Prace nad rozwojem i wdrożeniem operacyjnego modelu prognoz falowania płytkowodnego w Zakładzie Badań Morskich IMGW-PIB dr Ewa Antão, mgr Krzysztof Piłczyński Gdynia, 21-23 czerwca 2017
Plan prezentacji: Sprzęt pomiarowy Modele Całokształt wykonywanych badań Planowane kierunki badań Podsumowanie
Źródła danych: AWAC (Nortek Acoustic Wave and Current profiler) Boje Pomiary satelitarne Instytucje zewnętrzne (pomiary w Zat. Pomorskiej).
Rys. 1. Położenie boi oraz AWAC a.
Przykład danych z dwóch pław, gdzie prezentowanie są wyniki: prędkości wiatru, temperatury oraz ciśnienia mierzonych na bojach tytuł slajdu 5
Rys. 2. Falowanie z pomiarów satelitarnych.
AWAC - pomiary Rys. 3a. AWAC pomiary falowania.
AWAC - pomiary Rys. 3b. AWAC pomiary prądów.
AWAC - pomiary Rys. 3c. Dobowe zmiany w sile rozpraszania sygnału.
AWAC - pomiary Rys. 3d. Migracja zooplanktonu w ciągu jednej doby.
Modele WaveWatch III falowanie głębokowodne SWAN falowanie płytkowodne
Rys. 4. Niektóre wyniki z modelu WWIII (wiatr i batymetria jako jedyne dane wejściowe).
Rys. 5. Niektóre wyniki z modelu SWAN po uruchomieniu go jak modelu głębokowodnego WWIII (wiatr i batymetria jako jedyne dane wejściowe).
Rys. 6. Niektóre wyniki z modelu SWAN po uruchomieniu jako modelu płytkowodnego zagnieżdżonego w głębokowodnym (z warunkami początkowymi dla falowania w formie widma falowania).
Zadanie badawcze Adaptacja modeli hydrologicznych i hydrodynamicznych do prognozowania hydrologicznego oraz dystrybucji elementów chemicznobiologicznych w polskich obszarach morskich (DS-O) Zintegrowany moduł danych do modeli oceanograficznych Przygotowanie procesu asymilacji danych do modelu falowania Adaptacja danych z modelu HIROMB do modelu MIKE Kalibracja i weryfikacja modeli falowania dla Bałtyku do pracy w trybie operacyjnym Integracja modelu falowania SWAN z modelem cyrkulacji MIKE
Kierunki badań Weryfikacja teorii quasi-determinizmu Teoria dotyczy profilu maksymalnej fali Centralnym pojęciem jest funkcja autokowariancji Umożliwia obliczenie różnych parametrów widma falowania bez obliczania samego widma Pozwala na częściowe sprawdzenie danych otrzymywanych z AWAC a.
Kierunki badań Weryfikacja teorii quasi-determinizmu Teoria ta pozwala na obliczenie profilu grupy falowej zawierającej najwyższą falę w 20- minutowym zapisie falowania, gdy Hmax/Hs>2. Dzięki symulacjom można prześledzić proces zmiany wysokości i asymetrii maksymalnej fali w obrębie paczki falowej zarówno w czasie, jak i w przestrzeni. Rys. 7. Zmiana profilu maksymalnej fali podczas jej przemieszczania się z jednego do drugiego węzła grupy falowej.
Kierunki badań Weryfikacja teorii quasi-determinizmu No Series Hup simulated [m] Hup measured [m] Tup simulated [s] Tup measured [s] 1 [1.72, 2.00] 1.97 [4.8, 4.9] 5.0 6 [1.59, 1.85] 1.85 [5.0, 5.2] 5.5 15 [0.86, 1.02] 1.00 [4.7, 4.9] 4.9 23 [1.74, 2.04] 2.01 [4.8, 4.9] 4.6 24 [2.28, 2.87] 2.89 [5.7, 6.1] 6.2 28 [2.21, 2.81] 2.83 [5.7, 6.1] 6.0 40 [0.77, 1.09] 0.97 [4.4, 5.0] 4.8 42 [1.23, 1.55] 1.55 [5.4, 5.7] 5.7 43 [1.58, 1.93] 1.95 [5.5, 5.8] 5.3 44 [1.85, 2.27] 2.27 [4.9, 5.1] 5.4 45 [1.50, 1.86] 1.87 [5.4, 5.8] 5.9 46 [2.14, 2.71] 2.73 [5.7, 6.1] 5.4 Tabela 1. Parametry maksymalnej fali - pomierzone i symulowane z teorii QD.
