Parametrizace (atmosférické modelování) - Parametrization (atmospheric modeling)

Parametrizace v počasí nebo klimatický model v kontextu numerická předpověď počasí je metoda nahrazování procesů, které jsou příliš malé nebo složité na to, aby mohly být v modelu fyzicky reprezentovány zjednodušeným procesem. To lze porovnat s jinými procesy - např. Rozsáhlým tokem atmosféry - které jsou v modelech výslovně vyřešeny. Přidružené k těmto parametrizacím jsou různé parametry používané ve zjednodušených procesech. Mezi příklady patří rychlost sestupu kapek deště, konvektivní mraky, zjednodušení atmosféry radiační přenos na základě atmosférické radiační přenosové kódy, a cloudová mikrofyzika. Radiační parametrizace jsou důležité jak pro atmosférické, tak pro oceánské modelování. Je třeba také parametrizovat emise atmosféry z různých zdrojů v rámci jednotlivých rozvodných sítí, aby se určil jejich dopad na kvalita vzduchu.

Mraky

Pole kupovité mraky

Mřížky modelu počasí a klimatu mají strany mezi 5 kilometry (3,1 mil) a 300 kilometry (190 mil). Typický kupovitý mrak má měřítko menší než 1 kilometr (0,62 mi) a vyžadoval by ještě jemnější mřížku, než aby byla fyzicky reprezentována rovnicemi pohybu tekutin. Proto procesy, které takové mraky představují parametrizováno, procesy různé sofistikovanosti. V prvních modelech, pokud by byl sloupec vzduchu v mřížce modelu nestabilní (tj. Spodní teplejší než horní), byl by převrácen a vzduch v tomto vertikálním sloupci byl smíchán. Sofistikovanější schémata přidávají vylepšení, protože si uvědomují, že pouze některé části krabice mohou konvektovat a dochází k unášení a dalším procesům.[1] Modely počasí, které mají mřížky se stranami mezi 5 km (3,1 mil) a 25 kilometrů (16 mi), mohou výslovně představovat konvektivní mraky, i když stále potřebují parametrizovat cloudovou mikrofyziku.[2]

Vznik velkého rozsahu (oblak -typ) mraky jsou více fyzicky založené: vytvářejí se, když relativní vlhkost dosáhne určité předepsané hodnoty. Stále je třeba vzít v úvahu procesy dílčí mřížky. Spíše než za předpokladu, že se mraky tvoří při 100% relativní vlhkosti, cloudová frakce může souviset s kritickou relativní vlhkostí 70% pro mraky typu stratus a na nebo nad 80% pro kumulativní mraky,[3] odráží variabilitu dílčí mřížky, která by nastala v reálném světě. Části parametrizace srážek zahrnují rychlost kondenzace, energetické výměny zabývající se změnou stavu z vodní pára do kapalných kapek a mikrofyzikální složka, která řídí rychlost změny z vodní páry na vodní kapičky.[4]

Záření a interakce atmosféra-povrch

Množství slunečního záření, které dosáhne úrovně terénu v členitém terénu nebo v důsledku proměnlivé oblačnosti, je parametrizováno, protože k tomuto procesu dochází v molekulárním měřítku.[5] Tato metoda parametrizace se také provádí pro povrchový tok energie mezi oceánem a atmosférou za účelem stanovení realistických povrchových teplot moře a typu mořského ledu v blízkosti povrchu oceánu.[4] Velikost mřížky modelů je také velká ve srovnání se skutečnou velikostí a drsností mraků a topografií. Zohledňuje se sluneční úhel i dopad více vrstev mraků.[6] Typ půdy, typ vegetace a půdní vlhkost - to vše určuje, kolik radiace se ohřeje a kolik vlhkosti se nasaje do sousední atmosféry. Proto je důležité je parametrizovat.[7]

Kvalita vzduchu

Vizualizace vztlaku známého také jako Gaussův oblak rozptylu znečišťujících látek
Viz také: Modelování atmosférické disperze

Předpověď kvality ovzduší pokusy předpovědět, kdy koncentrace znečišťujících látek dosáhnou úrovní, které jsou nebezpečné pro veřejné zdraví. Koncentrace znečišťujících látek v atmosféře je určena transportem, difúze, chemická transformace a zem depozice.[8] Kromě informací o zdroji znečišťujících látek a informacích o terénu vyžadují tyto modely údaje o stavu proudění tekutin v atmosféře k určení jeho transportu a difúze.[9] V modelech kvality ovzduší zohledňují parametrizace emise do ovzduší z několika relativně malých zdrojů (např. Silnic, polí, továren) v konkrétních mřížkách.[10]

Problémy se zvýšeným rozlišením

Jak se zvyšuje rozlišení modelu, chyby spojené s vlhkými konvekčními procesy se zvyšují, protože předpoklady, které jsou statisticky platné pro větší mřížkové boxy, jsou sporné, jakmile se mřížkové boxy zmenší v měřítku směrem k velikosti samotné konvekce. Při rozlišení větším než T639, které má rozměr mřížky asi 30 kilometrů (19 mi),[11] konvektivní schéma Arakawa-Schubert produkuje minimální konvektivní srážení, takže většina srážek je nereálně stratiformní.[12]

