Ihász István. Összefoglalás ECMWF

Átírás

1 Operatív középtávú időjárás előrejelző modellezés az ECMWFben Ihász István Országos Meteorológiai Szolgálat 1024 Budapest Kitaibel Pál u. 1.; Összefoglalás ECMWF július 1-én Magyarország a kelet-közép európai országok közül elsőként csatlakozott az Európai Középtávú Előrejelző Központhoz (Kaba, 1995). Csatlakozásunk következtében az elmúlt években a hazai középtávú (2-10) napos előrejelzések beválása jelentősen megnőtt (Zsótér, 2002). Az Európai Középtávú Előrejelző Központ (közismert angol rövidítése ECMWF = European Centre for Medium Range Weather Forecast) 18 európai ország Ausztria, Belgium, Dánia, Franciaország, Görögország, Hollandia, Finnország, Írország, Jugoszlávia, Luzemburg, Nagy-Britannia, Németország, Norvégia, Olaszország, Spanyolország, Svájc, Svédország, Portugália és Törökország - összefogásaként ban readingi (Egyesült Királyság) székhellyel alakult meg. 1. ábra. Az ECMWF readingi központja Az első real-time középtávú előrejelzés júniusban készült, majd 1979 augusztus 1-től naponta operatívan fut a numerikus előrejelzési modell (ECMWF, 1999). A valószínőségi un. ensemble előrejelzések 1992 végétől operatívan készülnek. Az ECMWF-hez később un együttműködő tagként időrendben a 70-es évek végén Izland, majd a 90-es évek közepén Magyarország, Horvátország és Szlovénia, s

2 közelmúltban Cseh Köztársaság és Románia csatlakozott. Az ECMWF-ről, tevékenységi köréről az ECMWF honlapjain ( kaphatunk sokoldalú információt, a tag és társult tagállamok meteorológiai szolgálatai részére a honlap még több információt tartalmaz (ECMWF, 2000, White 2000a-b). Az előrejelző központ alapvető célja jó minőségű középtávú (2-10 napos időtartamú) numerikus előrejelzések készítése. Az ECMWF numerikus előrejelzési produktumok közvetlen az RMDCN (Regional Meteorological Data Communication Network) hálózatán - nagysebességű (legalább 128 kbit/s) vonalon - keresztül a tagállamok és társult tagállamok számára teljes egészében rendelkezésre állnak. 2. ábra. Az RMDCN hálózata A Meteorológiai Világszervezet (WMO = World Meteorological Organization) többi tagja részére a Globális Távközlési Rendszeren (GTS = Global Telecommunication System) keresztül mintegy húsz éven keresztül csak három meteorológiai mező (tengerszinti légnyomás, 850 hpa-os hőmérséklet, 500 hpa-os magasság) kb. 250*250 km-es felbontású naponkénti mezői álltak rendelkezésre. Az ECMWF operatívan futó globális skálájú - az egész Földet lefedő - numerikus időjárás előrejelzési modell a hagyományos felszíni (SYNOP, SHIP) és magaslégköri (TEMP) megfigyelések mellett felhasználja a tengeri úszó bóják (BUOY), repülőgépes

3 megfigyelések (AIREP) és a műholdas megfigyelések adatait is (Götz, 2001, Götz, 2002, Götz, 2003). Az ECMWF a kísérleti évszakos előrejelzési programot 1995-ben indította el. Az első operatív szezonális előrejelzés júniusban készült el (Ihász, 2000a). A 40 ensemble tagot tartalmazó kapcsolt légkör-óceán modellt havonta egyszer futtatják. A számítástechnika utóbbi évtizedbeli rohamos fejlődése miatt lehetővé vált a modellek jelentős fejlesztése, így napjainkban az ECMWF 4 napos előrejelzésének beválása meghaladja a 70-es évekbeli 1 napos előrejelzését (Persson, 2000). Hosszú évek óta az ECMWF-ben található az egyik legnagyobb teljesítményű meteorológiai célú szuperszámítógép. Az ECMWF első UNIX operációs rendszerű szuperszámítógépet a CRAY Y MP-t (1. ábra) a kilencvenes évek közepén a FUJITSU VPP 700 majd 2003-tól az 2*30 számítógépből álló IBM Regatta p690 (2. ábra) váltotta fel. 1. ábra. A Cray Y-MP 8 CPUs szuperszámítógép a 90-es évek elején

