Magyarországi szélklimatológiai információk előállítása az ALADIN modell segítségével
A felszínközeli légrétegek
szélviszonyainak kielégítő pontosságú ismerete ma már elengedhetetlen például a
szélerőművek tervezésénél, illetve a különböző környezetvédelmi
hatástanulmányok elvégzésénél. Az elmúlt években a során az
Országos Meteorológiai Szolgálat (OMSZ) egyik kiemelt feladata olyan
nagyfelbontású szélinformációk előállítása volt, amelyek a légkör alsó 150
méteres rétegének átlagos szélviszonyait jellemzik egy múltbeli időszak
adatainak feldolgozása alapján. Erre a feladatra a Szolgálatnál több megoldás
is született - az alábbiakban a numerikus modellek felhasználásán alapuló ún. dinamikai
leskálázás módszerének szakmai alapjait, az információk minőségére utaló
eredményeket, valamint az adatok felhasználási lehetőségeit mutatjuk be
részletesen.
A problémakör
A légkör magassági szélviszonyainak meghatározása során alapvetően két problémával szembesülünk.
Az első probléma az, hogy a légkör magasabban (néhány száz méteren) fekvő
rétegeinek szélmérések útján történő feltérképezése hazánkban csak az utóbbi
néhány évben valósult meg, s ezek a mérések is csak egy-egy földrajzi pont
(általában a nagyobb városok) szélviszonyairól szolgálnak részletes
információval. Hosszabb időszakok vizsgálatához tehát alapvetően csak a
felszíni (10 méteres magasságban elvégzett) megfigyelésekből lehet kiindulni. A
másik probléma ezeknek a mérési pontoknak a meglehetősen szabálytalan térbeli
elhelyezkedéséből és sűrűségéből ered. A felszínen ugyanis a meteorológiai
mérőállomások egymástól átlagosan 30-50 km távolságban helyezkednek el, a gyakorlatban is jól használható nagyfelbontású információk előállításához azonban
olyan pontokban is ismernünk kell az adatokat, ahol konkrét mérési
információval nem rendelkezünk. Tehát például egy olyan - napjainkban már nem
is kifejezetten finom felbontású - széltérkép előállításához, amelyben 5
km-enként szerepel információ, egy 5 km-es felbontású szabályos rács minden
egyes rácspontjában meg kell határoznunk a szélviszonyokat, aminek a
megvalósítása az eddigiek alapján egyáltalán nem magától értetődő feladat.
A meteorológiai vizsgálatokhoz jó minőségű, térben és időben reprezentatív adatok szükségesek.
Ebből a szempontból komoly problémát jelentenek a mérőhálózat változásából és
fejlődéséből (például egyes állomások megszűnéséből vagy áthelyezéséből,
illetve a mérőeszközök cseréjéből) következő adathiányok, inhomogenitások és
mérési hibák. Ezért az adatok feldolgozásához és azokból további információk
előállításához elengedhetetlen az adatellenőrzés és -pótlás, valamint a
homogenizálás. Csak ezt követően végezhető el az ily módon feldolgozott mérési
információkból az egységes térbeli rácsra történő interpoláció. A Szolgálatnál
kifejezetten erre a célra fejlesztették ki a MISH (Meteorological Interpolation based on Surface
Homogenized Data Basis) programcsomagot,
mely az interpoláció matematikai megvalósítása során éghajlati információkat is
felhasznál. Az eljárás lényege, hogy az interpolálni kívánt meteorológiai elem
(jelen esetben a vízszintes szélsebesség) térbeli statisztikai szerkezetét a mérőállomások
rendelkezésre álló hosszú (általában 20-30 évre visszatekintő) éghajlati
adatsorainak segítségével határozzuk meg, s az így felállított statisztikai
kapcsolatok ismeretében végezzük el az interpolációt a felszínen, majd a
felszínen előállt szélmezőből következtetünk a magassági szélviszonyokra. (A a MISH módszer eredményeként kapott szélmezőre
láthatunk példát 10 méteres magasságban.)
