ВАЛИДАЦИЯ ВЫСОТЫ НИЖНЕЙ ГРАНИЦЫ ОБЛАЧНОСТИ В РЕАНАЛИЗЕ ERA-5 ПО ПОКАЗАНИЯМ СУДОВОГО ЛИДАРА

  • М. А. Борисов Институт океанологии им. П. П. Ширшова РАН; Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)
  • М. А. Криницкий Институт океанологии им. П. П. Ширшова РАН; Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)
  • Е. А. Ежова Институт океанологии им. П. П. Ширшова РАН; Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)
  • Н. Д. Тилинина Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН
DOI: 10.29006/1564-2291.JOR-2024.52(4).1
Ключевые слова: высота нижней границы облачности, ERA5, судовой лидар, валидация, метеорология, облачность, Cloud Base Height

Аннотация

Высота нижней границы облачности (ВНГО) является ключевым параметром, участвующим в механизмах регулирования радиационного бюджета климатической системы Земли, влияющим на локальные температурные условия и на авиационную безопасность. В некоторых случаях ВНГО может служить оценкой толщины планетарного пограничного слоя. Точная модельная оценка ВНГО важна для метеорологических прогнозов и понимания климатологических характеристик атмосферы и их тенденций. В настоящей статье приводятся результаты валидации высоты нижней границы облачности (ВНГО), полученной из реанализа ERA5, с использованием высокоточных данных, собранных с применением судового лидара научно-экспедиционного судна «Академик Федоров» в рамках 69-й Российской антарктической экспедиции (РАЭ-69). Для валидации модельные оценки ВНГО реанализа ERA5, представленные в пространственном разрешении 0.25°×0.25° и временном разрешении 1 час, сравниваются с данными лидара, показания которого получены в режиме мониторинговых измерений с периодом 1 минута. Результаты анализа показали, что данные ERA5 имеют систематическое отклонение от инструментальных измерений, что подтверждается выборочной оценкой среднего смещения и стандартного отклонения ошибок модельной оценки ВНГО. К аналогичному выводу можно прийти, рассматривая квантиль-квантиль диаграмму значений ВНГО в модельных оценках ERA5 и в данных лидарных измерений. Анализ карты ошибок ERA5 показывает их неравномерное пространственное распределение и существенную зональную зависимость. Результаты работы могут быть использованы для дальнейших исследований в области метеорологии и климатологии, а также для совершенствования методов моделирования высоты нижней границы облачности.

Литература


  1. Borisov M., Krinitskiy M. Assessing the uncertainty of expert observations of cloud characteristics based on data from a field campaign in the Arctic ocean in August-September 2021 // EGU General Assembly Conference Abstracts. 2022. P. EGU22-10605. https://doi.org/10.5194/egusphere-egu22-10605.

  2. Borisov M. A., Krinitskiy M. A., Tilinina N. D. Estimating Cloud Base Height From All-Sky Imagery Using Artificial Neural Networks // Moscow University Physics Bulletin. 2023. Vol. 78. No. Suppl 1. P. S85–S95. https://doi.org/10.3103/S0027134923070020.

  3. Hersbach H. et al. The ERA5 global reanalysis // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. 2020. Vol. 146. No. 730. P. 1999–2049. https://doi.org/10.1002/qj.3803.

  4. Krinitskiy M. et al. Machine Learning Models for Approximating Downward Short-Wave Radiation Flux over the Ocean from All-Sky Optical Imagery Based on DASIO Dataset // Remote Sensing. 2023. Vol. 15. No. 7. P. 1720. https://doi.org/10.3390/rs15071720.

  5. Kundu A. et al. The behavior of cloud base height over a hilly remote station of North-East India using ground-based remote sensing technique // Atmospheric Research. 2023. Vol. 282. P. 106512. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2022.106512.

  6. Li D. et al. Validation and revision of low latitudes cloud base height from ERA5 // Atmospheric Research. 2024. Vol. 309. P. 107595. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2024.107595.

  7. Moraru E. I., Pustovalov K. N., Kharyutkina E. V. Analysis of cloud base height variability in Western Siberia based on reanalysis and observational data over the period 2000–2020 // 28th International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics: Atmospheric Physics. SPIE, 2022. Vol. 12341. P. 1119–1125. https://doi.org/10.1117/12.2644423.

  8. Pal S. R., Steinbrecht W., Carswell A. I. Automated method for lidar determination of cloud-base height and vertical extent // Applied optics. 1992. Vol. 31. No. 10. P. 1488–1494. https://doi.org/10.1364/AO.31.001488.

  9. Rosenfeld D. et al. Aircraft microphysical documentation from cloud base to anvils of hailstorm feeder clouds in Argentina // Journal of applied meteorology and climatology. 2006. Vol. 45. No. 9. P. 1261–1281. https://doi.org/10.1175/JAM2403.1.

  10. Showalter A. K. Evaporative capacity of unsaturated air // Water Resources Research. 1971. Vol. 7. No. 3. P. 688–691. https://doi.org/10.1029/WR007i003p00688.

  11. Tetzner D., Thomas E., Allen C. A validation of ERA5 reanalysis data in the Southern Antarctic Peninsula—Ellsworth land region, and its implications for ice core studies // Geosciences. 2019. Vol. 9. No. 7. P. 289. https://doi.org/10.3390/geosciences9070289.

  12. Wang R. et al. A new algorithm for estimating low cloud-base height in southwest China // Journal of Applied Meteorology and Climatology. 2022. Vol. 61. No. 9. P. 1179–1197. https://doi.org/10.1175/jamc-d-21-0221.1.

  13. Zuev S. V., Krasnenko N. P. Experimental optoelectronic model of ceilometer for cloud base height measurement // Fifteenth International Symposium on Atmospheric and Ocean Optics / Atmospheric Physics. SPIE, 2009. Vol. 7296. P. 141–145. https://doi.org/10.1117/12.823812.

Опубликован
2024-12-29
Выпуск
Том 52 № 4 (2024): Океанологические исследования
Раздел
Физика океана и климат

Передача авторских прав происходит на основании лицензионного договора между Автором и Федеральным государственным бюджетным учреждением науки Институт океанологии им. П.П. Ширшова Российской академии наук (ИО РАН)

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)