Оценка качества моделирования скорости ветра и высоты волн в Карском море с использованием моделей COSMO-CLM и WAVEWATCH III

С. А. Мысленков1, 2, 3, ✉, В. С. Платонов1

1 МГУ имени М. В. Ломоносова, Москва, Россия

2 Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации, Москва, Россия

3 Институт океанологии им. П. П. Ширшова РАН, Москва, Россия

✉ e-mail: stasocean@gmail.com

Аннотация

Цель. Цель работы – получить оценки качества результатов моделирования скорости ветра и высоты волн в Карском море.

Методы и результаты. Метеорологические характеристики получены при помощи модели COSMO-CLM, а волновые параметры – на основе модели WAVEWATCH III с высоким разрешением в прибрежной зоне. Проведено восемь численных экспериментов с разными настройками и различным шагом по пространству атмосферной модели от 2,8 до 12 км. Эксперименты выполнены для периодов сентябрь – октябрь 2012 г. и август – сентябрь 2014 г. Для оценки качества моделирования скорости ветра и высоты волн использовались данные спутников CryoSat и SARAL, а также данные прибрежных метеостанций. Получены статистические показатели оценки качества воспроизведения ветра и волн для разных конфигураций моделей. При оценке скорости ветра наилучший результат обеспечивает конфигурация модели COSMO-CLM с разрешением на базовой области ~ 12 км, на вложенной ~ 3 км с использованием технологии «спектральной подкачки». Верификация по данным метеостанций и спутниковых измерений для оптимальной конфигурации показала, что для скорости ветра коэффициенты корреляции составляют в среднем ~ 0,8, систематическая ошибка – 0,1–0,4 м/с, среднеквадратическая ошибка – 1,7–1,8 м/с. При оценке высоты волн наилучший результат получен при использовании полей ветра с разрешением 3 и 10 км (среднеквадратическая ошибка ~ 0,4 м, коэффициент корреляции ~ 0,87).

Выводы. Показано, что использование технологии «спектральной подкачки» улучшает качество воспроизведения модуля скорости ветра и высоты волн системой COSMO-CLM – _WW_3 для региона Карского моря во всех случаях. Качество результатов воспроизведения поля ветра при использовании модели COSMO-CLM разрешением ~ 3 км сопоставимо с качеством реанализов _ERA_5 и _CFSv_2. Поскольку мезомасштабное моделирование позволяет воспроизводить более детальную структуру поля ветра, в особенности в прибрежных районах, результаты позволяют использовать поля ветра с разрешением 3 км для широкого круга научных и прикладных задач.

Ключевые слова

Карское море, скорость ветра, ветровое волнение, WAVEWATCH III, нерегулярная сетка, COSMO-CLM, моделирование

Благодарности

Работа С. А. Мысленкова выполнена при поддержке Междисциплинарной научно-образовательной школы МГУ имени М. В. Ломоносова «Будущее планеты и глобальные изменения окружающей среды». Расчеты метеорологических параметров по модели COSMO-CLM выполнены В. С. Платоновым в рамках выполнения госзадания МГУ имени М. В. Ломоносова (тема № 121051400081-7) с использованием оборудования Центра коллективного пользования сверхвысокопроизводительными вычислительными ресурсами МГУ имени М. В. Ломоносова.

Для цитирования

Мысленков С. А., Платонов В. С. Оценка качества моделирования скорости ветра и высоты волн в Карском море с использованием моделей COSMO-CLM и WAVEWATCH III // Морской гидрофизический журнал. 2023. Т. 39, № 1. С. 84–105. EDN PMNYHY. doi:10.29039/0233-7584-2023-1-84-105

Myslenkov, S.A. and Platonov, V.S., 2023. Evaluation of the Wind Speed and Wave Heights Simulation in the Kara Sea Using the COSMO-CLM and WAVEWATCH III Models. Physical Oceanography, 30(1), pp. 78-97. doi:10.29039/1573-160X-2023-1-78-97

