Долгосрочный прогноз осадков для Танзании физико-статистическим методом

Чанга Ладислаус Бенедикт

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Долгосрочный прогноз осадков для Танзании физико-статистическим методом
ВАК РФ 25.00.30, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Долгосрочный прогноз осадков для Танзании физико-статистическим методом"

Министерство образования и науки Российской федерации Федеральное агентство по образованию ГОУ ВПО

РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ

УНИВЕРСИТЕТ (РГТМУ)

На правах рукописи

УДК [551.509.33:551.509.314] (678)

Чанга Ладислаус Бенедикт

Долгосрочный прогноз осадков для Танзании физико-статистическим методом

Специальность 25.00.30 - метеорология, климатология, агрометеорология

АВТОРЕФЕРАТ

диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Санкт-Петербург 2006

Диссертация выполнена на кафедре Метеорологических прогнозов Российского государственного гидрометеорологического университета.

Научный руководитель:

- Профессор, доктор физико-математических наук Репинская Раиса Петровна.

Официальные оппоненты:

- Доктор технических наук, профессор, Заслуженный деятель науки РФ

Дегтяренко Галина Анатольевна.

- Кандидат физико-математических наук,

доцент Смирнов Игорь Александрович.

Ведущая организация:

- Государственное учреждение "Арктический и Антарктический НИ!"

Защита диссертации состоится " ¿& " ¿¿¿££¿2006 г. в 15 часов 30 минут на заседании диссертационного совета Д.212.197.01 в Российском государственном гидрометеорологическом университете по адресу: 195196, г. Санкт-Петербург, Малоохтинский пр., 98, тел. 812.444-41-63.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского государственного гидрометеорологического университета по адресу: 195196, г. Санкт-Петербург, Малоохтинский пр., 98.

Автореферат разослан "¿Г" аа^гиьЯЛ006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, профессор, доктор физ. - мат наук

А. Д. Кузнецов

АсобА

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

Республика Танзания расположена между 1 - 12 0 ю.ш. и 29 - 40 0 в.д. На её территории находятся такие озера, как Виктория на севере, Танганьика на западе и Ньяса на юге, а на востоке расположен Индийский океан. Площадь страны составляет 940000 км2. Лишь небольшая ее часть, включающая острова Пемба и Занзибар, города Танга, Дар-эс-Салам и Мтвара, занимает территорию, не превышающую 200 м над уровнем моря, а остальная часть - гористая.

Экономическое развитие Танзания по существу определяется сельскохозяйственным производством [М. S. Mhita, 1990]. Причем продуктивность сельскохозяйственных культур зависит от даты начала, количества, характера и продолжительности сезона дождей. Кроме того, количество, характер и продолжительность дождей оказывают большое влияние на флору и фауну, а также на работу гидроэлектростанций и дорожное хозяйство.

Из всех характеристик погоды и климата важнейшее значение имеют атмосферные осадки, так как экстремальная изменчивость годовых, сезонных и месячных осадков, продолжительные непериодические засухи, нередко приобретающие характер экологические катастроф [J. О. Odiyo, 1994], приводят к серьезным экономическим проблемам. Хотя другие элементы климата также меняются, однако наиболее изменчивым климатическим элементом во времени и пространстве являются осадки [L. J. Ogallo, 1981].

Годовые значения осадков меняются в пределах от 500 мм в центральной части страны и более 2400 мм на некоторых южных метеостанциях [L. J. Ogallo, 1981]. В северной части страны и на восточном побережье в годовом ходе осадков имеется два максимума: первый в марте - мае, второй в октябре - декабре [Е. Zorita, F. Т. Faustine, 2002]. Для южных, западных и центральных районов характерен один максимум, который приходится на ноябрь - апрель [D. Н. Johnson, 1962, Е. Bazira, 2000].

ÍPOC. НАЦИОНАЛЬНА* БИБЛИОТЕКА

штабной конвергенции и неустойчивости преобладающих воздушных масс ин-доокеанского происхождения выпадает много конвективных осадков. Эти осадки называют продолжительными [V. V. Mistry., D. Conway, 2003]. С мая по сентябрь преобладающим является сухой и достаточно прохладный юго-восточной муссон [S. Nieuwort, 1979]. Это объясняется тем, что муссон зарождается в области антициклона, расположенного в районе Маскаренских островов, и теряет часть влаги при переваливании через меридионально расположенные горы на о. Мадагаскар. В период с сентября по декабрь ВЗК мигрирует с севера на юг намного быстрее по сравнению с движением в северном направлении [S. Nieuwort, 1979]. В этот период на севере страны и на восточном побережье отмечается сезон коротковременных дождей. С этих позиций особенно актуален долгосрочный прогноз осадков, а решение проблемы прогноза является одной из приоритетных задач не только африканских метеорологов, но и мировой метеорологической науки. Даже частичное решение проблемы имеет большую научную и практическую ценность, особенно при планировании работ в сельском хозяйстве, на водном и железнодорожном транспорте, в строительстве и других отраслях хозяйственной деятельности. Цель и задачи исследования.

Цель диссертационной работы заключается в разработке множественной регрессионной модели для долгосрочного прогноза осадков для Танзании на основе физико-статистического подхода [М. И. Юдин, 1968].

Для достижении этой цели применяемые физико-статистические методы сводятся к решению следующих задач :

1 Описание пространственно-временной структуры полей месячных сумм осадков (предиктант) различными аналитическими методами с целью выявление ее особенностей; расчет временных последовательностей коэффициентов разложения или главных компонентов (ГК), а также анализ периодичности и предсказуемости последних. В качестве основного способа описания горизонтальных метеорологических полей применяется метод эмпирических ортогональных составляющих (ЭОС) [Н. А. Багров, 1959]. Кроме того, применяются вейвлет-анализ и корреляционные методы.

а) Анализ результатов представления полей месячных сумм осадков над территорией Танзании по ЭОС. Этот метод использовался для исследования и прогноза полей осадков в основном для Северной Африки [Р. П. Репинская, 1996]. Нами предпринята попытка описать структуру осадков для всех месяцев года. При этом разложение полей велось для каждого месяца по собственному базису.

б) Исследованы зависимости структуры осадков от размерности пространственного базиса и объема выборок. Однако практический интерес представляет выделение ГК, характеризующих эволюцию полей осадков в Танзании от месяца к месяцу, с целью их прогноза по авторегрессионым моделям.

в) С помощью пакета прикладных статистических программ (ППСП) [С. Torrence., G. Р. Combo, 1998] проведен ряд численных экспериментов по приме-

нению вейвлет-преобразования для анализа свойств временных рядов осадков, включающих в себя:

- анализ амплитуд и периодичности в ходе коэффициентов разложения посредством вейвлет-преобразования с помощью базисного вейвлета Мог1е1;

- изменение масштаба по времени с целью выделения интервала периодов сильных колебаний, имеющих значимые амплитуды месячных сумм осадков за 1960-2002 гг.;

г) Оценка статистической предсказуемости ГК, полей месячных сумм осадков по ЭОС горизонтальных координат и по времени, описывающих эволюцию естественных колебаний (ЕК) при переходе от месяца к месяцу и от года к году;

к) Синтез параметров разложения полей месячных сумм осадков, характеризующих отдельные годы выборочной совокупности, с целью:

- разделения коррелированной и случайной составляющих и оценки дисперсионной нагрузки флуктуации, описывающих изменения климата;

- получения новых количественных характеристик структуры атмосферных движений на основе имеющихся параметров разложения полей месячных сумм осадков по ЭОС.

2 Подготовка гидрометеорологической информации, используемой в качестве потенциальных предикторов в физико-статистической схеме долгосрочного прогноза осадков с большой заблаговременностью, и описание полей предикторов методом ЭОС для выделение ГК.

3 Рассмотрение средних значений осадков для отдельных районов, вместо осадков по отдельным пунктам, представляющих собой достаточно однородную в физико-географическом отношении информацию. Проведение с этой целью климатического районирования территории Танзании с помощью метода ЭОС и кластерного анализа [И. Н. Эзау, 1995].

4 Расчет асинхронных статистических связей между сезонными осадками (предиктант) и потенциальными предикторами и выбор с помощью ряда критериев предикторов, имеющих значимые статистические связи с предиктантами.

5 Из комплекса отобранных предикторов выделяются наиболее информативных из них посредством иерархического комплекса решающих правил.

6 По данным зависимой выборки строится и тестируется регрессионная модель для каждого предиктанта.

7 Оценивается успешность методических долгосрочных прогнозов осадков на независимой выборке по каждому климатическому району с помощью ряда критериев, используемых в метеорологической практике.

Научная новизна работы

Новые результаты, полученные в диссертации, состоят в следующем:

1 Впервые для всей территории Танзании осуществляется разработка физико-статистического метода прогноза сезонных осадков большой заблаговре-менности. Полученные результаты, дают основание полагать, что разработанная методика физико-статистического прогноза осадков может быть использована

■Jtl

при составлении оперативных прогнозов для территории Танзании и Восточной Африки. Кроме того, ее можно использовать и для прогноза других метеорологических параметров.

2 Обнаружено, что процессы, ответственные за формирование осадков и протекающие в период коротковременных дождей (октябрь - декабрь), мощнее по выборочной дисперсии, чем процессы, протекающие в период продолжительных дождей (март - май).

3 Показано, что использованный критерий засушливости, предложенный Д. А. Педем для исследования атмосферных засух и избыточного увлажнения, хорошо характеризует изучаемое явление и его можно успешно применять в практической работе.

4 Определена совокупность потенциальных предикторов для долгосрочного прогноза осадков на территории Танзании.

5 Методом вейвлет-анализа определены периодические составляющие полей месячных осадков, включающие годовые колебания, а также колебания с периодами 2-3 года, 3 - 6 и 10 - 11 лет.

Научное и практическое значение диссертации заключается в том, что

- разработанные модели могут быть внедрены в оперативную службу долгосрочного прогноза осадков для Танзании;

- полученные результаты могут быть использованы в учебном процессе при преподавании таких дисциплин, как долгосрочные методы прогноза погоды, методы статистической обработки гидрометеорологической информации и принятия статистических решений, а также климатология.

Апробация результатов

Наиболее значимые результаты диссертации докладывались на Итоговых сессиях Ученного совета РГГМУ (2004 - 2006 гг.); сессиях СНО РГТМУ (2000 -

2003 гг.); международной школе-конференции «Изменения климата и окружающая среда (РГТМУ, Санкт-Петербург, 2005 г); научных семинарах управления Метеорологической службы Танзании (Tanzania Meteorological Authority,

2004 г.); межкафедральном научном семинаре метеорологического факультета РГГМУ (март, 2006 г). По теме диссертации опубликовано 4 работы и 2 находятся в печати.

На защиту выносятся:

1) Особенности пространственно-временной структуры полей месячных сумм осадков по территории Танзании.

2) Климатическое районирование территории Танзании с целью долгосрочного прогноза сезонных осадков.

3) Результаты анализа показателя засухи и избыточного увлажнения в Танзании.

4) Совокупность потенциальных предикторов для долгосрочного прогноза осадков в Танзании.

5) Физико-статистический метод долгосрочного прогноза осадков для Танзании и результаты его апробации на независимых выборках.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, шест глав, заключения, приложений и списка использованных источников, включающего 212 наименования. Общий объем работы составляет 251 страницы, включая 108 рисунков и 41 таблицу.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации; сформулированы цели и задачи исследования; приведены основные положения и результаты, выносимые на защиту, а также теоретическая новизна и практическая значимость работы.

В первой главе Излагаются описание пространственно-временной структуры полей месячных сумм осадков (предиктант) различными аналитическими методами с целью выявление их особенностей, расчет временных последовательностей их главных компонентов (ГК), а также анализ периодичности и предсказуемости последних. В качестве основного способа описания метеорологических полей применяется метод эмпирических ортогональных составляющих (ЭОС). Выделяемые при разложении по ЭОС наиболее крупномасштабные составляющие полей одновременно характеризуются большим временем релаксации [М. И. Юдин, 1968]. Кроме того, применяются вейвлет-анализ и корреляционные методы.

