Научно-образовательный семинар
Суперкомпьютерное моделирование Земной системы
Суперкомпьютерное моделирование Земной системы

Архив
29 мая 2024 г., 17:30

55-е заседание семинара:

Пененко А.В. (1,2,3,4), Русин Е.В. (1,3), Емельянов М.К. (1,2), Пененко В.В. (1)

1) Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН
2) Новосибирский государственный университет
3) Югорский государственный университет
4) Российский Государственный Гидрометеорологический Университет

УСВОЕНИЕ ДАННЫХ И РЕШЕНИЕ ОБРАТНЫХ ЗАДАЧ ДЛЯ МНОГОМЕРНЫХ МОДЕЛЕЙ ПЕРЕНОСА И ТРАНСФОРМАЦИИ ПРИМЕСЕЙ В АТМОСФЕРЕ

ТЕЗИСЫ ДОКЛАДА

Многомерные модели адвекции-диффузии-реакции применяются в широком спектре прикладных задач, включая задачи моделирования процессов переноса и трансформации примесей в атмосфере и гидросфере. Реалистичные модели обычно требуют задания большого количества априорной информации и существенных вычислительных ресурсов, особенно в режиме обратного моделирования, в частности, для идентификации источников выбросов и других параметров моделей по данным мониторинга.
Для решения задач обратного моделирования используется как вариационный подход, так и подход на основе операторов чувствительности и ансамблей решений сопряжённых уравнений [1]. Операторы чувствительности обратной задачи конструируются из набора функций чувствительности, которые вычисляются по ансамблю решений сопряжённых уравнений модели. На основе операторов чувствительности формируются семейства квазилинейных операторных уравнений, содержащие неизвестные обратной задачи. Наряду с многомерными нелинейными моделями процессов, рассматриваются также нелинейные операторы измерений. Такие операторы измерений возникают, например, в задачах дистанционного зондирования.
Ансамблевый характер алгоритмов допускает их эффективное распараллеливание [2]. Благодаря свойствам квазилинейных операторных уравнений с операторами чувствительности, позволяющим предварительно оценивать результат решения обратной задачи [3], на основе методов машинного обучения реализован гибридный алгоритм по уточнению результатов решения обратной задачи в части учета априорной информации о типе источников [4]. Алгоритмы тестируются на региональных и городских сценариях обратного моделирования.

Литература.
1. Penenko A. Convergence analysis of the adjoint ensemble method in inverse source problems for advection-diffusion-reaction models with image-type measurements // Inverse Problems & Imaging. American Institute of Mathematical Sciences (AIMS), 2020. vol. 14, № 5. pp. 757–78226 p
2. Penenko and E. Rusin, “Parallel Implementation of a Sensitivity Operator-Based Source Identification Algorithm for Distributed Memory Computers // Mathematics, vol. 10, no. 23, p. 4522, Nov. 2022, doi: 10.3390/math10234522.
3. Penenko A. et al. Sensitivity Operator Framework for Analyzing Heterogeneous Air Quality Monitoring Systems // Atmosphere. MDPI AG, 2021. vol. 12, № 12. p. 16971 p.
4. Penenko A. et al. Hybrid Deep Learning and Sensitivity Operator-Based Algorithm for Identification of Localized Emission Sources // Mathematics. MDPI AG, 2023. vol. 12, № 1. p. 781 p.


ПРЕЗЕНТАЦИЯ
ВИДЕОЗАПИСЬ

27 марта 2024 г., 17:30

54-е заседание семинара:

Владимир Михайлович Катцов (Главная геофизическая обсерватория им. А.И. Воейкова, Росгидромет)

О НЕКОТОРЫХ ЗАДАЧАХ ОТЕЧЕСТВЕННОЙ НАУКИ В РАМКАХ НАЦИОНАЛЬНОЙ КЛИМАТИЧЕСКОЙ ПОВЕСТКИ

ТЕЗИСЫ ДОКЛАДА

Данные наблюдений, моделирования и прогнозирования состояния и изменений земной системы, а также воздействующих на нее факторов служат ключевой информационной основой для выработки, практической реализации и последующей оценки результативности национальной климатической политики – как внутренней, так и внешней – в отношении целей и путей, пределов и механизмов адаптации к изменениям климата и смягчения антропогенного воздействия на климат. Решению этих задач в значительной мере призвана содействовать Федеральная научно-техническая программа в области экологического развития Российской Федерации и климатических изменений на 2021 – 2030 годы (ФНТП). Этой программе синергичен Важнейший инновационный проект государственного значения, направленный на создание единой национальной системы мониторинга климатически активных веществ (ВИПГЗ). Миссия ВИПГЗ-ФНТП – разработка и совершенствование инфраструктуры и технологий мониторинга и моделирования для получения международно признаваемых отечественных данных в области экологии и климата, включая созданные на их основе продукты. Начиная с 2022 г. ВИПГЗ-ФНТП реализуется силами шести консорциумов, объединяющих, примерно, полсотни научно-исследовательских и образовательных организаций по направлениям: (1) «Земная система: моделирование и прогноз»; (2) «Океан: мониторинг и адаптация»; (3) «Суша: мониторинг и адаптация»; (4) «Углерод в экосистемах: мониторинг»; (5) «Экономика климата»; (6) «Антропогенные выбросы: кадастр». В первой части настоящего сообщения приводится краткий обзор ВИПГЗ-ФНТП в целом, включая задачи каждого из шести перечисленных консорциумов. Вторая часть сообщения посвящена более детальному обсуждению задач, а также первых результатов, полученных Консорциумом 3 «Суша: мониторинг и адаптация», возглавляемого Главной геофизической обсерваторией им. А.И. Воейкова. Автор признателен всем участникам этого консорциума – ГГО, ААНИИ и ГГИ Росгидромета, а также ИВП РАН, КарНЦ РАН, ФНЦА РАН – за предоставленные материалы, использованные в сообщении.

ПРЕЗЕНТАЦИЯ

22 ноября 2023 г., 17:30

53-е заседание семинара:

Кирсанов А.А., Чубарова Н.Е., Варенцов М.И., Андросова Е.Е., Нахаев М.И., Борисов Д.В., Кузнецова И.Н., Ривин Г.С., Розинкина И.А, Ольчев А.В., Ревокатова А.П. (Гидрометцентр России; МГУ имени М.В. Ломоносова, географический факультет)

ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АТМОСФЕРНОГО АЭРОЗОЛЯ И ГАЗОВЫХ ПРИМЕСЕЙ НА ПРИМЕРЕ СИСТЕМЫ COSMO-RU-ART

ТЕЗИСЫ ДОКЛАДА

Аэрозольный и газовый состав атмосферы может оказывать влияние как на здоровье человека и хозяйственную деятельность, так и на погоду и климат. В докладе кратко рассматриваются численные методы прогноза загрязнения воздуха, основное внимание уделяется современным химико-транспортным моделям, в особенности COSMO-ART, адаптированной в Гидрометцентре России для использования на суперкомпьютере Главного вычислительного центра Росгидромета. Описываются некоторые детали технической реализации работы системы COSMO-Ru-ART.
Учет прямого эффекта атмосферного аэрозоля в модели позволяет оценить его влияние на потоки радиации и температуру воздуха. Рассматриваются оценки прямого эффекта городского аэрозоля в Москве, случай лесных пожаров на территории Центрального федерального округа в августе 2010 года, случай лесных пожаров августа 2019 года в Сибири.

ПРЕЗЕНТАЦИЯ
ВИДЕОЗАПИСЬ

18 октября2023 г., 17:30

52-е заседание семинара:

Криницкий Михаил Алексеевич (заведующий Лабораторией машинного обучения в науках о Земле МФТИ, с.н.с. Институт океанологии им. П.П.Ширшова РАН)

МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ГЕОФИЗИКЕ:
СОВРЕМЕННЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ, ВЫЗОВЫ И ТЕНДЕНЦИИ

ТЕЗИСЫ ДОКЛАДА

Исследование и моделирование геофизических процессов в последнее время все чаще подразумевают использование методов машинного обучения или глубокого обучения. Возможности, которые предоставляют современные сложные статистические модели, эксплуатируют в задачах полевых измерений и наблюдений, камеральной обработки натурных данных, интерпретации данных дистанционного зондирования. В данных ДЗЗ проводится идентификация и построение траекторий отдельных явлений. В данных геофизического моделирования можно искать неявные и нелинейные закономерности, которые описываются линейными моделями с недостаточной точностью. Кроме этого, методы машинного обучения активно применяются для моделирования отдельных геофизических процессов или аппроксимации отдельных физических величин, решения задач статистического прогноза на различных временных масштабах. Отдельного внимания заслуживают задачи статистического масштабирования и коррекции геофизических полей, для которых в последние несколько лет разработан целый ряд подходов с применением методов машинного обучения.

В то же время, спектр проблем геофизики, в которых можно применять методы машинного обучения, не ограничивается только задачами с известным результатом (т.н. задачи контролируемого обучения). В некоторых случаях подходы неконтролируемого обучения позволяют извлечь новые знания из уже имеющихся данных мониторинговых наблюдений или гидродинамического моделирования. При этом применяются методы кластеризации, аппроксимации распределений данных, снижения размерности и проч. В некоторых случаях модели искусственных нейронных сетей применяются в нишевых, но очень перспективных задачах идентификации дифференциальных уравнений в частных производных, моделирования внутренних переменных сложных систем.

Несмотря на успехи статистического подхода с использованием сложных моделей в задачах геофизики, продемонстрированные в последние годы, все чаще возникают вопросы физической согласованности результатов таких моделей. Разрабатываются различные подходы как стимулирования консистентности результатов статистических моделей, так и внедрения жестких ограничений, основанных на физике описываемых процессов. Кроме отклонения от известной физики, существует также проблема правильной оценки качества, которая решена не во всех задачах геофизики. Кроме этих особенностей, характерных для самой области применения, существуют также проблемы, характерные для самого подхода машинного обучения, такие как недостоверность, зашумленность и дороговизна разметки, малое количество обучающих данных и другие.

В докладе будут обсуждены вопросы наиболее содержательных направлений современных исследований подхода машинного обучения в геофизических задачах, которые будут проиллюстрированы примерами из практики и примерами из современной литературы. Также будут освещены проблемы, возникающие на пути применения методов машинного обучения в естественных науках, и наиболее перспективные направления развития.

ПРЕЗЕНТАЦИЯ ВИДЕОЗАПИСЬ


26 апреля 2023 г., 17:30

51-е заседание семинара:

Анисимов С.В., Галиченко С.В., Афиногенов К.В., Прохорчук A.A., Климанова Е.В., Козьмина А.С., Гурьев А.В. (Геофизическая обсерватория «Борок» — филиал Института физики Земли им. О.Ю. Шмидта РАН)

ЭЛЕКТРИЧЕСТВО НЕВОЗМУЩЁННОГО АТМОСФЕРНОГО ПОГРАНИЧНОГО СЛОЯ СРЕДНИХ ШИРОТ В ГЛОБАЛЬНОЙ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЦЕПИ

ТЕЗИСЫ ДОКЛАДА

В докладе рассматриваются вопросы формирования и функционирования глобальной электрической цепи (ГЭЦ) как электродинамической системы, образованной проводящими слоями ионосферы, а также верхнего слоя океана и земной коры, с грозовыми генераторами в качестве основных источников электродвижущей силы, и невозмущенными областями свободной атмосферы в качестве зоны возвратных токов [1]. По существу, ГЭЦ представляет реальный природный объект солнечно-земных связей и возможных взаимодействий гелио- и геофизических явлений. Атмосферный пограничный слой представляет собой нижнюю часть атмосферы, турбулентная динамика и электродинамика которой определяются сложной организацией процессов в диссипативной среде с поступлением энергии от многих источников. Невозмущённые грозовой активностью и осадками области атмосферы характеризуются электрическими процессами с низкой энергией, для исследования которых требуется проведение натурных полевых и обсерваторских наблюдений с развитой приборной базой и владение методами синхронных разнесённых высокоточных измерений совокупности геофизических и аэрофизических величин. В докладе приводятся результаты недавних исследований электричества невозмущённого атмосферного пограничного слоя средних широт, проводимых в Геофизической обсерватории «Борок» ИФЗ РАН методами натурных наблюдений и численного моделирования [2,3]. Выполнены количественные оценки средних значений и вариабельности напряжённости атмосферного электрического поля, плотности вертикального электрического поля, концентраций лёгких атмосферных ионов, электрической проводимости воздуха. Приведены результаты высотных аэроэлектрических наблюдений с использованием гелиевого привязного аэростата [4]. Результаты наблюдений образуют базу данных входных параметров численных моделей электрического состояния АПС.

Благодарности: работа выполняется при поддержке РНФ грант № 22-17-00053 и государственного задания ГО «Борок» ИФЗ РАН № FMWU-2022-0025.

Литература:
1. Анисимов С.В., Мареев Е.А. Геофизические исследования глобальной электрической цепи // Физика Земли. № 10. С. 8‒18. 2008.
2. Anisimov S.V., Galichenko S.V., Aphinogenov K.V., Prokhorchuk A.A. Evaluation of the atmospheric boundary-layer electrical variability // Boundary-Layer Meteorol. 2018. V. 167. P. 327-348.
3.Anisimov S.V., Galichenko S.V., Prokhorchuk A.A, Aphinogenov K.V. Mid-latitude convective boundary-layer electricity: A study by large-eddy simulation // Atmos. Res. 2020. V. 244. 105035
4. Anisimov S.V., Galichenko S.V., Aphinogenov K.V., Klimanova E.V., Prokhorchuk A.A., Kozmina A.S., Guriev A.V. Mid-latitude convective boundary-layer electricity: A study by using a tethered balloon platform // Atmos. Res. 2021. V. 250. 105355.


Заседание семинара состоится в гибридном формате: очная часть пройдет во 2-м учебном корпусе МГУ, в комн. 238; параллельно будет организован вебинара на платформе Zoom. Ссылка для подключения ниже.

Topic: Семинар "Суперкопьютерное моделирование Земной системы"
Time: Apr 26, 2023 05:30 PM Moscow

Join Zoom Meeting
https://us02web.zoom.us/j/81255274629?pwd=VXlGcmEzNzRQQjd0ajV2czFXdEpSQT09

Meeting ID: 812 5527 4629
Passcode: 456131

ОБРАЩАЕМ ВАШЕ ВНИМАНИЕ, что если Вы хотите принять участие в семинаре очно, но у Вас нет пропуска в здания МГУ, то для прохода во 2-й учебный корпус Вам необходимо внести свое полное имя и организацию в гугл-таблицу https://docs.google.com/spreadsheets/d/1DPwoagQBoXBJ7DHX62ztrLCUIf2pqmHloBbTQRPpjzg/edit?usp=sharing не позднее вторника, 25 апреля.

Проход будет разрешен только через южный вход Второго корпуса МГУ и только на время работы семинара.


1 марта 2023 г., 17:30

Юбилейное 50-е заседание семинара:

Цырульников М.Д., Сотский А.Е., Гайфулин Д.Р. (Гидрометцентр России)

УСВОЕНИЕ ДАННЫХ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ НАБЛЮДЕНИЙ: СОСТОЯНИЕ, ДОСТИЖЕНИЯ И ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ

ТЕЗИСЫ ДОКЛАДА

Даётся постановка задачи усвоения данных наблюдений. Обсуждается состояние и направления развития глобальной системы наблюдений за земной атмосферой и вклад различных наблюдений в прогноз погоды. Кратко характеризуются существующие подходы к решению задачи усвоения данных в метеорологии (вариационное усвоение, ансамблевый фильтр Калмана, фильтры частиц и их гибриды). Обсуждаются нерешённые проблемы. Оцениваются возможности использования и области применения методов машинного обучения в усвоении данных наблюдений.
Описывается состояние исследований и разработок в области оперативного усвоения данных в Гидрометцентре России. Приводится пример применения нейросети для восстановления поля морского льда по данным измерений микроволнового спутникового радиометра МТВЗА-ГЯ. Описывается новый подход к использованию ансамблей при усвоении данных. Подход основан на предлагаемой нами свёрточной модели локально стационарного случайного поля ошибок прогноза. Модель оценивается непосредственно по ансамблю прогнозов, что позволяет отказаться от использования зашумленных ансамблевых ковариаций и эмпирических процедур фильтрации выборочного шума. Демонстрируется эффект нейросетевого моделирования в процедуре статистического оценивания модели по ансамблевой выборке. На модельных примерах статического и циклического усвоения данных демонстрируется преимущество нового метода по сравнению с существующими. Предложенный нами метод ансамблевого усвоения использует вариационный солвер для решения уравнений анализа и будет использован в оперативной системе глобального усвоения данных метеорологических наблюдений Гидрометцентра России.

Заседание семинара состоится в гибридном формате: очная часть пройдет во 2-м учебном корпусе МГУ, в комн. 238; параллельно будет организован вебинара на платформе Zoom. Ссылка для подключения ниже.

