CC BY
48
УДК 004.021, 681.324 ВЫСОКОПРОИЗВОДИТЕЛЬНЫЙ ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС МОДЕЛИРОВАНИЯ ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ЯВЛЕНИЙ. ЧАСТЬ III: ИНТЕРПРЕТАЦИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
РАСЧЕТОВ
С.В. Иванов, С.В. Ковальчук, Л.И. Лопатухин, Е.С. Чернышева, А.В. Бухановский
Обсуждаются способы и формы представления характеристик экстремальных гидрометеорологических явлений на основе компьютерного моделирования. Рассматриваются основные виды экстремумов: в точке, в поле, по месяцам и направлениям, многомерные характеристики. Приводятся оценки экстремальных высот волн и скоростей ветра для Баренцева и Каспийского моря.
Ключевые слова: гидрометеорологические экстремумы, атлас экстремальных характеристик.
Введение
В работе [1] излагаются основные положения современной концепции изучения экстремальных гидрометеорологических явлений посредством компьютерного моделирования, реализуемые в рамках высокопроизводительного программного комплекса [2]. В данной статье обсуждаются вопросы интерпретации и дальнейшего использования результатов расчетов как альтернативы традиционным гидрометеорологическим атласам и справочникам на основе данных наблюдений. Для иллюстрации совместно рассматриваются скорость ветра и волнение моря как две наиболее значимые для морской практики гидрометеорологические характеристики.
Первые справочники по режиму ветра и волнения были основаны на визуальных наблюдениях. Они появились после Второй мировой войны, сыграв большую роль в понимании волнового климата, и не потеряли свою актуальность до настоящего времени [3]. Последний справочник, базирующийся на данных визуальных наблюдений, был издан в Великобритании в 1986 г. не только в печатном виде, но и в форме компьютерной информационной системы. В опубликованных пособиях по данным визуальных наблюдений в виде таблиц и графиков представлены сведения о повторяемости волнения по градациям для отдельных районов, месяцев или сезонов, приведены другие элементарные статистические данные (средние значения, дисперсии, параметры распределений и т.п.). С середины 70-х гг. XX века для составления справочников стали активно использоваться инструментальные измерения с автоматических буев и буровых установок. Сейчас эти данные, несмотря на их многочисленность, относятся в основном к прибрежным районам и не отражают режим волнения в открытых районах океанов и морей. Началом спутниковых измерений волнения можно считать 1975 г. Накопленная информация позволила издать в 1996 г. первые атласы по режиму ветра и волнения по спутниковым данным. Подробный обзор истории создания справочников приведен в работах [4, 5].
Не останавливаясь на многочисленных методических вопросах, возникающих при создании подобных справочников, отметим, что их данные отражают пространственно-временную изменчивость режима волнения больших акваторий, поскольку основаны на принципах районирования. В то же время освоение шельфа океанов и морей выдвинуло многочисленные дополнительные требования к составу, полноте и достоверности сведений о ветро-волновом климате, которые часто необходимы для конкретных точек моря или отдельных, небольших по площади месторождений, где отсутствуют наблюдения или их недостаточно. Таким образом, единственным способом получения такой информации на настоящий день остается компьютерное моделирование. Ниже излагаются примеры использования высокопроизводительного программного комплекса для
моделирования экстремальных гидрометеорологических явлений в Баренцевом и Каспийском морях.
Гидрометеорологические экстремумы в фиксированной точке пространства
Значения скалярной гидрометеорологической величины (высоты волн, модуля скорости ветра, уровня моря и пр.), возможные 1 раз в Т лет в фиксированной точке, являются наиболее распространенной характеристикой экстремальных гидрометеорологических явлений. В качестве примера рассмотрим процесс их получения для акватории Баренцева моря с использованием высокопроизводительного программного комплекса [2]. Исходными данными для расчета служили поля приводного ветра из массива реанализа NCEP/NCAR c 1967 по 2006 гг. Для усвоения использованы данные измерений ветра на пяти автоматических буйковых станциях в Баренцевом море (с 1989 по 1995 гг.). Учитывая, что волнение в Баренцевом море развивается в условиях, формируемых штормовой активностью в Северной Атлантике, для калибровки полей ветра дополнительно использовались данные наблюдений в Норвежском море, а также измерения судов погоды M, L в Атлантическом океане. Расчет полей волнения проводился на системе из трех вложенных пространственно-временных сеток посредством интегрирования уравнения баланса волновой энергии в форме спектральной модели IV поколения Wave Watch III [6]. Общее время расчета с учетом распараллеливания составило около 140 часов. На рис. 1 приведены результаты верификации модельных расчетов высот волн по данным инструментальных измерений, выполненных в 2006 г. в двух точках восточной части Баренцева моря (рис. 2).