Метод ЭОС заключается в том, что осадки (или другая метеовеличина) в каждом пункте поля представляются в виде следующей суммы:

J-'

где {гД/j )}= ¡Гд} - коэффициенты разложения (ортогональные случайные функции времени), описывающие амплитуду естественных колебаний (ЕК) поля метеовеличины при переходе от одной синоптической ситуации к другой; \Xj(xny,)\= {xß) - система ЭОС, зависящих только от размерности базисного пространства N.

Основой определения неизвестных ЭОС {xjt\ и коэффициентов \rjk \ является условие минимума среднеквадратической ошибки разложения по всей выборке полей [Н. А. Багров, 1959]:

А « I I (3t » - I Т „ X „ } = min (2)

Составляющие х, определяется из системы уравнений

(s = 1,2,.......,«), (3)

в которой Аа - элементы корреляционной матрицы (Á), получаемые по совокупности полей для пунктов / и 5; Л - собственные числа квадратной симметричной матрицы (а) определяются из характеристического уравнения. Получается п значений А; (_/ = 1,2....,и), где п равно размерности базисного пространст-

ва. Из системы (3) для каждого значения Х] находится е различных решений Хр ( ¿ = 1,2,....,и ). Совокупность таких значений Х}1 представляет собой ЭОС Xj{x,,y). Каждое отдельное Я определяет ту часть общей дисперсии, которая учитывается , - тым слагаемым разложения полей. Временные функции Т ]к , соответствующие собственному векторам XJ, (/ = 1,2,.......,) определяются с использованием условия нормирования = i по соотношению

/-1

Г,(4)

/•1

Понятно, что значимость каждого слагаемого в разложении (1) неодинакова. Наиболее значимыми ЭОС будут те, которые соответствуют наибольшим значения Яг Наибольший интерес представляют ЭОС X р и функции Т 1к , описывающие наиболее мощные ЕК.

Для выявления погодообразующих ЕК, был использован критерий "Kaiser" [С. Р. К. Basalirwa et.al, 1999], где все ЭОС, собственные значения которых А äl, считаются погодообразующими; после чего использован графический подход "Scree test" [С. Р. К. Basalirwa et.al, 1999] для уточнения результатов. Согласно теории метода ЭОС, вклад каждого ЕК в выборочную дисперсию (D,) определяется величиной соответствующего собственного числа А, пространственной корреляционной матрицы: £>, = л, j юо % • Доля общей дисперсии,

описываемая суммой п слагаемых ряда, находится по формуле

D^ (i/,/1/,)>«>%•

Рассматриваются результаты, аппроксимации полей месячных сумм осадков над территорией Танзании по ЭОС. Этот метод использовался для анализа и прогноза полей осадков, в основном, для Северной Африки [Р. П. Репинская, 1996]. Нами предпринята попытка описать структуру осадков для всех месяцев года. При этом разложение полей велось для каждого месяца по собственному базису.

Исследованы зависимость структуры осадков от размерности пространственного базиса и объема выборок. Однако практический интерес представляет выделение ГК, характеризующих эволюцию полей осадков в Танзании от месяца к месяцу, с целью их прогноза по авторегрессионым моделям.

Показано, что если отсечь ЭОС, для которых А; >1, то над территорией Танзании погодообразующие ЕК в полях осадков будут описывать от 74 % (декабрь, семь ЕК) до 83 % выборочной дисперсии (июль, 10 ЕК). Тот факт, что погодообразующие ЕК над территорией Танзании составляют от семи (ноябрь, декабрь) до 10 (апрель, июль, сентябрь) ЕК, подтверждает вывод [М. Indeje, 2000] о чрезвычайно важной роли региональных процессов в формировании режима осадков в Танзании.

С помощью ППСП был проведен ряд численных экспериментов по применению вейвлет-преобразования для анализа свойств временной последовательности значений осадков, включающих в себя: анализ амплитуд и периодичности в ходе коэффициентов разложения посредством вейвлет-преобразования при использовании базисного вейвлета Мог1е1; изменение масштаба по времени с целью выделения интервалов периодов сильных колебаний, имеющих значимые амплитуды месячных сумм осадков за 1960 - 2002 гг. Обнаружены годовые колебания, а также колебания с периодами 2-3 года, 3-6 лет и 10-11 лет;

Во второй главе рассмотрены результаты II - го этапа разложения полей месячных сумм осадков в двойные ряды по ЭОС горизонтальных координат и по времени (ЭОСВ). Проведена оценка статистической предсказуемости коэффициентов разложения по ЭОСВ месячных сумм осадков. Сильная зашумленность рядов ПС месячных сумм осадков для Танзании, требует применения адекватных эффективных фильтрующих процедур к их рядам для рассмотрения тонкой спектральной структуры естественных колебаний с целью: разделения коррели-ванной и случайной составляющих и оценки дисперсионной нагрузку флуктуа-ций, описывающих изменения климата; получения новых количественных характеристик структуры атмосферных движений на основе имеющихся параметров разложения полей месячных сумм осадков по пространственным ЭОС, несущих информацию о дисперсионной нагрузке при переходе от месяца к месяцу. Такой фильтрующей процедурой послужил алгоритм разложения полей в ряды по ЭОСВ [Р.П. Репинская, 1969, 1971].

(5)

ы\

Здесь п - номер года в исходной выборке (л = 43); т - номера месяца (т -12);

(/,„) - собственные векторы временной ковариационной матрицы (по аналогии с ЭОС Xр), зависящие от расчетных точек на временной оси, т.е. в данном случае ЭОСВ рассматриваются как собственные векторы матриц 12-го порядка; Р^ - коэффициенты разложения в ряд по ЭОСВ, которые вычислялись формуле

(6)

1-1

Коэффициенты Д,, рассчитывались только для первых трех коэффициентов Т], полученных при разложении полей по ЭОС. Результаты оценки статистический предсказуемости коэффициентов р^ показали, что предел предсказуемости сигнала при аппроксимаций ЕК моделью «сигнал плюс шум» [ Парзен ] даже для тех коэффициентов, в ходе которых сигналы выделяются, определить не удается, так как линейная авторегрессия первого порядка с наложенным на нее «белым шумом» не соответствует реальной эволюции спектральных компонентов осадков.

В третьей главе выполнено климатическое районирования территории Танзании по комплексу параметров. В качестве исходных данных были использованы: сезонная сумма осадков по 41 пункту наблюдений, равномерно покры-

вающих территорию Танзании, и средние сезонные максимальная температура и минимальная по 20 пунктам наблюдений за 1972 - 2002 гг.. Нами был применен метод ЭОС [Н. А. Багров, 1959]. Расчеты проводились отдельно по каждому из метеорологических параметров за каждой сезон года. Несколько первых ЭОС, соответствующих наибольшим собственным значениям корреляционных матриц, использовались для проведения предварительных границ районов. Границам в этом случае соответствуют нулевые изолиния ЕК, а наложение на карту нескольких ЕК позволяет выделить относительно однородные районы [О. М. Покровский, А. Г. Пятигорский, 1995]. Далее полученные предварительные границы были уючнены на основе процедуры автоматической классификации по методу Уорда. Окончательный вариант районирования представлен на рисунке 1. Видно, что территория страны подразделяется на 10 однородных районов. Далее, нами описаны основные факторы, определяющие особенности район и оценена информативность отдельных станций.

30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 вл.

Рисунок 1 - Результаты климатического районирования территории Танзании.

В четвертой главе рассматривается вопрос о показателе засухи и избыточного увлажнения в Танзании. С 1870 по 1990 г. больше 70% из всех катастрофических явления в Танзании были связаны с засухами и избыточным увлажнением. Проводится исследование атмосферных засух и избыточного увлажнения на основе количественного параметра, предложенного Д. А. Педем: Sl(r)= А Т/аТ - 4Д/сгя , где, / - пункт, для которого вычисляется индекс; ДГ -аномалия температуры воздуха, ад Я - аномалия количества осадков за рассматриваемый интервал времени г; ит и - соответственно средние квадратиче-

ские значения величин ДТ и Л Д. В нашей работе г равно одному месяцу. Таким образом, индекс представляет собой разность нормированных значений аномалий температуры и количества осадков в отдельные месяцы года в пункте ; и указывает на потенциальную возможность засух и избыточного увлажнения за счет атмосферных факторов, а именно: чем меньше выпадает осадков и чем выше температура воздуха, тем выше оценка значения индекса Я, и, следовательно, вероятности засухи, и наоборот.

Значение 5, определялось для каждого года и каждого 20 - ти пунктов отдельно за октябрь, ноябрь и декабрь (сезон ОМЗ) и марта, апреля и мая (сезон МАМ). Полученные результаты усреднялись по 10 районам и рассчитывались повторяемости засух и избыточного увлажнения разной интенсивности (таблица 1): чем больше 5,, тем явление сильнее, и наоборот [Д. А. Педь, 1975].

Таблица 1 - Повторяемость (%) засухи и избыточного увлажнения разной интенсивности по районам Танзании за 1972 - 2002 гг. в октябре - декабре

Увлажнение Около Засуха

Район очень сильное сильное слабое нормы слабая сильная очень сильная

страны 5,<-3 -3<Ц<-2 -155, <1 1<5,<2 2<5,<3 5,> 3

1 0 9.7 12.9 54.8 12.9 6.5 3.2

2 6.5 0 12.9 48.4 25.8 6.5 0

3 3.2 6.5 12.9 48.4 16.1 12.9 0

4 3.2 12.9 3.2 54.8 16.1 9.7 0

5 6.5 6.5 6.5 54.8 16.1 0 9.7

7 3.2 9.7 12.9 45.1 29.0 0 0

8 0 12.9 19.4 38.7 19.4 6.5 3.2

9 3.2 12.9 12.9 38.7 22.6 6.5 3.2

10 0 9.7 16.1 48.4 16.1 6.5 3.2

Результаты анализа засухи и избыточного увлажнения за исследуемый период в Танзании показали, что территория Танзании подвержена воздействию как засухи, так и избыточного увлажнения, следовательно, изучение условий возникновения этих явлений необходимо в равной степени; ареал распространения как сильных засух, так и сильного увлажнения, в основном, локальный, хотя в отдельные годы может быть значительным по площади; использованный нами критерий засушливости достаточно хорошо характеризует изучаемое атмосферное явление и им можно успешно пользоваться в практической работе.

В пятой главе рассматриваются потенциальные предикторы для долгосрочного прогноза осадков в Танзании. Большое вниманию уделяется влиянию крупномасштабного взаимодействия атмосферы и океана, процессам Эль-Ниньо, южное и североатлантическое колебания и индексу пассатного ветра на уровне

850 гПа над тропической частью Тихого океана, а также квазидвухлетнему циклу стратосферных переносов в экваториальной зоне и возможности воздействия космических факторов на региональные тенденции режима осадков. С целью нахождения предикторов для долгосрочного прогноза осадков рассматриваются асинхронные корреляционные связи между сезонными осадками и потенциальными предикторами. Территория Индийского океана была разбита на 11 частей, поименованных нами как IND01 - INDOl 1 (таблица 2). На основе данных по среднемесячным значениям температуры поверхности океана (ТПО) для каждой части Индийского океана и для южной части Атлантики, были вычислены ЭОС. Оценка точности сходимости разложения по ЭОС среднемесячных ТПО показала, что уже первые четыре ГК описывают более 95% дисперсии исходного поля ТПО, причем на долю первого приходится от 64% до 89%. Это означает, что практически вся информация об изменчивости ТПО сосредоточена в первых четырех ГК. Следовательно, для нахождения прогностических связей между сезонными осадками и потенциальными предикторами ТПО достаточно испытать не более четырех ГК. Коэффициент корреляции (ä) рассчитывался по формуле

оценка эмпирического коэффициента корреляции (7) проводится с помощью 2 -преобразования Фишера:

где X,,Y, - текущие значения предиктора и предиктанта соответственно, а X, Y -их средние значения за рассматриваемый месяц и период лет. среднеквадратическое отклонение параметра Z равно а. =]Д/ЛГ-3, где, N -число членов в выборке, за которые имеются данные для предиктанта и предиктора. Для определения статистической значимости коэффициента корреляции применяется преобразование Фишера (8) и рассматривается критерий \Zja\ >ецр, где акр соответствует 5% - ному уровню значимости. Обнаружены хорошие связи между сезонными осадками в сезонах OND и МАМ и первыми четырьмя главными компонентами ТПО Индийского и Атлантического океанов с заблаго-временностью до 11 месяцев. Нами также выявлены связи между индексами NIN04, NIN03 и индексом пассатного ветра на уровне 850 гПа, SOI, САК и сезонными осадками.

f (х , - х )(/, / )

(7)

Z = 1/2 /л((1 + Ä)/(1 - R)),

(8)

Таблица 2 - Сведения о потенциальных предикторах (пред.)

