Прогноз синоптической ситуации

1. Прогноз синоптической ситуации Объекты прогноза: Барическое поле Фронты Струйные течения

2.

Прогнозом погоды называется ожидаемое состояние погоды, сформулированное
словесно или представленное графически.
Разработка прогноза производится на основе:
анализа условий погоды в настоящем и в прошлом
и
в представлении о закономерностях изменений погоды в соответствии с избранным
методом.
Материалы наблюдений называются в этом случае
исходными (или начальными) данными.
Методы прогноза
Синоптический
метод
Физико-статистический
метод
Гидродинамический
(численный метод)

3. При разработке прогноза погоды учитываются:

Изменения погоды в связи с изменениями свойств воздушной массы или
фронта (в процессе их перемещения и эволюции)
Суточный ход метеорологических величин и особенности времени года;
Влияние орографических и местных условий на воздушную массу или
фронт в нужном районе или на пути их движения
Такая схема прогноза является общей для большинства метеорологических
элементов:
перемещение (адвекция) + эволюция(трансформация) -суточный ход +
влияние местных факторов.

4.

Методы прогноза
Синоптический
метод
Физико-статистический
метод
Гидродинамический
(численный метод)

5.

Синоптический метод
Сущность метода в том, что
на основании анализа карт погоды
за несколько последовательных сроков
составляют прогноз синоптического положения, который
заключается в прогнозе
возникновения, перемещения и эволюции воздушных масс,
атмосферных фронтов, барических систем.
Карта, на которую наносят предполагаемое положение
синоптических объектов, называется прогностической.

6. Прогноз барического поля

7. Задачи прогноза барического поля

1. Прогноз движения и эволюции
существующих на исходной синоптической
карте барических образований – циклонов,
антициклонов, ложбин и гребней.
При краткосрочном прогнозе обычно достаточно учесть особенности перемещения и
эволюцию уже существующих барических систем и атмосферных процессов
2. Прогноз возникновения новых барических
образований.
В настоящее время эти прогнозы
составляются на основе решения системы
гидродинамических уравнений

8.

Синоптические правила
прогноза барического поля
Прогноз перемещения барических
образований

9.

Прогноз перемещения циклона по спутниковым фотографиям
облачности
1 – линия, соединяющая центры наиболее плотной облачности и безоблачной
зоны, 2 – направление движения центра циклона

10. Правило барической тенденции

Центр молодого
циклона перемещается
параллельно линии,
соединяющей области
максимального роста и
падения давления на
приземной карте.

11. Правило ведущего потока

Приземные барические
образования смещаются
в направлении вектора
ветра в свободной
атмосфере со скоростью:
С = 0,6 * V500
С = 0,8 * V700

12.

13.

14.

15.

16.

17. Правило циклонической серии

Каждый следующий
циклон серии
перемещается по
траектории, лежащей
южнее траектории
предыдущего циклона

18. Правила прогноза возникновения новых барических образований

19. Типичный случай возникновения полярного циклона

Полярный Zn
Приземная карта за 12.00 (СГВ) 17.09.2005 года

20. Типичный случай возникновения полярного циклона

Полярный Zn
Приземная карта за 15.00 (СГВ) 17.09.2005 года

21. Типичный случай возникновения полярного циклона

Полярный Zn
Гребень тепла
Ложбина холод
• Карта ОТ500/1000 за 12.00 (СГВ) 17.09.2005 года

22. Энергетика циклонов Адвекция температуры в приземном слое

• Расчетное поле адвекции температуры за 12.00 (СГВ) 17.09.2005

23.

Спиралевидность атмосферных движений в очаге формирования ПМЦ
a – Спиралевидность атмосферных движений в очаге
формирования ПМЦ 7 часов, 7 сентября, 2007 года. Время
GMT. Модель WRF,
б – Спиралевидность атмосферных движений в очаге
формирования ПМЦ 4 часа, 8 сентября, 2007 года, Время GMT.
Модель WRF.
Звездочка – место зарождения полярного циклона.
Цветная шкала – значения спиралевидности атмосферных
движений (swirl*100м/с2).

24.

динамическая неустойчивость и кинетическая энергия
в области зарождения полярного циклона
а – динамическая неустойчивость (модель WRF) 1 сентября 2008 года.
ПМЦ в районе Карского моря над Обской губой, б – кинетическая
энергия (модель WRF) 1 сентября 2008 года. ПМЦ в районе Карского
моря над Обской губой. Условные обозначения см. на рисунке 8.

25.

