Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью

Воспроизведение атмосферной
циркуляции на временных
масштабах от дня до
сезона глобальной моделью
атмосферы
М.А.Толстых, А.Ю. Юрова,
Р.Ю.Фадеев, В.В.Шашкин,
А.В.Шляева, Т.В.Красюк, В.Г.Мизяк
План доклада
• Бесшовный прогноз
• Модель ПЛАВ
• Применение модели в среднесрочном
прогнозе погоды
• Воспроизведение атмосфекной
циркуляции на сезонных временных
масштабах
Бесшовный прогноз
• Shukla 2006, Hoskins 2013
• В атмосфере не существует искусственных
временных границ, разделяющих
мезомасштабные, синоптические, сезонные и
межгодовые масштабы. В силу нелинейности
атмосферы, все временные масштабы
взаимодействуют между собой. Несмотря на
неустойчивость атмосферных процессов, на
всех временных масштабах существуют
процессы, предсказываемые современными
моделями Земной системы. Например,
предсказуемой является квазидвухлетняя
осцилляция (QBO) с периодом 26 месяцев.
Бесшовный прогноз - 2
• Колебание Мэддена-Джулиана
(взаимодействие масштабов)
• «Хорошая» модель Земной системы
должна воспроизводить процессы всех
масштабов – от синоптических (дни) до
климатических (десятилетия). Для
воспроизведения долгопериодных
колебаний нужна совместная модель ( с
моделью океана, морского льда, …)
Зачем нужна глобальная модель
атмосферы?
• Детерминистический прогноз на 2-7
суток (максимально возможное
разрешение)
• Ансамблевый прогноз на срок 3-10
суток (25-50 участников, умеренное
разрешение)
• Ансамблевые долгосрочные прогнозы
(1-6 месяцев)
• Моделирование изменений климата
Глобальная полулагранжева модель
атмосферы ПЛАВ
• Конечно-разностный полунеявный полулагранжев
блок решения уравнений динамики атмосферы
собственной разработки: формулировка «вихрьдивергенция», несмещенная сетка (Z grid),
конечные разности 4го порядка (Tolstykh 2002)
• + набор параметризаций процессов подсеточного
масштаба ALADIN/ALARO.
• Пространственное разрешение оперативной
версии модели для среднесрочного прогноза:
0.9˚х0.72˚, 28 уровней по вертикали. Описание – в
(Толстых 2010)
• Новая версия с разрешением 0.18˚х0.225˚, 51
уровнями, включающая перенос гидрометеоров и
параметризацию микрофизических процессов.
Forecast Centre
Computer
High resolution Model
(Sustained in TFlop/s)
(FC Range in days)
ECMWF
IBM p6 575, 2x272
TL1279 L137
(Europe)
(2x15)
(10)
Met Office
IBM Power 6 106 nodes x2
~25 km L70
(UK)
(2*6)
(6)
Météo France
NEC SX9, 2x10 nodes
TL798(C2.4) L70
(France)
(2x3)
(4)
DWD
NEC SX9; 2x14 nodes
30 km L60
(Germany)
(2x4.5)
(7)
HMC
SGI Altix4700; SGI ICE8200
0.72°x0.9° L28 (10)
(Russia)
(1.8; 1.3)
T169 L31 (10)
NCEP
IBM p655 (Cluster 1600)
T574 L64 (7.5)
(USA)
(2x1.9)
T190 L64 (16)
CMC
IBM p575+, 2X131 nodes
0.45°x0.3° L80
Det: 4D-Var (1.5°)
(Canada)
(2x6)
(10)
EPS: EnKF M96 (0.9°)
CPTEC/INPE
NEC SX6, 12 nodes (0.8)
T299 L64 (7);
(Brazil)
T126 L28 Coupled (30)
Type of Data Assimilation
4D-Var 12h (TL255)
4D-Var (~60km)
4D-Var (TL323)
3D-Var
3D-Var
3D-Var (T574)
3D-Var
CRAY XT6 30528 cores (16.6)
JMA
Hitachi SR11000-K1,
TL959 L60
(Japan)
2*80 nodes (2x0.7)
(9)
CMA
IBM p655/p690 120 nodes
TL639 L60
(China)
(10)
NCMRWF
Cray X1E-64 processor (0.1)
T254 L64
(India)
IBM P6 - 1280 processor (2.4)
(7)
BoM
SUN Constellation, 576 nodes
80km, L50
(Australia)
(2.5)
(10)
4D-Var (T159)
3D-Var(TL639)
3D-Var (T254)
4D-VAR (120km)
Глобальные оперативные модели
атмосферы
для среднесрочного прогноза погоды
• Типичное разрешение: 20-30 км по горизонтали, 6080 уровней по вертикали
• Передовые центры имеют горизонтальное
разрешение ~15 км
• Что у нас?
