Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Эволюция синоптических процессов и долгосрочный прогноз температуры воздуха в Европейской части России

ВАК РФ 25.00.30, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Эволюция синоптических процессов и долгосрочный прогноз температуры воздуха в Европейской части России"

Государственное учреждение «Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации»

На правах^ кописи

Орлов Илья Анатольевич

ЭВОЛЮЦИЯ СИНОПТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И ДОЛГОСРОЧНЫЙ ПРОГНОЗ ТЕМПЕРАТУРЫ ВОЗДУХА В ЕВРОПЕЙСКОЙ ЧАСТИ РОССИИ

Специальность 25.00.30 - метеорология, климатология и агрометеорология

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

Москва-2009

1 О ДЕК 2009

Работа выполнена в Государственном учреждении «Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации»

Научный руководитель: Н.С. Сидоренков

доктор физико-математических наук Официальные оппоненты: В.П. Садоков

доктор физико-математических наук A.B. Кислов

доктор географических наук, профессор

Ведущая организация: ГУ «Центральная аэрологическая

обсерватория» Росгидромета

Защита состоится «16» декабря 2009 г. в 14:00 часов на заседании диссертационного совета Д327.003.01 при Государственном учреждении «Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации» по адресу: 123242, Москва, Большой Предтеченский переулок, д. 11-13.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного учреждения «Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации».

Автореферат разослан

2009 г.

Ученый секретарь ^ у,

диссертационного совета

доктор географических наук Е.С. Нестеров

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Планировать хозяйственную деятельность во многих отраслях экономики, имеющих длительные, близкие к году, циклы невозможно без соответствующего прогноза с годовой заблаговременностью.

При разработке прогнозов погоды используются три основных подхода: синоптический, гидродинамический и физико-статистический. В последние годы наибольшее развитие получили гидродинамические прогнозы. Разработанные в 70-80-е годы XX века гидродинамические модели позволили повысить эффективность краткосрочных и среднесрочных прогнозов барического поля и погоды. В то же время долгосрочные прогнозы не обеспечивали хороших результатов. Системы гидродинамических уравнений, отражающих фундаментальные физические законы, позволяют эффективно прогнозировать состояние атмосферы на сроки до 5-7 суток. С развитием компьютерной техники и применением при гидродинамических расчётах многопроцессорных супер-ЭВМ точность таких прогнозов повысилась. Но как оказалось на практике даже такое техническое оснащение пока не позволяет значительно увеличить заблаговременность прогнозов погоды. В гидрометеорологическом моделировании используется понятие предела предсказуемости прогнозов, который ограничивается периодом предсказуемости в 2-3 недели. Данные ограничения действуют только на гидродинамические методы прогнозирования. Еще далеко не все факторы формирующие погоду и климат учтены в гидродинамических моделях. Поэтому выводы о предсказуемости атмосферных процессов, сделанные в рамках современного гидродинамического моделирования, неправомерно распространять на другие способы долгосрочных прогнозов.

Цели и задачи диссертационной работы.

Целью данной диссертационной работы является исследование эффектов лунно-солнечных приливов на синоптические процессы; проверка применимости и внедрение способа долгосрочного прогнозирования погоды Сидоренкова Н.С., развитие и адаптация его для выполнения задач Главного гидрометеорологического центра Министерства обороны Российской Федерации (ГГМЦ МО РФ). Для реализации поставленной цели в рамках данной работы решались следующие задачи:

1. Исследование эволюции синоптических процессов в атлантико-евразиатском и в тихоокеанско-американском секторах северного полушария и определение зависимости форм атмосферной циркуляции от лунно-солнечных приливов и изменений скорости вращения Земли;

2. Исследование взаимосвязи циркуляции Северного и Южного полушарий на основе типизации атмосферных процессов по методу Б.Л.Дзердзеевского;

3. Проведение спектрального и статистического анализа вариаций атмосферного давления и температуры воздуха;

4. Исследование влияния лунных приливов на вариации атмосферного давления;

5. Испытание способа долгосрочного прогноза температуры воздуха Н.С. Сидоренкова, развитие и адаптация его для практического использования в Главном гидрометеорологическом Центре Министерства обороны Российской Федерации при составлении долгосрочных гидрометеорологических прогнозов для нужд Министерства обороны Российской Федерации;

6. Разработка и проведение опытных испытаний методики прогноза температуры воздуха на месяц с суточным разрешением и нулевой заблаговременностью.

Научная новизна данной работы состоит в следующем:

1. Выявлены новые связи синоптических процессов с лунно-солнечными приливами и изменениями скорости вращения Земли;

2. Проанализированы сорокалетние временные ряды метеорологических характеристик с трехчасовой дискретностью и выявлены лунно-солнечные циклы в их изменчивости;

3. Испытан, развит и адаптирован способ долгосрочного прогноза температуры воздуха Н.С. Сидоренкова для практического использования при составлении долгосрочных гидрометеорологических прогнозов;

4. Разработана методика прогноза температуры воздуха на месяц с суточным разрешением и нулевой заблаговременностью и проведены ее испытания в Главном гидрометеорологическом центре Министерства обороны Российской Федерации.

Практическая значимость данной работы состоит в обосновании возможности использования способа прогноза температуры воздуха с годовой заблаговременностью. Результаты исследования по теме диссертации используются в Главном гидрометеорологическом Центре Министерства обороны Российской Федерации при составлении долгосрочных прогнозов погоды для нужд Министерства обороны Российской Федерации, получен акт реализации методики прогноза температуры воздуха на месяц.

Личный вклад автора.

Автор принимал непосредственное участие во всех этапах исследований, включая;

1. Исследование изменения атмосферной циркуляции в атлантико-евразиатском и в тихоокеанско-американском секторах северного полушария;

2. Проведение сравнительного анализа циркуляции Северного и Южного полушарий на основе типизации Б.Л.Дзердзеевского;

3. Проведение спектрального анализа вариаций атмосферного давления и температуры;

4. Исследование взаимосвязи различных атмосферных характеристик с приливными колебаниями скорости вращения Земли;

5. Проведение ретроспективных и опытных испытаний метода прогноза температуры воздуха с годовой заблаговременностью Н.С. Сидоренкова;

6. Составление методики прогноза температуры воздуха на месяц с нулевой заблаговременностью и проведение её опытных испытаний в Главном гидрометеорологическом центре Министерства обороны Российской Федерации.

На защиту выносятся следующие основные результаты:

1. Результаты статистического и спектрального анализа временных рядов метеорологических характеристик;

2. Выявленные лунно-солнечные циклы в изменчивости метеорологических характеристик;

3. Результаты испытания, развития и адаптации метода долгосрочного прогноза температуры воздуха Н.С. Сидоренкова;

4. Методика прогноза температуры воздуха на месяц с суточным разрешением и нулевой заблаговременностью.

Апробация работы.

Результаты диссертации обсуждались в Казанском государственном университете в рамках Всероссийской научной конференции «Современные глобальные и региональные изменения геосистем» (2004, г. Казань), на международной научно-практической конференции «Опыт и проблемы природопользования при реализации президентских

программ в центральном Черноземье России» (2005, г. Воронеж), на международной конференции по проблемам гидрометеорологической безопасности «Прогнозирование и адаптация общества к экстремальным климатическим изменениям» (2006, г. Москва), на II конференции молодых учёных национальных гидрометслужб государств-участников СНГ «Новые методы и технологии в гидрометеорологии» (2006, г. Москва), в рамках научно-практической конференции «Десять лет сотрудничества России и Беларуси в области гидрометеорологии и мониторинга загрязнения природной среды и перспективы его дальнейшего развития» (2006, г. Москва), на конференции молодых учёных, посвященной 70-летию дрейфа «СП-1» (2008, г. Москва), на заседании отделения метеорологии и климатологии Московского филиала Русского Географического общества (2009, г. Москва), а также на Всероссийской научной конференции «Изменяющаяся окружающая среда и устойчивое развитие регионов: новые методы и технологии исследований» (2009, г. Казань) и на Научно-практической конференции «Инновации в авиационных комплексах и системах военного назначения» (2009, г. Воронеж).

Достоверность полученных результатов обеспечивается строгостью методов обработки и привлечением наиболее полных и достоверных исходных данных, имеющихся в настоящее время. Проведенный спектральный и статистический анализы продолжительных рядов атмосферных характеристик позволяют получать надежные результаты. Достоверность полученных оценок успешности прогнозов подтверждается сопоставлением методических прогнозов с фактическими данными. Прогнозы по методу Н.С. Сидоренкова оценивались как на ретроспективном (15 лет) так и на оперативном (9 лет) материале. Оперативные испытания методики месячного прогноза температуры воздуха с нулевой заблаговременностью ГГМЦ МО РФ проводились в течение пяти лет по трём пунктам на Европейской территории России.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, две из которых в изданиях рекомендованных ВАК для публикации основных научных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата наук. Перечень публикаций приведен в конце реферата.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав и заключения. Общий объем работы 137 страниц, включая 65 рисунков и 24 таблицы. Список литературы содержит 112 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, сформулирована цель и основные задачи работы, отмечается научная новизна и практическая ценность исследования, сформулированы основные положения, выносимые на защиту, приведены сведения о структуре работы, а также о личном вкладе соискателя.

В первой главе, которая носит обзорный характер, даётся характеристика методов долгосрочного прогнозирования за рубежом и в России, описан метод долгосрочного прогноза температуры воздуха Н.С. Сидоренкова.

При разработке метеорологических прогнозов используются три основных подхода: синоптический, гидродинамический и эмпирико-статистический. Каждый из подходов раскрывает существенные особенности развития макрометеорологических процессов, вносит вклад в познание закономерностей общей циркуляции атмосферы.

Синоптические исследования. Под руководством Б.П. Мультановского в начале 30-х годов XX века был создан синоптический метод долгосрочного прогноза погоды, который основывался главным образом на экстраполяции траекторий перемещения циклонов и антициклонов и использовании ритмических свойств атмосферной циркуляции. Значительное

развитие метод Б.П. Мультановского получил в исследованиях С.Т. Пагавы, Г.Я. Вангенгейма, A.A. Гирса, М.Х. Байдала и ряда зарубежных ученых.

Гидродинамические и статистические исследования. Гидродинамические модели атмосферной циркуляции в 70-80-е годы XX века позволили повысить эффективность краткосрочных и среднесрочных прогнозов погоды. Применение гидродинамических моделей для долгосрочных прогнозов оказалось малоэффективным. Системы гидродинамических уравнений, отражающих фундаментальные физические законы, позволяют эффективно прогнозировать состояние атмосферы на сроки до 5-7 суток. Возможности прогнозирования состояния атмосферных макропроцессов оказались ограничены, так называемым, «пределом предсказуемости».

С развитием вычислительной техники разработка статистических методов долгосрочных метеорологических прогнозов практически была начата заново.

Определенные успехи в развитии методов долгосрочного прогнозирования были достигнуты в работах М.И. Юдина, A.B. Мещерской, Д.А. Педя, E.H. Блиновой, Н.И. Зверева, H.A. Багрова, Г.В. Груза, Э.Я. Раньковой, P.M. Вильфанда, В.П. Садокова, P.M. Вильфанда.

Долгосрочное прогнозирование за рубежом. Во всем мире продолжается работа над долгосрочными метеорологическими прогнозами. В области сезонных прогнозов в последнее десятилетие наметился определенный успех пока только в тропической и субтропической зонах Земли. В большинстве статистических методов прогнозы сезонных аномалий климата основаны на зависимости метеорологических процессов от фазы явления Эль-Ниньо Южное колебание. Такие методы разработаны для США, районов Сахели, для Восточной и Южной Африки, для Северо-востока Бразилии.

