Том 35, номер 03, статья № 8

Аннотация:

Рассматривается оценка точности прогнозов конвективных опасных явлений погоды по модели WRF на примере территории Пермского края и прилегающих регионов в теплый период 2021 г. Заблаговременность прогнозов по модели WRF составляла до 27 ч, шаг сетки модели – 5 км. Для снижения числа ложных тревог при прогнозе была использована масштабируемая параметризация конвекции. Выборка случаев шквалов и крупного града сформирована на основе данных метеостанций, сообщений об ущербе и спутниковых снимков ветровалов и включает 56 событий; тогда как выборка случаев сильных ливневых дождей создана только по данным метеостанций. По модели WRF за этот же период прогнозировались 30 случаев шквалов (³ 25 м/с) и 63 случая сильных ливней (³ 30 мм/ч). Отдельно рассмотрены случаи формирования суперъячейковых облаков и смерчей. Для случаев шквалов по данным наблюдений и по модели выполнена кросс-валидация с применением пороговых критериев по расстоянию 50 км и по времени ± 3 ч. Прогнозы сильных осадков оценивались с применением индексов SCI и EDI. В целом качество прогнозов сильных осадков было неудовлетворительным. Доля успешных прогнозов шквалов составила 36%, причем в это число попали случаи с наибольшим ущербом. Несмотря на высокую долю пропусков явлений (которые преобладают над ложными тревогами), прогнозы шквалов можно считать практически значимыми.

Ключевые слова:

шквал, сильный дождь, краткосрочный прогноз, модель WRF, масштабируемая параметризация конвекции, объектно-ориентированная оценка, пропуски явления, ложная тревога

Иллюстрации:

Список литературы:

1. Shikhov A., Chernokulsky A., Kalinin N., Bykov A., Pischalnikova E. Climatology and formation environments of severe convective windstorms and tornadoes in the Perm region (Russia) in 1984–2020 // Atmos. 2021. V. 12. N 1407.
2. Yano J.-I., Ziemiański M.Z., Cullen M., Termonia P., Onvlee J., Bengtsson L., Carrassi A., Davy R., Deluca A., Gray S.L., Homar V., Köhler M., Krichak S., Michaelides S., Phillips V.T.J., Soares P.M.M., Wyszogrodzki A.A. Scientific challenges of convective-scale numerical weather prediction // Bull. Am. Meteorol. Soc. 2018. V. 99, N 4. P. 699–710.
3. Weisman M.L., Davis C., Wang W., Manning K.W., Klemp J.B. Experiences with 0-36-h explicit convective forecasts with the WRF-ARW model // Weather Forecast. 2008. V. 23, N 3. P. 407–437.
4. Xue M., Wang D., Gao J., Brewster K., Droegemeier K.K. The Advanced Regional Prediction System (ARPS), storm-scale numerical weather prediction and data assimilation // Meteorol. Atmos. Phys. 2003. V. 82. P. 139–170.
5. Kain J.S., Weiss S.J., Levit J.J., Baldwin M.E., Bright D.R. Examination of convection-allowing configurations of the WRF model for the prediction of severe convective weather // Weather Forecast. 2006. V. 21, N 2. P. 167–181.
6. Kain J.S. Weiss S.J., Bright D.R., Baldwin M.E., Levit J.J., Carbin G.W., Schwartz C.S., Weisman M.L., Droegemeier K.K., Weber D.B., Thomas K.W. Some practical considerations regarding horizontal resolution in the first generation of operational convection-allowing NWP // Weather Forecast. 2008. V. 23, N 5. P. 931–952.
7. Powers J.G., Klemp J.B., Skamarock W.C., Davis C.A., Dudhia J., Gill D.O., Coen J.L., Gochis D.J., Ahmadov R., Peckham S.E., Grell G.A., Michalakes J., Trahan S., Benjamin S.G., Alexander C.R., Dimego G.J., Wang W., Schwartz C.S., Romine G.S., Liu Z., Snyder C., Chen F., Barlage M.J., Yu W., Duda M.G. The Weather Research and Forecasting Model: Overview, system efforts, and future directions // Bull. Am. Meteorol. Soc. 2017. V. 98. P. 1717–1737.
8. Дмитриева Т.Г., Песков Б.Е. Численный прогноз с мезосиноптическим уточнением двух случаев особо сильных шквалов на Европейской части России летом 2010 г. // Метеорол. и гидрол. 2013. № 2. С. 18–30.
9. Шихов А.Н., Быков А.В. Изучение двух случаев сильных смерчей в Предуралье // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из Космоса. 2015. Т. 12, № 3. С. 124–133.
19. Новицкий М.А., Павлюков Ю.Б., Шмерлин Б.Я., Махнорылова С.В., Серебряник Н.И., Петриченко С.А., Тереб Л.А., Калмыкова О.В. Башкирский смерч: возможности анализа и прогноза смерчеопасной ситуации // Метеорол. и гидрол. 2016. № 10. С. 30–40.
11. Новицкий М.А., Шмерлин Б.Я., Петриченко С.А., Тереб Л.А., Калмыкова О.В. О совместном расчете полей вертикальной скорости и конвективных индексов в модели WRF для анализа и прогноза смерчеопасных ситуаций // Метеорол. и гидрол. 2018. № 9. С. 14–26.
12. Калинин Н.А., Шихов А.Н., Быков А.В., Ажигов И.О. Условия возникновения и краткосрочный прогноз сильных шквалов и смерчей на Европейской терри­тории России // Оптика атмосф. и океана. 2019. Т. 32, № 1. С. 62–69; Kalinin N.A., Shikhov A.N., Bykov A.V., Azhigov I.O. Conditions for the appearance and short-time prediction of strong squalls and tornadoes in the European part of Russia // Atmos. Ocean. Opt. 2019. V. 32, N 3. P. 334–344.
13. Романский С.О., Вербицкая Е.М., Суляндзига П.Б. Результаты численного моделирования формирования и развития интенсивной конвекции, вызвавшей смерч в Благовещенске 31 июля 2011 г. // Метеорол. и гидрол. 2020. № 6. С. 25–36.
14. Chernokulsky A., Shikhov A., Bykov A., Azhigov I. Satellite-based study and numerical forecasting of two tornado outbreaks in the Ural region in June 2017 // Atmosphere. 2020. N 11. N 1146.
15. Chernokulsky A., Shikhov A., Bykov A., Kalinin N., Kurgansky M., Sherstyukov B., Yarinich Y. Diagnosis and modelling of two destructive derecho events in European Russia in the summer of 2010 // Atmos. Res. 2021. N 105928. DOI: 10.1016/j.atmosres.2021.105928.
16. Вельтищев Н.Ф., Жупанов В.Д., Павлюков Ю.Б. Краткосрочный прогноз сильных осадков и ветра с помощью разрешающих конвекцию моделей WRF // Метеорол. и гидрол. 2011. № 1. С. 5–18.
17. Вельтищев Н.Ф., Жупанов В.Д. Численные прогнозы погоды по негидростатическим моделям общего пользования WRF-ARW и WRF-NMM // 80 лет Гидрометцентру России. М., Гидрометцентр России, 2010. С. 94–135.
18. Зарипов Р.Б., Павлюков Ю.Б., Шумилин А.А., Травов А.В. Использование радиолокационной информации при оценке прогноза погоды с высоким разрешением // Гидромет. исслед. и прогнозы. 2018. № 2. С. 60–86.
19. Зайко П.О, Красовский А.Н, Бородко С.К. Совершенствование мезомасштабного численного прогнозирования погоды WRF-ARW в Республике Беларусь путем ассимиляции радиолокационных данных о ветре и отражаемости // Журн. Белорус. гос. ун-та. География. Геология. 2020. № 2. С. 3–13.
