Бесплатный автореферат и диссертация по географии на тему

Прогноз метеорологической дальности видимости при выпадении снега на территории Центрально-Черноземного района

ВАК РФ 11.00.09, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Прогноз метеорологической дальности видимости при выпадении снега на территории Центрально-Черноземного района"

КАЗАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ОД

Па прапах рукописи УДК. 551.509.325

КРУССЕР Игорь Викторович

ПРОГНОЗ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОМ ДАЛЬНОСТИ

ВИДИМОСТИ ПРИ ВЫПАДЕНИИ СНЕГА НА ТЕРРИТОРИИ ЦЕНТРАЛЬНО ЧЕРНОЗЕМНОГО

РАЙОНА

Специальность: 11.00.09 - Метеорология, климатология,

агро и егеор ология

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

КАЗАНЬ - 1997

Работа выполнена в Воронежском высшем военном авиационном инженерном училище

Научные руководители: доктор географических наук.

профессор 30Л0Т0РЕВ В.Н. кандидат технических наук, доцент БИЛЕТОВ М.В.

Официальные оппоненты: доктор географических наук,

профессор МАХОВЕР З.М. кандидат географических наук, доцент ГРИНЬКО А.Ю.

Ведущая организация: Российский государственный

гидрометеорологический Институт

Защита состоится " 10 " июня 1997г. в 14 часов на заседании диссертационного совета К 053.29.15 в Казанском государственном университете по адресу: 420008, г. Казань, ул.Ленина, 18. корп.2 факультет географии и геоэкологии.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Казанского университета. Отзывы и замечания, заверенные печатью, направлять по указанному адресу в двух экземплярах.

Автореферат разослан

года

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат географических наук, доцент гТ^Ъ, Хабутдинов Ю.Г.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ.

Актуальность темы. Среди комплекса метеорологических величин и явлений, оказывающих существенное влияние на безопасность полетов авиации, особое значение имеет метеорологическая дальность видимости.

По данным ИКАО, наибольшее число авиационных происшествий и предпосылок к ним во всех странах мира, в том числе и в отечественной авиации, обусловлено недостаточной дальностью видимости. С ограниченной видимостью связано порядка 70 % авиационных катастроф, происшедших по метеоусловиям. Влияние видимости в наибольшей степени сказывается на самых ответственных этапах полета - взлете и посадке воздушного судна, когда летчику необходим визуальный контакт с ориентирами взлетно-посадочной полосы (ВПП) или посадочной площадки, в силу чего ему чрезвычайно важно иметь оперативные и точные данные о метеорологической дальности видимости. Поэтому прогноз видимости в этих условиях должен удовлетворять требованиям технологии наукастинг - методики сбора, обработки, передачи и сверхкраткосрочного прогноза метеорологических величин и явлений, влияющих на работу авиации в интервалах от нескольких минут до нескольких часов, иными словами в интервалах времени взлета и посадки летательного аппарата. Задачи такого прогноза могут быть решены только при использовании метеорологических радиолокационных комплексов и систем автоматизированной обработки информации, поскольку мезомасштабные атмосферные возмущения с характерным периодом существования от десятков минут до нескольких часов стандартными метеорологическими измерениями и наблюдениями не обнаруживаются. Следовательно, применение синоптических методов прогноза видимости, без использования данных радиолокационного зондирования при решении данного рода задач нецелесообразно.

Как показывают исследования, оправдываемость используемого ныне радиолокационного метода прогноза видимости в снеге составляет в среднем 65-70%. Невысокая оправдываемость объясняется тем, что при составлении прогноза используются только данные радиолокационного зондирования атмосферы, в частности, данные о радиолокационной отражательной способности, которые, однако, не позволяют однозначно судить о видимости в снеге. На значения видимости

существенное влияние оказывают размеры, форма снежинок, их пространственная ориентация и скорость выпадения на землю.

Не существует аналитических соотношений, которые могли бы учесть это влияние, тем более, что форма, размеры и структура, а также ориентация снежинок в пространстве являются случайными. Вместе с тем, имеются исследования, показывающие зависимость выше перечисленных характеристик от таких метеорологических величин, как температура и влажность воздуха, скорость ветра у поверхности земли, толщина облачного слоя. Следовательно, необходим учет этих параметров при построении прогностической модели.