DOI

10.29039/0233-7584-2023-1-84-105

Список литературы

  1. Верификация модельных расчетов волнения на акватории Обской губы по данным инструментальных измерений в 2015-2017 годах / П. В. Коробов [и др.] // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2020. № 2 (376). С. 79–89. EDN ZHUYPM. doi:10.37162/2618-9631-2020-2-79-89
  2. Воспроизведение циркуляции Карского и Печорского морей с помощью системы оперативного диагноза и прогноза морской динамики / Н. А. Дианский [и др.] // Арктика: экология и экономика. 2014. № 1 (13). С. 57–73. EDN RXNOMF.
  3. Режим, диагноз и прогноз ветрового волнения в океанах и морях / Под ред. Е. С. Нестерова. М., 2013. 295 с.
  4. Состояние и перспективы развития системы мониторинга гидрологических условий акватории Северного Ледовитого океана / И. М. Ашик [и др.] // Проблемы Арктики и Антарктики. 2022. Т. 68, № 1. С. 8–25. EDN RGTQLD. doi:10.30758/0555-2648-2022-68-1-8-25
  5. The NCEP climate forecast system reanalysis / S. Saha [et al.] // Bulletin of the American Meteorological Society. 2010. Vol. 91, iss. 8. P. 1015–1058. https://doi.org/10.1175/2010BAMS3001.1
  6. Hulst S., van Vledder G. Ph. CFSR Surface wind calibration for wave modelling purposes // 13th International Workshop on Wave Hindcasting and Forecasting and 4th Coastal Hazards Symposium: proceedings. 2013. URL: http://www.waveworkshop.org/13thWaves/index.htm (date of access: 19.11.2022).
  7. Evaluation of SARAL/AltiKa Measured Significant Wave Height and Wind Speed in the Indian Ocean Region / C. Jayaram [et al.] // Journal of the Indian Society of Remote Sensing. 2016. Vol. 44, iss. 2. P. 225–231. https://doi.org/10.1007/s12524-015-0488-7
  8. Assessment of CryoSat-2 SAR mode wind and wave data / S. Abdalla [et al.] // Advances in Space Research. 2018. Vol. 62, iss. 6. P. 1421–1433. https://doi.org/10.1016/j.asr.2018.01.044
  9. Thirty-Nine-Year Wave Hindcast, Storm Activity, and Probability Analysis of Storm Waves in the Kara Sea, Russia / S. Myslenkov [et al.] // Water. 2021. Vol. 13, iss. 5. 648. https://doi.org/10.3390/w13050648
  10. Stopa J., Ardhuin F., Girard-Ardhuin F. Wave climate in the Arctic 1992-2014: seasonality and trends // The Cryosphere. 2016. Vol. 10, iss. 4. P. 1605–1629. doi:10.5194/tc-10-1605-2016
  11. Duan C., Dong S., Wang Z. Wave climate analysis in the ice-free waters of Kara Sea // Regional Studies in Marine Science. 2019. Vol. 30. 100719. https://doi.org/10.1016/j.rsma.2019.100719
  12. Shestakova A. A., Myslenkov S. A., Kuznetsova A. M. Influence of Novaya Zemlya Bora on Sea Waves: Satellite Measurements and Numerical Modeling // Atmosphere. 2020. Vol. 11, iss. 7. 726. https://doi.org/10.3390/atmos11070726
  13. Дианский Н. А., Панасенкова И. И., Фомин В. В. Исследование отклика верхнего слоя Баренцева моря на прохождение интенсивного полярного циклона в начале января 1975 года // Морской гидрофизический журнал. 2019. Т. 35, № 6. С. 530–548. doi:10.22449/0233-7584-2019-6-530-548
  14. Platonov V., Kislov A. High-resolution COSMO-CLM modeling and an assessment of mesoscale features caused by coastal parameters at near-shore Arctic zones (Kara Sea) // Atmosphere. 2020. Vol. 11, iss. 10. 1062. https://doi.org/10.3390/atmos11101062
  15. Высокоразрешающее моделирование гидрометеорологических полей в прибрежных районах Карского моря в условиях сложной конфигурации береговой линии / В. С. Платонов [и др.] // Вестник Московского университета. Серия 5. География. 2022. Вып. 1. С. 87–106.
