Исследование параметров ветра и волнения на Горьковском водохранилище: натурные измерения и численное моделирование

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В статье приведен обзор цикла работ, направленных на создание региональной модели, основанной на адаптированной к условиям внутреннего водоема спектральной волновой модели WAVEWATCH III с использованием атмосферной модели WRF. Адаптация и верификация моделей проведена на базе результатов серии натурных экспериментов по исследованию ветроволнового режима Горьковского водохранилища в 2012–2019 гг. с использованием автономной буйковой станции на базе океанографической вехи Фруда. В рамках модели WAVEWATCH III был проведен анализ влияния на результат моделирования и последующая подстройка параметров параметризации ветровой накачки WAM 3, а также схемы приближенного вычисления интеграла Больцмана Discrete Interaction Approximation (DIA). В рамках модели WRF проведены расчеты с использованием различных параметризаций планетарного пограничного слоя и приповерхностного слоя атмосферы, показано преимущество использования метода вихреразрешающего моделирования. Помимо обзора в работе приведены предварительные результаты объединения волновой и атмосферной моделей, позволяющего настроить взаимообмен параметрами между моделями на каждом шаге по времени.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. М. Кузнецова

Институт прикладной физики им. А. В. Гапонова-Грехова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: alexandra@ipfran.ru
Россия, Нижний Новгород

Г. А. Байдаков

Институт прикладной физики им. А. В. Гапонова-Грехова РАН; Институт физики атмосферы им. А. М. Обухова РАН

Email: alexandra@ipfran.ru
Россия, Нижний Новгород; Москва

Ю. И. Троицкая

Институт прикладной физики им. А. В. Гапонова-Грехова РАН; Институт физики атмосферы им. А. М. Обухова РАН