ТПО Индийского океана ТПО Атлантического океана (усредненные значения)

Пред. широта долгота кол.во узлов пред. широта долгота

IND01 0-10" ю.ш 40-60" в.д 60 NATL 5 - 20" с.ш 60-30" з.д

IND02 0-10" ю.ш 62-80" в. д 60 SATL 0-20" ю.ш 30" з.д.-Ю" в.д

1ND03 0-10" ю.ш 82-102" в.д 60 TATL 10"ю.ш.-10"с.ш 0 - 360"

IND04 12-20" ю.ш 40-60" в.д 42 ТПО Thxoi о океана (усредненные значения

IND05 12-20" ю.ш 62-80" в.д 47 NIN012 0- 10" ю.ш 90 - 80" з.д

IND06 12-20" ю.ш 82-120" в.д 94 NIN03 5"с.ш.-5" ю.ш 150-90" з.^

IND07 20-30" юш 40-60" в.д 56 NIN04 5"с.ш.-5" ю.ш 150" з.д-160" в.д

IND08 20-30" ю.ш 62-80"в д 59 NIN034 5" с.ш.-5" ю.ш 120-170" з.д

IND011 12-24 "с.ш 52-72" в.д 65 Космические факторы

ТПО Атлантического океана Среднемесячные значения чисел Вольфа

ATL1 0-20"ю.ш 38" з.д.-10"в.д 75

ATL2 4 - 20" с.ш 68 з.д,— 10"в.д 63

_Атмосферные предикторы_

КДЦ - Квазидвухлетние стратосферные циркуляции( QBO. 30 hPa Zonal wind, m/s) САК - Северо - атлантическое колебание (САК - NAO)_

Южное колебание (индекс SOI)_______

WPW85 - Индекс пассатного ветра на уровне 850 гПа в западной части Тихого океана

_(135° в.д -180° з.д., 5° с.ш. - 5° ю.ш)_

CPW85 - Индекс пассатного ветра на уровне 850 гПа в центральной части Тихого

_океана (175° з.д. -140° з.д., 5° с.ш. - 5° ю.ш)__

EPW85 - Индекс пассатного ветра на уровне 850 rila в восточной части Тихого океана

_(135 -120° з.д., 5° с.ш. - 5° ю.ш)_

OLR - Уходящее длинноволновое излучение над Тихим океаном_

Шестая глава посвящена долгосрочному прогнозу сезонных осадков для Танзании физико-статистическим методом. Рассматриваются принципиальные особенности физико-статистического метода прогноза погоды; используемые эффективные методы отбора наиболее информативных предикторов (метод просеивания, метод случайного поиска с адаптацией и метод множественной линейной регрессии), а также процедура ортогопализации предикторов по Чебышеву. Проводится анализ результатов прогноза осадков и их уточнения.

При обработке большого объема данных, содержащих ошибки наблюдений и другие случайные погрешности, проводят статистическую оценку и выбирают оптимальное число предикторов, при достижении которого дальнейшее их увеличение не приводит к существенному уменьшению ошибки вычисления предиктанта s,,,.,. „ =<т1Л/1-(г,гг +... +

где:г12,у13, ...гы- коэффициенты парной корреляция, равные х1/Я сг,<т, ; N - общее число условных уравнений; = " дисперсия предиктанта. Остановимся на методе просеивания предикторов, суть которого следует из формулы

1-*,2,э . .-,)■ (9)

Формулу (9) можно переписать иначе

(Ю)

Здесь Л„, Д„ , - множественный коэффициент корреляции, полученный с учетом п и и-1 предикторов, соответственно, /■„ - частный коэффициент корреляции между искомой величиной (предиктант) и *„ при учете остальных п-1 факторов. Добавляя п - й предиктор, мы либо не изменяем оценку (г„ = /•,„,, „., =о), либо ее улучшаем {г„ #о). Эффективность п-?о предиктора может быть оценена по разности л„г-л„2.,-дл2. Формулу (10) можно переписать в виде дя-г/^-л2.,). Имея последовательно вычисленные значения множественного коэффициента корреляции и корреляционную матрицу парных коэффициентов корреляции, можно оценивать оптимальное число предикторов [М.И. Юдин, 1968].

Чтобы исключить избыточную дублирующуюся информацию, к предикторам применяется процедура ортогонализации[ Ф.Р. Гантмахер, 1988]. Эта процедура близка к методу просеивания. Отличие заключается в том, что порядок предикторов в методе просеивания определяется величиной их вклада в сводный коэффициент корреляции. В методе ортогонализации вопрос о том, какой из предикторов считать первым, решается прогнозистом на основе анализа различных характеристик предикторов: величины |2/сг |, длины ряда, устойчивости и определенности связи с предиктантом

Суть процедуры ортогонализации заключается в следующему: пусть для предиктанта г установлена последовательность предикторов х,, х21..., х„ среди которых х, считается первым. Длина выборки равна т годам. Ортогонализиро-ванные предикторы будем обозначать через хк' ■ Таким образом х, = х'. Сначала берем Х2 и ортогонализируем его по отношению к л-,', то есть ищем хг' та- * кой, чтобы х[ ) = о, где: Хг =Х2+ а2]Хх, а„ =х,'л,2Дх,'У - ортогонализи-рующий коэффициент. Далее для преобразованного таким способом предиктора Х2 вновь вычисляется величина |£/<т.|, где 2 • параметр Фишера, и сравнивается с критическим значением равным = 1,70). Если значение \2]аг\>акр, то предиктор Х2 считается прошедшим ортогонализацию, в противном случае он исключается из рассмотрения. Если Хг не отвечает предъявляемым требовани-

I г

ям, то Хъ ортогонализируется только по отношению к X, . Пусть предиктор Х2

прошел ортогонализацию, тогда переходим к Х} и ищем Х1 такой, чтобы (V, х[ ^=0, [х^х 1=0 где X,' =Х, +а11Х,' +а,2Х2', 0п , > «„ - х, л-,'/*,'' •

Затем для Хъ вычисляется ¡7/ст.| и сравнивается с критическим. Если третий предиктор проходит, то оставляем его и переходим к четвертому. Аналогичные операции применяются ко всем предикторам для данного предиктанта. Обычно после всех этапов отбора связей сохраняется не более 3-5 предикторов для данного предиктанта.

Метод множественной линейной регрессии. Наиболее адекватным аппаратом построения прогностической модели между физически установленными предикторами и предиктантом является метод множественной регрессии. Модель множественной линейной регрессии (МЛР) соответствует в уравнении

У^Ь0+^Ь1Хи+е1, (И)

где ь - коэффициенты уравнения регрессии; е, - вектор остатков (ошибок), не описываемых уравнением регрессии. Коэффициенты регрессии определяются с помощью метода наименьших квадратов (МНК), в соответствии с которым требуется минимизировать квадрат суммы разности фактических и вычисленных по уравнению (11) значений функции отклика, т.е.

/=| /«I <-1

где У, — вычисленные по уравнению МЛР значения функции отклика.

Основные критерии качества модели МЛР

1. Множественный коэффициент линейной корреляции (6<Я<1) представляет собой аналог обычного парного коэффициента корреляции и характеризует меру линейной связи между фактическими и вычисленными по уравнению МЛР значениями функции отклика, т.е.

(12)

пагаАА '-I

где У, - вычисленные по модели МЛР значения функции отклика; - стандартное отклонение значений У,. При Д=1 имеем функциональную линейную модель (факторы полностью описывают дисперсию функции отклика), и остатки е, =0.При й=0 изменчивость функции отклика полностью определяется остатками е, .

2. Линейный коэффициент детерминации представляет квадрат множественного коэффициента корреляции к1 -- о^/о, , где а - дисперсия вычисленных по уравнению регрессии значений функции отклика. Коэффициент детерминации показывает часть объясненной дисперсии функции отклика.

3. Среднеквадратическое отклонение модели «ад /(я-т-1) •

4. Критерии Фишера используется для оценки адекватности (значимости) всей модели МЛР. С этой целью проверяется нулевая гипотеза вида И0 • Dy(xj = Пс, т.е. дисперсия вычисленных по уравнению МЛР значений функции отклика равна дисперсии ошибки. Нулевая гипотеза проверяется с помощью критерия Фишера: F=D^x)(n-m-i)/(osm). Вычисленное значение критерия F сравнивается с

критическим значением Fp(a,vpv2) при заданном уровне значимости а и степенях свободы и, =т, v2 =п. Если F>Fkp, то нулевая гипотеза отвергается и делается предположение, что дисперсия, описываемая моделью МЛР, неслучайным образом отличается от дисперсии ошибок. Это означает, что рассматриваемая модель является адекватной исходным данным функции отклика.

Анализ результатов прогноза осадков для Танзании и его уточнение

Весь архив сезонных осадков был разбит нами на две выборки: зависимую (1980 - 1999 гг.), по которой рассчитывались и тестировались модели, и независимую выборку (2000 - 2004 гг.), используемую для оценки оправдываемости опытных прогнозов. Для построения прогностических моделей использовался аппарат множественного регрессионного анализа.

Основные параметры этих моделей приведены в таблице 3. Отметим, что все модели содержат малое число предикторов с заблаговременностью от 1 до 11 месяцев, описывают подавляющую часть дисперсии осадков, и имеют высокую значимость по всем параметрам. Все модели являются адекватными по критерию Фишера (таблица 3). Так как отношение (тгМ/<ту существенно меньше 1,0, то естественно ожидать успешных результатов при оценке этих моделей на независимых данных.

Сопоставление опытных прогнозов осадков в сезоне OND с исходными данными по независимой выборке за период 2000 - 2004 гт. представлено на рисунке 2 и в таблице 4. Видно, что, в целом, наблюдается хорошее соответствие прогнозных осадков с фактическими.

Таблица 3 - Оценки параметров регрессионных моделей по зависимой выборке (1980 - 1999 гг.) для районов Танзании в сезоне октябрь - декабрь

Район Параметры прогностической модели

R1 F стг, ММ

1 0,79 19,9 61,8 123,3 0,50

6 0,72 13,8 139,6 242,7 0,58

7 0,83 13,9 50,5 105,9 0,48

9 0,85 20,8 45,8 104,1 0,44

Рисунок 2 - Фактические и вычисленные по моделям значения осадков в сезоне октябрь - декабрь в районах 1(а), 6 (б), 7 (в) и 9 (г).

Таблица 4 - Сопоставление опытных прогнозов осадков (У) с их фактическими значениями (У) в сезоне октябрь - декабрь (ОЖ)) на независимой выборке (2000-2004 гг.).

Год Район 1 Район 6

у У У У |к-у|

2000 381,4 394,0 12,6 197,3 261,4 64,1

2001 388,7 399,0 10,3 353,8 393,2 39,4

2002 436,4 459,0 22,6 392,9 388,8 4,1

2003 296,7 491,0 194,3 267,3 161,5 105,8

2004 366,2 325,0 41,2 482,9 490,9 8

¿=56,2 5= 44,3

Год Район 7 Район 9

2000 306,4 311,0 4,6 340,3 333,0 7,3

2001 166,4 142,1 24,3 206,9 185,2 21,7

2002 257,3 214,6 42,7 161,1 151,7 9,4

2003 167,9 152,0 15,9 188,8 162,3 26,5

2004 216,0 285,7 69,7 283,3 218,4 64,9

3= 31,5 26,0

Примечание: 5=1/л,|;|г,- средняя абсолютная ошибка прогноза.

В заключении сформулированы основные выводы диссертации и рекомендации.

