Numeryczne modelowania pogody i klimatu w skali regionalnej

Identyfikator grantu: PT01074

Kierownik projektu: Mariusz Józef Figurski

Realizatorzy:

  • Adam Jaczewski

Politechnika Gdańska

Wydział Inżynierii Lądowej i Środowiska

Gdańsk

Data otwarcia: 2023-06-01

Planowana data zakończenia grantu: 2027-06-01

Streszczenie projektu

Celem projektu jest poprawa wyników numerycznych modelu pogody i klimatu poprzez zwiększenie rozdzielczości przestrzennej, implementację nowych wysokorozdzielczych zbiorów pól stałych oraz uwzględnienie parametryzacji zjawisk podskalowych w symulacjach regionalnych.
W projekcie będzie rozwijana, testowana i optymalizowana fizyka i dynamika wysokorozdzielczych numerycznych prognoz pogody i modeli klimatycznych. Część dotycząca numerycznych prognoz pogody będzie kontynuacją implementacji modelu WRF w systemie WRF METEOPG, a część obejmująca modelowanie klimatu będzie dotyczyła symulacji wybranych scenariuszy klimatycznych dla Europy i Polski zgodnych z inicjatywą EURO-CORDEX.
Regionalne modelowanie klimatu
Współczesna klimatologia opiera się w dużej mierze na wynikach modeli klimatycznych. Do oszacowań regionalnych zostanie wykorzystany downscaling dynamiczny, w którym regionalny model klimatu WRF będzie uruchamiany z wymuszeniem pochodzącym z symulacji globalnej. W ostatnich latach dzięki wielkim nakładom na badania związane z modelowaniem klimatu na świecie, udoskonalonymi parametryzacjami, bardziej efektywnym rozwiązaniom numerycznym i wyższym rozdzielczościom przestrzennym (rzędu 10 km × 10 km), nastąpił ogromny postęp w tej dziedzinie.
Inicjatywa CORDEX, ustanowiona przez Światowy Program Badań nad Klimatem, ma na celu zapewnienie skoordynowanych ram oceny modeli, prognoz klimatycznych i interfejsu dla użytkowników symulacji klimatycznych do badań wpływu zmian klimatu, adaptacji i łagodzenia skutków. EURO-CORDEX jest europejskim oddziałem tej inicjatywy i opracowuje pakietowe symulacje klimatyczne oparte na wielu globalnych modelach klimatycznych przy dobrowolnym udziale instytucji z całej Europy. W 2022 r. Centrum Modelowania Meteorologicznego IMGW-PIB przystąpiło do tej inicjatywy, w ramach której przeprowadzi symulacje modelem WRF wymuszone wynikami globalnego modelu CMCC-CM2-SR5 i trzema scenariuszami emisji. Symulacja historyczna będzie obejmować lata 1951-2014 a scenariuszowe lata 2015-2100, co łącznie daje 236 lat symulacji. Domena obejmuje obszar Europy a krok siatki będzie wynosił ok. 12,5 km. Uzyskane wyniki pozwolą na estymację wpływu przewidywanych zmian na środowisko i gospodarkę.
Regionalne modelowanie klimatyczne wykonywane jest w określonych fazach etapach. W pierwszym etapie (preprocessing) zostaną pobrane dane z modelu globalnego, które następnie zostaną wstępnie przetworzone do odpowiedniego formatu, z którego zostaną utworzone pola warunków początkowych i brzegowe dla symulacji. Wykonanie symulacji w odpowiedniej rozdzielczości przestrzennej i dla odpowiednio dużej domeny w realnym czasie możliwe jest jedynie z wykorzystaniem superkomputerów i odpowiednich zasobów dyskowych i obliczeniowych.
Regionalne model pogody
W ramach projektu zostanie udoskonalona implementacja modelu WRF w systemie prognozowania pogody wysokiej rozdzielczości METEOPG w dziedzinie czasu i przestrzeni. Tradycyjna prognoza pogody, oparta jest typem prognozy wielkoskalowej, które dobrze rozróżniają układy wysokiego i niskiego ciśnienia oraz wynikające z tego parametry meteorologiczne. Pomimo, że dokładne przewidzenie zmian pogodowych nie jest obecnie możliwe to jednak z każdym rokiem wzrasta ich wiarygodność. Jednak bardzo ona zależy od czasu prognozy, warunków początkowych, dokładności schematów różnicowych, parametrów podskalowych i asymilacji danych. W projekcie zostanie położny zostanie nacisk na zbadanie tych elementów na wynik prognoz operacyjnych w systemie METEOPG. Wyniki modelu operacyjnego będą udostępniane na stronie www.meteopg.pl, meteo.imgw.pl i cmm.imgw.pl.

Publikacje

  1. Szymon Kopeć, Grzegorz Duniec, Bogdan Bochenek, Mariusz Figurski, Artificial neural networks in automatic image classifications of cloud from ground-based observations using deep learning models, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 1, (2024) 5206-5224
  2. Baldysz, Z., Nykiel, G., Baranowski, D.B. et al., Diurnal variability of atmospheric water vapour, precipitation and cloud top temperature across the global tropics derived from satellite observations and GNSS techniqu, Clim Dyn 62, (2024) 1965–1982


← Powrót do spisu projektów

KONTAKT

Nasi konsultanci służą pomocą przyszłym i początkującym użytkownikom specjalistycznego oprogramowania zainstalowanego na Komputerach Dużej Mocy w Centrum Informatycznym TASK.

Kontakt w sprawach Komputerów Dużej Mocy, oprogramowania/licencji, grantów obliczeniowych, sprawozdań:

kdm@task.gda.pl

Administratorzy odpowiadają na maile w dni robocze w godzinach 8:00 – 15:00.