Бесплатный автореферат и диссертация по географии на тему

Статистические долгосрочные метеорологические прогнозы погоды в Казахстане

ВАК РФ 11.00.09, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Статистические долгосрочные метеорологические прогнозы погоды в Казахстане"

2!5 о .5 Ь г

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ, ВЫСПТЕИ ШКОЛЫ и ТЕХНИЧЕСКОЙ ПОЛИТИКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ

ИНСТИТУТ

На правах рукописи

ЧИЧАСОВ Григорий Николаевич

УДК 551.509.314

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ДОЛГОСРОЧНЫЕ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОГНОЗЫ ПОГОДЫ В КАЗАХСТАНЕ

11.00.09 — Метеорология, климатология, агрометеорологии

ДЙССЕРТАЦЙЯ

па сопскаппе ученой степепп доктора географических паук в форме научного доклада

Санкт-Петербург — 1992

\

Работа выполнена в Казахском региональном ьательском гидрометеорологическом институте

научно-исследо-

Официальные оппоненты:

доктор географических наук, профессор К. 3. Кондратович;

доктор географических наук, профессор В. Ф. Логинов;

доктор географических наук А. К Мещерская.

Еедущая организация - Арктический и Антарктический научно-исследовательский институт

Защита состоится 11 июня 1992 г. е 12. 00 часов на заседании специализированного Совета Л. 063.19. 02 при Российском государственном гидрометеорологическом институте по адресу: 195196, Санкт-Петербург, Малоохтинский проспект, 98.

Диссертация разослана " 7 " мая 1992 г.

Ученый секретарь специализированного Совета, доктор физико-математических

наук, доцент А. С. Гавр;:.-.-:г

«РСШВаД

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Проблема долгосрочных прогнозов погоды

- одна из самих актуальных и вместе с тем сложных проблем естествознания. Несмотря на значительное расширение представлений о физических процессах, увеличение количества и улучшение качества метеорологической информации, оправдываемость долгосрочных прогнозов погоды пока еще не удовлетворяет требованиям народного хозяйства Причем в наибольшей мере это относится к прогнозам экстремумов метеорологических величин, информативная ценность которых наиболее высока. Актуальность месячных и сезонных прогнозов погоды определяется тем, что при оправдывае-мости их на 70 % и более они смогли бы существенно способствовать повышению эффективности производства сельского хозяйства, энергетики и других природоемких отраслей народного хозяйства Именно поэтому совершенствование существующих и создание новых методов прогнозов погоды на месяц и сезон остается и, видимо, еще долго будет оставаться актуальным и необходимым.

Дель и основные задачи исследования. Основная цель работы

- исследование пространственно-временных закономерностей крупномасштабных погодообразующих процессов и разработка оперативной технологии долгосрочных прогнозов погоды большой заблагов-ременности, все этапы составления предсказаний в которой автоматизированы. Для достижения данной цели поставлены и решены следующие основные научные и практические задачи:

- проведено обобщение и систематизация результатов исследований, содержащихся в обширной литературе по проблеме долгосрочного прогнозирования;

- исследованы распределения предикторов и предиктантов и оценена возможность использования аппроксимационных функций в долгосрочных прогнозах погоды;

- изучена пространственная статистическая структура метеорологических полей на равнине и в горах, а также проведена оценка их точности;

- осуществлен поиск новых предсказателей и проведена оценка целесообразности их учета в статистических моделях прогноза погоды большой заблаговременности;

- проведены оценю! длиннопериодных колебаний климата и предложены способы их учета при прогнозировании погоды.

о .

Методика исследований. Работа имеет прикладную и теоретическую направленности. Для ее выполнения привлекались материалы наземной системы наблюдений Казгидромета, а также синоптические бюллетени Гидрометцентра СССР. Кроме того, использовались ежедневные поля объективного анализа приземной температуры, приземного давления, температуры на изобарических поверхностях 850 гПа, абсолютного геопотенциала на поверхностях 850, 700, 500, 300, 100 гПа по северному полушарию за 00 ч. среднего гринвичского времени, заданные в узлах регулярной сетки 5° х 5°, поступающие по глобальной системе телесвязи из Национального метеорологического центра США. Для обработки и анализа данных использовались методы разложения их полей по эмпирическим ортогональным функциям (ЭОФ) и полиномам Чебышева, спектральный, корреляционный и регрессионный анализы, различные способы объективной классификации природных объектов, а также система вероятностных кривых Пирсона и аппроксимационные сплайны. Степень достоверности выборочных показателей подтверждалась расчетами доверительных пределов. Для определения характеристик ПШ0 и индексов межширотного обмена разрабатывались алгоритмы и составлялись специальные программы. . Обработка, используемой в работе информации проводилась на ЕС ЭВМ и ПЭВМ.

Научная новизна. Дана классификация основных способов и принципов прогнозирования погоды на месяц и сезон статистическими методами. В зависимости от применяемого статистического аппарата выделено пять методов: регрессионный, аналогов, вероятностный, экстраполяционный и дискриминантного анализа.

Изучены законы распределения предикторов и предиктантов. Для приближения эмпирических распределений использовались сплайн-функции и система вероятностных кривых Пирсона. Исследования распределений предиктантов, сгруппированных в зависимости от значений предикторов, и аппроксимация их теоретическими функциями позволяют определять вероятность'любой градации прогнозируемой величины, что имеет важное значение для комплексиро-вания прогнозов, составляемых различными методами.

Исследована пространственная статистическая структура полей предикторов и предиктантов в условиях равнины и гор. Для горных районов построению корреляционных функций предшествовала

в каждой точке случайного поля операция приведения эмпирических распределения к нормальному виду. Полученные оценки позволили определить оптимальную сеть станций, необходимую для информационного обеспечения задач прогнозов погоды на месяц и сезон.

Впервые разработан алгоритм и подготовлена программа расчета объективных характеристик ПВКЗ и индексов межширотного обмена. Структура алгоритма организована так, что позволяет рассчитывать эти параметры на любом стандартном уровне. Показана целесообразность использования их в комплексе с другими предсказателями при составлении долгосрочных прогнозов погоды в Казахстане.

Подготовлены и реализованы методические основы объективной классификации температурно-влажностного режима и проанализированы условия формирования резко аномальных классов погоды в глубококонтинентальных районах.

Определены информативные для прогноза погоды в Казахстане зоны Тихого, Атлантического и Индийскох'о океанов. Исследована роль подстилающей поверхности в образовании различных типов погоды в республике. Обнаружена довольно тесная зависимость между повторяемостью много- и малоснежных зим с одной стороны и крупных аномалий термического режима весен - с другой. Совместное использование внеатмосферных носителей памяти с циркуляционными позволило существенно увеличить заблаговременность предсказания. Предложены способы учета долгопериодных колебаний климата в прогнозах погоды большой.зайлаговременности.

Для информационного обеспечения методов прогноза погоды разработана база данных (ЕЮ ПРОГНОЗ, функционирующая в системе ЕС - ЭВМ. Для пополнения ее метеорологической и геофизической информацией составлен пакет подпрограмм, который поддерживает базу в рабочем состоянии. Разработана оперативная технология прогнозов погоды на месяц и сезон с полной автоматизацией всех этапов их составления (от сбора, перемещения и контроля информации до ее обработки и получения соответствующих документов). Предсказание осуществляется с заблаговременностью от трех месяцев (температура воздуха и количество осадков на месяц) до нескольких лет (засухи). Технология имеет многоцелевое назначение и позволяет предсказывать все величины, ряды которых имеются в

БД ПРОГНОЗ.

Развита теория долгосрочных прогнозов погоды и осуществлено совершенствование приемов прогнозирования.

Практическая 'значимость работы. Результаты исследований пространственной статистической структуры метеорологических полей послужили основой для разработки проекта оптимальной сети наземных метеорологических наблюдений (в том числе за атмосферными явлениями и облачностью) в условиях комплексной автоматизации, обеспечивающих режимной информацией основных потребителей. Признано, что внедренная методика дает экономический эффект за счет оптимизации затрат на организацию и содержание метеорологической сети.

Технология долгосрочных прогнозов погоды внедрена в оперативную практику республиканского Гидрометцентра и Бюро погоды Госгидромета МНР.

Целый ряд положений диссертации используется профессорско-преподавательскими составами кафедр метеорологии Пермского,, Казахского, Кыргызского и Казанского Университетов в лекционных курсах и лабораторных работах по климатологии, численным методам анализа метеорологической информации и долгосрочным прогнозам погоды. •

Основные материалы исследований вероятностных значений метеорологических величии, статистической структуры их полой . а также оценки тенденций длиннопериодных изменений климата использованы при составлении союзно-республиканской программы развития производительных сил и улучшения медико-санитарных условий проживания населения в экологически дестабилизированных регионах. .

Предмет защиты. На защиту выносятся результаты изучения и обобщения климатического режима, исследования пространственно-временных, закономерностей крупномасштабных погодообразующих процессов и разработка, оперативной технологии прогнозов на месяц и сезон , по территории Казахстана.

