Валидация численного моделирования мезомасштабных особенностей атмосферной циркуляции в Крымском регионе

Проведена валидация мезомасштабных моделей ММ5 и WRF. Результаты расчетов сравниваются с данными наблюдений на прибрежных метеостанциях и спутниковыми снимками. Анализируется воспроизведение моделью WRF бризовой циркуляции, орографических возмущений, волновых процессов....

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу
Datum:	2011
Hauptverfasser:	Ефимов, В.В., Барабанов, В.С., Крупин, А.В.
Format:	Artikel
Sprache:	Russisch
Veröffentlicht:	Морський гідрофізичний інститут НАН України 2011
Schlagworte:	Атмосферные процессы в Азово-Черноморском бассейне
Online Zugang:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/112449
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:	Валидация численного моделирования мезомасштабных особенностей атмосферной циркуляции в Крымском регионе / В.В. Ефимов, В.С. Барабанов, А.В. Крупин // Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу: Зб. наук. пр. — Севастополь, 2011. — Вип. 24. — С. 127-135. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

_version_	1859638673048338432
author	Ефимов, В.В. Барабанов, В.С. Крупин, А.В.
author_facet	Ефимов, В.В. Барабанов, В.С. Крупин, А.В.
citation_txt	Валидация численного моделирования мезомасштабных особенностей атмосферной циркуляции в Крымском регионе / В.В. Ефимов, В.С. Барабанов, А.В. Крупин // Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу: Зб. наук. пр. — Севастополь, 2011. — Вип. 24. — С. 127-135. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.
collection	DSpace DC
container_title	Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу
description	Проведена валидация мезомасштабных моделей ММ5 и WRF. Результаты расчетов сравниваются с данными наблюдений на прибрежных метеостанциях и спутниковыми снимками. Анализируется воспроизведение моделью WRF бризовой циркуляции, орографических возмущений, волновых процессов.
first_indexed	2025-12-07T13:19:25Z
format	Article
fulltext	127 АТМОСФЕРНЫЕ ПРОЦЕССЫ В АЗОВО-ЧЕРНОМОРСКОМ БАССЕЙНЕ УДК 5 5 1 .5 84 .2 В .В . Ефимов , В .С . Барабанов , А .В . Крупин Морской гидрофизический институт НАН Украины, г. Севастополь ВАЛИДАЦИЯ ЧИСЛЕННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ МЕЗОМАСШТАБНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ АТМОСФЕРНОЙ ЦИРКУЛЯЦИИ В КРЫМСКОМ РЕГИОНЕ Проведена валидация мезомасштабных моделей ММ5 и WRF. Результаты расчетов сравниваются с данными наблюдений на прибрежных метеостанциях и спутниковыми снимками. Анализируется воспроизведение моделью WRF бризовой циркуляции, орографических возмущений, волновых процессов. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА : Черное море, атмосферная циркуляция, численное моделирование. Введение. Численное моделирование с использованием современных мезомасштабных моделей позволяет рассчитывать основные характеристики региональной атмосферной циркуляции с высоким пространственным и временным разрешением. В то же время экспериментальных данных, необхо- димых для настройки параметров модели и проверки численных результатов явно недостаточно. Синоптические карты также имеют недостаточное для этого разрешение (они изначально не предназначены для настройки моделей), и почти единственным источником информации являются данные измерений на гидрометеостанциях либо данные дистанционных измерений, полученных с искусственных спутников Земли (ИСЗ), например, Quick-SCAT, Aqua, Terra. И те, и другие источники имеют свои ограничения. Так, сеть гидрометеостанций (ГМС) Крыма относительно невелика, измерения проводятся не чаще, чем раз в 3 часа, что позволяет лишь выборочно сравнивать результаты численных расчетов с данными ГМС. Спутниковые данные также ограничены по их повторяемости и позволяют использовать для сравнения лишь немногие атмосферные параметры, например, поля облачности. В данной работе приводятся примеры валидации численных расчетов с высоким пространственным разрешением с использованием атмосферных моделей MM5 и WRF по данным измерений на нескольких ГМС и полям облачности, полученным с ИСЗ. Численные расчеты ставили целью изу- чение характерных мезомасштабных структур атмосферной циркуляции, возникающих в летний период в Крымском регионе. Как известно, особен- © В .