Бесплатный автореферат и диссертация по географии на тему

Методика прогноза облачности на 3-5 суток осенью на ЕТС

ВАК РФ 11.00.09, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Методика прогноза облачности на 3-5 суток осенью на ЕТС"

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА РОССИИ ПО ГИДРОМЕТЕОРОЛОГ1»« И МОНИТОРИНГУ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ

ГИДРОМЕТЕОРОЛОПМЕСКИЙ НАУЧ1Ю-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР

РОССИИ

Р Г Б ОД

, - ■■ ."i rs

j , . .5 '

На правах рукописи УДК 651.600.32

БАКЛАНОВ Игорь Олегович

МЕТОДИКА ПРОГНОЗА ОБЛАЧНОСТИ НА 3 5 СУТОК ОСЕНЬЮ НА ETC

Специальность: 11.00.09 - метеорология, климатология,

агрометеорология

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

Москва - 1994

Работа выполнена в |*идрометеорологическоы научно-исследовательской центре России

Научный руководитель доктор географических наук, профессор Д.А.Леде

Официальные ошюнентм:

доктор геграфических наук

В.Ы.Маховер

доктор географических наук, профессор В.Г.Семенов

Ведущая организация: в/ч 76354

Защита диссертации состоится 22 нонбря 1994 г. в 14:00 на ыаоедниии Специализированного совета К 024.05.02 Гидрометеоро логического научно исследовательского центра Российской Федерации но адресу: 123242, Москва, Б.Предтеченсиий пер., д.9-13.

0 диссертацией можно ознакомится в библиотеке Гидрометеорологического научно-исследовательского центра РФ

Автореферат разослан "21" октября 1994 I'.

Учений секретарь

Специализированного совета

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Одним из важных метеоэлементов, кото рый во многом определяет условия деятельности как отдельных видов и родов войск, так и различных отраслей народного хо зяйства, является облачный покров и характер его распределения по территории. Изменяясь в пространстве и во времени, она ока вывает существенное влияние на радиационный и тепловой режим как всей планеты, так и отдельных ее регионов. Сведения ori оо лаках /количестве, высоте, перемещении/ используются при планировании полетов, обслуживании авиации и ее применении п на родном хозяйстве.

Однако, ввиду чрезвычайной сложности проблемы и настоящее время имеются преимущественно исследования по прогнозу, не превышающие суток.

Большое влияние на повышение качества метеорологического обслуживания имеет знание распределения количества и высоты облаков на заданной территории в определенные моменты времени.

Данное исследование выполнено в соответствии о аенир-штс-ким планом Гидрометцентра РФ.

Цель работы. Разработать методику прогноза облачности на пентаду и отдельные ее дни на ET СНГ в осенний период.

В связи с этим были поставлены следующие задачи:

- изучить распределение параметров облачности /количества и высоты/ над Европейской территории CHI1 в среднем за пентаду и первые три ее дня;

- исследовать различные параметры циркуляции в тропосфере с целью выявлении некоторых признаков, которые можно использо-

- 4 -

вать в качестве прогностических рекомендаций;

- проанализировать параметры атмосферы которые способствуют формированию облачности с целью выявления и отбора наиболее информативных предикторов;

- разработать способ фонового прогноза количества баллов общей, нижней облачности, а также высоты ее нижней границы на пентаду с нулевой заблаговременностью;

- разработать методику прогноза выделения классов с высотой нижней границы облаков выше и ниже 400 метров и аномалий количества баллов больше или меньше 0 баллов;

- разработать способ прогноза рассматриваемых параметров облачности на 1-й день пентады;

- произвести оценку разработанной в диссертации методики на зависимом и независимом материале.

Методика исследования. При решении поставленных задач использовались синоптико-статистические способы анализа. Статистическая обработка исходного материала проводилась с использованием факторного, дискриминантного анализа, разложения исходных рядов по естественным ортогональным составляющим и пошаговой множественной линейной регрессии. Все рассчеты и численные эксперименты выполнены на ЕС ЭВМ 1022 и 1046.

Научная новизна. Впервые для средних пятидневных параметров облачности в осенний период изучены структурные особенности ее распределения, исследованы условия образования облаков при различных формах циркуляции атмосферы /по а;Л.Кацу/. Используя факторный анализ, произведено выделение районов с однородным распределением облачности, исследованы взаимно-корреляционные связи между количеством баллов общей, нижней облачности с высотой ее нижней границы в осенний период.

Разработана схема прогноза средних пятидневных и ежеднеа :{ых аначений 6N, 5Nl, а тагае высоты нижней границы - Hl. зредложена методика прогноза аномалий количества баллов больше л меньше О. высоты облаков менее и более 400 м. В качестве 1редикторов использовались не сами значении параметров атмосферы, а коэффициенты их разложения но е.о.е..

Практическая ценность работы. Объем наученного материала '1073-1982 гг./ являтся статистически значимым, что позволяет зчитать результаты оправдываемости прогнозов предложенной ме годики достаточно надежными и после соответствующих испытаний югут быть рекомендованы, как вспомогательные, для оперативного использования в Гидрометцентре РФ и метеорологических под зазделениях ВС.