Апробация работы. Основные научные положения диссертации представлялись на Международном симпозиуме по изучению баланса масс, колебаний ледников и ледникового стока (Алма-Ата, 1985),XV Международной конференции по метеорологии Карпат (Уж-

город, 1991), IX съезде Географического общества СССР (Казань, 1990), X пленуме по программе ЮНЕСКО "Человек и биосфера" (Алма -Ата, 190В), Всесоюзных симпозиумах по применению статистических методов в метеорологии (Ленинград, 1975; Обнинск, 1977; Алма-Ата, 1981; Казань, 1985; Светлогорск, 1990), Всесоюзных совещаниях по долгосрочному прогнозированию (Москва, 1974, 1987), Всесоюзных конференциях по статистической интерпретации гидродинамических прогнозов погоды (Алма-Ата, 1987; Нальчик, 1989; Одесса, 1991), Всесоюзном совещании по солнечно-земным связям в прогнозах погоды (Ленинград, 1980), Всесоюзном совещании по гидрометеорологическому обеспечению пастбищного животноводства и северного оленеводства (Алма-Ата, 1984), Всесоюзном совещании по гидрометеорологическому обеспечению агропромышленного комплекса страны (Целиноград, 1988), Всесоюзном совещании по проблемам гидрометеорологического обеспечения народного хозяйства Сибири (Красноярск, 1989), Всесоюзном совещании по проблемам Аральского моря (Москва, 1985), Всесоюзном совещании по природным и социально-экономическим проблемам экологически дестабилизированных регионов (Алма-Ата, 1992), Всесоюзной школе-семинаре по анализу гидрометеорологической информации (Ташкент, 1981), Всесоюзных семинарах по диагнозу текущего климата (Ленинград, 1986-1991; Москва, 1988), Рабочих совещаниях по вероятностным методам прогноза погоды (Ленинград, 1978; Ташкент, 1979) и по долгосрочным прогнозам погоды (Улан-Батор, 1979, 1980; Москва, 1983, 1985), а также на республиканских совещаниях по экологии и экономике (Алма-Ата, 1989) и экологическим проблемам Казахстана (Алма-Ата, 1991). Отдельные результаты работы докладывались на заседаниях метеорологической комиссии Географического общества СССР (Ленинград 1972, 1973), заседаниях Ученого Совета КазНИГМИ и Технического Совета Казгидромета.

Публикации. Содержание диссертации отражено в 84-х печатных работах, включая две книги и два аналитических обзора. Список основных публикаций приведен ниже.

СТРУКТУРА И ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Тесная связь долгосрочных прогнозов погоды с различными разделами метеорологии, астрономии, математики, вычислительной техники и другими научными дисциплинами предопределила структуру выдвигаемой на защиту работы. Значительное место в ней отведено анализу результатов статистической обработки исходных материалов [11,13,14,18-22,24,31,51], поиску новых наиболее результативных с точки зрения долгосрочных прогнозов погоды предсказателей [15,25-27,37.50,521, учету цикличности метеорологических процессов [34,36,41,43,49], оценке эффективности использования всевозможных характеристик атмосферы и подстилающей поверхности как предикторов в задачах прогноза [5,7,9,10,28,38, 42,44]. По целому ряду рассматриваемых в диссертации вопросов дщ Казахстана имелись лишь частичные или предварительное еыво-ды.

Предлагаемый метод прогнозов погоды на месяц и сезон разработан на базе имеющихся исследований, проведенных в СССР и за рубежом. Его центральные положения формировались под влиянием работ Т. В. Покровской, М. И. Юдина, Н. И. Зверева, А. А. Гирса, В. И. Воробьева, К. В. Кондратовича, А. В. Мещерской, В. Ф. Логинова, Б. И. Сазонова, А. И. Угрюмова, Н. А. Багрова, Г. В. Свинухова, Д. А. Педя, Д. Адема, Дж. Немайеса, X. Вада и других специалистов.

Основные положения выдвигаемые на защиту и представляющие в совокупности предмет защиты, изложены ниже.

1. Исследования распределений предикторов и предиктантов и пространственной статистической структуры метеорологических полей

При разработке статистических, методов прогнозов погоды, как правило, исходят из предложения, что предикторы и предик-танты распределены нормально. Для оценки правомерности применения этой гипотезы необходимо знать законы распределения полей метеорологических величин, используемых в модели прогноза, установление которых позволяет более глубоко исследовать то или

иное явление по имеющимся рядам наблюдений. Сведения о характере распределений при необходимости позволяют подойти к решению вопросов, связанных с нормализацией распределений. Для решения поставленной задачи использовалась система вероятностных кривых Пирсона и сплайн-функции.

Анализ критериев кривых Пирсона (ге) распределений месячных сумм осадков но станциям Казахстана показал, что почти для всех рассматриваемых случаев ге < О, а это, согласно граничным условиям, соответствует кривым типа I. Только для распределений месячных сумм осадков на станциях Семипалатинск в феврале и марте, Кокпекты в марте и Алма-Ата в июнеэе> 0, что адекватно условию кривой Пирсона типа Ш. При эе-> 0 выравнивающая кривая становится почти симметричной и, наоборот, при увеличении^! ее асимметричность возрастает. Отметим, что большинство распределений месячных сумм осадков резко или умеренно асимметричные, со значительным эксцессом [2-1,29]. Они в основном удовлетворительно аппроксимируются кривыми Пирсона типов I и а. Поскольку кривые типа Ш почти тождественны гамма-распределению, то в ряде случаев его можно использовать для сглаживания распределений месячных сумм осадков и других метеорологических величин, значения которых могут быть только положительными. Распределения месячных сумм осадков удачно аппроксимируются и всевозможными логарифмическими преобразованиями, которые представляют собой такую же обширную и чрезвычайно гибкую систему, как и система кривых Пирсона.

Распределения средних месячных температур воздуха характеризуются в основном малой и умеренной асимметрией, а также незначительной плосковершинностыо кривых [22]. Для их приближения можно использовать кривые Пирсона типов I и П. Из других теоретических функций для аппроксимации распределений характеристик термического режима неплохие результаты дает нормальное распределение и распределения близкие к нему, например Шарлье.

Наибольшие средние декадные высоты снежного покрова за зиМУ ('"'тох) • которые в климатологии используются как показатели мало- и многоенежноети зим, в 15 из 19 рассмотренных случаев аппроксимируются кривыми Пирсона типа I , в трех -. типа Шив одном - типа VI [КЗ. Последняя кривая, аппроксимирующая расп-

ределение значений hmax на станции Актюбинск, не типична для рассматриваемых характеристик снежного покрова. Помимо перечисленных типов кривых Пирсона распределения hmax успешно аппроксимируются и другими теоретическими функциями: гамма-распределением, а также различными логарифмическими преобразованиями.

Почти все распределения повторяемости числа суток с типами атмосферной циркуляции по Вангенгейму аппроксимируются кривыми Пирсона типа I. Только для распределения повторяемости числа суток с типом Е в марте Эе = О, что адекватно условию Пирсона типа П. Как показал опыт применения системы вероятностных кривых Пирсона, не каждому реальному распределению можно подобрать какую-либо теоретическую кривую с достаточной для решения последующих вопросов точностью [201. Это можно объяснить, по. крайней мере, четырьмя причинами. Первая - это та, что рассматривав емые здесь характеристики формируются под воздействием целого ряда глобальных природных явлений, происходящих в системе земля - атмосфера и оказывающих определенное влияние на поведение их кривых распределений в целом. Поэтому распределения имеют довольно сложный характер, не всегда укладывающийся в строгие рамки математических формул. Вторая причина, видимо, заключается в том. что сам процесс аппроксимации носит в основном формальный характер и поэтому не может быть избавлен от погрешностей, присущих любой схематизации. Третья причина может быть следствием субъективности определения или неточности измерения рассматриваемых в работе характеристик. В качестве четвертой причины следует назвать сравнительно малый объем выборочной совокупности, используемый для анализа.

Сплайны, по сравнению с классическим аппаратом приближения, имеют целый ряд преимуществ, самыми существенными из которых являются лучшие аппроксимациоиные свойства и простая реализация алгоритмов на ЭВМ. Процесс вычисления коэффициентов сглаживающего сплайна сводится к решению линейной системы алгебраических уравнений с пятидиагональной матрицей методом факторизации. Приведенные в работе коэффициенты сплайнов имеют почти полную сходимость. Анализ полученных материалов показал, что кубические сплайны являются более естественным аппаратом приближения, чем система вероятностных кривых Пирсона [52].

Важное значение имеют исследования распределений предик-тантов, сгруппированных в зависимости от значений предикторов [353. Это позволяет наглядно представить разброс значений прогнозируемой величины и в последующем при описании таких распределений теоретическими функциями определить вероятность каждой ее градации. Данный подход в комплексе с другими методами расчета, например, множественной регрессией, дает возможность прогнозировать не только само значение метеорологической величины, но и оценить вероятность ее появления. При этом, помимо традиционной информации, на прогностических картах выделяются области повышенной и пониженной вероятности осуществления предсказания, что, в свою очередь, позволяет дифференцировать прогнозы погоды по степени их надежности. Это является реальной основой для комплексирования основных результатов различных методов, позволяющей выборочно уточнять прогностические указания в тех районах, где вероятность их предсказания невелика.

Успешность прогнозов погоды во многом зависит от особенностей метеорологических полей, используемых в модели прогноза в качестве предикторов и предиктантов. Чем больше пространственно-временная изменчивость метеорологической величины, тем более плотную сеть необходимо привлекать для прогнозов. Задача выбора сети станций, используемых в расчетной схеме прогноза, сводится тогда к определению тех расстояний между станциями, на которых для любой точки территории с помощью интерполяции можно получить значения метеорологической величины с определенной, наперед заданной точностью. С одной стороны, недостаточная густота сети станций является одним из основных препятствий к улучшению качества метеорологической информации, а стало быть, и качества прогнозов, с другой - при чрезмерном количестве информации схема оказывается перегруженной, а качество прогнозов не улучшается. Поэтому изучение пространственной структуры метеорологических полей является необходимым, т. к. полученные при этом результаты служат основой объективного отбора сети станций для информационного обеспечения метода прогноза.

