КАРТОЧКА ПРОЕКТА,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

 

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ


Номер 14-37-00053

НазваниеКомплексный прогноз гидрометеорологических процессов в Арктике

РуководительИванов Владимир Владимирович, Доктор физико-математических наук

Организация финансирования, регионФедеральное государственное бюджетное учреждение "Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации", г Москва

Года выполнения при поддержке РНФ2014 - 2016

КонкурсКонкурс 2014 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований вновь создаваемыми научной организацией и вузом совместными научными лабораториями»

Область знания, основной код классификатора 07 - Науки о Земле, 07-601 - Общая циркуляция атмосферы и динамическая метеорология

Ключевые словаАрктический регион, Северный Ледовитый океан, морские течения, морской лед, взаимодействие атмосферы и океана, атмосферная циркуляция, многослойная модель снежного покрова, континентальные ледники, вечная мерзлота, совместное моделирование атмосферы и океана, численный прогноз погоды

Код ГРНТИ37.25.15, 37.21.39


СтатусУспешно завершен


 

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ


Аннотация
Для России – крупнейшей арктической державы, усилившееся в последние годы таяние морских льдов в Северном Ледовитом океане (СЛО) представляет первостепенную важность в свете национальных интересов в разработке полезных ископаемых на арктических шельфах, расширении зон промышленного рыболовства и открывающихся возможностей для трансарктической навигации. Продолжающееся уменьшение ледовитости СЛО имеет ряд далеко идущих последствий для гидрометеорологических процессов в Арктике, что может оказать существенное влияние на социально-экономическое развитие приарктического региона России. Решение задач комплексного освоения арктического региона настоятельно требует понимания и умения прогнозировать сложные, до сих пор остающиеся слабо исследованными физические, биохимические, экологические процессы происходящие в различных (атмосфера, лед, океан, почва, геосфера) средах. В соответствии с этим, целью создаваемой лаборатории является разработка высокотехнологичных методов прогноза компонент арктической климатической системы, основанных на современным аппарате математического моделирования. Достижение этой цели позволит существенно продвинуться в решении фундаментальной научной задачи – научно-обоснованного объяснения механизмов взаимодействия атмосферы, океана, морского льда и поверхности суши в Арктическом регионе в условиях быстрых изменений планетарного климата. Возможности применения существующих математических моделей для арктического региона ограничены в силу ряда объективных причин. Физические и динамические процессы в Арктике в настоящее время воспроизводятся моделями атмосферы хуже, чем в средних широтах. Это объясняется, прежде всего, сравнительно небольшим пространственным и временным масштабом ряда погодообразующих явлений, таких как долгоживущий устойчивый пограничный слой атмосферы, оптически тонкие облака, а также быстрое формирование полярных циклонов. Наличие постоянного ледяного покрова определяет специфические черты гидрометеорологического режима Арктики, отличающие ее от других природных зон. В силу этого, подстилающая поверхность в Арктике характеризуется резким пространственными изменениями термодинамических характеристик, таких как шероховатость и температура поверхности. Неоднородности подстилающей поверхности имеют различные пространственные размеры в разных областях Арктики, что создает резкие перепады в пространственном распределении потоков энергии на границе «океан-морской лед-атмосфера». Изменения в свойствах поверхности сильно воздействуют на атмосферу даже на коротких временных масштабах (образование полыней во льду, свойства снега (свежесть, влажность) и его наличие). Чем больше временной масштаб, тем важнее становятся связи атмосферы с морским льдом, океаном, вечной мерзлотой и стоком рек. Поэтому в полярных регионах для прогнозирования состояния атмосферы принципиально важно использование совместных моделей. Совместная модель «атмосфера — лед — океан» высокого пространственного разрешения накладывает серъезные требования к ее реализации на современных компьютерах. В проекте будут развиты параллельные вычислительные технологии, решены задачи создания масштабируемой совместной компьютерной модели для ее реализации на массивно-параллельных компьютерах. Основные научные задачи, которые планируется решить коллективом создаваемой лаборатории в рамках заявленного проекта включают: 1. Диагноз современного состояния компонент арктической системы на основе статистической обработки данных наблюдений и реанализа. 2. Разработка комплексной, высокотехнологичной модели физических процессов в атмосфере, морском льде, океане и суше на основе существующих глобальных моделей для различных сред. 3. Анализ внутригодовой и межгодовой (на масштабе до декады) изменчивости состояния океана, атмосферы и морского льда Северного Ледовитого океана. 4. Исследование обратных связей в системе «атмосфера – морской лед - океан» на внутрисезонном, сезонном и межгодовом временном масштабе с целью выявления возможного прогностического потенциала 5 Исследование существующих и разработка новых параметризаций процессов подсеточного масштаба в моделях атмосферы и океана. 6. Опытные численные прогнозы состояния компонент арктической системы различной заблаговременности по архивным начальным данным реанализа ERA Interim и сравнение результатов этих прогнозов с наблюдениями. Сформулированные задачи являются исключительно актуальными, поскольку отвечают требованиям научного приоритета П2 «Комплексные научные исследования Арктической зоны» и признаны мировым научным сообществом, как находящиеся на переднем крае современных наук о Земле. Такие цели ставятся и реализуются в нескольких мировых лабораториях близкого профиля. Научная новизна проекта состоит в применении современных и перспективных моделей динамики океана, морского льда и атмосферы высокого пространственного разрешения. Высокое разрешение особенно важно для прогноза морского льда и расчета потоков между атмосферой и океаном. Совместная модель атмосферы, океана, морского льда и поверхности суши в Арктическом регионе представляет не только сложную физическую систему, но и исключительно вычислительноемкую задачу. Решение данной задачи невозможно без использования современных технологий массивного параллелизма в силу большой размерности задачи и огромного объема обрабатываемой информации. В рамках выполнения проекта будут организованы специализированные курсы для студентов и аспирантов гидрометеорологических специальностей, а также практикум по математическому моделированию и распараллеливанию моделей. Участие кафедры термогидромеханики океана МФТИ позволит организовать подготовку высокорейтинговых специалистов в области разработки современных прогностических моделей атмосферы и океана.

