Том 37, номер 03, статья № 6

Аннотация:

Для краткосрочного прогнозирования погодных ситуаций в г. Томске с сильным порывистым ветром предлагается использовать результаты расчетов по модели численного прогноза локальной погоды TSUNM3 в сочетании с полуэмпирическими формулами оценки масштабов скорости порывов ветра. Сравнение результатов расчетов и наблюдений метеопараметров, полученных для рассматриваемых в работе условий на метеостанциях ЦКП «Атмосфера» Института оптики атмосферы СО РАН, с помощью аэродромных метеорологических измерительных систем аэропорта г. Томска и метеостанции Томского центра по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, показало перспективность применения модели для численного прогнозирования этого опасного погодного явления. Результаты работы предназначены для разработки информационно-прогностической системы заблаговременного предупреждения об опасных порывах ветра.

Ключевые слова:

численный прогноз погоды, порывы ветра, мезомасштабная модель TSUNM3

Список литературы:

1. Доклад об особенностях климата на территории Российской Федерации за 2021 год. М.: Росгидромет, 2022. 104 с.
2. Евсеева Н.С., Ромашова Т.В. Опасные метеорологические явления как составная часть природного риска (на примере юга Томской области) // Вестн. Том. гос. ун-та. 2011. № 353. С. 199–204.
3. Юшков В.П. Асимптотика максимальных ветровых порывов в московском мегаполисе: цели, принципы расчетов и статистика наблюдений // Изв. РАН. Физ. атмосф. и океана. 2021. Т. 57, № 3. С. 298–311.
4. Sheridan P. Current gust forecasting techniques, developments and challenges // Adv. Sci. Res. 2018. V. 15. P. 159–172.
5. Курбатова М.М., Рубинштейн К.Г. Гибридный метод прогноза порывов ветра // Оптика атмосф. и океана. 2018. Т. 31, № 7. С. 523–529.
6. Suarez M., Poffo D., Pierobon E., Martina A., Saffe J., Rodriguez A. Wind and gust forecasts assesment of Weather Research and Forecast (WRF) model in Cordoba, Argentina // AJAE. 2021. V. 16, N 1. P. 2021133.
7. Численное моделирование погоды и качества атмосферного воздуха в городах / А.В. Старченко, Л.И. Кижнер, Е.А. Данилкин, Е.А. Шельмина и др. Томск: Изд-во ТГУ, 2022. 140 с.
8. Система моделирования атмосферы для бесшовного прогноза / М.А. Толстых, В.В. Шашкин, Р.Ю. Фадеев, А.В. Шляева и др. М.: Триада лтд, 2017. 166 с.
9. 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.
10. Jiménez P.A., Dudhia J., González-Rouco J.F., Navar­ro J., Montávez J.P., García-Bustamante E. A revised scheme for the WRF surface layer formulation // Mon. Weather Rev. 2012. V. 140. P. 898–918. DOI: 10.1175/MWR-D-11-00056.1.
11. Chen F., Zhang Y. On the coupling strength between the land surface and the atmosphere // Geophys. Res. Lett. 2009. V. 36. P. L10404. DOI: 10.1029/2009GL037980.
12. Starchenko A.V., Kizhner L.I., Svarovsky A.I., Prokhanov S.A. Sensitivity analysis of the physical parameterizations in the WRF model on the prediction accuracy of meteorological parameters // Proc. SPIE. 2021. V. 11916. DOI: 10.1117/12.2603387.
13. Гладких В.А., Невзорова И.В., Одинцов С.Л. Структура порывов ветра в приземном слое атмосферы // Оптика атмосф. и океана. 2019. Т. 2, № 4. С. 304–308.
14. Расписание погоды. Архив погоды в Томске [Электронный ресурс]. URL: http://rp5.ru (дата обращения 16.07.2023).
15. Benjamin S.G., Brown J.M., Brundage K.J., Dévényi D., Grell G.A., Kim D., Schwartz B.E., Smirnova T.G., Smith T.L., Weygandt S.S., Manikin G.S. NWS Technical Procedures. Bulletin. No. 490. RUC20 – The 20 km Version of the Rapid Update Cycle. Boulder: NOAA/OAR Forecast Systems Laboratory, 2002. URL: https: // ruc.noaa.gov / ruc / ppt_pres / RUC20-tpb.pdf (last access: 21.06.2023).
16. Brasseur O. Development and application of a physical approach to estimating wind gusts // Mon. Weather Rev. 2001. V. 129. P. 5–25.