Topic: Семинар "Суперкомпьютерное моделирование Земной системы"
Time: Mar 1, 2023 05:30 PM Moscow

Join Zoom Meeting
https://us02web.zoom.us/j/87204152077?pwd=Z2lRdmlTVGJpYThxdXZyRkQ3NHh4Zz09

Meeting ID: 872 0415 2077
Passcode: 797339

ОБРАЩАЕМ ВАШЕ ВНИМАНИЕ, что если Вы хотите принять участие в семинаре очно, но у Вас нет пропуска в здания МГУ, то для прохода во 2-й учебный корпус Вам необходимо внести свое полное имя и организацию в гугл-таблицу https://docs.google.com/spreadsheets/d/1DPwoagQBoXBJ7DHX62ztrLCUIf2pqmHloBbTQRPpjzg/edit?usp=sharing не позднее вторника, 28 февраля.

Проход будет разрешен только через южный вход Второго корпуса МГУ и только на время работы семинара.


16 ноября 2022 г., 17:30

49-е заседание семинара:

Елисеев А.В. (МГУ имени М.В. Ломоносова, физический факультет; ИФА им. А.М. Обухова РАН; КФУ, Институт экологии и природопользования)

ИЕРАРХИЯ МОДЕЛЕЙ ЗЕМНОЙ СИСТЕМЫ

ТЕЗИСЫ ДОКЛАДА

Модели Земной системы (МЗС) – модели, в которых, наряду с физическими компонентами Земной системы (атмосферы, океан, морской лёд, деятельный слой суши) содержат также модули для описания (био)геохимических процессов в Земной системе, а также, в ряде случаев, социо-экономические процессы. В докладе рассматривается иерархия таких моделей.
На вершине такой иерархии находятся модели общей циркуляции (МОЦ), которые способны детально представлять каждую из учитываемых компонент, но характеризуются высокой вычислительной стоимостью. Наиболее простыми МЗС являются энергобалансовые модели (ЭБМ) и радиационно-конвективные модели (РКМ), характеризующиеся низким пространственным разрешением и учитывающие лишь небольшое число наиболее важных климатообразующих процессов. Несмотря на это, ЭБМ характеризуются и рядом достоинств – прежде всего, простой и понятной физикой. В свою очередь, РКМ полезны для исследования ряда учитываемых в МОЦ процессов и для настройки соответствующих блоков. Коме того, выделяется класс МЗС промежуточной сложности, в которых учитывается большая часть процессов, представленных и в МОЦ (а иногда и дополнительные к ним), но с рядом упрощений. Достоинством этого класса является возможность интегрирования модели на сроки от десятков тысяч лет и более.
В докладе рассмотрены все указанные классы моделей с явным обсуждением их особенностей. Дополнительно обсуждаются проекты сравнения МЗС, в которых одновременно используются модели разных классов.


Заседание семинара состоится в гибридном формате: очная часть пройдет во 2-м учебном корпусе МГУ, в комн. 238; параллельно будет организован вебинара на платформе Zoom. Ссылка для подключения ниже.

Topic: Семинар "Суперкомпьютерное моделирование Земной системы"
Time: Nov 16, 2022 05:30 PM Moscow

Join Zoom Meeting
https://us02web.zoom.us/j/89534627536?pwd=ckRXRzIrdnZsVnR1UXN3dmI0eUZldz09

Meeting ID: 895 3462 7536
Passcode: 172804

ОБРАЩАЕМ ВАШЕ ВНИМАНИЕ, что если Вы хотите принять участие в семинаре очно, но у Вас нет пропуска в здания МГУ, то для прохода во 2-й учебный корпус Вам необходимо внести свое полное имя и организацию в гугл-таблицу https://docs.google.com/spreadsheets/d/1DPwoagQBoXBJ7DHX62ztrLCUIf2pqmHloBbTQRPpjzg/edit?usp=sharing не позднее 12:00 вторника, 15 ноября.
Проход будет разрешен только через южный вход Второго корпуса МГУ и только на время работы семинара.

19 октября 2022 г., 17:30

48-е заседание семинара:

Толстых М.А., Фадеев Р.Ю., Шашкин В.В., Травова С.В.,
Зарипов Р.Б., Гойман Г.С., Алипова К.А., Мизяк В.Г., Рогутов В.С. (Гидрометцентр России и Институт вычислительной математики РАН)

РАЗВИТИЕ СИСТЕМЫ СРЕДНЕСРОЧНОГО И ДОЛГОСРОЧНОГО ПРОГНОЗА НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ПЛАВ

ТЕЗИСЫ ДОКЛАДА

В последние годы бесшовная система прогноза на основе модели атмосферы
ПЛАВ [1], получила развитие как в области вычислительных алгоритмов и их реализации, так и в области описания процессов подсеточного масштаба [2]. На этой основе
разработаны три новые конфигурации системы прогноза.

1. Начала оперативные испытания новая версия модели ПЛАВ10 для
среднесрочного прогноза, имеющая горизонтальное разрешение около 10 км в
Северном полушарии, 104 уровня по вертикали, что соответствует
сегодняшнему среднему мировому уровню.

2. Испытана и внедрена новая система ансамблевого среднесрочного
прогноза погоды.

3. Разработана и с начала 2022 года испытывается новая система
субсезонных и сезонных прогнозов в Гидрометцентре России. Система
включает генератор начального ансамбля на основе LETKF и модель ПЛАВ с
горизонтальным разрешением 0,9x0,72 градуса, 96 уровней по вертикали.
Модель включает представление ее неопределенности с использованием
методик SPP и SPPT. Упрощенный расширенный фильтр Калмана используется для инициализации многослойной модели почвы ИВМ РАН – МГУ [3].

В докладе будут представлены результаты для всех вышеуказанных конфигураций, а также работы, способствовавшие ускорению программного комплекса модели в 4 (четыре) раза.

Литература:

1. Толстых М.А. [и др.] Система моделирования атмосферы для бесшовного
прогноза. 2017. М.: Триада лтд.-166 с.
2. Fadeev R.Yu. [et al] Glacier parameterization in SLAV numerical
weather prediction model//Rus. J. Num. An. Math. Mod. 2022 V37 N4, P.189-201.
3. Травова С.В [и др] Усвоение данных приземных наблюдений для анализа
влажности почвы многослойной модели деятельного слоя суши ИВМ РАН–МГУ в
составе глобальной системы моделирования атмосферы ПЛАВ//Метеорология и
гидрология 2022 N8. С.80-100.


Заседание семинара состоится в гибридном формате: очная часть пройдет во 2-м учебном корпусе МГУ, в комн. 238; параллельно будет организован вебинара на платформе Zoom. Ссылка для подключения ниже.

Topic: Семинар "Суперкомпьютерное Моделирование Земной Системы"
Time: Oct 19, 2022 05:30 PM Moscow

Join Zoom Meeting
https://us02web.zoom.us/j/89313676503?pwd=eGtYdm54TGJra1E0SHJ0RmVpNFFTQT09

Meeting ID: 893 1367 6503
Passcode: 465184

ОБРАЩАЕМ ВАШЕ ВНИМАНИЕ, что если Вы хотите принять участие в семинаре очно, но у Вас нет пропуска в здания МГУ, то для прохода во 2-й учебный корпус Вам необходимо внести свое полное имя и организацию в гугл-таблицу https://docs.google.com/spreadsheets/d/1DPwoagQBoXBJ7DHX62ztrLCUIf2pqmHloBbTQRPpjzg/edit?usp=sharing не позднее вторника, 18 октября. Проход будет разрешен только через южный вход Второго корпуса МГУ и только на время работы семинара.


18 мая 2022 г., 17:30

47-е заседание семинара:

Prof. Colin Price, The Porter School of the Environment and Earth Sciences, Tel Aviv University, Israel

CHALLENGES IN MODELING LIGHTNING IN WEATHER AND CLIMATE MODELS

ТЕЗИСЫ ДОКЛАДА: Lightning is a process that develops on very small spatial and time scales (micrometers and microseconds). Hence, it is very difficult to model these processes in models that have coarse spatial and time resolution. To overcome these problems, we need to look for proxies that can be empirically related to the development and observation of lightning discharges. In weather forecast models we can use cloud microphysical parameters to estimate the probability of lightning discharges at a particular time. However, in global climate models such microphysical parameters are not available, and hence other proxies need to be used to estimate spatial and temporal variations of global lightning. Obviously all these estimates have large uncertainties, but still allow us to estimate changes in lightning activity under different climatic conditions.

Семинар состоится в форме вебинара на платформе Zoom. Ссылка для подключения приведена ниже.

Topic: Seminar: Supercomputer modeling of Earth System
Time: May 18, 2022 05:30 PM Moscow

Join Zoom Meeting
https://us02web.zoom.us/j/86727336944?pwd=IlFt4ENL5r_N2O70p5FnDiyzfMFU8j.1

Meeting ID: 867 2733 6944
Passcode: 635955

16 ферваля 2022 г., 17:30

45-е заседание семинара:

А.В. Ольчев (1), С.К. Гулев (2)
(1) МГУ имени М.В. Ломоносова
(2) Институт океанологии имени П.П. Ширшова РАН

КАРБОНОВЫЕ ПОЛИГОНЫ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ: ОСНОВНЫЕ ЦЕЛИ, ЗАДАЧИ И ПЕРСПЕКТИВЫ

Пилотный проект по созданию сети карбоновых полигонов в Российской Федерации реализуется в рамках национального плана мероприятий по адаптации к современным изменениям климата и их последствиям, обеспечению экологической безопасности и улучшению состояния окружающей среды. Основной целью проекта является создание региональной сети наблюдений за потоками парниковых газов на территории Российской Федерации для получение достоверной информации об интегральных значениях и масштабах временной и пространственной изменчивости поглощения и эмиссии ключевых парниковых газов наземными (леса, лесостепь, степь, болота, с/х угодья) и морскими экосистемами, включая территории с многолетней мерзлотой, а также получении данных о чувствительности потоков к изменению условий внешней среды. Исследования будут проходить с использованием комплексного подхода, включающего наземные измерения (балансовые, пульсационные, камерные), дистанционное зондирование, математическое моделирование, обеспечивающие получение целостной картины о структуре углеродного баланса и потоках парниковых газов.

Основными задачами карбоновых полигонов являются:
1. Мониторинговые наблюдения за эмиссией и поглощением парниковых газов в природных экосистемах посредством наземных и дистанционных методов измерений.
2. Оценка пространственной и временной изменчивости эмиссии и поглощения парниковых газов в репрезентативных природных ландшафтах, а также определение интегральных величин потоков для различных территорий за определенные интервалы времени (сутки, месяц, год).
3. Отработка технологических решений контроля эмиссии и поглощения парниковых газов природными экосистемами, направленных на уменьшение их эмиссии и увеличение их поглощения из атмосферы.
4. Разработка и адаптация технологий дистанционного мониторинга структуры и состояния растительного и почвенного покрова, эмиссии и поглощения парниковых газов с использованием данных наземных измерений и методов математического моделирования.
5. Подготовка кадров высшей квалификации в области методов экологического контроля и мониторинга потоков парниковых газов, перспективных технологий для низкоуглеродной индустрии, сельского и муниципального хозяйства.
Карбоновые полигоны для мониторинга потоков парниковых газов планируется равномерно распределить в наиболее репрезентативных природных наземных и водных экосистемах, позволяющих оценить масштабы пространственной и временной изменчивости эмиссии и поглощения парниковых газов на территории РФ с учетом существующего разнообразия и изменчивости климатических условий, структуры землепользования, растительного и почвенного покрова, рельефа.

В программу деятельности карбоновых полигонов в настоящее время включены 14 регионов Российской Федерации: Калининградская область, Краснодарский край, Чеченская республика, республика Татарстан, республика Башкортостан, Ямало-Ненецкий и Ханты-Мансийский автономные округа, Новосибирская, Московская, Тюменская, Свердловская, Тверская, Воронежская, Сахалинская области. Операторами полигонов выступают ведущие университеты и исследовательские институты Российской Федерации.


17 ноября 2021 г., 17:30

44-е заседание семинара:

C. Beer
Hamburg University, Department of Earth System Sciences, Institute of Soil Science

HOW CAN WE CONSIDER PERMAFROST CARBON IN ESMs

One major challenge for society in the next three decades is to keep global warming below 1.5 °C above pre-industrial levels (Paris / Glasgow Agreement). A crucial contribution to societal discussions and political decisions from science is the estimation of the potential anthropogenic greenhouse gas (GHG) emission budget to ensure the implementation of such agreements. Importantly, dynamics of Arctic permafrost-affected soils have not yet been considered in models used to estimate these potential GHG emission budgets, despite of their global relevance. Also, the lack of representing potential permafrost organic matter decomposition in global models prevents us from studying permafrost carbon-climate feedbacks. In this seminar, we will present the current state-of-the-art of representations of permafrost carbon in global models. Then, we aim to discuss some important methodological issues that we face at the moment and possible future directions to overcome these methodological limitations, in particular:

  • Initial condition of permafrost organic matter
  • Spatial heterogeneity and aggregation error
  • Importance of ground ice content and hydrology for future dynamics of soil carbon dynamics
  • Carbon stabilization processes
  • Non-CO2 greenhouse gases
  • Plant-soil interactions



    27 октября 2021 г., 17:30

    43-е заседание семинара:

    Е.М. Володин (1), В.В. Воробьева (1,2), А.С. Грицун (1)
    (1) Институт вычислительной математики им. Г. И. Марчука РАН, Москва
    (2) Московский физико-технический институт (государственный университет), Долгопрудный, Московская область

    ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СОСТОЯНИЙ КЛИМАТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ НА СЕЗОННЫХ И ДЕСЯТИЛЕТНИХ ВРЕМЕННЫХ МАСШТАБАХ

    В докладе рассматриваются вопросы, связанные с прогнозированием состояния хаотических систем, к которым относится и климатическая система Земли. Формулируется понятие «климат». Вводится понятие потенциальной предсказуемости, обсуждаются источники предсказуемости – предсказуемость по правой части и по начальным условиям. Кратко описана модель Земной системы INM-CM5 ИВМ РАН – комплекс моделей динамики атмосферы, динамики океана, морского льда, почвы, биохимии океана и т.д., ее численная реализация, характеристики вычислительной эффективности.

    Рассматривается воспроизведение сезонных аномалий погоды в 1980-2020г с помощью модели INM-CM5. Показано, что модель способна воспроизводить события, связанные с экстремальными значениями индекса NAO, а также другие крупные аномалии летнего и зимнего сезонов. Качество воспроизведения аномалий сравнивается с аналогичными показателями для других систем сезонного прогнозирования.

    Обсуждаются результаты, полученные при прогнозировании состояния климатической системы на десятилетних временных интервалах с помощью ансамблей прогностических расчетов с учетом реально наблюдаемого начального состояния.

    Рассматривается потенциальная предсказуемость теплосодержания верхнего 300-метрового слоя воды в Арктике. Показано, что аномалии теплосодержания могут быть предсказаны на срок до 5 лет. Рассматривается механизм декадных и мультидекадных колебаний климата в Арктике.


    6 октября 2021 г., 17:30

    42-е заседание семинара:

    Ривин Г.С., Розинкина И.А., Астахова Е.Д., Блинов Д.В., Бундель А.Ю., Горлач И.А., Кирсанов А.А., Чубарова Н.Е., Шатунова М.В., Алферов Д.Ю., Варенцов М.И., Ревокатова А.П., Самсонов Т.Е., Быков Ф.Л., Воробьева Е.В., Захарченко Д.И., Копейкин В.В., Никитин М.А., Полюхов А.А., Татаринович Е.В., Хлестова Ю.О.

    СИСТЕМА COSMO-RU ГИДРОМЕТЦЕНТРА РОССИИ ОПЕРАТИВНОГО КРАТКОСРОЧНОГО ЧИСЛЕННОГО ПРОГНОЗА ПОГОДЫ: СОСТОЯНИЕ, ТЕСТИРОВАНИЕ КОНФИГУРАЦИЙ ICON-RU БЕСШОВНОЙ МОДЕЛИ ICON, ПЕРСПЕКТИВЫ ДАЛЬНЕЙШЕГО РАЗВИТИЯ

    В настоящее время проводится важное изменение в системе COSMO-Ru Гидрометцентра России оперативного краткосрочного численного прогноза погоды, а именно, замена основного компонента (конфигурации модели COSMO) на конфигурации бесшовной модели ICON. В докладе будет дано сравнение моделей COSMO и ICON, современное состояние и возможное дальнейшее развитие системы COSMO-Ru.


    12 мая 2021 г., 17:30

    41-е заседание семинара:

    N. Keenlyside (1,2,3)
    (1) Geophysical Institute, University of Bergen, Norway
    (2) Nansen Environmental and Remote Sensing Center, Norway
    (3) Bjerknes Centre for Climate Research, Norway

    TOWARDS NEXT GENERATION CLIMATE PREDICTION

    With rapid changes in climate affecting large parts of the globe, the need to skillfully predict climate from a few weeks to years into the future has never been so urgent. Fortunately, climate predictions have improved over the recent years, and they are now even skillful in the extra-tropics and on multi-annual timescales. In particular, the Atlantic Ocean offers the potential to predict high-latitude and Eurasian climate on multi-annual timescales. In this presentation, I will summarize recent developments in climate prediction focusing on Atlantic, Arctic, and Eurasian regions. I will discuss advanced data assimilation and supermodelling techniques that promise further improvements in climate prediction.