Для решения заданной задачи автором был выполнен цикл работ по изучению пространственной статистической структуры метеорологических полей равнинных и горных районов и оценке их точ-

ности. Обобщение этих работ позволяет сделать целый ряд выводов, имеющих прямое отношение к рассматриваемой.проблеме. Так, корреляционные функции, исправленные с учетом погрешности наблюдений и погрешности за счет микроклиматической неоднородности fi(f), в условиях равнины быстро затухают. На расстояниях до 250 км корреляция месячных сумм осадков за июль оказывается меньше, чем за июнь и август [ 11]. На малых расстояниях значения/Ч/) изменяются гораздо быстрее, чем на больших. Такие различия в характере затухания корреляционных функций определяются, по-видимому, тем, что на малых расстояниях связность обусловлена в основном локальными процессами, а на больших -крупномасштабными. Неисправленный средний коэффициент корреляции, равный 0,5, для июля в условиях равнины наблюдается на расстоянии 80 км, а для августа и июня на расстояниях 130 и 170 км соответственно. Вместе с убыванием ft (у) быстро растет ее средняя квадратическая погрешность. Мера погрешности \, характеризующая погрешности наблюдений и микроклиматическую неоднородность территории по отношению к изучаемой величине, в данном случае к осадкам, наибольших значений достигает в августе и равна 0,25. Значение корреляционной функции при нулевом расстоянии/?! О) в июне было равно 0,84, июле - 0,81 и августе - 0,80. Отличиеß(О) от единицы не является полностью случайным фактором. Оно определяется наличием в данных наблюдений случайных погрешностей и микроклиматическими различиями в расположении осадкомеров. Эти различия в каждом пункте обуславливают систематические расхождения, но при рассмотрении поля осадков на всей исследуемой территории они выступают как случайные. Этими' же различиями в основном и определяются рассеяния индивидуальных коэффициентов корреляции относительно средних значений. Величина/К О) позволяет оценить, какая доля изменчивости поля месячных осадков определяется естественной изменчивостью их по территории, а какая возникает за счет случайного выбора пунктов для установки осадкомера и погрешности самих наблюдений.

Корреляция полей средних месячных значений температуры воздуха на равнине сохраняется на довольно больших расстояниях, но корреляционные функции для июля и апреля затухают несколько быстрее, чем для января и октября [30]. Факт ослабления тесноты

пространственных связей весной и летом можно объяснить сезонными особенностями основных климатообразугацих факторов. Неисправленный средний коэффициент корреляции, равный 0,5, для января наблюдается на расстояниях 1750 км, октября - 1520 км, апреля -1340 км, а июля - 1150 км. Мера погрешностей наибольшая в июле, а наименьшая - в январе, что в известной мере обусловлено различием свойств подстилающей поверхности зимой и летом.

Из группы метеорологических величин, определяемых визуально, наибольший интерес представляет исследование статистической структуры полей повторяемости с ясным, полуясным и пасмурным небом по нижней облачности, которые в последнее время стали широко использоваться в качестве предсказателей в ряде прогностических схем. Корреляция полей полуясного и пасмурного неба по нижней облачности сохраняется на довольно больших расстояниях, а повторяемости ясного неба быстро затухает [143. Причем корреляционные функции для января убывают несколько быстрее, чем для июля. Так, коэффициенты корреляции повторяемости ясного неба по нижней облачности больше 0,5 для января отмечаются на расстояниях до 800 км, а для июля - до 1000 км. Для расстояний от 100 до 1000 км корреляционные функции характеристик облачности, как и рассмотренные ранее корреляционные функции температуры воздуха и количества осадков, вполне удовлетворительно аппроксимируются экспоненциальной зависимостью. Значения \ повторяемости пасмурного неба как в январе (0,49), так и в июле (0,54), более чем в два раза превышают ^ повторяемости случаев с ясным небом (0,19 и 0,14). Поскольку поле нижней облачности значительно зависит от микроклиматической неоднородности подстилающей поверхности, то значения ^ максимальные в июле, когда неоднородность наиболее значительна.

Структура метеорологических полей в горах имеет более сложный характер, чем на равнине. Для описания статистической совокупности метеорологических величин их значения в каддой точке случайного поля сначала приводились к нормальному распределению, а только затем находились корреляционные функции. Необходимость проведения такого преобразования исходной информации для условий сложного рельефа, а также его достоинства и недостатки показаны в работах [ 11,16,17,31 3. Исследования

статистической структуры нормализованных полей средних месячных температур воздуха и количества осадков в Казахстане ранее не проводились. Б горах, где преобладают мелкомасштабные конвективные осадки, пространственная корреляция месячных сумм осадков затухает гораздо быстрее, чем на равнине. Это отражается и в изменении других параметров корреляционной функции. Так, в условиях горного рельефа увеличивается мера погрешностей наблюдений почти в два раза по сравнению с ее значениями на равнине. Больших значений, чем на равнине, достигают отличия(О) от единицы. Такие различия между корреляционными функциями и их параметрами в условиях горного рельефа и равнины связаны как с увеличением случайных погрешностей и микроклиматической неоднородности в горах, так и с различиями в условиях образования и выпадения осадков в этих районах.

Рассчитаные корреляционные функции позволяют оценить точность интерполяции в зависимости от расстояния между пунктами наблюдений. Методика таких оценок, разработанная на основании информации о статистической структуре исследуемого поля, заимствована у Л. С. Гандина ■ (1963). Погрешности линейной, интерполяции на центры треугольника и квадрата на 2-3 7. меньше, чем погрешности на середину отрезка. Совместный анализ результатов линейной и оптимальной интерполяции показывает, что использование метода оптимальной интерполяции уменьшает ее погрешность в среднем на 3-4 X * по сравнению с линейной. Погрешность интерполяции метеорологических величин в горах намного больше, чем на равнине. Для осадков она уже на расстоянии 25 км превышает среднюю величину поля. Поскольку наблюдения еа осадками характеризуются малой точностью, то при планировании сети станций и постов как в горах, так и на равнине целесообразно исходить не из точности интерполяции в точке, а из точности определения их средних значений по площади.

Что же касается средних месячных температур воздуха, то погрешность оптимальной интерполяции, равная 0,5 °С, принятая за верхний предел погрешности для теплого полугодия, наблюдается в горах на расстояниях между станциями около 250 км, а на равнине - 800 км. Поскольку в другие месяцы эти расстояния еще больше, то именно на них следует ориентироваться при выборе

станция для целей прогнозов. В этом случае погрешность интерполяции средней месячной температуры воздуха во все месяцы не превысит 25 7. ее естественной изменчивости. Полученные оценки были использованы для выбора оптимальной для информационного обеспечения метода прогноза погоды сети станций.

2. Исследование роли обобщенных характеристик атмосферы и подстилающей поверхности в формировании погоды в Казахстане

Многие показатели крупномасштабных атмосферных процессов, используемые в качестве предикторов, обладают целым рядом недостатков. К их числу, прежде всего, следует отнести субъективность определения этих показателей и приуроченность их к определенной территории, чаще всего ограниченной рамками первого естественного синоптического района. Именно поэтому в работах аьтора уделялось постоянное внимание поиску новых более эффективных предсказателей и оценке целесообразности их учета в статистических методах долгосрочных прогнозов погоды £12,25-27,52].

Одним из важнейших показателей состояния атмосферы, длительное время определяющим направленность развития атмосферных процессов, является планетарная высотная фронтальная зона (ПВ13), теоретические основы определения которой изложены в работах [15,52]. Разработанный автором каталог содержит следующие ежесуточные и средние месячные характеристики ПВФЗ: интенсивность, широту осевой линии, угол наклона осевой к широте и длину. Осевая ШШ находится по максимальным градиентам, тогда как в других способах используется сезонная изогипса по Ю. Б. Храб-рову (1957). Такой подход, безусловно, имеет свои основания, однако в наших целях не является наилучшим, т. к. сезонная осевая довольно часто проходит и в малоградиентном поле. Характеристики П&ГО рассчитывались нами по данным основных изобарических поверхностей вдоль осевой изогипсы в узлах регулярной сетки с шагом по широте 5°и долготе 10°, что позволило описзть ее основные свойства в 36 точках северного полушария. Порядок ввода параметров, присвоения переменным начальных значений и расчета характеристик ПВДЗ показан на рис.1.

Блок-схема расчета характеристик ПВЮ

Рис.1

Векторы-градиенты вдоль меридиана и параллели определялись по уравнениям

V- (И/.*- Н^зв) Ю3/5^, (1)

1Л- - Н;., ) 1С?/Б*. (2)

где Ц - значение геопотенциала, и 3Л - длины дуг между точками ^+36, j-3б и ]'-!,

Модуль вектора-градиента по направлению равен

I V 4 + 1л . (3)

а направление относительно меридиана, проходящего через данную узловую точку равно

- агс1д(1х/ 1ч>). (4)

Для вычисления дуги нормального сечения применялась формула с1г М<ГАВ(1 - £<4 • соз\6/б). (5)

Промежуточные величины ^ и е( находились как 1А - е2 • соз2Ч>д , (6)

(а2 - Ь2 )/Ь2 , (7)

где а, Ь, е, - постоянные параметры эллипсоида Ф. Р. Красовского (1979).

Все движения в атмосфере, как известно, в конечном счете определяются термическими контрастами. От разности значений температуры между высокими и низкими широтами значительно зависят направление перемещений и интенсивность развития крупномасштабных атмосферных процессов, что послужило основанием для разработки каталога специальных индексов, в сжатом виде характеризующих особенности этих процессов. Предварительный анализ исходных

материалов показал, что оптимальными для решения поставленной задачи является 30 и 80° с. ш. Именно между данными широтами через 20° долготы, т.е. в 18 точках северного полушария, вычислялась разность значений температуры у земли (1)3) и геопотенциала на высотах (и^):

(8)

Н? - £ . (9)

Здесь к - высота изобарической поверхности.

Большие значения и ик , как правило, свидетельствуют о наличии в умеренных или полярных широтах существенных горизонтальных градиентов, что характерно для максимального развития стадии внутриширотного переноса воздуха. Малые значения индексов обычно наблюдаются, если в атмосфере преобладает межширотный или меридиональный обмен. Анализ кривых хода и3 , ик перед крупными экстремумами погоды подтвердил предположение о том, что прогностические признаки могут быть значительно удалены от месяца предиктанта. Индексы меридионального обмена и характеристики ПШЗ используются в комплексе с другими предсказателями при составлении прогнозов погоды в Казахстане.