H500. 20N-90N. RMSE vs forecast lead time
SL-AV is orange (RUMS12)
(from http://apps.ecmwf.int/wmolcdnv/ )
Jun-Aug 2013
Jun-Aug 2012
Operational implementation of 3D Var improved the scores.
The prognostic model is almost the same as a year before
Международное сотрудничество,
публикации:
• Двустороннее сотрудничество Росгидромета
с Англией и Францией (новые динамические
блоки глобальных моделей)
• Участие в проектах WGNE (пока в сравнении
напряжения трения, далее планируется
диагностика MJO)
• Информация о публикациях лаборатории и
многое другое: http://nwplab.inm.ras.ru
• Shashkin, Tolstykh, Geosci. Mod. Dev. 2014
Новая версия модели ПЛАВ
• Разрешение по долготе 0.225˚, разрешение
по широте от 27 км в юж. полушарии до 18
км в Северном. Сетка построена
Р.Ю.Фадеевым (ЖВМиМФ 2013)
• Орография подготовлена на
редуцированной сетке
• 51 уровень по вертикали до 5 мб (пока)
Grid step in latitude (upper curve)
and longitude (lower curve), in km
Proportion of ‘physical’ grid steps
Max(dx/dy, dy/dx)
Распределение уровней по
вертикали в варианте модели с 50
уровнями (слева) и 28 уровнями
(справа)
p, hPa
0
0
1
2
3
4
5
6
11
10
9
8
7
p, hPa
6
0
100
100
200
200
300
300
400
400
500
500
600
600
700
700
800
800
900
900
1000
1000
Шаг сетки по горизонтали для различных задач
моделирования атмосферы в зависимости от
производительности ВС (NWP= численный глобальный
прогноз погоды)
1 км – разрешение для явного описания глубокой конвекции
Из отчета World Modelling Summit for Climate Prediction, Всемирная метеорологическая организация, 2009
Параллельное ускорение тестового варианта модели
ПЛАВ с разрешением 0.18˚х0.225˚, 51 уровнями
( по отношению к времени счета на 54 процессорах)
Параллельное ускорение
12
10
8
С радиацией
Без радиации
6
4
2
0
54
108
216
288
432
Число ядер
576
864
1152
Последствия для выбора сеток и
алгоритмов
• Необходимо по возможности обеспечить локальность
обращений в память (использование кэш-памяти) ,
однако определение локальности вероятно изменится.
• Минимизация глобальных коммуникаций
• Исключение полярных фильтров и аналогичных методов
как недопустимых для масштабируемости
• Численные методы, делающие больше вычислений при
заданном количестве обращений к памяти
приветствуются! (методы высокого порядка, напр.,
полулагранжев – при некоторых ограничениях)
Выбор сетки
• Традиционные широтно-долготные сетки имеют
сгущение меридианов у полюсов.
(картинки из презентации W.Skamarock, NCAR)
Редуцированная широтно-долготная
сетка
• Давно используется в
спектр. моделях,
• В конечных
разностях/объемах/… возможна при
специальной
формулировке модели
(напр., полулагранжева
адвекция, Фурье по
долготе
Параметризации
• Набор параметризаций процессов
подсеточного масштаба ALADIN/ALARO.
В последние годы параметризации
модернизируются самостоятельно (модель
многослойной почвы ИВМ РАН,
коротковолновая радиация CLIRAD-SW)
• Новая версия с разрешением 0.18˚х0.225˚, 51
уровнями, включает перенос гидрометеоров и
параметризацию микрофизических
процессов.