Исходя из изложенного выше, целью диссертационной работы являлось: разработка нового метода прогноза видимости в снеге, позволяющего наряду с интенсивностью снега учитывать влияние на видимость размеров, формы и пространственной ориентации снежинок.

Для достижения цели диссертационной работы были решены следующие частные задачи:

- оценено влияние основных параметров пограничного слоя атмосферы на метеорологическую дальность видимости в снеге и с учетом проведенных теоретических исследований осуществлен отбор архивного материала;

- выбрана математическая модель для построения прогностических уравнений и проведена ее оптимизация для прогноза видимости в снеге;

- определена эффективность полученных прогностических уравнений. проведено их сравнение с существующими .способами прогноза;

- оценено влияние ошибок измерений предикторов на эффективность прогноза;

- исследованы влияние синоптических условий на видимость в снеге и зависимость статистических свойств ошибок прогноза от синоптической обстановки;

- разработаны прикладные аспекты применения полученного метода прогноза.

Научная новизна.

1. Разработан метод прогноза метеорологической дальности видимости в снеге при комплексном использовании радиолокационных

данных, данных регистратора дальности видимости и результатов измерения температуры и влажности воздуха, . скорости ветра и вертикальной протяженности облачного слоя, в котором используются но прогностические значения предикторов, а значения их прямых измерений. Разработанный метод отличается тем, что благодаря комплексному использованию перечисленных выше данных осуществляется учет влияния на прогнозируемое значение видимости не только интенсивности снега, но также формы, размеров, и структуры снежинок;

2. Исследовано влияние синоптической обстановки и особенностей физико-географических условий на точность данного метода;

3. Исследованы особенности статистических характеристик ошибок прогноза при использовании разработанного метода в различных синоптических условиях и проанализированы физические явления, вызывающие эти особенности;

4. Исследовано влияние ошибок измерения предикторов на ошибки прогноза видимости при использовании данного метода;

5. Использованы эвристические самоорганизующиеся методы прогноза случайных процессов для получения и оптимизации прогностического полинома дальности видимости.

Практическая ценность работы.

Разработан новый метод прогноза видимости в снеге с использованием радиолокационных и синоптических данных, который отличается простотой получения необходимых параметров, обладая при этом высокой оправдываемостью, соответствующей требованиям руководящих документов.

Результаты работы используются:

- в практической работе метеоподразделений аэропорта "Воронеж", в/ч 10366 и в/ч 3437 при метеорологическом обеспечении полетов авиации;

- в НИР "Методы повышения эффективности проведения радиолокационной разведки погоды";

- в учебном процессе при изучении дисциплины "Основы радиолокационной метеорологии".

На защиту выносятся следующие положения]

1. Метод прогноза метеорологической дальности видимости в снеге, разработанный при комплексном использовании радиолокационных данных, данных регистратора дальности видимости и результатов измерения температуры и влажности воздуха, а также скорости ветра у поверхности земли;

2. Результаты исследования влияния ошибок измерения предикторов на ошибки прогноза метеорологической дальности видимости при использовании разработанного метода;

3. Результаты исследования особенностей статистических характеристик ошибок прогноза при использовании разработанного метода в различных синоптических ситуациях;

4. Методика использования оптимальных алгоритмов группового учета аргументов, основанных на самоорганизации статистических моделей, для решения задач прогноза видимости в снеге.

Апробация работы. 1

Результаты диссертационной работы докладывались на Российском молодежном научном симпозиуме "Молодежь и проблемы информационного и экологического мониторинга" (Воронеж, март 1996г), на Всероссийской научной конференции "Современная география и окружающая среда" (Казань, сентябрь 1996г) и на семинарах кафедры физики атмосферы и моделирования метеорологических процессов Воронежского ВВАИУ (декабрь 1994-1996гг).

Публикацщ!, По теме диссертационной работы опубликованы 3 печатные работы.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения. Работа изложена на 119 страницах, включает 20 рисунков и 25 таблиц. Список литературы содержит 68 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ.

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цель и задачи исследования, дана общая характеристика диссертационной работы.

