидрометеорологии при Кабинете Министров СССР, 1991. 149 с.
21. Хромов С.П., Мамонтова Л.И. Метеорологический словарь. Л.: Гидрометеоиздат, 1974. 568 с.
22. Harold F. Pierce: Global Precipitation Analysis [Electronic resource]. URL: https://precip.gsfc.nasa.gov/ (last access: 11.11.2018).
 

Вернуться