Апробация работы. Основные результаты диссертации и<;од-юкратно докладывались на научных семинарах Гидрометцентра РФ [Москва, 1991-1994 г.), на У ъоенно-научной и III научно тех-!Ической конференциях Воронежского ВВАЙУ (1991 г.), на науч ю-технических семинарах кафедры "Динамической и синоптической штеорологии" метеорологического факультета Воронежского ВВДИУ I 1993-1994 г.г.. Проблемы практического применения результате исследования обсуждались на научно-практическом семинаре в i/ч 76354 в апреле 1994 года. По теме диссертации опубликовано > статей.

06*ем и структура диссертации. Работа состоит из введе-1ия, пяти глав и заключения. В диссертации имеется 30 таблиц, й рисунков и приложение на 34 страницах. Список литературы ¡одержит 198 наименований, включая 40 иностранных. Общий.объем >аботы составляет 234 страницы.

- 6 -

ОСНОВНОЕ СОЙЕРЙАК5Е РАВОШ

Во введении обосновывается актуальность темы работы и цель исследования, указывается новизна полученных результатов и приводится краткое содержание работы.

В первой главе диссертации рассмотрены подходы различных авторов к вопросу прогноза облачности на различные сроки. Исследования ведутся в следующих направлениях: -изучение синоптических условий формирования облачности и разработка синоптических и синоптико-статистических методов ее прогноза;

-попытка построения пг тгноза облачности численными способами.

Синоптические методы направлены в основном на разработку способов прогноза облачности нижнего яруса. Они включают два этапа. Достаточно полно данная проблема отражена в монографии К.Г.Абрамович, в которой систематизированы способы прогноза высоты нижней границы облаков и условия, благоприятствующие появлению облачности нижнего яруса. В целях ее прогноза Н.Н.Гусева произвела типизацию синоптических процессов с помощью факторного анализа.

В работах К.Г.Абрамович, М.В.Рубинштейна, И.А.Алексеевой-Обуховой, Е.И.Гоголевой и др. при прогнозе облачности отбираются и рассчитываются с учетом ожидаемых барических полей те или иные предикторы, отражающие основные облаксобразующие прсйессы.,

Наряду с разработкой прогноза нижней границы облаков, рядом авторов осуществляется определение ее количества в баллах. В частности, И.А.Алексеевой-Обуховой предложен способ прогноза количества облаков различных формы для лета и зимы. Он основан

на зависимости количества облаков нижнего яруса от температуры воздуха у земли и дефицита точки росы.

Однако высота нижней границы облаков по(са не может прог-ноэироватся с помощью единых количественных оценок во всех географических районах, а иногда даже в отдельных пунктах района. Поэтому многие исследователи / П.И.Коробова, В.А.Спицын, Г.И.Шметтер, Е.Г.Семенова, Е.В.Деменева, Л.Л.Старчеико, В.Д.Еникеева, Г.А.Максимова и др./ решают задачу, так называемого "локального" прогноза облачности.

В последние два-три десятилетия достигнуты значительные успехи в исследованиях по динамике облаков. Это позволило не только моделировать слоистообраэную облачность, но и прогнозировать ее численными методами. Первые схемы прогноза облаков и осадков з нашей стране разработаны П.К.Душкиным, Е.Г.Ломоносовым, Ю.Н.Луниным, Л.А.Кузнецовым.

Одной из последних фундаментальных работ в этой области является монография Л.Т.Матвеева, в которой основное внимание уделено проблемам моделирования крупномасштабной и мезомасш-габной облачности, а также скоплениям конвективных облаков, с целью разработки методики краткосрочного их прогноза.

Иэ анализа исследований следует, что вопрос об усовер-пенствовании способов прогноза количества и высоты облаков на зрок до 24 часов решается успешно многими авторами. Значительно меньше ив них занимались разработкой способов прогноза облачности сроком на несколько суток. В настоящее время методы прогноза параметров облачности для больших территорий на пен-гаду с детализацией по дням практически отсутствует.

Наиболее полно исследованы климатические характеристики облачности /количество баллов и высота ее нижней границы/,

представление в работах З.М.Мачовера и Л.А.Нудельман.

В предлагаемом исследовании эта аадача решается синопти-

#

ко-статистическим методом с использованием в качестве предикторов прогностических поле Н500 третьего дня пентады, приземного давления -Р0. температуры -Т0 и других параметров атмосферы. ..•■."'

Во второй главе исследовано распределение облачности по пентадам в осенний период, изучены статистические характеристики и структура облачности на ЕТ СНГ. В качестве исходного материала использованы ежедневные данные о количестве и высоте облаков за 15 часов для 39 метеорологических станций Европейской территории СНГ, которые расположены на слабохолмистой Восточно-Европейской равнине. Последнее почти исключает большое влияние рельефа на облакообраа'ование. Использовался десятилетний ряд наблюдений /1973 - 1982 г.г./для трех осенних месяцев: сентябрь, октябрь и ноябрь.