В первой_главе работы проведен анализ влияния видимости на

безопасность полетов авиации и существующих методов ее прогноза, определены их недостатки, оценено влияние основных параметров пограничного слоя атмосферы на видимость, определена зависимость видимости в снеге от синоптической обстановки и значений темпера-турно-влажностных характеристик пограничного слоя, проведена постановка задачи разработки сверхкраткосрочного метода прогноза видимости в снеге и рассмотрены пути ее решения.

Обеспечение безопасности полетов является одной из важнейших проблем авиации, над решением которой неустанно трудятся работники всех авиационных профессий - от создателей воздушных судов до лиц, эксплуатирующих эти суда и обслуживающих полеты. Безопасность полетов зависит от многих факторов, в том числе и от погодных условий, среди которых значительную роль играет ограниченная видимость. Ее влияние в наибольшей степени сказывается на последнем, наиболее ответственном этапе полета - посадке воздушного судна, когда летчику необходимо иметь визуальный контакт с ориентирами взлетно-посадочной полосы (ВПП) или посадочной площадки. На этом этапе полета особенно проявляются осложняющие факторы: скоротечность времени посадки, нестационарность процесса управления, практическая невозможность исправления допущенной ошибки, высокая психологическая нагрузка и т.п. Все эти факторы оказывают наиболее сильное влияние при посадке воздушных судов в сложных метеорологических условиях, когда видимость ограничена. Поэтому прогнозу видимости всегда уделялось особое внимание.

В настоящее время для прогноза видимости в снеге применяются как гидродинамические, так и физико-статистические методы. Использовать гидродинамические методы в оперативной практике метео-подоазделений ВС РФ достаточно сложно. Это является их основным недостатком. Недостатком физико-статистических методов является использование для прогноза видимости прогностических значений предикторов, что снижает их оправдываемость, а также недостаточная для боевого обеспечения полетов авиации оперативность.

С оснащением метеоподразделений радиолокационными комплексами появилась возможность использования данных радиолокационного

зондирования атмосферы в целях прогноза видимости в осадках, основанных не на прогностических, а на измеренных значениях интенсивности. Причем радиолокационное измерение является весьма простым, оперативным и непрерывным во времени и пространстве. Используемые ныне радиолокационные методы прогноза видимости в снеге основаны на связи последней с радиолокационной отражательной способностью. Они обладают достаточно высокой оперативностью, но имеют низкую оправдываемость ввиду неучета при прогнозе ряда факторов, оказывающих влияние на видимость в снеге. К таким факторам относятся форма, структура снежинок, их пространственная ориентация, скорость выпадения. Влияние этих параметров было оценено в работе Хенми, где экспериментально моделировались различные формы снежинок и для каждой из них соответственно определялись коэффициенты А и й, с помощью которых в известном соотношении Маршал-ла-Пальмера (1) связывались интенсивность снега (I) и радиолокационная отражательная способность №.

а

г = а I (1)

Но при реальных снегопадах снежинки имеют саше разнообразные формы и размеры, в связи с чем, использование зависимостей, полученных для какой-либо одной формы снежинок, недостаточно эффективно. В результате, на практике используются эмпирически подобранные значения коэффициентов, которые в среднем удовлетворительно связывают видимость с интенсивностью снега (2-3).

Ъ = 15.6 I1-6 , (2)

Б - 0.94 Г0'91 • (3)

где

2 - радиолокационная отражательная способность, в мм6/м3 ; I - интенсивность осадков, в мм/час. Б - метеорологическая дальность видимости в снеге.

Наиболее полный учет параметров, влияющих на метеорологическую дальность видимости в снеге, можно осуществить, используя

данные радиолокационного зондирования атмосферы в комплексе со всем синоптическим материалом, имеющимся в распоряжении инженера-метеоролога.

С учетом изложенного выше, особенностями задачи разработки сверхкраткосрочного метода прогноза видимости в снеге являются следующие факторы.

1. Поскольку изменение видимости в районе аэродрома вызывается мезомасштабными возмущениями атмосферы, то решаемая задача относится к технологии наукастинга (помсазМпй).

2. Задачи такого прогноза могут быть решены только при использовании МРЛС и метеорологических спутников, поскольку мезо-масштабные атмосферные возмущения с характерным периодом существования от десятков минут до нескольких часов стандартными метеорологическими измерениями и наблюдениями не обнаруживаются.

