Масштаб
<<  Масштабы топографических карт Развертывание системы сбора аккумуляторного лома в региональном и федеральном масштабе – перспективы сотрудничества  >>
Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня
Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня
Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня
Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня
H500
H500
H500
H500
Grid step in latitude (upper curve) and longitude (lower curve), in km
Grid step in latitude (upper curve) and longitude (lower curve), in km
Grid step in latitude (upper curve) and longitude (lower curve), in km
Grid step in latitude (upper curve) and longitude (lower curve), in km
Распределение уровней по вертикали в варианте модели с 50 уровнями
Распределение уровней по вертикали в варианте модели с 50 уровнями
Распределение уровней по вертикали в варианте модели с 50 уровнями
Распределение уровней по вертикали в варианте модели с 50 уровнями
Шаг сетки по горизонтали для различных задач моделирования атмосферы в
Шаг сетки по горизонтали для различных задач моделирования атмосферы в
Выбор сетки
Выбор сетки
Редуцированная широтно-долготная сетка
Редуцированная широтно-долготная сетка
Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня
Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня
Thermal and solar radiative effects, 24h integration with clouds and
Thermal and solar radiative effects, 24h integration with clouds and
Thermal and solar radiative effects, 24h integration with clouds and
Thermal and solar radiative effects, 24h integration with clouds and
Отклонение результатов расчетов интегральных потоков солнечного
Отклонение результатов расчетов интегральных потоков солнечного
Отклонение результатов расчетов моделей ACRANEB и CLIRAD от
Отклонение результатов расчетов моделей ACRANEB и CLIRAD от
Интегральный поток ДВ излучения по модели ACRANEB , RRTM и полинейным
Интегральный поток ДВ излучения по модели ACRANEB , RRTM и полинейным
Сравнение оперативной (0
Сравнение оперативной (0
Сравнение оперативной (0
Сравнение оперативной (0
Сравнение оперативной (0
Сравнение оперативной (0
Сравнение оперативной (0
Сравнение оперативной (0
T850
T850
T850
T850
T850
T850
T850
T850
Running forecasts
Running forecasts
Predictions of the DJF mean NAO index with the seasonal version of
Predictions of the DJF mean NAO index with the seasonal version of
Predictions of the DJF mean NAO index with the seasonal version of
Predictions of the DJF mean NAO index with the seasonal version of
Predictions of the DJF mean NAO index with the seasonal version of
Predictions of the DJF mean NAO index with the seasonal version of
Predictions of the DJF mean NAO index with the seasonal version of
Predictions of the DJF mean NAO index with the seasonal version of
Predictions of the DJF mean AO index provide a reliable basis for
Predictions of the DJF mean AO index provide a reliable basis for
Predictions of the DJF mean AO index provide a reliable basis for
Predictions of the DJF mean AO index provide a reliable basis for
RPSS of historical seasonal forecasts of DJF mean temperature for
RPSS of historical seasonal forecasts of DJF mean temperature for
RPSS of historical seasonal forecasts of DJF mean temperature for
RPSS of historical seasonal forecasts of DJF mean temperature for
RPSS of real-time seasonal forecasts of DJF mean temperature for
RPSS of real-time seasonal forecasts of DJF mean temperature for
RPSS of real-time seasonal forecasts of DJF mean temperature for
RPSS of real-time seasonal forecasts of DJF mean temperature for
GPC predictions of DJF’12-13 mean SLP (from WMO LC LRF-MME)
GPC predictions of DJF’12-13 mean SLP (from WMO LC LRF-MME)
Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)
Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)
Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)
Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)
Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)
Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)
Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)
Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)
Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)
Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)
Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)
Precipitation forecast for JAS 2013 (from WMO LC LRF-MME)
Averaged over season observed T2m anomaly, as a deviation from
Averaged over season observed T2m anomaly, as a deviation from
Averaged over season observed T2m anomaly, as a deviation from
Averaged over season observed T2m anomaly, as a deviation from
Role of snow albedo
Role of snow albedo
Role of snow albedo
Role of snow albedo
Картинки из презентации «Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью атмосферы» к уроку географии на тему «Масштаб»

Автор: Alla. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока географии, скачайте бесплатно презентацию «Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью атмосферы.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 3839 КБ.

Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью атмосферы

содержание презентации «Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью атмосферы.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Воспроизведение атмосферной циркуляции 25моделей ACRANEB и CLIRAD от результатов
на временных масштабах от дня до сезона полинейных расчетов суммарного поглощения
глобальной моделью атмосферы. М.А.Толстых, солнечной радиации в атмосфере с облаками
А.Ю. Юрова, Р.Ю.Фадеев, В.В.Шашкин, для (а) различной оптической толщины
А.В.Шляева, Т.В.Красюк, В.Г.Мизяк. облаков и (б) различной высоты облаков при
2План доклада. Бесшовный прогноз Модель оптической толщине 10 (А.Ю.Юрова).
ПЛАВ Применение модели в среднесрочном 26Интегральный поток ДВ излучения по
прогнозе погоды Воспроизведение модели ACRANEB , RRTM и полинейным
атмосфекной циркуляции на сезонных расчетам ДВ радиационного переноса для
временных масштабах. стандартных условий лета средних широт в
3Бесшовный прогноз. Shukla 2006, безоблачной атмосфере.
Hoskins 2013 В атмосфере не существует 27Авторские испытания. Прогнозы с 12 ВСВ
искусственных временных границ, на 72 ч, 01янв-24ноя 2013г., нач. данные -
разделяющих мезомасштабные, синоптические, новый ОА Гидрометцентра Расчеты на РСК
сезонные и межгодовые масштабы. В силу Торнадо, 216 ядер. 22 мин/сут. На
нелинейности атмосферы, все временные картинках – RMS; S1 у новой версии всегда
масштабы взаимодействуют между собой. чуть ниже, а ACC - выше.
Несмотря на неустойчивость атмосферных 28Сравнение оперативной (0.9?х0.72?, 28
процессов, на всех временных масштабах уровней, OPER) и новой (0,225?х0,18?, 51
существуют процессы, предсказываемые уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ
современными моделями Земной системы. Начальные данные: ОА Гидрометцентра.
Например, предсказуемой является Регион: Тропики. Период сравнения:
квазидвухлетняя осцилляция (QBO) с янв.-апр.,ноя 2013.
периодом 26 месяцев. 29Сравнение оперативной (0.9?х0.72?, 28
4Бесшовный прогноз - 2. Колебание уровней, OPER) и новой (0,225?х0,18?, 51
Мэддена-Джулиана (взаимодействие уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ
масштабов) «Хорошая» модель Земной системы Начальные данные: ОА Гидрометцентра.
должна воспроизводить процессы всех Регион: Тропики. Период сравнения: май-окт
масштабов – от синоптических (дни) до 2013.
климатических (десятилетия). Для 30Сравнение оперативной (0.9?х0.72?, 28
воспроизведения долгопериодных колебаний уровней, OPER) и новой (0,225?х0,18?, 51
нужна совместная модель ( с моделью уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ
океана, морского льда, …). Начальные данные: ОА Гидрометцентра.
5Зачем нужна глобальная модель Регион: 20?-90? с.ш. Период сравнения:
атмосферы? Детерминистический прогноз на янв.-апр.,ноя 2013.
2-7 суток (максимально возможное 31Сравнение оперативной (0.9?х0.72?, 28
разрешение) Ансамблевый прогноз на срок уровней, OPER) и новой (0,225?х0,18?, 51
3-10 суток (25-50 участников, умеренное уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ
разрешение) Ансамблевые долгосрочные Начальные данные: ОА Гидрометцентра.
прогнозы (1-6 месяцев) Моделирование Регион: 20?-90? с.ш. Период сравнения:
изменений климата. май-октябрь 2013.
6Глобальная полулагранжева модель 32Сравнение оперативной (0.9?х0.72?, 28
атмосферы ПЛАВ. Конечно-разностный уровней, OPER) и новой (0,225?х0,18?, 51
полунеявный полулагранжев блок решения уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ
уравнений динамики атмосферы собственной Начальные данные: ОА Гидрометцентра.
разработки: формулировка Регион: Европа Период сравнения:
«вихрь-дивергенция», несмещенная сетка (Z янв.-апр.,ноя 2013.
grid), конечные разности 4го порядка 33Сравнение оперативной (0.9?х0.72?, 28
(Tolstykh 2002) + набор параметризаций уровней, OPER) и новой (0,225?х0,18?, 51
процессов подсеточного масштаба уровень, SLM20) версий модели ПЛАВ
