Прогноз опасных явлений погоды, связанных с усилением ветра: метелевые явления

В основе модели является нахождение вертикального профиля ветра с применением гипотезы Монина-Обухова о логарифмическом профиле. Затем, рассчитывается относительная разность между скоростями двух фазного и однофазного потоков (ΔU):[13, с. 20]где ρa – плотность воздуха, ρs – плотность снега, ρdf – средняя плотность двухфазного потока, Δp – градиент давления воздуха, f – концентрация снежных частиц (кг/м²). K – константа, равная 25.8 (кг/м²с) [D.H. Male, 1980]. Непосредственное влияние метелевого переноса на турбулентные потоки не учитывается, турбулентность описывается путем введения вязких членов в уравнения для ветра. Среди всех рассмотренных методов физического описания процессов возникновения и эволюции метелевых явлений стоит особо выделить модели PBSM и модель университета Монтаны. Канадская модель является более полной по количеству описываемых физических процессов взаимодействия снега и воздушного потока. Описание численных экспериментов с моделью WRF-ARWНаиболее точноймоделью для прогнозирования метелевых явлений являетсямодель WRF-ARW к условиям погоды в зимнее время позволила значительно улучшить качество прогнозирования основных метеорологических элементов. В целях получения наиболее точных данных для работы модели метелевого переноса, с рассматриваемой моделью проведено несколько серий опытов. Опыты проводились на 48 часов, первые 12 из которых не были учтены. Прогнозы были получены для января 2023 года. Эксперименты с моделью проводились с масштабом 1:250 000Рис. 4. Расчетная область модели в Западно-Сибирской равнине.Согласно результатам по улучшению качества прогноза использовалась модель WRF-ARW.Для описания характеристик прилегающей поверхности рассматриваемой территории, а именно Западно-Сибирская равнина, использована база данных о ландшафте от 50 до 1500 метров над уровнем моря.Была приведенаадаптация модели WRF-ARW к условиям зимней атмосферы которая направлена на улучшение качества прогнозов метеорологических элементов, которые планировалось использовать как входные данные для модели метелевого переноса. В качестве начальных данных используются поля высоты, температуры, ветров, относительной влажности, скорости трения, атмосферного давления, плотности снега и высоты снежного покрова. [15, с. 32]Таблица 2. Качество прогноза факта осадков. КритерииWRF-ARWОправдываемость прогноза осадков 71Предупрежденность факта осадков 40Оправдываемость прогноза без осадков 75Предупрежденность факта без осадков 77Критерий Пирси-Обухова 0.44Таким образом, приведенный анализ демонстрируют успешное прогнозирование факта выпадения осадков, соответственно качество прогнозов модели WRF-ARW позволяет использовать как точную модель прогнозирования метели из выше приведенного спискаОценка факта начала метели и ее продолжительностиДля успешного прогноза моделью состояния метелевого явления важно с максимальной точностью воспроизводить факт начала метели. На Рис.5 представлено расположение станций Российской метеорологической сети, данные которых использовались при оценке возникновения метели.Рис. 5. Географическое расположение станций российской метеорологической сети.