Виды растений
<<  Численные модели гидрологических процессов для задач прогноза погоды и климата Ядовитые растения волгоградской области Электронная презентация  >>
Гидрология суши в моделях прогноза погоды и климата
Гидрология суши в моделях прогноза погоды и климата		 Нужны ли водоемы
Нужны ли водоемы		 Нужны ли водоемы
Нужны ли водоемы		 Workshop "Parameterization of Lakes in Numerical Weather Prediction
Workshop "Parameterization of Lakes in Numerical Weather Prediction		 Модель Flake (Mironov, Golosov, Kirillin et al
Модель Flake (Mironov, Golosov, Kirillin et al
Модель Flake (Mironov, Golosov, Kirillin et al
Модель Flake (Mironov, Golosov, Kirillin et al		 Одномерные k-
Одномерные k-
Моделирование термического режима Байкала одномерными моделями
Моделирование термического режима Байкала одномерными моделями		 Эмиссия метана с термокарстовых озер (K
Эмиссия метана с термокарстовых озер (K		 Эмиссия метана с термокарстовых озер (K
Эмиссия метана с термокарстовых озер (K		 Эмиссия метана с термокарстовых озер (K
Эмиссия метана с термокарстовых озер (K		 Моделирование пузырьковой конвекции в задаче аэрации водоема (Wuest et
Моделирование пузырьковой конвекции в задаче аэрации водоема (Wuest et
Современные схемы параметризации рек (Community land model 3.0,
Современные схемы параметризации рек (Community land model 3.0,		 Современные схемы параметризации рек (Community land model 3.0,
Современные схемы параметризации рек (Community land model 3.0,		 Современные схемы параметризации рек (Community land model 3.0,
Современные схемы параметризации рек (Community land model 3.0,		 Современные схемы параметризации рек (Community land model 3.0,
Современные схемы параметризации рек (Community land model 3.0,		 Сопряжение мезомасштабной атмосферной модели с трехмерными
Сопряжение мезомасштабной атмосферной модели с трехмерными
Картинки из презентации «Параметризации гидрологических объектов суши в моделях прогноза погоды и климата» к уроку биологии на тему «Виды растений»

Автор: Viktor. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока биологии, скачайте бесплатно презентацию «Параметризации гидрологических объектов суши в моделях прогноза погоды и климата.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 2540 КБ.