ALADIN/ALARO. Пространственное разрешение Начальные данные: ОА Гидрометцентра.
оперативной версии модели для Регион: Европа Период сравнения:
среднесрочного прогноза: 0.9?х0.72?, 28 май-октябрь 2013.
уровней по вертикали. Описание – в 34Дальнейшее развитие. Уменьшение шага
(Толстых 2010) Новая версия с разрешением по времени с 216 до 200 сек (уменьшение
0.18?х0.225?, 51 уровнями, включающая S1), уточнение параметров облачности
перенос гидрометеоров и параметризацию Оперативные испытания с 01 апреля 2014 г.
микрофизических процессов. 35Версия модели для долгосрочного
7Forecast Centre. Computer. High прогноза. Разрешение 1.4x1.125 градусов,
resolution Model. Type of Data 28 уровней (Толстых и др. ФАиО, 2010)
Assimilation. Type of Data Assimilation. Стохастическая параметризация
(Sustained in TFlop/s). (FC Range in крупномасштабных осадков (Кострыкин, Эзау
days). ECMWF. IBM p6 575, 2x272. TL1279 , МиГ 2001). Гибридное замыкание глубокой
L137. 4D-Var 12h (TL255). 4D-Var 12h конвекции (Тolstykh, WGNE Res. Act. 2003)
(TL255). (Europe). (2x15). (10). Met Уменьшение ошибок воспроизведения осадков
Office. IBM Power 6 106 nodes x2. ~25 km при сравнительно низком разрешении.
L70. 4D-Var (~60km). 4D-Var (~60km). (UK). 36Что можно прогнозировать? К числу
(2*6). (6). M?t?o France. NEC SX9, 2x10 наиболее успешных характеристик месячного
nodes. TL798(C2.4) L70. 4D-Var (TL323). и сезонного прогнозирования относятся
4D-Var (TL323). (France). (2x3). (4). DWD. макромасштабные параметры циркуляции
NEC SX9; 2x14 nodes. 30 km L60. 3D-Var. (MSLP). К сожалению, прогноз
3D-Var. (Germany). (2x4.5). (7). HMC. SGI макромасштабных характеристик циркуляции в
Altix4700; SGI ICE8200. 0.72°x0.9° L28 настоящее время не отвечает требованиям
(10). 3D-Var. 3D-Var. (Russia). (1.8; практического применения для высоких и
1.3). T169 L31 (10). NCEP. IBM p655 средних широт.
(Cluster 1600). T574 L64 (7.5). 3D-Var 37Схема построения ансамбля прогнозов.
(T574). 3D-Var (T574). (USA). (2x1.9). Период прогноза – 3 месяца (сезон).
T190 L64 (16). CMC. IBM p575+, 2X131 Заблаговременность прогноза.
nodes. 0.45°x0.3° L80. Det: 4D-Var (1.5°). 38T850. ACC. SL-AV model. Months 2-4.
(Canada). (2x6). (10). EPS: EnKF M96 Potential predictability. 1979-2002. DJF.
(0.9°). CPTEC/INPE. NEC SX6, 12 nodes MAM. JJA. SON.
(0.8). T299 L64 (7); 3D-Var. 3D-Var. 39Running forecasts. d0-63: 1.1x1.4 L28
3D-Var. (Brazil). T126 L28 Coupled (30). once a week, 20 member ensemble
CRAY XT6 30528 cores (16.6). JMA. Hitachi initialized on 00Z every Wednesday forced
SR11000-K1, TL959 L60. 4D-Var (T159). py persisted SST anomalies (mean for 2
4D-Var (T159). (Japan). 2*80 nodes weeks) from NCEP (Reynolds SST OI v2).
(2x0.7). (9). CMA. IBM p655/p690 120 Perturbation from a breeding cycle.
nodes. TL639 L60. 3D-Var(TL639). Re-forecast suite with 10 members spanning
3D-Var(TL639). (China). (10). NCMRWF. Cray 30 years (1981-2010) run in real-time.
X1E-64 processor (0.1). T254 L64. 3D-Var m0-4: Forecast suite is the same as d0-63,
(T254). 3D-Var (T254). (India). IBM P6 - but forecast lead time is 4 months. Runs
1280 processor (2.4). (7). BoM. SUN on the last Wednesday of a month.
Constellation, 576 nodes. 80km, L50. Re-forecast suite with 10 members spanning
4D-VAR (120km). 4D-VAR (120km). 30 years (1981-2010) 00Z and 12Z 26-30 of
(Australia). (2.5). (10). each month (24-28 for February).
8Глобальные оперативные модели Результаты отправляются в APCC,
атмосферы для среднесрочного прогноза мультимодельный ансамбль WMO LC LRF.
погоды. Типичное разрешение: 20-30 км по 40Predictions of the DJF mean NAO index
горизонтали, 60-80 уровней по вертикали with the seasonal version of SLAV model
Передовые центры имеют горизонтальное (by V.N.Kryjov). R=0.48. R=0.52. Blue/red
разрешение ~15 км Что у нас? vertical lines denote the winters of
9H500. 20N-90N. RMSE vs forecast lead La-Nina/El-Nino, to which predictions
time SL-AV is orange (RUMS12) (from appear not sensitive. EOF1 of wintertime