Усовершенствования в модели в
2013 году
• Климатическое помесячное трехмерное
распределение озона (ERA Interim) и
аэрозоля (морская соль, песок)
(климатология GISS).
• Явный учет разрешения в
параметризации облачности (ALARO)
• Длинноволновая радиация RRTM
• Модель почвы ИВМ РАН
(продолжающаяся работа)
Thermal and solar radiative effects, 24h integration with clouds
and aerosols
RRTM-FMR
ACRANEB
ACRANEB2
Параметризация солнечной радиации
CLIRAD-SW (2012, А.Ю.Юрова)
• Изначально разработана в NASA (Chou,
Suarez 1999)
• Модифицирована (Tarasova, Fomin 2005,
2007)
• 11 спектральных интервалов
• Недостаток – в случае небинарной
облачности, лишь одно перекрытие облаков
– максимально-случайное между ярусами, в
пределах яруса – предвычисленные
коэффициенты
Отклонение результатов расчетов интегральных потоков
солнечного излучения модели ACRANEB от более точных
расчетов радиационного переноса для а) газовой
безаэрозольной атмосферы, б) атмосферы со стандартным
профилем аэрозоля. (А.Ю.Юрова)
Отклонение результатов расчетов моделей ACRANEB и CLIRAD
от результатов полинейных расчетов суммарного поглощения солнечной
радиации в атмосфере с облаками для (а) различной оптической толщины
облаков и (б) различной высоты облаков при оптической толщине 10
(А.Ю.Юрова)
Интегральный поток ДВ излучения по модели ACRANEB , RRTM и
полинейным расчетам ДВ радиационного переноса для стандартных
условий лета средних широт в безоблачной атмосфере
ДВ излуче ние , Втм-2
-280
-230
-180
-130
-80
0.00E+00
RRTM
Полинейн
Давление, гПа
2.00E+02
4.00E+02
6.00E+02
8.00E+02
1.00E+03
ACRANEB
Авторские испытания
• Прогнозы с 12 ВСВ на 72 ч, 01янв-24ноя
2013г., нач. данные - новый ОА
Гидрометцентра
• Расчеты на РСК Торнадо, 216 ядер. 22
мин/сут.
• На картинках – RMS; S1 у новой версии
всегда чуть ниже, а ACC - выше
Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и новой
(0,225˚х0,18˚, 51 уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ
Начальные данные: ОА Гидрометцентра. Регион: Тропики.
Период сравнения: янв.-апр.,ноя 2013
12Geop 500 RMS, Тропики,
OLD
10
NEW
8
6
4
2
0
24
48
72
16
OLD
14
NEW
Geopotential 250 RMS, Тропики,
10
8
6
4
2
0
48
24
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
12
24
1,8 Sea level pressure RMS, Trop,
1,6
1,4
1,2
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
72
OLD
NEW
48
72
OLD
Wind 250 RMSE, Trop,
NEW
24
48
72
Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и новой
(0,225˚х0,18˚, 51 уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ
Начальные данные: ОА Гидрометцентра. Регион: Тропики.
Период сравнения: май-окт 2013
14
Geopotential 500 RMS, Троп, м
12
OLD
2,5
Sea level pressure RMS, Trop,м
NEW
OLD
NEW
2
10
8
1,5
6
1
4
0,5
2
0
0
24
48
20
18 Geopotential 250 RMS, Trop, м
16
14
12
10
8
6
4
2
0
24
48
24
72
OLD
12
NEW
10
48
72
OLD
Wind 250 RMSE, Trop, м
NEW
8
6
4
2
0
72
24
48
72
Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и новой
(0,225˚х0,18˚, 51 уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ
Начальные данные: ОА Гидрометцентра. Регион: 20˚-90˚ с.ш.
Период сравнения: янв.-апр.,ноя 2013
Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и новой
(0,225˚х0,18˚, 51 уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ
Начальные данные: ОА Гидрометцентра. Регион: 20˚-90˚ с.ш.