Энергия крупномасштабных вихреЕых возмущений быстро дисси-пирует. Поэтому только из начального состояния атмосферы нельзя проследить преемственность развития барического поля на срок более 7-10 суток. В океане же аномальные значения 'температуры едкого ьнака часто сохраняются на протяжении 3-5 месяцев и даже более. Именно поэтому влияние аномального состояния температуры еоды океана на циркуляцию атмосферы более устойчиво, чем аномалий поверхности суши.

Вопросы крупномасштабного взаимодействия Тихого и Индийского океанов с прилегающей к ним атмосферой и учета результатов этого взаимодействия в долгосрочных прогнозах погоды наиболее полно проработаны для районов, подверженных муссоной деятельности, с целью предсказания последней [27]. Оценка целесообразности применения термического состояния Тихого океана в схемах прогноза в качестве одного г.з предсказателей для таких глубоко-

континетальных территорий как Казахстан почти не проводилась. Требуют также своего уточнения и дальнейшей проработки вопросы, связанные с применением теплового состояния Атлантического и Северного Ледовитого океанов как предикторов. В работе использовались не сами значения температуры воды, а их первые коэффициенты разложения по ЭОФ. Анализ тесноты связей между первыми параметрами разложения температуры поверхности океана (ТПО) и температурой воздуха на станциях Казахстана позволил районировать территорию республики по степени влияния теплового состояния различных районов Тихого океана [42]. Для предсказания средней месячной температуры воздуха в Казахстане в качестве предиктора целесообразно использовать термические условия океана с заблаговременностью до года, а сумм осадков - до двух лет. Использование значений средней месячной температуры поверхности Тихого океана как предиктора с малой заблаговременностью неэффективно вследствие того, что океан участвует в формировании погоды и климата на континенте не непосредственно, а через систему общей циркуляции атмосферы.

Выделяются информативные зоны Тихого океана и оценивается их роль в формировании погоды в регионе. Показано, что для прогноза важное значение имеет термическое состояние поверхности воды весьма обширной зоны Тихого океана, расположенной вдоль

о ,

широты 40 , где обычно находится теплое Северо-Тихоокеанское

течение. Другие, менее активные зоны, находятся в восточной части океана к северу и югу от того места, где Северо-Тихооке-анское течение расходится на Аляскинскую и Калифорнийскую ветви. Зимой холодное Калифорнийское течение и соседствующее с ним теплое противотечение, направленное вдоль берегов Северной Америки, создают в нижней и в средней тропосфере большие термические контрасты, которые способствуют генерации длинных волн и усилению меридионального обмена. От зимы к лету положение информативных областей почти не меняется, хотя степень их влияния на формирование погоды в Казахстане в течение года неодинакова - зимой она больше, а летом меньше.

Показано, что обширные отрицательные аномалии температуры воды тропической зоны Тихого океана увеличивают частоту возникновения крупных экстремумов термического режима в Казахстане по

сравнению со средней многолетней почти в 2 раза. Основная при чина этого, по-видимому, кроется в том, что период существования очагов холода в среднем намного превышает продолжительность существования очагов тепла, вследствие чего атмосферные процессы, обусловленные аномально холодными поверхностями, обладают большей пространственно-временной устойчивостью. В годы с максимальными теплозапасами вод экваториальной зоны Тихого океана повторяемость крупных отрицательных и положительных аномалий термического режима в Казахстане находится в пределах нормы, однако абсолютные значения их экстремумов могут быть очень большими. Положительные аномалии температуры в весенне-летний период на западе Тихого океана определяют повышенное образование тропических циклонов, число дней с-которыми может быть использовано в качестве одного из предикторов для прогнозов сильных засух летом и осенью в Европе. При такой ситуации погода в Казахстане характеризуется, как правило, пониженным температурным фоном и избыточным увлажненением.

Термическое состояние Индийского океана является одним из показателей контрастов между севером и югом и тем самым характеризует интенсивность переноса воздушных масс [25]. Разные районы республики неодинаково реагируют на тепловое состояние Индийского океана. Для прогноза температуры воздуха по северу Казахстана в теплом полугодии наиболее информативными являются центральные районы Аравийского моря, а по западу и югу - прибрежная часть Бенгальского залива. Для прогноза погоды в Казахстане зимой важное значение имеет температура поверхности водь весьма обширной зоны Аравийского моря, расположенной вдоль широты 15 , где обычно в этот период находится струя теплого Сомалийского течения. Существенную роль для прогнозов играет также термическое состояние внутренней части Бенгальского залива, расположенной севернее широты 18°. Эти районы характеризуются не только повышенной теплоотдачей океана, но и повышенной изменчивостью его термического режима. Наибольшее число значимы) связей приходится на месяцы, отстоящие от прогнозируемого не одну четверть года и более.

Оценивается влияние гидротермических характеристик Северной Атлантики и арктических морей на формирование погоды в Ка-

пахстане [7,52]. Использование данных по Северной Атлантике' как предиктора наиболее результативно в зимние месяцы. В теплое время года роль регулятора погоды в значительной мере переходит к морям Северного Ледовитого океана. Приводятся и анализируются коэффициенты корреляции между ледовитостью арктических морей с одной стороны и средними месячными температурами воздуха и ко-чичеством осадков в Казахстане с другой.

Существенное влияние на формирование погоды оказывают условия залегания снежного покрова [32]. Особенно четко это влияние прослеживается весной и в первую половину лета. При наличии значительных запасов снега к концу зимы поступающая солнечная энергия в меньшей степени затрачивается на повышение температуры почвы и прилегающих слоев воздуха и в большей мере на таяние ¡.•нега и испарение. Поел-"? «ногосиежных зим, как правило, крупнь::-лоложительные аномалии средней месячной температуры воздуха весной не наблюдаются. В такие годы чаще всего температура воздуха находится в пределах нормы. И наоборот, после малоснежных зим вероятность появления крупных положительных аномалий весной резко возрастает. Аномалии снежного покрова через систему общей циркуляции атмосферы могут оказывать существенное влияние на формирование погоды и климата других, солее отдаленных во времени периодов. 'Гак, например, после многоснежных зим осадки в июле бывают, как правило, в пределах нормы или выше. И, наоборот, после малоснежных зим июль и август обычно засушливы.

Анализ результатов исследований показал, что данные по подстилаюцэй поверхности предпочтительней использовать в комплексе с другими предсказателями, например, с характеристиками крупномасштабных циркуляционных процессов. Оправдываемость прогнозов, в которых в качестве предикторов применялись только параметры океана или снежного покрова, оказались в лучшем случае сравнимы с обычными долгосрочными прогнозами погоды, но не превзошли их.

Прогнозирование погоды на длительные сроки представляет собой, по терминологии системного анализа, сложную систему управления, щюгностическое поле в которой является элементом или подсистемой. Предсказание поведения этой подсистемы через определенный промежуток времени без выявления внутренних связей

всей системы в целом является малоэффективным. Именно поэтому в моделях прогноза, помимо характеристик атмосферы и океана, следует учитывать влияние внешних по отношению к ним воздействий, таких, например, которые оказывает солнечная активность, а также уделять должное внимание выяснению физической сущности взаимосвязей подсистем. Данные вопросы применительно к территории Казахстана были рассмотрены автором в работах [12,15,17,32,52]. Использовались такие широко известные характеристики солнечной активности, как числа Вольфа и планетарный индекс геомагнитной активности КР. В связи с тем, что гидрометеорологические величины лучше реагируют на фазу солнечной активности, чем на ее числовые показатели, применять последние непосредственно в схеме расчета нецелесообразно. В работе Т. В. Покровской ( 1969 ) показано, что при анализе и прогнозе засух в Советском Союзе в ходе геомагнитной возмущенности имеет смысл выделять две фазы: восходящую и нисходящую ветви. ' Полученные ею результаты в исследовании засух и холодных зим подчеркивают перспективность такого подхода.

Предполагалось, что характер связи между элементами погоды и атмосферной циркуляцией на восходящей и нисходящей ветвях циклического хода геомагнитного индекса Кр будет разный. Для проверки этого предположения ряды предикторов и предиктантов были разбиты на две части: одна соответствовала восходящей, а другая - нисходящей ветви годового значения индекса Кр . Такое же разделение хронологических рядов проводилось по четным и нечетным циклам годового хода чисел Вольфа. Как в первом, так и во втором случаях разбивка рядов проводилась по предиктанту.

Для выявления прогностических зависимостей с учетом фазы солнечной активности вычислялись коэффициенты корреляции между средней месячной температурой воздуха и числом суток с типами атмосферных процессов по Вангенгейму за предшествующие месяцы. Связи искались раздельно для восходящих и нисходящих ветвей индекса Кр и четных и нечетных циклов чисел Вольфа. В качестве контрольных были использованы 30 и 80 - летние периоды. Проводился подсчет числа связей с уровнем значимости 10 и 1 % по 10 станциям для различных периодов и фаз солнечной активности. Многолетний ряд имеет несомненное преимущество, хотя, казалось

бы, прогностические связи могли претерпевать неоднократное изменение, что дало бы в результате ограничение числа предикторов по сравнению с более однородным 30-летними периодом. Для последнего результаты оказались хуже, чем для всех других несплошных выборок, включая и почти равночисленную для нисходящей ветви Кр. Последняя практически не превышает возможностей 80 -летнего ряда [12].