На первом этапе рассчитывались нормы средних пятидневных и ежедневных за первые три-дня. пентады параметров облачности. Анализ клшатических данных по пентадам показал, что- в распределении общей облачности на Европейской территории Р.Ф с сентября по ноябрь преобладет полуясное состояние неба. При этом первый месяц осени более.пасмурный, чем последний. В сентябре среднее месячное количество общей облачности мало меняется в меридиональном направлении, увеличиваясь с юга на север с б.О до^7.2 балла. В это время амплитуда колебаний общей облачности по всей ^еррритории заметно не изменяется и не превышает О.б -0.7 балла, и лишь в центральных районах достигает 1.0 балла. Между тем на юге и в центральных районах наблюдается увеличение облаков к концу месяца / 6.4 - 7.1 б /. Обратный же ход

облачности имеет место в северных районах рассматриваемой территории.

В октябре на ЕТ Р.Ф преобладает преимущественно полуяское состояние неба. Но уже более четко прослеживается убывание общей облачности с северо-запада на юго-восток, и с севера на юг. Эта особенность сильно нарушается, когда во второй-пятой пентадах в средних широтах количество облаков увеличивается до 6.6 - 6.9 баллов по сравнению с южными и северными районами / б.б - 6.2 балла /.

Ноябрь - последний месяц осени, характеризуется незначительным уменьшением полуясного состояния неба. Среднемесячное количество облагав мало меняется в зональном и меридиональном направлениях и незначительно изменяется от начала к концу месяца. Между тем к востоку наблюдается некоторое уменьшение ос-редненной по долготе общей облачности.

Анализ среднемесячных значений количества облаков нижнего яруса на всей ЕТ СНГ указывает на их планомерное увеличение с сентября по ноябрь. В октябре в распределении облаков наблюдается их увеличение с запада на восток. Исключение составляют первая и шестая пентады. В конце осени степень покрытия неба облаками нижнего яруса практически не изменяется, кроме второй и шестой пентад, где заметно и>; увеличение в центре Европейской части России.

Осредненные по пентадам значения нижней границы облаков варьируют в пределах от 400 до 700 метров. Наиболее высокая облачность наблюдается в сентябре в центральных районах Европейской части России /во второй пентаде 782 метра /. К концу осени нижняя граница облаков понижается до 400-450 метров. В распределении осредкенной по широте высоты облаков осенью на

Европейской территории в центральных и южных районах характерно ее никоторое повышение. Незначительное понижение к югу наблюдается лишь в последней пентаде ноября.

Одной из важных особенностей статистической структуры ряда является кривая распределения метеорологического элемента. Распределение общей облачности имеет и - образный вид на исследуемой территории, веаависимо от долготы и широты.

Для суждения о степени близости выборочного распределения количества баллов нижней облачности и высоты ее нижней границы в работе использованы общепринятые критерии согласия /А, Е и X2/. Для всех станций показатели асимметрии и эксцесса не превышают своих среднеквадратических ошибок и равны соответственно бд-0.26 и бн-0.52 при п-180 случаев. Величина X2 укладывается в доверительные границы с 5% уровнем значимости, что свидетельствует о близости изучаемого распределения к нормальному.

Важным показателем метеорологических рядов служат сведения об их изменчивости. Наиболее широкое применение в качестве меры изменчивости получило среднее квадратическое /стандартное/ отклонение. В работе представлены карты пространственного распределения 6п по территории Европейской части. Значения бп общей облачности имеют значительные колебания. Изменчивость ее возрастает с юга, юго-запада, где бп минимальны /2.6-2.8 б./, на север, северо-запад с максимумом в районе Петрозаводска /бп~4.0 б./. Большая часть Европейской территории -это зона однородной изменчивости со средними значениями бп- 3.0-3.4 балла.

Нижняя граница облаков имеет ярко выраженную изменчивость в меридиональном направлении. Наименьшими значениями заняты

север ЕТ России, больпая часть Прибалтийских государств и Бе-ларуски. Здесь величины бы колеблются от 250 до 350 метров.

Ив анализа пространственного распределения следует, что и'/:лингльн8Я изменчивость средних пятидневных значений количества и высоты облаков осенью наблюдается в центрально-черно-8еьжьж и цексралы-гыч сЗлесга: Росс::::.

Согласованность средних значен/й с многолетними данными, полученными З.МЛ/лхозером и Я.А.Нудельмал, подтверждают достаточную репрезентативность десятилетнего периода.

Для изучения статистической структуру поля облачности применялись картированная пространственная корреляционная и структурная функции, которые рассчитывались для 5-и опорных точек /Псков, Москва, Н.Новгород, Киев и пиратов/. Нормированная пространственная корреляционная функция вычислялась с по-моезью -формулы:

1 N

г(МьМг) - - Е 5п1ш1 5п1т2

N 6Ш16Я12 1-1

где 5п1т1 и Зщт2 -значения аномалий, осредненных за пентаду /или в один из первых трех дней пенгады/, параметров облачности в точках и Мг. бт1 и бтг -средние квадратические отклонения. . '•■

Пространственная структурная функция рассчитывалась по формуле:

1 N

BC.Mi.M2) ~ -£ Спш1 " гмтг^ ,

N 1-1

где П1ш1 и пIт2 -значения параметров облачности.