Ожидаемые результаты
1. Модель гидрометеорологических процессов Арктического региона высокого пространственного разрешения с использованием современных математических моделей океана, атмосферы, ледяного покрова и суши (поверхности и деятельного слоя) для прогноза погоды, ледовой обстановки и состояния океана. Эта задача признана мировым сообществом как один из актуальных необходимых элементов прогресса в области прогнозирования компонент Арктичеcкой системы (WMO Polar prediction project Implementation plan, 2013, p.15, http://polarprediction.net). Разрабатываемая модель гидрометеорологических процессов Арктического региона будет применяться в Гидрометеорологическом Центре РФ для создания системы прогноза погоды, ледовой обстановки и состояния океана. Модель станет ядром более общей системы прогноза экосистемы и последствий аварийных ситуаций и применяться в ГМЦ РФ, Росатоме, Газпроме, Роснефти и др. Разрабатываемая совместная модель "атмосфера — лед — океан" будет частью и вкладом в модель Земной системы, разрабатываемой в ИВМ РАН и будет применяться для исследований изменений глобального климата. 2. Знания о чувствительности гидрометеорологических процессов в Арктике к изменениям глобального климата. Необходимость такого рода знаний признана мировым сообществом как одна из актуальных составляющих устойчивого развития арктического региона (http://www.amap.no/). Выявление эффективности действия обратных связей в системе «атмосфера – океан – морской лед» на формирование сезонного отклика верхнего слоя океана и ледяного покрова на сезонном масштабе является фундаментальной научной задачей. Изменившиеся условия на поверхности океана обусловили усиление роли океанского тепла в формировании ледового баланса. Интенсивная аккумуляция тепла в верхнем перемешанном слое летом предопределяет ослабленное ледообразование в последующую зиму, облегчая перенос тепла из глубин к поверхности в процессе зимней конвекции. Если переход к сезонно-безледному СЛО сохранится, как предсказано в отчете IPCC (http://www.ipcc.ch/report/ar5/wg2/), то можно ожидать, что роль глубинного тепла в энергетическом балансе верхнего слоя океана и ледяного покрова будет возрастать вследствие положительной обратной связи между сокращением ледяного покрова и возрастающим поглощение тепла океаном. Проверка этой гипотезы планируется в проекте при помощи численных экспериментов на совместной модели «океан – морской лед – атмосфера». 3. Количественная оценка прогностического потенциала информации о площади морского льда в зимний сезон на акватории СЛО для прогноза погоды над европейской частью России. К числу крупномасштабных обратных связей, вызываемых исчезновением летнего ледяного покрова в Арктике, можно отнести изменение температурных режимов в средних (и даже низких) широтах в результате значительных изменений атмосферной циркуляции. Так, например, похолодания в Сибири последних лет, по крайней мере частично, были вызваны аномально низкими покровами льда в отдельные годы (Cohen et al, 2012, Overland et al., 2010). Холодные зимы в Европе также связывают с уменьшением ледяного покрова как во всём СЛО (Jaiser et al., 2012), так и локально в Баренцевом и Карском морях (Petoukhov and Semenov, 2010). Механизм, объясняющий передачу сигнала из Арктики в средние и низкие широты, связан с ослаблением циркуляции ячеек Ферреля и Гадлея и сопутствующими значительными изменениями в зональной и меридиональной циркуляции. Тот же механизм используется для объяснения нескольких аномально холодных и снежных зим на территории Соединенных Штатов (Liu, 2012), а также снежных бурь в Китае (Na, 2012). Прогностический потенциал информации о площади морского льда в СЛО будет исследован в данном проекте. 4. Анализ тенденций и значимости деградации вечной мерзлоты (в том числе и на арктических шельфах) на выделение метана в атмосферу, его вклада в баланс парниковых газов и, соответственно, в повышение приземной температуры воздуха. Продолжающееся повышение приземной температуры воздуха в Арктике способствует таянию вечной мерзлоты и высвобождению содержащихся в ней органических веществ, выделяемых в атмосферу в виде метана. Являясь эффективным парниковым газом, метан усиливает дальнейшее возрастание температуры обеспечивая положительную обратную связь. Значительный рост придонной температуры воды на мелководных арктических шельфах в летний сезон, происходящий благодаря возрастанию продолжительности безледного сезона, может привести к таянию вечной мерзлоты на шельфе, что может создать дополнительный источник выбросов метана. В настоящее время не существует единой точки зрения, насколько описанный процесс значим для температурного режима прибрежных арктических районов. Этот вопрос планируется исследовать в данном проекте. 5. Оценки предсказуемости погоды, ледовой обстановки и состояния океана (детерминистические и вероятностные) с помощью совместной модели атмосферы, океана и морского льда. Данные оценки будут рассчитаны для временных масштабах от дня до года. В частности, будет изучены возможности статистического постпроцессинга результатов модельных расчетов. Будут сделаны выводы о возможности практического применения разработанной совместной модели для прогнозов различной заблаговременности в Арктике Результаты будут опубликованы в: Известия РАН «Физика атмосферы и океана», "Океанология", Доклады РАН, «Метеорологи и гидрология», Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, Journal of Geophysical Research, Geoscientific Model Development, Journal of Climate, Environmental Research Letters, Deep Sea Research Будут организованы специлизированные курсы и практикумы по математическому моделированию для студентов гидрометеорологических специальностей.


