Научно-образовательный семинар «Математическое моделирование геофизических процессов:

Научно-образовательный семинар
«Математическое моделирование геофизических процессов:
прямые и обратные задачи», НИВЦ МГУ, 23 октября 2008 г.
В. М. Степаненко
(НИВЦ МГУ, Географический факультет МГУ)
ПАРАМЕТРИЗАЦИИ
ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ
ОБЪЕКТОВ СУШИ
В МОДЕЛЯХ
ПРОГНОЗА ПОГОДЫ
И КЛИМАТА
План доклада
• Основные тенденции развития
климатических моделей
• Современное состояние параметризаций
гидрологии
• Шаг вперед: внедрение моделей
водоема
• Параметризация рек? Процессов на
водосборах?
• Пути развития гидрологических
систем суши
Гидрология суши в моделях
прогноза погоды и климата
Гидрология
растительности
• перехват осадков листьями
• стекание осадков с листьев
• испарение осадков с листьев
• транспирация
• питание корней
Гидрология почвы
• диффузия
• инфильтрация
• поверхностный сток
• подповерхностный сток
Гидрология снега
• диффузия жидкой влаги
• метаморфизм
•…
Модель водоема
Нужны ли водоемы?
улучшение
разрешения
климатических
моделей/моделей
прогноза погоды
• спецификация
«озерных регионов»
•
Модели водоема
1) ТРЕХмерные (~океанические, например POM)
2) ДВУмерные
• вертикально осредненнные (Шлычков, …)
• Осреденнные в одном горизонтальном направлении
(CE-QUAL x.x model)
3) ОДНОмерные
• single-coloumn (GOTM модель (Burchard et al.), Lake
модель, Степаненко и Лыкосов, 2005);
• горизонтально осредненные (Васильев и др., 2007)
4) ½ - мерные модели – вертикальные профили
температуры, солености и др. параметризованы (Flake, D. V.
Mironov et al., 2006) – вычислительно эффективны →
применимы в оперативных моделях
5) 0 – мерные («перемешанные» модели)
Workshop "Parameterization of
Lakes in Numerical Weather
Prediction and Climate Modeling“,
St-Petersburg, 18-20 September, 2008
Модель Flake
(Mironov, Golosov, Kirillin et al.)
Достоинства:
• вычислительно эффективна
• воспроизводит температуру
поверхности с качеством
одномерных k-ε моделей
Недостатки
• неудовлетворительно
воспроизводит температуру
дна
• вертикальный профиль
температуры воспроизводит
хуже, чем k-ε модели
• применима для озер с
глубиной менее 50-60 м
Одномерные k-ε модели
Перенос тепла
r r
T   T  1 S 1
  kT


u
  n Tdl


t z  z  c p  z A Г A
U
Ea
Es
H,LE
Перенос импульса
u 
 kM
t z
v 
 kM
t z
u
 fv  g  tg x  Cveg u u 2  v 2 ,
z
v
 fu  g  tg y  Cveg v u 2  v 2
z
Snow
Ice
Water
K-ε параметризация
E2
kM  Ce
,

E  
kM
  
t z 
E
 E
 P  B  ,

 z
  
kM   
  
   c1 P  c3 B  c2  
t z 
  z E
Soil
S
Моделирование термического
режима Байкала
одномерными моделями
Климатические аспекты
• моделирование изменения уровня озер (палеоклиматические
задачи, Burkhardt Rockel)
• эмиссия водоемами метана
Эмиссия метана с
термокарстовых озер
(K. Walter et al., 2007)
• до 8% глобальной эмиссии метана
Моделирование
пузырьковой конвекции
в задаче аэрации водоема
(Wuest et al., 1992)
• сохранение массы струи