Параметризации гидрологических объектов суши в моделях прогноза погоды и климата

содержание презентации «Параметризации гидрологических объектов суши в моделях прогноза погоды и климата.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Параметризации гидрологических 16стока примесей (например, метана). Сток из
объектов суши в моделях прогноза погоды и ячейки в соседнюю ячейку. Сток с
климата. В. М. Степаненко (НИВЦ МГУ, водосбора. Поверхностный сток. Сток с
Географический факультет МГУ). ледников и озер. Подповерхностный сток.
Научно-образовательный семинар 17Проект LakeMIP (Lake model
«Математическое моделирование intercomparison project). одномерные
геофизических процессов: прямые и обратные модели (пока!): одномерные (k-?,
задачи», НИВЦ МГУ, 23 октября 2008 г. параметризованный вертикальный коэффициент
2План доклада. Основные тенденции обмена) и ?-мерные (Flake) Данные
развития климатических моделей Современное наблюдений Сайт проекта. Определить
состояние параметризаций гидрологии Шаг области применимости разных типов моделей
вперед: внедрение моделей водоема водоема определить ключевые физические
Параметризация рек? Процессов на процессы, которые должны быть
водосборах? Пути развития гидрологических воспроизведены для отдельных приложений
систем суши. моделей водоема.
3Гидрология суши в моделях прогноза 18Данные наблюдений. The lake name,
погоды и климата. Гидрология country, mean depth, coordinates. Depth.
растительности перехват осадков листьями Limnological data, timestep.
стекание осадков с листьев испарение Meteorological data, timestep. Time
осадков с листьев транспирация питание period. Website, contact person. Terms of
корней. Гидрология почвы диффузия usage. Toolik Lake, , 68° N 149° W. 2.4 m.
инфильтрация поверхностный сток LST, lake depth, evaporation (?), 3 hour.
подповерхностный сток. Гидрология снега temperature (1 & ), relative humidity
диффузия жидкой влаги метаморфизм … Модель (1 & ) wind speed (1 & ), wind
водоема. direction (), net solar radiation,
4Нужны ли водоемы? Улучшение разрешения photosynthetically active solar radiation,
климатических моделей/моделей прогноза barometric pressure, unfrozen
погоды спецификация «озерных регионов». precipitation, 1 hour, atmospheric
5Модели водоема. ТРЕХмерные radiation missing! 1988 - 2007.
(~океанические, например POM) 2) ДВУмерные http://ecosystems.mbl.edu/
вертикально осредненнные (Шлычков, …) ARC/weather/tl/index.shtml,
Осреденнные в одном горизонтальном arc_im@mbl.edu. ??, freely available at
направлении (CE-QUAL x.x model) 3) the website. Alqueva lake, Portugal. 40 m.
ОДНОмерные single-coloumn (GOTM модель Lake temperature at 5, 10, 15, 20, 25, 30,
(Burchard et al.), Lake модель, Степаненко 35, and 40 m, 1 hour. wind speed (without
и Лыкосов, 2005); горизонтально direction!), temperature, humidity,
осредненные (Васильев и др., 2007) 4) ? - pressure, net solar radiation, atmospheric
мерные модели – вертикальные профили radiation, 1 hour. 2003-2007.
температуры, солености и др. rsal@uevora.pt Rui Salgado (Evora
параметризованы (Flake, D. V. Mironov et University, Portugal). ?? - Contact to Rui
al., 2006) – вычислительно эффективны ? Salgado. Geneva lake, Switzerland. 309 m.
применимы в оперативных моделях 5) 0 – Temperature at 0-5m, 5-10m, 10-15m,
мерные («перемешанные» модели). 15-50m, 50-100m. 1981 - 2006. Stephane
6Workshop "Parameterization of Goyette, stephane.goyette@unige.ch. ?? -
Lakes in Numerical Weather Prediction and Contact to Stephane Goyette. Sparkling
Climate Modeling“, St-Petersburg, 18-20 Lake, Wisconsin, USA. 20 m max, 11 m mean.
September, 2008. temperature soundings, 10 min, 1hour, 1
7Модель Flake (Mironov, Golosov, day. meteorological forcing, fluxes
Kirillin et al.). Достоинства: (annually!), 1 hour in datasets (source
вычислительно эффективна воспроизводит data: 10 min, 1 hour, 1 day). Source data:
температуру поверхности с качеством 1989-2007(8?) Datasets are available for
одномерных k-? моделей. Недостатки years 2000, 2002, 2005. Source data are
неудовлетворительно воспроизводит available online:
температуру дна вертикальный профиль http://lter.limnology.wisc.edu/ Data
температуры воспроизводит хуже, чем k-? owner’s contact: Steve Carpenter,
модели применима для озер с глубиной менее srcarpen@wisc.edu Datasets: Andrey
50-60 м. Martynov, andrey.martynov@uqam.ca.
8Одномерные k-? модели. Перенос тепла. http://lter.limnology.wisc.edu/data_policy
Перенос импульса. K-? параметризация. html. Trout Bog, Wisconsin, USA. 7.9 m
9Моделирование термического режима max, 5.6 m mean. temperature soundings, 10
Байкала одномерными моделями. min, 1 hour, 1 day. meteorological
10Климатические аспекты. Моделирование forcing, 1 hour in datasets (source data:
изменения уровня озер (палеоклиматические 10 min, 1 hour, 1 day). Source data:
задачи, burkhardt rockel) эмиссия 2003-2007(8?) A dataset is available for
водоемами метана. the year 2005. Source data are available
11Эмиссия метана с термокарстовых озер online: http://lter.limnology.wisc.edu/
(K. Walter et al., 2007). До 8% глобальной Data owner’s contact: Steve Carpenter,
эмиссии метана. srcarpen@wisc.edu Datasets: Andrey
12Моделирование пузырьковой конвекции в Martynov, andrey.martynov@uqam.ca.
задаче аэрации водоема (Wuest et al., http://lter.limnology.wisc.edu/data_policy
1992). Сохранение массы струи. Уравнение html. Great Lakes USA-Canada. 409m max.
движения струи. Уравнение переноса тепла (Lake Superior). Bathymetry: GLERL;
струи. Surface observations: NDBC; Ice: GLERL
13Проблема базы данных по Great Lakes Ice Atlas; Soundings: probably
гидрологической системе суши. Площадь available at GLERL? Meteorological
объектов – снимки спутников Глубина forcing: ERA40 (resolution: 2.5°) 6 hours
водоемов – известна для небольшого I Dataset: interpolated ERA40 data at 144
количества исследованных водоемов tiles with 45 km horizontal resolution 6
Прозрачность (коэффициент пропускания) – hours (Note: meteorological forcing from
еще меньше данных. reanalysis is not exact over lakes!).
14 Source data (ERA40): 1957-2002 Forcing
15Зачем нужны модели реки в dataset: 1971-2000. ERA40:
климатических моделях? Изменения в режиме http://www.ecmwf.int Buoys :
рек является одним из важнейших www.ndbc.noaa.gov Ice:
последствий изменений климата речной сток http://www.glerl.noaa.gov/data/ice/atlas/
играет важную роль для термохалинной Bathymetry:
циркуляции океана речной сток измеряется, http://www.glerl.noaa.gov/data/char/bathym
что может служить валидацией водного try.html Datasets with meteo forcing,
баланса модели подстилающей поверхности bathymetry, etc.: Andrey Martynov,
термический режим рек существенно andrey.martynov@uqam.ca. See web sites of
отличается от такового озер. data sources.
16Современные схемы параметризации рек 19Сопряжение мезомасштабной атмосферной
(Community land model 3.0, HadCM3). Баланс модели с трехмерными гидрологическими
речной воды в ячейке. Нет термики рек нет моделями (Nagai et al.).
Параметризации гидрологических объектов суши в моделях прогноза погоды и климата.ppt
http://900igr.net/kartinka/biologija/parametrizatsii-gidrologicheskikh-obektov-sushi-v-modeljakh-prognoza-pogody-i-klimata-127322.html
cсылка на страницу

