ВАК 1.6 Науки о Земле и окружающей среде
УДК 551.515 Погода. Атмосферные образования и возмущения
УДК 551.509.313 Использование методов динамической метеорологии в прогнозе. Численный прогноз погоды
УДК 55 Геология. Геологические и геофизические науки
УДК 550.34 Сейсмология
УДК 550.383 Главное магнитное поле Земли
ГРНТИ 37.01 Общие вопросы геофизики
ГРНТИ 37.15 Геомагнетизм и высокие слои атмосферы
ГРНТИ 37.25 Океанология
ГРНТИ 37.31 Физика Земли
ГРНТИ 38.01 Общие вопросы геологии
ГРНТИ 36.00 ГЕОДЕЗИЯ. КАРТОГРАФИЯ
ГРНТИ 37.00 ГЕОФИЗИКА
ГРНТИ 38.00 ГЕОЛОГИЯ
ГРНТИ 39.00 ГЕОГРАФИЯ
ГРНТИ 52.00 ГОРНОЕ ДЕЛО
ОКСО 05.00.00 Науки о Земле
ББК 26 Науки о Земле
ТБК 63 Науки о Земле. Экология
BISAC SCI SCIENCE
Представлена экспериментальная система выпуска краткосрочных численных прогнозов погоды (ЧПП) для Хабаровска на основе модели Weather Research and Forecasting (WRF) на сетке с шагом 1 км. Особенностями системы является учет в численной модели городской подстилающей поверхности при использовании параметризации single-layer urban canopy model. Городская застройка представлена тремя типами подстилающей поверхности: промышленные зоны, низко- и высокоэтажная застройка. Рассматривается задача интерпретации численных прогнозов высокого пространственно-временного разрешения в крупном населенном пункте. Расчеты на сетке с шагом 1 км по модели WRF показали более высокое качество краткосрочных прогнозов по городу в сравнении с сеткой с шагом 5 км за июнь – декабрь 2023 г. На этом периоде на сетках с шагами 1 км и 5 км осредненная абсолютная ошибка прогноза скорости и направления приземного ветра выше 10 м/c составляет 2,9 м/с и 3,2 м/с, и 14∘ и 32∘ соответственно, для приземной температуры осредненная абсолютная ошибка достигает 1,6∘ и 3,1∘.
численный прогноз погоды, мезомасштабный процесс, сильные осадки, сильный ветер, подстилающая поверхность, WRF-ARW, Хабаровск
1. Григорьев В. А., Огородников И. А. Проблемы экологизации городов в мире, России, Сибири: Аналит. обзор. — Новосибирск : Экология. Серия аналитических обзоров мировой литературы, Вып. 63. ГПНТБ СО РАН, 2001. — 152 с. — EDN: https://elibrary.ru/FMJFFB.
2. Кузнецова И. Н., Брусова Н. Е., Нахаев М. И. Городской остров тепла в Москве: определение, границы, изменчивость // Метеорология и гидрология. — 2017. — № 5. — С. 49—61. — EDN: https://elibrary.ru/YNWCKX.
3. Ривин Г. С., Розинкина И. А., Вильфанд Р. М. и др. Разработка оперативной системы численного прогноза погоды и условий возникновения опасных явлений с высокой детализацией для Московского мегаполиса // Метеорология и гидрология. — 2020. — № 7. — С. 5—19. — EDN: https://elibrary.ru/RVBBLZ.
4. Романский С. О., Вербицкая Е. М. Краткосрочный численный прогноз погоды высокого пространственного разрешения по Владивостоку на базе модели WRF-ARW // Вестник Дальневосточного отделения Российской академии наук. — 2014. — 5(177). — С. 48—57. — EDN: https://elibrary.ru/TNDODH.
5. Романский С. О., Вербицкая Е. М. Сильные шквалистые ветры в Южно-Сахалинске летом 2014 г. // Геосферные исследования. — 2023. — № 4. — С. 141—154. — DOI:https://doi.org/10.17223/25421379/29/10. — EDN: https://elibrary.ru/LZBUBM.
6. Тарасова М. А., Варенцов М. И., Степаненко В. М. Параметризации взаимодействия атмосферы с городской поверхностью: обзор и перспективы развития // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. — 2023. — Т. 59, № 2. — С. 127—148. — DOI:https://doi.org/10.31857/S0002351523020062. EDN: https://elibrary.ru/HPPHSS
7. Buchhorn M., Smets B., Bertels L., et al. Copernicus Global Land Service: Land Cover 100m: collection 3: epoch 2019: Globe. — 2020. — DOI:https://doi.org/10.5281/ZENODO.3939050. — (visited on: 17.11.2022).
8. Chen F., Kusaka H., Bornstein R., et al. The integrated WRF/urban modelling system: development, evaluation, and applications to urban environmental problems // International Journal of Climatology. — 2011. — Vol. 31, no. 2. — P. 273–288. — DOI:https://doi.org/10.1002/joc.2158.