В . Ефимов , В .С . Барабанов , А .В . Крупин , 2011 ' 128 ностью региона являются вызываемые Крымскими горами возмущения в нижней части атмосферы, а для летнего периода – бризовая циркуляция, связанная с суточным циклом тепловых контрастов между морем и сушей. Причем в области южного берега Крыма (ЮБК) бризовые и орографи- ческие эффекты взаимосвязаны друг с другом. Численные модели. Расчеты атмосферной циркуляции проводились нами на базе мезомасштабных моделей MM5 и WRF. Поскольку разработка модели MM5 прекращена (с 2006 г. полностью прекращено всякое обнов- ление модели, включая исправление ошибок), актуальным был переход на более современную модель WRF (ARF-WRF версии 3.1 [1]). Эти модели во многом схожи, основаны на системе примитивных уравнений термогидро- динамики, решаемой в конечно-разностных приближениях на ограниченной территории с учетом свойств подстилающей поверхности, полностью не- гидростатические, позволяют применение вложенных сеток. Обе модели яв- ляются свободно распространяемыми. Объем усовершенствований в WRF по сравнению с ММ5 довольно значителен: изменены численные схемы рас- чета в режиме ассимиляции данных, добавлены новые варианты парамет- ризаций подсеточных процессов. Есть возможность учета влияния урба- низированных территорий с характерным для них образованием «тепловых островов», данные выводятся в стандартизированных форматах NetСDF и GRIB2, улучшен пользовательский интерфейс, полностью готова к работе подсистема усвоения данных методами 3D-Var и 4D-Var. Cущественно отличаются численные схемы. В модели ММ5 применена расшатанная сетка Аракавы типа B при построении конечных разностей по пространству и схема «чехарда» для интегрирования по времени. Модель WRF, соответственно, использует С-сетку Аракавы и схему Рунге-Кутта (второго или третьего порядка). Такой выбор численной схемы и ряд других особенностей реализации модели WRF делает ее более удобной для расчета метеорологических полей со сверхвысоким пространственным разреше- нием, причем особое внимание в этой связи уделяется возможностям WRF в явных (непараметризованных) расчетах процессов конвекции [2]. Большое количество работ посвящено сравнению результатов модели- рования с использованием ММ5 и WRF. При сравнении с данными измерений на одинаковом пространственном разрешении модели могут давать довольно близкие количественные показатели [3]. Поэтому выбор модели сегодня основывается не столько на показателях качества прогноза, сколько на указанных выше особенностях реализации, делающих возможным быстрые расчеты циркуляций мезо-γ-масштаба на имеющейся технике. В данной работе была использована следующая конфигурация модели MM5: три вложенных домена с шагом сетки по горизонтали 27; 9 и 3 км, внут- ренний домен с максимальным разрешением полностью включал Крымский полуостров. Число уровней по вертикали 27. Параметризация погранслоя осуществлялась по схеме MRF или Pleim-Xiu. В домене с максимальным разрешением параметризация конвекции отключалась. В модели WRF использовалось четыре вложенных домена с шагом сетки по горизонтали 9; 3; 1 и 0,3 км и 32 – 45 неравномерно расположен- ных уровней по вертикали – расчетные области схематично показаны на рис. 1. Расчет проводился на сутки с шагом по времени 54 с. Выбор пара- 129 метризаций подсеточных процес- сов производился на основе реко- мендаций, содержащихся в доку- ментации модели. Это парамет- ризация погранслоя по модели университета Yongsei, схема Dud- hia для коротковолновой радиа- ции (с учетом облачности), схема Eta для длинноволновой радиа- ции, пятиуровневая модель почвы, учет гидрометеоров по схеме Class 3, параметризация кучевой конвекции Kain-Fritsch2 во внешних двух доменах. Напом- ним, что в домене с максималь- ным разрешением параметризация конвекции отключалась. Расчет приповерхностного ветра. С практической точки зрения, большой интерес представляет возможность точного расчета приводного ветра над Черным морем на основе мезомасштабного моделирования, как в режиме оперативного анализа