Основные выводы и результаты заключаются в следующем: В диссертации впервые осуществлена разработка для Танзании физико-статистического метода прогноза сезонных сумм осадков большой заблаговре-менности. Полученные результаты дают основание рекомендовать разработанную методику при составлении оперативных прогнозов осадков и других элементов погоды для территории Танзании и Восточной Африки.

В процессе разработки физико-статистического метода долгосрочного прогноза сезонных осадков

1. Проанализированы пространственная и временная статистическая структура полей осадков и характеризующие эту структуру корреляционные матрицы.

2. Показано, что для описания погодообразующих естественных колебаний (ЕК) над территорией Танзании необходимо учитывать не менее семи спектральных мод осадков (т.е. главных компонентов - ГК) и что размерность базиса заметно влияет на структуру ЕК. В частности, уменьшение числа метеостанцией снижает возможность учета и описания мезомасштабных процессов, играющих важную роль в эволюции тропической атмосферы. Именно поэтому для эффективного описания структуры месячных сумм осадков над Танзанией необходимо стремиться к увеличению размерности базисного пространства (т.е. числа метеостанций).

3. Обнаружено, что процессы, ответственные за формирование осадков и протекающие в период коротковременных дождей (октябрь - декабрь), несут большую дисперсионную нагрузку, чем процессы, протекающие в период продолжительных дождей (март - май).

4. Показано: коррелированность месячных сумм осадков от месяца к месяцу очень низка; перспектива возможности прогнозирования коротковременных дождей в Танзании заметно большая, чем продолжительных дождей.

5. Анализ портретов вейвлет аппроксимации временных последовательностей главных компонентов месячных сумм осадков показал, что основная волновая мода месячных сумм осадков, несущая в течение года от 20% до 45% выборочной дисперсии, испытывала в течение 1960 - 2002 гг. различные колебания с периодами до 15 месяцев.

6. Показано, что помимо колебаний от 2 до 15 месяцев, существуют колебания с периодом до 20 лет, причем отмечается возможность связи 3-6 летних колебаний с явлением Эль-Ниньо, особенно в 1982 - 1984 гг. Кроме того, подтверждено проявление 11-летнего солнечного цикла в полях наиболее мощного первого спектрального компонента осадков.

7. Обнаружено, что временные последовательности месячных сумм осадков над Танзанией слабо предсказуемы на один месяц вперед.

8. Учитывая в значительной степени случайный характер локализации осадков во времени и в пространстве, первым шагом при реализации прогноза осадков были выделены однородные районы. Для этого было произведено климатическое районирование территории Танзании по комплексу атмосферных параметров, в результате которого территория разделена на 10 достаточно однородных районов.

9. Показано, что критерий засушливости, предложенный Д. А. Педем для исследование атмосферных засух и избыточного увлажнения, хорошо характеризует изучаемое явление, поэтому им можно успешно пользоваться в практической работе.

10. Ареал распространения как сильных засух, так и сильного увлажнения в Танзании, в основном, локальный, хотя в отдельные годы может быть значительным по площади.

11. Проведено разложение полей среднемесячной температуры воды (ТПО) по эмпирическим ортогональным составляющим (ЭОС) для Индийского и Атлантического океанов. Анализ таких разложений показал, что уже первые четыре главных компонента описывают более 95% дисперсии исходного поля ТПО, причем на долю первого ГК приходится от 64 до 89%.

12. Выявлены статистически значимые асинхронные связи между сезонными осадками и совокупностью потенциальных предикторов, включающих Эль-Ниньо и южное колебание (ЭНКЖ); солнечную активность; квазидвухлетнюю цикличность; индекс пассатного ветра на уровне 850 гПа; первые четыре ГК разложения по ЭОС ТПО Индийского и Атлантического океанов.

13. Посредством иерархического комплекса решающих правил выявлены наиболее информативные тест-предикторы для нрогноза осадков в сезоне октябрь - декабрь, включающие индекс пассатного ветра на уровне 850 гПа над восточной, центральной и западной частями тихоокеанских тропиков и первые четыре главных компонента ТПО Индийского океана в районах IND03, IND06 и IND011.

14. Рассчитаны и протестированы уравнения множественной регрессионной модели для долгосрочного прогноза осадков в сезонах октябрь - декабрь и март - май для каждого из 10 районов Танзании, выявленных с помощью методов ЭОС и У орда, на зависимой выборке. Все модели содержат не более 5 предикторов с заблаговременностью от 1 до 11 месяцев и описывают подавляющую часть дисперсии осадков, особенно в октябре - декабре (от 58% до 87% выборочной дисперсии осадков).

15. Проведено сопоставление опытных прогнозов осадков в сезоне октябрь - декабрь с исходными данными по независимой выборке за период 2000 - 2004 гг. и показано, что, в целом, наблюдается хорошее соответствие прогнозных осадков с фактическими. Высокое качество прогнозов с помощью оптимальных уравнений регрессии, полученных на зависимой выборке, и хорошее соответствие прогнозных и фактических осадков на независимой выборке позволяют рекомендовать данные модели для применения в оперативных условиях в Танзании.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Репинская Р. П., Чанга Л. Б. Аппроксимация полей осадков над Танзанией рядами по ЭОС // Материал итоговой сессии Ученного Совета РГТМУ, 27 - 28 января 2004 г. - СПб.: РГТМУ, 2004. - С. 50 - 52.

2. Репинская Р. П., Чанга Л. Б. Вейвлет-анализ полей месячных муссонных осадков // Материал итоговой сессии Ученного Совета РГТМУ, 27 - 28 января 2004 г. - СПб.: РГГМУ, 2005. - С. 65 - 66.

3. Чанга Л. Б. Климатическое районирование территории Танзании по данным за 1972 - 2002 гг. // Международная школа-конференция, Изменение климата и окружающая среда: Санкт-Петербург, РГГМУ, 6-9 декабря 2005 г.: СПб., РГТМУ, 2005,- С. 100 - 104.

4. Чанга Л. Б. О потенциальных предикторах для долгосрочного прогноза осадков в Танзании // Международная школа-конференция, Изменение климата и окружающая среда: Санкт-Петербург, РГГМУ, 6-9 декабря 2005 г.: СПб., РГГМУ, 2005.-С. 96-100.

АВТОРЕФЕРАТ

Чанга Ладислаус Бенедикт

Подписано к печати 31.03.2006. Тираж 200 экз. Заказ № 155

Отпечатано в ООО «АРКУШ» 191002, СПб, ул. Рубинштейна, д.2 тел.: 319-97-36

IT 7 3 5 0

Содержание диссертации, кандидата физико-математических наук, Чанга Ладислаус Бенедикт

Сокращения

Введение

1 Методы аналитической аппроксимаций случайных метеорологических полей

1.1 Основы метода эмпирических ортогональных составляющих

ЭОС) и его применение для решения метеорологических задач

1.1.1 Анализ точности сходимости разложений полей месячных сумм осадков по ЭОС и полей естественных колебаний

1.1.2 Анализ хода коэффициента разложения по ЭОС полей месячных сумм осадков как случайных функции времени

1.1.3 Коэффициенты разложения полей месячных сумм осадков и их связь с осадками на отдельных станциях

1.1.4 Автокорреляционные функции и корреляционные матрицы первых коэффициентов разложения полей месячных сумм осадков

1.2 Основы теории вейвлетов

1.2.1 Разложение функций по вейвлетам

1.2.2 Частотно-временная локализация

1.2.3 Базисные функции вейвлет-преобразования

1.2.4 Примеры базисных вейвлетов

1.2.5 Результаты вейвлет-анализа полей месячных сумм осадков для Танзании

1.3 Оценка статистической предсказуемости естественных колебаний месячных сумм осадков над Танзанией

2 Синтез параметров разложения полей месячных сумм осадков, характеризующих отдельные годы выборочной совокупности

2.1 Разложение полей месячных сумм осадков в двойные ряды по

ЭОС горизонтальных координат и по времени

2.2 Оценка точности сходимости разложения полей осадков по

2.3 Оценка статистической предсказуемости рядов коэффициентов разложения полей месячных сумм осадков по ЭОСВ

3 Районирование территории Танзании

3.1 Методы климатического районирования

3.2 Результаты применение методов ЭОС и кластерного анализа для районирования территории Танзании по комплексу метеорологических параметров

3.3 Анализ результатов районирования

3.4 Численные характеристики районов

3.5 Оценка информативности отдельных станций

4 О показателе засухи и избыточного увлажнения в Танзании

4.1 Показателе засухи и избыточного увлажнения

4.2 О показателе засухи и избыточного увлажнения в Танзании

5 Потенциальные предикторы долгосрочного прогноза осадков для Танзании

5.1 Солнечная активность

5.2 Квазидвухлетняя цикличность

5.3 Крупномасштабные взаимодействия атмосферы и океана в тропических районах Индийского, Атлантического и Тихого океанов

5.4 Анализ асинхронных связей между потенциальными предикторами и сезонными осадками

6 Прогноз осадков для Танзании физико-статистическим методом

6.1 Принципиальные особенности физико-статистического метода прогноза погоды

6.2 Методы отбора наиболее информативных предикторов 124 6.2.1 Метод просеивания

6.2.2 Процедура ортогонализации предикторов по Чебышеву

6.2.3 Метод случайного поиска с адаптацией

6.2.4 Метод множественной линейной регрессии

6.3 Анализ результатов прогноза осадков для Танзании его уточнение

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Долгосрочный прогноз осадков для Танзании физико-статистическим методом"

Танзания расположена между 1 - 12 0 ю.ш. и 29 - 40 0 в.д. На её территории находятся такие озера, как Виктория на севере, Танганьика на западе и Ньяса на юге, а на востоке расположен Индийский океан. Площадь страны Л составляет 940000 км . В Танзании находится гора Килиманджаро (высота 5895 м); лишь небольшая часть страны, включающая острова Пемба и Занзибар, города Танга, Дар-эс-Салам и Мтвара, занимает территорию, не превышающую 200 м над уровнем моря.

Экономическое развитие Республики Танзания по существу определяется сельскохозяйственным производством [1, 2, 3]. Причем продуктивность сельскохозяйственных культур зависит от даты начала, количества, характера и продолжительности сезона дождей. Кроме того, количество, характер и продолжительность дождей оказывают большое влияние на флору и фауну, а также на работу гидроэлектростанций и дорожное хозяйство.

Из всех характеристик погоды и климата в Танзании важнейшее значение имеют атмосферные осадки, так как экстремальная изменчивость годовых, сезонных и месячных осадков, продолжительные непериодические засухи, нередко приобретающие характер экологические катастроф [4], приводят к серьезным экономическим проблемам. Хотя другие элементы климата также меняются, однако в Танзании наиболее изменчивым климатическим элементом во времени и пространстве являются осадки [1, 2, 3, 5, 6].

Годовые значения осадков меняются в пределах от 500 мм в центральной части Танзании и более 2400 мм на некоторых южных метеорологических станциях [5, 7]. В северной части страны и на восточном побережье в годовом ходе осадков имеется два максимума: первый в марте - мае, второй в октябре - декабре [2, 3, 8, 9]. Для южных, западных и центральных районов характерен один максимум, который приходится на ноябрь - апрель [10, 11].

Осадки в Танзании связаны не только с циркуляциями синоптического масштаба (ВЗК, муссонной циркуляцией), но и с мезомасштабными циркуляциями, вызванными региональными факторами, такими, как наличие больших водоемов и сложного рельефа. ВЗК мигрирует, следуя за движением Солнца с временным запаздыванием на один месяц [11, 12]. В период с декабря по февраль она располагается на 10 - 15° ю. ш., причем преобладающий северо-восточной муссон, меняет свое направление после пересечения экватора и становится северо-западным [5, 6, 13, 14]. Этот поток воздуха довольно сухой, за счет чего в северной части страны наблюдается относительно сухая погода. Здесь и на побережье Индийского океана осадки возникают только за счет бризовой циркуляции и орографического подъема воздуха. Орографические подъемы и конвергенция воздушных масс в области ВЗК вызывают в этот период значительное выпадение осадков в южной части страны [5]. В период с марта по май ВЗК вторгается в Танзанию с юга. За счет крупномасштабной конвергенции и неустойчивости преобладающих воздушных масс индоокеанского происхождения выпадает много конвективных осадков. Эти осадки называются продолжительными [2, 3, 8, 15]. С мая по сентябрь преобладающим является сухой и достаточно прохладный юго-восточной муссон [14, 16, 17]. Это объясняется тем, что муссон зарождается в области антициклона, расположенного в районе Маскаренских островов вблизи Антарктики, и теряет часть влаги при переваливании через меридионально расположенные горы на о. Мадагаскар. В период с сентября по декабрь ВЗК мигрирует с севера на юг намного быстрее по сравнению с движением в северном направлении [18]. В этот период в северной части страны и на восточном побережье отмечается сезон коротковременных дождей. С этих позиций особенно актуален долгосрочный прогноз осадков, а решение проблемы прогноза является одной из приоритетных задач не только африканских метеорологов, но и мировой метеорологической науки. Даже частичное решение проблемы имеет большую научную и практическую ценность, особенно при планировании работ в сельском хозяйстве, на водном и железнодорожном транспорте, в строительстве и других отраслях хозяйственной деятельности.