За январь 2023 года на 5 станциях канадской метеорологической сети наблюдалось 40 случаев метели разной продолжительности. Общая продолжительность всех метелей за указанный период по всем станциям составила 250 часов. При оценке качества начала метели было использовано следующее предположение. Начало метели считалось предсказанным, если разница во времени начала метели по экспериментальным данным и данным наблюдений составляла 3 и менее часов. Таким образом, из 40 случаев было верно предсказано 35 (таблица 3). Отметим, что в данном случае речь идет о низовых метелях разной продолжительности – в таблице 3 представлены оценки прогноза факта метели, без указания на продолжительность. Таблица 3. Оценки прогноза метелиЗначениеКоличество метелейБыло всего метелей на станциях40Верно предсказанные метели35Не предсказанные метели6Ошибочно предсказанные метели12Далее было рассмотрено продолжительность метелевых явлений. Оценки прогноза продолжительности метели разделены на три критерия: первыйпродолжительность метели, рассчитанной по модели, отличается от наблюдавшейся не более чем на 29%, 71 %второй – не более чем на 60%, третий – остальные случаи. Результаты оценки качества представлены в таблице 4.Таблица 4. Число случаев прогноза продолжительности метелиПродолжительность метелевого переноса ±29% ± 60 % более 60 % 28 8 6 Таким образом, представляется возможным проанализировать прогнозы скорости ветра при метелевом явлении, рассчитанные моделью WRF-ARW с использованием модели метелевого переноса. Масштаб увеличения позволяет оценить качество прогноза скорости ветра. Оценки проведены на основе данных наблюдений канадской метеорологической сети.[13, с. 73]Использование метода прогноза метелевых явлений в Сибирском Федеральном округе.Данный метод был выбран на территории Сибири. Для Сибирского региона необходимо сначала провести оперативные испытания метода.Описание методаВ практической деятельности прогноз метели составляется на основе прогноза метеорологической ситуации, сильного ветра и снегопада. При наличии объективных численных прогнозов температуры воздуха у поверхности Земли, скорости ветра, количества осадков имеется возможность составления количественного прогноза метелей.Метод прогноза метелей на основе учета указанных метеорологических параметров был разработан в лаборатории синоптических исследований Гидрометцентра России. В методе учитывается состояние количество осадков, прогностическое значение скорости приземного ветра, снежный покров в исходный срок прогноза, плотность снега, погода без метели. Прогноз наличия метели с указанием ее вида и прогноз отсутствия метели составляется с использованием таблицы, по данным необходимых значений.Таблица 5. Прогноз метелейQ мм за 12 чи состояниеснежного покроваVg0,0-2,42,5-4,95,0-7,47,5-9,910,0-12,412,5-14,915,5-17,417,5-19,920 и более0,0-0,4плотный снег (0)1616161616161616160,0-0,4рыхлый снег (5)1616151517191919190,5-2,9161618181920212223≥3,0161618181920212223В этой таблице:Q – прогнозируемое количество осадковVg – прогностическое значение скорости приземного ветра, снежный покров:(0) – плотный снег, (5) – рыхлый снегЦифры кода:16 – поземок или слабая низовая метель17 – низовая метель умеренная18 – низовая метель сильная (неблагоприятное явление)19 – общая метель умеренная20 – общая метель сильная (неблагоприятное явление)21 – общая метель очень сильная (опасное явление)При наличии прогнозируемых осадков для прогноза метели используются два параметра (количество осадков и скорость ветра). В случаях, когда осадки не ожидаются, оценивается возможность возникновения низовой метели по данным о скорости ветра и характеристике снежного покрова. Простота разработанного алгоритма и формы его представления позволяют использовать метод как в ручном, так и автоматизированных вариантах. Оперативные испытания проводились в автоматизированном варианте.[2, с. 63]Результаты испытанийОперативные испытания данного метода проводились в Сибирском Федеральном округе в период с октября 2021 года по март 2022 года. Результаты показали, что общий прогноз метелив период 12, 24 и 48 ч составила 81%, 76% и 72% соответственно. При этом оправдываемость прогнозов с явлением колебалась от 76% до 68%, в то время как метели предупреждены удачно только в 47%, 41% и 35% случаев соответственно. Приведенные значения критерия Т свидетельствуют о практической значимости методики прогноза метелей только для заблаговременностей прогнозов 24 и 48 ч.