Kierunki badań Parametryzacja widm falowania głębokowodnego Rys. 8. Dopasowane za pomocą metody optymalizacji widmo JONSWAP.
Kierunki badań Parametryzacja widm falowania Falowanie zmierzone przyrządem AWAC i wygładzone widmo dość łatwo daje się przybliżyć formułą JONSWAP. Ułatwia to wykorzystanie parametryzacji widma głębokowodnego w modelu SWAN jako warunki początkowe z kierunku północno-wschodniego. Należałoby zbadać wpływ błędu Tp związanego z parametryzacją na model falowania.
Planowane kierunki badań parametr szerokości widma No series Tp (calc) Tp (AWAC) Tp (JONSWAP fit) Tp (akov) Tp = T*/0.44 1 (fits) 1 5.0 5.0 5.0 5.3 6.1 4.1 0.45 6 5.3 5.4 5.4 5.3 6.1 4.5 0.54 15 5.0 5.0 5.0 5.4 6.1 2.8 0.35 23 5.0 5.0 5.0 5.4 6.1 3.6 0.44 24 6.7 6.3 6.3 6.7 6.1 2.5 0.60 28 6.3 6.3 6.2 6.1 6.1 2.2 0.62 40 5.3 5.3 5.1 5.4 3.0 1.4 0.30 42 6.0 5.9 5.8 5.4 6.1 2.1 0.45 43 5.9 5.9 5.9 6.0 6.1 3.2 0.50 44 5.0 5.3 5.1 5.3 6.1 1.9 0.49 45 6.0 5.9 5.9 6.1 6.1 2.6 0.53 46 6.2 6.3 6.2 6.0 6.1 2.4 0.60 Tabela 2. Parametry stanów morza - symulowane z teorii QD oraz obliczone z widma JONSWAP dopasowanego do widma z pomiarów AWAC a. *
Planowane kierunki badań Podporządkowane są tematom badawczym, a te zaś implementacji modelu Asymilacja danych do modelu wg jednej z teorii Wykorzystanie metody teorii odwrotnej w implementacji modelu Kalibracja modelu falowania Sprzężenie modelu falowania z innym Automatyzacja podawania danych do modelu.
Podsumowanie Prace podporządkowane są realizowanym tematom badawczym, a te zaś implementacji modelu falowania. Teoria Boccotti ego warta jest rozpowszechnienia ze względu na odpowiednie warunki falowania na Bałtyku oraz prostotę tej teorii. Nie wszystkie interesujące aspekty teorii Boccotti ego zostały wykorzystane. Serdecznie zapraszam do współpracy. 23
Publikacje w przygotowaniu: Verification of Quasi-Determinism Theory against Baltic Sea Data w Meteorology Hydrology and Water Management Poprawka do jednej z parametryzacji teoretycznego widma JONSWAP w oparciu o pomiary (dopasowanie widma i poprawki do domyślnych wartości parametrów oraz poprawka do pomierzonych wartości parametru Hs). Weryfikacja szerokości widma pomierzonego na podstawie pomierzonych w kolumnie prędkości ruchów wody związanych z falowaniem (AWAC). Metoda teorii odwrotnej dla otrzymania siatek tarcia o dno.
Dziękuję za uwagę dr Ewa Antão Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej Państwowy Instytut Badawczy 81-3423 Gdynia, ul.: Waszyngtona 42 Tel. Fax. Ewa.Antao@imgw.pl www.imgw.pl www.pogodynka.pl