Бесплатный автореферат и диссертация по географии на тему

Разработка средств оперативного климатического анализа на основе автоматизированной обработки телеграмм "Климат" для целей мониторинга

ВАК РФ 11.00.09, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Разработка средств оперативного климатического анализа на основе автоматизированной обработки телеграмм "Климат" для целей мониторинга"

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ СССР ПО ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИИ

ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕНИ ГЛАВНАЯ ГЕОФИЗИЧЕСКАЯ ОБСЕРВАТОРИЯ им. А. И. ВОЕЙКОВА

На правах рукописи

ВЫ СОТСКИЙ Алексей Михайлович

УДК/551.501:601.3.067—:551.58.001.57

РАЗРАБОТКА СРЕДСТВ ОПЕРАТИВНОГО КЛИМАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА НА ОСНОВЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ ТЕЛЕГРАММ «КЛИМАТ» ДЛЯ ЦЕЛЕЙ МОНИТОРИНГА

11.00.09 — метеорология, климатология и агрометеорология

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

ЛЕНИНГРАД

Работа выполнена во Всесоюзном научно-исследовательском институте гидрометеорологической информации — Мировом Центре данных

Научный руководитель:

доктор географических наук, профессор В. Ф. Логинов

Официальные оппоненты:

доктор географических наук, профессор В. И. Воробьев доктор географических наук, ст.н.с. Ц. А. Швер

Ведущая организация: Средне-Азиатский научно-исследовательский институт Госкомгидромета

Защита состоится % » _заседании

специализированного совета Д024.И6.01 Главной геофизической обсерватории им. А. И. Воейкова: 199018, г. Ленинград, ул. Карбышева, д. 7.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Главной геофизической обсерватории им. А. И. Воейкова.

Автореферат разослан «

Ученый секретарь специализировааного Совета

Н. В. Кобышева

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Зависимость всех сфер жизни и деятельности человека от климата позволяет считать климатические исследования одной из актуальных задач современной науки. Наряду с анализом климатической изменчивости и построением прогностических моделей климата, как для отдельных регионов, так и в глобальном масштабе, возникает необходимость создания систем оперативного диагноза текущих изменений климата. Основной целью создания таких систем является своевременное оповещение планирующих и других народнохозяйственных организаций о текущем состоянии климата и наблюдающихся изменениях климатических параметров.

Актуальность работы. Существующие к настоящему времени системы получения обобщенной климатической информации (ежемесячники, справочники по климату и т.п.) могут предоставить потребителю необходимые данные с запаздыванием по отношению канализируемому периоду от трех месяцев до полутора и более лет, что часто приводит к потере ценности информации при ее использовании. В оперативном режиме климатическую информацию готовят в ГМЦ СССР (карты аномалий отдельных метеорологических величин) и во ВНИИГМИ-МЦД (бюллетени температурного режима различных районов СССР). В том и другом случае получение оперативной климатической информации основывается на широком использовании ручного труда при обработке данных. Применение ручных методов обработки обладает рядом существенных недостатков:

— требует больших затрат людских ресурсов для ускорения процесса обработки информации;

— не исключает возможности появления ошибок в результатах обработки;

— ограничивает число климатических характеристик, которые можно получить на базе исходного материала;

— ограничивает область использования оперативной климатической информации (это следует из предыдущего пункта).

В настоящее время в связи с современным развитием сети телекоммуникационной связи и наличием высокопроизводительной вычислительной техники возникает необходимость создания систем оперативного диагноза текущих изменений климата на основе автоматизированной обработки данных.

Цели и задачи. Целью работы является решение трех основных задач:

1) обеспечение доступа к климатической информации в реальном масштабе времени;

2) восполнение существующего разрыва между климатическими данными, поступающими в режимном потоке и оперативными климатическими данными;

3) создание автоматизированных средств анализа и диагноза текущего состояния климата для целей обеспечения потребителей оперативными климатическими данными.