Аналогичные расчеты были проведены и относительно средней республиканской урожайности яровой пшеницы, которая является интегральным показателем температурно-влажностных условий вегетационного периода. Анализ полученных материалов позволяет сделать целый ряд выводов. Так, средняя урожайность в годы, соответствующие восходящей ветви годового хода геомагнитного индекса Кр, на 6 X выше, а в годы нисходящей ветви - на 11 7, ниже средней многолетней урожайности, выраженной в процентах от тренда. Учитывая размеры посевных площадей Казахстана, занятых под яровую пшеницу, разница в 17 % является довольно солидным экономическим показателем. Эти данные согласуются с материалами Т. В. Покровской (1969) о приуроченности засух в Казахстане к нисходящей ветви Кр и соответственно о малом их числе в восходящие годы. Прогностические закономерности, обнаруженные на 1015- летних рядах, носят случайный характер и не могут быть с достаточной надежностью использованы в практике. Происходит трансформация системы предсказателей' от расчетов по общей выборке к расчетам по другим, более коротким выборкам. Для выборок по нисходяшлм и восходящими ветвям индекса Кр наблюдалось некоторое увеличение числа предикторов с меньшим уровнем значимости.

Анализ результатов расчетов, произведенных на значительных зависимых и независимых материалах, показал, что совместное использование солнечной активности с характеристиками атмосферной циркуляции и подстилающей поверхности позволяет повысить оправ-дываемость долгосрочных прогнозов погоды в среднем на 5-7

3. Исследования изменении Климами и их учет в прогнозах погоды

Изучение длинноиериодних колебаний климата и учет их тенденций в прогнозах погоди большой заблаговременноети имеют существенное значение для повышения качества предсказаний. Само собой разумеется, что подобные работы могут представлять и самостоятельную задачу. Интерес к таким исследованиям особенно возрос в последние десятилетия, климатический режим которых в различных частях земного шара, в том числе и в Казахстане, характеризовался нарастанием частоты экстремальных событий. Вопросы изменений климата Казахстана под действием естественных и антропогенных Докторов, а также учета их тенденций в прогнозах рассмотрены автором в работах [33,39,40,45-48]. Показано, что интенсивное освоение земель,чрезмерная и зачастую неумелая эксплуатация природных и прежде всего водных ресурсов, низкий уровень сельскохозяйственного производства и целый ряд других факторов существенно изменили климатические условия в различных регионах республики. Влияние антропогенных процессов на климат резко возросло в конце 130-х - начале 60-х годов, что послужило поводом для разделения хронологических рядов наблюдений на два периода: условно-естественный и нарушенный хозяйственной деятельностью. В последний-наиболее угрожающий характер эти воздействия стали приобретать в Приарадье, зоне загрязнений выбросами Экибастузского топливно-энергетического комплекса, в районах Семипалатинского ядерного полигона и космодрома Байконур [46,52]. Определенный вклад в непреднамеренные изменения климата внесли стихийные бедствия и технологические катастрофы.

Роет частоты экстремальных погодных условий обусловлен увеличением повторяемости меридиональных процессов. В работе (47] представлен ход скользящих 7-летних аномалий индексов межширотного обмена на уровне 500 гПа на меридиане 20°в. д. и аномалий годового хода числа суток с меридиональным типом циркуляции по Вангенгейму. Показано, что неудержимый рост меридиональных процессов типа Е, начавшийся в атмосфере северного полушария примерно в 1906 г. , завершился и повторяемость их числа суток в последние 2-3 года резко пошла на убыль. Од-

нои1'»амешю с этим и атмосфере обозначился роет повторяемости быстроперемещающихся волн, отнесенных в вышеупомянутой классификации к широтному типу процессов. Это типично для всех урся-Ц'М! года, но наиболее ярко выражено в январе.

Неустойчивость в развитии атмосферных проц'-ссон, оп} .«.'Деляга»«, в спою очередь, неустойчивость погодных усдорий. подтверждается временным ходом индексов м^жширотного обмена во сторон половине нынешнего столетия, п котором доголыю четко риделено три сравнительно одинаковых по продолжительности периода. Пергий - с начала 60-х годов до середины 70-х годов - характеризовался довольно большими положительными отклонениями индекса от своих средних многолетник значений. Аномалии индексов межлиротного обмена го втором период» ортг.-нч^ гг.), наоборот, были ниже нормы. Период с начала 80-голов я но настои»?*1 гремя характеризуется ростом индексов ме»Л!Иротного обгаич, с еще большим, чем в предыдущем периоде, размахом колебании. Частые флюктуации индексов также указывают на наличие существенной неустойчивости в характере развития атмосферных процессор этих лет. Судя по тенденции, рост индексов, а стало быть уменьшение повторяемости меридиональных процессов, в последующем дол»:'!! продолжаться. Изменения в характере циркуляционных процессов пашш отражение в термическом режиме территории. В приземной температуре воздуха выявлена тенденция повышения средних месячных и средних годовых значений температуры воздуха на преобладающей части территории. Рост средних годовых значений температуры воздуха на 1,0 °С и более (но менее, чем 2,0 °0) отмечен почти на всех станциях республики, за исключением северо-восточных и некоторых других незначительных по площади районов, где увеличение температуры составило менее 1,0 °С.

Для диагноза и прогноза наибольшую информационную ценность представляют сведения не о характере изменения средних, а о направленности изменений экстремальных значений. В работе С 331 предложено два варианта классификации. В первом-в разряд крупных аномалий отнесены месяцы, для которых 1А41 ><Г, а во втором-|А4| >✓ 1,5(5; где А1 - первый коэффициент разложения полей средних месячных температур воздуха по ЭОФ. При условии нормальности распределений в класс крупных аномалий в зависимости от выбран-

ного критерия попадают порядка 32 и 25 Z всех случаев соответственно. Крупные отрицательные аномалии, по каталогу с критерием |Ajl > 6" . наиболее часто встречались в первом (1900-1909 гг.), пятом (1940-1949 гг.) и шестом (1950-1959 гг.) 10-летиях (22, 21 и 25 раз соответственно). Затем их повторяемость стала резко снижаться, что хорошо согласуется с данными других авторов. Зато в периоды 1960-1969, 1970-1979, 1980-1989 гг. рекордно часто отмечались крупные положительные аномалии соответственно 28, 30 и 33 раза. Условия, близкие к нормальным, наблюдались во втором (1910-1919 гг.) и третьем (1920-1929 гг.) 10 - летиях, когда число случаев с lAtl> 6 отмечалось 34 и 36 раз, ас |Ajl>, 1,56"-соответственно 10 и 12 раз.

Обращает на себя внимание то, что наиболее часто крупные OAjIve') положительные аномалии встречались в последнее 10-летие. Если за период с 1950 по 1989 г. они наблюдались 108 раз, а крупные отрицательные аномалии 64 раза, то за период 1980-1989 гг. крупные аномалии наблюдались соответственно 33 и 8 раз. От одного рассматриваемого периода к другому • отношение крупных положительных к крупным отрицательным аномалиям возросло с 1,7 до 4,1, т.е. более чем в 2 раза, причем наиболее сильно оно возросло (4,1) в зимние месяцы последнего 10-летия. Аномально теплым в нем был каждый второй декабрь и январь, а также каждый третий февраль. Из остальных месяцев по экстремальности выделялись апрель и июль, в которых крупные положительные аномалии наблюдались 5 и 4 раза соответственно.

С повторяемостью крупных аномалий тесно связана частота возникновения засух. Среди известных в настоящее время способов индексации засух важное место принадлежит агрометеорологическим или биологическим критериям их выделения. Так, например, A.C. Утешев (1972) к засухам отнес те годы, в которых урожайность яровой пшеницы опускалась до 73 % и ниже. Этот же критерий, но только с той разницей, что он был применен не к абсолютным значениям урожайности, а к их отклонениям от тренда, использован для выделения засух и неурожайных лет в Казахстане. Применение урожайности яровой пшеницы для индексации засух в аридных зонах имеет целый ряд преимуществ, как, впрочем, и недостатков, по сравнению с другими подходами. В полной мере это

относится к таким регионам, как Северный Казахстан, где около 70 X всех посевных площадей (-^15,5 млн га) занято яровой пшеницей. Существенным моментом применения урожайности яровой пшеницы в качестве критерия засушливости является определение ее временного тренда, обусловленного агротехническими мероприятиями. Предполагалось, что до 1930 г. агротехника возделывания яровой пшеницы практически не менялась. Rr/няние "культуры земледелия" начинает сколько-нибудь заметно прослеживаться только с конца 40-х годов. Образовавшийся тренд приблизительно до середины 60- х годов в первом приближении можно аппроксимировать линейной функцией. Для аппроксимации последних двух десятилетий использовалась зависимость второго порядка вида

U - л0+ a, t + a2t2 , ( 10 )

параметры которой находились методом нэменызих квадратов по формулам:

л0= Ü - aa(N! - 1) /12, Í 11 )

гц = 12 ¿ U¡. ti /(N3 - fJ), ( ir: )

X 9 2 5 4

a, = C180 5TU, t¡ - 15(N - 1) 5Г U;]/(N5 - 5Г + 4N), ( 13 )

где t - фактор времени, N - номера лет, отсчитываемых от середины ряда.

За весь рассматриваемый период наблюдался 21 засушливый год ( 1883, 1888, 1891, 1893, 1900, 1911, 1920, 1921, 1923, 1924, 1931, 1932, 1933, 1940, 1951, 1955, 1957, 1963, 1965, 1975, 1984 гг. ), т. е. в среднем примерно 2 случая за 10 лет. Благоприятные и неблагоприятные по урожайности годы распределялись во времени крайне неравномерно, однако именно этот факт и представляет существенное значение для их прогноза. Особенно неблагоприятными в этом отношении были 20-е годы. Засухи наблюдались В 1920,1921,1923 и 1924 гг.

Обращает на себя внимание то, что на первую половину десятилетий приходится 18, а на вторую - всего 7 засух, что составляет 72 и 28 7. их общего числа соответственно. Кроме того, в начале десятилетия наблюдались почти все сильные засухи, охватывающие одновременно европейскую часть СССР и Казахстан. Таких случаев всего восемь (1911,1920,1921,1931,1951,1963,1965, 1975 гг.), однако целесообразность их выделения из общего числа лет с засухами не вызывает сомнения, так как они наносят ни с чем не сравниваемый ущерб экономике страны. Последние годы десятилетий, наоборот, характеризуются более высокой урожайностью, чем первые. Так, 6-е и 8-е годы десятилетий были в основном благоприятными для формирования высоких урожаев. Во всяком случае, сильные засухи в этот период, кроме одной в 1888 г. , не наблюдались.