    14 апреля 2021 г., 17:30

    40-е заседание семинара:

    D. Mironov (1), P. Sullivan (2)
    (1) German Weather Service, Offenbach am Main, Germany
    (2) National Center for Atmospheric Research, Boulder, CO, USA

    TURBULENCE STRUCTURE AND MIXING INTENSITY IN STABLY STRATIFIED BOUNDARY-LAYER FLOWS OVER THERMALLY HETEROGENEOUS SURFACES

    The effect of horizontal thermal heterogeneity of the underlying surface on the turbulence structure and mixing intensity in stably stratified boundary-layer (SBL) flows is analysed. Weakly to moderately stable SBLs are examined using large-eddy simulation (LES), while direct numerical simulation (DNS) is used to tackle strongly stable SBLs.

    Idealized LES of SBL flows driven by fixed winds and homogeneous and heterogeneous surface temperature are compared. A canonical GABLS1 SBL is taken as a reference. The LES data are used to explore the flow structure, to compute statistical moments of the fluctuating fields, to estimate terms in the second-moment budgets, and to assess the relative importance of various terms in maintaining the budgets. The budgets of the turbulence kinetic energy (TKE), of the temperature variance, and of the vertical and horizontal components of the temperature flux are analysed. The SBL over a heterogeneous surface is more turbulent with larger variances and TKE, is better mixed and is deeper compared to its homogeneous counterpart. Perhaps the most striking difference between the cases is exhibited by the temperature variance and its budget. Due to surface heterogeneity, the third-order moment, i.e., the vertical flux of temperature variance, is non-zero at the surface. Hence, the turbulent transport term (divergence of the third-order moment) not only redistributes the temperature variance in the vertical but is a net gain. The temperature variance in the heterogeneous case is large near the surface. The increase in the temperature variance explains the reduced magnitude of the downward temperature (heat) flux in the heterogeneous SBL. The temperature variance enters the budget of the temperature flux as a buoyancy production term. Since that term is positive, it partially compensates the mean-gradient production term that generates the downward (i.e., negative) temperature flux. An increase of the temperature variance in a heterogeneous SBL results in a reduced magnitude of the temperature flux and hence of the buoyancy flux. Then, less TKE is spent working against gravity, leading to more vigorous mixing.

    As a natural extension of the above LES study, DNSs at bulk Reynolds number Re=10^4 and bulk Richardson number Ri=0.25 are performed to analyse the structure and mixing intensity in strongly stable boundary-layer flows. An idealized plane Couette flow set-up is used as a proxy for real-world flows. The flow is driven by a fixed velocity at the upper surface, while the lower surface is at rest. The temperature at the horizontal upper and lower surfaces is either homogeneous or varies sinusoidally in the streamwise direction, while the horizontal-mean temperature is the same in the homogeneous and heterogeneous cases. The stratification is strong enough to quench turbulence over homogeneous surfaces, resulting in velocity and temperature profiles that vary linearly with height. However, turbulence survives over heterogeneous surfaces. Both the molecular diffusion and the turbulence contribute to the downward, i.e., the down-gradient, transfer of horizontal momentum. The total (diffusive plus turbulent) heat flux is directed downward. However, the turbulent contribution to the heat flux appears to be positive, i.e., up the gradient of the mean temperature. A detailed examination of the flow structure along with the analysis of the second-order velocity and temperature covariances and of the vertical-velocity and temperature skewness suggest that the counter-gradient heat transport is due to quasi-organized cell-like vortex motions generated by the surface thermal heterogeneity. These motions act to transfer heat upwards similar to quasi-organized cell-like structures that transfer heat upwards in convective boundary layers. Thus, the flow over heterogeneous surface features local convective instabilities and upward eddy heat transport, although the overall stratification remains stable and the heat is transported downward in the mean. The DNS findings corroborate the LES results outlined above as to the pivotal role of the temperature variance in setting the structure and transport properties of the stably-stratified flow over heterogeneous surfaces, and the importance of third-order transport in maintaining the temperature-variance budget.

    Motivated by the LES and DNS results, possible ways to incorporate the effect of surface temperature heterogeneity into SBL parameterization schemes, including the surface-layer schemes, are discussed. Tricky issues related to the coupling of the tiled surface schemes with the SBL turbulence closure schemes are briefly considered. Some further challenging issues pertinent to the SBL over thermally heterogeneous surfaces are outlined. Work is underway (P. Sullivan and D. Mironov, unpublished) to analyse the effect of the surface heterogeneity orientation (e.g., temperature-wave crests normal vs. parallel to the mean flow) on the flow structure and mixing intensity. Results will be reported in subsequent publications.

    The work was partially supported by the NCAR Geophysical Turbulence Program and by the European Commission through the COST Action ES0905. The National Center for Atmospheric Research is sponsored by the National Science Foundation.



    17 марта 2021 г., 17:30

    39-е заседание семинара:

    В.П. Шутяев (1), В.И. Агошков (1), В.Б. Залесный (1),
    Ф.-Х. Ле Диме (2), Е.И. Пармузин (1), Н.Б. Захарова (1)

    (1) Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН, Москва
    (2) University of Grenoble, France

    МЕТОДЫ ВАРИАЦИОННОЙ АССИМИЛЯЦИИ ДАННЫХ И ИХ ПРИЛОЖЕНИЯ В ЗАДАЧАХ ГЕОФИЗИЧЕСКОЙ ГИДРОДИНАМИКИ

    В последние годы возрастает интерес к методам исследования и численного решения обратных задач и задач ассимиляции данных, играющих фундаментальную роль в теоретическом осмыслении и математическом моделировании процессов и явлений из самых различных областей знаний. Техника ассимиляции данных широко применяется в науках о Земле. Наибольшие приложения она получила в метеорологии и океанографии, где наблюдения атмосферы и океана ассимилируются в атмосферные и океанские модели с целью получения начальных и граничных условий (или других параметров модели) для дальнейшего моделирования и прогноза.

    Значительным прогрессом в решении задач усвоения данных стало применение вариационных методов и, в частности, методов оптимального управления. Развитие данного направления в ИВМ РАН было инициировано академиком Гурием Ивановичем Марчуком. Эти подходы явились основным содержанием многолетних исследований Г.И. Марчука и его научной школы в ИВМ РАН в различных областях математики и ее приложениях.

    В настоящем докладе представлены некоторые подходы к решению задач вариационного усвоения данных, развиваемые в ИВМ РАН в сотрудничестве с учеными Франции. В качестве приложения рассматривается математическая модель морской динамики с блоком вариационной ассимиляции данных о температуре поверхности моря и учетом ковариационных матриц ошибок наблюдений. На основе вариационной ассимиляции данных наблюдений предлагаются алгоритмы решения обратных задач по восстановлению потоков тепла на поверхности моря. Обсуждаются результаты численных экспериментов для конкретных морских акваторий.

    Работа выполнена при частичной финансовой поддержке Российского научного фонда (проект № 20-11-20057).


    17 февраля 2021 г., 17:30

    38-е заседание семинара:

    А. Бакланов

    Департамент науки и инноваций Всемирной метеорологической организации (ВМО)

    БЕСШОВНOЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ: ОТ СИСТЕМЫ ЗЕМЛЯ К ИНТЕГРИРОВАННЫМ СИСТЕМАМ ГОРОДСКОЙ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИИ, КЛИМАТА И ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ

    Новое поколение интегрированных моделей динамики и состава атмосферы основано на подходе бесшовного моделирования системы Земли (ESM) для перехода от отдельных компонентов модели к бесшовным моделям гидрометеорология-состав атмосферы-окружающая среда для решения проблем в областях погоды, климата и охраны окружающей среды, интересы которых, приложения и проблемы теперь пересекаются. Этот подход рассматривает несколько аспектов бесшовного соединения и интеграции, которые обсуждаются и демонстрируются в презентации:

    • Временные масштабы: от секунд и прогнозов текущей погоды до сезонных и климатических шкал времени;
    • Пространственные масштабы: от уличного каньона до глобального масштаба (up- and downscaling);
    • Процессы: физические, химические, биологические, социальные;
    • Компоненты земной системы: атмосфера, гидросфера, лито- и педосфера, экосистемы/биосфера;
    • Различные типы наблюдений и инструменты моделирования: слияние наблюдений и моделей, обработка и ассимиляция данных, верификация моделей;
    • Связь со здоровьем и социальными последствиями, воздействием, оценкой, услугами и конечными пользователями.

    Современная бесшовная унифицированная система моделирования, которая позволяет единой платформе работать в полном спектре масштабов, представляет собой существенный прогресс как в науке, так и в вычислительной эффективности.

    Глобальные проблемы, такие как быстрая урбанизация, пандемии, изменение климата, ухудшение состояния окружающей среды, требуют пересмотра нынешнего понимания и традиционных методов. Новая повестка дня ООН в области городов и цель в области устойчивого развития (ЦУР) № 11, сосредоточенная на устойчивом развитии городов, в частности климатической и экологической устойчивости городов, требует совместных междисциплинарных усилий, комплексных исследований и разработки новых интегрированных моделей и методов высокого разрешения.

    В презентации рассматривается новая концепция «умных» и устойчивых городов в области климата и окружающей среды и анализируется современная эволюция исследований и разработок от конкретных систем прогнозирования качества воздуха и погоды в городах до комплексных систем интегрированного моделирования для устойчивых городов. В нем представлен обзор и анализ результатов ряда ключевых международных проектов с участием или под руководством автора (например, WMO GURME и IUS, CityIPCC, FUMAPEX, MEGAPOLI, EuMetChem, MarcoPolo, РЕЕХ) и демонстрируются преимущества этого подхода на примерах отдельных магаполисов и развития интегрированной системы моделирования Enviro-HIRLAM. Обсуждаются основные пробелы, проблемы, приложения и достижения, основные тенденции и потребности в исследованиях для дальнейшего развития таких систем. Цель состоит в создании городских интегрированных систем, отвечающих особым потребностям городов, за счет сочетания плотных сетей наблюдений, комплексных прогнозов с высоким разрешением, систем раннего предупреждения о множественных опасностях, реагирования при стихийных бедствиях и климатического обслуживания. Такой подход дает городам инструменты, необходимые для сокращения выбросов, создания процветающих и устойчивых сообществ и реализации ЦУР.


    27 января 2021 г., 17:30

    37-е заседание семинара:

    T. Vesala (1,2), T. Kalliokoski (3), P. Kolari (1), D. Franz (1), L. Matkala (2), J. Bäck (2)

    (1) Institute of Atmospheric and Earth System Research/Physics, Faculty of Science, University of Helsinki
    (2) Institute of Atmospheric and Earth System Research/Forest Sciences, Faculty of Agriculture and Forestry, University of Helsinki
    (3) Ministry of the Environment

    CARBON CYCLE OBSERVATIONS, FOREST HARVESTING AND PUBLIC DISCOURSE

    Carbon balance of forests is defined by three main processes; photosynthesis, autotrophic respiration, and heterotrophic respiration. We provide an overview on carbon cycle observations techniques, which are mostly deployed presently and are state-of-art. 1) Traditional forest inventories could include sampling, allometric methods, terrestrial laser scanning. Forest inventories are traditionally conducted to determine the economic value of forest resources. 2) The chamber technique for observing fluxes of different GHGs is particularly well-suited for laboratory-based and in-situ process-level studies. A chamber generally encloses the compartment of interest such as a leaf or branch or a certain tree stem or soil surface area (typically < 1 m^2) and follow the concentration change of the gas in a chamber, from which the exchange rate, i.e. the flux, can be estimated. 3) The eddy covariance technique is a widely used and one of the most direct and accurate methods for quantifying exchanges of gases between an ecosystem and atmosphere. It is based on determining the turbulent vertical transport of matter and energy at a certain measurement height above the ecosystem, typically averaged over a 30-minute period. 4) For large scale observations, platforms for continuous monitoring and flask sampling are, for instance, continental stations (tall towers specifically built for this purpose or existing television, radio and cell phone towers), mountain and coastal stations and airborne platforms (aircrafts, helicopters). Atmospheric GHG concentration measurements are spatially integrating measurements and, thus, mixed signals of different GHG sinks and sources including fossil fuel emissions. The surface fluxes can be estimated from the precise concentrations by mathematical inversions. 5) Aircraft and satellite remote sensing (like Landsat, MODIS) can support several ways the quantification of forest carbon storage and its changes on different spatial scales and new techniques are progressively developed. There are several ways how remote sensing can support the quantification of forest carbon storage and its changes on different spatial scales and new techniques are progressively developed. However, it is not suitable as stand-alone method as it requires ground-truthing. Each observational method has inherent sources of error, which have to be considered during the selection of the methods and appropriately handled in the quality control and data analysis.

    We have participated in several acts of writings, public discourses and seminars concerning the effects of forest utilization on climate and biodiversity. Writings include, among other things, long reports (multiple authors), newspaper columns and public letters (multiple authors). Finland is planning to increase substantially harvesting of timber, which leads, in the short-term (by mid 2000 century), increased carbon dioxide emissions into the atmosphere. Based on best available scientific understanding, these communications and writings have criticized these plans, which eventually lead to situation where the forest management actions in Finland are against the targets set by the Paris Climate Agreement and endanger the present level of biodiversity.

    The core of the criticism has been in the planned massive intensification of forest use as bioenergy, leading to increased harvests in the expense of carbon storage and sinks, and possibly even harvesting previously economically non profitable stands with the help of government subsidies. This view has been based on the proposed carbon neutrality of forest biomass, however it is not accounting for e.g. the poor energy content of forest biomass in comparison to other energy sources, nor the climate relevant emissions from forest harvesting which last for decades after clear-cut. Therefore, the climate neutrality of forest-based bioenergy can be questioned.

    The comments and feedback we have obtained have varied greatly, depending on the perspective of the commenting persons and organisations. The discussion fora for replies have ranged from social media to newspaper articles and policy debates in scientific arena. On the one hand, we have been acknowledged for participating in the important socio-economic debate, for bringing the scientific arguments to the discussion and for clarifying the complex problem, where the terms and concepts are sometimes presented very vaguely. On the other hand, we have been accused for, e.g., being extremely narrow-minded and biased, for forgetting the economic realities and being unpatriotic, in addition to presenting dangerous things towards Finland and the finnish pulp and paper industry. Our statements are blamed to be post-truth politics and representing green left values without scientific facts.

    We aim at clarifying the background of this public dialogue and argue that a scientists’ responsibility is to participate also in public debates that concern the research field (s)he is working with. Scientists are often in a position where they are able to provide strong scientific argumentation on the climate change questions, and thus effectively contribute to the policy-relevant dialogue.



    9 декабря 2020 г., 17:30

    36-е заседание семинара:

    В. Бровкин, Т. Кляйнен, А. Даллмейер, Т. Риддик, В. Гайлер, У. Миколаевич, Т. Ильина, М. Клауссен

    Институт метеорологии Общества Макса Планка, Гамбург, ФРГ

    МОДЕЛИРОВАНИЕ КЛИМАТА И УГЛЕРОДНОГО ЦИКЛА ЗА ПОСЛЕДНИЕ 20000 ЛЕТ

    В четвертичный период (последние 2,5 миллиона лет) Земля пережила около 50 ледниковых периодов. Амплитуда изменений климата и окружающей среды была огромной. На пике ледниковых стадий глобальная температура упала на 3-5 градусов по Цельсию, уровень моря снизился на 130 метров, а концентрация СО2 в атмосфере была ниже примерно на 100 частей на миллион. Самые холодные ледниковые фазы внезапно заканчивались, и система Земли возвращалась к межледниковым условиям. Есть много фундаментальных свойств динамики климатической системы во время ледниковых периодов, которые важны для будущего климата.

    Проект PalMod (Paleo Modeling), финансируемый Министерством образования и исследований Германии (BMBF), направлен на устранение давних научных пробелов в нашем понимании динамики и изменчивости климатической системы и углеродного цикла в течение последних ледниковых циклов. Почему последние ледниковые циклы имеют одинаковую периодичность, почему ледяные щиты медленно растут, а быстро исчезают? Почему концентрации CO2 и CH4 в атмосфере меняются синхронно с изменением климата? Что движет климатической изменчивостью в масштабе тысячелетия в холодных фазах? Целью проекта является моделирование климата и биогеохимии Земли в течение последнего ледникового цикла с всеобъемлющей моделью системы Земли (MPI-ESM, AWI-ESM и CESM).

    В Институте метеорологии Общества Макса Планка мы используем нашу флагманскую модель системы Земли MPI-ESM1.2. Модель атмосферы ECHAM6.3 напрямую связана с моделью суши JSBACH3.2 посредством поверхностного обмена водой, энергией, импульсом и парниковыми газами. JSBACH включает модель динамической растительности, а распределение и плотность лесов и трав изменяются в ответ на изменения климата и CO2. Модель водно-болотных угодий имитирует выбросы CH4 в северных и тропических районах. Атмосфера соединена через OASIS3 с динамической моделью океана и морского льда MPIOM1.6, которая включает модель биогеохимии океана HAMOCC6. Для моделирования ледяных щитов в Северном полушарии мы используем модель PISM, а модель твердой Земли VILMA имитирует ледниково-изостатическое регулирование. Интерактивная модель гидрологического стока имитирует изменения речного стока в ответ на изменения орографии, в том числе водотоки на открытых арктических и тропических шельфах. На суперкомпьютере Mistral Немецкого климатического вычислительного центра (DKRZ) модель в разрешении T31 моделирует несколько сотен лет в день.