Для достижении этой цели применяемые физико-статистические методы сводятся к решению следующих задач :

1 Описание пространственно-временной структуры полей месячных сумм осадков (предиктант) различными аналитическими методами с целью выявление их особенностей; расчет временных последовательностей их главных компонентов (ГК), а также анализ периодичности и предсказуемости последних. В качестве основного способа описания метеорологических полей применяется метод эмпирических ортогональных составляющих (ЭОС). Кроме того, применяются вейвлет-анализ и корреляционные методы. а) Анализ результатов представления (разложения, аппроксимации) полей месячных сумм осадков над территорией Танзании по ЭОС. Этот метод использовался для анализа и прогноза полей осадков в основном для Северной Африки [19, 20]. Нами предпринята попытка описать структуру осадков для всех месяцах года. При этом разложение полей велось для каждого месяца по собственному базису. б) Исследованы зависимости структуры осадков от размерности пространственного базиса и объема выборок. Однако практический интерес представляет выделение ГК, характеризующих эволюцию полей осадков в Танзании от месяца к месяцу, с целью их прогноза по авторегрессионым моделям. в) С помощью пакета прикладных статистических программ (1111СП) [40] проведен ряд численных экспериментов по применению вейвлет-преобразования для анализа свойств временных рядов осадков, включающих в себя:

- анализ амплитуд и периодичности в ходе коэффициентов разложения посредством вейвлет-преобразования с помощью базисного вейвлета Morlet;

- изменение масштаба по времени с целью выделения интервала периодов сильных колебаний, имеющих значимые амплитуды месячных сумм осадков за 1960 - 2002 гг.; г) Оценка статистической предсказуемости ГК, или коэффициентов разложения полей месячных сумм осадков по ЭОС горизонтальных координат и по времени, описывающих эволюцию естественных колебаний (ЕК) при переходе от месяца к месяцу и от года к году; к) Синтез параметров разложения полей месячных сумм осадков, характеризующих отдельные годы выборочной совокупности с целью:

- разделения коррелированной и случайной составляющих и оценки дисперсионной нагрузки флуктуаций, описывающих изменения климата;

6 По данным зависимой выборки строится и тестируется регрессионная модель для каждого предиктанта.

Новые результаты, полученные в диссертации, состоят в следующем:

1 Впервые для всей территории Танзании осуществляется разработка физико-статистического метода прогноза сезонных осадков большой забла-говременности. Полученные результаты, дают основание полагать, что разработанная методика физико-статистического прогноза осадков может быть использована при составлении оперативных прогнозов для территории Танзании и Восточной Африки. Кроме того, ее можно использовать и для прогноза других метеорологических параметров.

3 Показано, что использованный критерий засушливости, предложенный Д. А. Педем для исследование атмосферных засухи и избыточного увлажнения, хорошо характеризует изучаемое явление и его можно успешно применять в практической работе.

4 Определена совокупность потенциальных предикторов для долгосрочного прогноза осадков на Территории Танзании.

Практическая значимость результатов диссертации: заключается в том, что:

- они могут быть использованы в учебном процессе при преподавании таких дисциплин, как долгосрочные методы прогноза погоды, методы статистической обработки гидрометеорологической информации и климатология.

На защиту выносятся следующие положения: а) Особенности пространственно-временной структуры полей месячных сумм осадков над территорией Танзании. б) Климатическое районирование территории Танзании с целью долгосрочного прогноза сезонных осадков. в) Результаты анализа показателя засухи и избыточного увлажнения в Танзании. г) Совокупность потенциальных предикторов для долгосрочного прогноза осадков в Танзании. м) Физико-статистический метод долгосрочного прогноза осадков для Танзании и результаты его апробации на независимых выборках.

Структура и объем диссертации

Заключение Диссертация по теме "Метеорология, климатология, агрометеорология", Чанга Ладислаус Бенедикт

Выводы

- Наиболее информативными предикторами для прогноза количества осадков в сезоне октябрь - декабрь являются: индекс пассатного ветра на уровне 850 гПа над восточной, центральной и западной частями Тихого океана и первые четыре главных компонента ТПО Индийского океана в районах IND03, IND06 и INDOl 1 (таблица 5.1).

- Вследствие сильной изменчивости количества осадков качество прогнозов в различных районах и в разные годы заметно отличается. Наиболее неудачные прогнозы осадков получены для районов, наиболее удаленных от Индийского океана и других крупных региональных источников влаги и, наоборот: самые качественные прогнозы получаются для районов, расположенных вблизи названных источников влаги.

- Высокое качество опытных прогнозов (таблица 6.1) с помощью оптимальных уравнений регрессии, полученных на зависимых выборках и успешно апробированных на независимых выборках, позволяет рекомендовать данные регрессионные модели для применения в оперативных условиях Танзании. В разработанных моделях использованы массивы всех более или менее доступных в сети Internet виртуальных предикторов. Представляется, что в перспективе целесообразно рассмотреть также: широтно-долготную миграцию и интенсивность антициклонических климатических центров действия в районах Маскаренских островов и острова Святой Елены; первые естественные колебания в полях движения, массы и температуры воздуха над районом действия глобального климатообразующего процесса ЭНЮК, а также в ТПО над всей тропической зоной Тихого океана. Безусловно важно учесть: интенсивность и местоположение ВЗК; мощности юго-восточного муссона в районе Гвинейского залива и северной Африки; ТПО и испаряемости в районе Аравийского моря; интенсивности субтропической зоны высокого давления над южной Азией и многоцентровой депрессии над Мексикой, Центральной Америкой и Колумбией и тропосферных струйных течений над южным полушарием (субтропического, полярного и антарктического), а также мощности летнего меридионального течения южного направления вдоль восточного побережья Африки и над западными акваториями Индийского океана на уровне 850 гПа (течение Фриндлейтера, V>\2m/c), свидетельствующего о перетекании юго-восточного пассата в Северное полушарие и его трансформировании в юго-западный муссонный поток (в результате чего над этим регионом глобальный пояс облачности ВЗК оказывается разорванным на протяжении более 1000 км). Думается необходимо рассматривать и влагосодер-жание различных масс воздуха, особенно формирующихся над океаническими акваториями и ряд других крупномасштабных процессов, ответственных за формирование полей облачности и осадков к югу от экватора. Несомненно определенную роль в этих процессах играют и такие факторы, как, скажем, испаряемость, влажность почвы, количество осадков и др. Ясно, что подготовка данных по такому многомерному виртуальному вектору-предиктору требует серьезных усилии большого научного коллектива, современных быстродействующих ЭВМ, реализации новейших алгоритмов статистической обработки экспериментальных данных и, возможно, результатов гидродинамического реанализа, а также иерархического комплекса решающих правил, используемых для отбора носителей долговременной памяти атмосферы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационном исследовании впервые осуществлена разработка для Танзании физико-статистического метода прогноза сезонных сумм осадков большой заблаговременности. Полученные результаты дают основание рекомендовать разработанную методику при составлении оперативных прогнозов осадков и других элементов погоды для территории Танзании и Восточной Африки.

В процессе разработки физико-статистического метода долгосрочного прогноза сезонных осадков

1 Проанализированы пространственная и временная статистическая структура полей осадков и характеризующие эту структуру корреляционные матрицы.

2 Показано, что для описания погодообразующих естественных колебаний (ЕК) над территорией Танзании необходимо учитывать не менее семи спектральных мод осадков и что размерность базиса заметно влияет на структуру ЕК. В частности, уменьшение числа метеостанцией снижает возможность учета и описания мезомасштабных процессов, играющих важную роль в эволюции тропической атмосферы. Именно поэтому для эффективного описания структуры осадков над Танзанией необходимо стремиться к увеличению размерности базисного пространства.

3 Обнаружено, что процессы, ответственные за формирование осадков и протекающие в период коротковременных дождей (октябрь - декабрь), несут большую мощную дисперсионную нагрузку, чем процессы, протекающие в период продолжительных дождей (март - май).

4 Показано: коррелированность месячных сумм осадков от месяца к месяцу очень низка; перспектива возможности прогнозирования коротковременных дождей в Танзании большая, чем продолжительных дождей.

5 Анализ портретов вейвлет-аппроксимации временных последовательностей главных компонентов месячных сумм осадков показал, что основная волновая мода месячных сумм осадков, несущая в течение года от 20% до

45% выборочной дисперсии, испытывала различные колебания в течение 1960 - 2002 гг. с периодами до 15 месяцев.

6 Показано, что помимо колебаний от 2 до 15 месяцев, существуют колебания с периодом до 20 лет, причем отмечается возможность связи 3 — 6 летних колебаний с явлением Эль-Ниньо, особенно в 1982 - 1984 гг. Кроме того, подтверждено проявление 11—летнего солнечного цикла в полях наиболее мощного компонента осадков.

7 Обнаружено, что временные последовательности месячных сумм осадков над Танзанией слабо предсказуемы на один месяц вперед, т.е. с нулевой заблаговременностью.

8 Учитывая в значительной степени случайный характер локализации осадков во времени и в пространстве, первым шагом при реализации прогноза осадков были выделены однородные районы. Для этого было произведено климатическое районирование территории Танзании по комплексу атмосферных параметров, в результате которого территория разделена на 10 достаточно однородных районов.

9 Показано, что критерий засушливости, предложенный Д. А. Педем для исследование атмосферных засух и избыточного увлажнения, хорошо характеризует изучаемое явление и им можно успешно пользоваться в практической работе.

10 Ареал распространения как сильных засух, так и сильного увлажнения, в основном, локальный, хотя в отдельные годы может быть значительным по площади.

11 Проведено разложение полей среднемесячной температуры воды (ТПО) по эмпирическим ортогональным составляющим (ЭОС) для Индийского и Атлантического океанов. Анализ таких разложений показал, что уже первые четыре главных компонента (ГК) описывают более 95% дисперсии исходного поля ТПО, причем на долю первого ГК приходится от 64 до 89%.

12 Выявлены статистически значимые асинхронные связи между сезонными осадками и совокупностью потенциальных предикторов включающих Эль-Ниньо и южное колебание (ЭНЮК); солнечную активность; квазидвухлетнюю цикличность; индекс пассатного ветра на уровне 850 гПа; первые четыре ГК разложения по ЭОС ТПО Индийского и Атлантического океанов.

13 Посредством иерархического комплекса решающих правил выявлены наиболее информативные тести-предикторы для прогноза осадков в сезоне октябрь - декабрь, включающие индекс пассатного ветра на уровне 850 гПа над восточной, центральной и западной частями тихоокеанских тропиков и первые четыре главных компонента ТПО Индийского океана в районах IND03, IND06 и INDOl 1.

14 Рассчитаны и протестированы уравнения множественной регрессионной модели для долгосрочного прогноза осадков в сезонах октябрь - декабрь и март - май для каждого из 10 районов Танзании, выявленных с помощью методов ЭОС и Уорда, на зависимой выборке. Все модели содержат не более 5 предикторов с заблаговременностью от 1 до 11 месяцев и описывают подавляющую часть дисперсии осадков, особенно в октябре — декабре (от 58% до 87% выборочной дисперсии осадков).