и прогноза, так и в режиме климатического реанализа. Ранее нами проводилась частичная валидация расчетов поверх- ностного ветра мезомасштабной моделью MM5 по данным метеостанций Крыма и данным спутниковых наблюдений в зимний период. Так, за январь 2007 г. для станции «Черноморское» коэффициент корреляции составил: по модулю ветра – 0,82, по зональной компоненте – 0,74, по меридиональной – 0,91. Для станции «Симферополь» эти показатели равнялись соответственно 0,78; 0,78 и 0,76 [4]. В летний период, однако, не удается получить столь хорошего сов- падения расчетных данных с измерениями в связи с развитием мелко- масштабных конвективных процессов. Поэтому было интересно сравнить с данными измерений результаты расчетов поля ветра моделями со сверх- высоким пространственным разрешением – от 1 до 6 км, и с отключением параметризации конвекции. Для расчета на базе модели MM5 с разрешением 3 км для модуля скорости ветра на уровне 10 м для августа 2007 г. были получены показа- тели, перечисленные в таблице. Таблица . Сравнение расчетных данных с измерениями на станциях Крыма. Пункт наблюдения Средняя скорость Дисперсия Корреляция модели и наблюдений Станция Модель Станция Модель Джанкой 2,075 2,747 1,819 0,880 54,12 % Симферополь 4,612 2,464 5,154 1,439 55,14 % Керчь 4,492 3,516 5,000 2,457 45,06 % Владиславовка 2,933 3,160 4,062 2,700 53,19 % Клепинино 2,642 2,994 2,338 1,748 47,22 % Черноморское 3,775 4,028 5,957 2,911 52,98 % Рис . 1 . Расчетные области модели WRF с.ш. 46,5° 46,0° 45,5° 45,0° 44,5° 44,0° 43,5° 43,0° 42,5° 42,0° 41,5° 31° 32° 33° 34° 35° 36° 37° в.д. 130 Приведенные в таблице величины получены в расчете, при котором задавались начальные условия на 00:00 UTC 1 августа, а в дальнейшем осу- ществлялась только подкачка граничных данных. Входные данные, на осно- ве которых путем интерполяции на сетку модели получались начальные и граничные условия, брались из массива GDAS с одноградусным разре- шением. Как видно из таблицы, расчетные и экспериментальные средние значения скорости довольно близки, за исключением пункта «Симферо- поль», где отклонения от среднего в модели достаточно велико. Коэффици- ент корреляции при этом не превышает 55 %, что верно и для результатов моделирования моделью WRF за тот же срок. Невысокие интегральные показатели качества моделирования в летний период не означают, однако, что в модели правильно воспроизводятся отдельные мезомасштабные явления, такие, например, как морские и сухопутные бризы, некоторые волновые процессы в атмосфере и др. Способы валидации отдельно для этих явлений мы рассмотрим далее. Таким образом, как и следовало ожидать, в режиме прогноза для условий значительной мелкомасштабной по пространству и времени изменчивости, использование модели с подкачкой только граничных условий не дает прием- лемых результатов. В этом случае необходима периодическая подкачка и начальных условий, т.е. условий во всей расчетной области. Периодичность такой подкачки определяется параметрами численного счета. Бризовая циркуляция. Как известно, морской бриз представляет со- бой гравитационное течение холодного морского воздуха, распространяю- щегося на сушу после ее дневного прогрева. В передней части этого течения формируется приподнятая «голова» бриза с восходящим потоком воздуха. Это гравитационное течение над сушей занимает нижнюю часть конвективно неустойчивого пограничного слоя (~ 500 – 1 000 м), выше его формируется возвратная ячейка бризовой циркуляции, менее локализованная по высоте. Граница раздела между прямой и обратной ячейками может быть неустой- чивой и могут возникать колебания типа Кельвина-Гельмгольца. Морской бриз распространяется на сушу на расстояние 50 – 100 км и к концу светового дня гравитационное течение затухает. При этом сформировавшаяся голова бри- за может продолжать распространяться далее на сушу в виде внутреннего бора (уединенной внутренней волны) на расстояния до 200 – 300 км. Сухо- путный бриз представляет собой противоположное морскому бризу явление – это течение ночного холодного сухопутного воздуха на море. Он имеет те же черты, что и морской, но его интенсивность и, соответственно, его горизон- тальные