Долгосрочное прогнозирование в России. В ГГО разработан гидродинамико-статистический метод долгосрочного метеорологического прогноза. Метод основан на использовании глобальной спектральной модели общей циркуляции атмосферы. Прогнозы составляются понедельно и подекадно на период до одного месяца. На период до 20 суток прогноз точнее климатического, далее - прогноз на уровне климатического.

В работах Г.В.Груза и Э.Я.Раньковой предложен метод прогноза на основе групповых аналогов, в котором в качестве предикторов используется большое количество разнородных характеристик. Метод эффективен при прогнозе на ближайший месяц.

В Гидрометеорологическом центре России в настоящее время развивается новый метод под руководством Вильфанда P.M.

В оперативной практике ДВНИГМИ используется прогноз средней месячной температуры воздуха и месячных сумм осадков по Восточной Сибири и Дальнему Востоку с заблаговременностью до 5 месяцев. При вычислении коэффициентов эмпирических функций влияния учитывается 5-месячная ритмичность в атмосфере. Оправдываемость прогнозов температуры 65%, осадков - 64%.

Изучению ритмической деятельности в атмосфере были посвящены некоторые работы С.Т. Пагавы, Л.А. Вительса, Н.И. Зверева, В.Г Шишкова, Б.И. Сазонова, Н.С. Сидоренкова, Шерстюкова Б.Г. В них также возможности прогнозирования на долгие сроки связывались с ритмами в климатической системе.

С 80-х годов XX века надежно измеряются приливные колебания скорости вращения Земли. С тех пор Н.С. Сидоренков вел синхронный мониторинг приливных колебаний скорости вращения Земли, эволюции синоптических процессов в атмосфере, режимов атмосферной циркуляции и вариаций гидрометеорологических характеристик во времени. Было замечено, что большая часть перестроек синоптических процессов происходит вблизи моментов смены режима вращения Земли. В течение лунного месяца (27,3 сут) наблюдается четыре режима вращения Земли неравной продолжительности - два

периода ускорения длительностью т/ и т3 и два периода замедления длительностью т2 и т4. Смена режимов происходит в среднем через т, =27,3/4=6,8 сут. Но из-за медленного движения перигея и узлов лунной орбиты этот период изменяется от 5 до 8 сут. Например, в 2006 г. с 29 сентября по 6 октября отмечалось замедление, с 6 по 12 октября - ускорение, с 12 по 19 октября - замедление и с 19 октября по 27 октября ускорение, т. е. лунный месяц слагался из интервалов 7+6+7+8 сут (рис. 1). Возможны любые комбинации и любые вещественные значения от,- в диапазоне от 5 до 8 сут. Неизменным здесь остается лишь месячный период 27,3 сут.

Каждому квазинедельному режиму вращения Земли соответствует некоторый естественный синоптический период (ЕСП). Но режимы вращения Земли обусловлены лунно-солнечными приливами, значит, и ЕСП, вызываются, скорее всего, ими же. Спектральный анализ временных рядов компонент момента импульса атмосферы подтвердил эти предположения. В итоге Н.С.Сидоренков разработал в 1999 г. способ прогноза гидрометеорологических характеристик (патент зарегистрирован в Государственном реестре изобретений Российской Федерации 10 мая 2002 г. № 2182344).

Колебания скорости вращения Земли уверенно предвычисляются с любой дискретностью и заблаговременностью на основании теории. По предвычисленным на прогнозируемый период (ближайший год) значениям скорости вращения Земли с помощью корреляционного анализа определяются аналогичные периоды в прошлом с таким же примерно режимом вращения Земли.

Предполагается, что расписание синоптических процессов и ход аномалий температуры в прогнозируемом отрезке времени будет соответствовать периоду аналогу. Аномалии температуры, наблюдавшиеся в его границах, принимаются за ожидаемые. Затем к ним прибавляются соответствующие нормы, и вычисляется прогноз температуры воздуха.

Во второй главе была выполнена работа по исследованию изменчивости форм циркуляции Вангенгейма-Гирса и проведён сравнительный анализ циркуляции Северного и Южного полушарий на основе типизации Б.Л.Дзердзеевского.

В качестве исходных данных при расчёте повторяемости форм циркуляции был взят каталог форм циркуляции Вангенгейма, который ведётся с 1891 года. Для анализа использовался, оказавшийся в нашем распоряжении, период с 1891 по 2004 годы.

В качестве меры повторяемости рассчитывались накопленные за весь период суммы возникновения той или иной формы циркуляции в течение лунного месяца раздельно по сезонам года: зима, весна, лето и осень, методом наложенных эпох. По полученным данным были рассчитаны коэффициенты корреляции этих накопленных сумм со склонением Луны и с приливным изменением скорости вращения Земли в течение лунного месяца посезонно. Результаты корреляционного анализа представлены в таблице 1.

Рис. 1 - Приливные колебания скорости вращения Земли в 2006 году

Таблица 1 - Коэффициенты корреляции накопленных сумм различных форм циркуляции со склонением Луны и с приливным изменением скорости вращения Земли в течение лунного месяца посезонно__

Форма циркуляции Рассчитываемый параметр Зима Весна Лето Осень

Я; М 0,89; ±0,04 0,58; ±0,12 0,76; ±0,08 0,83; ±0,06

Е Я; М 0,93; ±0,03 0,92; ±0,03 0,48; ±0,14 0,71; ±0,09

С К; М 0,43; ±0,15 0,60; ±0,12 0,57; ±0,13 0,92; ±0,03

На рис. 2, для примера, представлены графики совместного хода повторяемости п форм циркуляции с приливным изменением скорости вращения Земли в течение лунного месяца осенью.

Рис. 2 - Графики совместного хода повторяемости п западной (а) и восточной (б) форм циркуляции с приливным изменением скорости вращения Земли в течение лунного месяца осенью

Отмечено, что характер этих взаимодействий изменяется, переходя от месячного цикла к полумесячному и недельному в различные сезоны года.

Проведён сравнительный анализ циркуляции Северного и Южного полушарий на основе типизации Б.Л.Дзердзеевского.

При анализе схем выяснилось, что зимнему ЭЦМ в Северном полушарии соответствует его летний аналог в Южном и наоборот. Различия проявляются в количестве выходов циклонов из низких широт в высокие: в теплое полугодие их больше, чем в холодное.

Составление сборно-кинематических карт каждого ЭЦМ за 1998 - 2005 гг. и построение на их основе динамических схем ЭЦМ для Южного полушария подтвердило сопряженность циркуляционных процессов внетропических широт обоих полушарий, выявленную Б.Л. Дзердзеевским в 1967 г. При приблизительно равном атмосферном давлении в субтропическом поясе Северного и Южного полушарий при одинаковых ЭЦМ давление на Южном полюсе ниже, чем на северном, что вызвано орографическими условиями.

Выявились также особенности проявления одного и того же ЭЦМ в разных полушариях, обусловленные сезонными различиями: в теплое полугодие число выходов циклонов из низких широт в высокие больше.

В третьей главе анализируются 36 летние ряды измерений атмосферного давления и температуры воздуха с трехчасовым интервалом на метеорологических станциях МГУ. Вычислены энергетические спектры колебаний атмосферного давления и температуры воздуха (рис. 3 и 4), которые показывают занятые сплошным спектром области макро, мезо и мелко масштабной турбулентности. На фоне непрерывного спектра выделены пики на периодах 1 год, 1 сут, 12 час, 8 час и 6 час. Показано, что суточная гармоника и ее субгармоники имеют семейства приливных составляющих ^, К1, Р1, (У,, лх, .

Определены параметры тренда, а также суточного и годового хода атмосферного давления.

Далее рассмотрено непосредственное влияние лунных приливов на вариации атмосферного давления. Для анализа использовался ряд среднесуточных аномалий атмосферного давления по станции МГУ (г. Москва) за период с 1966 по 2001 гг. Для каждого сезона методом наложенных эпох рассчитывался средний ход аномалий атмосферного давления, скорости вращения Земли и склонения Луны в течение лунного месяца (27,32 дня). При построении графиков масштабы вариаций скорости вращения и склонения Луны, для наглядности, приводились к масштабу аномалий давления. Результаты, полученные для летнего и зимнего сезонов, представлены на рис. 5.

Рис. 3 - Энергетический спектр 5 (в децибелах) колебаний атмосферного давления (а) и температуры воздуха (б) на метеостанции МГУ (г. Москва). По оси абсцисс приведены частоты/в

цикл/сут

т*

Рис. 4 - Близсуточная область энергетического спектра колебаний давления (а) и температуры воздуха (б) на метеостанции МГУ

Рис. 5 - Совместный ход аномалий атмосферного давления и скорости вращения Земли (склонения Лунной орбиты) на станции МГУ (г. Москва) осреднённых за период с 1966 по 2001 гг. в течение лунного месяца: а) летом, б) осенью.

Зимой и осенью превалируют двухнедельные колебания давления, весной они имеют недельный характер, а летом давление меняется с месячным периодом. При этом наблюдаются тесные корреляционные связи между ходом аномалий атмосферного

давления, скоростью вращения Земли и склонением Луны. Максимальная амплитуда лунно-приливного изменения давления возникает зимой и составляет 4,7 гПа, минимальная летом - 2,7 гПа, а в переходные сезоны она оказалась близкой к средней -3,0-3,3 гПа.

Как известно различие в характере движения и локализации барических образований возникает из-за разной температуры нагрева акваторий морей, океанов и суши, что приводит к образованию сезонных центров действия атмосферы. Зимой над континентальными районами образуются антициклоны, которые летом сменяются депрессиями. Это и обусловливает различный характер отклика в изменении давления на лунные приливы в различные сезоны года. В переходные сезоны, весной и осенью, когда одни сезонные центры действия прекращают своё влияние, а другие набирают свою силу, происходит смешивание двух колебаний (зимнего и летнего), а амплитуда усредняется. Очень хорошо это видно на примере весеннего хода аномалий давления в течение лунного месяца, где колебания переходят на недельный период. Резюмируя полученные результаты, утверждается, что лунные приливы влияют на изменение давления. Причём, характер этого влияния меняется от сезона к сезону.

В четвёртой главе исследуется структура колебаний приземной температуры воздуха и производится подбор аналогов для прогноза методом Н.С. Сидоренкова.

Известно, что при прогнозе погодных явлений исходят из того, что максимальная заблаговременность предсказания суточных значений метеоэлементов составляет не более двух недель. Если же прогноз даётся на срок до одного года, то он ограничивается сезонными, либо среднемесячными аномалиями.

Сколь же информативны такие прогнозы? Для ответа на этот вопрос мы исследовали ряд измерений температуры за трёхчасовые сроки на станции МГУ (г. Москва) за период с 1 января 1966 по 31 мая 2006 г. Были рассчитаны дисперсии трёхчасовые, среднесуточные, среднемесячные, среднегодовые, декадные, пентадные, дисперсии трехчасовых, суточных и месячных норм, а также произведено их сравнение и расчет вклада каждой из них в общую дисперсию. Результаты анализа внутренней структуры колебаний температуры представлены на рис. 6.

Если принять дисперсию трехчасовых значений температуры за 100 %, то дисперсия среднесуточных значений равна 95%, а 76% дисперсии приходится на известные нормы. Дисперсия среднемесячных значений температуры составляет 80%.

Таким образом, вклад известных норм температуры, т.е. климата, в общую дисперсию составляет 76+2,3=78,3% от срочной трёхчасовой дисперсии. А дисперсия

среднемесячных аномалий даёт крайне малое увеличение к детерминированной норме - всего на 4% (78,3+4=82,3%), поэтому информативность прогноза среднемесячной температуры небольшая.

