Геоинформационная система повышения оправдываемости гидродинамического прогноза погоды для территории Беларуси на основе данных дистанционного зондирования Земли и объективного анализа метеорологических полей

   В статье представлена комплексная геоинформационная система повышения оправдываемости гидродинамического прогноза погоды, включающая актуализированные и оперативно обновляемые на основе данных дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) пространственные распределения физических параметров подстилающей поверхности, адаптированные для территории Беларуси наборы параметризаций атмосферных процессов подсеточного масштаба и блоки усвоения данных наземных метеорологических, аэрологических и радиолокационных наблюдений. Показано, что усвоение данных метеорологических и аэрологических станций позволяет уменьшить вероятность абсолютных ошибок прогноза приземного давления ≥ 3 гПа на 5 %. Усвоение радиолокационных данных сокращает среднеквадратическую ошибку прогноза скорости приземного ветра на 0,33–0,74 м/c при заблаговременности в пределах 24 ч и позволяет более точно спрогнозировать территориальное распределение конвективных систем и области выпадения осадков на ранних часах прогноза (до 12 ч). Уточнение структуры землепользования и параметров подстилающей поверхности на основе оперативных спутниковых данных обеспечивает повышение оправдываемости краткосрочного гидродинамического прогноза приземной температуры воздуха на территории Беларуси на 4–9 % с максимальным проявлением в Минской, Гомельской и Гродненской областях в холодный период года.

1. Гандин, Л. С. Объективный анализ метеорологических полей / Л. С. Гандин. – Л.: Гидрометеоиздат, 1963. – 287 с.

2. Investigating 3D and 4D variational rapid-update-cycling assimilation of weather radar reflectivity for a heavy rain event in central Italy [Electronic resourse] / V. Mazzarella [et al.] // Natural Hazards a. Earth System Sciences. – 2021. – Vol. 21, iss. 9. – Mode of access: https://nhess.copernicus.org/articles/21/2849/2021/. – Date of access: 20. 01. 2022.

3. System bias correction of short-term hub-height wind forecasts using the Kalman filter / J. Xu [et al.] // Protection a. Control of Mod. Power Systems. – 2021. – Vol. 6, iss. 1. – Art. № 37.

4. Лаппо, П. О. (Зайко П. О.) Результаты верификации модели WRF–ARW в Гидромете Республики Беларусь / П. О. Лаппо (П. О. Зайко), В. Н. Шакур, М. Прохареня // Тр. Гидрометеорол. науч.-исслед. центра Рос. Федерации / Федер. служба по гидрометеорологии и мониторингу окруж. среды, Гидрометеорол. науч.-исслед. центр Рос. Федерации. – М., 2015. – Вып. 358: Гидрометеорологические прогнозы. – С. 67–77.

5. Cressman, G. P. An operational objective analysis system [Electronic resourse] / G. P. Cressman // Month. Weather Rev. – 1959. – Vol. 87, iss. 10. – Mode of access: https://journals.ametsoc.org/downloadpdf/journals/mwre/87/10/1520-0493_1959_087_0367_aooas_2_0_co_2.pdf/. – Date of access: 01. 06. 2020).

6. Зайко, П. О. Система усвоения наземных и аэрологических наблюдений в мезомасштабную численную модель WRF–ARW в Белгидромете / П. О. Зайко // Природные ресурсы. – 2019. – № 1. – С. 88–95.

7. Crisologo, I. Polarimetric rainfall retrieval from a C-Band weather radar in a tropical environment (The Philippines) / I. Crisologo // Asia-Pacific J. of the Atmospheric Sciences. – 2014. – Vol. 50, iss. 1. – P. 595–607.

8. Bringi, V. N. Polarimetric doppler weather radar: principles and applications / V. N. Bringi, V. Chandrasekar. – Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2001. – XXV, 636 p.