 

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ


Аннотация результатов, полученных в 2014 году
В настоящее время Арктика привлекает повышенное внимание, как регион, где значительные климатические изменения открывают новые возможности для навигации, коммерческого рыболовства, добычи полезных ископаемых и других сфер социально-экономической деятельности. Согласно «Морской доктрине Российской Федерации на период до 2020 г.», национальная морская политика на Арктическом региональном направлении определяется «богатствами исключительной экономической зоны и континентального шельфа Российской Федерации, а также возрастающим значением Северного морского пути для устойчивого развития Российской Федерации». Решение новых проблем Арктики возможно при понимании и умении прогнозировать сложные, до сих пор остающиеся неисследованными физические, биохимические, экологические процессы, происходящие в различных (атмосфера, лед, океан, почва, геосфера) средах Арктического региона. Созданная в Гидрометеорологическом Научно-исследовательском Центре России в рамках проекта Российского Научного Фонда лаборатория гидрометеорологии Арктики (ЛаГАр) своей основной целью ставит создание современной совместной модели системы «океан-морской лед – атмосфера – суша» со сверхвысоким пространственным разрешением. Основная задача такой модели: прогноз физических процессов в гидрометеорологической компоненте Арктической климатической системы для информационного обеспечения управленческой и социально-экономической деятельности в российской Арктике. Лаборатория ЛаГАр была сформирована 2 октября 2014 года в соответствии с Соглашением № 14-37-00053 от 17 сентября 2014 года между Российским научным фондом, руководителем проекта Ивановым В.В. и ФГБУ «Гидрометцентр России» в лице директора Вильфанда Р.М. В рамках проекта РНФ на сотрудников лаборатории возложено решение следующих научно-исследовательских задач: (1). Обработка и анализ натурных и модельных данных; (2). Cуперкомпьютерное моделирование океана и льда; (3). Глобальный численный прогноз состояния атмосферы; (4). Параметризация подсеточных процессов в моделях атмосферы и океана; (5) Статистическая интерпретация результатов модельных экспериментов; (6). Численный прогноз мезомасштабных процессов в Арктике. В 2014 году в соответствии с утвержденным в Соглашении с РНФ планом работ сотрудниками лаборатории были получены следующие результаты: • Разработаны параметризации для расчета потоков тепла, влаги, импульса и углекислого газа в Арктике при различных фоновых условиях, а том числе над всторошенной поверхностью и поверхностью, покрытой разводьями. Выполнены оценки характерных значений турбулентных потоков тепла, влаги, импульса, углекислого газа и метана над различными поверхностями, характерными для Северного Ледовитого океана. Получена их сезонная и региональная изменчивость. • Получены оценки качества прогнозов глобальной полулагранжевой модели (ПЛАВ), разработанной в ИВМ РАН совместно с ФГБУ Гидрометцентр России, позволяющие оценить способность прогностической системы воспроизводить макромасштабную атмосферную циркуляцию на длительных (месячных и сезонных) интервалах времени. Определены возможные пути дальнейшего повышения качества долгосрочных метеорологических прогнозов за счет использования совместной модели океана и атмосферы, а также более точного выражения и учета в модели атмосферы снежного покрова. • Проведены тестовые численные эксперименты для разработки среднесрочных метеорологических прогнозов с модифицированной версией модели ПЛАВ, имеющей повышенное пространственное разрешение над Арктикой (около 10 км). Результаты экспериментов показали работоспособность модели. • Создана совместная модель динамики океана и морского льда высокого пространственного разрешения (2-5 км) с биполярной сеткой над арктическим регионом. Модель обладает высокими численными характеристиками (локализация данных и вычислений, согласованность расчётных областей, декомпозиций и сеток, настройка численных методов, балансировка вычислительной нагрузки), обеспечивающими масштабируемость решения на массивно-параллельных вычислительных системах, что является необходимым условием для возможности исследования физических процессов и прогнозирования состояния земных систем. Компоненты по отдельности являются современными моделями, обладающими набором реалистичных параметризаций физических процессов. Проведена первичная верификация модели в эксперименте по воспроизведению внутригодовой изменчивости океанской циркуляции, что позволяет сделать вывод о готовности совместной модели к проведению экспериментов запланированного сверхвысокого горизонтального разрешения для Северного Ледовитого океана (характерные линейные размеры вычислительных ячеек для океана – единицы километров, для морского льда – порядка 1000 метров). • Разработаны детерминистский (на основе регрессии) и вероятностный (на основе теоремы Байеса) методы даунскейлинга из глобальных прогнозов модели ПЛАВ и получены верификационные оценки их применения к станциям Северной Евразии. • Собран архив метеорологической информации, включающий в себя среднесуточные данные измерений суммарной коротковолновой солнечной радиации, температуры и влажности воздуха, скорости ветра, общей облачности и атмосферного давления. Собран архив данных натурных наблюдений за термическим режимом озер Большеземельской тундры, находящихся за полярным кругом. Выполнена адаптация математической модели FLake (www.lakemodel.net) к условиям арктических озер (определены типы вертикальных профилей температуры, подобраны соответствующие граничные условия на нижней границе деятельного слоя донных отложений, определены величины ветрового разгона и др.). Успешно выполнена верификация математической модели FLake по данным натурных наблюдений на двух разнотипных арктических озерах. По результатам моделирования выполнен анализ основных особенностей процессов перемешивания в озерах, годового цикла их термического и ледового режимов. • Подготовлены исходные материалы для запланированной в 2015 году адаптации модели COSMO-Ru к Арктическому региону. Выбраны три вложенные территории с шагами сетки равными, соответственно, 13.2, 6.6 и 2.2 км. Подготовлены фактические данные (один эпизод за 2014 г.) для исследования и верификации прогноза полярного циклона Проведен постановочный численный эксперимент с этими данными и начат анализ полученных результатов. Полученные результаты составили основу для пяти подготовленных к публикации научных статей и были представлены в 8-ми докладах на российских и международных научных конференциях.