Поля общей и нижней облачности на ЕТС как в среднем за пентаду, так и в первые ее три дня в первом приближении можно

считать изотропными. Она нарушается для поля количества общей облачности на расстоянии 700*800 км, для облаков нижнего яруса - 650»650 км. Более существенные различия наблюдаются в распределении высоты облачности. В силу большой ее изменчивости в отдельные дни иятидневки поля коэффициентов корреляции отличаются малыми их значениями /г-0.3«0.4/. Судить об изменении коэффициентов корреляции с увеличением расстояния сложнее. Сред-непятидневные высоты облагав обладают большей связностью. Обращает на себя внимание более быстрое убывание коррелирован-ности значений высоты облаков по меридиану по сравнению с изменениями в широтном направлении.

Данные о пространственной структуре облачности важны не только с точки зрения создания и совершенствования методов прогноза. Они находят непосредственное применение при обеспечении деятельности авиации. Например, существует возможность выбора запасных аэродромов при учете изменчивости облачности. Точность оценки величины пространственной изменчивости параметров облачности оказалась достаточно высокой /средняя квад-ратическая ошибка менее 4-6%/.

Кроме пространственной структуры параметров облачности, на следующем этапе с помощью нормированной автокорреляционной функции исследовано изменение ее во времени. С этой целью использовалась формула: N

Е £Хии>~ Л(ък)Э СХиш- "(Ш.1 1-1

Кк1 -------- ,

м-1 баюбт>

где Х^ин и "Хд (11)-среднее а^мфметичесюэе значение метеорологической величины в моменты времени и Хиыо и Хиш -значения средних пятидневных /или ежедневных в первые тр!

дня/ параметров облачности в момент времени и ; б<ъю и б<ш-средние квадратические отклонения; N -число наблюдений.

Графики автокорреляционных функций параметров облачности являются отчетливо выраженными экспонентами, имеющими "шлейф" в области малых величин. Для количества общей облачности значения автокорреляционной функции для смежных пентад / х -1 пентада/ не превышают 0.4. Для количества облаков нижнего яруса, значения в ряду данных также связаны слабо между собой. При X - 1+3 пентадам коэффициенты корреляции находятся в пределах 0.05+0.37.

Для средней пятидневной высоты облаков нижнего яруса характерно однородное убывание автокорреляционной функции. Выделяется лгал» незначительное увеличение г (-с) в смежных пентадах /О.36/ для центра ЕТ и небольшое падения для северо-восточных районов при сдвигах х - 3-5 пентады / г(х)- 0.05- 0.12 /. В отдельные дни зависимость коэффициента корреляции от сдвига по времени вьражена в лучшей степени на Украине и северо-восточных областях ЕТг при Ь -1 день г(Т)- 0.35+0,4, при Х-2 дня 0.13+0.23.

В третьей главе изучены основные типы формирования облачности над ЕТ СНГ в осенний период и их особенности при возникновении различных форм циркуляции атмосферы. Для этой цели рассматривалась типизация циркуляции в атлантико - евроазиатском секторе северного полушария /от. 30 з.д. до 110 в.д. в зоне 35-70 с. ш./ по А.Л. Кацу. Для всего осеннего сезона и в отдельные дни пентадк наибольшая повторяемость приходится на зональный тип циркуляции /29+31%/ и на "характерные" для переходного периода меридиональные формы С и Ц /24+29% и 17+19% соответсвенно/. Две другие формы меридионального типа циркуля-

ции 3 и В отличаются наименьшей повторяемостью как в среднем за пентаду, так и в отдельные ее дни. Реже всего встречаются процессы формы 3 /9+12%/, в то время как на форму В приходится 16 ¡-19%. Для анализа интенсивности атмосферных процессов рассчитывался индекс циркуляции А.Л.Каца /3/ и показатель степени деформации ГОК) Д.А.Педя /б (<?)/. Оказалось, что самые большие значения J и б (у) встречаются при осуществлении формы С /б(ч>) -7.83°/.

Анализ синоптических условий формирования облачности показал, что каждому типу и форме циркуляции соответствует строго определенное распределение количества и высоты облаков, которые можно использовать в качестве ориентированного прогноза. Наибольшая однородность в распределении количества общей облачности внутри- формы циркуляции наблюдается при осуществлении зонального типа циркуляции и меридиональных процессов, форы Ц и С, которые нарушаются при процессах восточного и западного положениях высотного гребйя.

Высокая />70% / повторяемость отдельных градаций количества и высоты облаков*в тагах распределения позволяет сделать вывод об их устрй^йгосте во времени. Это дает возможность прогнозировать распределяй®? количества и высоты облаков на ЕТ в зависимости от типа гщрсулядаи.

Оиравдываёмость прлгксзпв на зависимом материале оказалась высокой /более 75%/. Средняя успешность прогноза типовых полей составила для общетго количества облаков /Н /: 69 - 93%, количества и высоты обжзков' нижнего яруса /Нь и Нь от 72 до 84%.

При анализе средкепентадных полей облачности ставилась задача выделения однородных районов с общей и нижней облач-

ностыо, высотой ее нижней границы в осенний период. Для ее реализации использовалась процедура факторного анализа.