масштабы над морем меньше. Сравнительно небольшие размеры Крымского полуострова и его окру- жение со всех сторон морем создают характерную особенность структуры бризовой циркуляции над ним. Гравитационные течения морского воздуха, зарождающиеся на различных участках границы между морем и сушей утром, в начале дневного прогрева сухопутного пограничного слоя атмосферы распространяются навстречу друг другу и в середине дня встречаются, образуя в центре полуострова область интенсивной конвективной облачности. Более того, в некоторых случаях передние фронты гравитационных течений в виде 131 внутренних боров после встреч продолжают распространяться и далее, доходя до противоположных берегов полуострова. Конечно, в таком «чистом» виде распространение встречных гравита- ционных течений над Крымом наблюдается не всегда. Основным условием для этого является слабая внешняя фоновая синоптическая циркуляция: скорости ветра вне планетарного пограничного слоя должны быть не велики (составлять несколько м/сек). В случае больших скоростей ветра в свободной атмосфере, описанная простая структура бризовой циркуляции нарушается: встречный ветер на границе суша-море препятствует распрост- ранению морского воздуха на сушу, а попутный – способствует. Но в любом случае, днем в летний период при умеренных скоростях фонового ветра вся территория Крыма находится под влиянием морского бриза того или иного направления. Таким образом, развитие бризового гравитационного течения летом является характерной особенностью циркуляции над Крымом. И в модели WRF, и в модели ММ5 ее развитие и характерные особенности хорошо воспроизводятся – результаты численных расчетов на качественном уровне согласуются со спутниковыми снимками облачности. В частности: согласуются данные по положению фронта бриза в суточном цикле, воспроизводятся мелкомасштабные конвективные структуры над сушей перед фронтом, такие как ячейки (cells) или ролики (roles), распола- гающиеся вдоль направления ветра в пограничном слое. На рис. 2 показан снимок облачности над Крымом, полученный с помощью ИСЗ Terra в 13 часов местного времени 2 июля 2007 г., а на рис. 3 представлены результаты численных расчетов вертикальной скорости ветра на высоте 0,5 км, проведенных по модели WRF в домене с разрешением 3 км. Хорошо видно указанное соответствие положения фронта бризовой циркуляции. На спутниковом снимке оно соответствует границе между безоблачной и облачной областью, а на расчетном – максимуму верти- Рис . 2 . Спутниковый снимок об- лачности, наблюдавшейся над Крымом 2 июля 2007 г., полу- ченный с помощью ИСЗ «Terra». Рис . 3 . Результаты численных расче- тов вертикальной скорости ветра на высоте 0,5 км (полутона) и полной скорости ветра на высоте 10 м (век- торы). с.ш. 45,5° 45,0° 44,5° 44,0° 43,5° 32,0° 33,0° 34,0° 35,0° 36,0° в.д. -40 -20- -10 10 20 40 10 м/с 132 кальной скорости. Перед передним фронтом видны мелкомасштабные конвективные роликовые структуры, имеющие характерные поперечные масштабы около 5 – 10 км. Не приводя данных укажем, что численные расчеты позволяют восп- роизводить все другие параметры бризовой циркуляции и ее суточного цикла. К сожалению, кроме спутниковых снимков облачности, получаемых с помощью ИСЗ Terra и Aqua, повторяющихся ежесуточно в 11 и 13 часов, другими данными ДЗЗ, подходящими для наших целей мы не располагали. Волновые процессы в атмосфере. Волновые процессы в атмосфере представляют собой удобный пример для валидации численных экспе- риментов. Хотя число таких явлений на спутниковых снимках облаков, отно- сящихся к выбранному региону, не велико. В работе [5], был рассмотрен один пример численной интерпретации спутникового снимка облачности вблизи Крыма. Численная модель позволила воспроизвести особенность волнового процесса, развившегося в стратифицированной атмосфере за Крымскими горами при обтекании их набегающим воздушным потоком с северо-запада. Рассмотрим пример численной валидации волнового процесса, про- явившегося на спутниковом снимке облачности, полученного с помощью ИСЗ «Terra» 27 августа 2007 г. в 11 часов местного времени. Приве- денный на рис. 4 фрагмент cнимка (см. рис. 2) имеет