20. Беркович Л.В., Ткачева Ю.В. Успешность прогноза сильных осадков в Краснодарском и Ставропольском краях в летний период 2013 года по модели WRF-ARW // Тр. Гидрометцентра России. 2014. Вып. 351. С. 23–33.
21. Калинин Н.А., Шихов А.Н., Быков А.В., Тарасов А.В. Анализ результатов численного прогноза ливневых осадков по модели WRF с применением различных параметризаций конвекции (на примере территории Пермского края) // Гидромет. исслед. и прогнозы. 2019. № 3. С. 43–59.
22. Вильфанд Р.М., Ривин Г.С., Розинкина И.А. Система COSMO-Ru негидростатического мезомасштабного краткосрочного прогноза погоды Гидрометцентра России: первый этап реализации и развития // Метеорол. и гидрол. 2010. № 8. С. 5–20.
23. Ривин Г.С., Вильфанд Р.М., Киктев Д.Б., Розинкина И.А., Тудрий К.О., Блинов Д.В., Варенцов М.И., Самсонов Т.Е., Бундель А.Ю., Кирсанов А.А., Захарченко Д.И. Система численного прогнозирования явлений погоды, включая опасные, для Московского мегаполиса: разработка прототипа // Метеорол. и гидрол. 2019. № 11. С. 33–45.
24. Varentsov M., Wouters H., Platonov V., Konstantinov P. Megacity-induced mesoclimatic effects in the lower Atmosphere: A modeling study for multiple summers over Moscow, Russia // Atmos. 2018. V. 9. N 50.
25. Davis C.A., Brown B., Bullock R. Object-based verification of precipitation forecasts. Part I: Methodology and application mesoscale rain areas // Mon. Weather. Rev. 2006. V. 134. P. 1772–1784.
26. Калинин Н.А. Шихов А.Н., Быков А.В., Поморцева А.А., Абдуллин Р.К., Ажигов И.О. Условия формирования и краткосрочный прогноз конвективных опасных явлений погоды в Уральском регионе в теплый период 2020 года // Оптика атмосф. и океана. 2021. Т. 34, № 1. С. 46–56; Kalinin N.A., Shikhov A.N., Bykov A.V., Pomortseva A.A., Abdullin R.K., Azhigov I.O. Formation conditions and short-term forecast of convective hazardous weather events in the Ural region in the warm period of 2020 // Atmos. Ocean. Opt. 2021. V. 34, N 3. P. 250–262.
27. Taszarek M., Pilguj N., Orlikowski J., Surowiecki A., Walczakiewicz S., Pilorz W., Piasecki K., Pajurek L., Półrolniczak M. Derecho evolving from a mesocyclone–a study of 11 August 2017 severe weather outbreak in Poland: Event analysis and high-resolution simulation // Mon. Weather Rev. 2019. V. 147, N 6. P. 2283–2306.
28. Архив фактической погоды по метеостанциям [Электронный ресурс]. URL: http://pogodaiklimat.ru/archive.php (дата обращения: 17.12.2021).
29. Научно-технический журнал «Метеорология и гидрология». Электронный ресурс: http://mig-journal.ru/archive (дата обращения: 17.12.2021).
30. European Severe Weather Database. URL: https:// eswd.eu/ (дата обращения: 17.12.2021).
31. Shikhov A.N., Chernokulsky A.V., Azhigov I.O., Semakina A.V. A satellite-derived database for stand-replacing windthrow events in boreal forests of European Russia in 1986–2017 // Earth Syst. Sci. Data. 2020. V. 12. P. 3489–3513.
32. Hong S.-Y., Dudhia J. Next-generation numerical weather prediction: Bridging parameterization, explicit clouds, and large eddies // Bull. Am. Meteorol. Soc. 2012. V. 93. P. ES6–ES9.
33. Arakawa A., Wu C.M. A unified representation of deep moist convection in numerical modeling of the atmosphere. Part I // J. Atmos. Sci. 2013. V. 70. P. 1977–1992.
34. Arakawa A., Schubert W.H. Interaction of a cumulus cloud ensemble with the large-scale environment. Part I // J. Atmos. Sci. 1974. V. 31. P. 674–701.
35. Lim K-S., Hong S.-Y., Yoon J.-H., Han J. Simulation of the summer monsoon rainfall over East Asia using the NCEP GFS cumulus parameterization at different horizontal resolutions // Weather Forecast. 2014. V. 29. P. 1143–1154.
36. Kwon Y.C., Hong S.-Y. A mass-flux cumulus parameterization scheme across gray-zone resolutions // Mon. Weather Rev. 2017. V. 145, N 2. P. 583–598.
37. Clark A.J., Gao J., Marsh P.T., Smith T., Kain J.S., Correia Jr., Xue M., Kong F. Tornado pathlength forecasts from 2010 to 2011 using ensemble updraft helicity // Weather Forecast. 2013. V. 28, N 2. P. 387–407.
38. Sobash R.A., Romine G.S., Schwartz G.S. Explicit Forecasts of Low-Level Rotation from Convection-Allowing Models for Next-Day Tornado Prediction // Weather Forecast. 2016. V. 31. P. 1591–1614.
39. Кисельникова В.З. Объектно-ориентированная оценка качества прогноза осадков WRF // Метеорол. и гидрол. 2013. № 4. С. 5–10.
40. Муравьев А.В., Киктев Д.Б., Бундель А.Ю., Дмитриева Т.Г., Смирнов А.В. Верификация прогнозов ме­теорологических явлений со значительными воздействиями в районе проведения Олимпиады «Сочи-2014». Часть I. Детерминированные прогнозы в тестовый период // Метеорол. и гидрол. 2015. № 9. С. 31–48.
41. Shikhov A.N., Bykov A.V., Abdullin R.K. Short-range forecast of heavy rainfall over the Kama River basin in 2019 with atmospheric models ICON, GFS and WRF // IOP Conf. Series: Earth and Environ. Sci. 2020. V. 611. N 012016.
42. ФГБУ «Уральское УГМС» [Электронный ресурс]. URL: http://svgimet.ru/?p=47930 (дата обращения: 17.12.2021).