Ввиду большого объема исходных данных расчеты и анализ производились отдельно для трех осенних месяцев. Указанные поля были представлены как 39 -и мерные случайные вектора, которые с помощью основных уравнений факторного анализа интерпретировались следующим образом:

X а А • F + D • Е , где А и D -матрицы коэффициентов или нагрузок соответственно при общих (F-(Fi, F2, ... F)) и специфических (E~(Ei, Е2,.... Е)) факторах.

Определяя методом главных факторов матрицу факторных нагрузок А и затем с помощью варимакс-вращения приводя ее к виду, наиболее удобному для физической иитерпритации произведено определение факторных нагрузок и выделение однородных пЬлей количества и высоты облаков отдельно для каждого осеннего месяца. Наибольший вклад в распределение количества баллов облачности на территории СНГ вносят первый и третий факторы. Минимальным (четвертым) фактором занят северо-восток ETC.

Распределение нагрузок факторов для высоты облаков нижней облачности носит ярко выраженный зональный характер для всех, трех осенних месяцев. Для сентября и ноября проявляется усиление вклада второго фактора.

В данном разделе предпринята попытка изучить взаимосвязи между количеством баллов общей и нижней облачности с высотой нижней границы. Для решения•поставленной задачи по каждой иэ 39 станций рассчитывались, коэффициенты корреляции и строились взаимно-корреляционные функции между значениями количества баллов облачности, и ее высотой со сдвигами по времени на нес-

колько пентад или дней.

Анализ взаимно-корреляционных связей при различных t позволяет сделать вывод, что наиболее тесные связи обнаруживаются между высотой нижней границы облаков и количеством баллов нижней облачности как для среднепентадных, так и ежедневных значений. Для среднепентадных величин наиболее оптимальным является сдвиг х равный 1-й пентаде, ежедневных - до 2 дней. При сдвиге по времени до 1-й пентады значения R CNn(ta),HL(ti+l)3, являются значимыми лишь для юго-западных и юго-восточных районов ETC. Для остальной рассматриваемой территории значения связей не достигают критических.

В четвертой главе работы для прогноза параметров облачности использовался один из методов статистического исследования - регрессионный анализ. Однако он применен для предсказания метеорологических величин, близких к норме. В связи с этим прогноз осуществлялся не самих среднепентадных значений количества баллов облачности, а их отклонений от нормы /аномалий/.

На основе анализа работ К.Г.Абрамович, В.П.Дымникова, Л.Т.Матвеева, В.П.Мелешко, Л.Р.Арраго, Г.И.Осиповой, Р.С.Голу-бова, Н.А.Чузавковой, Т.П.Поповой, Р.Л.Алпатовой, Э.Н.Лоренца и д.р. о влиянии отдельных факторов на облакообразование и исходя из возможности использования материалов, имеющихся ежедневно в распоряжении инженера-синоптика метеослужбы ВС ив банке' данных "SHOT" ЕС ЭВМ Гидрометцентра РФ, для прогноза облачности отобрано 8 предикторов. . При расчете потенциальных предикторов использовалась метеорологическая информация на трех уровнях атмосферы: поверхности Земли, 850 гПа и 500 гПа. Она представлена в 15-и уэлах регулярной сетки точек 5°хЮ° в секторе 30°-50° в.д.+45°-65°с.ш. за период с 1972 по 1983 г.г..

Список предикторов, используемых для прогноза, представлен в табл.1.

Таблица 1

Список предикторов, используемых для прогноза

№° Обозначение Параметр Единица измерения

1 Ро Приземное давление Мб

2 ДРо Значение лапласиана приземного давления Мб

3 Н500 Значение высоты изобарической поверхности 500 гПа дам

4 ДН500 Значение лапласиана высоты изобарической поверхности 500 гПа дам

5 То Температура у поверхности земли ' °С

6 т» Температура поверхности воды в Северной Атлантике О "1 •

7 Ив50 Вертикальные составляющие скорости на АТвбо гПа/пент

8 5Ип(Х-1) Среднепентадные значения аномалии количества баллов общей облачности предшевст-вующей пентады баллы

Естественно, что формирование количества баллов облачности и ее высоты существенно будет зависеть от географической ориентации основных циркуляционных систем - ложбин и гребней, которые определяют основной перенос воздуха с его влажно-температурными характеристиками. Поэтому исходные выборки формировались отдельно по формам циркуляции.

С целью уменьшения размерности исходных предикторов к ним применялась процедура разложения по естественным ортогональным составляющим (е.о.с), в основу которой положен способ, предло-

жсиный II. Л. Вагровым.

Значения восьми предикторов,• заданных в 15 -ти узлах

(1-1,2,3,____,15) исследуемых полей для 1 -х моментов времени,

были представлены в виде:

Лп* - Е Ть Ш Хн (1) . И

где Х|,(1) -естественные (собственные) ортогональные функции, зависящие только от пространственных координат 1 и статистических свойств рассматриваемых полей; Ь -1,2,... -число членов разложения; з -число реализаций; ТьШ -коэффициенты разложения, описывающие амплитуду естественных колебаний во времени, которые рассчитываются по формуле:

Е Агц(З) ХЬ (1)

Ти и) -

Е [ХН (1)]

В каждом из восьми предикторов наблюдается хорошая сходимость ряда разложения. Оценивая их вес, необходимо отметить, что наибольший вклад в суммарную дисперсию вносят первые члены разложения, описывающие наиболее крупно-масштабные процессы (27.51-47.3%). Но эти значения не остаются постоянными, а меняются от одной формы к другой.