Период сравнения: май-октябрь 2013
Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и новой
(0,225˚х0,18˚, 51 уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ
Начальные данные: ОА Гидрометцентра. Регион: Европа
Период сравнения: янв.-апр.,ноя 2013
Сравнение оперативной (0.9˚х0.72˚, 28 уровней, OPER) и новой
(0,225˚х0,18˚, 51 уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ
Начальные данные: ОА Гидрометцентра. Регион: Европа
Период сравнения: май-октябрь 2013
Дальнейшее развитие
• Уменьшение шага по времени с 216 до
200 сек (уменьшение S1), уточнение
параметров облачности
• Оперативные испытания с 01 апреля
2014 г.
Версия модели для
долгосрочного прогноза
• Разрешение 1.4x1.125 градусов, 28 уровней
(Толстых и др. ФАиО, 2010)
• Стохастическая параметризация
крупномасштабных осадков (Кострыкин,
Эзау , МиГ 2001).
• Гибридное замыкание глубокой конвекции
(Тolstykh, WGNE Res. Act. 2003)
• Уменьшение ошибок воспроизведения
осадков при сравнительно низком
разрешении.
Что можно прогнозировать?
• К числу наиболее успешных
характеристик месячного и сезонного
прогнозирования относятся
макромасштабные параметры
циркуляции (MSLP). К сожалению,
прогноз макромасштабных
характеристик циркуляции в настоящее
время не отвечает требованиям
практического применения для высоких
и средних широт.
Схема построения ансамбля прогнозов
Заблаговременность
прогноза
Период прогноза – 3 месяца (сезон)
T850. ACC. SL-AV model. Months 2-4.
Potential predictability. 1979-2002.
DJF
MAM
JJA
SON
Running forecasts
• d0-63: 1.1x1.4 L28 once a week, 20 member ensemble
initialized on 00Z every Wednesday forced py persisted SST
anomalies (mean for 2 weeks) from NCEP (Reynolds SST OI
v2). Perturbation from a breeding cycle. Re-forecast suite with
10 members spanning 30 years (1981-2010) run in real-time.
• m0-4: Forecast suite is the same as d0-63, but forecast lead
time is 4 months. Runs on the last Wednesday of a month.
Re-forecast suite with 10 members spanning 30 years (19812010) 00Z and 12Z 26-30 of each month (24-28 for February).
• Результаты отправляются в APCC, мультимодельный
ансамбль WMO LC LRF
Predictions of the DJF mean NAO index with the seasonal
version of SLAV model (by V.N.Kryjov)
EOF1 of wintertime (DJF)
SLP over the North
Atlantic in observations
(left) and model
predictions (right)
2.20
2.00
1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
-0.20
-0.40
-0.60
-0.80
-1.00
-1.20
-1.40
-1.60
-1.80
-2.00
1978
2.00
1.80
1.60
1.40
1.20
1.00
0.80
0.60
0.40
0.20
0.00
-0.20
-0.40
-0.60
-0.80
-1.00
-1.20
-1.40
-1.60
-1.80
-2.00
Time series of the DJF
R=0.48 mean NAO index in
observations (PC1o,
orange) and in model
predictions (violet) as
PC1m (middle) and as PR
(bottom).
DJF NAO PC1
(-1 year shift)
1980
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
DJF NAO PR
(-1 year shift)
1978
1980
R=0.52 Blue/red vertical lines
denote the winters of
La-Nina/El-Nino, to
which predictions
appear not sensitive
1982
1984
1986
1988
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
Predictions of the DJF mean AO index
provide a reliable basis for downscaling
a.
b.
Correlations between the observed wintertime (DJF) AO index
- and wintertime (DJF) SLP predictions by GPC-Moscow (a),
- and observed wintertime (DJF) SLP (b).
1979 – 2003 (25 yrs.)
RPSS of historical seasonal forecasts of DJF mean temperature
for 1979/80 – 2003/04 (crossvalidation with 5 years withheld)
Downscaled based
on SLP model
predictions
Interpolation from
raw model gridpoint
forecasts
From Kryjov, ERL, 2012
RPSS of real-time seasonal forecasts of DJF mean temperature
for 2006/07 – 2010/11
Downscaled based
on SLP model
predictions
Interpolation from
raw model gridpoint
forecasts
GPC predictions of DJF’12-13 mean SLP
(from WMO LC LRF-MME)
Distinct negative phase of the AO predicted!