Параметризации гидрологических объектов суши в моделях прогноза погоды и климата

другие презентации на тему «Параметризации гидрологических объектов суши в моделях прогноза погоды и климата»

«Климат и погода» - Загадка. Что такое климат? В жаркий день на небе чистом, Потеряли перья птицы. Можно ли предсказывать погоду? Тема урока: погода. Почему говорят, что нет плохой погоды, а есть плохая одежда ? Почему необходимо знать предстоящее состояние погоды? Какие признаки погоды вы можете назвать? - Температура воздуха, влажность, атмосферное давление, ветер, облака, осадки.

«Климат России» - Почему изменяется мир? Как действует принцип бумеранга. Географическая широта. Климатообразующие факторы. Климат. Как мы меняем климат? Ожидаемые изменения климата. Климат и человек. Климат и человек. Промышленность. Ожидаемые изменения климата. Закономерности распределения климата на территории России.

«Погода 6 класс» - Облачность 1 балл. Кучево-дождевые облака – облака вертикального развития. Именно столько основных типов облаков различают метеорологи. Облачность 5 баллов. Оптические явления. Туманы. Кучево-дождевые облака. Перистые облака. … Слоистые облака и … Слоисто-дождевые облака, Nimbostratus, Ns. Как образуется водяной пар?

«Климат» - Цель урока. Должны уметь: работать с климатическими и физическими картами. 2. Близость или удаленность от океана. Теплые течения – приносят осадки. Зависимость температуры от высоты: при подъеме на 1 км – температура падает на 6 градусов. 4. Морские течения. 5. Общая циркуляция атмосферы. Пассаты – ветры , дующие к экватору.

«Потепление климата» - Глобальное потепление - единственная причина резких, непредсказуемых изменений погоды. Причины глобального потепления известны. Таянье ледников - индикатор потепления климата. Выбросы углекислого газа слишком незначительны, чтобы спровоцировать глобальное потепление. Киотский протокол. Ледник Роун, Валаис, Швейцария поднялся вверх на 450 метров.

«Классы объектов C» - Память для структурных типов выделяется из стека. Средства форматирования строк в С#. WnteLine(“'Arg: {0}", args[x]): } Console. В большинстве созданных нами приложений использовался класс System. Для создания объекта используется слово «new». Создание объектов: конструкторы. Обработка параметров строки.

Виды растений

20 презентаций о видах растений
Урок

Биология

136 тем

Похожие
презентации

Картинки
900igr.net > Презентации по биологии > Виды растений > Параметризации гидрологических объектов суши в моделях прогноза погоды и климата