  16. A description of the Nonhydrostatic Regional COSMO-Model. Part II: Physical parameterizations. / G. Doms [et al.]. Offenbach, Germany : DWD, 2013. 156 p. doi:10.5676/DWD_pub/nwv/cosmo-doc_5.00_II
  17. Rockel B., Geyer B. The performance of the regional climate model CLM in different climate regions, based on the example of precipitation // Meteorologische Zeitschrift. 2008. Vol. 17, no. 4. P. 487–498. doi:10.1127/0941-2948/2008/0297
  18. Система COSMO-RU негидростатического мезомасштабного краткосрочного прогноза погоды Гидрометцентра России: второй этап реализации и развития / Г. С. Ривин [и др.] // Метеорология и гидрология. 2015. № 6. С. 58–70. EDN TUDRCX.
  19. Doms G., Baldauf M. A Description of the Nonhydrostatic Regional COSMO-Model. Part I: Dynamics and Numerics. Offenbach, Germany : DWD, 2013. doi:10.5676/DWD_pub/nwv/cosmo-doc_5.00_I
  20. Arakawa A., Lamb V. R. Computational Design of the Basic Dynamical Processes of the UCLA General Circulation Model // General Circulation Models of the Atmosphere / Ed. by J. Chang. New York : Academic Press, Inc., 1977. P. 173–265. (Methods in Computational Physics: Advances in Research and Applications ; vol. 17). https://doi.org/10.1016/B978-0-12-460817-7.50009-4
  21. Feser F., Barcikowska M. The influence of spectral nudging on typhoon formation in regional climate models // Environmental Research Letters. 2012. Vol. 7, no. 1. 014024. https://doi.org/10.1088/1748-9326/7/1/014024
  22. Optimal spectral nudging for global dynamic downscaling / M. Schubert-Frisius [et al.] // Monthly Weather Review. 2017. Vol. 145, iss. 3. P. 909–927. https://doi.org/10.1175/MWR-D-16-0036.1
  23. Моделирование штормового волнения в Баренцевом море / С. А. Мысленков [и др.] // Вестник Московского университета. Серия 5. География. 2015. № 6. С. 65–75.
  24. Рост штормовой активности в Карском море с 1979 по 2019 г. по данным моделирования / С. А. Мысленков [и др.] // Доклады Российской академии наук. Науки о Земле. 2021. Т. 498, № 2. С. 175–182. doi:10.31857/S2686739721060128
  25. The ERA‐Interim reanalysis: Configuration and performance of the data assimilation system / D. P. Dee [et al.] // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2011. Vol. 137, iss. 656. P. 553–597. https://doi.org/10.1002/qj.828
  26. Platonov V., Varentsov M. Introducing a new detailed long-term COSMO-CLM hindcast for the Russian Arctic and the first results of its evaluation // Atmosphere. 2021. Vol. 12, iss. 3. 350. https://doi.org/10.3390/atmos12030350
  27. Supercomputer Lomonosov-2: Large Scale, Deep Monitoring and Fine Analytics for the User Community / V. Voevodin [et al.] // Supercomputing Frontiers and Innovations. 2019. Vol. 6, no. 2. P. 4–11. https://doi.org/10.14529/jsfi190201
  28. The ERA5 global reanalysis / H. Hersbach [et al.] // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2020. Vol. 146, iss. 730. P. 1999–2049. https://doi.org/10.1002/qj.3803
  29. The NCEP Climate Forecast System version 2 / S. Saha [et al.] // Journal of Climate. 2014. Vol. 27, iss. 6. P. 2185–2208. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-12-00823.1
  30. Shestakova A. A., Toropov P. A., Matveeva T. A. Climatology of extreme downslope windstorms in the Russian Arctic // Weather and Climate Extremes. 2020. Vol. 28. 100256. https://doi.org/10.1016/j.wace.2020.100256

Скачать статью в PDF-формате