Области формирования штормовых циклонов в осенний период.
В течение рассмотренного периода полярные циклоны наиболее
часто фиксировались на границе Баренцева и Карского морей, над ВосточноСибирским морем
и в центральной части моря Лаптевых.

26.

Синоптическое правило эволюции циклона
Повторяемость (%) случаев заполнения и углубления циклонов в
последующие сутки после обнаружение на карте АТ500 очага
холода
Очаг холода на АТ 500
над приземным
циклоном
в исходный срок
Эволюция циклона через
сутки
Заполняется
Углубляется
Имеется
73
27
Отсутствует
6
94

27.

История создания
гидродинамического
метода прогноза
барического поля

28.

Вильгельм
Бьеркнес
(1862-1951)
Глава норвежской школы
метеорологов, которая
выдвинула идею
фронтальной
структуры циклона, т.е.
заложила современную
синоптику.
Однако сам он считал, что
будущее принадлежит
математическим методам.

29.

Льюис Фрай
Ричардсон
(1881-1953)
Первый энтузиаст,
осмелившийся
рассчитать
будущее поле давления
по полным
гидродинамическим
уравнениям

30. Машинно-счетная станция

31. Условие Куранта-Фридрихса-Леви –залог успешного гидродинамического прогноза по полным уравнениям Для устойчивости счета в

моделях на
основе полных уравнений необходимо было
использовать малые шаги по времени

32.

И. А. Кибель
(1904-1970)
Основоположник
первого
практически
реализуемого
гидродинамическог
о метода прогноза
погоды

33. Геострофический вихрь

1 2
g
l
Баротропное уравнение служит основой для прогноза
геопотенциала поверхности 500 гПа.

34. Появление первых вычислительных машин - погоду начинают «считать»!

ЭВМ М-20,
1962 г.
20 тыс.
операций
в секунду

35. ЭВМ «второго поколения». БЭСМ-6, Весна – один миллион операций в секунду. 1968 г.

36. РАЗВИТИЕ ОПЕРАТИВНЫХ МОДЕЛЕЙ ПО ПОЛНЫМ УРАВНЕНИЯМ

• Применение в атмосферных моделях полных
уравнений означает отказ от гипотезы
квазигеострофичности крупномасштабных
атмосферных движений.
• Зато это позволяет вычислить скорость
вертикальных движений, прогнозировать
облачность и осадки.

37. Уравнения движения

u
u
u
u
u
v
lv
t
x
y
x
v
v
v
v
u
v
lu
t
x
y
y
Уравнения движения в изобарической системе координат
без учета в сил турбулентного трения.

38. Уравнение статики

R
T

39. Уравнение неразрывности

u v
0
x y

40. Уравнение притока тепла в адиабатическом варианте

T T T RT
u v ( a ) 0
t x y g

41. Принципиальная схема гидродинамического прогноза

• Подготовка начальных данных и граничных
условий
• Расчет конечно-разностных аналогов членов
прогностических уравнений, содержащих
производные по пространству.
• Вычисление значений зависимых переменных в
конце временного шага.
• Полученные метеовеличины используются в
качестве начальных условий для прогноза на
следующем временном шаге.
• Повторяя многократно эту процедуру,
рассчитывают прогноз для любого момента
времени,

42. Процессор суперкомпьютера Росгидромета

43. Установка кондиционирования суперкомпьютера

44. Рост мощности компьютеров и успешности прогнозов

45. Успешность (S1) инерционных и гидродинамических прогнозов на 24 часа в 1970 – 2000 гг.

46. Средние квадратические ошибки прогноза поля приземного давления на 3 и 5 суток гидродинамическим методом

DWD
Japan
ECMWF
USA
UK
Japan
France
USA
UK
ECMWF
DWD

47.

Ансамблевое
моделирование и
прогноз

48.

Численный прогноз погоды
Детерминированный прогноз
Однократное интегрирование
модели атмосферы с
использованием данных о
начальном состоянии
атмосферы, рассматриваемых
как наилучшее приближение к
истине
Ансамблевый прогноз
Многократное интегрирование
одной или нескольких моделей
атмосферы с использованием
слегка различающихся данных о
начальном состоянии
атмосферы
Требует существенно больше
компьютерных ресурсов!!!!

49.

Выгоды использования ансамбля
•Разброс ансамбля характеризует качество
прогноза в зависимости от ситуации
•Среднее по ансамблю дает лучшую ( по
сравнению с детерминированным прогнозом)
оценку истинного состояния атмосферы (даже при
использовании модели худшего разрешения!)
•Легко получить вероятностный прогноз явлений
погоды

50.

