ПАРАМЕТРИЗАЦИИ ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ СУШИ В МОДЕЛЯХ ПРОГНОЗА ПОГОДЫ И КЛИМАТА В. М. Степаненко (НИВЦ МГУ, Географический факультет МГУ) Научно-образовательный. - презентация

1 ПАРАМЕТРИЗАЦИИ ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ СУШИ В МОДЕЛЯХ ПРОГНОЗА ПОГОДЫ И КЛИМАТА В. М. Степаненко (НИВЦ МГУ, Географический факультет МГУ) Научно-образовательный семинар «Математическое моделирование геофизических процессов: прямые и обратные задачи», НИВЦ МГУ, 23 октября 2008 г.

2 План доклада Современное состояние параметризаций гидрологических процессов и объектов в крупномасштабных моделях Модели водоема в крупномасштабных моделях Параметризация рек в крупномасштабных моделях Трехмерное моделирование гидрологических объектов в региональных моделях Перспективы развития параметризаций гидрологических объектов в атмосферных моделях

3 Гидрология почвы диффузия инфильтрация поверхностный сток подповерхностный сток Модель водоема Гидрология суши в моделях прогноза погоды и климата Гидрологиярастительности перехват осадков листьями стекание осадков с листьев испарение осадков с листьев транспирация питание корней Гидрология снега диффузия жидкой влаги метаморфизм …

4 Нужны ли водоемы? спецификация «озерных регионов» при повышенном разрешении атмосферных моделей

5 Модели водоемов и водотоков 1) ТРЕХмерные (~океанические, например POM) 2) ДВУмерные вертикально осредненнные (Шлычков, …)вертикально осредненнные (Шлычков, …) Осреденнные в одном горизонтальном направлении (CE-QUAL x.x model)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);single-coloumn (GOTM модель (Burchard et al.), Lake модель, Степаненко и Лыкосов, 2005); горизонтально осредненные (Васильев и др., 2007)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)

6 Workshop "Parameterization of Lakes in Numerical Weather Prediction and Climate Modeling, St-Petersburg, September, 2008

7 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 м

8 Одномерные k-ε модели Snow Ice Water Soil U H,LE EsEs EaEa S K-ε параметризация Перенос импульса Перенос тепла

9 Моделирование термического режима Байкала (данные наблюдений – MODIS SST)

10 Климатические аспекты взаимодействия озер с атмоферой моделирование изменения уровня озер (палеоклиматические задачи, Burkhardt Rockel) эмиссия водоемами углекислого газа и метана реакция озерных экосистем на изменения климата …

11 Эмиссия метана с термокарстовых озер (K. Walter et al., 2007) до 8% глобальной эмиссии метана

12 Моделирование пузырьковой конвекции в задаче аэрации водоема (Wuest et al., 1992) сохранение массы струи уравнение движения струи уравнение переноса тепла струи

13 Проблема базы данных по гидрологической системе суши Площадь объектов – снимки спутников Глубина водоемов – известна для небольшого количества исследованных водоемов Прозрачность (коэффициент пропускания солнечной радиации) – еще меньше данных Роль прозрачности для температуры поверхности

14 База данных по озерам (Курзенева и др.) Чувствительность температуры поверхности к вариации глубины водоема Глубина водоема: 1)Измерена (национальные базы данных) 2)Неизвестна «значение по умолчанию» 10 м Минимизация целевого функционала (Balsamo at al.) Эмпирические функции распределения

15 Зачем нужны модели рек 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 режима озер вынос реками взвесей и растворенных веществ с суши

16 Современные схемы параметризации рек (Community land model 3.0, HadCM3) нет термики рек нет стока примесей (например, парниковых газов) Баланс речной воды в ячейке Сток из ячейки в соседнюю ячейку Сток с водосбора поверхностный сток подповерхностный сток сток с ледников и озер River routeing model – модель направления потоков

17 Проект LakeMIP (Lake model intercomparison project) Участники: одномерные модели (пока!): одномерные (k-ε, параметризованный вертикальный коэффициент обмена) и ½-мерные (Flake); Текущие задачи: выбор данных наблюдений, сайт проекта определить области применимости разных типов моделей водоема; определить ключевые физические процессы, которые должны быть воспроизведены для отдельных приложений моделей водоема Задачи (предварительные!):

18 Данные наблюдений The lake name, country, mean depth, coordinates DepthLimnological data, timestep Meteorological data, timestep Time periodWebsite, contact personTerms of usage Toolik Lake,, 68° N 149° W 2.4 mLST, lake depth, evaporation (?), 3 hour temperature (1 & ), relative humidity (1 & ) wind speed (1 & ), wind direction (), net solar radiation, photosynthetically active solar radiation, barometric pressure, unfrozen precipitation, 1 hour, atmospheric radiation missing! http://ecosystems.mbl.edu/ ARC/weather/tl/index.shtml, ??, freely available at the website Alqueva lake, Portugal 40 mLake temperature at 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, and 40 m, 1 hour wind speed (without direction!), temperature, humidity, pressure, net solar radiation, atmospheric radiation, 1 hour Rui Salgado (Evora University, Portugal) ?? - Contact to Rui Salgado Geneva lake, Switzerland 309 mTemperature at 0-5m, 5- 10m, 10-15m, 15-50m, m Stephane Goyette, ?? - Contact to Stephane Goyette Sparkling Lake, Wisconsin, USA 20 m max, 11 m mean temperature soundings, 10 min, 1hour, 1 day meteorological forcing, fluxes (annually!), 1 hour in datasets (source data: 10 min, 1 hour, 1 day) Source data: (8?) Datasets are available for years 2000, 2002, 2005 Source data are available online: Data owners contact: Steve Carpenter, Datasets: Andrey Martynov, Trout Bog, Wisconsin, USA 7.9 m max, 5.6 m mean temperature soundings, 10 min, 1 hour, 1 day meteorological forcing, 1 hour in datasets (source data: 10 min, 1 hour, 1 day) Source data: (8?) A dataset is available for the year 2005 Source data are available online: Data owners contact: Steve Carpenter, Datasets: Andrey Martynov, Great Lakes USA-Canada 409m max. (Lake Superio r) Bathymetry: GLERL; Surface observations: NDBC; Ice: GLERL Great Lakes Ice Atlas; Soundings: probably available at GLERL? Meteorological forcing: ERA40 (resolution: 2.5°) 6 hours I Dataset: interpolated ERA40 data at 144 tiles with 45 km horizontal resolution 6 hours (Note: meteorological forcing from reanalysis is not exact over lakes!) Source data (ERA40): Forcing dataset: ERA40: Buoys : Ice: e/atlas/ e/atlas/ Bathymetry: ar/bathymetry.html ar/bathymetry.html Datasets with meteo forcing, bathymetry, etc.: Andrey Martynov, See web sites of data sources.

19 Сопряжение мезомасштабных атмосферных моделей с гидрологическими моделями (Nagai et al.) С трехмерными моделями водоемов (Long et al., 2007) – модель океана POM С моделями рек (Nagai, et al.)

20 Перспективы Производительность суперкомпьютеров Разрешение глобальных моделей N*10 терафлопс (10 12 )~100 км N*100 петафлопс (10 15 ) ~ 2020 год (рост производительности – 3 порядка/10 лет) ~1 км – современное разрешение мезомасштабных моделей Разрешение климатических моделей (World Modelling Summit on Climate Prediction, Reading, May, 2008) Параметризация гидрологических объектов Гидрологический объект Крупные Подсеточные Водоемы 3-мерная модель 1-мерная модель Реки 2-3(?) - мерная модель Модель направления потоков