3. Использование данных МРЛС для прогноза видимости требует наиболее полного учета физики взаимодействия электромагнитных волн со снежинками, что приводит к необходимости оценки влияния на процессы образования и выпадения снежинок температурных и влажностных характеристик приземного слоя атмосферы.

4. Учитывая случайный характер значений радиолокационной отражаемости, температурных, влажностных и других параметров, влияющих на видимость, задача может быть решена с использованием математических методов прогнозирования случайных процессов.

5. Сложность и нелинейность связи радиолокационной отражаемости и температурно-влажностных параметров с видимостью в снеге не обеспечат эффективного прогноза видимости при использовании метода пошаговой линейной регрессии.

6. Указанные в п. 5 причины не позволяют также выбрать нелинейную прогностическую модель, основываясь на физических представлениях.

На основании изложенного одним из возможных путей решения поставленной задачи может быть использование эвристических самоорганизующихся методов прогноза случайных процессов, осуществляющих не только отбор наиболее информативных предикторов, но и получение оптимального, с точки зрения эффективности, прогностичес-

кого уравнения при имеющихся исходных данных.

В связи с этим, во второй главе проведены теоретические исследования по выбору математической модели для получения прогностических уравнений, определен вид уравнений и получены коэффициенты регрессии, проведен анализ эффективности полученных уравнений.

Отмечено, что при использовании на практике методов регрессионного анализа возникает ряд проблем, затрудняющих их применение. Это происходит в том случае, когда имеется априорная неопределенность относительно вида функции плотности распределения вероятностей используемых предикторов, структуры модели реально имеющихся связей предиктанта с предикторами и выбора оптимального количества предикторов. Кроме того, возникают при использовании методов регрессионного анализа сложности выявления "паразитарных" членов в прогностических уравнениях.

Для решения этих проблем необходим метод, позволяющий оптимальным образом синтезировать статистические прогностические модели в условиях априорной неопределенности (частичной либо полной). Одним из возможных методов, позволяющих решить данную задачу, является:метод группового учета аргументов (МГУА).

1?ГУА - это метод структурно-параметрической идентификации, позволяющий на основе данных реальных наблюдений синтезировать прогностические модели в условиях частичной либо полной неопределенности знаний о структуре моделируемого процесса и свойств шумов в данных, под которыми понимаются погрешности исходных данных.

Метод группового учета аргументов позволяет реализовать нелинейный полином любой сложности, выбрать степень, при которой получается максимальная точность, определяемая на отдельной проверочной последовательности. Тем самым достигается оптимизация сложностк прогностического уравнения.

Успешность прогноза зависит не только от модели получения прогностического уравнения, но и от правильно выбранных предикторов.

В соответствии с теоретическими обоснованиями, приведенными

в первой главе, в качестве предикторов, были выбраны следующие метеорологические величины: видимость до явления, логарифм радиолокационной отражательной способности, температура, влажность воздуха и скорость ветра у поверхности земли, а также высота верхней границы облачности. В качестве предиктанта была взята видимость в снеге, измеренная инструментально (с помощью регистратора дальности видимости - РДВ ) .

Подбор архивного материала осуществлялся по данным синоптических наблюдений и радиолокационного зондирования атмосферы в городах Воронеж, Тамбов и Курск - типичных пунктах Центрально-Черноземного района, имеющих схожие физико-географические и климатические особенности. Данные выбраны за период 1980 - 1996гг и насчитывают 500 случаев выпадения снега по каждому пункту. Значения предикторов снимались за 1-2 часа до начала явления(удаление до облачных систем со снежными зарядами для уменьшения неоднородности выборки бралось 50км) . Для удобства расчетов видимость до явления, фактическая видимость в явлении и высота верхней границы облачности брались в километрах, скорость ветра - в метрах в секунду, температура воздуха - в градусах Цельсия, влажность - в долях единицы. Логарифм радиолокационной отражательной способности определялся на высоте 1000м. Выборка была разделена на обучающую и контрольную в соответствии с существующими требованиями. По обучающей выборке были получены коэффициенты регрессии, а по контрольной - осуществлена проверка уравнений. Кроме того, была проведена проверка эффективности прогноза метеорологической дальности видимости в снеге с использованием полученных уравнений на независимом материале.