Наибольшее увеличение информативности даёт прогноз с суточным разрешением -95%, он даёт увеличение дисперсии на 19%. А при прогнозе с месячным разрешением не предсказанной остаётся 17,7% дисперсии, включая 2,7% нерегулярных внутрисуточных колебаний. Напомним, что внутрисуточные колебания температуры составляют 5%

тсмпсуьпуы

Рис. 6 - Диаграмма внутренней структуры колебаний температуры воздуха

дисперсии, из которых почти половина, т.е. 2,3% приходится на их нормированную часть - днём в большинстве случаев тепло, а ночью холодно.

Поэтому объектом долгосрочного прогноза должны стать суточные аномалии температуры, так как их вклад в суточную изменчивость температуры составляет около 19%.

Как известно из теории под действием приливных сил Луны скорость вращения Земли постоянно изменяется с различными периодами, обусловленными меняющимися характеристиками лунной орбиты. В результате скорость вращения Земли варьирует преимущественно с периодом Тропического месяца (27,32 дня) (рис. 1). Причём в течение этого периода Луна перемещается из своего крайнего положения в Северном полушарии, когда её склонение максимально, к минимальному склонению в Южном полушарии, и затем возвращается в Северное полушарие к максимуму склонения. При этом скорость вращения Земли испытывает два колебания (период здесь 13,66 дней) с максимумами у максимального и минимального склонения, как в Северном, так и в Южном полушарии и минимумами при пересечении Луной Экватора.

Также на скорость вращения Земли оказывают влияние и солнечные приливы, которые порождают колебания с полугодовым (182,62 дня) и годовым (365,25 дней) периодами.

Как видно из рис. 1 максимумы скорости вращения Земли наблюдаются в июне и в декабре, но из-за несовпадения годового и лунного периодов от одного декабрьского максимума до другого умещается 13 или 14 лунных месяца, то есть солнечно-лунный приливной год имеет длительность либо 355, либо 382 дня. Большая часть солнечно-лунных приливных лет имеет продолжительность 355 дней, а меньшая - 382 дня. Рассмотрение графика автокорреляционной функции приливной составляющей скорости вращения Земли, представленного на рис. 7, подтверждает правильность наших рассуждений.

35? 582

'¿."О Ллги. в <утк:и ^

Рис. 7 - Автокорреляционная функция приливной составляющей скорости вращения Земли

Здесь мы видим максимальный пик в районе 355 дней и чуть меньший пик в районе 382 дней.

Аналогично корреляционному и спектральному анализу были подвергнуты ряды среднесуточных аномалий температуры воздуха станций МГУ (г. Москва) и г. Санкт-Петербург за период с 1960 по 2000 годы.

Спектры этих рядов представлены на рис. 8. Максимальные пики этих спектров соответствуют основным лунным и солнечным периодам:

27 дней - сидерический период Луны;

87 дней - тройной синодический период;

182 дня - половина периода солнечного года;

206 дней - период по прошествии, которого большие оси лунной и солнечной орбит становятся коллинеарными;

355 дней - лунный год, вмещающий в себя 12 синодических или 13 сидерических месяцев.

' «1^.114111.

1111 >;<г\, I) \

'и

I '1 Ы

' I ' ■ К

Периоды. в днях

Рис. 8 - Спектр ряда среднесуточных аномалий температуры воздуха на станции МГУ (г. Москва) и г. Санкт-Петербург за 1960 - 2000 годы

Период в 355 дней не соответствует солнечному году, однако он чётко прослеживается в спектре среднесуточных аномалий температуры воздуха. Этот фундаментальный период лежит в основе всех лунных календарей. Отсюда мы видим, что изменчивость аномалий температуры в большой степени обусловлена лунными циклами. Эти циклы не кратны солнечному тропическому году, кроме того, амплитуда этих лунных циклов меняется сложным образом с периодами 18,61; 8,85; 6 лет и другие. Поэтому выделить нормы для Луны невозможно из-за отсутствия тысячелетнего ряда наблюдений. Исходя из этих соображений, Н.С.Сидоренковым был разработан следующий способ прогноза гидрометеорологических характеристик.

Колебания скорости вращения Земли (о уверенно вычисляются с любой дискретностью и заблаговременностью на основании теории. По предвычисленным на прогнозируемый период (ближайший год) значениям (о с помощью корреляционного анализа определяется аналогичный период в прошлом с таким же примерно режимом вращения Земли. Предполагается, что расписание синоптических процессов и ход аномалий гидрометеорологических характеристик в прогнозируемом отрезке времени будет соответствовать найденному периоду аналогу. Аномалии гидрометеорологических характеристик, наблюдавшиеся в его границах, принимаются за ожидаемые. Затем к ним прибавляются соответствующие нормы, и таким образом вычисляется прогноз гидрометеорологических характеристик. Один аналог не может отразить весь спектр изменчивости рассматриваемой характеристики. Много аналогов приведут к нулевым аномалиям. Поэтому необходимы исследования по оптимизации выбора аналогов.

На рис. 9 представлены примеры двух аналогов найденных по скорости вращения Земли. Корреляция двух кривых для аналога 355 суток составляет 0,96, а для 19-и летнего - 0,95.

Рис. 9 - Вариации скорости вращения Земли, обусловленные лунно-солнечными приливами, рассчитанные для 2007 года и аналога, отстоящего на 355 дней (а) и 19 лет (б) назад

При использовании 19-летнего аналога совпадают экстремумы таким образом, что максимальное склонение Луны в Северном полушарии в год прогноза совпадает с таким же максимальным склонением Луны в Северном полушарии 19 лет назад и даже календарные даты совпадают.

Поэтому при прогнозе используются два наиболее подходящих аналога - 355 дней и 19 лет назад. Ряды аномалий температур для этих аналогов усредняются, в результате чего получается прогноз среднесуточных аномалий температуры на предшествующий год. Затем из ряда среднесуточных аномалий рассчитываются прогнозы среднепентадных, среднедекадных, среднемесячных, среднесезонных и среднегодовых аномалий температуры воздуха.

В метеорологической практике долгосрочные прогнозы погоды температуры воздуха оцениваются по следующим основным критериям:

1. оценка по знаку аномалий

2. относительная ошибка ();

3. средняя ошибка прогнозов £ ;

4. средняя квадратическая ошибка прогнозов ЯБМЕ;

5. коэффициент корреляции между синхронными рядами прогностических и фактических аномалий температуры в течение прогностического периода Л.

При оценке долгосрочных прогнозов температуры различной заблаговременности очень часто прибегают к расчёту взаимной корреляции прогностического и фактического рядов за период прогноза. Но насколько полезна такая оценка? Здесь я попытаюсь ответить на этот вопрос.

Как известно ряд фактических среднесуточных температур, по своей сути, состоит из суммы двух рядов: ряда суточных норм для данной станции и ряда аномалий на каждый конкретный день. Ряды суточных норм в общей дисперсии температуры составляют около 76%, а суточные аномалии вмещают в себя лишь около 19% её изменчивости. Но так как ряды суточных норм заранее известны, то и учитывать их при оценке прогноза также не следует. А самая интересная информация содержится именно в среднесуточных аномалиях, они и определяют изменения погоды и её аномальность. Рассмотрим это на примере: построим взаимные корреляционные функции ряда температур станции МГУ (г. Москва) за 2000 год.

В таблице 2 представлены взаимные корреляционные функции различных составляющих фактической температуры со сдвигом до 14 дней.

Из рассмотрения результатов расчёта видно, что корреляция ряда температур с тем же рядом сохраняется на уровне 0,75 даже при смещении на 14 суток в ту или иную сторону. Это достигается присутствием внутри ряда - (как стержневого) ряда среднесуточных норм, корреляция которого с самим собой при смещении на две недели остаётся очень высокой и составляет около 0,97. А вот как раз наиболее интересный и информационно-образующий ряд среднесуточных аномалий температуры при сдвиге уже на 7 дней имеет корреляцию с самим собой близкую к нулю. Именно поэтому нами предлагается для анализа согласованности прогностического и фактического рядов температуры использовать их аномалии.

Для оценки согласованности синхронных рядов прогностических и фактических аномалий температуры в течение рассматриваемого периода (месяц, сезон, год) используется коэффициент корреляции между ними II. Однако тесной корреляции синхронного хода прогностических и фактических аномалий температуры часто нельзя достичь из-за сдвигов фаз даже при прогнозе внутрисуточного хода температуры.

Тем более невозможно избежать сдвигов фаз при прогнозах аномалий температуры с суточной дискретностью на большие интервалы времени. Возникает проблема оценки

величины сдвига фазы колебаний прогностических аномалий температуры по отношению к фактическим аномалиям.

Таблица 2 - Взаимные корреляционные функции различных составляющих фактической

температуры станции МГУ (г. Москва) за 2000 год со сдвигом до 14 дней

Сдвиг, Корреляционная Корреляционная Корреляционная Корреляционная

± функция ряда функция ряда функция ряда функция ряда

дней температур с тем суточных норм с аномалии с тем же температур с

же рядом тем же рядом рядом рядом норм

0 1,00 1,00 1,00 0,90

1 0,97 1,00 0,84 0,90

2 0,92 1,00 0,64 0,90

3 0,89 1,00 0,49 0,90

4 0,86 1,00 0,36 0,90

5 0,84 1,00 0,24 0,90

6 0,81 0,99 0,13 0,90

7 0,79 0,99 0,04 0,90

8 0,78 0,99 0,01 0,90

9 0,78 0,99 0,02 0,89

10 0,78 0,98 0,00 0,89

11 0,77 0,98 -0,01 0,89

12 0,77 0,98 -0,02 0,89

13 0,76 0,97 -0,05 0,88

14 0,75 0,97 -0,08 0,88

Для решения проблемы мы предлагаем использовать взаимную корреляционную функцию этих рядов, или кросскорреляционную функцию (ККФ), определяемую как

коэффициент корреляции между и + в зависимости от временного сдвига

Ь:

Л(1)=]дГ^)ЛГ„(г + 1>й. (1)

При смещении в ту или другую сторону (т.е. вперёд или назад по времени) прогностического ряда аномалий относительно фактического, при заданной минимальной корреляции Ям выбирается корреляционный сдвиг , при котором корреляция максимальна. Чем меньше величины сдвига Ьм, тем лучше прогноз. Задавая

определённый предел (допуск на временной сдвиг прогностических аномалий

относительно фактических) мы можем, в конечном счёте, оценивать обеспеченность того или иного метода прогноза на эту величину сдвига, т.е. обеспеченность по сдвигу Рд. Величину Ро мы предлагаем рассчитывать при помощи формулы:

Р =^-100% (2)

N

где КПР - количество прогностических рядов (месячных, сезонных, годовых) для которых удовлетворяется неравенство - ЬМ<ЬПР, а N - общее количество оцениваемых прогностических рядов.

Среди потребителей прогнозов могут быть такие, для которых приемлемы различные допуски на сдвиги фактического и прогностического рядов аномалий

температуры. Вычислив взаимную корреляционную функцию фактического и прогностического рядов аномалий температуры, легко определить, есть ли значимая корреляция при допустимом сдвиге. Затем уже, в случае значимой корреляции, сдвинув два ряда, можно оценивать успешность прогноза по знаку и величине аномалии, а также осуществлять и другие оценочные действия.

В пятой главе производится оценка метода долгосрочного прогноза температуры воздуха на год Н.С. Сидоренкова, и рассматриваются результаты оперативных испытаний, разработанной методики прогноза температуры воздуха на месяц с нулевой заблаговременностью, проделанных в ГГМЦ МО РФ.