A magassági szélviszonyok kielégítő pontosságú leírásának egy másik lehetséges megoldását jelenti a
numerikus előrejelző modellek alkalmazása, amelyek egy háromdimenziós térbeli
rácson oldják meg a légköri folyamatokat leíró matematikai egyenletrendszert. A
modellek futtatásához szükséges kezdeti feltételeket ugyancsak ezen a számítási
rácson kell előállítani a térben és időben szabálytalanul elhelyezkedő
megfigyelések felhasználásával, tehát a fent ismertetetthez nagyban hasonló
problémát kell megoldani, amire napjainkra már számos, rendkívül összetett,
operatívan is használt eljárást fejlesztettek ki. A Szolgálat Numerikus Modellező és Éghajlat-dinamikai
Osztályán két módszer is rendelkezésre áll, hogy kielégítsük a felhasználók
igényeit a finomfelbontású szélklimatológiai információkkal kapcsolatban,
amelyek közül most elsősorban az ún. ERA-40 adatokon alapuló eljárást
mutatjuk be részleteiben.
Az alkalmazott módszertani háttér
A numerikus időjárás-előrejelzés alapjai
Az időjárás alakításában a legfontosabb szerepet a légkörben fellépő áramlási folyamatok és kölcsönhatások
játsszák, melyeket a fizika alapvető törvényei (úgymint a tömeg-, az impulzus
és az energia-megmaradás) kormányoznak. Ha ennek a fizikai törvényszerűségek
által meghatározott rendszernek ismerjük az állapotát adott időpillanatban,
akkor e törvények alapján felállított matematikai egyenletek segítségével
egyértelműen meghatározható a jövőbeli fejlődése. Mindezen folyamatok és
kölcsönhatások megismerésére, majd ezt követően az időjárás előrejelzésére már
az 1910-es évektől kezdve numerikus (vagy számszerű) modelleket alkottak. A
numerikus modellek alapját tehát a fizikai törvények figyelembevételével
felállított folytonos nemlineáris parciális differenciál-egyenletrendszer
képezi, amelyet a numerikus megoldás során közelítő módszerek segítségével
oldunk meg: a kezdeti- és határfeltételeket igénylő egyenletrendszert egy
háromdimenziós térbeli rács rácspontjaiban értelmezzük és az előrejelzés
folyamán diszkrét lépésekben oldjuk meg.
A modell futtatásának megkezdéséhez szükséges kezdeti feltétel meghatározása az előrejelzés
elkészítésének egyik legkritikusabb lépése, hiszen minél pontosabban ismerjük
a kiinduláskor a légkör állapotát leíró meteorológiai paraméterek - a
hőmérséklet, a légnyomás, a szélsebesség, a légnedvesség - eloszlását, annál
megbízhatóbban tudjuk előrejelezni ezek változását. Tehát az előrejelzési tartományt
lefedő háromdimenziós rács minden pontjában előállítjuk ezeknek a változóknak a
kezdeti értékeit, amihez minden létező meteorológiai információt felhasználunk:
a különböző típusú megfigyelési adatokat csakúgy, mint a korábbi időpontból
indított modell-előrejelzéseket.
A légkör véges függőleges kiterjedése miatt az előrejelzési feladat megoldásához nemcsak kezdeti
feltételekre, hanem alsó és felső peremfeltételekre is szükségünk van. Az integrálás
számításigénye nagyban csökkenthető, az alkalmazott rács vízszintes felbontása
pedig növelhető, ha az egész Földre vonatkozó globális előrejelzés helyett
csupán egy kisebb - az érdeklődésünkre számot tartó - tartományra készítünk
előrejelzést (azaz korlátos tartományú modellt futtatunk). Ebben az
esetben a terület oldalsó határain is szükségünk van peremfeltételekre annak
érdekében, hogy a tartományon kívülről érkező nagyskálájú folyamatok a
tartományon belül is kifejthessék hatásukat, illetve a tartományon belül
lejátszódó jelenségek akadálytalanul elhagyhassák a modell-területet. Az
oldalsó peremfeltételeket a gyakorlatban globális (vagy a tartományt magában
foglaló korlátos tartományú) modellek előrejelzései szolgáltatják.