4 2. ábra. A 2 clusterből álló, clusterenként 30 darab IBM p690 számítógépből álló rendszer 2003-ban Az ECMWF operatív numerikus modelljei A determinisztikus előrejelzés A modell, amellyel az előrejelzés készül, a hagyományos felszíni és magaslégköri megfigyelések mellett felhasználja a tengeri úszó bóják, repülőgépes megfigyelések és a műholdas megfigyelések adatait ia. A modell kezdeti feltételeit a négydimenziós variációs analízis (4DVAR) eljárással állítják elő, ami napjaink legmodernebb adatasszimilációs technikája (Rabier te al, 1997)

5 4. ábra. A 4DVAR adatasszimilációs rendszer sematikus vázlata A modell naponta a 12 UTC-s kezdeti meteorológiai mezőkből kiindulva 10 napos előrejelzést készít az egész Földre vonatkozóan. A modell a hirdo-termodinamika egyenleteit oldja meg. Az egyenletek közül kettő diagnosztikai egyenlet * gáztörvény, amely kapcsolatot teremt a nyomás, a sűrűség és a hőmérséklet között hidrosztatikai egyenlet, amely a sűrűség és a (magasság szerinti) nyomásváltozás közötti kapcsolatot adja meg. A másik négy egyenlet prognosztikai egyenlet. Ezek a horizontális szélkomponensek, a hőmérséklet, a vízgőztartalom és a nyomás időbeli megváltozását irják le: Kontinuitási egyenlet Mozgásegyenlet Termodinamikai egyenlet Vízgőz kontinuitási egyenlete A modell számos fizikai kölcsönhatást vesz figyelembe, így például az óceán-légkör, talajnedvesség és légkör, hótakaró és légkör közötti kölcsönhatást. A determinisztikus modell főbb jellemzőiről White (2000a-c, 2000e) ad komplett összefoglalót. A fejlesztés s operativ futtatás legfontosabb mérföldköveiről Anderson (1996), Bouttier, F. és Rabier (1998), Untch és Simmons (1999), Jakob és munkatársai (2000) munkáiból kapunk áttekintést. A modell parciális differenciál-egyenleteit spektrális tétben oldják meg. A felszín és a kb 60 km magasságban elhelyezkedő 0,1 hpa-os szint között 60 szint található, a planetáris határrétegben, s a tropopauzában sűrűbben helyezkednek el a szintek. A modell jellemzői: Horizontális felbontás: 40 km

6 Időlépcső: 15 perc Rácspontok száma Egy 10 napos előrejelzés elkészítéséhez szükséges műveletek száma Az ensemble előrejelzések Az ensemble prognosztika elsődleges céla, hogy reális becslést nyújtson az előre jelzett légköri állapot valószínűség-sűrűségi függvénére vonatkozóan, az előrejelzések együttese meghatározott valószínűséget rendel minden várható meteorológiai eseményhez (Persson, 2000). Ezenfelül az ensemble prognosztikai módszerek lehetővé teszik az előrejelzési hiba különböző forrásaiból származó hatások szimulációját, azoknak a légköri tartományoknak az azonosítását, ahol potenciálisan alacsony a folyamatok előrejelezhetőségének szintje, továbbá módot nyújtanak azoknak az áramlási helyzeteknek a felismerésére, amelyekhez rendszeresen alacsony előrejelezhetőségi időtáv kapcsolódik. Az ECMWF 10 éves stratégiai terve ( ) Az elmúlt évtizedbeli eredményekre alapozva az ECMWF 1998-ban elkészítette az 1999 és 2008 közötti időszakra vonatkozó stratégiai tervét (ECMWF, 1999). A tervet az ECMWF Vezetői Tanácsa 1999 júniusban egyhangúlag elfogadta. A terv a következő fő stratégiai célokat tartalmazza: I. Az ECMWF elsődleges hosszútávú célkitűzése a kutatási és operatív tevékenység eredményeként a középtávú (3-10 napos) előrejelzések beválásának a növelése. II Megbízható évszakos előrejelzések megalapozása és fejlesztése. Célkitűzések I. A középtávú előrejelzések beválásának kiterjesztése 1 nappal I. Az elmúlt 40 évre visszamenőlegesen az évszakos előrejelzések elkészítése II. A produktumok megbízható előállításának növelése, valamint a számítástechnikai lehetőségek bővítése a tagállamok számára III. A szélsőséges időjárási események megbízható 4-5 napos előrejelzése Emellett az ECMWF - az európai igényeknek megfelelően - törekszik a kiterjesztett időtartamú (10-30 napos) előrejelzések kifejlesztésére. A fenti célok megvalósítása érdekében a kutatási és operatív tevékenység az alábbi fő területekre összpontosul: I. Az adatasszimilációs rendszer továbbfejlesztése, hogy a rendszer képes legyen az összes lehetséges adatforrás (különös tekintettel a műholdas adatok) analízisére és az analízis bizonytalanságának becslésére. II. Nagyfelbontású modell fejlesztése, amely hatékony és gazdaságos numerikus módszereket valamint összetett fizikai parametrizációs csomagot tartalmaz. III. A középtávú, havi és évszakos előrejelzések esetében az ensemble előrejelzések módszertanának fejlesztése, különös tekintettel a veszélyes időjárási események előrejelzésére.