а)
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400
Время, часы
01-1-*-1-•-1-1-1-1-1-1-1-1-1-.-i-- «ь.-.к.«
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500
Время, часы
Рис. 1. Результаты верификации модельных расчетов высот волн по данным инструментальных измерений; (а) и (б) соответствуют точкам на рис. 2: 1 - данные измерений; 2 - расчеты по модели
В обоих случаях видно, что результаты моделирования достаточно хорошо согласуются с данными измерений, несмотря на то, что за период измерений усвоения данных по ветру не проводилось. Это дает основание для дальнейшего использования по-
лученных расчетных данных с целью расчета экстремальных характеристик методом BOLIVAR [1, 7]. На рис. 2 приведен пример расчетов наибольших (0,1%) высот волн в Баренцевом море, возможных 1 раз в 100 лет. Видно, что в западной части моря высота экстремальных волн может превышать 30 м; по мере продвижения штормов к востоку (юго-востоку) эта величина несколько снижается, достигая в Печорском море только 8-16 м.
Пространственно-временная изменчивость гидрометеорологических экстремумов
Изображенный на рис. 2 пространственный образ не соответствует реальному шторму, пусть даже самому сильному, поскольку во всех точках акватории экстремальные волны не реализуются одновременно. Так, на рис. 3 приведены точечные диаграммы годовых максимумов наибольших высот волн кА в точке А (рис. 2) и соответствующих им
условных (ассоциированных) значений высот волн кВА в точках В1 и В2, лежащих на
расстоянии 120 и 240 км к востоку от точки А. Расстояние между точками не превышает размеров однородных районов из публикации [4] и сопоставимо с масштабами синоптической изменчивости, вызванной движением барических образований над Баренцевым морем. Дополнительно на рис. 3 приведены контуры равной повторяемости сочетаний высот волн в этих точках, возможных 1 раз в 10 и 100 лет. Ось абсцисс, соответствующая выборке годовых максимумов в точке А, градуирована также в периодах повторяемости (1 год, 10 и 100 лет). Видно, что значения высот волн редкой повторяемости в соседних точках существенно зависимы; при этом степень статистической связи естественным образом убывает при увеличении расстояния. Эта зависимость обусловливает то, что одинаковый период повторяемости может быть приписан различным сочетаниям экстремальных волн в рассматриваемых точках, лежащим на соответствующем контуре. Например, если в точке А высота волны, возможная 1 раз в 100 лет,
кА = 27,2 м, то в точке В1 этому значению соответствует к = 25,4 м, т.е. волна, возможная 1 раз в 50 лет. Важно также, что событие, возможное 1 раз в 100 лет для нескольких точек одновременно, не обязательно предполагает появление экстремума, возможного 1 раз в 100 лет хотя бы в одной из точек. Например, 1 раз в 100 лет возможен следующий набор событий:
- в точке А реализуется событие с высотой волны, возможной 1 раз в 10 лет ( кА = 22,5 м),
- в точке В1 кв|А = 24,3 м (т.е. 30-летняя волна),
- в точке В2 кв|А = 25,1 м (т.е. 45-летняя волна).
Рис. 3. Точечные диаграммы и изолинии повторяемости годовых максимумов высот волн 0.1% обеспеченности кА в точке А и соответствующих им (условных) значений
высот волн кв|А в точках В1 (а) и В2 (б) в одни и те же годы Гидрометеорологические экстремумы по месяцам и направлениям
Высокопроизводительный программный комплекс [2] позволяет детализировать изменчивость экстремальных характеристик гидрометеорологических явлений с учетом их цикличности по месяцам (сезонам) и характерным направлениям 9. На рис. 4, а, приведена гистограмма повторяемости наибольших высот волн по направлениям и месяцам одновременно в Северной части Каспийского моря. Видно, что в зимний сезон наиболее волноопасное направление (ЮВ) прослеживается более отчетливо, чем летом, когда распределение экстремумов по направлениям становится практически равномерным. На рис. 4, б, приведены маргинальные значения повторяемости годового максимума высоты волн в синоптические сроки по месяцам в северной части Каспийского моря. Видно, что в разные годы он может наблюдаться с сентября по апрель, чаще всего - в феврале.