Kalibrace

Je-li fyzický proces parametrizován, je třeba provést dvě volby: jaký je strukturální tvar (například dvě proměnné mohou souviset lineárně) a jaká je přesná hodnota parametrů (například konstanta proporcionality ). Proces stanovení přesných hodnot parametrů v parametrizaci se nazývá kalibrace nebo někdy méně přesné ladění. Kalibrace je obtížný proces a používají se k tomu různé strategie. Jednou z populárních metod je spuštění modelu nebo submodelu a jeho porovnání s malou sadou vybraných metrik, například s teplotou. Vyberou se parametry, které vedou k běhu modelu, který nejlépe připomíná realitu.[13]

Viz také

Reference

  1. ^ Lu, Chunsong; Liu, Yangang; Niu, Shengjie; Krueger, Steven; Wagner, Timothy (2013). "Zkoumání parametrizace pro turbulentní procesy míchání strhávání v oblacích". Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 118: 185–194. doi:10.1029 / 2012JD018464.
  2. ^ Narita, Masami a Shiro Ohmori (06.08.2007). „3.7 Zlepšení prognóz srážek operačním nehydrostatickým modelem mezoskalů pomocí Kain-Fritschovy konvektivní parametrizace a cloudové mikrofyziky“ (PDF). 12. konference o procesech Mesoscale. Citováno 2011-02-15.
  3. ^ Frierson, Dargan (2000-09-14). „Schéma parametrizace cloudu v diagnostice“ (PDF). University of Washington. s. 4–5. Archivovány od originál (PDF) dne 01.04.2011. Citováno 2011-02-15.
  4. ^ A b McGuffie, K. & A. Henderson-Sellers (2005). Primér pro modelování klimatu. John Wiley and Sons. 187–188. ISBN  978-0-470-85751-9.
  5. ^ Stensrud, David J. (2007). Schémata parametrizace: klíče k porozumění numerickým modelům predikce počasí. Cambridge University Press. str. 6. ISBN  978-0-521-86540-1. Citováno 2011-02-15.
  6. ^ Melʹnikova, Irina N. & Alexander V. Vasilyev (2005). Krátkovlnné sluneční záření v zemské atmosféře: výpočet, pozorování, interpretace. Springer. str. 226–228. ISBN  978-3-540-21452-6.
  7. ^ Stensrud, David J. (2007). Schémata parametrizace: klíče k pochopení numerických modelů predikce počasí. Cambridge University Press. s. 12–14. ISBN  978-0-521-86540-1. Citováno 2011-02-15.
  8. ^ Daly, Aaron a Paolo Zannetti (2007). „Kapitola 2: Modelování znečištění ovzduší - přehled“ (PDF). Znečištění vnějšího ovzduší. Arabská škola vědy a technologie a institut EnviroComp. str. 16. Citováno 2011-02-24.
  9. ^ Baklanov, Alexander; Rasmussen, Alix; Fay, Barbara; Berge, Erik; Finardi, Sandro (září 2002). „Potenciál a nedostatky numerických modelů předpovědi počasí při poskytování meteorologických dat pro předpovědi znečištění ovzduší ve městech“. Znečištění vodou, vzduchem a půdou: zaměření. 2 (5): 43–60. doi:10.1023 / A: 1021394126149.
  10. ^ Baklanov, Alexander; Grimmond, Sue; Mahura, Alexander (2009). Meteorologické modely a modely kvality ovzduší pro městské oblasti. Springer. str. 11–12. ISBN  978-3-642-00297-7. Citováno 2011-02-24.
  11. ^ Hamill, Thomas M .; Whitaker, Jeffrey S .; Fiorino, Michael; Koch, Steven E .; Lord, Stephen J. (2010-07-19). „Zvyšování výpočetní kapacity NOAA pro zlepšení modelování globální předpovědi“ (PDF). Národní úřad pro oceán a atmosféru. str. 9. Citováno 2011-02-15.
  12. ^ Hamilton, Kevin a Wataru Ohfuchi (2008). Numerické modelování atmosféry a oceánu s vysokým rozlišením. Springer. str. 17. ISBN  978-0-387-36671-5. Citováno 2011-02-15.
  13. ^ Hourdin, Frédéric; Mauritsen, Thorsten; Gettelman, Andrew; Golaz, Jean-Christophe; Balaji, Venkatramani; Duan, Qingyun; Folini, Doris; Ji, Duoying; Klocke, Daniel (2016). „Umění a věda ladění klimatických modelů“. Bulletin of American Meteorological Society. 98 (3): 589–602. doi:10.1175 / BAMS-D-15-00135.1. ISSN  0003-0007.

Další čtení

Plant, Robert S; Yano, Jun-Ichi (2015). Parametrizace atmosférické konvekce. Imperial College Press. ISBN  978-1-78326-690-6.