ALADIN együttműködés

Az ALADIN projekt egy az Országos Meteorológiai Szolgálat számára rendkívül fontos nemzetközi együttműködés a korlátos tartományú numerikus előrejelzés terén. A nemzetközi projektet a Météo-France hívta életre 1990 végén és napjainkra 16 nemzeti meteorológiai szolgálat tagja az együttműködésnek. Az OMSZ a kezdetektől aktív résztvevője az ALADIN projektnek, amelynek a legfontosabb célja egy korszerű korlátos tartományú numerikus előrejelző modell rendszer megalkotása és további közös fejlesztése. A Szolgálatnál e közös modellfejlesztés eredményeképpen fut operatívan két regionális numerikus előrejelző modell (ALADIN és AROME), kiszolgálva az előrejelző szakembereket illetve a közvetlen felhasználókat. A 2004-es évtől csatlakozott az ALADIN és AROME modellek fejlesztéséhez a HIRLAM konzorcium (10 európai ország szakmai együttműködése). További információk a fent említett együttműködésekről az ALADIN és HIRLAM honlapokon olvashatók.

ALADIN és AROME modellek legfontosabb jellemzői

Az ALADIN és AROME modellek numerikus időjárás előrejelző modellek, azaz egy három-dimenziós rácson előállítják a meteorológiai paraméterek (nyomás, szél, hőmérséklet, vízgőz, illetve csapadékmennyiség) jövőben várható értékeit. Az előrejelzés alapvető módszertanát a folyadék-, vagy légkör-dinamika, a termodinamika, a sugárzástan és a felhőfizika képezik (a Navier-Stokes egyenlet numerikus, közelítő megoldását számítjuk ki kiegészítve a termodinamikai kölcsönhatások és a víz fázisátalakulásainak figyelembevételével). Az ALADIN és AROME modellek futtatásával különböző tér- és időskálájú meteorológiai folyamatok előrejelzésére helyezzük a hangsúlyt. Az ALADIN modell futtatásával a nagy kiterjedésű (100 – 1000 km) időjárási folyamatok (pl. frontok) előrejelzését célozzuk, így ezt a modellt 8 km-es horizontális rácsfelbontással futtatjuk egy Európát csaknem teljesen lefedő tartományon. Az AROME modell futtatásával a kis-skálájú (10 – 100 km) időjárási folyamatok (pl. zivatarok, zivatar láncok, squall-line-ok, mezo-skálájú konvektív rendszerek) minél jobb előrejelzésére koncentrálunk, így ez utóbbi modellt 2.5 km-es horizontális rácsfelbontással futtatjuk a Kárpát-medence területére. A két modell számítógépes kódja nagy részben megegyezik (adatasszimiláció, dinamika), azonban a fizikai parametrizációk használata bennük meglehetősen eltérő mind koncepciójában mind számítógépes kódját illetően. A modellek legfontosabb jellemzői:

• Dinamikai mag: mindkét modell a spektrális térbeli reprezentációt használja, azaz teljes harmonikus függvények (kétdimenziós Fourier sor) alkalmazásával a meteorológiai mezők sorba fejtését teszi lehetővé. A sorfejtéssel térben könnyen (analitikusan) differenciálhatóvá válnak a meteorológiai változók. Az időbeli diszkretizáció szemi-implicit, szemi-Lagrange séma alkalmazásával történik mindkét modellben. Ez az időbeli séma nagyfokú stabilitást eredményez viszonylag nagy időlépcsők esetén is ezzel költséghatékonnyá téve a modell integrálását (az előrejelzést).  Az ALADIN-AROME modellek dinamikai magja megengedi mind a hidrosztatikus közelítéssel (vertikális gyorsulások elhanyagolása) való, mind a nem-hidrosztatikus integrálást (a vertikális gyorsulások prognosztikus figyelembevételét). Az ALADIN modellben a hidrosztatikus közelítést használjuk, hiszen a 8 km kiterjedésű, vagy annál nagyobb skálájú folyamatokban jó közelítéssel elhanyagolhatóak a vertikális gyorsulások a horizontális gyorsulásokhoz képest. Az AROME modellt nem-hidrosztatikus dinamikával futtatjuk, hiszen a vertikális gyorsulások a 2.5 km-es térskálán már hasonló nagyságrendűek lehetnek mint a horizontális gyorsulások.
• Fizikai parametrizációk: a rácsfelbontás alatt végbemenő, illetve a komplex fizikai folyamatokat (sugárzás, turbulencia, konvekció, felhőfizika, domborzati hatások) parametrizációk segítségével vesszük figyelembe. Az ALADIN és AROME modellekben alkalmazott fizikai parametrizációk meglehetősen különböznek. Történeti szempontból fontos, hogy az ALADIN modellben használt fizikai parametrizációs csomag az ARPEGE francia globális modell fizikai parametrizációinak regionális adaptációján, illetve annak továbbfejlesztésén alapszik (ALADIN és ALARO fizikai parametrizációs csomagok), míg az AROME modell fizikai parametrizációs csomagja a Meso-NH francia nagy felbontású kutató modell parametrizációit használja. A legfontosabb konceptuális különbség a két modell parametrizációi között, hogy míg az ALADIN modell parametrizálja a konvektív folyamatokat, az AROME modell explicit írja le azokat, nagy felbontásának és nem-hidrosztatikus magjának köszönhetően.
• Adatasszimiláció és inicializáció (kezdeti feltételek előállítása): a modellek kezdeti feltételeit meteorológiai mérések és korábbi modell előrejelzések alapján állítjuk elő statisztikai értelemben vett optimális becslésekkel (optimális interpoláció és variációs asszimiláció). Az ALADIN modell determinisztikus változatában egy lokális adatasszimilációs rendszert használunk, míg az AROME modell kezdeti feltételeit jelenleg az ALADIN modell kezdeti feltételeinek interpolációjával nyerjük. Az AROME modell saját adatasszimilációs rendszere jelenleg fejlesztés alatt áll. Ebben a modellben nagyobb felbontású megfigyelési adatok bevitelére van szükség az ALADIN modellhez képest, annak érdekében, hogy a mezo-skálájú időjárási rendszerek is megjelenhessenek a kezdeti feltételekben. Az előrejelzés szempontjából lényegtelen gravitációs hullámokat az ALADIN modell esetében digitális szűrővel távolítjuk el a kezdeti feltételekből. Az AROME modell esetében nem szűrjük a nagy frekvenciájú gravitációs hullámokat sem, mivel az AROME modell ezek időbeli fejlődését - nagy felbontása és nem-hidrosztatikus magja révén - képes realisztikusan leírni.
• Csatolás: mivel mind az ALADIN mind az AROME korlátos tartományú modellek, futtatásukhoz elengedhetetlen, hogy a tartomány határain kívül játszódó folyamatokról (kényszerekről) információt kapjanak az előrejelzés során. Ezeket a szükséges oldalsó peremfeltételeket a determinisztikus ALADIN modell futtatásához az ECMWF-ben fejlesztett globális modell futtatások szolgáltatják, míg az AROME modell számára jelenleg az ALADIN modell adja a peremfeltételeket. Az ALADIN modellel meghajtott sokasági, vagy valószínűségi előrejelző rendszer a francia ARPEGE modellre épülő PEARP globális ensemble rendszerből kapja a kezdeti- és peremfeltételeit. A PERAP egy 35 tagú rendszer, amiből az OMSZ regionális rendszere az első 11 tagot használja peremfeltételként.