    В текущей, 2-й фазе PalMod, мы в первую очередь сосредотачиваемся на моделировании последней дегляциации. Интерактивная динамика поверхности суши, океана и атмосферной циркуляции определяется реконструированными ледяными щитами и парниковыми газами за последние 23,000 лет. Сброс пресной воды в результате таяния и разрушения ледяных щитов приводит к остановке AMOC и значительному похолоданию северного полушария на несколько тысяч лет. В свою очередь, восстановление AMOC приводит к резкому потеплению и широкому распространению растительности на территориях, освобожденных от ледяных щитов. Модель имитирует смещение северных бореальных лесов и более влажную и зеленую Северную Африку в раннем голоцене (примерно 8000–6000 лет назад) в соответствии с имеющимися данными. Мы также выполнили расчеты по сценариям CMIP6, продленными на несколько тысяч лет в будущем, с фокусом на интерактивный цикл CH4. Следующий этап проекта будет включать в себя интерактивные ледяные щиты во время дегляциации, а также моделирование образования ледников около 110-120 тысяч лет назад.

    Сайт PalMod: www.palmod.de



    11 ноября 2020 г., 17:30

    35-е заседание семинара:

    Р.Ю. Фадеев (1,2,3), М.А. Толстых (1,2), В.В. Шашкин (1,2), С.В. Травова (2), В.Г. Мизяк (2), В.С. Рогутов (2), Г.С. Гойман (1,3,2), К.А. Алипова (2), К.В. Ушаков (4,1), Р.А. Ибраев (1,4)

    (1) Институт вычислительной математики им. Г. И. Марчука РАН
    (2) Гидрометцентр России
    (3) Московский физико-технический институт (НИУ)
    (4) Институт океанологии им. П. П. Ширшова РАН

    ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ДОЛГОСРОЧНОГО ПРОГНОЗА АНОМАЛИЙ ПОГОДЫ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ ПЛАВ


    В качестве одного из компонентов системы долгосрочного прогноза осредненных аномалий макромасштабных характеристик атмосферы (температура, приземное давление и др.) на срок от двух недель до четырех месяцев в Гидрометцентре России сейчас применяется глобальная модель циркуляции атмосферы ПЛАВ. Ожидается, что в начале 2021 года коллективом разработчиков к оперативным испытаниям будет представлена усовершенствованная версия модели ПЛАВ 072L96. Среди многих изменений следует отметить включение явного воспроизведения динамики стратосферы и некоторых процессов в почве, улучшения в описании характеристик подстилающей поверхности и ряда процессов подсеточного масштаба.

    Характеристики морского льда, верхнего перемешенного слоя океана, подстилающей поверхности и термовлажностные свойства почвы являются важными источниками долгосрочной предсказуемости аномалий погоды. Поэтому параллельно с совершенствованием модели ПЛАВ авторами доклада ведется разработка совместных моделей атмосферы, океана и морского льда ПЛАВ-ИВМИО-CICE и ПЛАВ-NEMO-SI3. Предварительные результаты ретроспективных прогнозов, выполненных на основе совместной модели ПЛАВ-ИВМИО-CICE, демонстрируют повышение успешности прогноза зимних индексов Северо-Атлантического колебания (САК) и Арктической осцилляции (АО) в сравнении с прогнозом ПЛАВ. Применение совместных моделей для целей долгосрочного прогнозирования является, фактически, общепринятым подходом в группе центров ВМО, выпускающих глобальные долгосрочные прогнозы (Гидрометцентр России входит в эту группу).

    Цель доклада – рассказать о проблематике и методологии долгосрочного прогнозирования, о направлениях развития модели ПЛАВ и перспективных разработках авторов доклада в контексте задачи предсказания аномалий погоды с заблаговременностью от двух недель до четырех месяцев. Значимое внимание в докладе будет уделено методологии проверки разрабатываемых численных моделей, особенностям их реализации и применении на компьютерах с массивно-параллельной архитектурой.


    21 октября 2020 г., 17:30

    34-е заседание семинара:

    Ю. Троицкая (1), А. Кандауров (1), Д. Сергеев (1), О. Ермакова (1), М. Вдовин (1), Д. Козлов (1), О. Дружинин (1), С. Зилитинкевич (2)

    (1) Институт прикладной физики, Нижний Новгород, Россия,
    (2) Финский метеорологический институт, Хельсинки, Финляндия

    МИКРОФИЗИКА ПОГРАНИЧНЫХ СЛОЕВ АТМОСФЕРЫ И ОКЕАНА ПРИ СИЛЬНОМ ВЕТРЕ И ЕЕ РОЛЬ В ДИНАМИКЕ И ТЕРМОДИНАМИКЕ МОРСКИХ ШТОРМОВ


    Появление интенсивных быстро развивающихся ураганов в последнее время ясно показало необходимость улучшения прогнозов их интенсивности, которая наиболее чувствительна к применяемым моделям взаимодействия атмосферы и океана. Особенно сложными являются природа и влияние самых мелкомасштабных явлений, таких, как морские брызги и пена, которые, как предполагается, сильно влияют на потоки количества движения и тепла из океана в атмосферу при сильном ветре. В это сообщении я расскажу о том, какой прогресс был достигнут в последнее время нами в понимании и описании этих «микромасштабных» процессов, их физических свойствах, потоках воздух-море, связанных с брызгами и пеной, и их влиянии на развитие морских штормов.

    Отправной точкой для этих исследований были два лабораторных эксперимента. Первый направлен на исследование механизмов образования брызг при сильном ветре. На основе высокоскоростного видео, мы показали, что доминирующим механизмом образования брызг является дробление по типу "парашют", известное ранее в другом контексте. Исходя из первых принципов статистической физики, мы разработали статистическое описание этих явлений. Во втором эксперименте исследовалось влияние пены на коротковолновую часть поверхностных волн и обмен тепловым импульсом в пограничном слое атмосферы при сильном ветре. На основе этих результатов мы предлагаем простую модель аэродинамической и температурной шероховатости и вихревой вязкости в турбулентном пограничном слое над частично покрытой пеной водной поверхностью.

    Оказалось, что синергетический эффект пены на поверхности воды и брызг в пограничном слое атмосферы над морем позволяет объяснить наблюдаемые особенности потоков воздух-море в штормовых условиях. Расчеты в рамках негидростатической осесимметричной модели показывают, что учет «микрофизики» взаимодействия воздух-море значительно ускоряет развитие океанического шторма.



    23 сентября 2020 г., 17:30

    33-е заседание семинара:

    М.И. Варенцов

    МГУ имени М.В. Ломоносова, Научно-исследовательский вычислительный центр
    МГУ имени М.В. Ломоносова, Географический факультет
    Гидрометцентр России
    Институт физики атмосферы имени А.М. Обухова РАН
    Московский центр фундаментальной и прикладной математики
    Университет РУДН, центр смарт-технологий устойчивого развития городских экосистем в условиях глобальных изменений

    ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ В ОБЛАСТИ ГОРОДСКОЙ МЕТЕОРОЛОГИИ И КЛИМАТОЛОГИИ НА ПРИМЕРЕ МОСКОВСКОГО МЕГАПОЛИСА И ГОРОДОВ АРКТИЧЕСКОЙ ЗОНЫ РФ

    Современные изменения климата, рост и развитие городов, а также возросшие запросы общества на комфортность и безопасность городской среды определяют все больший научный и общественный интерес к фундаментальным и прикладным исследованиям в области городской метеорологии и климатологии. Это научное направление развивается на стыке различных областей наук о Земле, включая непосредственно метеорологию, физико-математическое моделирование, физику атмосферы, дистанционное зондирование, геоинформатику и т.д. Например, одной из важных и актуальных задач является разработка и внедрение параметризаций, необходимых для описания городской поверхности в численных моделях погоды и климата. Однако ее решение невозможно без определения необходимых для моделирования параметров городской среды и создания соответствующих пространственных баз данных. Практически во всех исследованиях в области городской метеорологии и климатологии особо остро встает вопрос о дефиците данных фактических наблюдений в городской среде, которые необходимы для исследования городского климата и факторов его формирования, для верификации моделей, а также для задач оперативного мониторинга. Многие крупные города России и мира вообще не освещены репрезентативными метео-данными. Это вынуждает обращаться к альтернативным источникам информации – данным дистанционного зондирования и краудсорсинга, или же организовывать экспериментальные измерения.

    В докладе будет представлен опыт решения вышеперечисленных научных проблем на примере работ автора, выполненных в соавторстве и тесном сотрудничестве с коллегами с Географического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова, НИВЦ МГУ, Гидрометцентра России, Института физики атмосферы имени А.М. Обухова РАН и других организаций. На примере Московского мегаполиса будет рассмотрен опыт моделирования погоды и климата урбанизированных территорий в рамках мезомасштабной модели атмосферы COSMO и определения необходимых для модели входных параметров городской среды, а также результаты эмпирических исследований по данным различных систем мониторинга, включая краудсоринговые данные крупнейшей сети персональных метеостанций Netatmo. Отдельное направление исследований связно с арктическими городам, которые представляют собой уникальные экспериментальные площадки по изучению влияния антропогенной нагрузки на микроклимат, экосистемы и процессы в пограничном слое атмосферы. Однако, до недавнего времени эти территории оставались terra incognita городской климатологии. Чтобы восполнить пробел в знаниях, потребовалось организовывать серию экспериментальных измерительных кампаний с использованием различных средств наблюдений, начиная с автоматических метеостанций и темодатчиков и закачивая беспилотными летательными аппаратами.



    13 мая 2020 г., 17:30

    32-е заседание семинара:

    И.А. Репина

    Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН
    Научно-исследовательский вычислительный центр МГУ

    ПАРАМЕТРИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ АТМОСФЕРЫ И ОКЕАНА

    Очевидно, что без учета характеристик взаимодействия атмосферы и океана невозможно успешное развитие как моделирования атмосферной циркуляции, так и создаваемых на его основе методов долгосрочного и сверхсрочного прогноза погоды и климата. В общей проблеме энергообмена между океаном и атмосферой мелкомасштабное взаимодействие занимает особое место, являясь определяющим в обмене теплом, количеством движения и влагой непосредственно через границу раздела взаимодействующих сред. Поэтому за последние десятилетия изучение взаимодействия атмосферы и океана превратилось из небольшого раздела морской климатологии в ключевую область в моделировании системы океан-атмосфера. Для оценки турбулентных потоков в этой системе используется теория подобия Монина-Обухова, прямые и косвенные методы измерений. Информация, накопленная в результате таких экспериментов, служит основой для построения схем расчета характеристик локального тепло- и массообмена на основе стандартных гидрометеорологических измерений, а также является основой для предоставления граничных условий, необходимых для объединения моделей атмосферной и океанической циркуляции. В докладе будет представлен обзор методов измерений и косвенных оценок турбулентных потоков, а также подходов к разработке параметризаций для расчета потоков тепла. влаги и импульса в системе океан-атмосфра, представлены схемы отдельных параметризаций. Будет дан обзор результатов комплексных экспериментов, проводимых с целью разработки и верификации методов расчета параметров взаимодействия атмосферы и океана. Особое внимание будет уделено штормовым и штилевым условиям, а также взаимодействию атмосферы и моря в прибрежных зонах.



    22 апреля 2020 г., 17:30

    31-е заседание семинара:

    Г.А. Платов, В.Н. Крупчатников, Е.Н. Голубева, И.В. Боровко

    Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН

    ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КОМПОНЕНТ КЛИМАТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ АРКТИКИ И ИССЛЕДОВАНИЕ ОСОБЕННОСТЕЙ ИХ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ

    Одной из проблем, стоящих перед современной наукой, является оценка будущих изменений климата и их последствий для окружающей среды. Экосистемы Сибири и Арктического побережья восточной России наиболее чувствительны к изменению климата и к антропогенным воздействиям. Наиболее заметными последствиями климатических изменений в Арктике является таяние морского льда, деградация многолетнемерзлых толщ, приводящая к разрушению инфраструктуры полярных регионов, миграция на север границы лесной растительности. Оттаивание как материковой, так и шельфовой мерзлоты сопровождается выбросами в атмосферу парниковых газов и окислением вод Северного Ледовитого океана. Для анализа последствий климатоэкологических изменений в этом регионе необходимо изучение физических механизмов, определяющих состояние многокомпонентной климатической системы. Для получения оценок возможных изменений природной среды в мире широко используются физико-математические модели, прогнозирующие будущее состояние компонентов климатоэкологической системы на основе сценарных расчетов.
    В ИВМиМГ СО РАН разработан программный комплекс [1], включающий ряд моделей компонент климатической системы, связанных посредством специального блока взаимодействия. Атмосферный блок представляют численные модели атмосферы PlaSim [2] и, в перспективе, INMCM [3], включающие также блоки суши и растительности. Океан представлен системой вложенных моделей океана различного разрешения и уровня параметризации физических процессов, включая модель SibCIOM в приложении к Мировому океану [4] и к Северному Ледовитому океану и Северной Атлантике [5], а также модель SibPOM в применении к ряду окраинных морей России [6] с учетом морского льда (CICE-3, LANL) и речного стока.
    В докладе обсуждаются результаты численного моделирования. Анализ динамики ледового поля Арктики показал, что одним из наиболее эффективных факторов, способствующих редукции морского льда, являются процессы с временным масштабом атмосферных блоков [7]. При рассмотрении термодинамических процессов мы пришли к выводу, что наиболее значительные изменения в связи с климатическим трендом в поле льда происходят вследствие изменений, вызванных потоками длинноволнового излучения. При увеличении приземной температуры растет влажность воздуха вблизи поверхности океана, а в результате более значительная часть излученной поверхностью длинноволновой радиации отражается влажным воздухом обратно, создавая подобие парникового эффекта. Кроме того, установлена взаимосвязь основных структур атмосферной циркуляции с формированием и редукцией льда, включая возможные обратные связи, на основе ЕОФ анализа выявлены тенденции изменчивости атмосферного форсинга и степень его влияние на систему океан-лед [6,7,8].
    Обсуждаются также некоторые аспекты роста устойчивых режимов циркуляции в средних широтах, рассмотрены такие режимы, как стационарные волновые структуры и блокинги и как они могут меняться в условиях изменения климата [9]. Арктическое потепление рассматривается как один из нескольких факторов, влияющих на динамику атмосферы. В средних широтах долговременные экстремальные явления, блоки, обычно связаны с сохранением определенных режимов циркуляции и экстремальные явления также часто связаны с такими режимами. Блоки часто проявляют большую антициклоническую аномалию и обращают зональное течение так, что в некоторой части заблокированной области появляются восточные ветры, а обычный западный поток прерывается на длительный период (неделя или дольше), эти события часто связаны с экстремальной погодой.

    [1] Platov G., V Krupchatnikov, Y Martynova, I Borovko and E Golubeva (2017) A new earth’s climate system model of intermediate complexity, PlaSim-ICMMG-1.0: description and performance // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 96 012005
    [2] Borovko I.V., Krupchatnikov V.N., Responses of the Hadley cell and extratropical troposphere stratification to climate changes simulated with a relatively simple general circulation model // Numerical Analysis and Applications. 2015. Т. 8. № 1. С. 23-34.
    [3] Дымников В.П., Лыкосов В.Н., Володин Е.М., Математическое моделирование динамики земной системы // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2015. Т. 51. № 3. С. 260.
    [4] Голубева Е.Н., Иванов Ю.А., Кузин В.И., Платов Г.А., Численное моделирование циркуляции Мирового океана с учетом верхнего квазиоднородного слоя // Океанология. 1992. Т. 32. № 3. С. 295.
    [5] Голубева Е.Н., Платов Г.А., Якшина Д.Ф., Численное моделирование современного состояния вод и морского льда Северного Ледовитого океана // Лед и снег. 2015. № 2 (130). С. 81-92.
    [6] Платов Г. А., Голубева Е. Н. Взаимодействие плотных шельфовых вод Баренцева и Карского морей с вихревыми структурами // Морской гидрофизический журнал. 2019. Т. 35, № 6. С. 549–571. doi:10.22449/0233-7584-2019-6-549-571
    [7] Platov, G.A., Golubeva, E.N., Kraineva, M.V., Malakhova V.V. Modeling of climate tendencies in Arctic seas based on atmospheric forcing EOF decomposition. Ocean Dynamics 69, 747–767 (2019). doi: 10.1007/s10236-019-01259-1
    [8] Platov G, V Krupchatnikov, and I Borovko (2019) A study of feedbacks and the formation of climate trends in the Arctic climate system // IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, Vol.386 012004, doi: 10.1088/1755-1315/386/1/012004
    [9] Borovko I.V., Krupchatnikov V.N. (2019) On the polar vortex streamer dynamics // Bull. Nov. Comp. Center, Num. Model. in Atmosph., etc., Vol. 17, P. 1–8



    11 марта 2020 г., 17:30

    30-е заседание семинара:

    Д.Б. Киктёв

    Гидрометцентр России

    ПОГОДА В УСЛОВИЯХ МЕНЯЮЩЕГОСЯ КЛИМАТА И ЕЕ ПРОГНОЗ

    Многочисленные исследования свидетельствуют о связи изменений климата с частотой, интенсивностью и продолжительностью экстремальных гидрометеорологических явлений. Многие экстремальные явления также являются опасными гидрометеорологическими явлениями и представляют собой серьезную угрозу для населения и экономики. Закономерно, что разработка систем раннего предупреждения о таких явлениях – приоритетное направление современной прогностической гидрометеорологии.