 

Публикации


Аннотация результатов, полученных в 2015 году
В течение отчетного периода научно-исследовательская деятельность лаборатории гидрометеорологии Арктики (ЛаГАр) строилась в соответствии с утвержденным в Соглашении № 14-37-00053 от 17 сентября 2014 г. планом научных исследований по следующим направлениям: (1) Обработка и анализ натурных и модельных данных; (2) Cуперкомпьютерное моделирование океана и льда; (3) Глобальный численный прогноз состояния атмосферы;(4) Параметризация подсеточных процессов в моделях атмосферы и океана; (5) Статистическая интерпретация результатов модельных экспериментов; (6) Численный прогноз мезомасштабных процессов в Арктике. По результатам работы в 2015 году сотрудниками лаборатории опубликовано 11 полноформатных статей в российских и зарубежных журналах, 7 из которых входят в перечень Web of Science, Scopus и РИНЦ. Сотрудники лаборатории приняли участие в ряде общероссийских и международных научных конференций, где представили 37 докладов по результатам научной деятельности лаборатории. В 2015 году возникли исключительные права на результаты интеллектуальной деятельности (3 программных продукта), созданные при выполнении проекта, которые были зарегистрированы в установленном порядке. Помимо научно-исследовательских работ сотрудники лаборатории были активно вовлечены в образовательную деятельность по подготовке молодых специалистов в области гидрометеорологии Арктики в Гидрометцентре России, МФТИ и других профильных организациях России. Информацию о деятельности ЛаГАр можно найти на обновляемом веб-сайте лаборатории: http://lagar-hmc.org/. Основные научные результаты, достигнутые сотрудниками ЛаГАр в 2015 году, могут быть обобщены в следующих пунктах: 1. Разработаны математические алгоритмы параметризаций энерго- массо- и газообмена на границе лед-атмосфера для различных условий стратификации, при наличии разводий, снежниц и торосов на поверхности льда. Проведен детальный анализ различных универсальных функций, используемых для расчета потоков при устойчивой стратификации. Рассмотрены критерии их применимости. Функции протестированы на данных измерений. Проведено сравнение потоков скрытого и явного тепла из реанализов (NCEP, ERA-Interim, ASR), спутниковых данных с данными попутных измерений. Отмечено занижение значений потоков в осенне-зимний период, что связано с влиянием разводий на поверхности льда. Проведено исследование чувствительности рассчитываемых турбулентных потоков к выбору универсальных функций, описывающих влияние стратификации на профили метеовеличин. Получен вывод, что для режима сильной устойчивости использование лог-линейной зависимости для определения универсальных функций приводит к наименьшим ошибкам. 2. Для дальнейшего развития модели атмосферы ПЛАВ выбрана трехслойная параметризация снежного покрова SURFEX, учитывающая в том числе сосуществование жидкой и твердой фазы воды в снеге. Выполнено тестирование различных параметризаций эффективного радиуса ледовых кристаллов. Был выполнен анализ осадков и потоков явного и скрытого тепла на поверхности для старой и новой версии глобальной модели атмосферы ПЛАВ. Осадки сравнивались с опубликованным набором данных, а потоки явного и скрытого тепла – с данными реанализа ERA Interim. Новая версия модели продемонстрировала лучшие результаты. Реализована версия модели общей циркуляции атмосферы ПЛАВ, использующая гибридную координату по вертикали (применяемую в большинстве глобальных моделей). Использование гибридной вертикальной координаты улучшило отдельные оценки среднесрочного прогноза метеорологических полей в верхней тропосфере, особенно в зимний период. Выполнены работы по тестированию разработанного ранее негидростатического динамического ядра перспективной численной модели, предназначенной для воспроизведения динамики атмосферы в высоких широтах с высоким пространственным разрешением. Были рассчитаны общепринятые тесты согласно DCMIP (Dynamical Core Model Intercomparison Project), моделирующие орографические волны. Численные эксперименты, в целом, показали хорошее качественное и количественное согласие с результатами других негидростатических моделей. 3. Создана специализированная база данных для Арктического региона, включающая архивы фактических, ретроспективных, климатических и прогностических данных. Получены оценки сравнительного анализа для индекса осадков, взятых из разных источников данных. Выполнены оценки качества прогнозов крупномасштабных атмосферных процессов на месячных и сезонных интервалах времени с использованием разработанного блока верификации прогнозов. В рамках концепции глобальных и региональных режимов атмосферной циркуляции выявлены особенности температурного режима и осадков на месячных и сезонных интервалах времени в Арктике. Сформулированы прогностические рекомендации, содержащие информацию об основных пространственно-временных изменениях температуры и осадков в Арктике на основе индексов циркуляции. Разрабатывается метод детализации численных прогнозов ПЛАВ с использованием статистических методов с целью более корректного воспроизведения пространственно-временных изменений температуры и осадков в Арктике. Предварительные оценки скорректированных ретроспективных прогнозов по модели ПЛАВ показали существенное улучшение качества прогнозов на историческом материале и продемонстрировали перспективность их использования для дальнейшего практического применения. Проводились вычислительные эксперименты с использованием оперативных синоптико-статистических подходов и гидродинамических систем для создания более надежного, комплексного метода прогноза погоды на месяц и сезон. 4. Разработана универсальная параметризация, описывающая все типы температурных профилей. Параметризация является автомодельным представлением второго рода и не требует задания дополнительных коэффициентов, характеризующих физические и теплопроводные свойства конкретных пород/грунтов/донных отложений. На основе полученного автомодельного параметрического представления вертикального распределения температуры сформулирована одномерная параметризованная математическая модель термического режима пород/грунтов/донных отложений. Модель верифицирована по данным наблюдений в различных арктических озерах, в грунтах с наличием слоев сезонного оттаивания/промерзания, а также по наблюдениям за термическим режимом многолетнемерзлых пород. Во всех случаях верификации получены удовлетворительные результаты, что свидетельствует о физической обоснованности разработанной параметризации. Программные коды модели были выполнены в двух версиях. Первая – для использования в моделировании арктических озер и прибрежных морских районов, вторая – для использования в моделировании теплового взаимодействия атмосферы с подстилающей поверхностью. 5. На совместной модели «океан-лёд» проведены тесты для пробного бассейна. Модель адаптирована для Северного Ледовитого океана (СЛО) с горизонтальным разрешением 2-5 километров и вертикальному размеру ячеек, постепенно меняющемуся от 6 метров у поверхности до 250 м на глубине. Проведены численные эксперименты по воспроизведению внутригодовой изменчивости “нормального” года с атмосферным форсингом CORE-I (циклическое повторение среднеклиматического внутригодового хода с сохранением синоптической изменчивости). Проведены эксперименты по настройке параметров модели, включая параметризации горизонтального и вертикального турбулентного перемешивания. Проведены верификация и настройка совместной модели океана и морского льда высокого разрешения (0.1°, 49 горизонтов по вертикали) в серии численных экспериментов по протоколу CORE-II. В процессе экспериментов были отлажены численные механизмы модели (схема вторых моментов для переноса трасеров, потоковая форма бигармонического фильтра, взаимная релаксация вычислительных мод схемы «чехарда»). Проведена настройка параметризации вертикального турбулентного перемешивания, что улучшило воспроизведение интенсивные прибрежные течения и бароклинные эффекты в толще морских вод. Проанализированы запаздывания «разгона» решения одних областей модельного океана относительно других за счёт различных интенсивностей совместного эффекта бароклинности и рельефа дна (СЭБИР) и бароклинного бета-эффекта. Разработана и реализована новая версия каплера — Программного Комплекса Совместного Моделирования (ПКСМ3.0) основанная на использовании “глобальных массивов” ( Global Arrays Programming Models http://hpc.pnl.gov/globalarrays/). В новой версии с применением технологии нестинга проведены тестовые расчеты по сопряжению модели Северного Ледовитого океана с моделью глобального океана. 6. На основе совместного анализа океанографических, метеорологических и ледовых данных подготовлено описание статистически-значимых мод изменчивости гидрометеорологических параметров для региона приатлантической Арктики. Оценено влияние потоков пресной воды, проходящих через проливы из Арктического бассейна, на термохалинные аномалии в субарктических морях Северной Атлантики. Установлена взаимосвязь погодных условий в зимний сезон в субарктических морях атлантического сектора СЛО с фазами Северо-Атлантического колебания. Установлено, что годовой ход средних значений океанографических параметров в верхнем слое Северо-Европейского бассейна формируется сезонными изменениями энергообмена на границе вода-воздух, интенсивностью адвекции атлантических вод и полярных вод, зимним конвективным перемешиванием и летним распреснением поверхностного слоя. Выполнен совместный анализ данных наблюдений и результатов модельных расчетов для количественной оценки взаимодействия сезонной и годовой мод изменчивости температуры Атлантической воды с уплотненными водами, формирующимися на шельфе моря Лаптевых. По результатам моделирования установлено возрастание интенсивности формирования холодных вод в условиях сезонного ледяного покрова и соответственно более сильную трансформацию АВ по сравнению с типичными ледовыми условиями в 20-м веке. 7. Разработана версия технологии негидростатического моделирования атмосферы COSMO-Ru-ARCT для российской Арктики. Для Арктического региона, прилегающего к побережью России, сделан окончательный выбор вложенных территорий и внешних параметров (сетки, орография для суши, маска лед/вода, характеристики растительности и типов почвы и т.д.), необходимых для высокодетального численного прогноза мезомасштабных атмосферных процессов на основе метода телескопизации с шагами сетки до 2,2 км. Проведена отладка базовых блоков модели и технологии COSMO-Ru. Осуществлена верификация модели по выбранным случаям развития характерных мезомасштабных процессов (включая полярные мезоциклоны). Вычислены и проанализированы методические численные прогнозы мезомасштабных атмосферных процессов на основе метода телескопизации с шагами сетки до 2.2 км. Опубликована научная статья в журнале Метеорология и Гидрология. Готовится публикация в журнал, входящий в перечень Web of Science или Scopus по численным прогнозам погоды для Арктического региона с различными шагами сетки.