пространственное разрешение около 300 м, которого было достаточно для выделения волнового облачного следа над мо- рем в районе ЮБК. На нем видны облака и мелкомасштабные волно- вые структуры (в атмосфере), нахо- дящиеся над морем южнее ЮБК. Видны цуги параллельных волн с длинами около 1 км, располагающиеся по нормали к направлению ветра в пограничном слое. По данным о яркостной температуре, высота облачных структур составляла около 1,5 км. Рассмотрим результат численного моде- лирования атмосферной циркуляции за тот же период времени в модели с высоким разрешением во внутреннем домене (300 м). На рис. 5 по- казаны векторы горизонтальной скорости ветра на высоте 10 м, а на рис. 6 – поле вертикальной скорости на уровне 900 мб. Как видно, общая картина поля облачности, зафиксированного на спутниковом снимке (см. рис. 4), и рассчитанной вертикальной скорости (см. рис. 6) хорошо согласуются друг с другом: и пространственная ориентация волн, и их длины близки. Вектор скорости ветра (см. рис. 5) направлен по нормали к волновым гребням, т.е. это волны, распространяющиеся по ветру. Поскольку из рис. 6 фазовая скорость волн не определяется, для ее определения была рассмотрена последовательная эволюция волновых полей Рис . 4 . Фрагмент снимка облачности над Крымом, полученного с помощью ИСЗ «Terra» в 13 часов местного времени 2 июля 2007 г. 133 Рис . 7 . Распределение вертикальной ком- поненты скорости ветра по вертикали вдоль продольного разреза волны (см. рис. 4) на долготе 34,8°. 500 550 600 650 700 750 800 850 900 950 100 0 У р о в ен ь (в ы со та ), м б 43,76° 43,78° 43,80° 43,82° с.ш. во времени. Не приводя результатов таких расчетов в графической форме (в виде рисунков) укажем, что определенная таким образом фазовая скорость волн составляла около 4,6 м/с. Результаты моделирования позволяют детально изучить особенности волнового процесса в атмосфере, вызвавшего облачные структуры, ранее показанные нами на рис. 4. На рис. 7 показано распреде- ление вертикальной компоненты скорости ветра по вертикали вдоль продольного разреза вол- ны. Прежде всего отметим, что картина представляет собой сис- тему волн, занимающих высоты от поверхности до уровня 800 мб (около 1 900 м). Волновые фрон- ты имеют наклон по вертикали, а максимальные вертикальные ско- рости формируются в двух об- ластях. Одна область наиболь- ших вертикальных скоростей возникает в приводном слое на высотах 300 – 400 м. Вторая – выше на высоте 0,5 – 1,5 км, причем максимум вертикальной скорости расположен на уровне 900 мб. Рассматривая распределение по вертикали продольной компоненты скорости ветра и потенциальной температуры, можно предложить физи- ческое объяснение генерации таких волн. Для этого на рис. 8 и рис. 9 показаны профили потенциальной температуры и скорости ветра. Как указывалось ранее, направление ветра и распространения волн были близки. Таким образом характерные особенности приведенных профилей позволяют заключить, что волны развиваются вследствие баротропной Рис . 5 . Результаты численных расче- тов по модели WRF скорости ветра (вектора и изотахи) на высоте 0,5 км в домене с разрешением 3 км. Рис . 6 . Поле вертикальной скорос- ти ветра на уровне 900 мб во внут- реннем домене (300 м). с.ш. 44,5° 44,0° 43,5° 43,0° 32,5° 33,0° 33,5° 34,0° 34,5° 35,0° в.д. 10 м/с с.ш. 43,9° 43,8° 35,0° 35,5° в.д. 134 неустойчивости потока воздуха в нижнем слое атмосферы, имеющего профиль скорости ветра с точками перегиба, показанный на рис. 9. Как известно, необходимым (хотя и не достаточным) условием такой неус- тойчивости является наличие точки перегиба вертикального профиля скорости и выполнение на каких-либо высотах в рассматриваемом слое неравенства [6]: )U(UU пzz − < 0, (1) где zzU – вторая производная скорости ветра, п U – скорость ветра в точке перегиба. Это условие удовлетворяется в нашем случае. На рис. 9 видны две точки перегиба профиля скорости: на уровне около 930 мб и 830 мб (отмечены стрелками). В результате неравенство (1) выполняется для двух диапазонов высот: 1000 – 930 мб и 900 – 830 мб. На этих же высотах наблюдаются и макси- мальные значения вертикальных скоростей волн. Итак, в результате