    По сравнению с прогнозами на краткие сроки проблема долгосрочного прогноза экстремальных/опасных явлений до настоящего времени привлекала внимание метеорологического сообщества в значительно меньшей степени. При этом многие управленческие решения в сферах водного хозяйства, энергетики, сельского хозяйства и других отраслях экономики требуют прогностической гидрометеорологической информации на месяцы и сезоны. Степень детализации долгосрочных прогнозов, обычно представляемых в терминах вероятностей трех категорий средних за период прогноза аномалий (выше/ниже/около нормы), не устраивает многих потребителей. Но даже и в такой форме успешность долгосрочных прогнозов, выпускаемых ведущими прогностическими центрами, является сегодня очень скромной. Можно ли говорить о ранних предупреждениях об экстремальных явлениях на долгие сроки при нынешнем отрезвляющем уровне успешности сезонных прогнозов?

    В сообщении затрагиваются вопросы вероятностной интерпретации ансамблевых численных метеорологических прогнозов, приводится информация о различных показателях (индексах) экстремальности, обсуждаются возможности долгосрочного прогнозирования экстремальных явлений.



    26 февраля 2020 г., 17:30

    29-е заседание семинара:

    Р.А. Ибраев (1,2), К.В. Ушаков (2), М.Н. Кауркин (2)

    (1) Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН
    (2) Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН


    О РАБОТАХ ПО СОЗДАНИЮ КОМПЬЮТЕРНОЙ СИСТЕМЫ ОПЕРАТИВНОЙ ОКЕАНОЛОГИИ ГЛОБАЛЬНОГО ОКЕАНА

    В докладе представлены результаты исследований по созданию компьютерной Системы Оперативной Океанологии (СОО) глобального океана. СОО состоит из совместной модели динамики океана INMIO и модели морского льда CICE, параллельного алгоритма ансамблевой оптимальной интерполяции (DAS-EnOI). Вся система работает под управлением компактной вычислительной платформы для моделирования CMF. Рассматриваются особенности и основные характеристики составляющих системы INMIO - CICE, DAS-EnOI, CMF. Приводится пример работы модели Мирового океана 1/10 х 1/10 х 49 INMIO, ее верификации.

    С применением DAS-EnOI рассматриваются результаты исследования по прогнозу состояния океана с усвоением профилей температуры и солености (ARGO) и аномалия уровня океана (AVISO) в модели Северной Атлантики, которая является частью модели Мирового океана 1/10 х 1/10 х 49.

    Представляются предварительные результаты макета глобальной СОО с пространственным разрешением 0,25 градуса, созданного на базе Морского гидрофизического института РАН (г. Севастополь). В макете СОО усваивается мультивариантный вектор данных, состоящий из профилей ARGO для температуры и солёности, спутниковых наблюдений уровня океана и сплоченности морского льда. В рамках этой системы разработана принципиально новая технология совместного усвоения данных (strong coupled data assimilation) в двух моделях – ИВМИО (океан) и CICE (морской лед), работающих параллельно под управлением CMF3.0.

    Более подробно о работе на www.model.ocean.ru.

    Работа финансировалась РНФ, грант №17-77-30001.



    20 ноября 2019 г., 17:30

    28-е заседание семинара:

    Н.А. Дианский(1,2,3), В.В. Фомин(2), Е.А. Коршенко(2), И.И. Панасенкова(2)

    (1) Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова
    (2) Государственный океанографический институт им. Н.Н. Зубова
    (3) Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука


    CИСТЕМА ОПЕРАТИВНОГО ДИАГНОЗА И ПРОГНОЗА ГИДРОТЕРМОДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК МОРЕЙ РОССИИ

    Представлена система оперативного диагноза и прогноза (СОДИП) гидрометеорологических и ледовых характеристик, разработанная для морей РФ. Основными компонентами системы являются модель морской циркуляции INMOM (Institute of Numerical Mathematics Ocean Model) и региональная негидростатическая атмосферная модель WRF (Weather Research and Forecasting Model). Кроме того, к ней могут быть подключены модели ветрового волнения РАВМ (Российская атмосферно-волновая модель), SWAN (Simulating WAves Nearshore) или WAVEWATCH III. В INMOM инкорпорирована своя модель динамики-термодинамики морского льда. Однако при необходимости к INMOM может подключаться под управлением реализованного на основе GridComp каплера продвинутая модель морского льда CICE с более полным описанием физических процессов формирования ледяного поля. Расчетный комплекс СОДИП реализован в ФГБУ Государственный океанографический институт им. Н.Н. Зубова (ГОИН) для решения практических задач. В настоящее время СОДИП работает в опытном режиме для Азовского, Балтийского и западных морей Российской Арктики (Баренцево, Белое, Печорское и Карское). Показаны результаты оценки точности краткосрочных прогнозов для этих морей.

    Кроме того, СОДИП позволяет проводить ретроспективные расчеты циркуляции морей РФ для исследовательских целей. Приводятся следующие результаты.

    Проведено моделирование экстремальных нагонов в Таганрогском заливе 24.03.2013 и 24.09.2014 с целью изучения особенностей их формирования и выявления требований к точности воспроизведения атмосферной и морской циркуляции в акватории Азовского моря. Показано, что качество расчета экстремальных нагонов в Азовском море в большей мере зависит от качества атмосферного воздействия, чем от пространственного разрешения модели морской циркуляции.

    Изучены особенности циркуляции западных морей Российской Арктики. Исследован отклик верхнего слоя Баренцева моря на прохождение интенсивного полярного циклона в начале января 1975 г. Этот отклик проявляется в сильном изменении приповерхностных скоростей течений под влиянием ветра. Особый интерес вызывает то, что полярный циклон может привести к повышению температуры поверхности моря более чем на 1°С за счет вертикального перемешивания и подъема вод в западной и центральной частях Баренцева моря, а также экмановского дрейфа и даунвеллинга у побережья Новой земли.

    Исследованы особенности циркуляции Охотского моря при прохождении трех типов глубоких циклонов над его акваторией в холодный период года. Анализ отклика морской циркуляции у северо-восточного побережья о. Сахалин позволил заключить, что для всех типов циклонов на шельфе меридиональная компонента скорости течений увеличивалась в несколько раз от поверхности до дна.



    16 откября 2019 г., 17:30

    27-е заседание семинара:

    Г.С. Ривин

    Гидрометцентр России

    НОВАЯ ОПЕРАТИВНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ДЕТАЛИЗИРОВАННОГО (С РАСЧЕТОМ НА СЕТКЕ С ШАГОМ МЕНЕЕ 1 КМ) ЧИСЛЕННОГО ПРОГНОЗА МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ПО ТЕРРИТОРИИ МОСКВЫ

    Доклад основан на результатах начатой в октябре 2018 г. работы, выполняемой большим коллективом сотрудников для повышения уровня гидрометеорологической безопасности г. Москва.

    В докладе будет дана информация

    1. о современных тенденциях развития мезомасштабного численного прогноза погоды (ЧПП) с помощью суперкомпьютерных технологий и перспективе дальнейшего совершенствования ЧПП;
    2. о развитии модели атмосферы с шагом сетки менее 1 км, учитывающей особенности физических процессов в черте города и детальное описание подстилающей поверхности и городской застройки, что позволит в кратчайшие сроки подготовить современную оперативную технологию детализированного прогноза погоды по территории города Москвы;
    3. о результатах численных прогнозов погоды на суперкомпьютере Cray-XC40 Главного вычислительного центра Росгидромета с шагами сетки 1 км и 500 м, полученных для обоснованности выбранного направления исследований для повышения качества прогноза погоды, включая прогноз опасных явлений, в Московском мегаполисе;
    4. о планах дальнейшего развития проделанной работы.


    25 сентября 2019 г., 17:30

    Внимание! Заседание семинара 25 сентября переносится в НИВЦ МГУ (схема проезда: https://rcc.msu.ru/ru/contact) и пройдет на 3-м этаже, в Большом конференц-зале

    26-е заседание семинара:

    Толстых М.А., Фадеев Р.Ю., Шашкин В.В., Гойман Г.С., Махнорылова С.В.

    1. Гидрометцентр России
    2. Институт вычислительной математики РАН им. Г.И.Марчука

    РАЗВИТИЕ МНОГОМАСШТАБНОЙ ГЛОБАЛЬНОЙ МОДЕЛИ АТМОСФЕРЫ ПЛАВ

    Развитие модели атмосферы ПЛАВ потребовало усовершенствований блока решений уравнений динамики, замены или уточнения алгоритмов параметризаций, а также комплексной настройки модели. Сначала эти модификации были проверены с помощью экспериментов по воспроизведению современного климата, а затем включены в конфигурацию модели, предназначенную для среднесрочных прогнозов погоды.

    В докладе приводятся некоторые результаты воспроизведения современного климата моделью ПЛАВ. Повышение точности климатических характеристик модели привело к уменьшению ошибок среднесрочного прогноза.

    Анализируются прогнозы сильных осадков, выпадающих одновременно по территории с характерным масштабом порядка 100 км по данным оперативной версии модели. Эти прогнозы оцениваются за большую часть летнего периода 2019г на некоторых территориях России, находящихся в зоне потенциальных паводковых наводнений.

    Выполнено сравнение качества численных прогнозов, стартующих с начальных данных Гидрометцентра России и Европейского центра среднесрочных прогнозов. Эффект от замены начальных данных оказался соизмерим с эффектом от многолетних работ по усовершенствованию модели.


    24 апреля 2019 г., 17:30

    25-е заседание семинара:

    Г.С. Ривин (1,2)

    1. Гидрометцентр России
    2. МГУ имени М.В. Ломоносова

    СУПЕРКОМПЬЮТЕРНЫЙ КРАТКОСРОЧНЫЙ ЧИСЛЕННЫЙ ПРОГНОЗ ПОГОДЫ

    Доклад является продолжением доклада "Тенденции развития современных негидростатических технологий численного прогноза погоды и моделирования климата", сделанного автором 13 апреля 2016 г. на первом заседании данного семинара (см. раздел "Архив"; на сайте http://agora.guru.ru).
    Очень похоже, что в настоящее время первое место среди задач, решаемых на 100 наиболее быстрых суперкомпьютерах мира, занимает оперативный численный прогноз погоды (ЧПП), разработка которого является одной из наиболее сложных проблем, стоящих перед наукой в силу не только сложности решения соответствующей системы нелинейных дифференциальных уравнений, но и в силу того, что ЧПП является одновременно задачей физики, вычислительной математики, химии и биологии.
    В самом деле, по данным за ноябрь 2018 г. в списке суперкомпьютеров (https://www.top500.org/list/2018/11/?page=1), входящих в число 100 самых быстрых вычислительных систем, 15 суперкомпьютеров используются только для оперативного ЧПП и его совершенствования (номера в списке 23, 28, 29, 42, 43, 45, 66, 67, 73, 75, 81, 82, 83, 89, 90). Кроме того, еще 2 суперкомпьютера (номера в списке 36 и 62) применяются для исследования климата и разработки бесшовной модели атмосферы, то есть такой модели, с помощью которой можно не только давать прогноз погоды и проводить исследования климата, но и моделировать атмосферные процессы, имеющие масштаб около сотни метров, то есть фактически моделировать атмосферные процессы практически любого масштаба по времени и пространству.
    В докладе дается информация о современных суперкомпьютерных численных прогнозах погоды и перспективах их совершенствования, в том числе на основе 10-летнего опыта большого коллектива сотрудников Гидрометцентра России и кафедры климатологии и метеорологии географического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова по применению суперкомпьютеров в Гидрометцентре России для краткосрочных ЧПП (прогнозов на срок от 12 до 72 часов).
    Приводятся цикл исследований, проведенный в рамках работы по развитию и использованию модели атмосферы и деятельного слоя суши консорциума международного метеорологического консорциума COSMO (http://www.cosmo-model.org/), и план дальнейшей работы.


    20 марта 2019 г., 17:30

    24-е заседание семинара:

    А.С.Гинзбург (1)

    1. Институт физики атмосферы им. А.М.Обухова РАН

    АНАЛИЗ И МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕКОТОРЫХ МЕЗОМАСШТАБНЫХ АНТРОПОГЕННЫХ ЭФФЕКТОВ

    В докладе представлены результаты, полученные в последнее десятилетие в Лаборатории математической экологии Института физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН в области исследования климата и экологии больших городов. Основное внимание уделено исследованиям взаимосвязи энергопотребления городского хозяйства и локальных климатических изменений.
    На примере жаркого лета 2010 года в центральной части европейской территории России и в Европе в 2015 году предложена простая оценка температурных максимумов в условиях устойчивых антициклонов. Когда устойчивая метеорологи­ческая ситуация сохраняется в течение достаточно продолжительного времени, ее можно рассматривать как равновесную. В этом случае для оценки равновесных температур можно использовать уравнения баланса энергии в атмосфере и на поверхности Земли. Простые энергобалансовые оценки показывают, что зафиксированные максимальные дневные температуры воздуха летом 2010 г. в центральной части ЕТР близки к теоретически макси­мально возможным значениям.
    Основным фактором воздействия городов на мезомасштабные атмосферные и климатические процессы являются антропогенные потоки тепла (АПТ), обусловленные всеми видами источников тепловой энергии на урбанизированных территориях – от промышленности до метаболизма жителей. Приводятся эмпирические оценки антропогенных потоков тепла в крупнейших городских агломерациях мира.
    На энергопотребление городов влияют наблюдаемые в последние десятилетия изменения погодных характеристик отопительного сезона. В рамках выполнения проекта РНФ "Анализ влияния региональных изменений климата на энергопотребление городского хозяйства мегаполисов России" получены и проанализированы данные о изменении погодных характеристик отопительного сезона в ряде мегаполисов России и затрат энергии в эти сезоны с середины XX века по настоящее время. Этот анализ показывает не только уменьшение энергозатрат в последние десятилетия, но и изменения внутрисезонного распределения потребности в теплоснабжении.
    Для описания особенностей динамики городского климата и оценки энергетических потребностей городов необходимо учитывать наличие обратных связей между температурным режимом и энергопотреблением урбанизированных территорий. Эти обратные связи могут быть как отрицательными, так и положительными, а их значимость существенно зависит от климата и рельефа региона, системы тепло- и электроснабжения города и других факторов. Эти обратные связи принципиально отличаются в холодный и теплый периоды года при отоплении и кондиционировании помещений. Очень существенной оказывается роль адвекции в усилении и ослаблении этих обратных связей. В докладе приведены оценки параметра и коэффициента усиления обратной связи при воздействии антропогенных потоков тепла и адвекции на температуру воздуха в городе.
    В рамках проекта РНФ для оперативной оценки необходимых энергозатрат городского хозяйства на отопления и/или кондиционирования помещений разработан и зарегистрирован как полезная программа для ЭВМ онлайн калькулятор количества градус-суток на недельный срок.
    Расчет влияния энергопотребления урбанизированных территорий на мезомасштабные атмосферные процессы осуществлён с модели COSMO-CLM с блоком TERRA_URB, для чего осуществлена регистрация в ассоциации COSMO в группах COSMO-CLM и SOILVEG и адаптация модели к вычислительным возможностям ИФА РАН. Расчеты показали, что из всех составляющих баланса энергии на урбанизированных территориях именно антропогенные потоки тепла определяют процессы формирования и трансформации городского острова тепла особенно в холодный период года.
    По методике аналогичной оценки АПТ с использованием эмпирических формул получено распределение углеродного следа по территории большого города на примере Москвы. Следует отметить, что аналогичные оценки для других российских городов крайне затруднительны в связи с недоступностью адекватной информации.
    В Москве имеется достоверная информация о концентрации основных загрязняющих атмосферу веществ, регулярно измеряемая на более чем 50 станциях ГПБУ "Мосэкомониторинг". Для оценки качества городского воздуха разработан и реализован численный алгоритм AtmoPoll статистического моделирования загрязнения атмосферы в Москве.


    20 февраля 2019 г., 17:30

    23-е заседание семинара:

    В.М.Степаненко (1,2)

    1. МГУ имени М.В.Ломоносова, Научно-исследовательский вычислительный центр
    2. МГУ имени М.В.Ломоносова, Географический факультет

    ПАРАМЕТРИЗАЦИЯ ГИДРОЛОГИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ НА СУШЕ
    В МОДЕЛЯХ ЗЕМНОЙ СИСТЕМЫ И ПРОГНОЗА ПОГОДЫ

    Доклад представляет собой обзор современных и перспективных подходов к математическому описанию гидрологических процессов на суше, имеющих наибольшее значение для прогноза погоды и климата. Гидрологические процессы на суше можно разделить на две группы: процессы переноса влаги в почве/грунте и растительности, процессы тепломассообмена в водоёмах и водотоках.

    Перенос влаги в почве определяется распределением почвенного потенциала. Обсуждаются способы вычисления потенциала, его связь с определяемыми экспериментально свойствами почвы. Фазовые переходы влаги обусловлены теплопроводностью почвы, которая существенно варьирует между типами почв. За последние десятилетия в физике почв накоплены большие базы данных о параметрах теплопроводности, которые представляется целесообразным использовать в моделях погоды и климата. Ключевые характеристики поверхности, определяющие испарение с подстилающей поверхности включают коэффициенты динамической и термической шероховатости, устьичное сопротивление растительности, характеристики корневой системы. Физические и биофизические концепции, лежащие в основе определения этих параметров, трудно считать удовлетворительными для решения практических задач, о чём свидетельствует необходимость калибровки констант соответствующих параметризаций. В докладе представлены предложенные в последнее время новые физические механизмы, которые необходимо учитывать в значениях параметров испарения.