Метод и данные. Решение поставленных задач осуществлялось с использованием методов статистической обработки данных, в том числе, дисперсионного, корреляционного и регрессионного анализов. Исходными данными для анализа служили:

— архив месячных данных по температуре и осадкам по 148 длин-норядным станциям СССР;

— архив месячных данных по температуре и осадкам, подготовленный на основе телеграмм «Климат» по 896 станциям СССР (архив «Климат»);

— месячные данные потребления электроэнергии по ОЭС «Центр».

Научная новизна. Получена количественная оценка связи потребления электроэнергии с площадными аномалиями месячной температуры воздуха.

Впервые исследованы статистические закономерности в изменчивости величин площадной дисперсии аномалий месячной температуры воздуха в зависимости от размеров рассматриваемого района, его географического положения и времени года.

Получена эмпирическая формула расчета дисперсий аномалий месячной температуры воздуха, осредненной по площади некоторого района, не требующая исходных рядов наблюдений.

Научно-практическая ценность. Практическая ценность работы определяется ее целенаправленностью: как работа в целом, так и отдельные научные исследования, проведенные в рамках работы, направлены на решение задач по проблеме климатического мониторинга, поставленных непосредственно практической деятельностью человека.

Впервые создана и введена в эксплуатацию автоматизированная система оперативной диагностики климата территории СССР на основе месячных данных о температуре воздуха и атмосферных осадках, входящих в состав телеграмм «Климат» и поступающих во ВНИИГМИ--МЦД с каналов связи. Разработанная система решает на практике все три задачи, поставленные в данной работе.

Модель связи потребления электроэнергии с площадными аномалиями месячной температуры воздуха по ОЭС «Центр» позволяет получать количественные оценки потребления электроэнергии в зависимости от изменений температуры воздуха в течение отопительного периода, что может быть использовано в учете потребления электроэнергии, а также при его планировании в случает использования прогностических величин температуры.

Эмпирическая формула расчета дисперсий площадных аномалий месячной температуры воздуха по различным районам территории СССР позволяет получить с достаточной степенью точности величину данного параметра, широкого используемого в диагностике климата для оценки степени аномальности температурного режима отдельных регионов..Причем, предложенная формула не требует наличия исходных рядов данных (на практике выполнение этого требования зачастую неосуществимо) и, следовательно, привлечений ЭВМ для их обработки.

Уже в настоящее время в научной и хозяйственной деятельности целого ряда учреждений и ведомств СССР используется обобщенная климатическая информация, получаемая на основе эксплуатации автоматизированной системы диагностики приземного климата территории СССР. Данная информация рассылается потребителям в виде бюллетеней, характеризующих состояние текущей климатической ситуации в различных пространственно-временных масштабах в предельно сжатые сроки. Так, например, срок доведения бюллетеней температурного режима территории СССР (месячных и квартальных) до центральных руководящих и планирующих органов (Госплан СССР, Госснаб СССР, ЦДУ ЕЭС СССР, Минэнерго СССР) составляет не более трех дней по окончании анализируемого периода.

Кроме того, отдельные виды климатической информации рассылаются в ряд НИУ Госкомгидромета и некоторые ВУЗы для ее дальнейшего использования в научно-исследовательских работах по исследованию и моделированию климата и в разработке долгосрочных прогнозов.

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались: на постоянно действующем ежегодном объединенном семинаре «Диагноз текущего климата» (Ленинград, ГГО, 1983— —1988 гг.); на Всесоюзном совещании по вопросам улучшения информационной работы (Москва, ВДНХ, 1984 г.); на научном семинаре ОМК и ВПП (Москва, ГМЦ СССР, 1984 г.); на третьей международной конференции по статистической климатологии (Австрия, Вена, 1986 г.); на Всесоюзном совещании по прикладной климатологии и обеспечению климатической информацией (Ленинград, ГГО, 1988 г.); на Ученом совете и научных семинарах ВНИИГМИ-МЦД.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы, включающего 60 названий и приложений.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе сделан аналитический обзор литературных источников по вопросам климатической изменчивости и влияния климата на хозяйственную деятельность человека, на основании которого делается вывод о необходимости разработки систем обработки, анализа, и распространения оперативной климатической информации.