В качестве исходного использовался многолетний ряд данных о среднесуточной температуре на станции МГУ (г. Москва) за 1965 - 2007 годы. Прогнозы оценивались за период в 24 года - с 1984 по 2007 годы. Причём за период с 1999 по 2007 гг. (9 лет) прогнозы были оперативными, а с 1984 по 1998 гг. (15 лет) ретроспективными. Методом Сидоренкова Н.С. были составлены прогнозы среднесуточной аномалии температуры на все 24 исследуемые года.

Оценки успешности прогнозов без сдвига прогностического ряда.

При оценке по знаку аномалии температуры использовался параметр Р, а при оценке по величине аномалии параметр Сочетая значения <2 и р, можно одновременно оценить прогноз знака и величины аномалии. При этом приняты следующие градации оценок:

1. Прогноз имеет хорошую оправдываемость (4 балла), если < 1, а р > 0.

2. Прогноз имеет удовлетворительную оправдываемость по знаку (3 балла), если

д> 1,а р>0.

3. Прогноз имеет удовлетворительную оправдываемость по величине аномалии (3 балла), если 0 < 1, а < 0.

4. Прогноз имеет плохую оправдываемость (2 балла), если ()> 1, а р< 0.

Осреднённые комплексные оценки прогнозов по годам составили:

- для прогноза среднесуточной аномалии температуры 2,6 балла;

- для прогноза среднепентадкой аномалии температуры 2,6 балла;

- для прогноза среднедекадной аномалии температуры 3,0 балла;

- для прогноза среднемесячной аномалии температуры 3,1 балла.

При этом оценки распределились следующим образом. При прогнозе среднесуточных аномалий температуры неудовлетворительных оценок получено 10 (42% случаев), удовлетворительных 14 (58% случаев), а хороших оценок получено не было. При прогнозе среднепентадных аномалий температуры неудовлетворительных оценок также 10 (42% случаев), удовлетворительных 13 (54% случаев) и одна хорошая оценка за 1991 год (4% случаев). При оценке прогноза с декадной детализацией количество неудовлетворительных оценок сократилось до 5 (21% случаев), количество удовлетворительных увеличилось до 15 (63% случаев), а хороших оценок стало 4 (17% случаев).

Распределение повторяемости оценок в процентах для прогнозов с различной детализацией представлено на рис. 10.

Как видно из рис. 10 наибольшую повторяемость имеют удовлетворительные оценки, а неудовлетворительных больше чем хороших, и лишь при прогнозе с месячной детализацией хороших оценок оказалось больше неудовлетворительных.

Также нами были проведены расчёты параметров оценки р и Q прогнозов среднесуточной аномалии температуры отдельно по каждому месяцу исследуемого ряда. Получено 288 оценокр _

срглисдекадиый : срглпрлктя'шый

На основе этих оценок по каждому месяцу было подсчитано количество случаев в % с различным качеством прогнозов аномалий температуры в трёх вариантах:

а) совпадение по знаку и величине (()<1 и р>0);

б) совпадение по знаку (р > 0);

в) совпадение по величине < 1). Сумма оценок трёх вариантов за

месяц может превышать 100%, так как оценки по вариантам вычисляются независимо. Количество хороших и удовлетворительных прогнозов (по оценкам р и 0 показано в таблице 3.

Оценки, детализированные по месяцам, показывают, что оправдываемость прогнозов среднесуточной аномалии температуры всегда лучше по знаку, чем по величине. Лучшее качество прогнозов наблюдается в марте - 70,8% прогнозов удовлетворительных по знаку и 33,3% по величине, а также в июне, июле и октябре удовлетворительными по знаку были 70,8% прогнозов. Прогнозы удовлетворительные по знаку в более чем 65% случаев наблюдаются с марта по ноябрь. В зимние месяцы удовлетворительных по знаку прогнозов было меньше.

Таблица 3 - Количество хороших и удовлетворительных оценок прогноза среднесуточной

Рис. 10 - Распределение повторяемости оценок в процентах для прогнозов с различной детализацией

Показатель соответствия I 11 III IV V VI VII VIII IX X XI XII Среднее

По знаку и величине 29,2 29,2 33,3 12,5 12,5 12,5 20,8 8,3 16,7 4,2 12,5 12,5 17,0

По знаку 58,3 54,2 70,8 66,7 66,7 70,8 70,8 66,7 66,7 70,8 66,7 62,5 66,0

По величине 29,2 29,2 33,3 16,7 12,5 16,7 20,8 16,7 16,7 12,5 16,7 16,7 19,8

По обобщённым данным по всем месяцам оказалось, что в 31,2% случаев прогнозы среднесуточной температуры были плохими (£) > / и р < 0), в 66% случаев оценки показали удовлетворительные прогнозы среднесуточных значений, в 19,8% случаев наблюдались удовлетворительные прогнозы по величине аномалии, а в 17% случаев оценки прогнозов были хорошими по знаку и величине.

Согласно средним результатам, прогнозы аномалии температуры при всех детализациях по знаку аномалии оказались удовлетворительными (р > 0), в то время как по величине аномалии они были неудовлетворительными (<2 > I) в среднем от суточной до сезонной детализации. И лишь при годовой детализации прогноз оказался удовлетворительным по величине ((2 < 1). В то же время обращают на себя внимание хорошие оценки по знаку и величине прогнозов аномалии температуры с месячным разрешением в январе (0 = 0,87, р = 0,17), феврале (£> = 0,38, р = 0,25) и июле ({? = 0,88, р = 0,25), а также с годовым разрешением (() = 0,95, р = 0,25).

После комплексной оценки прогностического метода по знаку и величине аномалии температуры перейдём к проверке синхронных корреляционных связей прогностических и фактических рядов аномалий температуры.

Далее были исследованы корреляционные связи между фактическими и прогностическими аномалиями температуры воздуха без сдвига.

Вначале нами были исследованы синхронные корреляционные связи между прогностическими и фактическими кривыми изменения аномалий температуры при различной детализации за весь период прогноза. Результаты представлены в таблице 4.

Таблица 4 - Синхронные корреляционные связи между прогностическими и фактическими кривыми изменения аномалий температуры при различной детализации за весь период прогноза

Детализация прогноза сутки пентада декада месяц сезон год

0,08; ±0,01 0,10; ±0,02 0,13; ±0,03 0,21; ±0,05 0,20; ±0,08 0,26; ±0,15

Как мы можем увидеть, сравнительно большие коэффициенты корреляции Я ^ 0,20, имеют прогнозы с детализацией в месяц и больше. Несколько ниже корреляция прогностических и фактических аномалий температуры с суточным, пентадным и декадным разрешением, но и они имеют положительные значимые величины.

Для более детального рассмотрения корреляционных связей между фактическими и прогностическими среднемесячными аномалиями температуры был исследован ход этих кривых отдельно по каждому месяцу года за весь прогностический период. Рассчитанные при этом коэффициенты корреляции Я представлены в таблице 5.

Таблица 5 - Синхронные корреляционные связи между прогностическими и фактическими кривыми изменения аномалий температуры с месячной детализацией отдельно по каждому месяцу за весь период прогноза

Месяц I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII

/г 0,35 0,19 -0,1В 0,18 -0,20 -0,12 0,38 0,08 0,18 -0,18 0,09 0,26

Как видно из полученных данных наилучшие корреляционные связи при прогнозе среднемесячной аномалии температуры наблюдаются в зимние месяцы, а также в апреле, июле, августе, сентябре и ноябре (8 месяцев). Наилучший результат получен в январе (Я = 0,35) и июле (Л = 0,38). Отрицательная корреляция наблюдается в марте, мае, июне и октябре (4 месяца).

Оценки успешности прогнозов при учете сдвига прогностического ряда.

Ошибки прогноза температуры очень чувствительны к сдвигу фазы. В четвёртой главе была построена корреляционная функция ряда аномалий температуры МГУ (г. Москва) за 2000 г, с тем же рядом, сдвинутым на 1, 2, 3, 4, ...14 суток. Было показано, что уже при сдвиге ряда на 3 дня корреляция аномалий температуры становится ниже 0,50. Но при прогнозе с годовой заблаговременностью ошибки фазы на несколько дней вполне естественны. Поэтому даже при безукоризненном прогнозе ряда аномалий температуры из-за сдвига фазы формальные величины оценок могут быть настолько плохими, что возникнет впечатление случайного прогноза. Поэтому необходимо провести оценки метода Н.С.Сидоренкова с учетом возможных сдвигов фаз прогностического и фактического рядов температуры.

При таком методе оценки прогноза строилась взаимная корреляционная функция ряда фактических среднесуточных аномалий температуры с прогностическим рядом, по ней находилась наибольшая корреляция, и определялся соответствующий ей сдвиг.

Исследование проводилось на месячных промежутках. На 24-летнем интервале для каждого месячного промежутка были определены синхронные коэффициенты корреляции Л„, сдвиги Ьм между фактической и прогностической кривой среднесуточных аномалий

температуры, приводящие к максимальной корреляции, и коэффициенты корреляции Я при этих сдвигах.

Аппроксимируя эти данные, мы рассчитали количество выпадений К того или иного сдвига, приводящего к максимальной корреляции, а также повторяемость Р того или иного сдвига.

Основываясь на этих расчётах, мы построили график распределения плотности повторяемости различных сдвигов (рис. 11а).

На этом рисунке хорошо видно, что наибольшая повторяемость наблюдается при сдвигах от -7 до +7, постепенно уменьшаясь от нулевого сдвига в ту или другую сторону, сводясь к минимальным значениям в районе меньшем -9 и большем +9. Отсюда можно сделать вывод, что наилучшие корреляционные связи наблюдаются при минимальных значениях сдвига, т.е. прогноз довольно точно отражает динамику изменения среднесуточных аномалий температуры.

Дальше нами был произведён расчёт обеспеченности того или иного сдвига. Здесь обеспеченность рассчитывалась по интервалам сдвигов (например, сдвиги от -5 до +5 попадают в градацию ±5). График обеспеченности того или иного сдвига представлен на рис. 116. Из его анализа можно сделать вывод, что больше 50% (здесь 55%) обеспеченности приходится на сдвиг ±4, а при сдвиге ±7 дней обеспеченность достигает 74%. То есть, по сути дела, нам заранее, с заблаговременностью в год известно с вероятностью в 74 %, что при сдвиге ±7 дней будет наблюдаться та или иная тенденция в | изменении температуры. А большая часть изменений температуры (более 50% случаев) будет происходить с небольшим сдвигом, всего ±4 дня.

Рис. -11. Плотность повторяемости (а) и Функция распределения обеспеченности (б) различных сдвигов месячных рядов фактических и прогностических среднесуточных аномалий температуры, при которых достигается максимальная корреляция между ними

После сдвига прогностических аномалий температуры относительно фактических к максимальной корреляции мы перешли к расчёту оценок. Методика применялась такая же, что и при оценке без сдвига.

Осреднённые комплексные оценки прогнозов по годам значительно выросли и составили:

- для прогноза среднесуточной аномалии температуры 3,6 балла;

- для прогноза среднепентадной аномалии температуры 3,7 балла;

- для прогноза среднедекадной аномалии температуры 3,4 балла;

- для прогноза среднемесячной аномалии температуры 3,2 балла.

При этом они распределились следующим образом. При прогнозе среднесуточных аномалий температуры неудовлетворительных оценок не получено, удовлетворительных 9 (38% случаев), а хороших оценок 15 (62% случаев). При прогнозе среднепентадных аномалий температуры неудовлетворительная оценка была одна (4% случаев), удовлетворительных 6 (25% случаев) и 17 хороших оценок (71% случаев). При прогнозе среднедекадной аномалии температуры количество неудовлетворительных оценок стало 2 (8% случаев), количество удовлетворительных 10 (42% случаев), а хороших оценок стало 12 (50% случаев). Количество неудовлетворительных оценок при прогнозе : среднемесячной аномалии температуры составило 6 (25% случаев), удовлетворительных 8 ) (33% случаев), а количество хороших составило 10 (42% случаев). Распределение повторяемости оценок в процентах для прогнозов с различной детализацией представлено на рис. 12.