 

Публикации

1. Ivanov V., P.Maslov, Ye. Aksenov, A. Coward Shelf-Basin Exchange in the Laptev Sea in the Warming Climate: a model study Geophysical and Astophysical Fluid Dynamics, 109, 3, 254 - 280 (год публикации - 2015).

2. Д.Б.Киктев, Е.Н.Круглова, И.А.Куликова Программа расчета прогностических индексов атмосферной циркуляции -, 2015619131 (год публикации - ).

3. Жмур В.В., Марченко А.В., Фомин Ю.В. Нестационарная фильтрация морских вод в водоносные слои прибрежной зоны моря Водные ресурсы, 44, 1, 19-27 (год публикации - 2017).

4. Иванов В.В., Смирнов А.В. Программа визуализации результатов модельных расчетов циркуляции и морского льда ncShell -, 2015619134 (год публикации - ).

5. Казакова Е.В., Чумаков М.М., Розинкина И.А. Система расчетов характеристик снежного покрова для формирования начальных полей при численном погодном моделировании (на примере COSMO-Ru) Метеорология и гидрология, №5, с. 20-32. (год публикации - 2015).

6. Киктев Д.Б., В.М.Хан, В.Н.Крыжов, Р.Б.Зарипов, Е.Н.Круглова, И.А.Куликова, В.А.Тищенко Технология выпуска региональных долгосрочных прогнозов Северо-Евразийского климатического центра (СЕАКЦ) Труды Гидрометцентра России, вып.358, с. 36-58 (год публикации - 2015).

7. Киктев Д.Б., Круглова Е.Н., Куликова И.А. Крупномасштабные моды атмосферной изменчивости. Часть 1. Статистический анализ и гидродинамическое моделирование Метеорология и гидрология, 3, 5-22 (год публикации - 2015).

8. Куликова И.А., Круглова Е.Н., Киктев Д.Б. Крупномасштабные моды атмосферной изменчивости. Часть 2. Их влияние на пространственное распределение температуры и осадков на территории Северной Евразии Метеорология и гидрология, 4, 5-16 (год публикации - 2015).

9. Саркисян А.С. Современные тенденции в математическом моделировании океана Изв. РАН. Физика атмосферы и океана, 52, 4, 381-387 (год публикации - 2016).