Важность работ по расширению наших знаний о климате и его изменчивости была подчеркнута на Всемирной конференции по климату, состоявшейся в феврале 1979 г. в Женеве. Декларация, принятая на этой конференции, послужила основой для разработки Всемирной климатической программы (ВК.П), которая предусматривает, в частности, развитие таких направлений, как исследование климата и его влияния на деятельность человека, д также применение знаний о климате в планировании, развитии и управлении. Относительно определения областей деятельности человека, зависящих от климата, в ВКП было подчеркнуто, что основное внимание следует обратить на проблемы продовольствия, воды и энергии.

Одной из основных задач, намеченных ВКП, является организация мониторинга климата. Ю. А. Израэль в докладе, представленном на Всемирную конференцию по климату, говорит, что организация климатического мониторинга и службы сбора климатических данных является необходимым звеном изучения климата, причем,

важным моментом в организации климатического мониторинга является обеспечение доступа к климатическим данным и получение возможности их использования в национальном и региональном масштабах.

Существующие в нашей стране системы получения обобщенной климатической информации (ежемесячники, справочники по климату и т. п.) могут предоставить потребителю необходимые данные с запаздыванием по отношению к анализируемому периоду от трех месяцев до полутора и более лет, что часто приводит к потере ценности информации при ее использовании. Кроме того, запаздывание информации в режимном потоке по отношению к оперативным данным приводит к образованию разрыва в общем потоке данных, что снижает эффективность использования климатической информации при планировании деятельности в рамках различных отраслей народного хозяйства.

Следовательно, для обеспечения более эффективного использования климатических данных необходимо обеспечить широкий доступ к оперативным данным и восполнить пробел в информации, существующий между данными оперативного и режимного потоков. Решение этого вопроса возможно лишь на основе автоматизации обработки оперативных данных и последующего их хранения в доступной для использования форме до момента появления аналогичных данных в режимном потоке.

Во второй главе сформулированы основные требования к автоматизированной системе оперативной диагностики климата и показаны структура и функции данной системы. Главным положением, определяющим основные требования к разрабатываемой системе, является оперативность обработки и анализа данных и получения выводов о текущем состоянии климата. Это положение налагает жесткие ограничения на время, затрачиваемое на обработку оперативной информации, а также требует высокой надежности работы системы диагностики, как в технологическом смысле, так и в смысле достоверности результатов анализа. Таким образом, при разработке автоматизированной системы диагноза текущего климата на всех этапах технологии сбора, хранения, обработки и анализа данных используемые методы и алгоритмы должны учитывать специфику оперативной работы.

Условие оперативной работы налагает ограничения на объем обрабатываемой информации, что приводит к ограничению элементного состава информационной базы систем и к необходимости решения вопроса о временном обобщении данных (срочные, суточные, месячные и т.п.). В связи с этим необходимо разработать систему критериев приоритетности климатических параметров, позволяющую достаточно объективно определить оптимальный элементный состав информационной базы.

Специфика форм представления оперативных данных и их качество делают необходимым создание средств первичной обработки оперативной климатической информации и ее контроля с целью исключения грубых ошибок в данных входного потока.

Разрабатываемые программные средства в целом должны обеспечивать надежность эксплуатации системы, поскольку условие оперативности не позволяет рассчитывать на возможность большого числа запусков системы на повторную обработку данных из-за сбоев системы или появления ошибок в результатах анализа. Следовательно, программное обеспечение системы должно включать в себя средства обработки сбойных ситуаций и принятия решения о возможности продолжения работы системы. При выборе методов и разработке алгоритмов обработки и анализа данных необходимо учитывать затраты ресурсов ЭВМ на их реализацию и находить оптимальные решения, сочетающие простоту и надежность алгоритмов с достаточной точностью результатов анализа.