! Как видно из этого рисунка

' наибольшую повторяемость имеют хорошие оценки, удовлетворительных почти в два ; раза меньше чем хороших, и минимальное количество неудовлетворительных оценок. | Наилучшие результаты получены для прогнозов среднесуточной и

среднепентадной аномалий температуры. Это показывает, что прогноз среднесуточной аномалии температуры, хотя и со сдвигом по времени, но хорошо отражает внутримесячные температурные вариации. Ведь, как мы видим из оценок, полученных при исследовании, 55% (74%) изменений температуры происходит в интервале времени ± 4 дня (± 7дней), при этом

средние параметры оценки составляют = 0,99, а Рсут = 0,25, т.е. при сдвиге прогноз среднесуточной аномалии температуры имеет хорошую оправдываемость.

Нами было рассчитано распределение хороших и удовлетворительных оценок прогноза среднесуточной аномалии температуры по месяцам за 24 года (таблица 6).

; Таблица 6 - Количество хороших и удовлетворительных оценок прогноза среднесуточной

аномалии температуры по месяцам в %

Показатель соответствия I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII Среднее

По знаку и величине 66,7 62,5 37,5 45,8 37,5 41,7 58,3 33,3 62,5 50,0 50,0 41,7 49,0

По знаку 100,0 79,2 75,0 75,0 83,3 83,3 83,3 79,2 75,0 87,5 100,0 95,8 84,7

По величине 66,7 66,7 41,7 62,5 41,7 45,8 66,7 50,0 79,2 54,2 50,0 41,7 55,6

Оценки, детализированные по месяцам, показывают, что оправдываемость прогнозов среднесуточной аномалии температуры всегда лучше по знаку, чем по величине. Лучшее качество прогнозов наблюдается в январе - 100% прогнозов удовлетворительных по знаку и 66,7% по величине, а также с ноября по январь удовлетворительными по знаку были более 95% прогнозов. Прогнозы удовлетворительные по знаку были более чем в 75% во все месяцы года.

Рис. 12 - Распределение повторяемости разных оценок для прогнозов с различной детализацией после сдвига к максимальной корреляции

По обобщённым данным по всем месяцам оказалось, что только в 8,7% случаев прогнозы среднесуточной температуры были плохими (Q > 1 и р < 0), в 84,7% случаев оценки показали удовлетворительные прогнозы среднесуточных аномалий по знаку, в 55,6% случаев наблюдались удовлетворительные прогнозы по величине аномалии, а в 49% случаев оценки прогнозов были хорошими по знаку и величине.

Согласно средним результатам, прогноз среднесуточной аномалии температуры получил хорошую оценку (здесь Q = 0,99, а р = 0,25). Хорошие оценки по знаку и величине получены в январе, феврале, апреле, июле, августе, сентябре и ноябре (7 месяцев), в остальные месяцы (5) получены удовлетворительные по знаку оценки. С пентадными прогнозами ситуация несколько лучше, в среднем здесь Q = 0,98, а р- 0,28. Соотношение по месяцам также лучше: 8 месяцев с хорошим прогнозом по знаку и величине и 4 месяца с удовлетворительным по знаку прогнозом. Как мы видим, эта внутримесячная изменчивость прогностических аномалий температуры хорошо отражает ход фактических аномалий, хотя фазы этих вариаций могут и не совпадать, а оправдываться при некотором сдвиге по времени в ту или иную сторону.

В Главном гидрометеорологическом Центре Министерства обороны Российской Федерации одной из задач по гидрометеорологическому обеспечению Генерального штаба ВС РФ, главных штабов видов ВС РФ, штабов родов войск ВС РФ и штабов военных округов, главных и центральных управлений МО РФ, является составление долгосрочных прогнозов температуры воздуха по Москве, а также по Санкт-Петербургу и Самаре на календарный месяц с нулевой заблаговременностью. Данные прогнозы используются при планировании повседневной деятельности войск. Ввиду отсутствия в Центре современных вычислительных мощностей, позволяющих развивать методы прогнозов гидродинамического направления, долгое время такой прогноз осуществлялся на основе регрессионного метода В.А.Заводченкова, служившего в ГГМЦ на должностях сначала начальника отдела долгосрочных прогнозов погоды, а затем начальника научного отдела. После его ухода некоторое время использовались прогнозы, получаемые из Гидрометцентра России. После ознакомления с методом прогноза температуры воздуха на год Н.С. Сидоренкова в отделе долгосрочных прогнозов погоды заинтересовались им и провели ретроспективные испытания. Было замечено, что сдвиг по времени, между фактической и прогностической кривыми аномалий температуры с высокими коэффициентами корреляции, сохраняется достаточно долго. Так как метод хорошо отражает внутримесячные колебания температуры воздуха, но со сдвигом по времени, была разработана методика ежемесячного уточнения его в целях прогноза на месяц.

Нахождение значимых сдвигов происходит по методике, блок-схема которой представлена на рис. 13. Строится взаимная корреляционная функция между фактической и прогностической кривыми аномалии температуры за 30 дней. Как фактические берутся данные о среднесуточной температуре за 20 дней прошедшего месяца, и добавляется гидродинамический прогноз на 10 суток (на первую декаду месяца), который ГГМЦ получает из Гидрометцентра РФ по электронным каналам в кодах GRIB. Рассчитав среднесуточные прогностические значения температуры, из них получают среднесуточные аномалии на предстоящие 10 суток. На этом же 30-дневном участке определяется поправка, рассчитываемая как разница между средними значениями прогноза и факта в этот период. После нахождения значимого сдвига строится прогноз на предстоящий месяц и к нему прибавляется полученная поправка. Пример составления такого прогноза представлен на рис. 14.

Данная методика применяется с начала 2004 года по настоящее время. Использование её дало возможность при отсутствии современных вычислительных мощностей составлять прогноз температуры на месяц с приемлемой точностью. Месячные

прогнозы погоды от ГГМЦ МО РФ по Москве регулярно публикуются в газете

Рис. 13 - Блок-схема составления прогноза по методике используемой в ГГМЦ МО РФ

Ниже приводятся оценки прогнозов по Москве, Санкт-Петербургу и Самаре на месяц за период с января 2004 по декабрь 2008 гг.

Так как мы не ставили перед собой задачи оценки применяемого при прогнозе гидродинамического метода, оценка проводилась лишь для прогноза по методу Н.С. Сидоренкова. Параметры климата использованы за период 1961 - 1990 гг.

При оценке прогнозов рассчитывалась средняя ошибка прогнозов £ и средняя квадратическая

ошибка прогнозов ЯЗЫЕ. Также для оценки по знаку аномалии температуры использовался параметр Р, а при оценке по величине аномалии параметр О.

Успешность прогнозов среднесуточной температуры по годам характеризовали средние абсолютные ошибки величиной 3,1-^4,9°С, а среднее значение составило 3,8СС. Значения среднеквадратической ошибки были в пределах от 4,1 до 6,5°С при среднем значении 5,0°С. Относительная ошибка (5 была в пределах от 0,83 до 1,15, а в среднем 1,03. Оценка по знаку аномалии р была в интервале 0,16-0,49, а в среднем 0,30. То есть прогноз среднесуточной температуры воздуха за исследуемый период по трём городам Европейской территории России можно считать удовлетворительным по знаку аномалии, а по величине ошибки близким к климатическому прогнозу.

При пентадном осреднении средние абсолютные ошибки составили 2,3-4,3°С, а в среднем по трём пунктам 3,1 °С. Среднеквадратическая ошибка оказалась в пределах 3,1-

Рис. 14 - Пример составления месячного прогноза в ГГМЦ МО РФ

5,6°С, а, в общем, по всем точкам 4,2°С. Относительная ошибка <2 была в пределах от 0,77 до 1,16, а в среднем 0,98. Оценка по знаку аномалии р была в интервале 0,17-0,53, а в среднем 0,37. Значит, прогноз среднепентадной температуры воздуха, в общем, по всем пунктам можно считать хорошим как по знаку, так и по величине ошибки.

Средние по годам абсолютные ошибки при декадном осреднении были в пределах 1,8-3,8°С, а среднее по всем городам значение составило 2,7°С. Среднеквадратическая ошибка была в пределах 2,4-5,3°С, а, в общем, по всем точкам 3,7°С. Относительная ошибка 2 была в пределах от 0,71 до 1,15, а в среднем 0,96. Оценка по знаку аномалии р была в интервале 0,11-0,61, а в среднем 0,38. Значит, прогноз среднедекадной температуры воздуха, в общем, по всем пунктам можно считать также хорошим и по знаку и по величине ошибки.

При месячном осреднении получены следующие оценки. Средние абсолютные ошибки были в пределах 1,0-3,5°С, а, в общем, по трём пунктам 2,0°С. Среднеквадратическая ошибка изменялась в пределах 1,4-4,2°С, а в среднем по всем точкам 2,5°С. Параметр Q был в пределах от 0,58 до 1,38, а в среднем 0,85. Параметр р изменялся в пределах значений от 0,00 до 0,67, а в среднем 0,44. То есть, прогноз среднемесячной температуры воздуха можно считать хорошим как по знаку, так и по величине ошибки.

Наилучшие результаты при прогнозе получены по Москве и Санкт-Петербургу. По Москве в среднем за весь период получены хорошие оценки, как по величине ошибки, так и по знаку аномалии при любом разрешении прогноза. По Санкт-Петербургу удовлетворительный результат по знаку аномалии получен при прогнозе среднесуточной температуры, при других разрешениях результаты хорошие. Несколько слабее результаты прогнозирования по Самаре, где в среднем по всему ряду получены удовлетворительные оценки прогнозов при любом разрешении.

О том, в каких пределах колеблется качество индивидуальных прогнозов можно судить из рассмотрения временного хода коэффициентов корреляции аномалии на 5-летнем периоде (рис. 15).

1ШМ г'"К ач»7 2""* Ц1114 Л1115 21Н10 ПИП 1...1Н

I «. <

Рис. 15 - Временной ход скользящих средних за годовой период ежемесячных коэффициентов

корреляции Л между рядами прогностических и фактических среднесуточных аномалий приземной температуры воздуха по Москве (а), Санкт-Петербургу (б), Самаре (в) и в среднем

по всем пунктам (г)

На этом рисунке показано изменение скользящих средних за год ежемесячных значений коэффициентов корреляции К между рядами фактических и прогностических среднесуточных аномалий температуры рассчитанных по серии из 60 прогнозов на месяц отдельно по каждому пункту.

Из рассмотрения графиков на рис. 15 можно сделать вывод, что среднегодовая корреляция Я между рядами прогностических и фактических среднесуточных аномалий температуры на 5-летнем отрезке имела незначительные тренды:

- по Москве на уменьшение в первой половине графика и ровный ход во второй;

- по Санкт-Петербургу и Самаре по всему графику тренд на увеличение;

- в ходе осреднённого по всем пунктам коэффициента корреляции тренда не обнаружено.

Минимальные, максимальные и средние значения 11 отдельно по пунктам и в среднем за все три точки представлены в таблице 6.

Таблица 6 - Минимальные, максимальные и средние значения скользящих средних за год ежемесячных значений коэффициента корреляции Я между рядами фактических и прогностических среднесуточных аномалий температуры_____

Пункт Я мин Я макс IХер

Москва 0,07 0,35 0,21

Санкт-Петербург 0,08 0,27 0,18

Самара 0,11 0,32 0,22

Среднее 0,14 0,25 0,20

Как видно, средние за годовой период месячные значения корреляции Я

изменяются в интервале от 0,07 до 0,35. Среднее за весь период значение ежемесячного коэффициента корреляции составило 0,20.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что корреляционные связи между рядами прогностических и фактических среднесуточных аномалий температуры на 5-летнем отрезке устойчивы.

