Модельная ассимиляция и реанализ геокриологических данных: постановка задачи и валидация модели

1.

Модельная ассимиляция и реанализ
геокриологических данных:
постановка задачи и валидация
модели
О.А. Анисимов, С.А. Лавров,
А.Ф. Жирков, Д.А. Каверин
oleg@oa7661.spb.edu
РФФИ, проект 18-05-60005

2.

Пункты мерзлотных наблюдений
Стационары и площадки (35 пунктов)
CALM (68 площадок, www/permafrost.su)
Скважины GTN-P (152, http://gtnp.org)

3.

Измерения носят негосударственный характер, не
координируются одним ведомством, данные труднодоступны.
Сеть неравномерна и нерепрезентативна, выбор многих
площадок случаен.
Лишь на 18 площадках CALM длительность измерений
более 10 лет.
Лишь две характеристики ММГ, среднегодовая
температура и мощность СТС, включены в перечень
существенных параметров ВМО.
Как это соотносится с нуждами актуальных
задач?

4.

Оценка рисков для инфраструктуры

5.

Проектирование транспортных магистралей

6.

Оценка рисков для экосистем
Ареалы биомов
Вероятность смены биома, %
0
20
40
60
80
100

7.

Оценка рисков эмиссии метана
Семь фактов о метановой
катастрофе
(N.Ahmed, The Guardian)

8.

Расположение площадок наблюдений
Стационары и площадки (35)
CALM (68)
Метеостанции (458)
Скважины GTN-P (152)

9.

Полная
пространственная
картина
Данные
точечных наблюдений
Клод Моне. Пейзаж в Монако.

10.

Реанализ по точечным данным строит
пространственно-временной континуум

11.

Как работает реанализ?
Сравнение и
калибровка
Расчет СТС и Тs

12.

Развитие моделей мерзлоты
Палеореконструкции мерзлоты
Гидрология криолитозоны
Мерзлота в моделях земной системы
Эмиссия метана
Модели высокого разрешения
Субаквальная мерзлота

13.

Комплицированность модели
Эвристика модели
Высокая
Оптимальный
диапазон
комплицированности
Фактическая
обеспеченность
данными
Низкая
Много
Сложная
Мало
Простая
“Данные без модели - хаос, модель без наблюдений - фантазия.”

14.

Динамическая модель ММГ
Учет кондуктивного теплопереноса, фазовых
переходов и засоленности
Wu S
T T
W
ca
wL
wL
t z z
t
S t
Уравнение диффузии соли
(Wu S ) S
Ds
t
z z
Расчет эффективной теплоемкости
Wu (T )
ca с w L
T
0; если T 0
0; если T 0 и W Wu (T )
1; если T 0 и W W (T )
u

15.

Влияние топографии и органического слоя на СТС
Толщина органического слоя
25
20
15
R24, Bolvansky
10
5
R2, Ayach-Yakha
0
R23, Talnik
-2
R4, Parisento
, R3
25
20
40
30
15
50
5
70
10
50
60
70
80
0
90
110
90
110
120
130
140
-2
100
Мощность СТС
30
R1, Nadym
130
Талик

16.

Изменения температуры на глубинах 0.5 м (А) и 3 м (Б) по
данным наблюдений на стационарах и расчетам.
Инта 1 бугор
Петрунь (К58)
Якутск

17.

Чувствительность расчета к влияющим параметрам

18.

Ранжированные по возрастанию тренды
температуры на глубине 3.2 м за период 1980–2018
гг. по данным метеостанций
0,1
Тренд, °С/год
0,08
0,06
0,04
0,02
0
-0,02
-0,04
1
21
41
61
81
101
121
141
161
181

19.

Ранжированный по возрастанию тренд СТС на 45
площадках CALM, 2004-2018 гг.
4,50
4,00
тренд СТС, см/год
3,50
3,00
2,50
2,00
1,50
1,00
0,50
0,00
-0,50
-1,00
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45
Площадки CALM

20.

Сравнение измеренных и расчетных среднегодовых
температур грунта на глубине 3,2 м
Расчёт, °С
15
-10
10
5
0
-5
-5
-10
-15
0
5
10
R=0,92
Измерение, °С

21.

Сравнение расчетов и наблюдений СТС на площадках CALM
Мощность СТС, расчёт, см
200
150
100
R=0.79
50
0
0
50
100
150
200
Мощность СТС, данные CALM, см
250

22.

Тренд температуры почвы на глубине 3.2 м за
период 1990-2018. Расчет для супесчаной почвы.

23.

Тренд СТС, расчет для суглинка по данным 1990-2018 гг.
Средняя величина тренда СТС по данным CALM 0.87см/год,
по данным реанализа 1.1см/год

24.

Расчетная мощность СТС на начало 1990-х гг.
Песок
Торфяники
Суглинок

25.

Учет мелкомасштабной изменчивости
30
50
70
90
110
Мощность СТС

26.

Ансамблевый расчет
Мощность СТС
< 0.5 м
0.5 - 0.7 м
0.7 - 0.9 м
> 0.9м
30 50
0
70
90
110
Вероятность
0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

27.

Выводы
При существующей системе мерзлотных наблюдений
реанализ является безальтернативным методом
обеспечения данными большинства актуальных задач.
Накопленные данные позволяют провести калибровку
модели ММГ высокого уровня комплицированности.
Коэффициенты корреляции расчетов с наблюдениями в
целом по криолитозоне составляют 0,92 для температуры
грунта и 0,79 для мощности СТС.
Ансамблевые расчеты позволяют учесть
мелкомасштабную изменчивость параметров ММГ и
получить вероятностные оценки температуры и СТС.