С целью повышения качества результатов анализа, пользователю системы необходимо предоставить возможность ввода в информационную базу корректирующих данных, полученных из любого источника.

Организация информационного и программного обеспечения системы должна предусматривать возможности ее развития, а именно, возможности расширения элементного состава информационной базы и включения новых программных средств обработки и анализа климатических данных.

По функциональным характеристикам в структуре системы диагностики климата можно выделить три основные подсистемы:

1) подсистема первичной обработки данных, которая осуществляет выбор из оперативного потока данных информации установленного вида, преобразование входного формата оперативных данных во внутренний формат, включая декодирование информации, контроль оперативных данных и их загрузку в информационную базу системы;

2) подсистема климатологических расчетов, которая осуществляет климатологический анализ оперативных данных и рассчитывает на их основе климатические характеристики, необходимые для диагноза состояния климата;

3) подсистема редакционно-издательских работ, осуществляющая редактирование и вывод на печать результатов расчетов в виде бюллетеней и таблиц.

Информационная база системы используется при работе всех трех подсистем. Она содержит оперативную информацию за период, равный времени запаздывания информации режимного потока, а также ряд статистических параметров и констант, используемых системой при обработке и анализе оперативных данных (название и некоторые параметры станций, а также областей и районов, по которым проводится климатический анализ, нормы и дисперсии по метео вели чинам, входящим в состав информационной базы и ряд других характеристик). В информационную базу записываются также результаты обработки и анализа оперативной информции.

В третьей главе предложена система критериев определения приоритетности метеовеличин с точки зрения первоочередности их включения в состав информационного обеспечения системы, осуществлен собственно выбор метеовеличин, которые необходимо включить в состав информационной базы и представлены результаты анализа характеристикоперативного потока, содержащего выбранные метеовеличины.

Поскольку для создания системы оперативной диагностики климата крайне необходимым является наличие малых количеств данных имеющих высокую плотность информации, то знание того, какие данные являются необходимыми, значительно упростит создание системы. Для решения этого вопроса автором была разработана система критериев приоритетности, которая позволила определить элементный состав

информационной базы на объективной основе. Данная система включает в себя пять критериев:

1) широта использования рассматриваемой метеовеличины при решении научных и прикладных задач;

2) регулярность получения данных;

3) наличие исторической информации по выбранному параметру;

4) возможность получения данных в реальном масштабе времени;

5) затраты на осуществление подготовительных работ, необходимых для включения рассматриваемого параметра в состав информационной базы.

В целом четыре первых критерия определяют список метеовеличин, данные по которым желательно использовать в системе оперативного диагноза, а пятый критерий определяет, что конкретно может быть включено в состав информационной базы уже в настоящее время с учетом ресурсов, выделенных на данную работу. В список, полученный на основе первых четырех критериев вошли следующие метеовеличины: скорость ветра, температура воздуха, осадки, влажность, снежный покров, облачность, солнечная радиация, температура подстилающей поверхности. В конечном итоге, в состав информационной базы были включены месячные данные по температуре воздуха и атмосферным осадкам, поступающим с каналов связи в составе телеграмм «Климат».

Анализ характеристик входного потока данных позволил определить общий объем информации, плотность потока в различные моменты времени, полноту информации и ряд других характеристик, которые позволяют рассчитать ресурсы ЭВМ, необходимые для обработки входных данных. Большое внимание было уделено качеству данных во входном потоке. Были определены и классифицированы наиболее часто встречающиеся ошибки и искажения формата данных. Выводы, полученные в результате анализа, использовались затем при разработке алгоритмов программ, вошедших в подсистему первичной обработки данных.

В четвертой главе приведено описание функций и алгоритмов, составляющих подсистему первичной обработки данных. В состав подсистемы входят программы, обеспечивающие синтаксический и логический контроль информации, содержащейся в телеграммах «Климат», и ее загрузку в информационную базу системы, а также средства

выбора и сортировки данных по температуре и осадкам, на основе которых формируется файл, передаваемый подсистеме климатологических расчетов.