В Заключении диссертационной работы сформулированы основные результаты:

1. Выявлена взаимосвязь частоты появления форм атмосферной циркуляции и приливных колебаний скорости вращения Земли;

2. Проведён сравнительный анализ циркуляции Северного и Южного полушарий на основе типизации Б.Л.Дзердзеевского, в результате чего была подтверждена сопряженность циркуляционных процессов внетропических широт обоих полушарий;

3. Построены энергетические спектры колебаний атмосферного давления и температуры воздуха и показано, что суточная гармоника и ее субгармоники модулированы гармониками и субгармониками годовой частоты и поэтому имеют семейства приливных составляющих;

4. Разработана методика оценки долгосрочных прогнозов температуры воздуха с помощью анализа взаимных корреляционных функций рядов прогнозируемой и фактической температуры;

5. Испытан, развит и адаптирован способ долгосрочного прогноза температуры воздуха Н.С. Сидоренкова для практического использования при составлении долгосрочных гидрометеорологических прогнозов

6. Разработана методика прогноза температуры воздуха на месяц с нулевой заблаговременностью в европейской территории России. Проведены её оперативные испытания по трём пунктам - Москве, Санкт-Петербургу и Самаре, показавшие приемлемые, для планирования повседневной деятельности войск на месяц, результаты.

Основные научные результаты, полученные в процессе исследования, опубликованы в следующих работах:

1. Орлов И.А. Зависимость частоты появления форм атмосферной циркуляции Г.Я. Вангенгейма от приливных колебаний скорости вращения Земли// Труды Всероссийской научной конференции «Современные глобальные и региональные изменения геосистем», Казань, 2004., с. 358.

2. Орлов И.А. Взаимосвязь приливной неравномерности вращения Земли со сменой синоптических периодов по С.Т.Пагаве и форм циркуляции по Г.Я. Вангенгейму в первом естественном синоптическом районе// Труды VI международной научно-практической конференции «Опыт и проблемы природопользования при реализации президентских программ в центральном Черноземье России», Воронеж, 2005, с. 140.

3. Орлов И.А. Структура колебаний и задачи долгосрочного прогноза температуры// Международная конференция по проблемам гидрометеорологической безопасности «Прогнозирование и адаптация общества к экстремальным климатическим изменениям», Москва, 2006, с. 99.

4. Орлов И.А. Структура колебаний температуры и задачи долгосрочного прогноза погоды// Труды II конференции молодых учёных национальных гидрометслужб государств-участников СНГ «Новые методы и технологии в гидрометеорологии», Москва, 2006, с. 43.

5. Кононова Н.К., Луценко О.В., Макарова М.Е., Орлов И.А. Циркуляция атмосферы в Антарктике в конце XX - начале XXI веков// Симпозиум «Гляциология в канун Международного Полярного года», Пушкинские горы, 2006, с. 14.

6. Луценко О.В., Орлов И.А. К вопросу о влиянии Лунных приливов на интенсивность зональной циркуляции// Научно-практическая конференция «Десять лет сотрудничества России и Беларуси в области гидрометеорологии и мониторинга загрязнения природной среды и перспективы его дальнейшего развития», 2006, с. 9.

7. Кононова Н.К., Луценко О.В., Макарова М.Е., Орлов И.А. Циркуляция атмосферы в Антарктике в конце XX - начале XXI веков// Материалы гляциологических исследований, Москва, 2007, вып. 103, с. 142-147.

8. Сидоренков Н.С., Исаев A.A., Орлов И.А., Шерстюков Б.Г. Тонкая структура временных вариаций атмосферного давления// Труды Гидрометцентра России, Москва, 2008, вып. 342, с. 177-186.

9. Сидоренков Н.С., Орлов И.А. Атмосферные циркуляционные эпохи и изменения климата// Метеорология и гидрология, Санкт-Петербург, 2008, № 9, с. 22-29.

10. Орлов И.А. Метод прогноза температуры воздуха с годовой заблаговременностью и проверка его для города Москвы// Труды института прикладной геофизики им. академика Е.К.Фёдорова, Москва, 2008, вып. 86, с. 137-142.

11. Сидоренков Н.С., Орлов И.А. Тонкая структура временных вариаций температуры воздуха// Всероссийская научная конференция «Изменяющаяся окружающая среда и устойчивое развитие регионов: новые методы и технологии исследований», Казань, 2009, Том II, с. 190-194.

12. Орлов И.А., Тишковец Е.А. Методика месячного прогноза температуры воздуха и её оперативные испытания// Научно-практическая конференция «Инновации в авиационных комплексах и системах военного назначения», Воронеж, 2009 (принята к публикации в материалах конференции).

Содержание диссертации, кандидата географических наук, Орлов, Илья Анатольевич

Введение.

Глава 1. Проблемы долгосрочных прогнозов погоды.

1.1 Синоптические исследования прогностических свойств атмосферных процессов.

1.2 Гидродинамические и статистические исследования прогностических свойств атмосферных процессов.

1.3 Долгосрочные метеорологические прогнозы за рубежом.

1.4 Долгосрочные метеорологические прогнозы в России.

1.5 Метод долгосрочного прогноза температуры с годовой заблаговременностью Н.С. Сидоренкова.

Глава 2. Формы циркуляции и глобальные климатические характеристики.

2.1 Формы циркуляции В ангенгейма-Гир са.

2.2 Влияние лунных приливов на повторяемость форм циркуляции Вангенгейма.

2.3 Атмосферные циркуляционные эпохи и изменение климата.

2.4 Сравнительный анализ циркуляции Северного и Южного полушарий на основе типизации Б.Л.Дзердзеевского.

Глава 3. Спектральный анализ вариаций атмосферного давления и температуры и их связь с приливной составляющей изменений скорости вращения Земли.

3.1 Исходные данные для исследования вариаций атмосферного давления и температуры.

3.2 Спектральный анализ вариаций атмосферного давления и температуры.

3.3 Влияние лунных приливов на вариации атмосферного давления.

Глава 4. Структура колебаний температуры и подбор аналогов для прогноза.

4.1 Структура колебаний температуры и задачи долгосрочного прогноза погоды.

4.2 Подбор аналогов для прогноза.

4.3 Методика оценки долгосрочных прогнозов температуры воздуха.

4.4 Информативность корреляционного анализа и основанная на нём методика оценки долгосрочных прогнозов аномалии температуры.

Глава 5. Оценка долгосрочного прогноза температуры воздуха с годовой заблаговременностью и его использование для прогноза на месяц.

5.1 Комплексная оценка прогностического метода по знаку и величине аномалии температуры.

5.2 Проверка прямых корреляционных связей между прогностическим и фактическим ходом кривых аномалии температуры за исследуемый период.

5.3 Оценка корреляционных связей прогноза аномалий температуры с суточным разрешением при сдвигах на несколько дней.

5.4 Проверка оправдываемости метода прогноза по знаку и величине после сдвига прогностических аномалий температуры относительно фактических.

5.5 Методика составления месячного прогноза температуры воздуха с нулевой заблаговременностью ГГМЦ МО РФ.

5.6 Оперативные испытания методики месячного прогноза температуры воздуха с нулевой заблаговременностью ГГМЦ МО РФ.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Эволюция синоптических процессов и долгосрочный прогноз температуры воздуха в Европейской части России"

Актуальность работы.

Исключительная практическая значимость метеорологических прогнозов большой заблаговременности определяет их современную актуальность. Планировать хозяйственную деятельность во многих отраслях экономики, имеющих длительные, близкие к году, циклы невозможно без соответствующего прогноза с годовой заблаговременностью. А в свете последних изменений климата, когда экстремальность погодных процессов увеличивается, проблема сверхдолгосрочного прогноза погоды становится ещё более актуальной.

При разработке метеорологических прогнозов используются три основных подхода: синоптический, гидродинамический и физико-статистический. Как известно в последние годы в метеорологической практике очень большое развитие получили прогнозы гидродинамического направления. В 70-80-е годы XX века гидродинамические модели позволили повысить эффективность краткосрочного и среднесрочного прогнозов барического поля и погоды, но долгосрочные метеорологические прогнозы на их основе не смогли достичь хороших результатов. Системы гидродинамических уравнений, отражающих фундаментальные физические законы сохранения массы и энергии, позволяют эффективно прогнозировать состояние атмосферы на сроки до 5-7 суток. С развитием компьютерной техники и применением при гидродинамических расчётах многопроцессорных супер-ЭВМ точность прогнозов повысилась. Но как оказалось даже такое техническое оснащение и увеличение детализации прогнозов не позволяет значительно увеличить предел предсказуемости прогнозов погоды. Чаще называют таким пределом возможность предвычисления обобщённых метеорологических величин на период до 2-3 недель. Понятие предела предсказуемости разработано специалистами гидродинамического направления. Между тем в последнее время начинают появляться методы долгосрочных прогнозов погоды с заблаговременностью до года и даже более (Сидоренков, 2002; Шестюков, 2008). Основаны они на подходах отличных от гидродинамических. Поэтому выводы о предсказуемости атмосферных процессов, сделанные в рамках гидродинамического моделирования, неправомерно распространять на другие способы долгосрочных прогнозов.

Цели и задачи диссертационной работы.

Целью данной диссертационной работы является исследование эффектов лунно-солнечных приливов на синоптические процессы; проверка применимости и внедрение способа долгосрочного прогнозирования погоды Сидоренкова Н.С., развитие и адаптация его для выполнения задач ГГМЦ МО РФ. Для реализации поставленной цели в рамках данной работы решались следующие задачи:

- исследование эволюции синоптических процессов в атлантико-евразиатском и в тихоокеанско-американском секторах северного полушария и определение зависимости форм атмосферной циркуляции от лунно-солнечных приливов и изменений скорости вращения Земли;

- исследование взаимосвязи циркуляции Северного и Южного полушарий на основе типизации атмосферных процессов по методу Б.Л.Дзердзеевского;

- проведение спектрального и статистического анализа вариаций атмосферного давления и температуры воздуха;

- исследование влияния лунных приливов на вариации атмосферного давления;

- испытание способа долгосрочного прогноза температуры воздуха Н.С.Сидоренкова, развитие и адаптация его для практического использования в Главном гидрометеорологическом Центре Министерства обороны Российской Федерации при составлении долгосрочных гидрометеорологических прогнозов для нужд Министерства обороны Российской Федерации;

- проведение опытных испытаний методики прогноза температуры воздуха на месяц с суточным разрешением и нулевой заблаговременностью.

Научная новизна данной работы состоит в следующем:

- выявлены новые связи синоптических процессов с лунно-солнечными приливами и изменениями скорости вращения Земли;

- проанализированы сорокалетние временные ряды метеорологических характеристик с трехчасовой дискретностью и выявлены лунно-солнечных циклы их изменчивости;

- испытан, развит и адаптирован способ долгосрочного прогноза температуры воздуха Н.С.Сидоренкова для практического использования при составлении долгосрочных гидрометеорологических прогнозов;

- разработана методика прогноза температуры воздуха на месяц с суточным разрешением и нулевой заблаговременностью и проведены ее испытания в Главном гидрометеорологическом центре Министерства обороны Российской Федерации.

Практическая значимость данной работы состоит в обосновании возможности использования способа прогноза температуры воздуха с годовой заблаговременностью. Результаты исследования по теме диссертации используются в Главном гидрометеорологическом Центре Министерства обороны ' Российской Федерации при составлении долгосрочных гидрометеорологических прогнозов для нужд Министерства обороны Российской Федерации.

Личный вклад автора.