15 Проведено сопоставление опытных прогнозов осадков в сезоне октябрь - декабрь с исходными данными по независимой выборке за период 2000 - 2004 гг. и показано, что, в целом, наблюдается хорошее соответствие прогнозных осадков с фактическими. Высокое качество прогнозов с помощью оптимальных уравнений регрессии, полученных на зависимой выборке, и хорошее соответствие прогнозных и фактических осадков на независимой выборке позволяют рекомендовать данные модели для применения в оперативных условиях в Танзании.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата физико-математических наук, Чанга Ладислаус Бенедикт, Санкт-Петербург

1. Mathayo Indeje., et al. Enso signals in East African rainfall seasons // J. Climatol — 2000.-20.-P. 19-46.

2. Mhita M. S., The analysis of rainfall data for agriculture in Tanzania // Tanzania meteorological research publication (TMRP).-1990.-August.

3. Nyenzi B. S., et al. Analysis of meteorological droughts in Tanzania Electronic resource. / Directorate of meteorology Tanzania, 1999.- access procedure: http://WWW.wrc.org.za/wrcpublications/wrcdrought/htmpapers/Nyenzi.htm.

4. Muriuki E. M. Regional and frequency analysis of extreme drought durations and deficit volumes in Tanzania: M. Sc. Thesis-University of Dar es salaam, 1998.-155p.

5. Odiyo J. O. Application of principal component analysis in delineation of Tanzania into homogeneous rainfall regions: M. Sc. Thesis-University of Dar es salaam, 1994.-155p.

6. Ogallo L. J. Interannual variability of East African Monsoon wind system and their impacts on East African climate// WMO/TD-No. 619.-1994.-P. 99 104.

7. Ogallo L. J., Reliability of rainfall in East Africa.-Institute for meteorological training and research, Nairobi// Research report.-1981.-№ 5/81, October.

8. Eduardo Zorita, Faustine F. T. Rainfall variability in northern Tanzania in the march-may season (long rains) and its links to large scale climate forcing// Clim Res.- 2002.-Vol.20.-P. 31 40.

9. Philippon N., Camberlin P., Fauchereau N. Empirical predictability study of October-December East African rainfall// Q. J. R. Meteorol. Soc.-2002-vol.128 P. 2239-2256.

10. Eliphaz Bazira. Using sea surface temperatures to predict seasonal rainfall over East Africa// The EUMETSAT meteorological Satellite data user's conference, Bologna, Italiy, 29th May to 4th June 2000.

11. Johnson D. H. Rain in East Africa// Q. J. R. Meteorol. Soc.-1962.- 88.-P.

12. Ogallo L. J. The persistence of the monthly rainfall over East Africa. Institute for meteorological training and research Nairobi// Research Report—1982.-№ 3/82, august.

13. Amaglo H. Investigation of meteorological drought and rainfall oscillations in Tanzania: M. Sc. Thesis, UDSM.-1997.

14. Nieuwolt S. The East African monsoons and their effects on Agriculture// GeoJournal.-1979.-3.2.-P. 193-200.

15. Vinay V. Mistry., Declan Conway. Remote sensing of East African rainfall and relationships with fluctuations in levels of Lake Victoria// J. Climatol.-2003 .-23 .-P. 67-89.

16. Glover J., Robinson P., Henderson J. P. Provisional maps of the reliability of annual rainfall in East Africa// Q. J. R. Meteorol. Soc.-l954.-80.- P. 602 609.

17. Mark R. Jury, Dave B. Enfield, Jean-Luc Melice. Tropical monsoons around Africa: Stability of El Nino-Southern Oscillations and links with continental Climate// J. Geophysical Research.-2002.-vol 107. P. 1 - 17.

18. Nieuwolt S. Tropical Climatology. An Introduction to the climates of the low latitudes. John Wiley and Sons, 207p.

19. Репинская Р.П., Вампа К. M. Идентификация судано-сахальских засух по главным компонентам давления в тропиках в предмуссонный период// Метеорология и гидрология.-1996.-№ 3 С. 52 - 61.

20. Репинская Р.П., Вампа К. М. Аппроксимация с помощью эмпирических ортогональных составляющих среднемесячных сумм осадков над северной Африкой// Метеорология и гидрология.-1996.-№ 11.-С. 13-18.

21. Kapala A., Born К. and Flohn Н. Monsoon anomaly or an El-Nino event at the equatorial Indian Ocean?. Catastrophic rains 1961/1962 in East Africa and their Teleconnection//WMO/TD-№.619.-P. 119 126.

22. Багров H. А. Аналитическое представление последовательности метеорологических полей посредством естественных ортогональных составляющих// Труды ЦИП.-1959-Вып. 74.-С. 3 -24.

23. Мбангогинан А., Репинская Р. П. Анализ спектров главных компонент приземного поля давления в тропиках// Труды ЛГМИ.-1990.-Вып. 108-С. 67-76.

24. Мещерская А. В., и др. Естественные составляющие метеорологических полей.- JL: Гидрометеоиздат, 1970.-199 с.

25. Репинская Р. П. Разложение поля давления в двойные ряды по естественным составляющим горизонтальных координат и времени// Метеорология и гидрология.-1969.-№ 5.-С. 28-37.

26. Репинская Р. П. Некоторые характеристики пространственно — временной структуры поля приземного давления в низких широтах// Труды ЛГМИ.-1984 Вып. 84.-С. 127- 137.

27. Чувашина И. Е., Яковлева Н. И. Анализ полей декадных сумм осадков с помощью метода разложения полей на естественные составляющие// Труды ГГО.-1969-Вып. 236.-С. 131 138.

28. Глаголева М.Г. Аналитическое представление гидрометеорологических элементов с помощью естественных ортогональных составляющих// Труды ЦИП.-1965.-Вып. 142.-С. 33 -39.

29. Яковлева Н. И., Мещерская А. В., Кудашкин Г. Д. Исследование полей давления (геопотенциала) методом разложения по естественным составляющим// Труды ГГО-1964-Вып. 165.-С. 78 104.

30. Гаврилин Б.Л. Об описании вертикальной структуры синоптических процессов// Изв. АН СССР. Физика атмосферы и океана-1965-Т. 1, № 1—1. С. 8-17.

31. Руховец Л.В. Многоуровенная модель прогноза геопотенциала, основанная на малом числе параметров// Труды ГГО.-1964.-Вып. 151.-С. 17 -31.

32. Фортус М.И. Статистические ортогональные функции для конечных отрезков случайного процесса// Изв. АН СССР. Сер. ФАО.-1973.-Т.9, № 1.-С. 34-46.

33. Фортус М.И. Метод эмпирических ортогональных функций и его применение в метеорологии// Метеорология и гидрология.-1980.-№ 4-С. 113 -119.

34. Яковлева Н. И., Чувашкина Г. Д., Кудашкин Г. Д. Уточнение естественных ортогональных функций поля давления(геопотенциала) над северным полушарием// Труды ГГО.-1968-Вып. 201.-С. 60-71.

35. Basalirwa С. Р. К., et al. The climatological regions of Tanzania based on the rainfall characteristics// J. Climatol.-l999.-19.-P. 69 80.

36. Брукс К., Карузерс H. Применение статистических методов в метеорологии. — JL: Гидрометеоиздат, 1963-С. 323 325.

37. Пановский Г. А., Брайер Г. В. Статистические методы в метеорологии- Л.: Гидрометеоиздат, 1967.-С. 153 155.

38. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск: Изд. НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001 464с - ( Пер. с англ. под ред. А. П. Петуховой).

39. Астафьева Н. М. Вейвлет-анализ: основы теории и примеры применения// Успехи физических наук-1996-Том 166, № 11.-С. 1145 1170.

40. Christopher Torrence and Gilbert P. Compo. A practical Guide to wavelet analysis// Bulletin of the American meteorological society -1998-Vol. 79, №. l.-P. 61-78.

41. Монин А. С. Прогноз погоды как задача физики-М.: Наука, 1969-С. 15-16.

42. Kevin. Е. Trenberth. The definition of El-Nino// Bulletin of the American meteorological society-1997.-vol. 78, № 12.-P. 2771 2777.

43. Pilsnier P. D., Serneels S. and Lambin E. F. Impact of ENSO on East African ecosystems: multivariate analysis based on climate and remote sensing data// Global Ecology and Biogeography.-2000.-9.-P. 481 497.

44. Герман Дж. P., Голдберг P. А. Солнце, погода и климата JI.: Гидрометеоиздат, 1981.-С. 26- 140.

45. Гандин Л. С., Каган Р. Л. Статистические методы интерпретации метеорологических данных. Л.: Гидрометеоиздат, 1976. - С. 8 - 9.

46. Поляк И. И. Многомерные статистические модели климата. JL: Гидрометеоиздат, 1989. - 183 с.

47. Чувашина И. Е. О статистической предсказуемости в долгосрочных метеорологических прогнозах// Метеорология и гидрология. 1990.-№81. С. 46-54.

48. Поляк И. И. Методы анализа случайных процессов и полей в климатологии. — JL: Гидрометеоиздат, 1979.-254 с.

49. Parzen Е. Time series analysis for models of signal plus white noise. Spectral analysis of time series/Ed. B. Harris John Wiley and Sons, INC, N 4, L., S. Dep. Univ. Wisconsin, Madison, 1966.-P. 233 -258.

50. Поляк И. И. Статистическая предсказуемость климатических временных рядов// Метеорология и гидрология.-1986.-№ 6.-С. 11 20.

51. Бендат Дж., Пирсол А. Изменение и анализ случайных процессов — М.: Мир, 1974.-463 с.

52. Поляк И. И. Модели „сигнал плюс шум" и осреднение по пространству временных рядов// Метеорология и гидрология.-1985.-№ 9.-С. 46 — 53.

53. Репинская Р. П. Оценка статистической предсказуемости волновых мод месячных сумм осадков в Судано-Сахельской зоне// Метеорология и гидрология.-1998.-№ З.-С. 44-53.

54. Nicholson S. Е., ВА М. В., KIM J. Y. Rainfall in the Sahel during 1994// J. Climate. 1996. - Vol. 9. - P. 1673 - 1676.

55. Репинская P. П. Естественные функции времени поля давления/Пруды ЛГМИ.- 1971.-Вып. 43.-С. 132 144.

56. Репинская Р. П., Чернецкий Р. Е. О предсказуемости волновых мод в полях среднемесячной температуры воздуха над северным полушарием и тенденции их эволюции // Труды ВНИИГМИ МЦЦ- 2000.- вып. 167- С. 89 -94.

57. Репинская Р. П. Об устойчивости естественных функций времени поля давления//Труды ГГО.-1969.-Вып. 236.-С. 139 145.

58. Чувашина И. Е. Применение аппарата разложения в двойные ряды по ЭОФ координат и времени для исследования временной структуры полей средних суточных температур//Труды ГГО.-1976.-Вып. 367-С. 81-88.

59. Мещерская А. В., Дмитриева-Арраго JI. Р. Разложение годового хода ледовитости северных морей по естественным ортогональным функциям времени //Метеорология и гидрология, 1968.-№ 10 С. 56 - 64.

60. Чувашина И. Е. Корреляционный метод определения климатических границ сезонов года//Труды ГГО.-1976.-Вып. 367.-С. 68 80.

61. Покровская Т. В. Синоптико-климатологические и гелио-геофизические долгосрочные прогнозы погоды.-Л.: Гидрометеоиздат, 1969254 с.

62. Николаев Ю. В. Классификация гидрометеорологических процессов с помощью ЭВМ-Л.: Гидрометеоиздат, 1976.-36 с.

63. Покровский О. М., Пятигорский А. Г. Применение эмпирических ортогональных функций для районирования метеорологических полей // Метеорология и гидрология, 1995.-№ 6. С. 12-22.

64. Покровский О. М. О методе выбора репрезентативных пунктов метеорологических наблюдений // Метеорология и гидрология, 1999. — № 2. С. 55 - 67.

65. Батырева О. В., Вильфанд Р. М., Рудичева Н. И. Прогноз аномалии среднемесячной температуры воздуха с помощью канонической корреляции и автоматической классификации // Метеорология и гидрология, 1994. № 12. — С. 15-23.

66. Репинская Р. П., Еникеева В. Д. Об автоматической классификации вертикальных профилей ветра на основе главных компонент Труды ГГО, 1985, вып 480.-С. 123-131.