Программа синтаксического контроля осуществляет проверку форматов сообщений во входном потоке, идентифицирует сообщение (определяет его принадлежность к заданному виду информации), декодирует поступившую информацию из кода КН—19 во внутренний формат, исключает из входного потока повторные сообщения и передает обработанную информацию программе логического контроля.

Программа логического контроля осуществляет проверку достоверности значений метеовеличин, содержащихся в телеграмме, присваивает элементам записи признак качества в соответствии с результатами контроля и записывает проконтролированные данные в информационную базу системы. В основе процедуры контроля лежит предположение об однородности полей метеовеличин, представленных в телеграмме «Климат». На основе этого предположения достоверность контролируемого значения определяется путем сравнения величины нормированного отклонения значения в пункте от средней величины этого значения по контролируемому району с некоторым предельным значением, которое устанавливается эмпирическим путем. В качестве районов, по которым осуществляется контроль дааных, служат синоптические регионы. Алгоритм контроля реализован в виде итерационного процесса, на каждом шаге которого по контролируемому району для каждой метеовеличины рассчитываются: среднее и среднее квадратическое отклонение по данным всего района, а также нормированные аномалии для каждого пункта, входящего в район. Значения метеовеличины, отбракованные на предшествующем шаге итерации, в расчете статистических параметров по району не участвуют. Процедура контроля данных по району заканчивается, когда на очередном шаге количество отбракованных значений становится равным нулю. Необходимо заметить, что по температуре и осадкам, при наличии в информационной базе постанционных норм, контролируются не поля фактических значений, а поля аномалий этих элементов, что позволяет улучшить качество контроля. Практика использования приведенного здесь алгоритма контроля дает вполне удовлетворительные результаты по исключению грубых ошибок из входного потока.

В главе пятой изложены основные функции подсистемы климатологических расчетов и представлены реализующие их программы, а также даны краткие описания регулярных бюллетеней, содержащих результаты анализа оперативной климатической информации, выпуск которых осуществляется на базе эксплуатации системы оперативного диагноза климата.

Основной функцией подсистемы климатологических расчетов является расчет климатических характеристик с использованием постанционных месячных данных по температуре и осадкам. Данные характеристики являются информационной основой выпускаемых бюллетеней, а также используются для обслуживания потребителей по разовым запросам. На регулярной основе выпускается два типа бюллетеней: сезонные бюллетени, содержащие результаты анализа и диагностические выводы за анализируемый период по различным регионам территории СССР на основе данных по температуре и осадкам, и бюллетени температурного режима (БТР), содержащие обобщенные данные по температуре для различных административно-территориальных единиц СССР.

К сезонным бюллетеням относятся: экспериментальный бюллетень «Мониторинг климата» и бюллетень «Краткий обзор метеорологических и агрометеорологических условий территории СССР», выпускаемый совместно с ВНИИСХМ. Бюллетени выпускаются два раза в год за холодный и теплый периоды со временем запаздывания по отношению к анализируемому периоду не более одного месяца. БТР выпускаются двух видов: БТР по территории экономических районов СССР и БТР по территориям Объединенных энергосистем (ОЭС) и Главэнерго-систем. По времени обобщения БТР разделяются на месячные, квартальные и за отопительный период. Время запаздывания БТР по отношению к анализируемому периоду не превышает трех дней. Указанные бюллетени (за исключением бюллетеня «Мониторинг климата») рассылаются в планирующие и управляющие учреждения и ведомства союзного, республиканского и регионального уровней.