Исходя из анализа векторов, ортогональное разложение позволяет сосредоточить более 901 общей дисперсии вдоль первых девяти осей. Учитывая тот факт, что вклад их в формирование облачного покрова б№(1) неоднозначен, на первом этапе для каждого пункта 1 и фиксированного предиктора ш произведен отбор наилучшей совокупности коэффициентов разложения Тьк-

В результате вектор-предсказатель Ут для прогноза полей облачности по каждой из ЗУ станций был представлен коэффициентами разложения по первым девяти собственным векторам. Эти ко-

- 19 -

эффициенты были оформлены в виде массива:

ш. f т. г т. г

Ты. 1. Ты. 2,Ты. э..

т. Г т. Г т. Г ТЬ2.1.ТЬ2. 2.ТИ2. 3».

т. f т.Т ■ 'Ы. 1- • • Лы.п

т, ( т. Г •ТЬ2. I- ■ • ЛЬ2.п

ш. Г т. Г т. Г

Тьк. 1 Дьк. гДьк. 3» •

т. Г т.Г ■Т>,к.1•••,Тик. п

где к - номер коэффициенты разложения; 1 - порядковый номер пентады в выборке (меняется от формы циркуляции); ш-номер предиктора (т-1,2,..,8) / соответствует своему порядковому номеру по табл.1/; Т - форма циркуляции; п -объем выборки по формам циркуляции /для зонального типа циркуляции составил -59, для меридиояаяьнш: форт В - 30, 3 - 27, С - 31 и Ц- 33 случая/.

Вектор- яредйктая? в данном случае для аномалии количества баллон общей и нижней облачности и высоты ее нижней границы кшет соответственно ввд.-

XI

5Н1.1, ШН,2, 5Ы1.П

б^.ь бг?2,2, ....ш2>1... бИг.п

бИх.!, 5^1.2, • ¿N39.1, 61Ч39. 2,

ЗЫ39. 1,

ВЩ.п

• бМзэ.п ,

где 1 -порр^ковай ггопгер пункта / 1 -1,2,...,39/.

Подобные ряде стротмсб отдельно для каждой из фиксированной формы циркул,яют {г предиктора т и пункта 1 на континенте. В результат--- для каждого пункта было использовано (пр<Тхор<0 Ю50 вариантов эксперимента.

Для отбора лучшей совокупности коэффициентов разложения Тьк использовалась стандартная подпрограмма БТРИЗ, которая выполняет расчеты множественного коэффициента корреляции 1? для

одной зависимой переменной (предиктанта) и множества независимых переменных (предикторов). Рассчитанные величины множественного коэффициента корреляции в большинстве случаев для всех станций и форм циркуляции были не ниже 0.5 (среднее значение (?-0.70), что подтверждает, их значимость.

На следующем зтапе работы была рассмотрена пространственная структура выявленных связей. Анализ показал, что влияние исследуемых параметров атмосферы на формирование облачности в различных участках континента для рассматриваемых типов циркуляции неодинаково, поэтому для каждого из них выявлены наиболее характерные.

Для оценки целесообразности использования отобранных предикторов для прогноза аномалии количества баллов общей, нижней облачности и высоты нижней границы облаков рассчитывались линейные уравнения регрессий, которые с учетом форм циркуляции были представлены в виде:

5Ы1Г - АаТмг+А2Ть2Г+.. .+А4ТЬ4Г+Е Расчеты уравнений регрессии проводились по каждой из 39 станций в отдельности. Испытания регрессионных моделей осуществлялись на зависимом материале. Успешность прогностических значений аномалий количества баллов общей и нижней облачности оценивалась по знаку, с помощью параметра Н.А.Багрова р и по величине /параметр Ц/.

Средние оценки успешности среднепентадных прогнозов аномалий количества баллов общей, нижней облачности и высоты нижней границы облаков по станциям на зависимом материале представлены в табаг.2. Из нее видно, что для всех случаев <3<1, а р>0. Это свидетельствует об удовлетворительной оправдываемости прогнозов. Наиболее успешно но знаку прогнозируется аномалия

количества баллов общей и нижней облачности при осуществлении меридионального типа (форма С /р-0.58/). По величине аномалии наилучшая оправдываемость приходится на вокальный тип циркуляции /0- 0.71/.

Таблица 2

Средние оценки успешности среднепентадных прогнозов аномалий количества баллов общей, нижней облачности и высоты нижней границы по станциям на зависимом материале

Тйп, форма Параметр облачности. оценки

циркуляции 6ЫП Нь

Р <3 Р а Ч

Меридиональный 3 Ц В С 0.66 0.52 0.67 0.68 0.41 0.51 0.39 0.41 0.53 0.49 0.56 0.63 0.42 0.50 0.39 0,38 0.92 0.93 0.94 0.93

Зональный 0.34 0.71 0.30 0.67 0.92

Для оценки оправдываемости прогнозов в отдельных районах исследуемой территории строились карты пространственного распределения параметра р по 39 рассматриваемым станциям. Если же рассматривать оценки по р и 0 конкретно для каждого срока, в общем для всего поля, то для всех форм меридионального типа циркуляции они оказались ниже. Несколько выше по знаку оправдываются прогнозы аномалии количества баллов облачности /р-0.3б*0.34/ при зональном типе. Наиболее успешно прогнозируются параметры облачности при смешанной и восточной формах циркуляции /р-0.67 н 0.66/.

