Study of wind and wave parameters at the Gorky reservoir: field measurements and numerical simulation

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Ашық рұқсат Ашық рұқсат
Рұқсат жабық Рұқсат берілді
Рұқсат жабық Тек жазылушылар үшін

Аннотация

The paper provides an overview of a series of articles aimed at creating a regional model based on the WAVEWATCH III spectral wave model adapted to the conditions of an inland water body using the WRF atmospheric model. Adaptation and verification of the models was carried out on the basis of the results of a series of field experiments to study the wind-wave regime of the Gorky reservoir performed in 2012–2019 using an autonomous buoy station based on the Froude oceanographic buoy. Within the framework of the WAVEWATCH III model, an analysis was made of the influence on the simulation result and subsequent adjustment of the parameters of the WAM 3 wind input parameterization, as well as the scheme for the approximate calculation of the Boltzmann integral Discrete Interaction Approximation (DIA). Within the framework of the WRF model, calculations were carried out using various parameterizations of the planetary boundary layer and the near-surface layer of the atmosphere, and the advantage of using the Large Eddy Simulation method was shown. In addition to the review, the paper presents preliminary results of coupling the wave and atmospheric models, which makes it possible to adjust the interchange of parameters between the models at each time step.

Толық мәтін

Рұқсат жабық

Авторлар туралы

A. Kuznetsova

Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences

Хат алмасуға жауапты Автор.
Email: alexandra@ipfran.ru
Ресей, Nizhny Novgorod

G. Baydakov

Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences; Obukhov Institute of Atmospheric Physics of the Russian Academy of Sciences

Email: alexandra@ipfran.ru
Ресей, Nizhny Novgorod; Moscow

Yu. Troitskaya

Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences; Obukhov Institute of Atmospheric Physics of the Russian Academy of Sciences

Email: alexandra@ipfran.ru
Ресей, Nizhny Novgorod; Moscow

Әдебиет тізімі

  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.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу
2. Fig. 1. (a) General view of the Gorky Reservoir. The light colour shows the area of the experiments. (b) Distribution of the values of dimensionless wave acceleration (top) and inverse wave age (bottom) observed in the experiment

Жүктеу (206KB)
Метадеректер
3. Fig. 2. Dependence of the wave age parameter on the dimensionless acceleration observed in the experiment. 1 - experimental data, 2 - approximation (1) from the observed data, 3 - approximation (2) [Hasselmann, 1980]

Жүктеу (92KB)
Метадеректер
4. Fig. 3. (a) Dependences of the wind-wave interaction coefficient on the dimensionless wind friction velocity for parameterisation. (b) Dependences of the aerodynamic drag coefficient of the CD surface on the wind speed U10. 1 - WAM 3, 2 - Tolman & Chalikov, 3 - WAM4, 4 - proposed parameterisation (3)

Жүктеу (167KB)
Метадеректер
5. Fig. 4. (a) One-dimensional elevation spectra, (b) significant wave heights and (c) mean wave periods. 1 - WAM 3 with parameterisation (3), 2 - WAM 3 with standard parameterisation, 3 - experimental data

Жүктеу (199KB)
Метадеректер
6. Fig. 5. (a) Significant wave heights and (b) mean wave periods for test day 14.07.2017 using WAM 3 parameterisation with parameterisation (3). 1 - DIA with proposed ‘optimal’ parameters, 2 - ‘default’ version of DIA, 3 - experimental data

Жүктеу (123KB)
Метадеректер
7. Fig. 6. Statistical distribution of wind directions and velocities averaged for 2010-2015 during the navigation period (from 10 May to 31 October): (a) Volzhskaya GMO, (b) Yurievets

Жүктеу (173KB)
Метадеректер
8. Fig. 7. Distribution of the wind speed modulus over the Gorki Reservoir water area for the test day 08.08.17 according to the reanalysis data (a, c) and WRF calculation data (b, d). The white contour shows the area containing the Gorky Reservoir

Жүктеу (1MB)
Метадеректер
9. Fig. 8. Results of WRF model calculation of wind speed modulus (a) and wind direction (b) with different parameterisations of SSP and surface layer of the atmosphere. 1-1_1 (MM5 similarity), 2-2_2 (Eta similarity), 3-5_5 (MYNN for Nakanishi & Niino), 4 - WRF LES, 5 - experimental data. The beginning of the countdown is 11:00 Moscow time, 08.08.2017

Жүктеу (424KB)
Метадеректер
10. Fig. 9. Distribution of significant wave height at the Gorki Reservoir for the test day 08.08.17 (a) wind pumping with WRF LES, (b) wind pumping with CFSv2 reanalysis

Жүктеу (291KB)
Метадеректер
11. Fig. 10. Results of WRF model calculations of wind speed modulus (a) and wind direction (b) with the connection of different parameterisations of PPP and the surface layer of the atmosphere. 1 - WRF LES, 2 - WRF LES coupled with the wave model, 3 - reanalysis data, 4 - experimental data. Start of the countdown - 11:00 Moscow time, 08.08.2017

Жүктеу (170KB)
Метадеректер


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қол жетімді 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».