Для выпуска сезонных бюллетеней используются климатические характеристики, содержащиеся в базовых таблицах. Расчет базовых таблиц осуществляется программой ТАВЬ. Базовая таблица включает

в себя пять характеристик: температура воздуха, аномалия, нормированная аномалия, вероятность превышения данной аномалии, осадки, аномалия осадков. Перечисленные характеристики рассчитываются для каждой станции, а также для осредненных по территории административных областей и экономических районов значений температуры и осадков. Вопросам площадного осреднения метеорологических данных посвящено много работ, среди которых необходимо отметить работы Гандина О. С., Кагана Р. Л., Мещерской А. В., Полищука А. И. В данной работе площадное осреднение проводится в два этапа в соответствии с иерархией территориального деления СССР. На первом этапе рассчитываются средние по областям путем арифметического осреднения, причем, по температуре осредняются не фактические значения, а аномалии. На втором этапе рассчитываются площадные значения по экономическим районам, как средневзвешенные из областных значений, где в качестве весовых коэффициентов берутся нормированные площади областей. Точность такого метода осреднения вполне удовлетворяет задачам оперативного климатического анализа. В работе приводятся оценки погрешности осредненных данных по температуре, подтверждающие сделанный вывод.

Расчет сезонных характеристик осуществляется программой БиММБ. Сезонные характеристики выдаются на печать в формате базовой таблицы с той разницей, что рассчитываются они по данным, осредненным за анализируемый сезон.

Подготовка и выпуск БТР осуществляется автоматизированным способом программами ВИТЕ (БТР по экономическим районам) и ВТИО (БТР по ОЭС и Главэнерго). БТР по экономическим районам кроме площадных характеристик по температуре, содержащихся в базовой таблице, включает температуру и ее аномалию по экономическим районам и республикам, имеющим областное деление, рассчитанную с учетом населенности областей, входящих в их состав. Аналогично, БТР по ОЭС и Главэнерго содержит для указанных территорий температуру и ее аномалию, рассчитанные с учетом потребления электроэнергии и отпуска тепла по входящим в их состав энергосистемам.

В процессе взаимодействия с ЦДУ ЕЭС СССР по вопросам использования климатической информации была выполнена работа с целью получения количественных оценок влияния изменений темпера-

туры на потребление электроэнергии. Анализ проводился на основе месячных данных потребления электроэнергии по ОЭС «Центр» и аномалий температуры воздуха, осредненных по территории данной ОЭС. Результаты анализа показали наличие тесной связи между указанными параметрами в течение холодной части года (с сентября по май). Величина коэффициентов корреляции для этого периода колеблется а пределах от —0,69 до —0,96 с вероятной ошибкой не более 0.17. Это позволило выразить связь изменений потребления электроэнергии с аномалиями температуры посредством линейного уравнения регрессии и получить количественную оценку данной связи, составившую в среднем за указанный период величину 2 млн.кВтч/сутки на один градус. Использование в данном уравнении в качестве аргумента прогностических значений температуры позволяет осуществлять планирование режима работы данной ОЭС.

В главе шестой рассмотрены возможности получения оценок дисперсий средних по площади аномалий месячной температуры воздуха косвенным методом без привлечения к обработке исторических рядов. Данные дисперсии широко используются в климатическом анализе для получения вероятностных оценок температурного режима по площадным средним на основе нормального закона распределения. Поиск такого метода основывался на положении о дисперсии по сгруппированным данным: общая дисперсия по сгруппированным данным равна сумме межгрупповой и внутригрупповой дисперсий, где межгрупповая — это дисперсия средних по группам, а внутригруппо-вая — это средняя из дисперсий по каждой группе. Исторические ряды постанционных значений аномалий температуры для некоторого района за конкретный месяц можно представить в виде двумерной матрицы X;/, где ] — номер года, а 1 — номер станции в рассматриваемом районе. Если рассматривать матрицу х,;, как данные, сгруппированные по столбцам, то общая дисперсия матрицы аномалий температуры будет равна средней из постанционных дисперсий, т.е. общую дисперсию можно рассчитывать не прибегая к обработке исходных рядов. С другой стороны, если рассматривать эту матрицу как данные, сгруппированные по строкам, то общая дисперсия этой матрицы (а2) будет равна сумме дисперсии средних площадных значений и средней площадной дисперсии. Для решения поставленной задачи достаточно попытаться смоделировать изменчивость одного из слагаемых.

