| Дата старта прогноза | Нулевая заблаговременность | Заблаговременность 1 месяц |
| 22 марта 2025г. | апрель-июнь | май-июль |
| 22 февраля 2025г. | март-май | апрель-июнь |
| 22 января 2025г. | февраль-апрель | март-май |
| 22 декабря 2024г. | январь-март | февраль-апрель |
| 22 ноября 2024г. | декабрь-февраль прогноз / реанализ |
январь-март |
| 22 октября 2024г. | ноябрь-январь прогноз / реанализ |
декабрь-февраль прогноз / реанализ |
| 22 сентября 2024г. | октябрь-декабрь прогноз / реанализ |
ноябрь-январь прогноз / реанализ |
| 22 августа 2024г. | сентябрь-ноябрь прогноз / реанализ |
октябрь-декабрь прогноз / реанализ |
| 22 июля 2024г. | август-октябрь прогноз / реанализ |
сентябрь-ноябрь прогноз / реанализ |
| 22 июня 2024г. | июль-сентябрь прогноз / реанализ |
август-октябрь прогноз / реанализ |
| 22 мая 2024г. | июнь-август прогноз / реанализ |
июль-сентябрь прогноз / реанализ |
В ФГБУН «ИВМ РАН» совместно с ФГБУ «Гидрометцентр России» разработана технология глобального ансамблевого сезонного прогноза на базе модели Земной системы INM-CM6M [1].
Новая версия модели INM-CM6M отличается от предыдущей INM-CM5 увеличенным пространственным разрешением, улучшенным описанием физических процессов на подстилающей поверхности [2], усовершенствованиями в описании облачности и параметризации конденсации [1], а также улучшенной вычислительной эффективностью блока океана [3,4].
Глобальная совместная климатическая модель ИВМ РАН версии INM-CM6M [5, 6] состоит из модели атмосферы с аэрозольным блоком [7] и блоком описания деятельного слоя суши [8, 9], а также модели океана [10], дополненной блоком динамики и термодинамики морского льда [11, 12]. Пространственное разрешение модели атмосферы составляет 1.25º×1º и 73 σ-уровня по вертикали, верхний уровень расположен на высоте около 60 км. В нижней и средней стратосфере шаг по вертикали близок к 500 м, ниже и выше его величина возрастает до 1000-1500 м. В аэрозольном блоке решаются прогностические уравнения для концентрации 10 веществ, и он имеет такое же разрешение, как и модель атмосферы. Модель океана имеет горизонтальное разрешение 0.5º×0.25º и 40 σ-уровней по вертикали.
В версии INM-CM6 начальные состояния следующих метеорологических параметров задаются в терминах абсолютных значений (полных полей) [14]: в блоке динамики атмосферы (температура и влажность воздуха, горизонтальные компоненты скорости ветра), в блоке динамики океана и динамики и термодинамики морского льда (температура и солёность океана, сплоченность и толщина морского льда, уровень моря). Для остальных полей применяется способ инициализации в терминах аномалий [13, 14]: «климатология модели + аномалия реанализа на момент старта прогноза». Для построения начальных состояний на дату старта прогноза используются ежедневные данные реанализа ERA5 [15] для атмосферы и деятельного слоя суши, а также анализа SODA3.4.2 [16] (1991‒2020 гг.) и ежедневные данные Глобальной системы усвоения океанографических данных (ГСУОД) Гидрометцентра России [17] (для прогнозов с 2021 г.), в которой для расчета поля первого приближения используется одна из наиболее развитых современных моделей общей циркуляции океана – модель NEMO [18] в конфигурации ORCA1, совмещенная с моделью морского льда LIM [19] (с 2021 г.) для океана и морского льда. Прогностические ансамбли включают 10 реализаций для ретроспективных прогнозов (1991–2020 гг.) и 30 реализаций для квазиоперативных прогнозов (2022–2024 гг.). Ансамбль начальных состояний получается путем внесения в начальное состояние температуры воздуха на всех σ-уровнях модели в каждой точке модельной сетки гладкого длинноволнового возмущения с амплитудой 0.1 К.
Расчеты с моделью INM-CM6M проводятся на высокопроизводительном вычислительном комплексе Cray XC40-LC.
Квазиоперативные испытания технологии на основе модели INM-CM5 были произведены для периода 2022‒ март 2024 гг. На основании решения Центральной методической комиссии по гидрометеорологическим и гелиофизическим прогнозам (ЦМКП) от 11 сентября 2023 года «Технология сезонного прогнозирования на базе версии модели INM-CM6, включающей дополнительный модуль расчета сверхдолгосрочных прогнозов» (ФГБУ «Гидрометцентр России»: В.М. Хан, В.А. Тищенко, Е.Н. Круглова, Ю.Д. Реснянский, А.В. Субботин; ФГБУН «ИВМ РАН»: А.С. Грицун, Е.М. Володин, М.А. Тарасевич, В.В. Брагина (Воробьева)) рекомендована к внедрению в прогностическую работу ФГБУ «Гидрометцентр России» и Северо-Евразийского климатического центра наряду с использованием ранее внедренных отечественных технологий глобальных сезонных прогнозов ФГБУ «Гидрометцентр России» и ФГБУ «ГГО».