10. Саркисян А.С., Ушаков К.В., Архипкин В.С., Горбушкин А.Р. Реконструкция гидрологических полей и восстановление климатической циркуляции вод Мирового океана Изв. РАН. Физика атмосферы и океана, 52, 5, 590-600 (год публикации - 2016).

11. Тищенко В.А., Хан В.М., Толстых М.А., Круглова Е.Н., Куликова И.А., Гельфан А.Н. Применение статистической коррекции для детерминистских месячных и сезонных прогнозов температуры воздуха и осадков по модели ПЛАВ для отдельных районов России Труды Гидрометцентра России, вып.358, с. 121-132 (год публикации - 2015).

12. Уткузова Д.Н., Р.М. Вильфанд, В.М. Хан, Е.С. Ганиева Синоптический анализ экстремальной засушливости и увлажненности на территории Российской федерации Междисциплинарный научный и прикладной журнал «Биосфера», т. 7, № 1, с.50-57 (год публикации - 2015).

13. Уткузова Д.Н., Хан В.М. Программа расчета и визуализации стандартизированного индекса осадков (SPI) -, 2015614249 (год публикации - ).

14. Хан В.М. Деятельность Северо-Евразийского климатического центра (СЕАКЦ) и Северо-Евразийского климатического форума (СЕАКОФ) в международной структуре ВМО по улучшению климатического обслуживания Труды Гидрометцентра России,, вып.358, с. 5-12 (год публикации - 2015).