Precipitation forecast for JAS 2013
(from WMO LC LRF-MME)
Экспериментальная версия
совместной модели для
долгосрочных прогнозов
• Совместная работа с Н.А.Дианским,
А.В.Гусевым (ИВМ РАН)
• Модель атмосферы – как представлено
(1.4x1.1, 28 уровней)
• Модели океана и морского льда взяты
из модели климата ИВМ РАН
(участвовали в CMIP4, CMIP5).
Совместная модель атмосферы
и океана – модель океана:
• Сигма-модель ИВМ РАН с изопикнической
горизонтальной диффузией 1˚x0.5˚ , 40
уровней
• The EVP (elastic- viscous- plastic) rheology,
dynamics, Semtner thermodynamics sea ice
model (Hunke, Ducowicz 1997; Iakovlev, 2005).
• Соединение с полулагранжевой моделью
атмосферы без коррекции потоков.
Errors for 500 hPa height (H500) [м], sea-level pressure (MSLP) [mb], 2m
temperature (T2m)[˚C], averaged over 1989-2010 years for all seasons for
atmospheric model with SST extrapolation (SLAV) and coupled model
(CM). Full fields and model anomalies (ANOM)
Н500
20-90 N
Tropics
90-20 S
MSLP
20-90 N
Tropics
90-20 S
T2m
20-90 N
Tropics
90-20 S
SLAV CM
RMSE RMSE
SLAV
ANOM
CORR
СМ
ANOM
CORR
ANOM
SLAV
RMSE
ANOM
CM
RMSE
41.2
14.6
39.1
40.5
12.1
40.3
0.056
0.040
0.126
0.042
0.030
0.123
27.6
6.3
27.6
27.4
5.7
27.4
3.23
1.48
5.34
3.06
1.50
5.39
0.060
0.319
0.131
0.069
0.430
0.128
2.11
0.68
2.62
2.05
0.57
2.61
2.23
1.26
2.41
2.59
1.47
2.79
0.102
0.301
0.140
0.085
0.328
0.095
1.37
0.60
1.26
1.40
0.53
1.28
Averaged over season observed T2m anomaly, as a deviation from
seasonally averaged 1989-2010 field according to NASA
(http://data.giss.nasa.gov). The same anomaly with respect to model
climate in SL-AV with simple extrapolation of SST anomaly (bottom). The
same anomaly in coupled model (middle).
Left: JJA1997, Right: MAM1998
Текущие работы над версией
для долгосрочного прогноза
• Внедрение многослойной модели почвы ИВМ
РАН – первые позитивные результаты .
• Внедрение параметризаций КВ и ДВ
радиации (CLIRAD SW + RRTM LW).
Вероятен переход на RRTM G SW+ LW
• Уточненная параметризация альбедо снега
• Повышение горизонтального и вертикального
разрешений
• Переход на ERA-Interim для исторических
прогнозов
• Участие в международных проектах CHFP,
S2S
Сравнение исторических прогнозов за 4 сезона за 1983-2010 гг. при старте
почвы с данных реанализа (синий), при старте с почвенных полей из
собственной системы усвоения + зонально-осредненный озон (красный),
последние усовершенствования (желтый).
N20 – 20-90N, S20 – 90-20S, TR – тропики. Единицы: H500, H200 – dam; MSLP –
mb; T850,T2m -K
OLD
8
7
6
SoilAssim,
2DOzone
5
4
3
Clouds,3D
Ozone,Bett
erDyn,New
SnowAlb
2
1
H
50
0
N
H 20
50
0
H T
50 R
0
M S
S 20
LP
N
M 2
S 0
LP
M
S TR
LP
T8 S2
50 0
N
T8 20
50
T8 TR
50
S
T2 20
M
N
2
T2 0
M
T2 TR
M
H S2
20 0
0
N
H 20
20
0
H T
20 R
0
S
20
0
Role of snow albedo. Hindcast for March
1982. T2m bias: standard scheme (left),
modified albedo (right) (A.Yurova)
Дальнейшие работы над
моделью
• Гибридная вертикальная координата
• Озоновый цикл (вертикальное
разрешение, перенос, упрощенная
фотохимия)
• Усовершенствование параметризации
радиации
• Планируется эксперимент по протоколу
AMIP2
Спасибо за внимание!