Email: alexandra@ipfran.ru
Россия, Нижний Новгород; Москва

Список литературы

  1. Кузнецова А. М., Досаев А. С., Байдаков Г. А., Сергеев Д. А., Троицкая Ю. И. Адаптация параметризации нелинейного переноса энергии для случая коротких разгонов в модели прогноза волнения WAVEWATCH III // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2020. Т. 56. № 2. С. 224–233.
  2. Монин А.С, Обухов А. М. Основные закономерности турбулентного перемешивания в приземном слое атмосферы // Тр. геофиз. Ин-та СССР. 1954. Т. 2. С. 151.
  3. Поддубный С.А, Сухова Э. В. Моделирование влияния гидродинамических и антропогенных факторов на распределение гидробионтов в водохранилищах: руководство для пользователей / Рыбинск: Рыбинский Дом печати, 2002. 120 с.
  4. Сутырина Е. Н. Определение характеристик волнового режима Братского водохранилища // Изв. Иркутского гос. университета. Серия: Науки о Земле. 2011. Т. 4. № 2.
  5. Ataktürk S. S., Katsaros K. B. Wind stress and surface waves observed on Lake Washington // J. Phys. Oceanogr. 1999. V. 29. № 4. P. 633–650.
  6. Babanin A. V., Makin V. K. Effects of wind trend and gustiness on the sea drag: Lake George study // J. Geophys. Research: Oceans. 2008. V. 113. C02015.
  7. Baydakov G. A., Kandaurov A. A., Kuznetsova A. M., Sergeev D. A., Troitskaya Y. I. Field Studies of Features of Wind Waves at Short Fetches // Bull. RAS: Physics. 2018. V. 82. P. 1431–1434.
  8. Belcher S. E., Hunt J. C.R. Turbulent shear flow over slowly moving waves // J. Fluid Mech. 1993. V. 251. P. 109–148.
  9. Beljaars A. C. The parametrization of surface fluxes in large‐scale models under free convection // Quart. J. Roy. Met. Soc. 1995. V. 121. № 522. P. 255–270.
  10. Brooke B. T. Shearing flow over a wavy boundary // J. Fluid Mech. 1959. V. 11. P. 161–205.
  11. Carlson T. N., Boland F. E. Analysis of urban-rural canopy using a surface heat flux/temperature model // J. App. Met. 1978. V. 17. № 7. P. 998–1013.
  12. Craig A., Valcke S., Coquart L. Development and performance of a new version of the OASIS coupler, OASIS3-MCT_3.0. // Geosci. Model Dev. 2017. V. 10. P. 3297–3308.
  13. Dudhia J. A multi-layer soil temperature model for MM5. the Sixth PSU/NCAR Mesoscale Model Users’ Workshop. 1996. https://www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/physics/phys_refs/LAND_SURFACE/5_layer_thermal.pdf
  14. Dudhia J. Numerical study of convection observed during the Winter Monsoon Experiment using a mesoscale two–dimensional model. // J. Atmos. Sci. 1989. V. 46. P. 3077–3107.
  15. Dyer A., Hicks B. Flux‐gradient relationships in the constant flux layer // Quart. J. Roy. Met. Soc. 1970. V. 96. № 410. P. 715–721.
  16. Fairall C. W., Bradley E. F., Hare J. E. et al. Bulk Parameterization of Air–Sea Fluxes: Updates and Verification for the COARE Algorithm // J. Climate. 2003. V. 16. P. 571–591.
  17. Gunther H., Hasselmann S., Janssen P. A.E.M. The WAM model cycle 4 (revised version). Deutsch. Klim. Rechenzentrum, Techn. Report no. 4, Hamburg, Germany.
  18. Hasselmann D. E., Dunckel M., Ewing J. A. Directional wave spectra observed during JONSWAP 1973 // J. Phys. Oceanogr. 1980. V. 10. P. 1264–1280.
  19. Hong S.-Y., Noh Y., Dudhia J. A new vertical diffusion package with an explicit treatment of entrainment processes // Mon. weather rev. 2006. V. 134. № 9. P. 2318–2341. https://rda.nwsc.ucar.edu/datasets/ds094.2/#!description
  20. https://www.ngdc.noaa.gov/mgg/topo/globe.html
  21. Janjić Z. I. The step-mountain eta coordinate model: Further developments of the convection, viscous sublayer, and turbulence closure schemes // Mon. weather rev. 1994. V. 122. № 5. P. 927–945.
  22. Kessler E. On the distribution and continuity of water substance in atmospheric circulations.” // On the distribution and continuity of water substance in atmospheric circulations. 1969. P. 1–84. Boston, MA: Am. Meteorol. Soc.
  23. Kuznetsova A. M., Baidakov G. A., Papko V. V., Kandaurov A. A., Vdovin M. I., Sergeev D. A., Troitskaya Y. I. Field experiments and numerical modeling of wind speed and surface waves in medium-size inland reservoirs // Russ. Met. Hydr. 2016. V. 41. P. 136–145.
  24. Kuznetsova A., Baydakov G., Papko V., Kandaurov A., Vdovin M., Sergeev D., Troitskaya Y. Adjusting of wind input source term in WAVEWATCH III model for the middle-sized water body on the basis of the field experiment // Adv. Met. 2016. V. 2016. P. 1–13.
  25. Kuznetsova A. M., Baydakov G. A., Papko V. V., Kandaurov A. A., Vdovin M. I., Sergeev D. A., Troitskaya Y. I. Field and numerical study of the wind-wave regime on the Gorky Reservoir // Geogr., env., sustain. 2016. V. 9. № 2. P. 19–37.
  26. Kuznetsova A., Baydakov G., Sergeev D., Troitskaya Y. Development of a regional model based on adapted WAVEWATCH III and WRF models for the prediction of surface wind waves on the reservoir and wind // J. Physics: Conf. Ser. 2018. V. 955. № 1. 012014. IOP Publishing.
  27. Kuznetsova A., Baydakov G., Sergeev D., Troitskaya Y. High ̶resolution waves and weather forecasts using adapted WAVEWATCH III and WRF models // J. Physics: Conf. Ser. 2019. V. 1163. № 1. 012031. IOP Publishing.
  28. Loktev F., Kuznetsova A., Baydakov G., Troitskaya Y. Development of Methods for Wind Speed and Wave Parameters Forecasting in Inland Waters // Proc. GeoMedia. 2021. V. 2. P. 15–20.
  29. Mellor G. L., Yamada T. Development of a turbulence closure model for geophysical fluid problems // Rev. Geophys. 1982. V. 20. № 4. P. 851–875.
  30. Mirocha J., Lundquist J., Kosović B. Implementation of a nonlinear subfilter turbulence stress model for large-eddy simulation in the Advanced Research WRF model // Mon. weather rev. 2010. V. 138. № 11. P. 4212–4228.
  31. Mlawer E. J., Taubman S. J., Brown P. D., Iacono M. J., Clough S. A. Radiative transfer for inhomogeneous atmospheres: RRTM, a validated correlated–k model for the longwave // J. Geophys. Res. 1997. V. 102. P. 16663–16682.
  32. Moeng C., Dudhia J., Klemp J., Sullivan P. Examining two-way grid nesting for large eddy simulation of the PBL using the WRF model // Mon. weather rev. 2007. V. 135. № 6. P. 2295–2311.
  33. Nakanishi M., Niino H. Development of an improved turbulence closure model for the atmospheric boundary layer // J. Met. Soc. Jap. 2009. V. 87. № 5. P. 895–912.
  34. Paulson C. A. The mathematical representation of wind speed and temperature profiles in the unstable atmospheric surface layer // J. Appl. Met. 1970. V. 9. № 6. P. 857–861.
  35. Rusu L., Bernardino M., Guedes C. Soares Wind and wave modelling in the Black Sea // J. Op. Oceanogr. 2014. V. 7. № 1. P. 5–20.
  36. Shuyi Chen S., Zhao Wei, Donelan Mark A., Tolman Hendrik L. Directional wind–wave coupling in fully coupled atmosphere–wave–ocean models: Results from CBLAST-Hurricane // Journal of the Atmospheric Sciences. 2013. V. 70. № 10. P. 3198–3215.
  37. Simon J. S., Zhou B., Mirocha J. D., Chow F. K. Explicit filtering and reconstruction to reduce grid dependence in convective boundary layer simulations using WRF-LES // Monthly Weather Review. 2019. V. 147. № 5. P. 1805–1821.
  38. Skamarock W. C., Klemp J. B., Dudhia J., Gill D. O., Liu Z., Berner J., Wang W. et al. A description of the advanced research WRF model version 4. // National Center for Atmospheric Research: Boulder, CO. USA 145. 2019. 550 p.
  39. Snyder R. L., Dobson F. W., Elliott J. A., Long R. B. Array measurement of atmospheric pressure fluctuations above surface gravity waves // Journal of Fluid Mechanics. 1981. V. 102. P. 1–59.
  40. The WAVEWATCH III Development Group (WW3DG). User manual and system documentation of WAVEWATCH III (R) version 5.16. // Tech. Note 329. NOAA/NWS/NCEP/MMAB. College Park, MD, USA. 2016. 326 pp. + Appendices.
  41. Tolman H. L., Chalikov D. Source Terms in a Third-Generation Wind Wave Model // Journal of Physical Oceanography. 1996. V. 26. № 11. P. 2497–2518.
  42. Varlas G., Katsafados P., Papadopoulos A., Korres G. Implementation of a two-way coupled atmosphere-ocean wave modeling system for assessing air-sea interaction over the Mediterranean Sea. // Atm. Res. 2018. V. 208. P. 201–217.
  43. Webb E. K. Profile relationships: The log‐linear range, and extension to strong stability // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 1970. V. 96. № 407. P. 67–90.
  44. Wu J. Wind-stress coefficients over sea surface from breeze to hurricane // Journal of Geophysical Research. 1982. V. 87. № 9. P. 704–706.
  45. Zilitinkevich S. Non-local turbulent transport: Pollution dispersion aspects of coherent structure of connective flows // WIT Transactions on Ecology and the Environment. 1970. V. 9.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. (а) Общий вид Горьковского водохранилища. Светлым показана область проведения экспериментов. (б) Распределение наблюдаемых в эксперименте значений безразмерного разгона волн (сверху) и обратного возраста волнения (снизу)