Аннотация результатов, полученных в 2016 году
Разработана новая версия глобальной модели океана ИВМИО в гибридной вертикальной системе координат сигма-z, в которой верхний 50-метровый слой океана, включая мелководный шельф, описывается в сигма-системе, а остальная часть – в геопотенциальной z-системе координат. Это позволило снять ограничение в 5 метров на вертикальный шаг модельной сетки у поверхности, связанное с использованием z-координаты, в которой изначально построена модель, и задать шаги вертикальной сетки в верхнем 50-ти метровом слое океана оптимальным образом. В результате вертикальное разрешение в верхнем слое океана увеличено на порядок, что позволило существенно более точно описывать синоптическую изменчивость температуры поверхности океана и, как следствие, более корректно моделировать процессы взаимодействия моря с атмосферой и морским льдом. Это особенно важно для описания процесса формирования и таяния морского льда, в первую очередь в мелководных акваториях Арктики. Также переход на сигма-координату в верхнем слое моря позволил значительно более точно описать рельеф мелководной части арктического шельфа и гидротермодинамику его вод. Разработана совместная модель океана и морского льда Северного Ледовитого океана (ИВМИО-CICE) с разрешением 0,25 градуса (~14,5 км) х 49 горизонтов. Проведены численные эксперименты по воспроизведению годовой изменчивости циркуляции вод и морского льда (длительность экспериментов ~10 лет). Настроена модель СЛО ИВМИО (разрешение 14,5 км) – CICE (разрешение 7,2 км). Разработан метод сопряжения океанской и ледовой сеток, позволяющий резервировать для ледовой модели процессоры только в Северном полушарии, начиная от 42° N. Качество воспроизведения совместной моделью ИВМИО-CICE состояния морского льда было проверено в задаче диагностического моделирования сезонных характеристик Северного Ледовитого океана за 1948 год с разрешением 0.25° по атмосферным данным CORE-II. Были идентифицированы области отклонения поверхностных температур от данных реанализа ERA20C в каждый из 4-х сезонов. Анализ трёхмерной термохалинной структуры этих районов показал, что в зависимости от района механизмом возникновения ошибок в модельном решении может являться нарушение воспроизведения стратификации вод с последующим завышением глубины поверхностного перемешанного слоя (на севере моря Лабрадор и у юго-западного побережья Шпицбергена), неправильное расположение модельных течений в районе кромки льда и Полярного фронта (к востоку и северо-востоку от Исландии), либо определяющим фактором является величина расход течения в Беренговом проливе (для Чукотского моря). Проведён ретроспективный расчёт с разрешением 0.5° за 1981-2009 годы, в котором атмосферные условия задавались массивом CORE-II и дополнительно осуществлялась релаксация поверхностной температуры к суточным данным анализа NOAA высокого разрешения. Разработана трехмерная глобальная негидростатическая модель сжимаемой атмосферы с блоком параметризаций процессов подсеточного масштаба LACE. Выполнены запуски модели, показавшие работоспособность программного кода и необходимость дальнейшей детальной проверки и тестирования как динамического ядра, так и модели в целом. Показано, что использование данных о ветре AMV, полученных со спутников, находящихся в высоких широтах, в ансамблевой системе усвоения данных LETKF статистически значимо уменьшает ошибку прогнозов по глобальной модели атмосферы ПЛАВ до 5 суток в средних и высоких широтах, для полей ветра, геопотенциала и особенно давления на уровне моря. Результаты прогнозов модели ПЛАВ с использованием недиагональной матрицы ковариаций ошибок наблюдений в системе усвоения данных LETKF подтвердили необходимость применения более точных методов описания структуры ошибок наблюдений при усвоении спутниковых данных о ветре AMV. В совместной модели «океан – лед – атмосфера» оценен дисбаланс потока тепла на поверхности (не превышающий 5 Вт/м2 в первые две недели прогноза) в рассчитанных сериях опытных ансамблевых долгосрочных прогнозов. Установлено, что через 1,5 месяца, дисбаланс уменьшается и стабилизируется на величине менее 1 Вт/м2. Этот результат обосновывает возможность применения разработанной совместной модели для сезонного вероятностного прогноза, так как при этом предметом прогноза является аномалия по отношению к модельному «климату». Выполнены оценки рассчитанных опытных прогнозов, показавшие необходимость настройки компонент совместной модели. Выполненные исследования линейности оператора Якобиана в блоке усвоения влагосодержания почвы и разработанные фильтры, поддерживающие линейность, привели к успешной реализации этого блока, позволившего примерно на один градус уменьшить ошибку прогноза приземной температуры в модели ПЛАВ. Численные эксперименты по усвоению спутниковых данных ASCAT системой усвоения на основе LETKF совместно с оперативной версией глобальной модели атмосферы ПЛАВ показали, что использование спутниковых данных ASCAT в системе усвоения данных позволяет уменьшить ошибки прогнозов погоды. Разработана аналитическая модель, связывающая сезонные колебания ледовитости и теплового состояния верхнего слоя вод в атлантическом секторе Северного Ледовитого океана, где сокращение площади морского льда в 2000-е годы оказалось наиболее значимым. Выполнен сравнительный анализ результатов экспериментов на модели, данных прямых и дистанционных измерений, имеющихся в открытом доступе и результатов расчетов на климатических моделях, участвующих в международной программе CMIP5. Установлено существование «памяти» о летней аккумуляции тепла в верхнем слое океана в параметрах (сплоченности и толщине) морского льда. Сделан вывод о возможности использования летних данные о термохалинных параметрах верхнего слоя океана, как предиктор для сезонного прогноза состояния морского льда в Северном Ледовитом океане. Разработана методика внедрения параметризованной модели термического режима донных отложений/грунтов в трехмерную модель гидротермодинамики внутреннего моря Института вычислительной математики РАН (ИВМ РАН). Методика протестирована в условиях Ладожского озера – наиболее подходящего объекта, имитирующего прибрежные морские акватории, в которых теплообмен водной массы с донными отложениями является значимой частью теплового баланса. В результате численных экспериментов впервые были получены количественные оценки потоков тепла через границу раздела вода–дно для крупных водоемов с большим пространственным перепадом глубин, характерным для морских шельфов (0–250 метров). Выполнены численные эксперименты по оценке возможного влияния изменяющегося климата на эволюцию толщины многолетнемерзлых пород. Установлено, что в северной Европейской части России (60 – 80 град. с.ш., 30 -55 град. в. д.) ошибки прогноза минимальной и максимальной суточной приземной температуры на первые сутки в модели ПЛАВ20 в зимний период невелики и связь с толщиной модельного пограничного слоя незаметна. Это может быть связано с циклонической активностью, сопровождаемой заметной облачностью. В северной части Западной Сибири (60…85° в. д., 55…80° с. ш.), где зимой преобладает сибирский антициклон и, следовательно, безоблачная погода, и преобладает устойчивая стратификация, связанная с небольшой высотой пограничного слоя, наблюдаются существенные ошибки прогноза минимальной суточной температуры при сравнительно небольших значениях ошибок прогноза максимальной суточной приземной температуры. С использованием ведущих индексов макромасштабной циркуляции (индексов дальних связей) над Северным полушарием – индекса Арктической осцилляции (АО), Северо-Атлантического колебания (САК) и индексов дальних связей Барнстона и Ливзи индексов дальних связей исследована региональная предсказуемость атмосферной циркуляции на внутрисезонных интервалах времени. Сравнительный анализ оценок качества по прогностическим и фактическим данным продемонстрировали возможности численного моделирования режимов циркуляции на базе глобальной полулагранжевой модели SL-AV с недельной и месячной детализацией. При прогнозировании крупномасштабных индексов циркуляции на внутрисезонных интервалах времени показаны преимущества использования ансамблевого подхода, позволяющего учесть неопределенности прогнозов, связанные с ошибками начальных данных, несовершенством гидродинамических моделей, а также хаотическим поведением самой атмосферы. Определены возможности использования вероятностного подхода с целью улучшения качества прогнозов и увеличения предела практической предсказуемости. Разработана автоматическая адаптивная схема для задач статистической коррекции детерминистских прогнозов температуры воздуха и осадков на месяц и сезон по модели ПЛАВ для Арктического региона. Проведено тестирование схемы на кросс-валидационной выборке за период с 1981 по 2010 гг и на оперативных прогностических данных за 2016 год. Предложена методика объединения синоптико-статистических прогнозов, выпускаемых в Гидрометцентре России, с гидродинамическими прогнозами по модели ПЛАВ в единый прогностический ансамбль и продемонстрирована целесообразность использования разнородных прогностических методик для получения более надежного, комплексного прогноза погоды на месяц для высоких широт Северной Евразии. С помощью численного моделирования полярных циклонов, наблюдавшихся в акваториях Баренцева и Карского морей 25-27 марта 2014 г., на основе региональной негидростатической системы прогноза погоды COSMO-Ru с шагами сетки 13,2, 6,6 и 2,2 км рассмотрено влияние характеристик ледяного покрова на моделирование зарождения и эволюции полярного циклона. Исследована связь полей ветра на высоте 300 гПа с нижележащим полярным циклоном. С помощью модификации начальных данных показано, что развитие сформировавшегося ранее полярного циклона существенно зависят от состояния подстилающей поверхности. С разработанной системой ансамблевого прогнозирования (САП) на основе модели COSMO-Ru были выполнены работы по оценке возможности использования модели с одинарной точностью для Арктических территорий и обнаружены отличия между результатами прогнозов температуры на уровне 2 м с двойной и одинарной точностью в области границы морского льда, что требует дальнейших исследований. Показано, что использование только схемы стохастических возмущений физических тенденций (без возмущения начальных данных) дает разброс ансамбля в данном регионе). По результатам научно-исследовательской работы подготовлено 18 научных статей, 16 из которых входят в перечни Web of Science или Scopus. Подготовлена и опубликована коллективная монография «Мониторинг, моделирования и прогноз параметров природноый среды в Арктике», вошедшая в список РИНЦ. Подготовлены и прочитаны курсы лекций в Кабардино-Балкарском университете по дисциплинам «Математическое моделирование динамики океана и морского льда», «Взаимодействие океана и атмосферы». Прочитаны лекции на Международной школе-конференции молодых ученых «Климат и эколого-географические проблемы Российской Арктики». Функционирует интернет-сайт лаборатории: www.lagar-hmc.org .