A légkörben ható legfontosabb mozgató erők - a nyomáskülönbségből és a Föld
forgásából eredő erők, valamint a gravitáció - hatására történő áthelyeződések,
illetve az ezek során végbemenő hőtágulással kapcsolatos folyamatok mind
dinamikai hatásra jönnek létre, amelyeket az említett egyenletekkel tudunk
leírni. A légkör viselkedésére azonban olyan folyamatok is hatással bírnak,
melyeknek karakterisztikus mérete kisebb a modell térbeli rácsának
felbontásánál, illetve amelyek túl komplexek ahhoz, hogy ily módon
meghatározhatók lennének - ezeket ún. parametrizációs eljárások
segítségével, empirikus összefüggések felhasználásával írjuk le a numerikus
modellekben. Tipikus példa parametrizáció alkalmazására a csapadékképződés
mechanizmusa, a sugárzás, a konvekció vagy a turbulens folyamatok.
Az ECMWF re-analízisek
Az Európai Középtávú Időjárás Előrejelző Központnál ()
egy széleskörű nemzetközi együttműködés, az keretében elvégezték az
elmúlt évtizedek időjárásának rekonstruálását az egész Földre vonatkozóan. Egy
Földet lefedő 3-dimenziós rácson előállították tehát a legfontosabb
meteorológiai változókat, amihez a lehető legtöbb mérési adat (felszíni
megfigyelések, rádiószondás felszállások, repülőgépes adatok, radar- és műholdas
mérések adatai stb.), illetve megbízható modell-előrejelzések kerültek
felhasználásra lefedve az 1957-2002 időszak több mint negyven évét. Az adatok
(az ún. re-analízisek) egy meglehetősen durva, 125 km-es horizontális
felbontású és 60 vertikális szintet tartalmazó rácshálózaton álltak elő, de még
ezen a kis felbontású rácson sem állt rendelkezésre elegendő mérés és
megfigyelés (különösen a légkör magasabb rétegeiben), ezért kellett igénybe
venni a modellek előrejelzéseit is.
Az ERA-40 projekt során előállított eredményeket az ECMWF adatbázisában tárolják,
ahonnan kutatási célokra a Központ partnerei számára szabadon letölthetők.
Mivel ezek az adatok jelentik a "közelmúlt" időjárási viszonyaira vonatkozóan a
jelenlegi ismereteink legmegbízhatóbb forrását, ezért nagy jelentőséggel bírnak
a modellezési kutatások területén - sok központ alkalmazza a re-analíziseket
modellfuttatásaik kezdeti- és peremfeltételeként, illetve a modellkísérletek
eredményeinek validálására is.
Ezeknek a globális mezőknek a felbontása azonban meglehetősen durva, így az adatbázis csupán a
nagyléptékű áramlási rendszerek jellemzőit képes leírni, a domborzati viszonyok
által nagymértékben befolyásolt regionális és lokális skálájú áramlási
folyamatok nem jelennek meg bennük - közvetlenül tehát nem nyerhető ki az
adatokból a kívánt részletes szélinformáció. Éppen ezért az igényelt finom (5
km-es) felbontású szélmező előállításához a globális adatok ún. dinamikai
leskálázását hajtottuk végre az ALADIN numerikus előrejelző modell alkalmazásával
- azaz a modellt a globális adatok által biztosított kezdeti- és
peremfeltételekkel futtattuk több egymásba ágyazott, kisebb, ugyanakkor
finomabb felbontású tartományon. Ezt a feladatot elvben a meteorológiai
változók 125 km-es rácsról 5 km-es felbontású rácsra (egyetlen lépésben)
történő interpolációjával is végre lehetett volna hajtani, ebben az esetben
azonban éppen a kisebb skálájú folyamatok és felszíni jellemzők hatását hagytuk
volna figyelmen kívül, s a szélmező ily módon jelentős hibával lett volna
terhelve.
Az ALADIN modell
Az (Aire Limitée
Adaptation dynamique Développement InterNational) az OMSZ egyik legfontosabb
nemzetközi együttműködése a korlátos tartományú numerikus modellezés területén.
A projektet a kezdeményezte
1990 végén és napjainkra 15 nemzeti meteorológiai szolgálat tagja az
együttműködésnek. Az OMSZ a kezdetektől részt vesz az ALADIN-projektben,
amelynek alapvető célja egy korszerű korlátos tartományú numerikus előrejelző
modell megalkotása és közös fejlesztése. Az ALADIN korlátos tartományú modellt
a Szolgálatnál 1998 óta futtatjuk operatívan rövidtávú előrejelzések készítésére.