    Воспроизведение альбедной обратной связи в климатической системе, качественный прогноз погоды в переходные сезоны и правильный расчёт весеннего половодья возможны только при адекватном описании процессов тепловлагопереноса в снежном покрове. В частности, существенным представляется учёт повторного замерзания влаги в снежном покрове, а также условий снегонакопления в различных типах растительности. Метелевый перенос снега обуславливает дополнительную стратификацию приземного слоя и может перераспределять снегозапасы между ландшафтами.

    За последнее десятилетие во многие модели прогноза погоды и климата включены параметризации тепловлагообмена с водоёмами суши. Упрощённые схемы движения воды в речных системах внедряются для уточнения расчёта стока крупнейших рек в океан. Новым направлением является моделирование динамики парниковых газов в водоёмах суши, однако в глобальных моделях климата соответствующие параметризации пока не включены. В докладе приводятся также эмпирические данные о роли водотоков в углеродном цикле суши, рассмотрены возможные подходы к учёту соответствующих эффектов в блоках суши моделей Земной системы.

    Обсуждаются существующие виды эмпирических данных, полезные для проверки моделей гидрологических процессов, их возможности и ограничения. Коротко рассмотрен вопрос обеспечения моделей суши глобальным распределением внешних параметров.

    Отдельно внимание уделяется сравнению уровня описания процессов тепловлагообмена в гидрологических моделях и в блоках суши климатических моделей. Обсуждается, в какой степени подходы, развитые в гидрологическом сообществе, могут быть применены в задачах прогноза погоды и климата.


    5 декабря 2018 г., 17:30

    22-е заседание семинара:

    Bernard Barnier (1,2)

    1. Institut des Géosciences de l’Environnement, Grenoble
    2. Shirshov Institute of Oceanology, Moscow

    INTERACTIONS BETWEEN SOMALI CURRENT EDDIES DURING THE SUMMER MONSOON: INSIGHTS FROM A NUMERICAL STUDY

    During the summer monsoon, the ocean circulation of the northeastern Indian Ocean is characterized by large anticyclonic circulation features that are part of the Somali Current system. In the vicinity of the equator is the Southern Gyre (SG), a large retroflection loop of the East African Coastal Current, generated after this current (pushed by the southwesterly winds) has crossed the equator. North of it is the Great Whirl (GW), a large anticyclone which exhibits intense swirling currents. Several eddy-resolving hindcast simulations of the global ocean circulation, differing by some key numerical parameters, are used to study the fast interactions between these large anticyclonic eddies. The present investigation identifies the origin and the subsequent development of the cyclones flanked upon the Great Whirl (GW) previously identified by in satellite observations and establishes that similar cyclones are also flanked upon the Southern Gyre (SG). These cyclones are identified as major actors in mixing water masses within the large eddies and offshore the coast of Somali.

    All simulations bring to light that during the period when the Southwest Monsoon is well established, the SG moves northward along the Somali coast and encounters the GW. Most frequently, the interaction between the SG and the GW is a collision without merging, collision during which the GW is pushed to the east of Socotra Island, sheds several smaller patches of anticyclonic vorticity, and often reforms into the Socotra Eddy, thus proposing a formation mechanism for the Socotra Eddy. During this process, the GW gives up its place to the SG which in turn becomes a new Great Whirl. This process is robust throughout most simulations, but other type of interactions occurs in the simulations. The dependence of the eddy interaction scenarii to numerical parameters is discussed.


    28 ноября 2018 г., 17:30

    21-е заседание семинара:

    Афанасьев А.А., Мельник О.Э.

    (Научно-исследовательский институт механики МГУ имени М.В.Ломоносова)

    МОДЕЛИРОВАНИЕ МНОГОФАЗНЫХ ФИЛЬТРАЦИОННЫХ ТЕЧЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СИМУЛЯТОРА MUFITS

    В докладе будет рассмотрено моделирование различных фильтрационных течений с использование разработанного в НИИ механики МГУ комплекса программ MUFITS.
    Многофазные фильтрационные течения возникают во многих технических и природных объектах. Они характеризуются большими пространственными и временными масштабами, неоднородностью физических свойств пород, широкими диапазонами температур и давлений, включая сверхкритические, фазовыми переходами и химическими реакциями.
    Будут продемонстрированы возможности симулятора MUFITS на примерах захоронения углекислого газа в водонасыщенных пластах, охлаждения кимберлитовой трубки, нефтедобычи и формирования медных месторождений.


    24 октября 2018 г., 17:30

    20-е заседание семинара:

    Зеленько А.А., Реснянский Ю.Д., Струков Б.С.

    (Гидрометцентр России)

    ОПЕРАТИВНАЯ ОКЕАНОЛОГИЯ: МОДЕЛИРОВАНИЕ, МОНИТОРИНГ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ГИДРОФИЗИЧЕСКИХ ПОЛЕЙ МИРОВОГО ОКЕАНА

    Предметом оперативной океанологии является получение диагностических и прогностических оценок состояния океана в режиме, близком к реальному времени. Необходимые условия для начала работ в этом направлении сложились к началу века, а 2000-е годы стали периодом бурного развития оперативной океанологии. В нескольких странах образованы специализированные национальные центры, выполняются крупные международные проекты, проводятся масштабные научные конференции. Отмечается резкий рост публикаций, относящихся к оперативной океанологии.
    В становлении оперативной океанологии решающую роль сыграло беспрецедентное развитие наблюдений в океане. По аналогии с метеорологическими приложениями основным инструментом оперативного анализа и прогноза океанологических полей служат численные модели, основанные на решении задачи с начальными условиями для уравнений термогидродинамики океана. Круг решаемых к настоящему времени задач оперативной оценки текущего и ожидаемого состояния морской среды и, соответственно, состав конечной информации определяется уровнем взаимного развития составляющих главной триады оперативной океанологии "наблюдения — модели — продукция". Эта триада определяет содержание и структуру доклада, в котором представлены основные результаты работ, проводимых в Гидрометцентре России по оперативной океанологии.
    Рассматривается модель общей циркуляции океана, разработанная в Гидрометцентре, которая применяется в исследованиях крупномасштабной изменчивости гидрофизических полей и как составная часть системы усвоения океанографических данных. С помощью этой модели выполнен анализ механизмов развития конвективного перемешивания в открытом океане на разных временных масштабах, а также исследование процессов адвекции и переноса водных масс в лагражевом представлении.
    Представлена оперативная система усвоения океанографических данных и результаты ретроспективного расчета (реанализа) гидрофизических полей Мирового океана. Для усвоения данных применяется подход с циклической схемой "анализ-прогноз-анализ" и трёхмерной вариационной схемой анализа. Оценки текущего состояния основных гидрофизических полей в рассмотренной системе усвоения океанографических данных оказываются информативнее, чем оценки по климатическим обобщениям, которые прежде были основным источником сведений о состоянии подповерхностных слоев океана.
    В последней части доклада рассматривается комплексная система прогнозирования параметров ветрового волнения в Мировом океане и морях России. В качестве расчетного ядра модели используется спектральная модель WaveWatch III, входными данными для которой служат результаты численного метеорологического прогноза. Полученные характеристики точности прогнозов волнения в океане превосходят показатели других национальных прогностических систем для океана и его частей и в целом не уступают таковым для зарубежных систем. Продукция прогностической системы распространяется в графическом виде через Интернет (http://hmc.meteorf.ru/sea/index.html) и в цифровой форме через систему распределенных баз данных ЕСИМО.


    19 сентября 2018 г., 17:30,

    19-е заседание семинара:

    Кулямин Д.В.(1,2), Останин П.А.(3), Дымников В.П.(1,2)

    1. Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН
    2. Институт прикладной геофизики имени академика Е.К. Федорова
    3. Московский физико-технический институт

    МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЕРХНЕЙ АТМОСФЕРЫ И ИОНОСФЕРЫ В РАМКАХ МОДЕЛИ ЗЕМНОЙ СИСТЕМЫ ИВМ РАН

    В докладе рассматривается проблема моделирования средней и верхней атмосферы, а также ионосферы, на основе разработки моделей общей циркуляции атмосферы в рамках стратегии создании единой глобальной модели Земной системы Института вычислительной математики им. Г.И. Марчука (ИВМ) РАН. Представлены последние результаты по созданию и совершенствованию моделей ИВМ, а также исследований на их основе связей нижних и верхних слоев атмосферы, роли различных процессов в формировании Земной ионосферы, а также циркуляции средней и верхней атмосферы. Подробно рассматривается глобальная модель общей циркуляции атмосферы от поверхности Земли до высот нижних слоев термосферы (0-130 км, пространственное разрешение 2°x2.5° и 86 вертикальных уровней), которая включает в себя новые параметризации основного физического процесса в нижней области термосферы мезосферы (новый блок расчета радиационного процесса, ионно-нейтральное взаимодействие, новые варианты параметризации гравитационного волнового сопротивления и т.д.). Модель включает в качестве отдельного вычислительного блока плазмохимическую модель формирования нижних слоев ионосферы (D и E слоя).
    Показано, что модель способна адекватно воспроизводить основные особенности климатологии и общей циркуляции в стратосфере и мезосфере. Идентифицирована ключевая роль неорографического гравитационного волнового сопротивления и процесса ионно-нейтрального взаимодействия при формировании циркуляции как в мезосфере, так и в нижней термосфере. Обсуждается проблема связи между нижним и верхним слоями атмосферы, в частности, возможного влияния высыпаний энергетических частиц в полярных областях на тропосферную циркуляцию и климат.
    Отдельно представлены модели общей циркуляции верхней термосферы (высоты 100-500 км, разрешение 2°x2.5°, 80 вертикальных уровней в изобарической системе координат) и новая глобальная модель динамики F слоя ионосферы (для тех же высот), являющиеся двумя основными блоками совместной модели. Рассматривается проблема исследования и моделирования Земной ионосферы в рамках отдельной задачи, связанной с особой ролью этой среды для спутниковой навигации и радиокоммуникаций. Исследованы особенности постановки задачи и предложены методы решения системы уравнений, в основу которых положен метод расщепления по физическим процессам. Приведены результаты численных экспериментов по формированию среднего состояния циркуляции верхней атмосферы и ионосферы при разных условиях, а также по исследованию чувствительности основных полей к возмущениям солнечной активности, потока ионов на верхней границе и других параметров. Представленные модели реализованы в параллельном режиме и используются на суперкомпьютерных системах. Обсуждаются дальнейшие задачи и планы по усовершенствованию рассмотренных моделей.


    15 мая 2018 г., 17:30,

    18-е заседание семинара:

    В.М. Катцов, И.М. Школьник

    (Главная геофизическая обсерватория им.А.И.Воейкова, Росгидромет)

    СУПЕРКОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КЛИМАТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ И НАРОДНОЕ ХОЗЯЙСТВО

    В первой части сообщения приводится краткий обзор выполняемых в ГГО им.А.И.Воейкова задач, связанных с 3-мерным численным моделированием климатической системы в различных аспектах и ориентированных на практическое применение в народном хозяйстве. К таким задачам относятся глобальные сезонные прогнозы климата; моделирование загрязнения атмосферы; моделирование осадкообразующего конвективного грозового облака (в контексте совершенствования технологий и оценки эффективности активных воздействий на атмосферу); моделирование климата с высоким пространственным разрешением в различных регионах (Северная Евразия, Арктика, Центральная Азия). Эти задачи в той или иной степени включены в научно-исследовательскую тематику Росгидромета, либо выполнялись в рамках проектов РФФИ и международных проектов.
    Вторая (основная) часть сообщения посвящена обсуждению результатов комплексного исследования современных и прогнозируемых изменений климата на территории России и воздействия этих изменений на условия хозяйственной деятельности и перспективы развития важнейших отраслей экономики. Ставится задача детализации количественных оценок будущих изменений климата в физическом и вероятностном пространствах. Решение этой задачи достигается путем проведения массовых ансамблевых расчетов с использованием высокоразрешающей системы моделей климата и климатических воздействий. Центральным компонентом этой системы является региональная климатическая модель (РКМ) ГГО, обеспечивающая покрытие всей территории России с горизонтальным разрешением 25 км. В рассматриваемой постановке РКМ в качестве граничных условий использует результаты ансамблевых расчетов с глобальной моделью общей циркуляции атмосферы ГГО при различных пространственно-временных распределениях температуры поверхности океана и морского льда. Результатом расчетов являются детализированные количественные оценки будущих изменений климата, наиболее важной частью которых, с точки зрения поставленной задачи, являются оценки изменения индексов, характеризующих экстремальность климатической системы. Решение этой задачи обеспечивает, в частности, формирование фундаментальной основы комплексной оценки климатических рисков в интересах планирования социально-экономического развития России на федеральном и региональном уровнях – в соответствии с целями реализации Климатической доктрины Российской Федерации и обязательств России в рамках Парижского соглашения по климату (в части создания национальной стратегии адаптации к изменениям климата). Исследование выполняется за счет гранта Российского научного фонда (проект № 16-17-00063).


    27 марта 2018 г., 17:30,

    17-е заседание семинара:

    И.Семилетов, Н.Шахова

    СИБИРСКИЙ АРКТИЧЕСКИЙ ШЕЛЬФ КАК ИСТОЧНИК ПАРНИКОВЫХ ГАЗОВ КЛИМАТИЧЕСКОЙ ЗНАЧИМОСТИ

    Арктика играет критическую роль в климатической системе планеты и является наиболее чувствительной ее частью, особенно когда речь идет о потеплении, связанном с эмиссией парниковых газов (IPCC 2007; 2014). Современные и будущие изменения, которые климат вызывает в Арктических морских экосистемах и биогеохимических циклах этих систем, оказывают и будут в дальнейшем оказывать серьезное влияние на состояние окружающей среды и экономику РФ, включая определяющее воздействие на топливно-энергетическую, рыбную и транспортную промышленность, освоение природных ресурсов и жизнь коренных народностей Севера. Наша способность понимать и предвидеть будущие изменения Арктических экосистем в ответ на происходящие климатические изменения является первостепенной, поскольку она обусловлена необходимостью своевременно реагировать на возможные сложные и критические ситуации, которые могут возникать в ходе воплощения государственных планов развития Арктического региона. Многие из ныне наблюдаемых изменений впервые были документированы в середине 70-х годов прошлого столетия; в то же время нельзя исключить, что эти изменения начались гораздо раньше, до того как человечество проявило интерес к документированию и анализу этих изменений (SEARCH 2005). Некоторые изменения, такие как резкое сокращение площади морского льда, более поздний ледостав и более ранний взлом льда на Арктических реках и озерах, отражают растущие температуры земной поверхности, причем не только в Арктике, но и в целом на планете.
    Другие изменения, связанные с мобилизацией древнего органического вещества и запасов природных углеводородов, прежде надежно законсервированные в многолетних мерзлых толщах (мерзлота), представляют собой новую, ранее неизвестную мировому научному сообществу, обратную связь, обусловленную деградацией наземной и подводной мерзлоты, последствия которой трудно предсказать (Шахова и др., 2009; 2010ab, 2017; Vonk and Gustafsson 2013). Согласно результатам моделирования, в ответ на потепление в Арктическом регионе ожидается сокращение площади наземной мерзлоты в два раза к 2090 г (ACIA 2004). Кроме наземной мерзлоты, цикл углерода на Российском Арктическом шельфе находится под влиянием изменений, происходящих в состоянии подводной мерзлоты, доля которой только на Восточно-Сибирском шельфе составляет >80% от всей подводной мерзлоты Мирового океана. Подводная мерзлота в последние 30 лет деградирует с удвоенной скоростью, по сравнению со скоростями в предшествующие десятилетия, в результате чего древний органический углерод и СН4 поступают в возрастающих количествах в водную толщу; причем величины потоков СН4 определяются состоянием подводной мерзлоты (Shakhova et al., 2015, 2017)
    Эмиссия парниковых газов: СО2 - вследствие окисления эрозионного углерода (Semiletov et al., 2016), и СН4- вследствие расконсервирования депозитов природных углеводородов, может приобрести широкомасштабный характер и вызвать необратимые климатические изменения (Beer, 2008; Heimann & Reichstein, 2008). Поскольку обратные связи, определяющие центральную роль Арктики в климатической системе планеты, обусловлены, в первую очередь, взаимодействием между гидрологическим циклом и циклом углерода, изучение динамики и взаимосвязи отдельных компонентов этих циклов между собой, а также количественная оценка происходящих изменений, является ключевой задачей для разработки репрезентативных биогеохимических и климатических моделей. В докладе будут рассмотрены избранные результаты, основанные на более 40 всесезонных экспедиций выполненных авторским коллективом в морях Российской Арктики в период с 1990х до настоящего времени. Основное внимание уделено изучению процессов вызывающих дисбаланс цикла углерода вследствие деградации наземной и подводной мерзлоты, а также выявлению характерных особенностей транспорта и трансформации углерода в арктической системе суша-шельф-атмосфера. Особое внимание уделено разработке и реализации подходов для количественной оценки эмиссии СО2 и СН4.