В данной работе за основу для анализа была взята величина средней площадной дисперсии, пронормированная на общую дисперсию и обозначенная как р2. Цель исследования — построение модели, описывающей изменчивость данного параметра. В качестве рабочей гипотезы служило предположение, что величина р2 зависит от размеров района, его местоположения и времени года. Таким образом, модель для расчета величин р2 может быть записана в следующем виде:

р2 = р2(Б) + Р2Ы) + р2(М) + Д

где Р2(5) — функция, описывающая зависимость от размеров района, р2(фЛ) — функция, описывающая зависимость от местоположения района,

Р2(М) — функция, описывающая годовой ход параметра, Л — остаточный член модели.

Исходными данными для анализа служил архив 148 длиннорядных станций, содержащих месячные аномалии температуры. Исследование статистических закономерностей в изменчивости величин р2 позволило параметризовать предложенную модель и получить эмпирическую формулу для расчета величин р2:

Р2 = —0,015 52+0,219 5+6,23X10 "6?.2+2,44X10Л —0,08+р2{М)

где 5 — расстояние между двумя максимально удаленными друг от друга станциями данного района в тыс. км, X — средняя долгота района в градусах.

Функция р2(М) имеет 12 фиксированных значений, которые приведены в таблице.

Значения функции р2(М)

Месяц 1 2 3 4. 5 6

Р2(М) —0.037 —0.048 —0.055 0.050 0.011 0.088

Месяц 7 8 9 10 11 12

Р2(М) 0.098 0.060 —0.003 —0.028 —0.017 —0.020

Примечание: поправки за счет ß2(M) необходимо использовать только при S>1000 км, а при S <500 км достаточно использовать только функцию ß2(S).

Таким, образом, используя полученную эмпирическую формулу можно рассчитать как величину дисперсии площадных средних значений температуры, так и величину средней по площади дисперсии полей температуры для любого района территории СССР, не привлекая к обработке исходные исторические ряды, что весьма ценно в практике оперативного анализа и обслуживания потребителей климатическими данными.

Заключение содержит описание основных результатов, получен-

ных в процессе выполнения работы.

Создана автоматизированная система оперативной диагностики климата, которая на практике решает все задачи, поставленные в данной работе. На основе промышленной эксплуатации данной системы в настоящее время осуществляется обслуживание потребителей оперативной климатической информацией, использование которой дает подтвержденный экономический эффект до 1,5 млн. руб в год.

Получена количественная оценка влияния изменений температуры на потребление электроэнергии.

Получена эмпирическая формула расчета дисперсий месячных значений температуры, осредненных по площади некоторого района территории СССР, а также средних многолетних величин площадных дисперсий полей аномалий температуры по району. Обе эти характеристики широко используются в практике климатического анализа.

По теме диссертации опубликованы 4 работы, достаточно полно отражающие ее содержание.

1. Высотский A.M., Рейтенбах Р.Г. Модель связи потребления электроэнергии с осредненными по площади аномалиями среднемесячной температуры воздуха. Труды ВНИИГМИ-МЦД. — Вып. 84. — М.: Гидрометеоиздат, 1981. — С. 82—87.

2. Высотский A.M., Комплекс программ автоматизированной обработки и анализа информации «Климат». Деп. в ОФАП ВНИИГМИ-МЦД; Инв. HP И050020993, Обнинск, 1985.

3. Высотский A.M., Здонова М.К., Разуваев В.Н., Шевченко H.H. Проявление аномальности в температурном режиме холодных периодов на территории СССР /Труды третьей международной конференции

по статистической климатологии. — Вена, 1986. С. 265—270.

4. Высотский A.M. Косвенный метод расчета дисперсий месячных аномалий температуры воздуха, осредненных по площади некоторого района. Деп. в ИЦ ВНИИГМИ-МЦД; Инв. HP 629гм, Обнинск, 1987.