Az elmúlt évek során a hazánkban használt modellváltozat számos fejlesztésen esett át mind az
alkalmazott háromdimenziós rács részletességét, mind a kezdeti feltételek
meghatározására szolgáló módszert, mind pedig a fizikai folyamatok minél
pontosabb leírását illetően. Az ALADIN modellt időjáráselőrejelzés céljából
naponta négyszer futtatjuk kétnapos időtartamra, s az Európa nagy részét lefedő
előrejelzési tartomány horizontális felbontása 8 km, a függőleges szintek száma 49.
A dinamikai leskálázás
Az 5 km-es felbontású magyarországi szélklimatológia kiindulási adatait tehát az ECMWF ERA-40
re-analízisei jelentették. A finom felbontású szélmező eléréséhez az ALADIN
modellt futtattuk a re-analízisek által biztosított kezdeti- és
peremfeltételekkel több egymásba ágyazott, kisebb, ugyanakkor finomabb
felbontású tartományon. A dinamikus leskálázást a következő lépésekben
valósítottuk meg ():
- A legelső lépésben a globális adatokat egy 45 km-es horizontális felbontású európai tartományra interpoláltuk. Emellett vertikális
interpolációra is sor került, mivel az ALADIN modell és a re-analízisek függőleges szintjei nem estek egybe. Az ezt követő leskálázási lépésben az
ALADIN modellt 45 km-es felbontáson futtattuk, kezdeti és határfeltételként felhasználva az előzőekben előállított információkat.
- A második leskálázási lépésben az ALADIN modellt egy kisebb, Európa középső részét lefedő tartományon futtattuk 15 km-es
felbontáson, határfeltételként az előző lépésben előállított előrejelzéseket használva.
- Az utolsó lépésben a 15 km-es futtatás eredményeire egy speciális utó-feldolgozást alkalmaztunk egy még
kisebb, csupán Magyarországot lefedő tartomány felett. Ennek eredményeként elkészült az 5 km-es felbontású szélmező a 10, 25, 50, 75, 100, 125 és 150
méteres magassági szinteken hatórás időbeli felbontásban az 1957 és 2002 közötti időszakra vonatkozóan.
1. ábra: A dinamikai leskálázás lépései. Az ábrákon az egyre finomodó felbontású modell-tartományok láthatók.
A 15 km-es térbeli felbontás még nem elegendő ahhoz, hogy azzal minden létező légköri fizikai
folyamatot leírjunk. Ha növeljük a modell felbontását, és ezzel együtt a domborzatot
is pontosabban vesszük figyelembe, a lokális jelenségekre vonatkozóan jobb
eredményeket kapunk. Az ALADIN modell felbontásának növelésekor azonban a
rendelkezésre álló számítási kapacitás mellett a modell által alkalmazott egyes
közelítések is korlátozást jelentenek. Az utolsó lépésben alkalmazott
utó-feldolgozás a modell speciális konfigurációja. Alkalmazása során először a
durvább (15 km-es) felbontású meteorológiai előrejelzési mezőt egy finomabb (5
km-es) felbontású rácsra interpoláljuk, majd egy rövid modell-integrálást
hajtunk végre, melynek végén előáll a finomabb felbontású domborzathoz
igazított pontosabb szélmező. A rövid integrálás során kizárólag azokat a
folyamatokat vesszük figyelembe, amelyek a felszínközeli szél alakításában
közvetlenül szerepet játszanak, ezért a légkör felső tartományában a
modellszintek számát lecsökkentjük, illetve a szélmező szempontjából nem
releváns, nem-adiabatikus (például a felhőzetben végbemenő vízgőz-kondenzációs
és csapadékképződési) folyamatok nagy részét is figyelmen kívül hagyjuk. A egy utó-feldolgozással (5 km-es felbontáson)
illetve anélkül (15 km-es felbontáson) készített 10-méteres ALADIN szélelőrejelzésre
látunk példát - az ábrákon mind a domborzat felbontásbeli különbsége, mind a
szélmezők közötti eltérés megfigyelhető.