Детализация экстремумов подразумевает решение обратной задачи, т.е. согласование оценок наибольших высот волн, возможных 1 раз в Т лет, с учетом и без учета отдельных месяцев и направлений. Процедура согласования сводится к тому, чтобы для каждого направления и месяца найти фиктивный период повторяемости Т(9,1), который бы показывал, какую обеспеченность во всем ансамбле имеет порядковая статистика обеспеченности 1 -1/ Т(9, ^), % условного распределения.
|<
р, %
ш
V
Месяц
40
30
20
10
100
р, %
И-1-1-г
(в)
а
J_1_
т п
I Ш V УП IX XI Месяц
50
Ю
3 Направление
, %
(В)
ю
3 Направл.
ГО-
Январь (X)
Июль (VII)
-Апрель (XV) ' Октяйрь(Х)
Рис. 4. Вероятностные характеристики условных экстремумов (по месяцам и направлениям) значительной высоты волны в Северном Каспии. (а) - повторяемость, %, экстремумов по направлениям в различные месяцы; (б) - повторяемость, %, экстремумов по месяцам (все направления); (в) - повторяемость, %, экстремумов по направлениям (все месяцы); (г) - оценки высот волн 1 раз в 100 лет по месяцам (для разных направлений); (д) - оценки высот волн 1 раз в 100 лет по направлениям (для разных месяцев)
Например, для Северной части Каспийского моря экстремум, который появляется в феврале с южного сектора 1 раз в 100 лет, соответствует экстремуму 1 раз в 45 лет условного распределения, т.е. в предположении, если бы во все месяцы в течение 100 лет все волны распространялись только от юга. Полученные таким образом оценки условных экстремумов высот волн могут быть представлены как функция кт (9,1) двух переменных. На рис. 4, г-д, приведены сечения этой функции для оценки 100-летней высоты значительных волн в Северном Каспии по направлениям для разных месяцев и по месяцам для разных направлений. Видно, что в разные месяцы и по различным направлениям экстремальные характеристики могут отличаться в несколько раз, что представляет существенный практический интерес с точки зрения обеспечения безопасности морских сооружений.
Многомерные гидрометеорологические экстремумы
Интерес к многомерным гидрометеорологическим экстремумам связан с усилением требований к надежности проектирования морских объектов и сооружений. Проектировщики сооружений на шельфе должны быть уверены, что объект сможет выдержать любые возможные комбинации воздействий внешней среды [8, 9]. В качестве иллюстрации на рис. 5 представлены примеры совместных характеристик гидрометеорологических экстремумов (скорости ветра и высот волн) во всем Каспийском море. Они получены путем расчетов за временной интервал с 1948 по 2007 гг. Видно, что наибольшая скорость ветра, возможная 1 раз в 100 лет, в центральной части Каспийского моря превышает 37 м/c. В то же время скорость ветра, соответствующая высоте волн, возможной 1 раз в 100 лет, в той же точке составляет чуть более 30 м/c. Таким образом, использование совместных характеристик экстремальных явлений вместо комбинации маргинальных экстремумов в точке позволяет существенно уточнить расчетные нагрузки, что позволяет повысить надежность проектируемой конструкции и избежать необоснованного завышения запаса прочности и следующих за этим финансовых затрат. Следует отметить, что в общем случае многомерные гидрометеорологические экстремумы характеризуются изолинией равной повторяемости сочетаний экстремальных характеристик, возможных 1 раз в T лет. Такая характеристика не дает однозначного ответа для выбора сочетания, наиболее опасного для того или иного объекта. Это требует дополнительных знаний об объекте проектирования. Если данная информация отсутствует, во многих практических случаях достаточно ограничиться так называемыми ассоциированными значениями, т.е. регрессией одной гидрометеорологической величины на другую (см. рис. 5).
Представление информации в электронных гидрометеорологических атласах и справочниках
Информация об экстремальных гидрометеорологических явлениях допускает различные формы представления, иллюстрирующие особенности пространственной и временной изменчивости. Ее непосредственная интерпретация затруднена в силу многомерности и многокомпонентности, что требует использования для доступа к таким данным специальных инструментальных средств - электронных гидрометеорологических атласов и справочников [10]. Реализация интерактивного атласа в виде web-сайта позволяет добиться достаточно высокого уровня доступности за счет стандартизации протоколов. Доступ к атласу возможен в двух режимах: непосредственная работа пользователя при помощи браузера с интерактивной версией и автоматическое взаимодействие приложений пользователя со справочным массивом посредством технологии Web-сервисов.