9. Dowell D. C., Alexander C. R., James E. P., et al. The High-Resolution Rapid Refresh (HRRR): An Hourly Updating Convection-Allowing Forecast Model. Part I: Motivation and System Description // Weather and Forecasting. — 2022. — Vol. 37, no. 8. — P. 1371–1395. — DOI:https://doi.org/10.1175/waf-d-21-0151.1. EDN: https://elibrary.ru/EXHVMO
10. Garuma G. F. Review of urban surface parameterizations for numerical climate models // Urban Climate. — 2018. — Vol. 24. — P. 830–851. — DOI:https://doi.org/10.1016/j.uclim.2017.10.006.
11. Hong Kong Observatory. Numerical modelling for weather prediction in Hong Kong. — 2022. — URL: https://www.hko.gov.hk/en/wservice/tsheet/nwp.htm ; (visited on: 17.01.2024).
12. Jeworrek J., West G., Stull R. W. WRF Precipitation Performance and Predictability for Systematically Varied Parameterizations over Complex Terrain // Weather and Forecasting. — 2021. — Vol. 36, no. 3. — P. 893–913. — DOI:https://doi.org/10.1175/waf-d-20-0195.1. EDN: https://elibrary.ru/DJKQAD
13. Kim G., Lee J., Lee M.-I. Impacts of urbanization on atmospheric circulation and aerosol transport in a coastal environment simulated by the WRF-Chem coupled with urban canopy model // Atmospheric Environment. — 2021. — Vol. 249. — P. 118253. — DOI:https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2021.118253. EDN: https://elibrary.ru/CMFKWL
14. Kusaka H., Kondo H., Kikegawa Y., et al. A Simple Single-Layer Urban Canopy Model For Atmospheric Models: Comparison With Multi-Layer And Slab Models // Boundary-Layer Meteorology. — 2001. — Vol. 101, no. 3. — P. 329–358. — DOI:https://doi.org/10.1023/a:1019207923078. EDN: https://elibrary.ru/ARTEXL
15. Kwok Y. T., Ng Y. Y. E. Trends, topics, and lessons learnt from real case studies using mesoscale atmospheric models for urban climate applications in 2000-2019 // Urban Climate. — 2021. — Vol. 36. — P. 100785. — DOI:https://doi.org/10.1016/j.uclim.2021.100785. EDN: https://elibrary.ru/XBJMFK
16. Lin Y., Wang C., Yan J., et al. Observation and Simulation of Low-Level Jet Impacts on 3D Urban Heat Islands in Beijing: A Case Study // Journal of the Atmospheric Sciences. — 2022. — Vol. 79, no. 8. — P. 2059–2073. — DOI:https://doi.org/10.1175/jas-d-21-0245.1. EDN: https://elibrary.ru/YPIPHL
17. Masson V., Lemonsu A., Hidalgo J., et al. Urban Climates and Climate Change // Annual Review of Environment and Resources. — 2020. — Vol. 45, no. 1. — P. 411–444. — DOI:https://doi.org/10.1146/annurev-environ-012320-083623. EDN: https://elibrary.ru/WLKKFX
18. Mills G., Molina L. T., Schluenzen H., et al. Guidance on Integrated Urban Hydrometeorological, Climate and Environment Services. Vol. II: Demonstration Cities. — Geneva, Switzerland : Publications Board World Meteorological Organization, 2021. — 166 p.
19. Shin H. H., Dudhia J. Evaluation of PBL Parameterizations in WRF at Subkilometer Grid Spacings: Turbulence Statistics in the Dry Convective Boundary Layer // Monthly Weather Review. — 2016. — Mar. — Vol. 144, no. 3. — P. 1161–1177. — DOI:https://doi.org/10.1175/mwr-d-15-0208.1.
20. Siuta D., West G., Stull R. W. WRF Hub-Height Wind Forecast Sensitivity to PBL Scheme, Grid Length, and Initial Condition Choice in Complex Terrain // Weather and Forecasting. — 2017. — Vol. 32, no. 2. — P. 493–509. — DOI:https://doi.org/10.1175/waf-d-16-0120.1.
21. Skamarock W. C., Klemp J. B. A time-split nonhydrostatic atmospheric model for weather research and forecasting applications // Journal of Computational Physics. — 2007. — Vol. 227, no. 7. — P. 3465–3485. — DOI:https://doi.org/10.1016/j.jcp.2007.01.037. EDN: https://elibrary.ru/MTVBDN
22. Solbakken K., Birkelund Y., Samuelsen E. M. Evaluation of surface wind using WRF in complex terrain: Atmospheric input data and grid spacing // Environmental Modelling & Software. — 2021. — Vol. 145. — P. 105182. — DOI:https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2021.105182.
23. Wang C.-C. On the Calculation and Correction of Equitable Threat Score for Model Quantitative Precipitation Forecasts for Small Verification Areas: The Example of Taiwan // Weather and Forecasting. — 2014. — Vol. 29, no. 4. — P. 788–798. — DOI:https://doi.org/10.1175/waf-d-13-00087.1.
24. Wang L., Li D. Urban Heat Islands during Heat Waves: A Comparative Study between Boston and Phoenix // Journal of Applied Meteorology and Climatology. — 2021. — Vol. 60, no. 5. — P. 621–641. — DOI:https://doi.org/10.1175/JAMC-D-20-0132.1. EDN: https://elibrary.ru/JPLQAI