 ALADIN és AROME modellek legfontosabb jellemzői

Informatikai háttér

Az ALADIN és AROME modellek az OMSZ szuperszámítógépén (IBM iDataplex Linux cluster) futnak, amely 280 db 4 magos processzort (Intel Xeon 2,6 Ghz)‏ foglal magában, illetve 3.3 Tbyte belső memóriával rendelkezik.

RC LACE Kutatási együttműködés

Fontos megemlíteni az ALADIN projekten belül létrejött RC LACE (Regional Cooperation for Limited Area Modeling in Central Europe) együttműködést, melynek az OMSZ szintén aktív tagja. Az együttműködés célja, hogy a résztvevő meteorológiai szolgálatok (Ausztria, Csehország, Horvátország, Magyarország, Románia, Szlovákia, Szlovénia) közös fejlesztési programot dolgozzanak ki, és szervezett formában megvalósítsák azt, elkerülvén az átfedéseket az egyes országok kutatási tevékenységében. Az OMSZ az RC LACE együttműködés egyik legfontosabb szereplője az adatasszimiláció területén és egyben egy operatív szolgáltatás gazdája is, amelynek keretében megfigyelési adatok elő-feldolgozását végzi adatasszimilációs célokra az egész együttműködés számára (OPLACE).

Fejlesztési tervek

• Az ALADIN modell adatasszimilációs rendszerének továbbfejlesztése: műholdas és GPS adatok minél sűrűbb felhasználása, a háttér hiba-kovariancia mátrix fejlesztése, áramlásfüggő háttér hiba reprezentáció.
• Adatasszimilációs rendszer fejlesztése az AROME modell számára (3d-var a légköri szinteken és optimális interpoláció, illetve egyszerűsített Kalman-szűrő a felszíni/talaj változókra). Radar reflektivitás és szél adatok felhasználása a légköri 3d-var adatasszimilációban a konvektív képződmények inicializálása végett.
• Az AROME modell fizikai parametrizációinak fejlesztése, különös tekintettel a turbulencia parametrizációra. Az AROME modell felbontásának növelése ~1 km-es felbontásra kísérleti jelleggel, illetve ehhez kapcsolódóan a turbulencia parametrizáció tanulmányozása és esetleges változtatása.
• Az ALADIN modellre (hosszútávon az AROME modellre) épülő valószínűségi előrejelzések fejlesztése lokális kezdeti és modell perturbációk előállításával (ensemble adatasszimilációs módszerek és a multi-fizika módszer alkalmazásával).

Irodalomjegyzék

• Horányi A., Ihász I. and Radnóti G., 1996: ARPEGE/ALADIN: a numerical weather prediction model for Central-Europe with the participation of the Hungarian Meteorological Service. Időjárás, 100, 277-301.
• Horányi A., Kertész S., Kullmann L. and Radnóti G., 2006: The ARPEGE/ALADIN mesoscale numerical modeling system and its application at the Hungarian Meteorological Service. Időjárás, 110, 203–227.
• Seity Y., Brousseau P., Malardel S., Hello G., Bénard P., Bouttier F., Lac C., Masson V., 2011: The AROME-France Convective-Scale Operational Model, Mon. Wea. Rev., 139, 976-99