    14 марта 2018 г., 17:30,

    16-е заседание семинара:

    Ю.Д.Чашечкин

    (Институт проблем механики им. А.Ю. Ишлинского РАН)

    ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНАЯ МЕХАНИКА ЖИДКОСТЕЙ -
    ИНСТРУМЕНТ ИЗУЧЕНИЯ ДИНАМИКИ И СТРУКТУРЫ ТЕЧЕНИЙ

    Развитие компьютерных технологий открывает новые возможности согласованного экспериментального и теоретического изучения природных систем и процессов без привлечения дополнительных гипотез и параметров. Кратко обсуждаются основы современного естественно-научного знания; определения математики, физики, механики. Оценивается полнота описания наблюдений природных систем в диапазоне астрономических, земных, лабораторных, микроскопических масштабов. Приводятся принципы выбора физических величин, характеризующих состояние и течения жидкостей, с учетом требований рациональности и наблюдаемости.
    В развиваемом подходе исследования течений проводятся на основе системы фундаментальных уравнений переноса вещества, импульса, энергии, с учетом диссипации и закономерностей распределений термодинамических потенциалов (а также их производных – плотности, давления, температуры, концентрации компонентов). Сравнительный анализ симметрий распространенных моделей, проведенный методами теории непрерывных групп, показывает, что свойства системы фундаментальных уравнений согласуются с базовыми принципами физики.
    Малые периодические течения описываются полными решениями линейных и слабонелинейных систем фундаментальных уравнений, построенными методами теории сингулярных возмущений, с учетом условия совместности, которое определяет ранг нелинейной системы, порядок линеаризованной версии, степень характеристического (дисперсионного) уравнения. Приведенная классификация базовых компонентов течений, включает волны, вихри и лигаменты (прослойки и волокна, линейные предшественники ударных волн). Сравнения пространственно – временных параметров решений и атомно-молекулярного строения вещества определяют границы применимости базовых моделей. Задачи формирования структур боковой термоконцентрационной конвекции, распространения внутренних волн, обтекания двумерных препятствий стратифицированными (сильно и слабо) и однородными (потенциально и актуально) жидкостями, рассматриваются в качестве примеров согласованного теоретического и лабораторного моделирования. Прямые макроскопические проявления атомно – молекулярных процессов иллюстрируются наблюдениями картин переноса вещества и излучения звука течениями, порождаемыми падающими в жидкость каплями. Обсуждаются перспективы и трудности развития дифференциальной механики жидкостей – универсального инструмента расчета течений.

    Литература
    1. Chashechkin Yu. D. Differential fluid mechanics – harmonization of analytical, numerical and laboratory models of flows. P. 61-91. // Mathematical Modeling and Optimization of Complex Structures. Springer Series “Computational Methods in Applied Sciences” V. 40. 2016. 328 p. P. 61-91. DOI: 10.1007/978-3-319-23564-6-5
    2. Загуменный Я.В., Чашечкин Ю.Д. Нестационарная вихревая картина обтекания пластины с нулевым углом атаки (двумерная задача) // Известия РАН. Механика жидкости и газа. 2016, № 3, с. 48–65. DOI: 10.7868/S056852811603018X
    3. Чашечкин Ю.Д., Прохоров В.Е. Акустика и гидродинамика удара капли о водную поверхность // Акустический журнал. 2017. Т. 63. No. 1. С. 38–49. DOI: 10.1134/S1063771016060038


    14 февраля 2018 г., 17:30,

    15-е заседание семинара:

    А.Щепёткин (1,2)

    1 - Университет Калифорнии в Лос-Анджелесе, США (UCLA)
    2 - Институт океанологии им. П. П. Ширшова РАН

    ЧТО ОПРЕДЕЛЯЕТ СОВРЕМЕННОЕ ГИДРОДИНАМИЧЕСКОЕ ЯДРО МОДЕЛИ
    ОКЕАНА (НА ПРИМЕРЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ROMS)?

    Создание модели океана сталкивается с комплексом задач из смежных областей знаний: физические процессы; построение дискретных моделей, численные методы, расщепление, устойчивость; анализ дискретных законов сохранения и выбор приоритетов (как правило, не все законы сохранения могут быть соблюдены); компьютерная архитектура (распараллеливание, компиляторы). Каждая из этих задач должна быть решена так или иначе, чтобы избежать появления "слабого звена".

    В докладе будет представлена ретроспектива эволюции модели ROMS (Regional Oceanic Modelling System) с особым вниманием к взаимодействию этих областей знаний, а также к новым решениям старых задач, с которыми приходится иметь дело при разработке всех без исключения моделей океана. Тем не менее, можно предложить новые нестандартные алгоритмы для таких направлений как выбор шага по времени, расщепление на баротропную и бароклинную моду, подход к написанию "внутреннего" кода, использование памяти, распараллеливание и т.д.

    Во многом этому способствовал отказ от традиционного двуступенчатого подхода "прототип-распараллеливание", что позволило снять некоторые ограничения на сложность алгоритмов, необходимых для моделирования сильно турбулентных течений, а также предложить взвешенный инженерный подход к выбору решений с учётом их точности, практической реализуемости и вычислительных затрат.


    13 декабря 2017 г., 17:30,

    14-е заседание семинара:

    В.А.Семенов (1,2)

    1 - Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН
    2 - Институт географии РАН

    НЕЛИНЕЙНЫЙ РОСТ И СТАБИЛИЗАЦИЯ ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ОСАДКОВ ПРИ ПОВЫШЕНИИ ТЕМПЕРАТУРЫ ЧЕРНОГО МОРЯ: РЕЗУЛЬТАТЫ ЧИСЛЕННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СОБЫТИЯ В КРЫМСКЕ 2012 г.

    Проведены расчеты с региональной моделью атмосферы высокого пространственного разрешения WRF по моделированию экстремальных осадков в районе г. Крымска 6-7 июля 2012 г. Обнаружено, что важную роль в формировании экстремальных значений осадков сыграло повышение температуры поверхности Черного моря (ТПЧМ) за последние 30 лет. В условиях более холодного моря, соответствующих периоду 1980-х и 1990-х гг. циклон, прошедший над Крымском 6-7 июля, согласно модельным расчетам, сопровождался бы в несколько раз меньшими осадками. Показано, что зависимость величины осадков от ТПЧМ нелинейна и резкое увеличение осадков происходит при превышении порогового значения, которое было достигнуто климатическим трендом ТПЧМ в начале 21 века. Скачкообразное увеличение осадков связано с переходом к режиму глубокой конвекции. Еще более теплая, чем в современных условиях, ТПЧМ (согласно сценариями будущих климатических изменений в ближайшие 50 лет) не приводит к дальнейшему росту осадков из-за усиления нисходящих потоков и уменьшения температуры и относительной влажности в приземном слое, что стабилизирует интенсивность конвективных процессов. Показано, что такая особенность отклика воспроизводится только в модели, разрешающей конвекцию, в то время как при использовании параметризаций для описания конвекции отклик осадков на повышение ТПЧМ имеет линейный характер.


    22 ноября 2017 г., 17:30,

    13-е заседание семинара:

    В.Крупчатников(1), Г.Платов(2), Ю.Мартынова(1), И. Боровко(2)

    1 – СибНИГМИ, Росгидромет, Новосибирск
    2 – ИВМиМГ, СО РАН, Новосибирск

    О НЕКОТОРЫХ ОСОБЕННОСТЯХ ЧИСЛЕННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ КЛИМАТА С ВЫСОКИМ РАЗРЕШЕНИЕМ

    Данное сообщение представляет обзор некоторых особенностей моделирования динамики климата при переходе от обычных моделей общей циркуляции к облако-разрешающим (атмосфера) и
    субмезомасштабным (океан) моделям. Несмотря на имеющиеся расхождения между результатами современных климатических моделей, все они основаны на физических принципах, осуществляя либо прямое моделирование процессов, либо параметризуя их. Результаты численных экспериментов
    проверяются большим международным коллективом исследователей (например, в рамках программ IPCC), что снижает неопределенность. Как правило, модели выполняют воспроизведение текущего и прошлого климата, результаты которого согласуются с наблюдениями. Климатические модели также дают достаточно точную оценку изменения климата ХХ века, в том числе и потепление, обусловленное частично ростом концентрации CO 2 в атмосфере. Это дает уверенность в
    использовании этих моделей для прогнозирования будущего изменения климата.

    Следует, однако, отметить, что пространственные масштабы физических процессов, важных для климата, охватывают почти 10 декад – от глобального (10^7 м) до вязкого (10^{-2} м). Уравнения физики климатической системы способны воспроизводить многомасштабные (и многофазные)
    явления. Но даже самые современные климатические модели разрешают менее 4 декад. Численное представление физических процессов приводит к существенному количеству неопределенностей. Параметризации, которые до сих пор использовались для представления процессов, были
    разработаны в рамках грубой сетки модели. В настоящее время с увеличением вычислительных мощностей появилась возможность моделирования погоды и климата со значительно более высоким
    разрешением, но гипотезы, используемые в классических методах, нарушаются. Ключевой проблемой при этом является большое разделение между горизонтальными масштабами, которые содержат основную часть кинетической энергии и доминируют в горизонтальном переносе тепла, импульса и влаги, и гораздо меньшими конвективными вихрями, которые обеспечивают большую часть вертикального переноса, особенно в тропиках.

    Перенос и перемешивание в атмосферных потоках связаны со сложным взаимодействием между возникающими нелинейными волновыми движениями и вихрями. Ключевой проблемой
    параметризации является воспроизведение внутренних гравитационных волн (связанных с плавучестью и распространяющихся внутри океанов и атмосферы) и многомасштабных конвективных систем, которые возбуждают эти волны. Неточности в описании облачных процессов, действующих
    на определенных масштабах, за счет каскада влияют на процессы других масштабов. Огромное количество частиц и капель в облаках создает другие проблемы моделирования. Кроме того, существуют многочисленные типы облачков и осадочных частиц, переносимых облаками. Это
    означает, что в настоящее время невозможно полностью моделировать их постоянно меняющуюся структуру. В моделях с низким разрешением параметризуются коллективные эффекты облачных ансамблей: путем усреднения характеристик облаков в ячейках сетки пытаются наиболее реалистичными способами приближенно моделировать текущие и будущие условия. Параметризации для моделей с высоким разрешением предполагают описание процессов, происходящих внутри
    отдельных облаков. В докладе обсуждаются также аналогичные проблемы моделирования динамики океана.


    18 октября 2017 г., 17:30,

    12-е заседание семинара:

    Е.А.Мареев

    (Институт прикладной физики РАН, Нижний Новгород)

    АТМОСФЕРНЫЕ ЭЛЕКТРИЧЕСКИЕ ЯВЛЕНИЯ И ИХ УЧЕТ В МОДЕЛЯХ КЛИМАТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ЗЕМЛИ

    В последнее время существенно возрос интерес к атмосферным электрическим явлениям. Накоплено множество новых экспериментальных данных о грозовом электричестве, молнии, глобальной электрической цепи. Открыты и интенсивно изучаются новые геофизические явления, имеющие электродинамическую природу – разряды в средней и верхней атмосфере (спрайты, джеты, эльфы), всплески энергичных частиц и квантов, формирующиеся в поле грозового облака, и другие. В связи с этим остро стоит проблема учета атмосферных электрических явлений в современных климатических моделях, т.е. адекватного воспроизведения характеристик грозовой активности и глобальной электрической цепи в таких моделях, и прогноза их вариаций в условиях изменяющегося климата.
    Первые параметризации средней частоты молниевых вспышек, предназначенные для использования в климатических моделях, были предложены более 25 лет назад. К настоящему времени развиты параметризации, учитывающие высоту облаков, скорости конвективного потока, отличиях в спектрах CCN ядер над океаном и над сушей и другие. Как показывают расчеты, проведенные с целью сравнения разных параметризаций, ни одну из них пока нельзя считать совершенной. Достаточно сказать, что до сих пор не удается адекватно воспроизвести резкое отличие количества молниевых вспышек над континентами и океаном. В докладе рассмотрены последние достижения в этом направлении, связанные с учетом влияния аэрозолей, вертикального сдвига горизонтальной скорости ветра и попытками объяснить пространственно-временное распределение грозовой активности на масштабе ENSO.
    Одним из основных объектов исследований атмосферного электричества является глобальная электрическая цепь (ГЭЦ), связывающая воедино области грозы и хорошей погоды и непосредственно отражающая как состояние климатической системы Земли, так и влияние факторов космического окружения. Важнейшей интегральной характеристикой ГЭЦ является ионосферный потенциал. В последнее время были предложены и включены в климатическую модель INMCM4 параметризации ионосферного потенциала, которые требуют дальнейшего совершенствования. Наиболее принципиальной из нерешенных проблем здесь остается установление относительной роли основных генераторов и проблема поддержания баланса тока и заряда ГЭЦ.
    Большой интерес в настоящее время вызывают проблемы возможного влияния электрических явлений на состав и динамику атмосферы, на инициацию и развитие лесных пожаров. Обсуждаются задачи о параметризации грозовых разрядов как источника оксидов азота в атмосфере, приводящих к возмущениям состава атмосферы (в том числе озона и гидроксильного радикала) и радиационного баланса. Необходимо дальнейшее развитие физических параметризаций, которые дадут возможность учесть обратные связи между электрическими явлениями, изменениями состава и радиационным балансом атмосферы.


    20 сентября 2017 г., 17:30,

    11-е заседание семинара:

    А.С.Грицун

    (Институт вычислительной математики РАН)

    ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛЬНОЙ ПРЕДСКАЗУЕМОСТИ КЛИМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ И ИХ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ К ВНЕШНИМ ВОЗДЕЙСТВИЯМ

    В докладе рассматриваются несколько методов оценки потенциальной предсказуемости климатической системы по начальным условиям и правой части, основанных на использовании данных наблюдений (моделирования), и не требующих проведения ансамблевых расчетов.

    Метод аналогий. Метод заключается в построении «возмущенного» ансамбля состояний системы из равновесного следующим способом (Branstator et.al, 2012). Рассмотрим траекторию системы за достаточно длительный период {X(K), K=1…N}. Для каждого X(K) подберем такое состояние X(M), что евклидово расстояние между X(K) и X(М) минимально. При этом близкие по времени состояния не рассматриваются. Полученный таким образом «неравновесный» ансамбль будет содержать «аналоги» (в смысле минимальности евклидового расстояния) соответствующих точек ансамбля состояний исходной траектории. Для оценки времени предсказуемости вычисляется среднеквадратичное (по ансамблю) расстояние (MSD) между траекториями, выпущенными из соответствующих пар точек в зависимости от времени. Если время эволюции ансамбля J достаточно велико, то близкие в начальный момент точки ансамблей удаляются, в среднем, на «среднеклиматическое» расстояние. При этом, информация о начальном состоянии теряется, и такое время J может служить оценкой длины интервала предсказуемости. Данная методика была применена для оценки предсказуемости циркуляции океана в моделях INMCM4 и INMCM5. Для анализа использовалось поле среднегодовой температуры верхнего слоя океана (на глубине 0-300м) в Атлантике (20-75N, 80-0W) и Тихом океане (20-65N, 120E-110W). Расчеты позволяют сделать вывод, что в двух моделях оценка времени предсказуемости, сделанная таким способом, составляет 2-3года для Тихого океана и 4-5лет для Атлантики, модель INMCM5 более предсказуема в Тихом океане.

    Метод построения LIM (обратной линейной модели). Недостатком предыдущей методологии является необходимость использования длинных рядов данных (необходимо обеспечить близость пар «аналогов»). Кроме того, метод не позволяет оценивать предсказуемость, обусловленную сигналом от среднего состояния возмущенного ансамбля (ансамбль «аналогов» строится по данным равновесной траектории и имеет близкую к нулю аномалию среднего).
    По определению (Kleeman, 2002) дополнительная информация в распределении (ансамбле) F по отношению к климатическому ансамблю выражается многомерным интегралом (информационной энтропией). Из практических соображений, климатическое распределение и прогностический ансамбль F предполагаются нормальными распределениями, при этом формула для информационной энтропии значительно упрощается. При построении обратной линейной модели (Penland, Sareshmukh, 1995) предполагается, что исходную нелинейную систему можно заменить на линейную динамико-стохастическую модель, оператор которой устойчив по Ляпунову, а зависящий от времени форсинг в правой части представляет собой белый шум по времени. Линейный оператор строится по данным исходной модели как матричный логарифм произведения ковариационной матрицы с запаздыванием на обратную ковариационную матрицу. Используя соответствующие выражения, можно получить приближенное соотношение для информационной энтропии. При этом, естественно, предполагается, что динамика исходной системы может быть с высокой точностью приближена линейной динамико-стохастической моделью. Описанная выше методика была реализована для моделей INMCM. Результаты вычислений в целом подтверждают сделанные выше выводы. Циркуляция в моделях более предсказуема в Атлантике, длина интервала предсказуемости в Тихом океане в модели INMCM5 на год больше.