9. Новая технология объективного анализа на основе схемы 3D-VAR / М. Д. Цырульников [и др.] // Информационный сборник / Федер. служба по гидрометеорологии и мониторингу окруж. среды, Гидрометеорол. науч.-исслед. центр Рос. Федерации. – [М. ; Обнинск], 2012. – № 39 : Результаты испытания новых и усовершенствованных технологий, моделей и методов гидрометеорологических прогнозов. – С. 7–14.

10. Inhomogeneous background error modeling for WRF-var using the NMC method / H. Wang [et al.] // J. of Appl. Meteorology a. Climatology. – 2014. – Vol. 53, iss. 10. – P. 2287–2309.

11. Охрана окружающей среды и природопользование. Гидрометеорология. Правила составления краткосрочных прогнозов погоды общего назначения : ТКП 17. 10-06-2008 (02120) : утв. М-вом природ. ресурсов и охраны окруж. среды Респ. Беларусь 31. 10. 08 : введ. 01. 01. 09. – Минск: Минприроды БелНИЦ «Экология», 2008. – IV, 30 с.

12. The method for object-based diagnostic evaluation (MODE) applied to numerical forecasts from the 2005 NSSL/SPC spring program / C. A. Davis [et al.] // Weather a. Forecasting. – 2009. – Vol. 24, iss. 5. – 1252–1267.

13. Лысенко, С. А. Оценки влияния подстилающей поверхности на точность численного прогноза температуры воздуха на территории Беларуси с использованием модели WRF / С. А. Лысенко, П. О. Зайко // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. – 2021. – № 4. – С. 50–68.

14. A long-term global land surface satellite (GLASS) data-set for environmental studies / S. Liang, X. Zhao, S. Liu [et al.] // Intern. J. of Digital Earth. – 2013. – Vol. 6, iss. suppl. 1. – P. 5–33.

15. Лысенко, С. А. Повышение точности численных прогнозов погоды на территории Беларуси с использованием оперативных спутниковых данных / С. А. Лысенко, П. О. Зайко // Природопользование. – 2022. – № 2. – С. 86–98.

16. Copernicus Global Land Operations "Vegetation and Energy" [Electronic resourse]: Moderate Dynamic Land Cover 100 m, version 3: algorithm theoretical basis document / M. Buchhorn [et al.]. – [S. l. : s. n.], 2020. – Mode of access: https://zenodo.org/record/4723924#.Y4YJTXbP2Uk. – Date of access: 03. 04. 2021).

17. Milbrandt, J. A. A multimoment bulk microphysics parameterization. Part II : A proposed three-moment closure and scheme description / J. A. Milbrandt, M. K. Yau // J. of the Atmospheric Sciences. – 2005. – Vol. 62, iss. 9. – P. 3065–3081.

18. Kain, J. S. Convective parameterization for mesoscale models: The Kain-Fritsch scheme / J. S. Kain, J. M. Fritsch ; ed. by K. A. Emanuel, D. J. Raymond // The representation of cumulus convection in numerical models. – Boston, 1993. – Chap. 16. – P. 165–170.

19. Grell, G. A. A generalized approach to parameterizing convection combining ensemble and data assimilation techniques / G. A. Grell, D. Dévényi // Geophys. Research Letters. – 2002. – Vol. 29, iss. 14. – Art. № 1693.

20. Багров, А. Н. Схема оперативного краткосрочного комплексного прогноза приземной температуры воздуха и влажности / А. Н. Багров, Ф. Л. Быков, В. А. Гордин // Метеорология и гидрология. – 2018. – № 8. – С. 5–18.

21. Зайко, П. О. Совершенствование мезомасштабного численного прогнозирования погоды WRF-ARW в Республике Беларусь путем ассимиляции радиолокационных данных о ветре и отражаемости / П. О. Зайко, А. Н. Красовский, С. К. Бородко // Журн. Белорус. гос. ун-та. География. Геология. – 2020. – № 2. – С. 3–13.