7 IV. A meteorológiai és kapcsolódó produktumok operatív szolgáltatásának fejlesztése V. A tudományos és technikai együttműködés kiszélesítése a tagállamok tudományos és technikai intézményeivel. OMSZ-beli fejlesztések Magyarország ECMWF társult taggá válása után megnyílt a lehetőség az ECMWF produktumok széleskörű használatára. Az elmúlt években az operatív előrejelző gyakorlatban széleskörben elterjedt a determinisztikus és ensemble előrejelzések alkalmazása (Sallai, 2002) A meteorológiai előrejelzések hagyományos kétdimenziós (mezőbeli) megjelenítése (Kertész???) mellett meghonosodott a pontbeli előrejelzések (EPS meteogram, EPS fáklya, stb) használata is (Ihász, 1999b, Ihász 2000b). Az előrejelzéseket az operatív szinoptikus meteorológiai gyakorlaton kívül (Bonta, 2002) a meteorológia egyéb területein is széleskörűen használják: környezetvédelem, diszperziós és trajektória számítás (Ihász, 1999b, Ihász 2000c, Ferenczi and Ihász, 2003) UV-B előrejelzés, felhőtető meghatározás (Diószeghy et al, 2001), stb ben megindult a prognóziskészítés automatizálása (Ihász, 1999, Wantuch, 2002), s operatív verifikációja (Zsótér, 2002) ban megteremtődött a lehetőség az ECMWF archivumához /MARS Meteorological Archive and Retrieval System, (Raoult, 1996, 2001)/ való real-time hozzáféréshez. Az elmúlt években számos ECMWFbeli software-t installáltunk (MARS, MAGICS, EMOS, METVIEW, stb). A MARS és a METVIEW software csomagok a meteorológiai információk vizuális megjelenítéséhez kapcsolódnak (O Sullivan, 1996 és 1999, Bonifacio, 2000)). Az elmúlt évek során számos OMSZbeli szakember vett részt az ECMWFbeli tanfolyamon, továbbképzésen és szemináriumon. A rendezvényeken való részvétel jelentős segítséget jelent a hazai fejlesztésekben s a produktumok jobb hasznosítása során től lehetővé vált számunkra az ECMWF-beli fejlesztő munkában való aktív részvétel is (Ihász, 2001). Összefoglalás és kitekintés Irodalom Anderson, E., Courtier, P., Gaffard C., Haseler, J., Rabier, F. Unden, P. and Vasiljevic, D., 1996: 3D-Var the new operational analysis scheme ECMWF Newsletter, No Bonifacio, R. 2000: METVIEW Meteorological data visualisation and processing software at ECMWF ECMWF Newsletter Bonta I., 2002: Ensemble előrelzések használata az operatív munkában. 28. Meteorológiai Tudományos Napok Bouttier, F. and Rabier F., 1998: The operational implementation of 4D-Var ECMWF Newsletter No

8 Buizza, R.,. and Palmer, T.N. 1995: The singular-vector structure of the atmospheric global circulation. J. Atmos. Sci., 52, Buizza. R., Petroliagis, T., Palmer, T.N., Barkmeijer, J., Hamrud, M., Hollingsworth A., Simmons, A. Wedi N., 1998: Impact on model resolution and ensemble size on the performance of an Ensemble Prediction System. Q.J.R. Met. Soc., 124, Buizza, R., Miller, M. and Palmer T.N., 1999: Stochastic representation of model uncertainties in the ECMWF ensemble prediction system. Q.J.R. Meteorol. Soc., 125, Buizza, R., Hollingsworth, A. 2001: Severe Weather Prediction Using the ECMWF EPS: European Storms of December ECMWF Newsletter No Buizza, R., Richardson D.S. and Palmer, T.N., 2001: The new 80 km High Resolution ECMWF EPS. ECMWF Newsletter No Buizza, R. 2001: Weather risk management with the ECMWF ensemble prediction system. ECMWF Newsletter No Buizza, R., Barkmeijer, J., Richardson, D.S. and Palmer, T.N., 2002: Recent developments in the ECMWF EPS. Proceedings of the Eighth Workshop on Meteorological Operational Systems, November Reading, Diószeghy, M., Horváth, Á., Kerényi J., Nagy, J., Németh P., Randriamampianina R., Sebők I.., 2001: Cloud and rain information for nowcasting from combined use of weather radar and meteosat data. Proceedings of the 2001 EUMETSAT Meteorological Satellite Data Users Conference 1-5 October 2001 Antalya, Turkey ECMWF, 1999: The scientific and technical foundation of the ECMWF strategy, ECMWF, Reading, UK ECMWF, 2000: The first twenty-five years ( ), Reading, UK Ferenczi, Z. and I. Ihász, 2003: Validation of the Eulerian dispersion model MEDIA at the Hungarian Meteorological Service, Időjárás 101, Götz G., 2001: Káosz és prognosztika, Országos Meteorológiai Szolgálat, Budapest. Götz G., 2002: Az ensemble előrejelzések elmélete és gyakorlata. 28. Meteorológiai Tudományos Napok, Budapest, Götz G., 2003: Az ensemble előrejelzések. 28. Meteorológiai Tudomanyos Napok keretében elhangzott előadás bővített változata (kézirat), Budapest, Götz G., Radnóti G. és Horányi A., 2003: Miért nem lehetnek az időjárás-előrejelzések sohasem egészen pontosak? Légkör 2003/2, 2-5. Horányi A., 2002a: Numerikus előrejelző modellek hazai alkalmazásai és fő fejlesztési irányai. Légkör 2002/3, 4-8. Horányi A., 2002b. A numerikus előrejelzés alapjai és legfontosabb fejlesztési és kutatási területei, 28. Meteorológiai Tudományos Napok, Ihász I., 1999a. Automatikus kódolt prognózisok készítése az ECMWF modell produktumai alapján. Az OMSz innovációs tevékenység ösztönzésére kiírt pályázat

9 Ihász I., 1999b: Az előrejelző szakember által meteorológiai munkaállomásról futtatható diszperziós és trajektória modell készítése az ALADIN és ECMWF numerikus előrejelzési modell produktumok alapján. Az OMSz innovációs tevékenység ösztönzésére kiírt pályázat Ihász I.., 2000a: Magyarország 5 éve az Európai Középtávú Előrejelző Központ társult tagja, Légkör 2000/ Ihász I., 2000b: ECMWF EPS weather parameter BUFR file-beli információk operatív használata, EPS fáklya készítés Az OMSz innovációs tevékenység ösztönzésére kiírt pályázat Ihász I., 2000c: Nagytávolságú kémiai és radioaktiv szennyezőanyag-terjedés modellezése az OMSZ-ban az ALADIN és ECMWF numerikus időjáráselőrejelzési valamint a MEDIA diszperziós modellrendszer alkalmazásával. Meteorológiai Tudományos Napok, november Ihász I., 2001: Az ECMWF közötti fejlesztési terve, az ECMWF modellek használatát elősegítő OMSZ-beli fejlesztések. Beszámoló a évi tevékenységről. Országos Meteorológiai Szolgálat, Ihász, I. 2002: Validation of the Extreme Forecast Index for Hungary. Proceedings of the Eighth Workshop on Meteorological Operational Systems, November Reading, Jakob, C., Andersson, E., Beljaars, A, Buizza, R., Fisher, M., Gerard E., Ghelli, A, Jannsen, P., Kelly, G., McNally,A.P., Miller, M., Simmons, A., Teixeira J., Viterbo, P., 2000: The IFS cycle CY21r4 made operational in October ECMWF Newsletter No Lalaurette, F. 2002: Early detection of abnormal weather using a probabilistic Extreme Forecast Index ECMWF Technical Memorandum, 373, 27 pp. Lalaurette, F. and van der Grijn, G, 2003: Ensemble forecast: Can they provide useful early wanrnings? ECMWF Newsletter No Kaba, M., 1995: Csatlakozásunk a Középtávú Időjárás Előrejelzések Európai Központjához, Légkör 1995/ Molteni, F., Buizza, R., Palmer T.N., and Petroliagis, T., 1996: The new ECMWF ensemble prediction system: methodology and validation. Q.J.R. Meteorol. Soc. 122, O Sullivan, P. 1996: MAGICS The ECMWF graphics package. ECMWF Newsletter No O Sullivan, P. 1999: MAGICS The ECMWF graphics package. ECMWF Newsletter No Palmer, T.N., Gelaro, R., Barkmeijer, J. and Buizza, R.., 2001: Severe Weather Prediction, ECMWF Technical Memorandum, 352, 59pp Persson, A., 2000: User Guide to ECMWF forecast products, Meteorological Bulletin 3.2, ECMWF Reading UK Rabier, F., Mahfouf, J-F., Fisher, M., Jarvinen, H., Simmons A., Anderson E., Bouttier, F., Courtier, P., Hamrud, M., Haseler J., Hollingsworth, A., Isaksen, L., Klinker E., Saarinen, S. Temperton C., Thépaut J.- N. Undén P., and Vasiljevic D., 1997: The ECMWF operational implementation of four dimensional variational assimilation. ECMWF Technical Memorandum Raoult, B., 1996: Data handling via MARS at ECMWF. ECMWF Newsletter, No

10 Raoult, B., 2001: MARS on the web: a virtual tour. ECMWF Newsletter, No Sallai M., 2002: Feladatok és kihívások az előrejelzési szolgáltatások terén. 28. Meteorológiai Tudományos Napok Talagrand, O., Vautard, R. and Strauss, B., 1999: Evaluation of probabilistic prediction systems. Proceedings of the ECMWF Workshop on Predictability Reading, October 1997, Untch, A., Simmons, A., 1999: Increased stratospheric resolution in the ECMWF forecasting system ECMWF Newsletter No White, P., 2000a: IFS Documentation Part I: Observation Processing (CY21R4). Meteorological Bulletin M1.5/2, ECMWF, Shinfield Park, Reading, March White, P., 2000b: IFS Documentation Part II: Data Assimilation (CY21R4).Meteorological Bulletin M1.5/3, ECMWF, Shinfield Park, Reading, February White, P., 2000c: IFS Documentation Part III: Dynamics and Numerical Procedures (CY21R4). Meteorological Bulletin M1.6/4, ECMWF, Shinfield Park, Reading, March White, P., 2000d: IFS Documentation Part V: The Ensemble Prediction System (CY21R4).Meteorological Bulletin M1.6/6, ECMWF, Shinfield Park, Reading, March White, P., 2000e: IFS Documentation Part VI: Technical and Computational Procedures (CY21R4). Meteorological Bulletin M1.6/7, ECMWF, Shinfield Park, Reading, March Zsótér E., 2002: Prognózis értékelési rendszer az OMSZ előrejelző osztályán 28. Meteorológiai Tudományos Napok Wantuch F., 2002: Előrejelzések automatizálása 28. Meteorológiai Tudományos Napok