динами- ческой неустойчивости воздушного потока, имеющего профиль скорости ветра, показанный на рис. 9, развивается система плоскопараллельных цу- гов волн. В вертикальной плоскости фронты волн имеют наклонный вид, показанный на рис. 7 и выделяются два диапазона высот с максимальными величинами орбитальных волновых скоростей. Таким образом, этот волновой след в облаках нижнего яруса атмосферы над морем, появился в результате формирования специфического профиля скорости ветра. Не приводя иллюстраций, укажем, что в этот период времени весь слой атмосферы до высот 5 – 6 км был охвачен потоком воздуха с северо-запада, скорость которого изменялась от 6 – 10 м/сек вблизи поверхности до 2 – 3 м/сек на высоте 5 – 6 км. Характерный изгиб профиля скорости (см. рис. 9) был вероятно связан с особенностями обтека- ния воздушным потоком Крымских гор. Конечно, такие случаи в Крымском регионе возникают сравнительно редко. Кроме того в данном примере необходимо было, чтобы вертикаль- 500 550 600 650 700 750 800 850 900 950 1000 У р о в ен ь (в ы со та ), м б -4,0 -3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 Скорость ветра, м/с Рис . 8 . Распределение по высоте по- тенциальной температуры в 12 часов в точке с координатами 34,8° в.д. 43,45°. с.ш. Рис . 9 . Распределение по высоте скорости ветра в 12 часов в точке с координатами 34,8° в.д. 43,45° с.ш. -3 0 3 6 9 12 15 18 21 Потенциальная температура, °С 500 550 600 650 700 750 800 850 900 950 1000 У р о в ен ь (в ы со та ), м б -4,0 -3,0 -2,0 -1,0 0,0 1,0 Скорость ветра, м/с 135 ный профиль распределения влажности и потенциальной температуры удовлетворял условиям развития мелкомасштабных облаков, связанных с подъемом воздуха на переднем склоне волн. Заключение. Рассмотренные примеры моделирования региональной атмосферной циркуляции подтверждают перспективность использования численной модели WRF как для текущего мониторинга атмосферных про- цессов, так и для изучения отдельных явлений в атмосфере, характерных для Крымского региона. В частности, результаты воспроизведения бризовой циркуляции, орографических возмущений, волновых процессов хорошо согласуются, например, с данными спутниковых снимков облачности, также как с известными теоретическими моделями этих процессов. При этом нужно учитывать, что при анализе соответствия измерений и расчетов необходимо учитывать известные ограничения как модели, так и массивов данных измерений. Лишь модели с усвоением данных измерений позволяют уменьшить погрешность текущих (т.е. в режиме мониторинга) численных оценок атмосферных характеристик с высоким пространственным раз- решением. В то же время использование региональной численной модели для воспроизведения отдельных физических явлений и процессов в атмосфере не связано с такими ограничениями и они могут успешно применяться для их изучения. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. Skamarock, W.C., J.B. Klemp et al. A description of the Advanced Research WRF Version 3. NCAR/TN-475=STR; NCAR Technical Note // Mesoscale and Microscale Meteorology Division, National Center of Atmospheric Research. – 2008, June. – 113 p. 2. Вельтищев Н.Ф., .Жупанов В.Д. Эксперименты по численному моделированию интенсивной конвекции // Метеорология и гидрология. – 2008. – № 9. – С. 30-44. 3. Гузий А.М., Ковалец И.В., Кущан А.А., Железняк М.И. Система численного прогноза погоды WRF-Украина // Математичні машини і системи. – 2008, № 4, – С. 123-131. 4. Барабанов В.С., Ефимов В.В, Шокуров М.В. Автоматизированная система анализа и прогноза атмосферной циркуляции для Черноморского региона // Вестник СевНТУ: Автоматизация процессов и управление. – Севастополь: Изд- во СевНТУ. – 2009. – вып. 95. – С.3-6. 5. Крупин А.В, Шокуров М.В. Численное моделирование волн в атмосфере над Крымскимим горами // Экологическая безопасность прибрежной и шельфовой зон и комплексное использование ресурсов шельфа. – Севастополь: НПЦ «ЭКОСИ-Гидрофизика». – 2009. – вып.18. – С. 228-236. 6. Drazin P.G., Reid W.H. Hydrodynamic stability // Scald ed. Cambridge University Press. – 2004. – 605 p. Материал поступил в редакцию 3 0 .1 1 .20 1 0 г . После доработки 2 0 .0 5 .20 1 1 г .