67. Коробов В. Б., Василев Л. Ю. Климатическое районирование территорий экспертно-статистическими методами. Постановка задачи // Метеорология и гидрология, 2004. № 6. - С. 38 - 48.

68. Вайновский П. А., Малинин В. Н. Методы обработки и анализа океанологической информации. Ч. 2 Многомерный анализ СПб., Изд. РГМИ, 1992.-96 с.

69. Айвазязн С. А. и др. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности М., Финансы и статистика, 1989 - 607 с.

70. Смирнов Н. П., Вайновский П. А., Титов Ю. Э. Статистический анализ и прогноз океанологических процессов,- СПб., Гидрометеоиздат, 1992198 с.

71. Многомерный статистический анализ в экономике/Под ред. В. Н. Тамашевича.- М., ЮНИТИ, 1999.- 598 с.

72. Статистические методы для ЭВМ/Под ред. К. Эйслейна и др.- М.: Наука, 1986.-439 с.

73. Гандин JI. С. О принципах рационального размещения сети станции.-Труды ГГО, 1961, Вып 111.-С. 81-98.

74. Эзау И. Н. Кластерный анализ данных наблюдений и результатов экспериментов с моделью общей циркуляции атмосферы // Метеорология и гидрология, 1995. -№ 12. С. 40 - 54.

75. Сонечкин Д. М. Математическая теория классификации и её применение в метеорологии // Метеорология и гидрология, 1969. № 12. — С. 24 — 34.

76. Жамбю М. Иерархический кластер-анализ и соответствия.- М., Финансы и статистика, 1988, 342 с.

77. Малинин В. Н. и др. Изменчивость вихревой активности атмосферы над северной Атлантикой. СПб., Гидрометеоиздат, 2003, 171 с.

78. Малинин В. Н., Гордеева С. М. Физико-статистический метод прогноза океанологических характеристик Мурманск, Изд. ПИНРО, 2003, 162 с.

79. Малинин В. Н., Гордеева С. М. Канарский апвеллинг: крупномасштабная изменчивость и прогноз температуры воды. СПб., Гидрометеоиздат, 2002, 153 с.

80. Романова Е. Н., Гобарова Е. О., Жильцова Е. JL Методы мезо-и мак-роклиматического районирования для целей оптимизации размещения сельскохозяйственных культур с применением технологии автоматизированного расчета.- СПб., Гидрометеоиздат, 2003, 104 с.

81. Воеводова 3. И. Мезоклиматическое районирование Тимано-печорского ТПК в целях рационального природопользования //Труды ГГО, 1986, вып. 502, С. 60-77.

82. Захаров А. Г. Мезоклиматическое районирование территории Красноярского края по гололедным нагрузкам // Труды ГГО, 1986, вып. 502, С. 119 126.

83. Софрони В. Е. Мезоклиматическое районирование Молдавской ССР // Труды ГГО, 1986, вып. 502, С. 136 150.

84. Покровский О. М. О рационализации региональных наблюдательных сетей // Метеорология и гидрология, 2000. № 8. - С. 5 - 21.

85. Пичугин Ю. А. Естественные составляющие годового хода приземной температуры воздуха // Метеорология и гидрология, 1994. № 12. - С. 34 -43.

86. Пичугин Ю. А. О классификации летних режимов погоды в Санкт-Петербурге // Метеорология и гидрология, 2000. № 5. - С. 31 - 39.

87. Пичугин Ю. А. учет сезонных эффектов в задачах прогноза и контроля данных о приземной температуре воздуха // Метеорология и гидрология, 1996.-№4. -С. 52-64.

88. Груза Г. В., Раньков Е. Я. О принципах автоматической классификации метеорологических объектов // Метеорология и гидрология, 1970. № 2. -С. 12-22.

89. Покровский О. М. Методология рационализации региональных метеорологических сетей // Метеорология и гидрология, 2004. № 6. - С. 23 -36.

90. SONG, YI. A numerical modeling study of the coupled variability of Lake Victoria in Eastern Africa and the regional climate. PhD thesis, North Carolina

91. State University. Marine, Earth and Atmospheric Sciences. Releigh, North Carolina, USA, 2000.

92. Indeje M. Prediction and Numerical simulation of the regional climate of Equatorial Eastern Africa. PhD thesis, North Carolina State University, 2000.

93. Dyer T. G. J. The assignment of rainfall into homogeneous groups: an application of principal component analysis.

94. Lund J. A. Map-pattern classification by Methods // J. Appl. Meteorology. 1969. - Vol.2, № 1.-P. 56-65.

95. Ogallo L. B. The spatial and temporal patterns of the East African seasonal rainfall derived from principal component analysis // J. Climatology. 1989. -Vol. 9.-P. 145- 167.

96. Nyenzi B. S. Mechanisms of East African rainfall variability: PhD Thesis.- The Florida state University, College of Arts and Sciences, 1988 184 p.

97. Пичугин Ю. А. География динамической неустойчивости циркуляции атмосферы в Северном полушарии (моделирование и анализ) // Известия Русского географического общества. 2005. - Вып. 3. - С. 12 - 16.

98. Пичугин Ю. А. Итерационный анализ сингулярного спектра в оценке естественных цикличностей данных метеорологических наблюдений // Метеорология и гидрология, 2001. №. 10. - С. 34 - 39.

99. Яковлева Н. И., Гурлева К. А. К вопросу объективного районирования с помощью метода разложения по эмпирическим ортогональным функциям // Труды ГТО. 1969. - Вып. 263. - С. 155 - 164.

100. Педь Д. А. О показателе засухи и избыточного увлажнения // Труды ГМЦ.- 1975.-Вып.-156.-С. 19-38.

101. Педь Д. А. Климатические особенности атмосферных засух и избыточного увлажнения// Труды ГМЦ. 1975. - Вып. 156. - С. 39 - 63.

102. Кулик М. С. Об оценке засушливых явлений // Метеорология и гидрология, 1952. № 1. - С. 35 - 40.

103. Дроздов О. А. Засухи и динамика увлажнения. JL: Гидрометеоиздат, 1980.-93 с.

104. Гедеонов А. Д. Об африканской засухе последних лет// Метеорология и гидрология, 1975. № 5. - С. 79 - 86.

105. Утешев А. С. Атмосферные засухи и их влияние на природные явления. Наука, АЛМА-АТА, 1972. 176 с.

106. Козельцева В. Ф., Педь Д. А. Данные об атмосферной засушливости (st) по станциям западной части территории СССР (май август 19001979 гг.) М., Изд. ГМЦ СССР.- 1985. 53 с.

107. Nuhu. Н., Henry F. М. Rainwater harvesting for natural resources management. A planning guide for Tanzania, RELMA Technical Handbook series No. 22, 2000.

108. Каменькова H. Г. К вопросу об изучении весеннее-летних засух на Европейской территории СССР// Труды ГГО. 1964. - вып. 164. - С. 43 - 53.

109. Кулик М. С. Агроклиматические показатели засухи. Вопросы агрометеорологии. М., Гидрометеоиздат, 1958. С. 70 - 75.

110. Селянинов Г. Т. Происхождение и динамика засух. — В кн.: Засухи в СССР, их происхождение, повторяемость и влияние на урожай. Л., Гидрометеоиздат, 1958. С. 5 - 30.

111. Делиникайтес С. А. Засуха и борьба с ней. Знание. М., 1949

112. Максимов Н. А. Борьба растений с засухой // «Природа», 1952, № 3. ИЗ Особенности засухи 1972 г. на Украине (Ред. К. Т. Логвинова). Л.,

113. Гидрометеоиздат, 1973. -32 с.

114. Селянинов Г. Т. О сельскохозяйственной оценке климата// Труды по сельскохозяйственной метеорологии, 1928. вып. 20.

115. Бучинский И. Е. Засухи, суховеи, пылные бури на Украине и борьба с ними. Киев, изд. «Урожай», 1970.

116. Репинская Р. П. Вопросы разработки адаптивных алгоритмов прогноза элементов локальной погоды на выходе гидродинамических моделей // Межвуз. сб.: Вопросы метеорологического обеспечения гражд. Авиации. Л., ОЛАГА, 1991.-С. 29-39.

117. Tsheko R. Rainfall reliability, drought and flood vulnerability in Botswana // Water SA. 2003. - Vol. 29, № 4. p. 389 - 392.

118. Dube L. Т., Jury M. R. Structure and precursors of the 1992/93 drought in Kwazulu-Natal, South Africa from NCEP reanalysis data // Water SA. 2003. -Vol. 29, №2.-P. 201 -208.

119. Аласан Т. А. Условия формирования засушливых явлений в Суда-но-Сахельской зоне Африки и их прогнозирование. Диссертация на соискание ученой степени канд физ.-мат. наук / РГГМУ, 1990 178 с.

120. Витинский Ю. И., Оль А. И., Сазонов Б. И. Солнце и атмосфера земли.-Л.: Гидрометеоиздат, 1956.-354 с.

121. Рубашев Б. М. Проблемы солнечной активности. М.: Наука, 1964.

122. Энгенсон М. С. Солнце, погода и климат. Л.: Гидрометеоиздат, 1963.-884 с.

123. Вительс Л. А. О возможной причине изменений солнечно-атмосферных связей // Метеорология и гидрология. 1960. - № 3. — С. 22 - 32.

124. Бамбара С. К. Атмосферные осадки в Буркина-Фасо и их потенциальные предикторы. Дисс. на соискание ученой степени канд. географ, наук. / РГГМУ. .СПб. - .1999. - 125 с.

125. Покровская Т. В. О связи экстремальных аномалий погоды теплого сезона с анормальностью хода 11-летних солнечных циклов // Труды ГГО. -1975. Вып. 330. - С. 54 - 60.

126. Покровская Т. В. К вопросу о прогнозировании засух с учетом солнечной активности // Труды ГГО. 1975. - Вып. 330. - С. 61 - 68.

127. Болдырева Н. А., Мещерская А. В. Использование солнечных аналогов для долгосрочного прогноза осадков // Труды ГГО. 1976. - Вып. 367. -С. 93- 102.

128. Вительс JI. А. Опыт анализа прогностической связи с учетом солнечной активности // Труды ГГО. — 1961- Вып. 11- С. 153 178.

129. Вительс Л. А. Солнечно-земные связи в 27-дневном цикле на разных фазах 11-летнего цикла // Труды ГГО.- 1968.- Вып. 227 С. 51 — 61.

130. Вительс Л. А. Учет солнечной активности в долгосрочных прогнозах разной заблаговременности. В кн.: Труды 1-го Всесоюз. совещания «Солнечно-атмосферные связи в теории климата и прогнозах погоды». Л., Гидрометеоиздат, 1974-С. 314-326.

131. Вительс Л. А. Аномалии циклического хода солнечной активности и тенденция современных колебаний климата // Труды ГГО- 1962 Вып. 133.-С. 35-54.

132. Гире А. А. Макроциркуляционный метод долгосрочных метеорологических прогнозов. Л., Гидрометеоиздат, 1974. 485 с.

133. Солнечно-атмосферные связи в теории климата и прогнозах погоды. Труды 1-го Всесоюз. Совещания «Солнечно-атмосферные связи в теории климата и прогнозах погоды». Л., Гидрометеоиздат, 1974.-484 с.

134. Гире А. А., Кондратович К. В. Методы долгосрочных прогнозов погоды. Л., Гидрометеоиздат, 1978. 343 с.

135. Долгосрочные метеорологические прогнозы. Багров Н. А., Кондратович К. В., Педь Д. А., Угрюмов А. И. Л., Гидрометеоиздат, 1985. 248 с.

136. Хромов С. П. Солнечные циклы и климат // Метеорология и гидро-логия-1973. -№ 3. С. 93-110.

137. Болдырева Н. А., Мещерская А. В. Использование солнечных аналогов для долгосрочного прогноза осадков // Труды ГГО 1976 - Вып. 367-С. 93- 102.

138. Логинов В. Ф., Ракипова Л. Р., Сухомазова Г. И. Эффекты солнечной активности в стратосфере. Л.: Гидрометеоиздат, 1980. 79 с.

139. Логинов В. Ф. Характер солнечно-атмосферных связей. Л.: Гидрометеоиздат, 1973. 46 с.