 b 2 w 1   2Vg   2 bw
z


• уравнение движения струи
a   p

2 2
2 2

b
w

g

b
 


z
p
a  w
g b 2 1   2 
p
• уравнение переноса тепла струи

 b 2 wT   2 bwTa

z
Проблема базы данных
по гидрологической системе
суши
• Площадь объектов – снимки
спутников
• Глубина водоемов – известна для
небольшого количества
исследованных водоемов
• Прозрачность (коэффициент
пропускания) – еще меньше
данных
Зачем нужны модели реки
в климатических моделях?
• изменения в режиме рек является одним
из важнейших последствий изменений
климата
• речной сток играет важную роль для
термохалинной циркуляции океана
• речной сток измеряется, что может
служить валидацией водного баланса
модели подстилающей поверхности
• термический режим рек существенно
отличается от такового озер
Современные схемы параметризации рек
(Community land model 3.0, HadCM3)
Баланс речной воды в ячейке
Сток из ячейки в соседнюю ячейку
Сток с водосбора
поверхностный подповерхностный
сток
сток
• нет термики рек
• нет стока примесей
(например, метана)
сток с ледников и озер
Проект LakeMIP
(Lake model intercomparison project)
• определить области применимости разных
типов моделей водоема
• определить ключевые физические процессы,
которые должны быть воспроизведены для
отдельных приложений моделей водоема
• одномерные модели (пока!):
одномерные (k-ε, параметризованный
вертикальный коэффициент обмена) и
½-мерные (Flake)
• Данные наблюдений
• Сайт проекта
Данные наблюдений
The lake name,
country, mean
depth,
coordinates
Toolik Lake, ,
68° N
149° W
Depth
Limnological
data, timestep
2.4 m
LST,
lake depth,
evaporation
(?), 3 hour
Meteorological data,
timestep
Time period
Website, contact person
Terms of usage
temperature (1 & ),
1988 - 2007
http://ecosystems.mbl.edu/
??, freely available at the
relative humidity (1 & )
ARC/weather/tl/index.shtml,
website
wind speed (1 & ), wind direction (),
[email protected]
net solar radiation, photosynthetically
active solar radiation, barometric
pressure, unfrozen precipitation,
1
hour,
atmospheric radiation missing!
Alqueva lake,
40 m
Lake
wind speed (without direction!),
2003-2007
[email protected]
?? - Contact to Rui
Portugal
temperature at temperature, humidity, pressure, net
Rui Salgado (Evora University,
Salgado
5, 10, 15, 20, solar radiation, atmospheric radiation,
Portugal)
25, 30, 35, and
1 hour
40 m, 1 hour
Geneva lake,
309 m Temperature
1981 - 2006
Stephane Goyette,
?? - Contact to Stephane
Switzerland
at 0-5m, [email protected]
Goyette
10m, 10-15m,
15-50m, 50100m
Sparkling Lake, 20 m
temperature
meteorological forcing,
Source data: 1989- Source data are available online: http://lter.limnology.wisc
Wisconsin, USA max,
soundings,
fluxes (annually!), 1 hour in datasets
2007(8?)
http://lter.limnology.wisc.edu/
.edu/data_policy.html
11 m
10 min,
(source data: 10 min, 1 hour, 1 day)
Datasets are
Data owner’s contact:
mean 1hour, 1 day
available for
Steve Carpenter,
years 2000, 2002,
[email protected]
2005
Datasets: Andrey Martynov,
[email protected]
Trout Bog,
7.9 m
temperature
meteorological forcing,
Source data: 2003- Source data are available online: http://lter.limnology.wisc
Wisconsin, USA max,
soundings,
1 hour in datasets
2007(8?)
http://lter.limnology.wisc.edu/
.edu/data_policy.html
5.6 m
10 min, 1
(source data: 10 min, 1 hour, 1 day)
A dataset is
Data owner’s contact:
mean
hour, 1 day
available for the
Steve Carpenter,
year 2005
[email protected]
Datasets: Andrey Martynov,
[email protected]
Great Lakes
409m
Bathymetry:
Meteorological forcing: ERA40
Source data
ERA40: http://www.ecmwf.int
See web sites of data
USA-Canada
max.
GLERL;
(ERA40):
Buoys : www.ndbc.noaa.gov
sources.
(resolution: 2.5°)
(Lake
Surface
6 hours
1957-2002
Ice:
Сопряжение мезомасштабной
атмосферной модели с
трехмерными гидрологическими
моделями (Nagai et al.)