Весна и осень характеризуются невысокой оправдываемостью долгосрочных прогнозов погоды. В большей мере это относится к весеннему периоду, неожиданные погодные условия которого приносят много неприятностей сельскому хозяйству. Поэтому представлялась целесообразной постановка специальных исследований весеннего сезона в целях его дальнейшего прогноза [2-8].За начало весеннего сезона был принят устойчивый переход средней суточной температуры воздуха через 0, а за окончание — ее переход через 15°С. Помимо нормальных, теплых и холодных типов выделено еще два: с возвратом холодов - с ранним началом периода и поздним окончанием и компенсационный - с началом позже, а окончанием раньше нормы.

Повторяемость типов весен имеет вековой ход, особенно ярко выраженный в восточной части Северного Казахстана. Так, здесь с начала первого десятилетия (1881-1890 гг.) преобладали холодные весны с полным отсутствием нормальных. Судя по данным, приведенным в работе А. С. Утешева (1959), более холодного десятилетия, чем это, за период инструментальных наблюдений не было. В дальнейшем, с уменьшением повторяемости холодных весен, число нормальных возрастало [2]. Отмечено, что повторяемость теплых весен до 1930 г. была незначительной и мало менялась во времени. В последнее из рассматриваемых 30-летий повторяемость теплых весен резко возрасла и достигла своего максимума в

1961-1972 гг. В это десятилетие на западе Северного Казахстана 5ыло тесть теплых весен, а на востоке пять. Затем их повторяемость на всей рассматриваемой территории стала постепенно уменьшаться, с одновременным ростом нормальных типов весен. Одной из особенностей климатического режима последних лет (1980-1989 гг..) является возросшая повторяемость резко аномальных типов - компенсационных весен и весен с возвратом холодов. На западе, например, их повторяемость составляла соответственно два и три случая из десяти. В дальнейшем, судя по тенденции, следует ожидать увеличения повторяемости нормальных весен и уменьшения повторяемости весен с возвратом холодов и компенсационного типов [52].

В работах автора [2,5] анализируются погодные характеристики и условия формирования различных типов весен. Обсуждаются вопросы применения результатов классификации в статистической схеме прогнозирования погоды на месяц и сезон. Показано, что прогноз класса косвенно позволяет более или менее удовлетворительно характеризовать целый комплекс его погодных условий. Объединение интересующих нас объектов в естественные и однородные группы позволяет полнее и всесторонне исследовать условия их формирования, тогда как анализ всех случаев не дал бы такой четкой картины.

Исследована направленность изменений режима атмосферных осадков за последние 10-летия и оценена та роль, которую играют в этом антропогенные процессы и, в частности, падение уровня Аральского моря [39,40,48]. Выделены статистически значимые области увеличения и уменьшения сумм осадков за год и за июль в последнее 20-летие.

В многолетнем ходе четко выделяются периоды, когда осадков выпадало гораздо меньше нормы (Атбасар, 1893-1968 гг.; Целиноград, 1898-1960 гг.; Калмыкове, 1948-1960 гг.) и больше нормы (Кустанай, 1961-1983 гг.; Атбасар, 1970-1980 гг. ; Целиноград, 1971-1980 гг.; Калмыково, 1900-1972 гг.). Результаты исследований показали, что в июле максимум увлажненности на всех рассматриваемых станциях уже пройден. В последнее 10-летие кривые хода модульных коэффициентов имеют довольно четкую тенденцию к понижению, т.е. в ближайшие годы июль будет, вероятно,

более засушливым [45,403.

Антропогенные воздействия приобрели сейчас уже площадной характер, поэтому для диагноза изменений климата помимо метеорологических данных привлекались материалы гляциологических наблюдений [1,34,36]. Ледниковые образования чрезвычайно чувствительны к колебаниям тепло- и влагоприхода и поэтому могут служить индикаторами изменения современного климата довольно обширных территорий. Данные гляциологических исследований, а также приведенные автором материалы наблюдений и расчетов показали, что происходит постоянное ухудшение внешних условий существования оледенения, особенно обострившееся в последнее 10-летие. Это подтверждает существующее мнение об изменениях климата Казахстана и хорошо согласуется с направленностью изменений температурно-влажностного режима.

В работах [47,49,52] рассмотрены различные варианты учета долгопериодных изменений климата в прогнозах погоды. В разработанном автором методе прогнозов погоды на месяц и сезон в расчетах используются не сами значения метеорологических величин, а их отклонения от тренда. Вычисления последних осуществляются по уравнениям (10)-(13). Возможен и другой подход к проблеме, когда расчет прогностических указаний непосредственно основан на учете длинноцериодных изменений климата. В исследованиях автора [49] показано, что в многолетнем ходе урожайности яровой пшеницы и характеристик атмосферной циркуляции виден ряд колебаний одинаковой продолжительности, которые, по-видимому, вызваны одними и теми же причинами. Это позволяет ожидать и возникновение статистически значимых пиков в ходе взаимных спектральных функций. Приводятся и анализируются спектры коге-

О

рентности и фаз между урожайностью яровой пшеницы в Казахстане и типами атмосферной циркуляции. Оказалось, что они коррелируют в основном только в области низкочастотных колебаний. Полученные данные позволяют провести оценку возможности возникновения засух с заблаговременностью порядка 10 лет и даже более. Для этого в расчетное уравнение были включены коэффициенты когерентности, равные или превышающие свои критические значения при принятом пороге доверительной вероятности и числе степеней свободы. Стационарные временные ряды - характеристики

крупномасштабных атмосферных процессов и средняя по республике урожайность яровой пшеницы связаны между собой уравнением

IX t) - а + bx(t) + e(t), (14)

где а и Ь - параметры совокупности, не зависящие от времени и определяющие регрессионные соотношения, 6(t.) - случайная компонента.

Данная модель рассчитана на учет не всех возможных временных сдвигов, а только тех, которые кратны 360 или 180°, поэтому величины x(t) и U(t) должны обязательно быть либо в фазе (Ь > 0), либо в противофазе (Ь < 0). Такой подход к прогнозированию вероятности возникновения засух в Казахстане применен впервые. Авторские прогнозы засушливости по предложенному способу составляются с 1984 г. и в среднем имеют вполне удовлетворительную оправднваемость, равную 73 % , что дает основание считать его обоснованным и прогностически значимым.

Используемый нами подход имеет целый ряд преимущ-ств над обычной линейной множественной регрессией, особенно для тех рядов, в которых с изменением частоты существенно меняете! отношение между сигналом и шумом. Немаловажное значение имеет так же то, что спектральные модели могут успешно применяться и для анализа рядов с сильной нестационарностью. Кроме того, применение различных численных фильтров позволяет осуществлять корректировку влияния инструментальных частотных характеристик, что и конечном счете повышает качество предсказаний.

В исследованиях автора приведено только два варианта учета длшшопериодных изменений климата в долгосрочных прогнозах по годы, каждый из которых можно использовать как самостоятельно, так и в совокупности. Возможны, разумеется, и другие способы решения данного вопроса. Использование в модели климатических тенденций позволило повысить оправдываемость наших прогнозов примерно на 2-3 %. Несмотря на незначительный рост оправдываемое™ им, как нам представляется, не следует пренебрегать.

4. Технология долгосрочных прогнозов погоды

Широкое внедрение современной вычислительной техники в оперативную практику прогностических органов выдвинуло перед разработчиками методов не только целый ряд новых специфических требований, но и изменило сложившиеся стереотипы подходов к самим разработкам. На одно из первых мест вышли вопросы проектирования баз данных, наличие которых стало определяющим фактором эффективности функционирования систем автоматизированной обработки гидрометеорологической и гелиогеофизической информации. Разработанная технология прогнозов погоды на месяц и сезон предполагает полную автоматизацию всех этапов их составления: от сбора, перемещения и контроля информации до ее обработки и получения соответствующих документов и рассчитана на технические возможности ЕС-1035. На рис. 2 приведена структура организации автоматизированной системы долгосрочных прогнозов погоды, состоящей из двух самостоятельных, но тесно взаимодействующих подсистем: информационной и прогнозирующей. Они построены по модульному принципу и с учетом требований практики могут быть адаптированы к сложившейся структуре метеообеспечения. Обе подсистемы связаны между собой потоками данных и управления.

Информационная подсистема имеет многоцелевое назначение и ориентирована на обслуживание не только оперативно-производственных, но и научно-исследовательских задач. Основной ее целью является подготовка в оперативном режиме необходимых для работы прогнозирующей подсистемы наборов данных. Для информационного обеспечения метода прогноза погоды разработана БД ПРОГНОЗ, функционирующая в системе ЕС-ЭВМ. Отличительной особенностью БД является ее универсальность, т.е. возможность хранить гидрометеорологическую информацию различной структуры и использовать ее для информационного обеспечения прогнозов погоды различной заблаговременности.

Для решения оперативных задач, помимо создания БД, важное значение имеет своевременное пополнение ее текущей информацией, а также организация автоматизированного доступа к необходимым данным из различных программ. Реализация поставленных задач немыслима без использования глобальной системы телесвязу

(ГСТ). Материалы, необходимые для информационного обеспечения прогнозов погоды, поступают в ВЦ Казгидромета по ответвлениям главной магистральной цепи, как в графической, так и в цифровой форме. При пополнении архива используется гибкий технологический комплекс информационно-логической обработки (ИЛО), подготовленный Ю. А. Шмелькиным (1984). Основные функции ИЛО реализованы в виде подзадач первичной обработки информации, которая состоит в распозновании ее во входных очередях, расшифровке и записи в БД. Подзадача генерации содержит в себе средства доступа в БД ИЛО, подключения программ обработки и управления их работой. Управление осуществляется автоматически с элементами ручного вмешательства. Поступающая с каналов связи в специальной кодовой форме информация записывается во входные очереди через мультиплексор передачи данных в автоматическом режиме.