Прогностические уравнения были получены как методом пошаговой линейной регрессии, так и с использованием метода группового учета аргументов. Программа расчета была составлена на алгоритмическом языке F0RTRAN-77 и реализована на вычислительном комплексе ЕС-10-46.

Анализ полученных уравнений показал, что их структура и коэффициенты регрессии незначительно отличаются друг от друга. Обусловлено это. сходством физико-географических и климатических

условий выбранных пунктов прогноза. На основании этого была сделана попытка получить единое уравнение для всего Центрально-Черноземного района, учитывая его географическую однородность. Такой подход позволяет облегчить задачу прогноза метеорологической дальности видимости в снеге по разработанному методу, получая единственное уравнение для любого региона, отличающегося географической однородностью.

Для оценки эффективности прогностических уравнений в соответствии с руководящими документами были рассчитаны следующие статистические характеристики: средняя абсолютная, средняя относительная, средняя квадратическая и средняя арифметическая ошибки прогноза.

Анализ полученных данных подтверждает теоретические предположения о преимуществах нелинейной модели прогностических уравнений, заключающееся в уменьшении значений ошибок прогноза в среднем на 10-15%, что особо значимо при обеспечении полетов авиации в установленных минимумах погоды.

Расчетным путем было установлено, что отобранный состав предикторов является оптимальным. Привлечение для разработки прогностических уравнений дополнительных предикторов ( высоты нижней границы облачности, температуры и влажности воздуха на высоте 1000м, дефицита точки росы и др.), равно как и дальнейшее усложнение нелинейной прогностической модели, не повышало существенно эффективность прогноза, зато заметно усложнялся процесс расчета видимости в снеге по полученным уравнениям.

Для повышения эффективности прогноза видимости в снеге, в работе были исследованы причины возникновения ошибок прогноза.

Третья глава работы посвящена анализу влияния ошибок радиолокационных и синоптических наблюдений на эффективность прогноза видимости в снеге.

Из полученных прогностических уравнений и результатов анализа значимости предикторов, входящих в них, следует, что данные о радиолокационной отражаемости и высоте верхней границы облачности оказывают весьма существенное влияние на эффективность прогноза. Совершенно очевидно, что и ошибки их измерений также будут оказы-

вать существенное влияние. В связи с этим возникает задача определения этих ошибок и оценки их влияния На эффективность прогноза.

Ошибка измерения радиолокационных характеристик метеоцелей обусловлена условиями распространения радиоволн по трассе и методом измерения.

Оценка ошибок проводилась для автоматических систем измерения АКСОПРИ и "Метеоячейка4. В результате решения этой задачи были получены законы распределения ошибок и их параметры - математическое ожидание, среднее квадратическое отклонение, коэффициенты ассиметрии и эксцесса. Анализ показал, что вид закона распределения ошибок прогноза не зависит от удаления метеоцелей от радиолокационной станции и значений их радиолокационной отражательной способности. Параметры же закона зависят как от удаления метеоцелей от РЛС, так и от значений радиолокационной отражательной способности.

Анализ влияния ошибок измерения радиолокационных параметров на точность прогноза показал, что ошибка прогноза видимости в снеге примерно на 40 % определяется погрешностями радиолокационных измерений.

Ошибка прогноза видимости за счет погрешностей измерения метеорологических параметров определена техническими возможностями измерительных приборов и составляет порядка 30 55.

Таким образом, ошибка метода прогноза за счет погрешности полученной с использованием МГУА модели связи между предиктантом и предикторами составляет 30 % от полученной в результате расчетов средней абсолютной ошибки прогноза. Это соизмеримо с погрешностями определения метеорологической дальности видимости с помощью РДВ.

Поскольку основные факторы, влияющие на видимость в снеге -радиолокационная отражательная способность, форма, размеры и структура снежинок, также как температура и влажность воздуха, скорость ветра, толщина облачного слоя, определяются синоптическим положением и физико-географическими особенностями района прогнозирования, в работе было проанализировано влияние синопти-

ческих условий на ошибки прогноза видимости в каждом из пунктов и в целом в данном районе. Этому посвящена четвертая глава работы.