Технология ансамблевого прогнозирования
Гидрометцентра России
Возмущенные
данные
M
P
I
...
Продукция
Началь
-ные
данные
(НД)
...
...
M
P
I
...
M
P
I
...
M
P
I
...
26

51.

Н500 (516, 552, 576 гпм)
Прогноз на 1 день вперед
от 11 сентября 2009 12 ВСВ
на 12 сентября 2009 12 ВСВ
Пример выходной продукции системы ансамблевого прогноза

52.

Н500 (516, 552, 576 гпм)
Прогноз на 3 дня вперед
от 11 сентября 2009 12 ВСВ
на 14 сентября 2009 12 ВСВ
Пример выходной продукции системы ансамблевого прогноза

53.

Н500 (516, 552, 576 гпм)
Прогноз на 6 дней вперед
от 11 сентября 2009 12 ВСВ
на 17 сентября 2009 12 ВСВ
Пример выходной продукции системы ансамблевого прогноза

54.

Н500 (516, 552, 576 гпм)
Прогноз на 10 дней вперед
от 11 сентября 2009 12 ВСВ
на 21 сентября 2009 12 ВСВ
Пример выходной продукции системы ансамблевого прогноза

55.

Ансамбли: продукция
Прогноз эволюции метеорологической переменной в пункте
Прогноз давления на уровне
моря в Москве
1020
Давление, гПа
12
10
8
6
4
2
0
-2
1015
1010
1005
1000
Заблаговременность прогноза, час
24
0
12
0
14
4
16
8
19
2
21
6
96
72
48
24
0
12
0
14
4
16
8
19
2
21
6
24
0
96
72
48
995
24
0
T850, град
Прогноз температуры на уровне
850 гПа в Москве
Заблаговременность прогноза, час
Прогноз от 15 мая 2009
Пример выходной продукции системы ансамблевого прогноза
31

56.

• http://www.esrl.noaa.gov/psd/map/images/
ens/t850std_f000_eu.html-отклонение 1
сигма, 2 сигма
• http://www.esrl.noaa.gov/psd/map/images/
ens/ensmean_f144_eu.html ансамблевое
среднее

57.

Probability charts
Prob 6-hour precip>5mm
• Animation
helps
understan
ding
• Ensemble
mean
PMSL
sets
probs in
synoptic
context
34

58.

Синоптические особенности
успешности прогнозов
барического поля

59.

Коэффициенты корреляции между прогностическими и
фактическими и значениями АТ
( прогноз по гидродинамической модели ЕЦСП)

60.

Успешность прогноза АТ1000 на 24 ч с учетом типа
исходного синоптического положения.
Количество прогнозов
Тип синоптического
положения
Сумма
Удовл. (ε ≤0,65)
Неуд. (ε >0,65)
Зональное
79
35
114
Меридиональное с замкнутой
циклонической циркуляцией
32
69
101
Остальные меридиональные
и малоградиентное поле
190
208
398

61.

Тип исходного синоптического положения, при котором отмечаются
наибольшие относительные ошибки прогноза АТ1000 на 24 часа.

62. Прогноз атмосферных фронтов

63.

Прогноз перемещения
атмосферных фронтов

64. Основное правило прогноза будущего положения фронтов

Истина: фронты лежат на осях хорошо
выраженных ложбин в поле давления.
Правило: будущее положение фронта
совпадает с положением ложбины на
прогностической карте давления

65.

Перемещение фронта
на небольшие расстояния
C = k Vнорм
С – скорость перемещения фронта,
Vнорм - скорость ветра, нормальная к фронту,
k = 0,6 – 0,8
k = 0,7 – 0,9
K = 1,0
для теплого фронта,
для холодного фронта 2-го рода,
для холодного фронта 1-го рода.

66. Трансляционное и адвективное перемещение фронта

Практикуется при перемещении фронта в
течение суток и более.
При этом фронт участвует в двух видах
движения:
1. Трансляционном (вместе с циклоном).
2. Адвективном (вместе с воздушными
массами внутри циклона).

67. Схема трансляционного и адвективного перемещения фронта

68.

Прогноз эволюции
атмосферных фронтов

69. Процессы, приводящие к эволюции фронта

Обострение или сглаживание барической ложбины
↓
Конвергенция ветра у фронта
↓
Интенсивность вертикальных движений
↓
Активность образования облаков
↓
Интенсивность осадков
↓
Обострение или размывание фронта

70. Дополнительные признаки эволюции фронтов

Разность барических тенденций
по обеим сторонам фронта:
растет – обострение, падает –размывание
Трансформация воздушных масс –
всегда ведет к размыванию фронта
Угол наклона фронта:
увеличение – обострение фронта,
уменьшение – размывание фронта