Доступ к Web-сервисам осуществляется на основе стандартного протокола SOAP. При этом получаемые данные представляют собой сообщения, оформленные с использованием языка XML. Для реализации интерактивного варианта справочника (работающего непосредственно в браузере клиента) использована технология Flash, позволяющая добиться большей гибкости, чем стандартные компоненты языка HTML, с меньшими трудозатратами. Применение данной технологии позволяет использовать богатый набор элементов управления и способов представления информации клиенту, организовать гибкий пользовательский интерфейс, отвечающий всем необходимым требованиям по работе с интерактивными картами.
Ветер, возможный 1 раз в 100 лет (с осреднением 10 мин.), м/с
Высота волн 3% обеспеченности, возможная 1 раз в 100 лет, м
Высота волн 3% обеспеченности, ассоциированная с ветром, возможным 1 раз в 100 лет, м
Ветер, ассоциированный со значительной высотой волны, возможной 1 раз в 100 лет (с осреднением 10 мин.), м/с
Рис. 5. Карты совместных экстремальных характеристик ветра и волнения в Каспийском море, полученные посредством компьютерного моделирования
Заключение
На основе предложенной в [1] концепции спроектирован и реализован высокопроизводительный программный комплекс [2], адаптированный к архитектуре суперкомпьютеров терафлопной производительности. Эффективность использования комплекса продемонстрирована на примере расчетов различных (в том числе качественно новых) видов экстремальных характеристик гидрометеорологических явлений в Каспийском и Баренцевом морях, включая экстремумы в точке, полевые экстремумы, экстремумы по месяцам и направлениям и многомерные экстремумы. Для анализа и интерпретации результатов расчетов разработан электронный атлас экстремальных гид-
рометеорологических явлений, реализованный в виде интерактивного web-сайта, в котором доступ к массивам справочных данных осуществляется посредством web-сервисов.
Литература
1. Бухановский А. В. и др. Высокопроизводительный программный комплекс моделирования экстремальных гидрометеорологических явлений. Часть I: Постановка задачи, модели, методы и параллельные алгоритмы // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. - 200В. - Вып. 54. - С. 56-63.
2. Ковальчук С.В. и др. Высокопроизводительный программный комплекс моделирования экстремальных гидрометеорологических явлений. Часть II: Разработка и оценка программной архитектуры // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. - 200В.- Вып. 54. - С. 64-71.
3. Ветер и волны в океанах и морях (1974). Справочные данные. - Морской регистр СССР. - Л.: Транспорт, 1974.
4. Справочные данные по режиму ветра и волнения Баренцева, Охотского и Каспийского морей. - СПб: Российский морской регистр судоходства, 2003. - 214 с.
5. Справочные данные по режиму ветра и волнения Балтийского, Северного, Черного, Азовского и Средиземного морей / Лопатухин Л.И. и др. - СПб: Российский Морской регистр судоходства. - 2006. - 450 с.
6. Tolman H.L. User manual and system documentation of WAVEWATCH-III version 2.22. NOAA / NWS / NCEP / MMAB. - 2002. - Technical Note 222. - 133 p.
7. Estimation of extreme wind wave heights / Lopatoukhin L.J. [et al] // Reports of World Meteorological Organization, WMO/TD. - 2000. - Vol. 1041. - 76 p.
В. Coles S.G., Tawn J. Statistical Methods for Multivariate extremes: an Application to structural design // Applied Statistics. - 1994. - Vol. 43. - №1. - Р. 1-4В.
9. Morton I.D, Bowers J. Extreme analysis in a multivariate offshore environment // Applied Ocean Res. - 1996. - Vol. 1В. - Р. 303-317.
10. Бухановский А.В., Давидан И.Н., Иванов Н.Е., Рожков В.А. Гидрометеорологический компьютерный справочник Балтийского моря // Труды ГОИН. - СПб: Гимиз, 2002. - Вып. 20В. - С. 156-171.
Иванов Сергей Владимирович
Ковальчук Сергей Валерьевич
Лопатухин Леонид Иосифович Чернышева Екатерина Сергеевна
Бухановский Александр Валерьевич
- Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, м.н.с., [email protected]
- Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, м.н.с., [email protected]
- Санкт-Петербургский государственный университет, д.г.н., профессор, [email protected]
- Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, к.ф.-м..н., с.н.с., [email protected]
- Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, д.т.н., профессор, [email protected]