Скачать (206KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Зависимость параметра возраста волнения от безразмерного разгона, наблюдаемая в эксперименте. 1 – данные эксперимента, 2 – аппроксимация (1) по наблюдаемым данным, 3 – аппроксимация (2) [Hasselmann, 1980]

Скачать (92KB)
Метаданные
4. Рис. 3. (а) Зависимости коэффициента взаимодействия ветра и волн от безразмерной скорости трения ветра для параметризации. (б) Зависимости коэффициента аэродинамического сопротивления поверхности CD от скорости ветра U10. 1 – WAM 3, 2 – Tolman & Chalikov, 3 – WAM4, 4 – предложенная параметризация (3)

Скачать (167KB)
Метаданные
5. Рис. 4. (а) Одномерные спектры возвышений, (б) высоты значительных волн и (в) средние периоды волнения. 1 – WAM 3 с параметризацией (3), 2 – WAM 3 со стандартной параметризацией, 3 – экспериментальные данные

Скачать (199KB)
Метаданные
6. Рис. 5. (а) Высоты значительных волн и (б) средние периоды волнения для тестового дня 14.07.2017 при использовании параметризации WAM 3 с параметризацией (3). 1 – DIA с предложенными "оптимальными" параметрами, 2 – “дефолтная” версия DIA, 3 – экспериментальные данные

Скачать (123KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Статистическое распределение направлений и скоростей ветра, усредненных за 2010–2015 гг. в навигационный период (с 10 мая по 31 октября): (а) Волжская ГМО, (б) Юрьевец

Скачать (173KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Распределение модуля скорости ветра над акваторией Горьковского водохранилища для тестового дня 08.08.17 по данным реанализа (а, в) и по данным расчета WRF (б, г). Белым контуром выделена область, содержащая Горьковское водохранилище

Скачать (1MB)
Метаданные
9. Рис. 8. Результаты расчета моделью WRF модуля скорости ветра (а) и направления ветра (б) с подключением разных параметризаций ППС и приповерхностного слоя атмосферы. 1–1_1 (MM5 similarity), 2–2_2 (Eta similarity), 3–5_5 (MYNN для Nakanishi & Niino), 4 – WRF LES, 5 – экспериментальные данные. Начало отсчета – 11:00 мск 08.08.2017

Скачать (424KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Распределение значительной высоты волнения на Горьковском водохранилище для тестового дня 08.08.17 (a) накачка ветром при помощи WRF LES, (б) накачка ветром при помощи реанализа CFSv2

Скачать (291KB)
Метаданные
11. Рис. 10. Результаты расчета моделью WRF модуля скорости ветра (а) и направления ветра (б) с подключением разных параметризаций ППС и приповерхностного слоя атмосферы. 1 – WRF LES, 2 – WRF LES, объединенная с волновой моделью, 3 – данные реанализа, 4 – экспериментальные данные. Начало отсчета – 11:00 мск 08.08.2017

Скачать (170KB)
Метаданные


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».