id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-112449
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn	1726-9903
language	Russian
last_indexed	2025-12-07T13:19:25Z
publishDate	2011
publisher	Морський гідрофізичний інститут НАН України
record_format	dspace
spelling	Ефимов, В.В. Барабанов, В.С. Крупин, А.В. 2017-01-21T19:32:33Z 2017-01-21T19:32:33Z 2011 Валидация численного моделирования мезомасштабных особенностей атмосферной циркуляции в Крымском регионе / В.В. Ефимов, В.С. Барабанов, А.В. Крупин // Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу: Зб. наук. пр. — Севастополь, 2011. — Вип. 24. — С. 127-135. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. 1726-9903 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/112449 551.584.2 Проведена валидация мезомасштабных моделей ММ5 и WRF. Результаты расчетов сравниваются с данными наблюдений на прибрежных метеостанциях и спутниковыми снимками. Анализируется воспроизведение моделью WRF бризовой циркуляции, орографических возмущений, волновых процессов. ru Морський гідрофізичний інститут НАН України Екологічна безпека прибережної та шельфової зон та комплексне використання ресурсів шельфу Атмосферные процессы в Азово-Черноморском бассейне Валидация численного моделирования мезомасштабных особенностей атмосферной циркуляции в Крымском регионе Article published earlier
spellingShingle	Валидация численного моделирования мезомасштабных особенностей атмосферной циркуляции в Крымском регионе Ефимов, В.В. Барабанов, В.С. Крупин, А.В. Атмосферные процессы в Азово-Черноморском бассейне
title	Валидация численного моделирования мезомасштабных особенностей атмосферной циркуляции в Крымском регионе
title_full	Валидация численного моделирования мезомасштабных особенностей атмосферной циркуляции в Крымском регионе
title_fullStr	Валидация численного моделирования мезомасштабных особенностей атмосферной циркуляции в Крымском регионе
title_full_unstemmed	Валидация численного моделирования мезомасштабных особенностей атмосферной циркуляции в Крымском регионе
title_short	Валидация численного моделирования мезомасштабных особенностей атмосферной циркуляции в Крымском регионе
title_sort	валидация численного моделирования мезомасштабных особенностей атмосферной циркуляции в крымском регионе
topic	Атмосферные процессы в Азово-Черноморском бассейне
topic_facet	Атмосферные процессы в Азово-Черноморском бассейне
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/112449
work_keys_str_mv	AT efimovvv validaciâčislennogomodelirovaniâmezomasštabnyhosobennosteiatmosfernoicirkulâciivkrymskomregione AT barabanovvs validaciâčislennogomodelirovaniâmezomasštabnyhosobennosteiatmosfernoicirkulâciivkrymskomregione AT krupinav validaciâčislennogomodelirovaniâmezomasštabnyhosobennosteiatmosfernoicirkulâciivkrymskomregione

Валидация численного моделирования мезомасштабных особенностей атмосферной циркуляции в Крымском регионе

Institution

Ähnliche Einträge