На вычислительной платформе Cray XC40-LC Главного вычислительного центра Росгидромета актуализирована одна из последних версий химической транспортной модели CHIMERE-2023 с обновленным интерфейсом. С учетом того, что ХТМ CHIMERE-2023 разрабатывалась и настраивалась для использования в странах Евросоюза, установка обновленной версии сопровождалась серией численных экспериментов по изучению чувствительности откликов модели в ответ на изменения региональных выбросов, подбором параметров сезонного и суточного распределения эмиссий используемого кадастра ЕМЕР-2021. Результаты экспериментального тестирования обновленной технологии указывают в целом на удовлетворительное качество прогнозирования приоритетных загрязняющих веществ с учетом того, что период проверки (сентябрь 2024 года) был аномальным как по погодным условиям (средняя месячная температура на 4 °С выше нормы), так и по загрязнению воздуха частицами РМ10 из-за частого влияния дальнего переноса и из-за нехарактерного приземного озона, превысившего норму на 15-18 %.
Проводится сравнение двух систем ансамблевого прогнозирования с использованием модели ПЛАВ072L96 - S1 и S2, рассматриваются прогнозы с заблаговременностью до 6 недель. Система S1 использует ансамбль из 61 члена, для генерации ансамбля начальных состояний используется метод бридинга. В новой системе S2 используется 41 член, ансамбль начальных состояний подготавливается с использованием усвоения данных на базе локального ансамблевого фильтра Калмана. Показано, что, несмотря на меньшее количество членов ансамбля, система S2 не только не уступает системе S1, но и обладает некоторыми преимуществами, особенно на длительных интервалах интегрирования (до 46 дней). При этом обе системы характеризуются заниженным разбросом ансамбля и асимметрией распределения прогностических значений, что требует дальнейшей корректировки. Демонстрируется предпочтительность использования системы S2 и ее дальнейшего развития.
Для условий горного ледника Эльбруса протестирована новая специализированная модель снежного покрова промежуточной сложности SnowDraw, направленная на климатический прогноз динамики ледников и речного стока в горных районах. Верификация модели на данных прямых наблюдений на леднике показала высокое качество воспроизведения сезонной динамики и водозапаса снежного покрова. Сравнение результатов представленной модели с другими доступными моделями различного уровня комплексности (NoahMP, SNOWPACK) показало, что она является вычислительно эффективным и качественным инструментом для прогноза динамики снежного покрова и оледенения в горах. Использование представленной модели в качестве блока параметризации горного оледенения IGRICE позволило получить оценки многолетнего распределения снежного покрова и величины снеговой компоненты стока для оледенения Эльбруса.
Действующая в Гидрометцентре России технология прогнозирования метеорологического показателя рассеивания загрязнений (МПРЗ) основана на использовании прогнозов конфигурации COSMO-Ru6ENA. В связи с переходом на применение прогнозов системы ICON-Ru с шагом горизонтальной сетки 6 км проведены сравнения модельных расчетов температуры и ветра на изобарических поверхностях 1000, 925 и 850 гПа двух конфигураций COSMO-Ru6ENA и ICON-Ru13/6N29 с данными радиозондирования на ЕТР. Установлено преимущество прогнозов ICON-Ru по сравнению с COSMO-Ru на тестируемой выборке. Совместный анализ прогнозов метеорологических характеристик ICON-Ru с данными наблюдений на Останкинской телебашне и в пункте радиозондирования выявил характерные особенности прогнозов вертикальных профилей температуры и скорости ветра, имеющие практическое значение для прогнозирования условий рассеивания примеси. Верификация прогнозов МПРЗ проводилась по данным измерений концентраций загрязнений на телебашне и измерений на наземных станциях контроля ГПБУ «Мосэкомониторинг» для эпизода неблагоприятных метеорологических условия в конце марта 2025 года. Результаты подтверждают связь МПРЗ-1 типа (слабое рассеивание) с повышением концентраций загрязняющих веществ на станциях городского типа и указывают на обоснованность использования данных системы ICON-Ru для прогноза МПРЗ.