http://apps.ecmwf.int/wmolcdnv/ ). Jun-Aug (DJF) SLP over the North Atlantic in
2013. Jun-Aug 2012. Operational observations (left) and model predictions
implementation of 3D Var improved the (right) Time series of the DJF mean NAO
scores. The prognostic model is almost the index in observations (PC1o, orange) and
same as a year before. in model predictions (violet) as PC1m
10Международное сотрудничество, (middle) and as PR (bottom).
публикации: Двустороннее сотрудничество 41Predictions of the DJF mean AO index
Росгидромета с Англией и Францией (новые provide a reliable basis for downscaling.
динамические блоки глобальных моделей) a. b. Correlations between the observed
Участие в проектах WGNE (пока в сравнении wintertime (DJF) AO index - and wintertime
напряжения трения, далее планируется (DJF) SLP predictions by GPC-Moscow (a), -
диагностика MJO) Информация о публикациях and observed wintertime (DJF) SLP (b).
лаборатории и многое другое: 1979 – 2003 (25 yrs.).
http://nwplab.inm.ras.ru Shashkin, 42RPSS of historical seasonal forecasts
Tolstykh, Geosci. Mod. Dev. 2014. of DJF mean temperature for 1979/80 –
11Новая версия модели ПЛАВ. Разрешение 2003/04 (crossvalidation with 5 years
по долготе 0.225?, разрешение по широте от withheld). Downscaled based on SLP model
27 км в юж. полушарии до 18 км в Северном. predictions Interpolation from raw model
Сетка построена Р.Ю.Фадеевым (ЖВМиМФ 2013) gridpoint forecasts. From Kryjov, ERL,
Орография подготовлена на редуцированной 2012.
сетке 51 уровень по вертикали до 5 мб 43RPSS of real-time seasonal forecasts
(пока). of DJF mean temperature for 2006/07 –
12Grid step in latitude (upper curve) 2010/11. Downscaled based on SLP model
and longitude (lower curve), in km. predictions Interpolation from raw model
Proportion of ‘physical’ grid steps gridpoint forecasts.
Max(dx/dy, dy/dx). 44GPC predictions of DJF’12-13 mean SLP
13Распределение уровней по вертикали в (from WMO LC LRF-MME). Distinct negative
варианте модели с 50 уровнями (слева) и 28 phase of the AO predicted!
уровнями (справа). 45Precipitation forecast for JAS 2013
14Шаг сетки по горизонтали для различных (from WMO LC LRF-MME).
задач моделирования атмосферы в 46Экспериментальная версия совместной
зависимости от производительности ВС (NWP= модели для долгосрочных прогнозов.
численный глобальный прогноз погоды) 1 км Совместная работа с Н.А.Дианским,
– разрешение для явного описания глубокой А.В.Гусевым (ИВМ РАН) Модель атмосферы –
конвекции Из отчета World Modelling Summit как представлено (1.4x1.1, 28 уровней)
for Climate Prediction, Всемирная Модели океана и морского льда взяты из
метеорологическая организация, 2009. модели климата ИВМ РАН (участвовали в
15Параллельное ускорение тестового CMIP4, CMIP5).
варианта модели ПЛАВ с разрешением 47Совместная модель атмосферы и океана –
0.18?х0.225?, 51 уровнями ( по отношению к модель океана: Сигма-модель ИВМ РАН с
времени счета на 54 процессорах). изопикнической горизонтальной диффузией
16Последствия для выбора сеток и 1?x0.5? , 40 уровней The EVP (elastic-
алгоритмов. Необходимо по возможности viscous- plastic) rheology, dynamics,
обеспечить локальность обращений в память Semtner thermodynamics sea ice model
(использование кэш-памяти) , однако (Hunke, Ducowicz 1997; Iakovlev, 2005).
определение локальности вероятно Соединение с полулагранжевой моделью
изменится. Минимизация глобальных атмосферы без коррекции потоков.
коммуникаций Исключение полярных фильтров 4841.2 14.6 39.1 3.23 1.48 5.34 2.23
и аналогичных методов как недопустимых для 1.26 2.41. 40.5 12.1 40.3 3.06 1.50 5.39
масштабируемости Численные методы, 2.59 1.47 2.79. 0.056 0.040 0.126 0.060
делающие больше вычислений при заданном 0.319 0.131 0.102 0.301 0.140. 0.042 0.030
количестве обращений к памяти 0.123 0.069 0.430 0.128 0.085 0.328 0.095.
приветствуются! (методы высокого порядка, 27.6 6.3 27.6 2.11 0.68 2.62 1.37 0.60