Об успешности предлагаемых уравнений регрессии свидетельствуют сравнения фактических и прогностических полей для аномалий количества баллов общей, нижней облачности и высоты ее

- 22 -

нижней границы при различных типах и формах циркуляции.

Для оценки устойчивости полученных результатов проводились испытания предложенной схему на независимом материале за период 1885-1989 г.г.. Уровень успешности прогнозов, составленных на независимом материале, как ц следовало ахидать, склеился. Среднее по территории значение р по всем формам циркуляции не превышает 0.5. Наиболее высокие результаты оказались при разработке прогнозов аномалии количества баллов общей облачности для меридиональной циркуляции форм В и Ц, а худшими -бНи для зонального типа. Следует отметить, что успешнее оправдывается знак аномалий как для 5Ь'П, так и для

В работе была оценена эффективность прогностических уравнений путем сравнения успешности прогнозов 6ИП, бИь и Нь с прогнозами составленными способами, не требующими методических критериев. В качестве его использовался климатический прогноз. Анализ графиков, построенных для различных станций, позволяет сделать вывод, что обеспеченность ошибок методического прогноза выше, чем климатического для всех рассматриваемых пунктов и форм циркуляции.

Приведенные оценю; эффективности указвд&^Дф".надежность статистического прогноза параметров облачности, предлагаемых уравнений регрессии и после соответствующих испытаний они могут быть рекомендованы к практическому использованию.

На следующем этапе для каздой £13 39 станций производилось уточнение класса:

1/ для общей облачности: а/ аномалия количества баллов общей облачности > О и б/ аиомачия общей облачности < О; 2/ для низкней облачности: ау аномалия количества баллов низшей облачности > О к аломалия нижней облачности < О;

3/ для высоты нижней границы облаков: а/ менее 400 м и б/ более 400 м.

С этой целью использовались уравнения дискриминантных функций вида:

Д1Г - агТыг+агТигг»-.. .+а4Ть4Г+Ь. Для того, чтобы объективным путем выявить роль факторов /предикторов/, влияющих на формирование и развитие облачности, применялась процедура проссеиваний. В качестве меры информативности использовалось расстояние:

О2 -

сг - г*

0(0

где и -среднее значение дискриминантной функции для первой и второй группы; б(ь) -среднее квадратическое отклонение дискриминантной функции, которое принимается равным для первой и второй групп.

Из результатов проведенного анализа следует, что расстояние Махаланобиса между классами аномалии количества баллов общей и нижней облачности больше и меньше нуля по всем формам циркуляции оказались значимыми /Д2п >3.2/. Это свидетельствует об успешности применения линейного параметрического дискрими-нантного анализа. Общая оправдываемость разделения классов по величине колеблется в диапазоне - от 72 до 97Х. Самая высокая оправдываемость характерна для прогнозов в Центральных районах России /90+967./. Менее надежными являются прогнозы для меридионального типа, центральной формы циркуляции в Среднем и Нижнем Поволжье /Р<75Х/ и зонального типа на юге Украины /Р<77%/.

При разделении на два класса архива средней пятидневной высоты облаков расстояние Махаланобиса для всех форм циркуля-

ции превышает 4.05 и успешность прогнозов в среднем на исследуемой территории 80Х. Менее успешно прогнозируются указанные выше классы для Белоруссии при процессах формы Ц, в центрально-черноземных районах формы 3 и на большинстве станций Украины при локализации высотного гребня над ETC /форма В/. В центре России для всех форм она колеблется от 75 до 88%, а в сочетании предикторов практически на всех станциях входят коэффициенты разложения среднепентадной температуры воды в Северной Атлантике.

Для оценки успешности полученных уравнений дискриминант-ных функций применились критерии Н.А.Багрова /Нб/ и А.М.Обухова /0/, реаулътаты которых свидетельствуют о возможности применения метода дискришиантного анализа для расчета некоторых параметров облачности. Дискриминантные функции рассчитывались для синхронных сьяъей облачности и параметров атмосферы.

В пятойглаве предлагается по описанной выше методике сииоптико-статистический способ прогноза параметров облачности /6МП, 5Nl и Hi./ на ЕТ СНГ на первый день пентады. Для зтого использован параметрический дискриминантный анализ, реализующий построение дискриминантной функции для двух классов каждого из параметров облачности:

1/ для общей и нижний облачности: а/ аномалия количества баллон > О и 0/ аномалия облачности < О;

для ьысоти нижней границы облаков: а/ менее 400 м и б/ более 4СЮ м.