ЗАКЛЮЧЕНИЕВ рамках курсовой работы было изучено, как возникает метелевые явления;Было изучено условия образования метелевых явлений;Была составления классификация метелевых явлений;Рассмотрены типовые синоптические ситуации при наличии метелевых явлений;Приведены примеры с метелевыми явлениями на выбранной территории;Определены необходимые факторы для прогноза метелевых явлений;Составлены прогнозы возможного возникновения метелевых явлений с использованием выбранных методов с разной заблаговременностью;Произведено сравнение с результатами прогноза с фактическими данными.Выделены основные физические процессы, приводящие к образованию метелевых явлений;Определен метод расчета критической скорости ветра, достижение которой вызывает подъем снежинок с поверхности земли;Предложен и протестирован метод расчета возможных метелевых снежных наносов и видимости при метели, который может иметь широкий практический выход.СПИСОК ИСТОЧНИКОВ ИНФОРМАЦИИFrank Waldo Современная метеорология; Walter Scott, Ltd - Москва, 1993. - 470 c.Метеорология; [не указанo] - Москва, 2003. - 300 c.Абдюкова Гузалия Мазгаровна Почвоведение, Ландшафтоведение, Климатология И Метеорология; [не указанo] - Москва, 2007. - 441 c.Безуглая Э.Ю., Ивлева Т.П. Формальдегид в атмосфере городов. В Сб. "Вопросы охраны атмосферы от загрязнения" НПК "Атмосфера". №1 СПб., 2003.Вдовин В.И. Об особенностях стратификации нижнего километрового слоя воздуха над Ленинградом по данным вертолётных наблюдений // Труды ГГО. - 1973. - Вып.293. - С. 201 – 208.Гареев А.М. Реки и озера Башкортостана. - Уфа: Китап, 2001. - 260 с.Гареев А.М., Максютов Ф.А. Болота Башкирии. - Уфа: Баш. кн. изд-во, 1986. Генихович Е.Л., Гущин В.А., Сонькин Л.Р. О возможности прогноза загрязнения воздуха методом распознавания образов // Труды ГГО. - 1973. - Вып.293. - С.21-25.Геология СССР. - М.: Т.13.1964. - 197 с.Горчаковский П.Л., Шурова Е.А. Редкие и исчезающие растения Урала и Приуралья. - М.: Наука, 1982. - 208 с.Государственный доклад "О состоянии окружающей природной среды Республики Башкортостан" 1997-2007 г. г.Г О С Т 17.2.3.01 - 86. Охрана природы. Атмосфера. Правила контроля качества воздуха населённых пунктов. - М.: Госстандарт, 1993.Классификация метелей–http://www.geodesire.ru/dgirs-723-1.htmlИ.В. Таран, Т.П. Купянская. «Прогноз метелей различной интенсивности, включая стихийные, для Европейской территории СССР.» Труды Гидрометцентра СССР, 1989, вып 299, с. 22–24 Г.К. Веселова, И.В. Таран, Т.П. Купянская. «Автоматизированный прогноз метелей для Европейской части Российской Федерации и результаты его испытания» Информационный сборник № 23. Результаты испытания новых и усовершенствованных методов краткосрочных и долгосрочных прогнозов погоды.1995, с. 3–6.Федеральное государственное бюджетное учреждение «Гидрометеорологический научно-исследовательский центр российской федерации» параметризация процессов возникновения и эволюции низовой метели, 2016Атлас облаков. – Л.: Гидрометеоиздат, 1978. – 268 с.Наставление гидрометеорологическим станциям и постам. Выпуск 3. Часть 1. Л.: Гидрометеоиздат, 1985. – 300 с.Беспалов Д.П. Психрометрические таблицы. / Д.П. Беспалов, Л.Т. Матвеев, В.Н. Козлов, Л.И. Наумова – Л.: Гидрометеоиздат, 1978. – 271 с.Руководство по практическим работам метеоподразделений авиации ВС. М.: Воениздат, 1992. – 456 с.Стернзат М.С. Метеорологические приборы и методы наблюдений. 2-е изд., перераб. / М.С. Стернзат – Л.: Гидрометеоиздат, 1978. – 392 с.https://ru.wikipedia.org/wiki/Метель