Таким образом, в четвертой главе работы исследовано влияние синоптических условий на статистические свойства ошибок прогноза, определены возможные способы учета этого влияния, проведен сравнительный анализ различных способов прогноза видимости в снеге, даны практические рекомендации по применению разработанного метода прогноза.

Для оценки влияния синоптических условий на статистические свойства ошибок прогноза было выделено шесть основных синоптических ситуаций, с которыми связано выпадение снега. Это теплый фронт, теплый сектор циклона, холодный фронт, тыловая часть циклона, фронт окклюзии и ситуация, когда выпадение снега не связано с атмосферными фронтами (барическая седловина, малоградиентное барическое поле, гребень антициклона и др.).

Наибольшие значения средней абсолютной ошибки прогноза наблюдаются на теплом и холодном фронтах. Это объясняется скачкообразным изменением значений метеовеличин на линии фронта, что не всегда удается учесть при прогнозе. И наоборот, в ситуациях, когда выпадение снега не связано с фронтами, ошибка прогноза минимальна.

В работе было исследовано распределение ошибок прогноза видимости в снеге, выпадение которого связано с прохождением через пункт наблюдения теплого и холодного фронтов, с учетом знака ошибки. В результате расчетов было установлено, что при прохождении теплого фронта большинство ошибок (75%) имеют отрицательный знак, т. е. прогностическое значение видимости больше истинного. Завышение прогностической видимости происходит по следующей причине. Как известно, ослабление электромагнитных волн в атмосфере в значительной степени зависит от влажности воздуха. Под влиянием теплого фронта влажность воздуха увеличивается, что ведет к увеличению ослабления мощности принимаемого радиолокационной станцией сигнала, отраженного от снега и, соответственно, к занижению измеренного значения радиолокационной отражательной способности, а, значит, к завышению прогностического значения видимости, в то

время как регистратор дальности видимости(РДВ) при измерении видимости дает ее занижение.

На холодном фронте имеет место обратная картина: большинство ошибок имеет положительный знак. Это происходит вследствие того, что в зоне ХФ с относительно меньшей влажностью поглощение радиоволн меньше, что уменьшает завышение прогностического значения видимости. В то же время РДВ дает повышение видимости за счет уменьшения поглощения волн оптического диапазона вследствие уменьшения влажности.

При других синоптических ситуациях число положительных и отрицательных значений ошибок прогноза примерно одинаково.

Таким образом, наиболее опасны ошибки прогноза на теплом фронте, поскольку они в большинстве случаев приводят к завышению прогностического значения видимости в снеге. Это вызывает необходимость учета (хотя бы частичного) этих ошибок с целью повышения надежности прогноза.

Этого можно добиться, вводя интервальные оценки при прогнозе видимости в той или иной синоптической ситуации. При этом, фактическое значение метеорологической дальности видимости в снеге, измеренное РДВ, будет находиться в интервале:

Бпр - Б, < < Бцр +■ , (4)

где Бм - значение видимости, которое будет зарегистрировано РДВ и будет являться фактической видимостью в снеге;

Бцр - значение видимости, рассчитанное по прогностическому уравнению;

Б; и - значения ошибок, прогноза на границах доверительного интервала, определяемых по методике, приведенной в четвертой главе работы.

Сравнительный анализ разработанного метода (в котором за основу было взято единое для Центрально-Черноземного района (ЦЧР) прогностическое уравнение, полученное с использованием алгоритма МГУА) с прогнозом видимости, построенном на соотношениях Маршал-ла-Пальмера (2-3), а также с инерционным и климатическим прогно-

зами показал, что средние ошибки разработанного метода прогноза видимости в 2 раза меньше значений ошибок прогноза по соотношениям Маршалла-Пальмера и в 3-4 раза - инерционного и климатического прогнозов. Оправдываемость разработанного метода на 15-20% выше, чем метода Маршалла-Пальмера и соответствует всем требованиям руководящих документов. Сравнение проводилось на архивных данных Воронежа, Курска, Тамбова и в целом ЦЧР.

Таким образом, использование синоптических данных в комплексе с данными радиолокационного зондирования даст существенный выигрыш в точности прогноза по сравнению с прогнозом по соотношениям Маршалла-Пальмера, в котором учитываются только данные о радиолокационной отражательной способности.