Автор принимал непосредственное участие во всех этапах исследований, включая:

1) исследование изменения атмосферной циркуляции в атлантико-евразиатском и в тихоокеанско-американском секторах северного полушария;

2) проведение сравнительного анализа циркуляции Северного и Южного полушарий на основе типизации Б.Л.Дзердзеевского;

3) проведение спектрального анализа вариаций атмосферного давления и температуры;

4) исследование взаимосвязи различных атмосферных характеристик с вариациями приливной составляющей изменения скорости вращения Земли;

5) проведение ретроспективных и опытных испытаний метода прогноза температуры воздуха с годовой заблаговременностью Н.С.Сидоренкова;

6) составление методики прогноза температуры воздуха на месяц с нулевой заблаговременностью и проведение её опытных испытаний в Главном гидрометеорологическом центре Министерства обороны Российской Федерации.

На защиту выносятся следующие основные результаты: результаты статистического и спектрального анализа временных рядов метеорологических характеристик;

- выявленные лунно-солнечных циклы в изменчивости метеорологических характеристик; результаты испытания и адаптации метода долгосрочного прогноза температуры воздуха Н.С.Сидоренкова; разработанную методику прогноза температуры воздуха на месяц с суточным разрешением и нулевой заблаговременностью.

Апробация работы.

Результаты диссертации обсуждались в Казанском государственном университете в рамках Всероссийской научной конференции «Современные глобальные и региональные изменения геосистем» (2004, г. Казань), на международной научно-практической конференции «Опыт и проблемы природопользования при реализации президентских программ в центральном Черноземье России» (2005, г. Воронеж), на международной конференции по проблемам гидрометеорологической безопасности «Прогнозирование и адаптация общества к экстремальным климатическим изменениям» (2006, г.

Москва), на II конференции молодых учёных национальных гидрометслужб государств-участников СНГ «Новые методы и технологии в гидрометеорологии» (2006, г. Москва), в рамках научно-практической конференции «Десять лет сотрудничества России и Беларуси в области гидрометеорологии и мониторинга загрязнения природной среды и перспективы его дальнейшего развития» (2006, г. Москва), на конференции молодых учёных, посвящённой 70-летию дрейфа «СП-1» (2008, г. Москва), на заседании отделения метеорологии и климатологии Московского филиала Русского Географического общества (2009, г. Москва), а также на Всероссийской научной конференции «Изменяющаяся окружающая среда и устойчивое развитие регионов: новые методы и технологии исследований» (2009, г. Казань) и на Научно-практической конференции «Инновации в авиационных комплексах и системах военного назначения» (2009, г. Воронеж).

Достоверность полученных результатов.

Обеспечивается строгостью методов обработки и привлечением наиболее полных и достоверных исходных данных, имеющихся в настоящее время.

Проведенный спектральный и статистический анализ продолжительных рядов атмосферных характеристик позволяет получать надежные результаты. Достоверность полученных результатов подтверждается сопоставлением методических прогнозов с данными наблюдений. Прогнозы по методу Н.С.Сидоренкова оценивались как на ретроспективном (15 лет) так и на оперативном (9 лет) материале. Оперативные испытания методики месячного прогноза температуры воздуха с нулевой заблаговременностью ГГМЦ МО РФ проводились в течение пяти лет по трём пунктам на Европейской территории России.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, две из которых в изданиях рекомендованных ВАК для публикации основных научных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата наук.

Структура работы.

Диссертация состоит из введения, шести глав и заключения. Общий объем работы 149 страниц, включая 65 рисунков и 24 таблицы. Список литературы содержит 112 наименований.

Заключение Диссертация по теме "Метеорология, климатология, агрометеорология", Орлов, Илья Анатольевич

Заключение

В заключение сформулируем основные результаты диссертационной работы:

- найдена взаимосвязь частоты появления форм атмосферной циркуляции и приливных колебаний скорости вращения Земли;

- проведён сравнительный анализ циркуляции Северного и Южного полушарий на основе типизации Б.Л.Дзердзеевского, в результате чего была подтверждена сопряженность циркуляционных процессов внетропических широт обоих полушарий;

- построенные энергетические спектры колебаний атмосферного давления и температуры воздуха и показано, что суточная гармоника и ее субгармоники модулированы гармониками и субгармониками годовой частоты и поэтому имеют семейства приливных составляющих;

- предложена методика оценки долгосрочных прогнозов температуры воздуха с помощью анализа взаимных корреляционных функций рядов прогнозируемой и фактической температуры;

- испытан, развит и адаптирован для практического использования способ долгосрочного прогноза температуры воздуха, предложенный Н.С.Сидоренковым;

- разработана методика прогноза температуры воздуха на месяц с нулевой заблаговременностью в европейской территории России. Проведены её оперативные испытания по трём пунктам - Москве, Санкт-Петербургу и Самаре, показавшие приемлемые, для планирования повседневной деятельности войск на месяц, результаты.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата географических наук, Орлов, Илья Анатольевич, Москва

1. Астапенко П.Д. Атмосферные процессы в высоких широтах южного полушария. М., Изд-во АН СССР, 1960.

2. Багров Н.А. Статистические долгосрочные прогнозы. Пятьдесят лет Центру гидрометеорологических прогнозов. Л.:Гид-рометеоиздат, 1979. - с.61-66.

3. Багров Н.А, Мякишева Н.Н. О регрессионной схеме прогноза с предсказателями различной длины рядов наблюдений/Труды Гидрометцентра СССР.- 1983.- Вып.244 с. 3-7.

4. Багров Н.А., Кондратович К.В., Педь Д.А., Угрюмов А.И. Долгосрочные метеорологические прогнозы. -Л.: Гидрометеоиздат. -1985.- 247 с.

5. Байдал М.Х. Колебания климата Кустанайской области в XX столетии.-Л.: Гидрометеоиздат, 1971. -154 с.

6. Блинова Е.Н. Гидродинамическая теория климата и долгосрочного прогноза погоды//ДАН СССР. -1961. -№3. с. 571-574.

7. Блинова Е.Н. Развитие гидродинамической теории долгосрочного прогноза погоды. Пятьдесят лет Центру гидрометеорологических прогнозов. Л.: Гидрометеоиздат, 1979. с. 43-60.

8. Борисенков Е.П. Семенов В.Г. О цикличности колебаний температуры воды Северной Атлантики//Изв.АН СССР. Физика атмосферы и океана. -1970. -№9. с. 965-970.

9. Бурлуцкий Р.Ф., Рафаилова Х.Х. Семенов В.Г. Храбров Ю.Б. Колебания общей циркуляции атмосферы и долгосрочные прогнозы погоды. -Л.: Гидрометеоиздат, 1967. 299 с.

10. Вангенгейм Г.Я. Опыт применения синоптических методов к изучению и характеристике климата. Л: Гидрометеоиздат, 1935.

11. Вангенгейм Г.Я. Изв. АН СССР, сер. Географ. И геофиз., № 5, 1946.

12. Гилл А. Динамика атмосферы и океана: В 2 т. -М.: Мир, 1986. Т.1.-397 с; Т.2-415 с.

13. Гире А.А. Многолетние колебания атмосферной циркуляции и долгосрочные гидрометеорологические прогнозы. -JL: Гидрометеоиздат, 1971.-280 с.

14. Гире А.А. Основы долгосрочных прогнозов погоды. JL, Гидрометеоиздат, 1960.

15. Гире А.А. Особенности внутригодовых преобразований макросиноптических процессов в различных циркуляционных эпохах /Труды ААНИИ. -1963. -Т.255. с. 47-85.

16. Гире А.А. Макроциркуляционный метод долгосрочных метеорологических прогнозов, -JL: Гидрометеоиздат, 1974. — 485 с.

17. Гире А.А., Кондратович К.В. Методы долгосрочных прогнозов погоды. — JL: Гидрометеоиздат, 1974.-485 с.

18. Гире А.А., Кондратович К.В. Методы Долгосрочных прогнозов погоды. — JI.,: Гидрометеоиздат, 1978. 342 с.

19. Груза Г.В., Рейтенбах Р.Г. О применении принципа аналогичности в исследовании предсказуемости атмосферных процессов и в решении задачи прогноза//Метеорология и гидрология. -1973. -№11.-С.22-31.

20. Груза Г.В., Ранькова Э.Я. Вероятностные метеорологические прогнозы. -М.: Гидрометеоиздат, 1983. -271 с.

21. Дзердзеевский Б.Л. Сравнение главнейших закономерностейциркуляции атмосферы над южным и северным полушариями. — Информ. бюллетень САЭ, № 65, 1967, с. 58-68 (Б.Л. Дзердзеевский. Избранные труды. М., «Наука», 1975, с. 149-158).

22. Дзердзеевский Б.Л. Общая циркуляция атмосферы и климат — М: Наука, 1975.-285 с.

23. Дзердзеевский Б.Л. Циркуляционные механизмы в атмосфере северного полушария в XX столетии. — Материалы метеорол. исслед., М., 1968, 240 с.

24. Дикий Л. А. Теория колебаний земной атмосферы. —Л.: Гидрометеоиздат. -1969. -196 с.

25. Захаров В.Т. Колебания ледников Антарктиды. М., Аккоринформиздат, 1994, 128 с.

26. Захаров В.Т., Хмелевская Л.В. Колебания ледников и изменения циркуляционных процессов в полярных районах Атлантики и в Европе. — МГИ, вып. 83, 1997, с. 32-42.

27. Зверев Н.И. Долгосрочный прогноз интенсивности зональной циркуляции атмосферы//Труды ЦИП- 1966.-Вып.153

28. Зернов Н.В., Карпов В.Г. Теория радиотехнических цепей. -Л.: Энергия. -1972.-816 с.

29. Кац А.Л. Необычайное лето 1972 года. -Л.: Гидрометеоиздат, 1973.-58с.

30. Кац А.Л. Сезонные изменения общей циркуляции атмосферы и долгосрочные прогнозы погоды. -Л.: Гидрометеоиздат, 1960.-270с.

31. Кац А.Л. Циркуляция в стратосфере и мезосфере. -Л.: Гидрометеоиздат, 1968. -204с.

32. Кислов А.В. Климат в прошлом, настоящем и будущем. Наука-Интерпериодика, 2001. 326 с.

33. Кононова Н.К. Изменение характера циркуляции атмосферы в последние десятилетия как фактор изменения климатических и ледовых условий Арктики. МГИ, вып. 100, 2006, с. 191-199.

34. Кононова Н.К., Макарова М.Е. Планетарная циркуляция атмосферы и ее проявление в Антарктике// Науч. конфер. «Россия в Антарктике» 12—14 апреля 2006 г., Санкт-Петербург. Программа и тезисы докладов. СПб., 2006, с. 126127.

35. Лоренц Э.Н. Природа и теория общей циркуляции атмосферы. -Л.: Гидрометеоиздат, 1968. -204с.

36. Мелешко В.П., Гаврилина В.М., Матюгин В.А., Мирвис В.М., Пичугин Ю.А., Вавулин С.В. Об использовании гидродинамической модели общей циркуляции атмосферы ГГО в задаче метеорологического прогноза на месяц// Труды ГГО. -2001. -Вып.550. -С. 127-154.

37. Методические указания по проведению оперативных испытаний новых методов гидрометеорологических прогнозов. Ленинград: Гидрометеоиздат. 1977. 102 с.

38. Мультановский Б.П. Основные положения синоптического метода долгосрочных прогнозов погоды. 4.1. -М.: ЦУЕГМС, 1933.-180с.

39. Муравьёв А.В. Система верификации долгосрочных метеорологических прогнозов// www.meteoinfo.ru/media/bugaevlOO/ muravev.ppt

40. Муравьев А.В., Вильфанд P.M. О стандартизации оценок качества прогнозов на средние и долгие сроки// Метеорология и гидрология, 2000, № 12, с. 24-34.