2. ábra: Példa egy 10-méteres szélelőrejelzésre speciális utó-feldolgozás alkalmazása nélkül, 15 km-es
felbontáson (bal), illetve speciális utó-feldolgozás alkalmazásával 5 km-es horizontális felbontáson
(jobb). A háttérben az adott felbontáshoz tartozó modell domborzat látható.
Az eredmények és interpretációjuk
Az eljárás eredményeként az említett 7 magassági szinten állt elő az 5 km-es felbontású szélmező (azaz a
vízszintes áramlás két sebességkomponense) hatóránként az 1957 és 2002 közötti időszakra. Az így létrejött több mint
negyvenéves adatbázisból számos széllel kapcsolatos hasznos információ nyerhető ki:
- az országban uralkodó átlagos szélviszonyokat (a szélnek mind az irányára, mind a sebességére vonatkozóan)
átlagszél-térképeken tekinthetjük át az időszak egészére vagy tetszőleges
kisebb szeletére (),
- az adott sebességértéket meghaladó szelek gyakoriságáról, illetve
- a szélsebesség alapján származtatható paraméterek - mint például a specifikus szélenergia - országon
belüli megoszlásáról szintén térképek útján kaphatunk információt.
Nemcsak "országosan" van lehetőségünk az eredményeket áttekinteni és elemezni - az adatbázis alapján 5 km-es pontossággal bármely
magyarországi helységre meghatározhatók a kívánt időszak (s az időszak itt nem kizárólag egybefüggő éveket jelenthet, hanem
adott évszakot illetve hónapot)
- átlagos szélviszonyai,
- a széliránynak (), valamint
- a szélerősség tetszőleges értékeinek gyakoriságai (a példa az adott
földrajzi pontban számított eloszlásfüggvényre).
Mindezen információk nyilvánvaló gazdasági hasznosíthatóságán túlmenően az adatok számos szakterületen
alkalmazhatók kutatási célokra is.
Az eredmények megbízhatósága
Az előállt információk minősége természetesen csak akkor ítélhető meg korrekt módon, ha azokat
mérésekkel is össze tudjuk vetni. A megfigyelési információkkal történő
összehasonlítást nem a teljes négy évtizedre, csupán az időszak 1992 és 2001
közötti tíz évére végeztük el - a vizsgált tízéves időszakra az OMSZ által
működtetett 19 felszíni mérőállomás 10 m-es széladataival vetettük össze az eredményeket.
A a megfigyelések és a dinamikai leskálázással kapott átlagszelek
különbségét mutatja be, ami alapján látható, hogy a dinamikai leskálázással
többnyire kissé felülbecsültük a mért szélsebességet. Az eltérés több forrásból
is eredhet: míg a megfigyelések esetében az átlag kiszámítása órás szélmérések
alapján történt, addig a dinamikai módszerrel csak hatóránként álltak
rendelkezésre a széladatok, illetve míg egy mérés az adott állomást pontszerűen
jellemzi, addig a dinamikai módszer egy 5 km x 5 km-es rácsdoboz átlagos jellemzőit tudja csak visszaadni.
Az átlagszél mellett megvizsgáltuk a mérési pontokban a szélirány szerinti eloszlást is: a legtöbb
helyen a megfigyelt és a szimulált szélirányeloszlás jó egyezést mutatott, de
különbségek természetesen itt is adódtak. Az
két reprezentatív mérési pontra mutatjuk be a szimulált és a valódi szélirány eloszlást.
További lehetőségek
Az Országos Meteorológiai Szolgálatnál egy másik (az eddigiekben ismertetett
módszerhez nagyban hasonló) eljárás is kidolgozásra került, amelynek alapját
szintén az ALADIN numerikus modell képezi, s amely a Szolgálat napi
előrejelzési eredményeire támaszkodva állít elő ugyancsak 5 km-es horizontális
felbontással szélinformációt. Az eljárás főként a kiindulási adataiban
különbözik a fent bemutatott módszertől, valamint abban, hogy az így létrejött
adatbázis mindössze négy évre nyúlik vissza. A dinamikus leskálázás ugyanúgy
egész Földet lefedő globális adatokból indul, csak ezeket az operatív
gyakorlatban a francia szolgálat ARPEGE modelljének 25 km-es felbontású
előrejelzései biztosítják. A leskálázás mindössze két lépésben valósul meg: az
ALADIN előrejelzésekhez a globális mezők szolgáltatnak kezdeti- és
peremfeltételt, majd az így készült 8 km-es felbontású előrejelzésekre
alkalmazva az előbbi speciális utó-feldolgozási eljárást áll elő a finom
felbontású szélmező. Az ily módon létrejött adatbázis ugyanolyan típusú
információk előállítására alkalmas, mint a hosszabb múltbeli időszak adatsora.
Összefoglalás, kitekintés
Az elmúlt három évben a hazai megújuló energiaforrások feltérképezését végezte el a Nemzeti Kutatási és
Fejlesztési Programok keretében az Országos Meteorológiai Szolgálat vezetésével
működő konzorcium. A projektben az OMSZ egyik kiemelt feladata volt olyan
nagyfelbontású információk előállítása, amelyek képesek a felszínközeli
légrétegek szélviszonyainak megbízható jellemzésére. A cél megvalósítására két
lehetséges megoldás állt rendelkezésünkre: a 10 méteres magasságban mért
szélsebesség-értékek közvetlen felhasználásán alapuló meteorológiai
interpolációs módszer, illetve az időjárás-előrejelzésben használt számszerű
előrejelző modellek alkalmazása - a fentiekben az utóbbi módszert mutattuk be
részletesen.
Az eljárás során az egész Földre vonatkozó 125 km-es felbontású adatokból kiindulva állítottunk elő
Magyarországra vonatkozóan 5 km-es felbontású szélmezőt az 1957-2002 közötti
időszakra az ALADIN numerikus előrejelző modell felhasználásával. A globális
adatok dinamikai leskálázása révén elértük, hogy a felszínközeli szélmezők az
ALADIN modell részletesebb felszíni jellemzői (például a domborzat) révén
megbízhatóan tükrözzék a valós áramlási viszonyokat, s így olyan pontokban és
magasságokban is tudtunk szélmezőt előállítani, ahol máskülönben nem
rendelkezünk mérési információkkal.
A módszerrel nyert szélinformációk értékelését a 10 méteres magasságban mért
szélsebesség-értékekkel végeztük el az 1992-2001 közötti időszakra. A
validációt szeretnénk kiterjeszteni a teljes 45 évre, lehetőség szerint nemcsak
a felszíni, hanem minél több magassági szélméréssel is kiegészítve az
eredményekről kapott képet. Mindezen információk birtokában áll az Országos
Meteorológiai Szolgálat mindazon érdeklődők és potenciális megrendelők
rendelkezésére, akiket a témával kapcsolatban további részletek illetve a
szélinformációk megrendelése érdekel.
A témával kapcsolatos publikációk (PDF-formátumban):
Kertész, S., Szépszó, G.,Lábó, E., Radnóti, G. and Horányi, A., 2005:
ALADIN/ALATNET Newsletter no. 28, pp. 78-83.
Szépszó G., Horányi A., Kertész S., Lábó E., 2006:
Magyar Meteorológiai Társaság előadássorozata, beszámolókötet, pp. 82-93.
Zagar, M., Zagar, N., Cedilnik, J., Gregoric, G. and Rakovec, J., 2005:
ALADIN/ALATNET Newsletter no. 28, pp. 101-104.
3. ábra: A statisztikai modellezéssel előállított átlagos szélsebesség-mező
10 méteres
magasságban az 1997-2003 időszakra vonatkozóan.
4. ábra: A dinamikai leskálázással számított átlagos szélsebesség 75 méteres
magasságban
az 1992-2001 időszakra vonatkozóan.
5. ábra: A dinamikai leskálázással számított (alsó sor), illetve a
meteorológiai mérésekből
származtatott (felső sor) 10m-es szél átlagos irány
szerinti eloszlása két mérési helyen
(bal oldalon Sopron, jobb oldalon Szeged)
az 1992-2001 időszakra vonatkozóan.
6. ábra: A dinamikai leskálázással számított 10m-es szélsebesség nyári
eloszlásfüggvénye
az 1992-2001 időszakra, Sopronra vonatkozóan.
7. ábra: A dinamikai leskálázással számított és a meteorológiai mérésekből származtatott
10 m-es átlagszél különbsége az 1992-2001 időszakra vonatkozóan.