Литература
[1] Volodin, E. M., (2023) Simulation of Present-Day Climate with the INMCM60 Model, Izvestiya Atmospheric and Oceanic Physics, 59, №1, 16–22.
[2] Chernenkov, A.; Volodin, E.; Kostrykin, S.; Tarasevich, M.; Vorobyeva, V. Modification and Validation of the Soil–Snow Module in the INM RAS Climate Model. Atmosphere 2024, 15, 422. https://doi.org/10.3390/atmos15040422
[3] Blagodatskikh DV 2023 Comparison of computational efficiency of two versions of a terrain-following ocean climate model, Numerical Methods and Programming, 24, 440-49
[4] Blagodatskikh DV, Iakovlev NG et al. 2023 Non-local discretization of the isoneutral diffusion operator in a terrain-following climate ocean model, Russian Journal of Numerical Analysis and Mathematical Modelling, 38(6), 1–8
[5] Volodin E. M., Mortikov E. V., Kostrykin S. V. et al. Simulation of the present-day climate with the climate model INMCM5. — Climate Dynamics, 2017, vol. 49. No. 11, pp. 3715—3734.
[6] Volodin E.M., Mortikov E.V., Kostrykin S.V. et al. Simulation of modern climate with the new version of the INM RAS climate model. — Izv. Atmos. Ocean. Phys., 2017, vol. 53, pp. 142—155.
[7] Volodin E. M., Kostrykin S. V. The aerosol module in the INM RAS climate model. — Russian Meteorology and Hydrology, 2016, vol. 41, No. 8, pp. 519—528.
[8] Volodin, E.M., Lykosov, V.N. Parametrization of Heat and Moisture Transfer in the Soil-Vegetation System for Use in Atmospheric General Circulation Models: 1. Formulation and Simulations Based on Local Observational Data. — Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 1998, vol. 34, No. 4, pp. 405–416.
[9] Volodin, E.M., Lykosov, V.N. Parametrization of Heat and Moisture Transfer in the Soil-Vegetation System for Use in Atmospheric General Circulation Models: 2. Numerical Experiments in Climate Modeling. — Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 1998, vol. 34, No. 5, pp. 559–569.
[10] Terekhov K. M., Volodin E. M., Gusev A. V. Methods and efficiency estimation of parallel implementation of the σ-model of general ocean circulation. —Russ. J. Numer. Anal. Math. Modelling, 2011, vol. 26, No. 2, pp. 189—208.
[11] Yakovlev N. G. Reproduction of the large-scale state of water and sea ice in the Arctic Ocean in 1948–2002: Part I. Numerical model. — Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 2009, vol. 45, No. 3, pp. 357—371.
[12] Yakovlev N. G. Reproduction of the large-scale state of water and sea ice in the Arctic Ocean from 1948 to 2002: Part II. The state of ice and snow cover. — Izv. Atmos. Ocean. Phys., 2009, vol. 45, No. 4, pp. 478— 494.
[13] Improved surface temperature prediction for the coming decade from a global climate model / D. M. Smith, S. Cusack, A. W. Colman et al. // Science. — 2007. — Vol. 317. — P. 796–799.
[14] Full-feld and anomaly initialization using a low-order climate model: a comparison and proposals for advanced formulations / A. Carrassi, R. J. T. Weber, V. Guemas et al. // Nonlin. Processes Geophys. — 2014. — Vol. 21. — P. 521–537.
[15] Hersbach H., Bell B., Berrisford P., Hirahara S. The ERA5 global reanalysis. — Q.J.R. Meteorol. Soc., 2020, vol.146, pp. 1999— 2049.
[16] Carton J. A., Chepurin G. A., Chen L. SODA3: A New Ocean Climate Reanalysis. — J. Clim., 2018, vol. 31, pp. 6967—6983.
[17] Stepanov V. N., Resnyanskii Y. D., Strukov B. S. et al. Large-scale ocean circulation and sea ice characteristics derived from numerical experiments with the NEMO model. — Russian Meteorology and Hydrology, 2019, vol. 44, pp. 33—44.
[18] Madec G. NEMO ocean engine. Note du Pôle de modélisation, Institut Pierre-Simon Laplace (IPSL), Paris, France, No 27 ISSN No 1288–1619, 2012, 386 pp.
[19] Vancoppenolle M., Fichefet T., Goosse H., Bouillon S., BeattyC. K. and Maqueda M. A. M. LIM3, an advanced sea-ice model for climate simulation and operational oceanography. — Mercator News letter. 2008, No. 28, pp. 16-21.