41. Наставление по службе прогнозов. Раздел 2. Служба метеорологических прогнозов. Часть VI. Терминология и оценка оправдываемости месячного и сезонного прогнозов погоды. Москва: 1982. 29 с.

42. Пагава С.Т. Синоптический метод месячных прогнозов погоды// Труды ЦИП, 1948. Вып.5. -с.3-27.

43. Педь Д.А. Развитие метода и ближайшие задачи исследователей, работающих в области сезонных прогнозов. Пятьдесят лет Центру гидрометеорологических прогнозов. -Л.: Гидрометеоиздат, 1979.-с.67-71.

44. Педь Д.А.,Садоков Б.П. К составлению прогнозов аномалий средней месячной температуры воздуха с месячной заблаговременностью. //Метеорология и гидрология. -1996. -№1. -с.23-26.

45. Перри А.Х., Уокер Дж.М. Система океан-атмосфера. -J1,: Гидрометеоиздат, 1979. 194с.

46. Пичугин Ю.А., Мелешко В.П., Матюгин В.А., Гаврилина В.М. Гидродинамические долгосрочные прогнозы погоды по ансамблю начальных состояний// Метеорология и гидрология. — 1998. —№2. -с. 5-15.

47. Савина С.С., Хмелевская J1.B. Динамика атмосферных процессов северного полушария в XX столетии// Материалы метеорол. исслед., № 9, 1984. 146 с.

48. Садоков В.П. Развитие методов прогнозов циркуляционного и термического режима атмосферы на месяц с учетом крупно масштабных гидрометеорологических объектов северного полушария// Труды ГМЦ РФ. 2000. - № ззз. с. 3-7.

49. Садоков В.П., Вильфанд P.M. Новые результаты в разработке статистических методов долгосрочных прогнозов погоды и технология их выпуска. 70 лет Гидрометцентру России// Труды ГМЦ РФ. СПб, 1999. - С. 134-140.

50. Свинухов Г.В. Синоптико-статистические методы долгосрочных прогнозов погоды на Дальнем Востоке. -JL: Гидрометеоиздат, 1977.-167с.

51. Семенов В.Г. Влияние Атлантического океана на режим температуры и осадков на ETC// JL: Гидрометеоиздат, 1960. 148с.

52. Сидоренков Н.С. Атмосферные процессы и вращение Земли// С.Петербург.: Гидрометеоиздат, 2002. -366 с.

53. Сидоренков Н.С. Нестабильности вращения Земли// Вестник Российской Академии Наук, 2004, № 8. с. 701-709.

54. Сидоренков Н. С. Приливные колебания атмосферной циркуляции. Труды Гидрометцентра России. 2000. - Вып. 331. - с. 49-63.

55. Сидоренков Н.С., Приливы дирижируют погодой// Земля и Вселенная. -2003. -№5. с. 3-9.

56. Сидоренков Н.С., Свиренко П. И. К вопросу о многолетних колебаниях атмосферной циркуляции// Метеорология и Гидрология, 1983, N11, с. 20-25.

57. Сидоренков Н.С., Луценко О.В., Брязгин Н.Н., Е. И. Александров, В.Г. Захаров. Изменение массы ледникового щита Антарктиды и нестабильность вращения Земли// Метеорология и Гидрология, 2005, № 8, с. 5— 13.

58. Сидоренков Н.С. Физика нестабильностей вращения Земли. -М.: Физматлит, 2002. 383с.

59. Угрюмов А.И. Крутянская А.И. Просекина Г.М. Об учете температуры поверхности океана при составлении месячных прогнозов погоды по Северной Атлантике// Метеорология и гидрология. -1973. -№5. с. 28-34.

60. Угрюмов А.И. О крупномасштабных колебаниях температуры поверхности воды в Северной Атлантике// Метеорология и гидрология. -1973. -№5. с. 12-22.

61. Чепмен С., Линдзен 3. Атмосферные приливы: термические и гравитационные. -М.: Мир. -1972. -295 с.

62. Шерстюков Б.Г. Долгосрочный прогноз месячной и сезонной температуры воздуха с учетом периодической нестационарности// Метеорология и гидрология. -2007. ~№9. с. 14-26.

63. Шерстюков Б.Г. Долгосрочный прогноз среднемесячной температуры воздуха на основе квазиритмов// Труды ВНИИГМИ-МЦЦ.-2003. ВЫП. 171.- с. 9-50.

64. Шерстюков Б.Г. Региональные и сезонные закономерности изменений современного климата. Обнинск: ГУ «ВНИИГМИ МЦД», 2008. — 246 с.

65. Шерстюков Б.Г., Исаев А.А. Метод кратной цикличности для анализа временных рядов и сверхдолгосрочных прогнозов на примере характеристик отопительного периода в Москве// Метеорология и гидрология. -1999. -№8. с. 24-28.

66. Шмакин А.Б. Попова В.В. Влияние Северо-Атлантического колебания на многолетний гидротермический режим Северной Евразии: П Моделирование внутривековых колебаний теплового и водного баланса// Метеорология и гидрология. 2003. -№6. - с. 59-68.

67. Bah A. Towards the prediction of Sahelian rainfall from sea surface temperatures in the Gulf of Guinea// ZTellus. -1987.-Vol.39. -P.39-48.

68. Barnston A.G., He YX. Skill ofcanonical correlation analysis forecasts of 3-month mean surface climate in Hawaii and Alaska. Journal of Climate. -1996. -Vol.9, p. 2579-2605.

69. Barnston A.G. 1994. Linear statistical short-term climate predictive skill in the Northern Hemisphere. Journal of Climate 7:1513-1564.

70. Casey T.M. Assessment of a seasonal forecast model// Australian Meteorological Magazine. -1998. -V.47. p. 103-111.

71. Colman A., Davey M.K. Prediction of summer temperature, rainfall and pressure in Europe from preceding winter North Atlantic ocean temperature// International Journal of Climatology. 1999. -Vol. 19. p. 513-536.

72. Currie R.G. Luni-solar 18.6- and 10-11-year solar cycle signals in South African rainfall// International Journal of Climatology. -1993. -Vol.13.- p. 237-256.

73. Delecluse P., Davey M.K., Kitamura Y., Philander SGH, Suarez M, Bengtsson L. Coupled general circulation modeling of the tropical Pacific// Journal of Geophysical Research. -1998. Vol.103, -p. 14357-14373.

74. Dyer TGJ, Tyson P.D. Estimating above and below normal rainfall periods over South Africa 1972-2000// Journal of Applied Meteorology. -1977. -Vol.16. p. 145-147.

75. Dzerdzeevskii B. Fluctuation of climate and of general circulation of the atmosphere in extra-tropical latitudes of the Northern Hemisphere and some problems of dynamic climatology. — Tellus, v. 14, 1962, p. 328-336.

76. Folland C.K., Owen J.A., Ward M.N., Colman A.W. Prediction of seasonal rainfall in the Sahel region of Africa using empirical and dynamical methods// Journal of Forecasting. -1991. -Vol.10. -P.2-56.

77. Goddard L., Mason S. Sensitivity of seasonal climate forecasts to persisted SST anomalies// Climate Dynamic. -2002. -Vol. 19.-p. 619-632.

78. Goddard L., Mason S., Zebiak S., Ropelewski C, Basher R., CaneM. Current approaches to seasonal to interannual climate predictions// International Journal of Climatology. -2001. -Vol. 21. p. 1111-1152.

79. Hamilton K., Garsia R. R. Theory and observations of the short-period normal mode oscillations of the atmosphere// J. Geophys. Res. -1986. V.91. N D11. p.l 1867-11875.

80. Johansson A., Barnston A.G., Saha S., van den Dool

81. H.M. On the level of forecast skill in northern Europe// Journal of Atmospheric Science. -1998. -Vol.55. -P.103-127.

82. Landman W.A., Mason S.J., Tyson P.D., Tennant W.J. Retro-active skill of multi-tiered forecasts of summer rainfall over southern Africa// International Journal of Climatology. -2001. -Vol.21 .- p. 1-19.

83. Larow Т.Е., Krishnamurti T.N. Initial conditions and ENSO prediction using a coupled ocean-atmosphere model// Tellus. -1998. -Vol.50. p. 76-94.

84. Latif M., Grotzner A. The equatorial Atlantic oscillation and its response to ENSO// Climate Dynamics. -2000. -Vol.16. p. 213-218.

85. Mason S., Goddard L. Probabilistic precipitation anomalies associated with ENSGV// Bulletin of the American Meteorological Society,-2001.-Vol.82. p. 619-638.

86. Mason S.J., Tyson P.D. The occurrence and predictability of droughts over southern Africa. In Drought. Volume I: A Global Assessment, Wilhite DA (ed.). -New YorkrRoutledge. -2000.- p. 113-134.

87. Mureau R., Molteni F., Palmer T.N. Ensemble prediction using dynamically-conditioned perturbations// Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. -1993. -Vol.119. p. 299-323.

88. Murphy J.M. The impact of ensemble forecasts on predictability// Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. -1988. -114. p. 463-494.

89. Mutai C.C., Ward M.N., Colman A.W. Towards the prediction of the East Africa short rains based on sea-surface temperature-atmosphere coupling// International Journal of Climatology. -1998. -VOI. 18.- p. 975-997.

90. Palmer T.N., Anderson D.L.T. The prospects for seasonal forecasting.// Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. -1994.-Vol.120. p. 755-793.

91. Palmer T.N., Brankovic C, Richardson D.S. Aprobability and decision-model analysis of PROVOST seasonal multi-model ensemble integrations// Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. -2000. -126. p. 2013-2033.

92. Penland C., Matrovosa L. Prediction of tropical Atlantic sea surface temperatures using linear inverse modeling// Journal of Climate.- 1998. -Vol.11. p. 483-496.

93. Pielke R.A. Climate prediction as an initial value problem//Bulletin of the American Meteorological Society. -1998. -Vol.79. p. 2743-2746.

94. Shabbar A., Barnston A.G. Skill of seasonal climate forecasts in Canada using canonical correlation analysis// Monthly Weather Review. -1996. -Vol.124.-p. 2370-2385.

95. Shukla J. Dynamical predictability ofmonthly means// Journal of Atmospheric Science. -1981. -Vol.38. p. 2547-2572.

96. Thiaw W., Barnston A.G., Kumar V. Predictions of African rainfall on the seasonal timescale. Journal of Geophysical Research. -1999. -Vol.104. p. 3158931597.

97. Thompson P.D. Uncertainty of initial state as a factor in the predictability of large-scale atmospheric flow patterns// Tellus. -1957. -Vol.9. p. 275-295.

98. Tyson P.D., Dyer T.G.J. The predicted above-normal rainfall of the seventies and the likelihood of droughts in the eighties in South Africa// South African Journal of Science. -1978. -Vol.74. p. 372-377.

99. Tyson P.D., Dyer T.G.J. The likelihood of droughts inthe eighties in South Africa// South African Journal of Science. -1980. -Vol.76.- p. 340-341.

100. Uvo C.B., Repelli C.A., Zebiak S.E., Kushnir Y. The relationships between tropical Pacific and Atlantic SST and northeast Brazil monthly precipitation// Journal of Climate. -1998. -Vol.13. p. 287-293.

101. Ward N.M., Folland C.K. Prediction of seasonal rainfall in the north Nordeste of Brazil using eigenvectors of sea-surface temperatures //International Journal of Climatology. -1991. -Vol.11. p. 711-743.

102. White W.B. Influence of the Antarctic circumpolar wave on Australia precipitation from 1958-1997// Journal of Climate. -2000. -Vol.13.- p. 2125.