В список потенциальных предикторов для прогноза классов облачности, представленному в табл.1, пополнительно вошш ежедневные параметры атмосферы и температура точки росы у земной поверхности. Отбор наиболее »нормативных предикторов -

коэффициентов разложения производился способом, описашгш в разделе 4. Средняя по ЕТ СНГ'успешность разделения на классы для всех типов циркуляции изменяется от 85-09% для !5НП и бМц, до 87-93% для Нь. Величина критерия 11ц колеблется п пределах 0.62+0.74, 0 - 0.67-0.85.

Лля каждой.из 39 станций получено уравнение регрессии для прогноза аномалий количества облаков и их внсотн в первый день пентады с нулевой заблаговремешюстмо. П том случае, когда важно знать не только аномалию облаков, но и более точное значение , необходимо воспользоваться Формулой:

где а -вариант исходного ряда облачности (Мп и Иь).

Испытание регрессионных схем на зависимом материале пока-

знаку, так и по величине являются прогнозы аномалий общего количества облаков /р - 0.47+0.-64, 0 - 0.'23*0.47/. Обеспеченность прогнозов аномалий нижней облачности по знаку составила:

ницы - 93+95%. Полученные результаты свидетельствуют о возможности использования их в оперативной практике в качестве уточнения среднепентадного прогноза. Для проверки устойчивости полученных зависимостей проводилось испытание на независимом материале 1985-1989 г.г.. В случае взаимоисключающих результатов, полученных с помощью регрессионного и дискриминантного прогноза, предпочтение отдается тому, у кого по данному пункту наилучшая обеспеченность.

В заключении сформулированы основные результаты работы.

1. На материале с 1972 по 198П гг. для трех осенних меся-

• зало, что наиболее успешными для всех форм циркуляции клк по

р-0.41+0.52, по величине: Ч - 0.34+0.68, а высоты нижней гра-

цев /сентябрь, октябрь, ноябрь/ впервые найдены временные, пространственные корреляционные и структурные функции средне-пентадного и ежедневного /в первые три дня пентады/ количества и высоты облаков.

2. Используя процедуру факторного анализа произведено выделение районов с однородным распределением облачности, изучены взаимно-корреляционные связи между количеством баллов облачности и высотой нижней границы.

3. Исследованы особенности распределения облачности при различных типах циркуляции атмосферы.

4. Обнаружено, что каждому типу и форме циркуляции соответствует определенное распределение среднего, пятидневного количества и высоты облаков. Высокая /более 70Х/ повторяемость отдельных градаций количества и высоты в очагах позволяет сделать вывод об их устойчивости во времени. Это дает возможность прогнозировать их распределение в зависимости от типа цир1суля-ции.

5. С целью уменьшения размерности для каждого иэ 8-и предикторов применялась процедура разложения по естественным ортогональным составляющим (е.о.с) и производился отбор лучшей совокупности коэффициентов разложения Тьк.

6. Разработана методика прогноза средних пятидневных и ежедневных параметров облачности с нулевой эаблаговременностью, реализация которо;; происходит по следующей схеме:

о а/ на первом этапе возможно использовать в качестве реко-

с

мендаций результаты климатической обработки данных об облачности;

б/ по ожидаемому полю Н500 третьего дня пентады определяется тип циркуляции. В качестве прогноза используется .типовое

распределение среднего пятидневного количества и высоты облаков на ЕТ СНГ;

з/ с учетом форм циркуляции А.Л.Капа разработан регрессионный метод прогноза параметров облачности на пенталу;

г/ с помоцыо дискриминантных функций для каждой из 39 станций производится уточнение класса аномалий количества баллов облачности > 0 , < О я высоты ИГО < 400 м и > 400 м;

д/ в случае взаимоисключающих результатов регрессионного и. прогноза, составленного с использованием дискриминянтного ен&пиза, предпочтение отдается варианту с наилучпей обеспеченностью по данному пункту;

е/ для детализации среднепентадного разработан прогноз параметров облачности на 1-й день пентады.

Основное содер™лние диссертации изложено в следуэдих работах:

1. Оценка вкладов отдельных районов Северной Атлантики в формирование общей облачности на континенте (в соавторстве с Т.Н.Задородной). Сборник статей. - Воронеж: ВВВАИУ, 1991, вып.13.

2. Климатические особенности и статистические характеристики облачности осенью на ЕТ. Проблем повышения эффективности метеорологического, аэродромно-технического и инженерно-аэродромного обеспечения авиации ВС. Тез. докл.III научно-технической конференции. Воронеж, 1992 г.

3. Определение статистической структуры облачности по пентадам и отдельным ее дням осенью на ЕТ. Тез. докл.III научно-технической конференции. Воронеж, 1992 г.

4. Анализ среднепентадных полей облачности осенью над ЕТ с использованием факторного анализа. Сборник статей. Воронеж:

- 28 -

ВВВАИУ, 1993, ВЫП.16. с. 23-28.

6. Анализ пространственно-временных вваимосвявей внутри пентады и ыежпентадных значений облачных характеристик осенью на ETC.- Деп. в ИЦ ВНИИГМИ-МЦЦ. №° 1168-гм93 от 22.11.93 г.

6. Анализ циркуляционных условий формирования типовых среднепентадных полей облачности осенью над ETC.- Деп. в ИЦ ВНИИГМИ-МЦЦ, №° 1160-ГМ94 от 18.04.94 г.

-■-И.Бакланов