В результате исследований также было получено, что прогноз видимости, основанный на использовании прогностического уравнения, единого для всего Центрально-Черноземного района, обладает одинаковой точностью при использовании его в различных пунктах региона, что объясняется схожестью физико-географических и климатических условий в пунктах Воронеж, Курск, Тамбоп. Это дает основание предложить это уравнение в качестве прогностического для всего исследуемого района.

Определение значений предикторов, входящих в это уравнение, производится в следующем порядке.

1. При обнаружении радиолокационными комплексами засветок от облачных систем со снегом, определяется направление и скорость их смещения, а также изменение радиолокационной отражательной способности за единицу времени.

2. При удалении засветок, равном 50 км от пункта прогноза, снимаются значения логарифма радиолокационной отражательной способности и высоты верхней границы облачности, а также значения температуры и относительной влажности воздуха, скорости ветра у поверхности земли и горизонтальной дальности видимости на станции прогнозирования.

3. Подставляя измеренные значения предикторов в прогностическое уравнение ( значение логарифма радиолокационной отражательной способности - с учетом изменения его во времени) опреде-

лястся значение видимости в снеге, а также границы доверительного интервала. Прогноз видимости потребителю выдается в интервальной форме.

В заключении приведены основные результаты работы.

1. Разработан метод прогноза видимости в снеге при комплексном использовании радиолокационных и синоптических данных, позволяющий учитывать влияние на видимость не только интенсивности снега, но и формы, размеров, структуры снежинок;

2. Учитывая сложность и нелинейность связи радиолокационных и синоптических параметров с видимостью, в работе для получения прогностических уравнений был использован алгоритм МГУА, оптимизированный для прогноза видимости в снеге. Сравнение результатов прогноза видимости в снеге, полученных по линейным уравнениям и уравнениям, построенных с использованием МГУА, показал преимущество последних, заключающееся в уменьшении ошибок прогноза в среднем на 10-15 %.

3. Сравнительный анализ разработанного метода с существующими методами прогноза видимости в снеге, а также с инерционным и климатическим прогнозом показал, что полученные прогностические уравнения позволяют значительно повысить эффективность прогноза видимости. Средние ошибки прогноза уменьшились в два раза по сравнению с прогнозом видимости, построенном на соотношениях Мар-шалла-Пальмсра, и в 3-4 раза по сравнению с климатическим и инерционным прогнозами. Оправдываемость разработанного метода в среднем на 15-25 % выше, чем прогноза по соотношениям Маршалла-Паль-мера, и на 35-40 % выше по сравнению с климатическим и инерционным прогнозами.

4. В результате анализа влияния ошибок радиолокационных и инструментальных измерений можно заключить, что на удалении до 50 км ошибка прогноза видимости в снеге за счет погрешностей измерения радиолокационных параметров составляет порядка 40 %. Ошибка прогноза видимости за счет погрешностей измерения метеорологических параметров определена техническими возможностями измерительных приборов и составляет порядка 30 %.

5. В работе было проведено исследование влияния синоптичес-

кой обстановки на статистические свойства ошибок прогноза. Наибольшие средние абсолютные ошибки прогноза отмечаются на теплом и холодном фронтах - 0.5 - 0.6 км. Это объясняется скачкообразным изменением значений метеовеличин на линии фронта, что не всегда удастся учесть при прогнозе.

6. Разработанный метод прогноза видимости в снеге является сверхкраткосрочным (с заблаговременностью до 3-х часов ) и его использование при обеспечении безопасности полетов авиации будет весьма эффективным, поскольку он основывается не на прогностических, а на измеренных значениях метеовеличин.

Основные положения диссертации опубликованы в работах:

1. Круссер И.В. Видимость в снежных зарядах. //Сб. научно-методических материалов Воронежского ВВАИУ, 1996, -с.32-34.

2. Билетов М.А., Круссер И. В. Применение метода группового учета аргументов для прогноза видимости в снеге. //Мат. Российского молодежного симпозиума. Воронеж, 1996, -с37.

3. Билетов М. В., Золоторев В. Н., Круссер И.В. Разработка методики прогноза видимости в снеге при комплексном использовании радиолокационных и аэросиноптических данных. //Тез. докладов Всероссийской научной конференции. Казань, 1996, -с71.

И. КРУССЕР