    Предсказуемость по правой части. Для оценки предсказуемости системы по отношению к внешним воздействиям может быть использована методика, основанная на применении флуктуационно-диссипационных соотношений, подробно описанная в работе (Gritsun, Branstator, 2016). Методика реализовывалась и тестировалась на примере климатической модели CCSM4, для которой был предварительно рассчитан длинный ряд данных (16000лет), позволяющий детально оценить точность метода. Было показано, что для успешной реализации метода необходимо наличие значительно более длинных рядов данных моделирования (порядка 3-4х тысяч лет) вместо имеющихся 500-750 лет для моделей INMCM. Для модели NCAR CCSM4 метод был успешно реализован и показал высокую точность.

    Благодарности. Работы выполнены в ИВМ РАН при поддержке РНФ (проект 14-27-00126). Вычисления осуществлялись на кластере МВС1П1 (МСЦ РАН).

    Литература
    1. Branstator, G., H. Teng, G. A. Meehl, M. Kimoto, J. R. Knight, M. Latif, and A. Rosati, 2012: Systematic estimates of initial-value decadal predictability for six AOGCMs. J. Climate, 25, 1827–1846
    2. Kleeman, R., 2002: Measuring dynamical prediction utility using relative entropy. J. Atmos. Sci., 59, 2057–2072.
    3. Penland C., P. D. Sardeshmukh, 1995: Error and sensitivity of geophysical eigensystems. J. Climate, 8, 1988–1998.
    4. Gritsun A., Branstator G., 2016, Numerical aspects of applying the fluctuation disspatiom theorem to study climate system sensitivity to external forcings, Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 31, 6, 339-354


    17 мая 2017 г., 17:30,

    10-е заседание семинара:

    Г.В.Суркова

    (Географический факультет МГУ имени М.В.Ломоносова)

    РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ КЛИМАТА КАК ОСНОВА ПРОГНОЗИРУЕМЫХ НА 21 ВЕК ИЗМЕНЕНИЙ КЛИМАТИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ

    Состояние климатической системы во многом определяет условия существования человеческого общества. С этой точки зрения ее определенные свойства, от которых зависит решение конкретных задач в экономической или социальной сфере, могут трактоваться как социально-значимые показатели, климатически обусловленные ресурсы или климатические ресурсы (КР). Таковы КР, характеризующие потенциальные возможности с/х производства, ЖКХ, транспорта, строительного комплекса, эколого-медицинские аспекты, и др.
    Показатели, характеризующие КР, рассчитываются для современного климата на основе метеорологических наблюдений или данных реанализов. Для сценариев климата будущего оценка КР может быть осуществлена по результатам численного интегрирования климатических моделей (моделей земной системы).
    В докладе обсуждаются прогнозы (проекции) КР в XXI веке на основе результатов моделирования в рамках проектов CMIP3 и CMIP5. Поскольку климатический прогноз КР различен для разных регионов, то в качестве примеров рассматриваются территории Восточно-Европейской и Западно-Сибирской равнин, Арктика, регионы Черного, Каспийского, Балтийского и Баренцева морей. Будет показано, что выбор показателей КР зависит от свойств моделей и точности моделирования тех или иных климатических величин. Отдельное внимание будет уделено прогнозу экстремальных климатических явлений, использующихся для характеристики специального класса КР. Здесь будут представлены результаты климатического прогноза штормового волнения и экстремально высоких скоростей ветра.


    5 апреля 2017 г., 17:30,

    9-е заседание семинара:

    Д.А.Камаев, А.Г.Царина

    (Федеральный информационно-аналитический центр Росгидромета, НПО "Тайфун")

    КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АТМОСФЕРНОГО ПЕРЕНОСА ПРИМЕСИ В РАЗЛИЧНЫХ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ МАСШТАБАХ

    Рассматриваются основные принципы моделирования переноса и рассеяния примеси в атмосфере на примере моделей, используемых в Федеральном информационно-аналитическом центре Росгидромета. Обсуждаются основные блоки модели, их компьютерная реализация и некоторые результаты использования моделей в системах поддержки принятия решений в аварийных ситуациях, связанных с поступлением загрязнений в окружающую среду.
    В докладе кратко представлена эволюция подходов к моделированию атмосферного переноса и рассеяния, обсуждаются имеющиеся в этой области проблемы, связанные с необходимостью проведения вычислений большого объема.

    Кирсанов А.А.(1), Ревокатова А.П.(1), Ривин Г.С.(1,2), Суркова Г.В.(2,1)

    (1) Гидрометцентр России
    (2) МГУ имени М.В.Ломоносова, Географический факультет

    ПРОГНОЗ ПЕРЕНОСА ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ НА ОСНОВЕ СИСТЕМЫ COSMO-RU7-ART В ГИДРОМЕТЦЕНТРЕ РОССИИ

    Существует две идеологии моделирования распространения загрязняющих веществ в атмосфере. Первая основывается на использовании выходной продукции численных моделей атмосферы. Вторая основана на концепции встраивания блока атмосферной химии в модель циркуляции атмосферы, что позволяет учитывать обратное влияние состава воздуха на ряд метеорологических процессов (перенос радиации, осадкообразование).
    На суперкомпьютере Главного вычислительного центра Росгидромета в Гидрометцентре России реализована система COSMO-Ru7-ART, основанная на модели COSMO-ART (COnsortium for Small-scale Modelling, Aerosols and Reactive Trace gases), в которую, совместно с разработчиками блока ART (Технологический институт Карлсруэ), был внесен ряд изменений. Два раза в сутки (по исходным данным 00 UTC и 12 UTC), в Гидрометцентре России осуществляется численный прогноз концентраций загрязняющих веществ в атмосфере с шагом сетки 7 км для Московского региона.
    В систему COSMO-Ru7-ART включен модуль оценки эмиссий загрязняющих веществ в атмосферу от очагов лесных пожаров, использующий спутниковые данные MODIS (MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer – сканирующий спектрорадиометр среднего разрешения), разработанный в Гидрометцентре России. При моделировании лесных пожаров лета 2010 года для Европейской части России успешный прогноз концентраций загрязняющих веществ оказал положительное влияние и на прогноз температуры воздуха благодаря учету обратного влияния аэрозоля на радиацию.
    В настоящее время продолжаются работы по уточнению антропогенных эмиссий. В дальнейшие планы входит выполнение исследований в рамках аналогичной глобальной системы ICON-ART и переход на ICON-LAM-ART – региональную версию ICON-ART.


    15 марта 2017 г., 17:30,

    8-е заседание семинара:

    Bernard Barnier

    (IGE/CNRS, Grenoble, France)

    STAKES AND FRONTIERS FOR GLOBAL OCEAN MODELING CLIMATE AND OPERATIONAL SYSTEMS

    The talk will present and discuss modelling and computational challenges that numerical ocean circulation models used to understand climate change or to predict the ocean state are presently facing. These challenges will be illustrated with kilometer-scale simulations of the North Atlantic and large ensemble simulations of the global ocean performed on advanced massively parallel computers.


    15 февраля 2017 г., 17:30,

    7-е заседание семинара:

    Н.Г.Яковлев

    (Институт вычислительной математики РАН)

    ЧИСЛЕННЫЕ МОДЕЛИ СЕВЕРНОГО ЛЕДОВИТОГО ОКЕАНА:
    СПЕЦИФИКА ФИЗИЧЕСКОЙ ЗАДАЧИ И СУПЕРКОМПЬЮТЕРЫ

    Благодаря своему географическому положению Северный Ледовитый океан (СЛО) - одна из наименее изученных областей Мирового океана. Разреженная сеть наблюдений (особенно в глубоком океане) и наблюдаемые изменения климата существенно ограничивают применимость обычных статистических методов диагноза и прогноза. Поэтому в вопросе изучения состояния СЛО численные модели имеют особенно большое значение. Опыт международной деятельности моделирования СЛО показывает, что многие проблемы, сформулированные более 15 лет назад, до сих пор остаются на повестке дня. Это может быть объяснено сложной связанной друг с другом нелинейной динамикой полярного океана, морских льдов и подледного пограничного слоя. В докладе обсуждаются следующие механизмы, влияющие на крупномасштабное состояние СЛО:
    1. Мезомасштабные вихри,
    2. Субмезомасштабные вихри,
    3. Дифференциальная диффузия,
    4. Внутренние приливы,
    5. Динамика и термодинамика морского льда,
    6. Подледный пограничный слой.
    В докладе будет показано, что в настоящее время мы находимся в точке, когда требуются новые физические и математические постановки задачи, новые параметризации и новые численные методы для моделей СЛО высокого пространственного разрешения, ориентированные на использование суперкомпьютеров с гетерогенной архитектурой.


    21 декабря 2016 г., 17:30,

    6-е заседание семинара:

    М.Д. Цырульников

    (Гидрометцентр России)

    УСВОЕНИЕ ДАННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ: МЕТОДЫ И ПРИЛОЖЕНИЯ В МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ЗАДАЧАХ

    Во вводной части доклада даётся постановка задачи усвоения данных и перечисляются основные области геофизических приложений.
    В основной части приводится обзор существующих и перспективных видов метеорологических наблюдений. Кратко характеризуются существующие подходы к решению задачи усвоения данных в метеорологии (вариационное усвоение, ансамблевый фильтр Калмана, фильтры частиц и их гибриды). Даётся оценка их достоинств и недостатков, а также оцениваются перспективы их развития.
    В заключительной части доклада описывается состояние исследований и разработок в области оперативного усвоения данных в Гидрометцентре России.


    16 ноября 2016 г., 17:30

    Елисеев А.В., Мохов И.И., Мурышев К.Е., Тимажев А.В.

    (Институт физики атмосферы РАН)

    ВЗАИМНОЕ ЗАПАЗДЫВАНИЕ МЕЖДУ ТЕМПЕРАТУРОЙ И СОДЕРЖАНИЕМ СО2 В АТМОСФЕРЕ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ТИПА ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ЗЕМНУЮ КЛИМАТИЧЕСКУЮ СИСТЕМУ И ВРЕМЕННЫХ МАСШТАБОВ ПРОЦЕССОВ

    По данным ледовых кернов ранее было получено, что для ледниковых циклов плейстоцена изменение содержания СО2 в атмосфере qCO2 в целом запаздывает относительно соответствующих изменений температуры Т. Подобное было выявлено и для межгодовой изменчивости этих переменных по инструментальным данным для последних десятилетий. На основе этого утверждалось, что современные изменения климата не связаны с антропогенными эмиссиями парниковых газов. Однако эти выводы необоснованны. В частности, с использованием климатической модели, разработанной в Институте физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН (КМ ИФА РАН) показана зависимость знака такого взаимного запаздывания от типа воздействия на систему. В частности, при внешних (например, антропогенных) эмиссиях СО2 в атмосферу всегда qCO2 запаздывает относительно T. Наоборот, при отсутствии таких эмиссий и непарниковом радиационном возмущающем воздействии (НРВВ), связанным, например, с изменением солнечной постоянной или вулканическими извержениями T опережает qCO2 на межгодовых, декадных и вековых масштабах по времени. На больших масштабах по времени, однако, qCO2 запаздывает относительно T и в случае НРВВ. Последнее является следствием сохранения массы углерода в земной климатической системе в случае отсутствия внешних эмиссий СО2 в атмосферу и служит примером того, что взаимные запаздывания между переменными динамической системы не могут использоваться для анализа причинно-следственных связей в ней. Результаты, полученные с КМ ИФА РАН, проанализированы также с использованием энергобалансовой климатической модели с углеродным циклом. Линеаризованная версия такой энергобалансовой модели позволяет выявить характерные временные масштабы в системе "климат-углеродный цикл" и связать с ними количественные характеристики взаимного запаздывания между Т и qCO2.


    12 октября 2016 г., 17:30

    Е.М.Володин

    (Институт вычислительной математики РАН)

    МОДЕЛЬ КЛИМАТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ЗЕМЛИ

    Рассматриваются основные принципы моделирования земной климатической системы на примере климатической модели ИВМ РАН. Обсуждаются основные блоки модели, эффективная реализация на массивно-параллельных компьютерах и некоторые результаты воспроизведения современного климата, климатов прошлого, вероятных будущих изменений климата. Рассматриваются результаты международной программы сравнения моделей климатической системы. Обсуждаются возможности применения модели климата для образовательных целей. Подчеркивается необходимость интеграции усилий специалистов различного профиля для дальнейшего развития климатической модели.


    27 сентября 2016 г., 16:20

    А.В.Глазунов(1), Е.В.Мортиков(2,1)

    Институт вычислительной математики РАН(1), Научно-исследовательскиый вычислительный центр МГУ имени М.В.Ломоносова(2)

    СУПЕРКОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ГЕОФИЗИЧЕСКОЙ ТУРБУЛЕНТНОСТИ

    В докладе представлены численные модели турбулентных течений в пограничных слоях атмосферы и океана, основанные на прямом численном моделировании (DNS) и вихреразрешающем моделировании (LES). Обсуждаемые модели разработаны в ИВМ РАН и НИВЦ МГУ, содержат оригинальные методы численного решения уравнений гидродинамики и новые подходы к построению "подсеточных" замыканий. Модели имеют эффективную параллельную реализацию, позволяющую использовать гетерогенную архитектуру современных суперкомпьютеров. Рассматривается ряд модельных задач по воспроизведению идеализированных стратифицированных течений при больших числах Рейнольдса и геофизических турбулентных течений в пограничных слоях атмосферы над неоднородными поверхностями. Эти расчеты необходимы для уточнения и построения перспективных параметризаций турбулентности в моделях крупномасштабной циркуляции атмосферы и океана.

    ВАЖНО! Обратите внимание на нестандартное время начала семинара (16:20!).

    Кроме того, семинар пройдет в рамках международной конференции Russian Supercomputing Days, в отеле Holiday Inn Moscow - Sokolniki, м.Сокольники, 2 этаж, зал "Полянка", схема этажа доступна здесь http://www.hi-sokolniki.ru/konferencii-i-bankety#layout_of_floors.

    Участники семинара освобождены от регистрационного взноса. ДЛЯ УЧАСТИЯ В СЕМИНАРЕ НЕОБХОДИМА ОНЛАЙН-РЕГИСТРАЦИЯ, см. инструкции по адресу http://www.russianscdays.org/workshop/SCClimate. Просьба зарегистрироваться до 26 сентября включительно.


    18 мая 2016 г., 17:30

    М.А.Толстых

    (Институт вычислительной математики РАН, Гидрометцентр России)

    ОТЕЧЕСТВЕННАЯ ГЛОБАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ АТМОСФЕРЫ ДЛЯ
    БЕСШОВНОГО ПРОГНОЗА ПОГОДЫ И МОДЕЛИРОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЙ КЛИМАТА

    Глобальная модель атмосферы ПЛАВ была разработана в ИВМ РАН и Гидрометцентре России с целью повышения точности, пространственного разрешения и вычислительной эффективности решения задачи среднесрочного прогноза погоды в России. Внедрение этой модели в оперативную практику Гидрометцентра в 2010 году позволило существенно сократить отставание от мировых лидеров по качеству среднесрочного прогноза погоды. В настоящее время, в Гидрометцентре внедряется новая версия модели ПЛАВ с разрешением 20 км над территорией России, что также приведет к повышению качества прогноза.
    В основу текущего развития модели положена концепция бесшовного прогноза, которая говорит, что в атмосфере нет искусственных границ между масштабами. Таким образом, глобальная модель должна удовлетворять современным требованиям к точности при решении задач от краткосрочного прогноза погоды (1 день) до моделирования изменений климата (100 и более лет). Будут представлены результаты первых экспериментов по моделированию климата моделью ПЛАВ, в том числе, совместно с моделью океана и морского льда.
    Численные методы, используемые в модели, позволяют достичь максимально возможной вычислительной эффективности при умеренном разрешении на малом числе процессоров. В настоящее время проводятся работы по повышению масштабируемости модели ПЛАВ, связанные как с новыми вычислительными алгоритмами, так и с более эффективной программной реализацией, в том числе на процессорах Intel Xeon Phi. Это позволит достичь высокой эффективности и на большом числе процессоров (до десятков тысяч ядер) и повысить разрешение до уровня моделей ведущих мировых прогностических центров.


    13 апреля 2016 г., 17:30

    Г.С.Ривин

    (Гидрометцентр России, МГУ имени М.В.Ломоносова)

    ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ СОВРЕМЕННЫХ НЕГИДРОСТАТИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ ЧИСЛЕННОГО ПРОГНОЗА ПОГОДЫ И МОДЕЛИРОВАНИЯ КЛИМАТА

    В докладе будут описаны современные технологии создания и развития негидростатических моделей окружающей среды, предназначенных как для прогноза погоды, так и исследования климатических изменений, обсуждаться их свойства.
    Современные модели атмосферы являются моделью окружающей среды, т.к. они включают в себя не только атмосферный блок, но и описание процессов в деятельном слое суши и озерах (а не только в атмосфере), химический блок и модель прогноза волн в океане. Кроме того, они являются негидростатическими и обладают свойством бесшовной технологии. Если еще совсем недавно разработать модель атмосферы было под силу одному человеку или небольшому коллективу исследователей, то сейчас эта работа под силу только большим коллективам, зачастую из разных стран. Характерным примером создания и работы метеорологических сообществ является консорциум COSMO, а характерным примером совместной разработки, усовершенствования и использования многомасштабных многоцелевых моделей являются глобальная негидростатическая модель ICON (совместная разработка Немецкой метеослужбы и Института им. Макса Планка Гамбургского университета) и негидростатическая модель COSMO для ограниченной территории (первая ее версия LM была разработана в Немецкой метеослужбе).