напр., полулагранжев – при некоторых 1.26. 27.4 5.7 27.4 2.05 0.57 2.61 1.40
ограничениях). 0.53 1.28. Errors for 500 hpa height
17Выбор сетки. Традиционные (H500) [м], sea-level pressure (MSLP)
широтно-долготные сетки имеют сгущение [mb], 2m temperature (t2m)[?c], averaged
меридианов у полюсов. (картинки из over 1989-2010 years for all seasons for
презентации W.Skamarock, NCAR). atmospheric model with SST extrapolation
18Редуцированная широтно-долготная (SLAV) and coupled model (CM). Full fields
сетка. Давно используется в спектр. and model anomalies (ANOM). SLAV RMSE. CM
моделях, В конечных разностях/объемах/… - RMSE. SLAV ANOM CORR. См anom corr. ANOM
возможна при специальной формулировке SLAV RMSE. ANOM CM RMSE. Н500 20-90 N
модели (напр., полулагранжева адвекция, tropics 90-20 S MSLP 20-90 N tropics 90-20
Фурье по долготе. S t2m 20-90 N tropics 90-20 S.
19Параметризации. Набор параметризаций 49Averaged over season observed T2m
процессов подсеточного масштаба anomaly, as a deviation from seasonally
ALADIN/ALARO. В последние годы averaged 1989-2010 field according to NASA
параметризации модернизируются (http://data.giss.nasa.gov). The same
самостоятельно (модель многослойной почвы anomaly with respect to model climate in
ИВМ РАН, коротковолновая радиация SL-AV with simple extrapolation of SST
CLIRAD-SW) Новая версия с разрешением anomaly (bottom). The same anomaly in
0.18?х0.225?, 51 уровнями, включает coupled model (middle). Left: JJA1997,
перенос гидрометеоров и параметризацию Right: MAM1998.
микрофизических процессов. 50Текущие работы над версией для
20 долгосрочного прогноза. Внедрение
21Усовершенствования в модели в 2013 многослойной модели почвы ИВМ РАН – первые
году. Климатическое помесячное трехмерное позитивные результаты . Внедрение
распределение озона (ERA Interim) и параметризаций КВ и ДВ радиации (CLIRAD SW
аэрозоля (морская соль, песок) + RRTM LW). Вероятен переход на RRTM G SW+
(климатология GISS). Явный учет разрешения LW Уточненная параметризация альбедо снега
в параметризации облачности (ALARO) Повышение горизонтального и вертикального
Длинноволновая радиация RRTM Модель почвы разрешений Переход на ERA-Interim для
ИВМ РАН (продолжающаяся работа). исторических прогнозов Участие в
22Thermal and solar radiative effects, международных проектах CHFP, S2S.
24h integration with clouds and aerosols. 51Сравнение исторических прогнозов за 4
RRTM-FMR ACRANEB ACRANEB2. сезона за 1983-2010 гг. при старте почвы с
23Параметризация солнечной радиации данных реанализа (синий), при старте с
CLIRAD-SW (2012, А.Ю.Юрова). Изначально почвенных полей из собственной системы
разработана в NASA (Chou, Suarez 1999) усвоения + зонально-осредненный озон
Модифицирована (Tarasova, Fomin 2005, (красный), последние усовершенствования
2007) 11 спектральных интервалов (желтый). N20 – 20-90N, S20 – 90-20S, TR –
Недостаток – в случае небинарной тропики. Единицы: H500, H200 – dam; MSLP –
облачности, лишь одно перекрытие облаков – mb; T850,T2m -K.
максимально-случайное между ярусами, в 52Role of snow albedo. Hindcast for
пределах яруса – предвычисленные March 1982. T2m bias: standard scheme
коэффициенты. (left), modified albedo (right)
24Отклонение результатов расчетов (A.Yurova).
интегральных потоков солнечного излучения 53Дальнейшие работы над моделью.
модели ACRANEB от более точных расчетов Гибридная вертикальная координата Озоновый
радиационного переноса для а) газовой цикл (вертикальное разрешение, перенос,
безаэрозольной атмосферы, б) атмосферы со упрощенная фотохимия) Усовершенствование
стандартным профилем аэрозоля. параметризации радиации Планируется
(А.Ю.Юрова). эксперимент по протоколу AMIP2.
25Отклонение результатов расчетов 54Спасибо за внимание!
Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью атмосферы.ppt
http://900igr.net/kartinka/geografija/vosproizvedenie-atmosfernoj-tsirkuljatsii-na-vremennykh-masshtabakh-ot-dnja-do-sezona-globalnoj-modelju-atmosfery-242975.html
cсылка на страницу

Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью атмосферы

другие презентации на тему «Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью атмосферы»

«Масштаб» - 2 группа. Знакомство с картой. Вывести новый масштаб на плане. Вырази площадь в арах, гектарах. Город Рязань – город Нижний Новгород. Математическая разминка. Бассейн реки Оки занимает 25 га. 1) Длина границы Владимирской области 1000км. 2)Река Ока (см на карту) берёт начало в центре среднерусской возвышенности.

«Парниковый эффект» - В глобальном масштабе, содержащийся в воздухе углекислый газ играет ту же роль, что и стекло. Предельно минимизировать парниковый эффект – вещь вполне реальная. Полностью остановить потепление и возникновение парникового эффекта невозможно. Энергосбережение и развитие альтернативных способов производства энергии ведут к сужению загрязнения.

«Антропогенные загрязнения атмосферы» - А сколько же машин сейчас?... Гипотеза исследования. Однако максимальный КПД двигателей только 44%. Один из выходов – строительство мусороперерабатывающих заводов. А что с остальными 56%? Выводы. Результаты исследования. ...Мы изучали загрязнение воздуха твердыми частицами. Более действенный метод – переход на новые стандарты использования автомобильного транспорта.

«География 6 класс масштаб» - Виды масштаба. Именованный масштаб. М 1:5000 Показывает, что в одном см на листе бумаги содержится 5000 см на местности. Пользоваться таким масштабом не очень удобно, поэтому сантиметры переводят в метры. Познакомимся с понятием «масштаб»; Узнаем : Для чего нужен масштаб? Какие виды масштаба существуют?

«Атмосфера 6 класс» - Какие газы входят в состав атмосферы? И что такое озон? Откуда берутся в воздухе: кислород, углекислый газ и вода? Водяной пар. Атмосфера. Строение атмосферы. Узнать о границах атмосферы поможет текст учебника на стр.86. Тропосфера. Ионосфера. Атмосфера – смесь газов. Заполните таблицу в рабочей тетради на стр.51.

«География Атмосферные осадки» - Роса. Перистые облака. Снег. Без крыльев летят, без ног бегут, без паруса плывут. Туман. Облака. Виды облаков и атмосферные осадки. Вечером-водой, ночью-водой, а утром-в небеса. Град. Кучевые облака. Падает горошком, скачет по дорожкам. Вечером наземь слетает, ночь на земле пребывает, утром опять улетает.

Масштаб

8 презентаций о масштабе
Урок

География

196 тем
Картинки
900igr.net > Презентации по географии > Масштаб > Воспроизведение атмосферной циркуляции на временных масштабах от дня до сезона глобальной моделью атмосферы