Производственная эксплуатация технологии ориентирована на прием ежедневных полей объективного анализа приземной температуры, приземного давления, температуры на изобарической поверхности 850 гПа, абсолютного геопотенциала на поверхностях 850,700,500,300,100 гПа за 00 ч. среднего гринвичского времени. Поскольку эти поля представлены в узлах сетки с шагом 5°х 5°, а для информационного обеспечения метода используется сетка с шагом по широте 5°, а долготе 10°, то программа, помимо выбора необходимых данных, отбрасывает ту часть значений, которая относится к долготе. В конце месяца происходит перезапись накопленных данных в архив, которые впоследствии при необходимости осредняются. Кроме перечисленных данных, в БД ПРОГНОЗ находятся и пополняются архивы: средних месячных и средних сезонных температур воздуха, числа дней с осадками, месячных и сезонных сумм осадков, числа дней с типами Г. Я Вангенгейма, характеристики ПВ48, индексов засушливости, межширотного обмена, геомагнитной активности Кр, средних по республике урожайностей яровой пшеницы, чисел Вольфа, средних месячных температур поверхностного слоя океана, максимальных высот снежного покрова за зиму [16,17,52]. Предусмотрена возможность восстановления архива данных после аварии.

Прием необходимой для пополнения БД информации осуществляется в течение суток в "плавающем" режиме, для чего задейство-

вана ЕС-1035. Поскольку поступление данных реализуется в мультипрограммном режиме, т.е. возможна работа нескольких пользователей, то затраты процессорного времени невелики. Необходимые для пополнения БД ПРОГНОЗ материалы извлекаются из наборов данных, содержащихся на магнитных лентах циклического архива с помощью специальных подпрограмм. Информационная подсистема включает в себя пакет подпрограмм", создающих, пополняющих и поддерживающих в рабочем состоянии базу данных метеорологической и геофизической информации. В число программных средств (ПС),вырабатывающих новые виды информации, вошли программы для расчетов индексов межширотного обмена, характеристик ПВКЗ, а также ПО, реализующие разделение объектов на классы.

Прогнозирующая подсистема обеспечивает прогноз заданного предиктанта по заданным предикторам. Она представляет собой пакет ПС, реализующих технологическую линию прогнозов погоды на месяц и сезон. Прогнозирующая подсистема, также как и информационная, имеет многоцелевое назначение и позволяет осуществлять предсказание всех тех величин, ряды которых имеются в БД ПРОГНОЗ, в нашем случае температуры воздуха, количества осадков. При необходимости возможен также прогноз числа дней с осадками, засушливости, а также прогноз дат наступления таких метеорологических явлений, как поздние весенние и ранние осенние заморозки. В состав предсказателей вошли основные погодообразующие факторы, перечень которых дан выше. Для повышения оперативной надежности технологии предусмотрена возможность осуществления предсказаний на основе только тех материалов, которые поступили к началу их составления. Расчет прогностических значений, как это видно на рис. 2, может осуществляться либо по методу множественной линейной регрессии (МШ1Р), либо по методу группового учета аргументов (МГУА). Алгоритм и программная реализация МГУА заимствована из работ А. Г. Ивахненко (1984, 1987).

Рассмотрим порядок выполнения вычислительных процедур отдельными блоками программы, их взаимодействие, а также направление потоков управления и информации. Ввод шифров предиктантов и jipe дикторов, данных о периоде прогноза и границах выборок, а также другой управляющей информации осуществляется с перфокарт или дисплея. Затем согласно этим указаниям в опера-

тивную память из БД ПРОГНОЗ поступают все необходимые для составления предсказаний данные.

Технология долгосрочных прогнозов погоды

/

/

1 1 1 1— г - -

1 ввод и

контроль

данных

чтение информации ИЛО

г

ввод управляющей информации

БД ПРОГНОЗ

ввод и контроль данных

/

/

корректировка, получение справок

ввод информации в БД ПРОГНОЗ

1 N 1 \

Ж У У у 1 1 1 | 1 \ \ \ \

метод метод груп- расширение

линейной пового учета подсистемы

регрессии аргументов

N ., т

----> потоки данных

-> потоки управления

Рис. 2

На первом этапе расчетов в каждой точке случайного поля происходит нормализация распределений исходной информации. Затем преобразование значения предикторов и предиктантов подвергайся операции разложения но ЭОЬ В зависимости от скорости сходимости коэффициентов разложения в модель вводится от 3 до 10 параметров с тем условием, чтобы они описывали не менее 90 % суммарной дисперсии поля. На следующем этапе работы находятся корреляционные зависимости между предикторами и предиктантами за 28 предшествующих месяцев, что дает возможность учесть предысторию, а также влияние сверхдвухлетней цикличности в ходе атмосферных процессов. В дальнейшем происходит фильтрация метеорологических шумов и находятся аналитические зависимости между предикторами и предиктантами. Для прогноза крупных аномалий погодных условий в расчетное уравнение вводится коэффициент экстремальности, численно раЕный отношению фактических и прогностических средних квадратических отклонений. Однако улучшение предсказаний экстремальных значений достигается за счет некоторого ухудшения прогноза аномалий, близких к норме Г17,52].

При составлении прогнозов предусматривается возможность учета солнечной активности. Прогностические связи рассчитываются отдельно для восходящей и нисходящей ветвей геомагнитного индекса Кр. Структура модели позволяет производить расчеты как с учетом солнечной активности, так и без него [12,15,17,52].

Расчетная формула содержит большее число членов, чем этого требует здравый смысл. Выход из этого положения можно видеть в построении система прогностических уравнений, в каждом из которых предсказателем будет являться какой-либо один параметр атмосферы,- например, индекс межширотного обмена у земли в одном, и этот т индекс на поверхности 500 гПа в другом. Подобные расчетные формулы составляются и для других характеристик атмосферных и внеатмосферных носителей памяти, архивы которых имеются в БД ПРОГНОЗ. Тогда на выходе прогностической схемы для каждой станции, каждого месяца или сезона будет несколько предсказаний, и задача составления окончательного прогноза сводится к их комплексироьанию. Для этой цели оптимальным является использование медианы вариационного ряда прогностических значений метеорологической величины, определяемой для каждой исполь-

зуемой в расчетах станции.

Для пояснения взаимодействия процессов, обеспечивающих прогноз заданного предиктанта по заданным предикторам, на рис. 3 приведена схема ПС, которую следует рассматривать как алгоритм проектирования системы. Такой способ записи отражает этапы Функциональной декомпозиции программы. Система разделяется на ряд отдельных процессов с выделением элементарных составных частей на различных уровнях иерархии. Носители информации выделяются с помощью стандартных условных обозначений, применяемых на Функциональных схемах. Схема использовалась нами на этапе проектирования программы.

Время, требуемое для выполнения программы, зависит от количества станций, по которым осуществляется предсказание метеорологической величины, а также от необходимости первичной обработки входных рядов. Для прогноза средней месячной температуры воздуха по 18 станциям требуется около 5 мин, а для прогноза месячной суммы осадков по 28 станциям - около 8 мин реального времени. Для сезонных прогнозов время счета увеличивается до 10 -13 мин. За период независимых испытаний (январь 1989 - декабрь 1990 гг.) прогнозы температуры воздуха и количества осадков на месяц в среднем имели оправдываемость 70 и 65 ?., а на сезон 65 и 66 % соответственно, что позволяет сделать выводы о методической обусловленности и прогностической значимости разработанного метода. Несмотря на то, что работа выполнена на материалах Казахстана, основные ее положения при внесении соответствующих коррективов можно применять и для прогноза погоды в других регионах [18,23,241.

Техническое переоснащение отрасли предполагает разработку и внедрение в эксплуатацию интерактивных технологий обработки и анализа гидрометеорологических данных на базе локальных сетей ПЭВМ. В связи с тем, что математический аппарат индифферентен к вычислительным средствам, предложенная технология без значительных затрат может быть к ним адаптирована путем разработки специализированного программного обеспечения. Модернизация технологии долгосрочных прогнозов погоды в последующем будет так»; осуществляться и за счет усложнения алгоритма принятия решений и привлечения к анализу дополнительной гидрометеорологической и

Схема программы

Прогноз метеорологической величины

Ввод и контроль

управляющей

информации

Ввод данных

Прогноз коэффициентов разложения

н а

II

Ввод поля Ввод поля

предиктанта предиктора — I

Разложение по ЭОФ Нормирование Выбор коэффициентов разложения, описывающих заданный процент дисперсии поля

Прогноз предиктанта

Запись прогноза предиктанта на ВД

Комплёксирование результатов про гнозов

Коррелирование между рядами предиктантов и коэффициентами разложения

2. Выбор максимально значимых предикторов

3. Составление уравнения регрессии для расчета коэффициентов разложения и вычисление прогноза

1. Коррелирование между рядами предиктантов и коэффициентами разложения

2. Нахождение значимых коэффициентов разложения

3. Составление уравнения регрессии для расчета метеорологической величины и вычисление прогноза

Вывод результатов 1.

Рис. 3

Печать таблиц с прогнозом метеорологической величины и статистических характеристик исходного ряда и некоторых других величин

гелиогеофизической информации, что позволит, по нашему мнению, выйти на новый уровень исследований в области прогнозирования погоды на месяц и сезон.

Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы в следующих работах.

1. Погодные и циркуляционные условия абляции на леднике Картайган в летнее время года // Вестник АН КазССР. - 1969. -N 5. - С. 56-59 (с RM. ¡Мининой).

2. О пространственно-временной структуре термического режима весен в Северном Казахстане //Изв. всесоюзн. геогр. общ. -1972. - Том. 104. - Вып. 6 - С. 449-454.