 

Публикации

1. Алоян А.Е., Арутюнян В.О., Ермаков А.Н. Математическое моделирование конвективной облачности в полярных регионах Оптика атмосферы и океана, - (год публикации - 2017).

2. Варенцов М.И., Вереземская П.С., Заболотских Е.В., Репина И.А. Оценка качества воспроизведения полярных мезоциклонов по данным реанализов и результатам регионального климатического моделирования Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса, 4, 13,168–191 (год публикации - 2016).

3. Вильфанд Р.М., Мартазинова В.Ф., Цепелев В.Ю., Хан В.М., Мироничева Н.П., Елисеев Г.В., Иванова Е.К., Тищенко В.А., Уткузова Д.Н. Опыт комплексирования синоптико-статистических и гидродинамических месячных прогнозов температуры воздуха Метеорология и гидрология, - (год публикации - 2017).

4. Витарт Ф., Ардилуз К., Боне А., Брукшоу А.,Чен М., Деке М., Ферранти Л.,...,Кумар А.,...,Риксен М., Робертсон А.,Рути П.,...,Толстых М., Венути Ф.,Вализер Д.,Вулну С.,...,Зарипов Р.,Жанг Л. The Sub-seasonal to Seasonal Prediction (S2S) Project Database Bulletin of the American Meteorological Society, - (год публикации - 2017).

5. Иванов В.В., Головин П.Н. О влиянии тепла атлантических вод на ледяной покров западной Арктики в зимний сезон (по данным дрейфующей станции «Северный Полюс-35») Метеорология и гидрология, - (год публикации - 2017).

6. Иванов В.В., редактор Мониторинг, моделирование и прогноз параметров природной среды в Арктике Труды Гидрометцентра России, вып. 361, Москва, 361, 1-277 (год публикации - 2016).

7. Иванов В.В., Репина И.А. О влиянии сезонной изменчивости на состояние ледяного покрова Северного Ледовитого океана Известия РАН, сер. Физика атмосферы и океана, - (год публикации - 2017).

8. Калмыков В.В., Ибраев Р.А. CMF – фреймворк для модели Земной системы высокого разрешения Суперкомпьютерные дни в России, Труды международной конференции. CEUR Workshop Proceedings, Vol-1482, c. 34-40 (год публикации - 2015).

9. Калмыков В.В., Ушаков К.В., Ибраев Р.А. Программа усвоения данных наблюдений методом EnOI модели высокого пространственного разрешения на базе платформы CMF 3.0 для моделирования на массивно-параллельных вычислительных системах. -, 2016662862 (год публикации - ).

10. Кауркин М.Н., Ибраев Р.А. Программа усвоения данных наблюдений методом EnOI на базе CMF 3.0. -, 2016662720 (год публикации - ).

11. Кауркин М.Н., Ибраев Р.А., Коромыслов А.Ю. EnOI-based data assimilation technology for satellite observations and ARGO float measurements in a high resolution global ocean model using the CMF platform Communications in Computer and Information Science (CCIS), Springer, vol. 687 (год публикации - 2017).

12. Киктев Д.Б., Круглова Е.Н., Куликова И.А. Влияние крупномасштабных мод атмосферной циркуляции на режим температуры и осадков в Арктике Метеорология и гидрология, - (год публикации - 2017).

13. Крыжов В. Н., Горелиц О. В. Арктическая осцилляция и ее влияние на температуру и осадки в Северной Евразии в ХХ в. Метеорология и гидрология, N 11, стр. 5-19 (год публикации - 2015).

14. Махнорылова С.В., Толстых М.А. Усвоение влагосодержания почвы методом упрощенного расширенного фильтра Калмана в модели среднесрочного прогноза погоды ПЛАВ Метеорология и гидрология, - (год публикации - 2017).

15. Мизяк В.Г, Шляева А.В, Толстых М.А. Использование данных спутниковых наблюдений ветра AMV в системе ансамблевого усвоения данных Метеорология и гидрология, N6, С.87-99 (год публикации - 2016).

16. Никитин М.А., Ривин Г.С., Розинкина И.А., Чумаков М.М. Идентификация полярных циклонов над акваторией Карского моря с помощью гидродинамического моделирования Вести газовой науки, 22, 2, 106-112 (год публикации - 2015).

17. Саркисян А. С. О необходимости создания серий океанографических климатических расчетных атласов (СОКРАТ) ОКЕАНОЛОГИЯ, том 56, No 5, с. 677–682 (год публикации - 2016).

18. Саркисян А.С., Никитин О.П., Лебедев К.В. Физические характеристики Гольфстрима, как индикатор качества моделирования циркуляции Мирового океана Доклады Академии наук, Т. 471, № 5 (год публикации - 2016).

19. Смирнов А.В, Иванов В.В. Программа комплексной обработки результатов расчетов по модели Global Analysis Forecast -, 2016662805 (год публикации - ).

20. Тищенко В.А., Хан В.М. Программа статистической коррекции гидродинамических прогнозов ПЛАВ на сезон и картирования по Арктическому региону -, 2016618383 (год публикации - ).

21. Ушаков К.В., Гранкина Т.Б, Ибраев Р.А., Громов И.В. Simulation of Arctic and North Atlantic ocean water and ice seasonal characteristics by the INMIO-CICE coupled model IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, V. 48, 012013 (год публикации - 2016).

22. Ушаков К.В., Калмыков В.В., Ибраев Р.А. Разработка высокоразрешающей совместной модели океана и морского льда Арктического региона Труды международной молодежной школы и конференции по вычислительно-информационным технологиям для наук об окружающей среде CITES-2015, Стр. 155-158 (год публикации - 2015).

23. Хан В.М., Тищенко В.А. Программа визуализации и верификации консенсусных метеорологических прогнозов, выпускаемых на летний и зимний сезоны -, 2016618458 (год публикации - ).

24. Шашкин В.В., Толстых М.А., Иванова А.Р., Скриптунова Е.Н. Версия модели атмосферы ПЛАВ в гибридной σ-p системе координат по вертикали Метеорология и Гидрология, - (год публикации - 2017).