140. Смирнов Н. П., Саруханян Э. И., Розанова И. В. Циклические центры действия атмосферы южного полушария и изменения климата. СПб.: изд-во, РГГМУ, 2004.-217 с.

141. Смирнов Н. П., Воробьев В. Н. Северо-тихоокеанское колебание и динамика климата в северной части Тихого океана. СПб.: изд-во, РГГМУ, 2002.- 121 с.

142. Katie Coughlin., Ka-Kit Tung. QBO Signal found at the Extratropical Surface though Northern Annular Modes // Geophysical Research letters. 2001. -Vol. 28. - № 24. - P. 4563 - 4566.

143. Fasullo J. Biennial Characteristics of Indian Monsoon Rainfall // J. Climate. 2004. - Vol. 17. - P. 2972 - 2982.

144. Mark R. J., Nkosi S. E. Easterly flow in the tropical Indian Ocean and climate variability over south-east Africa // Water SA. 2000. - Vol.26. - № 2. - P. 147-152.

145. Ogallo L. J. Relationships between seasonal rainfall in East Africa and the southern oscillation // J. Climatology. 1988. - Vol.8. - P. 31 - 43.

146. Hyden. L., Sekoli T. Possibilities to forecast early summer rainfall in the Lesotho Lowlands from the El-Nino/Southern Oscillation // Water SA. 2000. -Vol.26.-№ l.-P. 83-90.

147. Saji N. H., Yamagata T. Structure of SST and surface wind variability during Indian Ocean Dipole Mode Events // J. Climate. 2003. - Vol.16. - P. 2735 -2751.

148. Latif M., et.al. The role of Indian ocean sea surface temperature in forcing East African rainfall anomalies during December January 1997/98 //J. Climate. - 1999. - Vol.12. - P. 3497 - 3504.

149. Richard Blender., et al. Predictability study of the observed and simulated European climate using linear regression // Q.J.R. Meteorol. Soc. 2003. -Vol.129.-P. 2299-2313.

150. Mpeta E. J., Jury M. R. Intra-seasonal convective structure and evolution over tropical East Africa // J. Climate Research. 2001. - Vol. 17. - P. 83 - 92.

151. Janicot S., et al. West African Monsoon dynamics and Eastern Equatorial Atlantic and Pacific SST anomalies (1970 88) // J. Climate. - 1998. - Vol.11. -P. 1874- 1882.

152. Кац A. Jl. Квазидвухлетняя цикличность и макромасштабные взаимодействия океан-атмосферы //Метеорология и гидрология.- 1971. № 7. - С. 10-19.

153. Покровская Т. В. О двухлетней цикличности в ходе метеорологических явлений // Труды ГГО. 1959. - вып. 89. - С. 28 - 39.

154. Угрюмов А. И. Двухлетняя цикличность в тропосфере умеренных широт Северного полушария // Метеорология и гидрология -1968 — № 12 С. 24-32.

155. Кац А. Л. Двухлетняя цикличность в экваториальной стратосфере и общая циркуляция атмосферы // Метеорология и гидрология. 1964. - № 6. -С. 3-10.

156. Arthur A. A., et al. Spatial-temporal effect of El Nino Events on rainfall and maize yield in Kenya // J. Climatology. 2002. - Vol. 22. - P. 1849 - 1860.

157. Toure Y. M., White W. B. Evolution of the ENSO signal over the Indo-Pacific domain // J. Physical Oceanography. 1997. - Vol. 27. - P. 683 - 696.

158. Mistry V. V., Conway D. Remote forcing of East African rainfall and relationships with fluctuations in levels of Lake Victoria // J. Climatology. 2003. -Vol. 23.-P. 67-89.

159. Torrence C., Webster P. J. Interdecadal changes in the ENSO-Monsoon system//J. Climate. 1999.-Vol. 12.-P. 2679-2690.

160. Clark С. O. et al. Indian ocean SST and Indian summer rainfall: predictive relationships and their decadal variability // J. Climate. 2000. - Vol. 13. - P. 2503-2519.

161. Landman WA., Klopper E. 15-year simulation of the December to March rainfall season of the 1980s and 1990s using canonical correlation analysis (CCA) // Water SA. 1998. - Vol. 24. - № 4. - P. 281 - 286.

162. Kabanda Т. A., Jury M. R. Synoptic evolution of composite wet spells over northern Tanzania // J. Climate Research. 2000. - Vol. 15. - P. 239 - 248.

163. Clark С. O. et al. Interdecadal variability of the relationship between the Indian ocean zonal mode and East African coastal rainfall anomalies // J. Climate. -2003. Vol. 16. - P. 548 - 554.

164. Kabanda T. A., Jury M. R. Inter-annual variability of short rains over northern Tanzania//J. Climate Research. 1999.-Vol. 13.-P. 231 -241.

165. Nicholson S. E. An analysis of the ENSO signal in the tropical Atlantic and western Indian oceans // J. Climatology. 1997. - Vol. 17. - P. 345 - 375.

166. Jury M. R., Mpeta E. J. The annual cycle of African climate and its variability // Water SA. 2005. - Vol. 31. - № 1. - P. 1 - 8.

167. Монин А. С. Солнечный цикл. Л.: Гидрометеоиздат, 1980 68 с.

168. Камара Мамадуба. Поиск предикторов для долгосрочных прогнозов осадков в Гвинее. Дисс. на соискание ученой степени канд. географ./ СПб.-РГГМУ.- 1995. 175 с.

169. Амугу Ж. А. Многолетние изменения Азорского центра действия атмосферы. Дисс. на соискание ученой степени канд. географ./ СПб.-РГГМУ.- 1997.- 153 с.

170. Погосян X. П. О некоторых особенностях цикличности ветра в экваториальной стратосфере // Метеорология и гидрология — 1973.-№ 9 —1. С. 14-26.

171. Хоанг Дык Кыонг. Потенциальные предикторы долгосрочного и климатического прогноза атмосферных осадков и температуры воздуха в районе Вьетнам. Дисс. на соискание ученой степени канд. географ./ СПб.-РГГМУ.- 2000.- 131 с.

172. Митрополский А.К. Техника статистических вычислений. М.: Наука, 1971,576 с.

173. Романовский В. И. Математическая статистика. ГОНТИ. М.: JI, 1938, 527 с.

174. Юдин М. И. Физико-статистические методы прогнозов погоды и возможность их внедрения // Метеорология и гидрология. 1967. - № 11. - С. 39-49.

175. Юдин М. И. Физико-статистический метод долгосрочных прогнозов погоды. Л.: Гидрометеоиздат, 1968. 28 с.

176. Юдин М. И. О принципиальных вопросах физико-статистической методики долгосрочных прогнозов большой заблаговременности // Труды ГГО. — 1968. Вып. 201. — С. 3 -7.

177. Юдин М. И., Репинская Р. П. Прогноз внутримесячного хода давления физико-статистическим методом // Метеорология и гидрология. — 1974. -№ 1.-С. 24-35.

178. Юдин М. И., Мещерская А. В. Результаты применения физико-статистического метода прогноза осадков и температуры с большой заблаговременностью- В кн.: Тр. V Всесоюз. метеор, съезда. Т. 2. Л.: Гидрометеоиздат, 1972.-С. 83-94.

179. Юдин М. И., Блажевич В. Г. Оценка значимости предикторов на основе комплексного статистического испытания // Труды ГГО. 1975. — Вып. 329.-С. 41-53.

180. Чувашина И. Е. Прогноз хода температуры внутри сезона физико-статистическим методом// Труды II Всесоюзного совещания: Применение статистических методов в метеорологии. Л.: Гидрометеоиздат 1977. С. 74 - 77.

181. Блажевич В.Г., Белянкина И.Г. Физико-статистический прогноз температуры и осадков на весенне-летний период по предикторам большой заблаговременности. // Труды ГГО 1986 - Вып. 505 - С. 150-154.

182. Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998. - 1022 с.

183. Афифи А., Эйзен С. Статистический анализ: подход с использованием ЭВМ. М.: Мир, 1982. - 488 с.

184. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, 1986. - 366 с.

185. Гантмахер Ф. Р. Теория матриц. -М.: Наука, 1988 548с.

186. Олов Лонгвиеш Олыш. О преливного применения статистической обработки при составлении прогноза погода в Швеции.- Труды Варшавского метеорологического симпозиума. Варшава, 1976.

187. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. М.: Мир, 1980- 456с.

188. Андерсон Т. В. Введение в многомерный статистический анализ — М.: Физсатгиз, 1963. 500 с.

189. Кендалл М. Д., Стьюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. - 736 с.

190. Вучков И., Бояджиева Л., Солаков Е. Прикладной линейный регрессионный анализ. -М.: Финансы и статистика, 1987.- 239 с.

191. Еремин В. В., Аксенова Е. А. О применении гребневой регрессии к задаче долгосрочного прогноза погоды // Труды пятого Всесоюзного совещания: Применение статистических методов в метеорологии. Л: Гидрометеоиздат 1987.-С. 51 -53.

192. Сазонов Б. И., Гетманова Г. Ф. Сравнение показателей связи в отборе полезной информации// Труды пятого Всесоюзного совещания: Применение статистических методов в метеорологии. J1: Гидрометеоиздат 1987.- С. 62-65.

193. Храмцова И. Г., Шустова Г. А. Физико-статистическая схема прогноза температуры воздуха по дням пятидневки для Сибири // Труды пятого Всесоюзного совещания: Применение статистических методов в метеорологии. JI: Гидрометеоиздат, 1987 С. 81 - 84.

194. Кадыров Д. А., Репинская Р. П. Статистический анализ и прогноз полей давления и температуры воздуха у земли // Труды пятого Всесоюзного совещания: Применение статистических методов в метеорологии. JI: Гидрометеоиздат, 1987.- С. 84 88.

195. Кондратович К. В. О макросиноптическом обосновании выбора предикторов в схемах среднесрочного и долгосрочного прогнозов // Труды III Всесоюзного совещания: Применение статистических методов в метеорологии. Гидрометеоиздат, 1978 С. 90 - 96.

196. Покровский О. М., Кароль С. И. Об оптимальном отборе станций для климатического мониторинга приземной температуры в северном полушарии // Метеорология и гидрология 1988 - № 9 - С. 60 - 71.

197. Олыиович А. Прогноз температуры для центральной Европы по физико-статистическому методу // Труды ГГО- 1976- Вып. 367 С. 111 -117.

198. Юдин М. И. Задача многоаспектной статистической оценки информативности прогностических соотношений // Труды ГГО- 1975- Вып. 329.-С. 33-39.

199. Житорчук Ю. В. К проблеме получения предикторов для физико-статистических прогнозов // Труды ГТО 1976 - Вып. 367 — С. 54 — 60.

200. Мещерская А. В., Блажевич В. Г., Голод М. П., Белянкина И. Г. Статистическая оценка информативности предикторов в зависимости от за-благовременности // Труды ГГО 1985.- Вып. 480.- С. 63 - 79.

201. Мещерская А. В., Блажевич В. Г. К оценке некоторых методических положений физико-статистического метода // Труды ГГО 1975 - Вып. 329.-С. 54 - 64.

202. Блажевич В. Г. Прогноз поля давления физико-статистическим методом // Труды ГГО.- 1975.- Вып. 329.- С. 100 109.

203. Белов П.Н. Численные методы прогноза погоды.- JL: Гидрометеоиздат, 1975.-С. 278-281.

204. Chelliah М. The Global Climate for June August 1989: A season of Normal conditions in the Tropical Pacific // J. Climate. - 1990.-Vol.3. - P. 138 -162.

205. Тараканов Г.Г. Тропическая метеорология. — Д.: Гидрометеоиздат, 1980.-174 с.

206. Хандожко Л. А. Экономическая метеорология СПб.: Гидрометеоиздат, 2005- 489 с.

207. Матвеев Л. Т. Физика Атмосферы.-СПб.: Гидрометеоиздат, 2000777 с.

Информация о работе

Чанга Ладислаус Бенедикт
кандидата физико-математических наук
Санкт-Петербург, 2006
ВАК 25.00.30

Диссертация

Долгосрочный прогноз осадков для Танзании физико-статистическим методом - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы