Вооружение SCREAM наблюдениями для выявления ошибок в моделировании облаков

Основные моменты

Облака — основной источник неопределённости в предсказуемости атмосферы, и точное моделирование их поведения остаётся сложной задачей для крупномасштабных моделей.

В статье Богеншуца и др. (2025) оценивается новая модель высокого разрешения — Simple Cloud-Resolving E3SM Atmosphere Model (SCREAM), разработанная Министерством энергетики США (DOE). Она предназначена для более точного воспроизведения облачных и штормовых процессов.

Описание исследования

Авторы используют быструю версию модели небольшого масштаба и сравнивают её выходные данные с современными наблюдениями из программы DOE по атмосферным измерениям радиации (ARM).

Модель показала лучшие результаты при более высоком разрешении, но всё ещё испытывала трудности с некоторыми типами облаков, особенно со средними по высоте облаками «congestus», которые образуются между слабой и глубокой конвекцией.

SCREAM также имела тенденцию к слишком резкому переходу от слабых облаков к интенсивным штормам, и её производительность зависела от того, насколько детально были представлены вертикальные слои атмосферы.

Результаты

Результаты помогают выявить ключевые слабые места в моделировании облаков и турбулентности в модели. Новая библиотека случаев ARM, добавленная в этой работе, поможет в будущих улучшениях SCREAM и поддержке более точного моделирования облачных процессов.

Цитата:

Bogenschutz, P. A., Zhang, Y., Zheng, X., Tian, Y., Zhang, M., Lin, L., et al. (2025). Exposing process-level biases in a global cloud permitting model with ARM observations. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 130, e2024JD043059. https://doi.org/10.1029/2024JD043059

— Yun Qian, редактор JGR: Atmospheres

Текст © 2025. Авторы. CC BY-NC-ND 3.0

За исключением случаев, когда указано иное, изображения защищены авторским правом. Любое повторное использование без явного разрешения владельца авторских прав запрещено.

Источник

Оставьте комментарий