3. О характеристике весеннего режима увлажнения Северного Казахстана // Изв. всесоюзн. геогр. оба; - 1973. - Том. 105. -Bun. 4. - С. 344-349.

4. Опыт типизации весенних сезонов в Северном Казахстане //Тр. ГГО. - 1973. - Вып. 299. - С. 152-158.

5. О связи термического режима весен в Северном Казахстане с атмосферной циркуляцией //Тр. ГГО. - 1974. - Вып. 316. - С. 104-115.

6. О связи между датами наступления устойчивого перехода средних суточных температур через 0 ,5, 10, 15 °С весной в Северном Казахстане //Тр. ГГО. - 1974. - Еып. 316. - С. 116-121.

7. О влиянии деловитости арктических морей и снежного покрова на термический режим весен в Северном Казахстане //Тр. ГГО. - 1975. - Вып. 330. - С. 92-100.

8. Об объективной типизации термического режима Северного Казахстана весной //Тр. ГГО. - 1975. - Вып. 330. - С. 141-155.

9. Усовершенствование метода прогноза аномалии температуры воздуха на Европейской территории СССР и в Северном Казахстане //Тр. Гидрометцентра СССР. - 1974. - Вып. 155. - С. 39-44 ( с Т. В. Покровской).

10. О прогнозе типа весен в Северном'Казахстане //Тр. К-.з-НИГМИ. - 1976. - Вып. 57. - С. 8-14.

11. О пространственной структуре месячных осадков //Тр. КаэШШ - 1977. - Вып. 63. - С. 18-36 (с С. И. Тюребаенсй).

за

12. Опыт детализации прогностических корреляционных связей по фазам солнечной активности //Тр. П Всесоюзного симпозиума по применению статистических методов в метеорологии. - Л, 1977. -С. 126-130 (с Т. Е Покровской).

13. Об учете некоторых требований потребителей к составу и точности режимной метеорологической информации при рационализации сети //Тр. КазНИГМИ. - 1978. - Вып. 64. - С. 33-38.

14. О статистической структуре некоторых характеристик полей облачности в Казахстане //Тр. КазНИГМИ. - 1978. - Вып. 72. -С. 138-148.

15. Учет солнечной активности в статистических схемах долгосрочных прогнозов погоды //Тр. ГГО. - 1978. - Вып. 403.

С. 135-140 ( с Т. К Покровской).

16. Исследования по усовершенствованию метода долгосрочного прогноза аномалий средней месячной температуры воздуха в Казахстане //Тр. Ш Всесоюзного симпозиума по применению статистических методов в метеорологии. - Л, 1978. - С. 111-116.

17. О прогнозе аномалий средней месячной температуры еоз-духа в Казахстане //Тр. КазНИГМИ. - 1980. - Вып. 67. - С. 3-17.

18. О пространственно-временной структуре засух на территории Монгольской Народной Республики // Тр. КазНИГМИ. - 1980. - Вып.56. - С. 22-36 (с Е. Н Пановой и А. Намхаем).

19. Опыт прогнозирования урожая яровой пшеницы в Северном Казахстане с использованием данных по атмосферной циркуляции и солнечной активности // Тр. КаэНИИ Госкомгидромета. - 1982. -Вып. 83. - С. 104-114 (с Т. Е Покровской).

20. Об аппроксимации распределений некоторых циркуляционных характеристик системой вероятностных кривых Пирсона //Тр. КазНИИ Госкомгидромета - 1982. - Вып. 78. - С. 3-21.

21. Синоптико-климатические и физико-статистические исследования и долгосрочные прогнозы погоды в Казахстане //Тр. КазНИИ Госкомгидромета. - 1982. - Вып. 81. - С. 37-58.

22. Об аппроксимации распределений средних месячных температур воздуха теоретическими функциями //Тр. КазНИИ Госкомгидромета - 1984. - Вып. 90. - С. 11-20.

23. Опыт прогнозировании аномалий средних месячных температур воздуха и количества осадков по территории №ÎP //Тр. Каз-ЕГИИ Госкомгидромета. - 1984. - Вып. 90. - С. 20-27.

24. Об аппроксимации распределений месячных сумм осадков системой вероятностных кривых Пирсона //Тр. Института метеорологии и гидрологии ГУГМС СМ МНР. - 1982. - Вып. 7. - С. 44-67 ( с Л. Намхаем).

25. Об объективной катсмо'гизации крупномасштабных атмосферных процессов //Тр. Всесоюзного симпозиума по исследованию мезо- и макропроцессор, в атмосфере и применению статистических методов в метеорологии. - JI, 1984. - С. 140-143 (с Г. К Турулиной).

26. Месячные прогнозы погоды, их состояние и перспективы.

- Обзор. - Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД, 1984. - 50 с.

27. Учет влияния подстилающей поверхности в долгосрочных прогнозах погоды (обзор) //Тр. КазНИИ Госкомгидромета. - 1985.

- Вып. 92. - С. 93-111.

28. О прогнозе месячных сумм осадков в Казахстане //Тр. КазНИИ Госкомгидромета. - 1985. - Вып. 92. - С. 51-59.

29. Об аппроксимации распределений месячных сумм осадков системой вероятностных кривых Пирсона //Тр. КазНИИ Госкомгидромета. - 1985. - Вып. 92. - С. 77-92.

30. О пространственной структуре полей средней месячной температуры воздуха в Казахстане //Тр. КазНИИ Госкомгидромета

- 1986. - Вып. 94. - С. 82-89.

31. О статистической структуре средних месячных температур воздуха в горах //Тр. КазНИГМИ. - 1988. - Вып. 100. - С. 53-59.

32. Опыт сверхдолгосрочного прогнозирования урожайности яровой пшеницы в Северном Казахстане //Тр. КазНИИ Госкомгидромета. - 1987. - Вып. 98. - С. 34-44.

33. О пространственно-временной структуре крупных аномалий термического режима в Казахстане //Тр. КазНИИ Госкомгидромета.

- 1987. - Вып. 96. - С. 47-63.

34. О влиянии крупномасштабных атмосферных процессов на колебания ледников //Тр. Международного симпозиума "Баланс массы, колебания ледников и ледниковый сток". - М. : Наука, 1986. -С. 52-57 ( с Т. Я Денисовой, К. Г. Макаревичем, Е. Н. Пановой).

35. Об одном подходе к вероятностному прогнозированию погоды с большой эаблаговременностыо //Тр. V Всесоюзного совещания по применению статистических методов в метеорологии. - Л, 1987. - С. 78-81.

36. Некоторые вопросы исследования многолетних циклических колебаний климата Казахстана // Тр. V Всесоюзного совещания по применению статистических методов в метеорологии. - Л, 1987. -С. 153-156 ( с Т. Я. Денисовой, К. Г. Макаревичем, Е. IL Пановой).

37. О состоянии и перспективах развития физико-статистических методов прогноза погоды на месяц //Тр. Сибирского отд. ВАСХНИЛ. - Новосибирск, 1987. - С. 159-169.

38. Об учете теплового состояния Индийского океана при прогнозе погоды на месяц в Казахстане //Тр. КазНИИ Госкомгидро-мета. - 1987. - Вып. 100. - С. 127-138.

39. Об оценке влияния уеыхания Аральского моря на режим увлажнения Казахстана // Тр. КазНИГМИ. - 1988. - Вып. 102. -С. 19-27.

- 40. Об оценке антропогенных воздействий на экологические условия Приаралья // Вестник АН КазССР. - 1988. - N 12. - С. 27 -35 (с O.E. Семеновым, Л. П. Тулиной).

41. Прогноз урожайности яровой пшеницы //Вестник сельскохозяйственной науки Казахстана. - 1988. - N б. - С. 23-27.

42. Об учете теплового состояния Тихого океана при прогнозе погоды на месяц в Казахстане //Тр. КазНИГМИ. - 1990. Вып. 106. - С. 55-69.

43. Использование взаимных спектральных функций в задачах прогноза погоди большой заблаговременное™ // Проблемы гидрометеорологического обеспечения хозяйства Сибири. - Красноярск, 1989. - С. 14-15.

44. Опыт прогнозирования средней сезонной температуры воздуха в Казахстане // Тр. Сибирского отд. ВАСХНКЯ. - Новосибирск, Наука. - 1989. - С. 93-101 (с Е. R Пановой).

45. Об оценке влияния антропогенных факторов в измененш климата Казахстана //Тр. КазНИГМИ. - 1990. - Вып. 106. - С. 3-18.

46. Гидрометеорологические проблемы Приаралья /Под редакцией Г. Н. Чичасова. - Л.: Гидрометеоиздат, 1990. - 277 с. (с. O.E. Семеновым, Л. П. Тулиной, С. П. Чистяевой и др.).

47. О проблеме адаптации народного хозяйства Казахстана к изменениям климата //Вестник АН КазССР. - 1990. - N 10. - С. 4956 (с Э. И. Мэнокровичем, JL П. Тулиной).

• 48. Об изменениях климата и экологических условий Приа-ралья // Мониторинг природной среды в бассейне Аральского моря. - СПб, Гидрометеоиздат, 1991. - С. 150-176 (с O.E. Семеновым, Л.П. Тулиной).

49. О возможности прогноза урожайности яровой пшеницы большой заблаговременности в Казахстане // Гидрометеорологичес-•кое обеспечение агропромышленного комплекса страны. - Л, Гидрометеоиздат, 1991. - С. 64-71.

50. Долгосрочные прогнозы погоды в Казахстане: состояние и перспективы //Тр. КазНИГЖ - 1991. - Вып. 110. - С. 33-55.

51. Статистическая структура полей температуры воздуха и количества осадков в горах //Доклады XV Международной конференции по метеорологии Карпат. - Киев, 1991. - С. 236-242.

52. Технология долгосрочных прогнозов погоды. - СПб.: Гидрометеоиздат, 1991. - 304 с.