Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Современные подходы к распознаванию макросиноптических процессов в задаче прогноза погоды на месяц по Северо-Западу Российской Федерации

ВАК РФ 25.00.30, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Современные подходы к распознаванию макросиноптических процессов в задаче прогноза погоды на месяц по Северо-Западу Российской Федерации"

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

ЦЕПЕЛЕВ ВАЛЕРИЙ ЮРЬЕВИЧ

УДК 551.509.33

СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К РАСПОЗНАВАНИЮ МАКРОСИНОПТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗА ПОГОДЫ НА МЕСЯЦ ПО СЕВЕРО-ЗАПАДУ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Специальность 25.00.30 - метеорология, климатология, агрометеорология

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

йОО€ А

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

ЦЕПЕЛЕВ ВАЛЕРИИ ЮРЬЕВИЧ

УДК 551.509.33

СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К РАСПОЗНАВАНИЮ МАКРОСИНОПТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В ЗАДАЧЕ ПРОГНОЗА ПОГОДЫ НА МЕСЯЦ ПО СЕВЕРО-ЗАПАДУ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Специальность 25.00.30 - метеорология, климатология, агрометеорология

АВТОРЕФЕРАТ

Диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

Работа выполнена в Российском Государственном Гидрометеорологическом Университете

Научный руководитель

Доктор географических наук, Профессор Воробьев В.И.

Официальные оппоненты

Доктор географических наук, Профессор К.В.Кондратович

Доктор физико-математических наук,

Мещерская А.В.

Ведущая организация

Научно-исследовательский институт Арктики и Антарктики

Защита состоится «30» марта 2006 г. в

часов на заседании

Диссертационного совета Д.212.197.01 при Российском Государственном Гидрометеорологическом Университете

по адресу:

195196, г. Санкт-Петербург, Малоохтинский пр., д. 98.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского Государственного Гидрометеорологического Университета.

Автореферат разослан «_»

2006 г.

Ученый секретарь Диссертационного совета

д.ф.м.н. А.Д. Кузнецов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы.

Для эффективной организации экономической деятельности в различных отраслях экономики необходимо знание прогноза погоды на месяц, сезон и год. За последние сто лет насчитывается множество попыток создать методы прогнозов погоды на сроки от одного месяца до года для различных регионов земного шара. В связи с недостаточным пониманием процессов и влияющих факторов в атмосфере на временных масштабах месяц и более, данный вид прогнозов пока еще имеет эффективность не достаточную для удовлетворения предъявляемых к нему требований. Главной причиной, по которой за последние десятилетия не произошло существенного прогресса в данной области, является существование практического и теоретического предела предсказуемости атмосферных процессов.

В России получил признание и распространение макроциркуляционный метод долгосрочного прогнозирования, при помощи которого разрабатываются прогнозы аномалий приземного атмосферного давления, температуры и осадков. Основы макроциркуляционного метода долгосрочных прогнозов погоды были разработаны в сороковых годах двадцатого века Г.Я. Вангенгеймом. В современном виде принципы метода были сформулированы А.А. Гирсом. В основу метода положены физические закономерности развития общей циркуляции атмосферы на пространстве всего Северного полушария.

В качестве развития идей Вангенгейма-Гирса, в РГГМУ под руководством Савичева А. И. был разработан синоптико-статистический метод долгосрочного прогноза погоды, который получил название «метода типовых макропроцессов». В последние десять лет метод интенсивно совершенствовался на базе внедрения новых идей по распознаванию и классификации крупномасштабных синоптических процессов Северного полушария.

В настоящей работе представлен современный подход к решению проблемы прогноза погоды на месяц, в котором реализована оригинальная методика распознавания макропроцессов с учетом их интенсивности. В методике впервые реализована концепция «ключевых районов» Северного полушария. Использование данной

концепции позволяет описать многофакторный процесс развития макропроцессов в пространстве и времени, используя ограниченные вычислительные ресурсы. Концепция «ключевых районов» полушария позволяет ускорить процесс классификации макропроцессов и с высокой степенью достоверности распознавать текущий макросиноптический процесс.

Метод реализован в форме программного комплекса, который позволяет разрабатывать прогнозы среднемесячных аномалий приземного давления, температуры и осадков по Северо-Западу РФ, прогнозировать развитие синоптических процессов и ход температуры на станциях внутри месяца, и оценивать вероятность осуществления прогнозов.

Важность и актуальность данной работы заключаются в том, что впервые удалось создать эффективно работающую, объективную методику распознавания во времени и пространстве, комплексных многофакторных синоптических процессов с целью подбора гомологов к текущему макросиноптическому процессу, и на базе ее разработать уникальный автоматизированный прогностический комплекс. В связи с постоянно увеличивающейся потребностью различных отраслей экономики в долгосрочных прогнозах погоды, как с месячным периодом осреднения, так и с детализацией внутри месяца по метеорологическим параметрам, комплекс является востребованным специалистами гидрометеорологической службы и география его использования постоянно расширяется.

Цель и задачи исследования.

Целью работы являлась объективизация «метода типовых макропроцессов». В соответствии с ней были поставлены следующие задачи:

- решение проблемы объективизации процесса выбора лучшего гомолога, на основе концепции «ключевых районов» Северного полушария и перевод прогностического «метода типовых макропроцессов» из разряда субъективных «экспертных оценок» в разряд автоматизированного программного комплекса;

- уточнение классификации макросиноптических процессов на основе объективной методики их сравнения;

- разработка методики детализации прогноза приземной температуры, давления и осадков внутри прогностического месяца;

- разработка методики оценки вероятности, осуществления прогноза среднемесячных аномалий приземного давления, температуры и осадков;

Научная новизна работы.

В работе получены следующие новые научные результаты:

- Впервые разработана эффективно работающая методика сравнения во времени и пространстве макросиноптических процессов Северного полушария по двум метеопараметрам, которая не только отличается простотой реализации, но и успешно применяется в оперативной работе по составлению прогнозов на месяц по Северо-Западу РФ;

- Разработана концепция «ключевых районов» Северного полушария, динамика аномалий приземного давления и температуры в которых, определяет дальнейшее развитие макроциркуляционных процессов на пространстве всего полушария в течение прогностического месяца;

- Впервые, в практике долгосрочного прогнозирования в России, разработан и внедрен в оперативную работу метод, оценки вероятности осуществления прогноза аномалий приземного давления, температуры и осадков на месяц.

Практическая ценность и реализация результатов работы.

Практическая значимость исследования определяется востребованностью специалистами гидрометеорологической службы созданного на его основе программного комплекса долгосрочного прогноза погоды. География использования комплекса, начиная с 1995 года, постоянно расширяется.

В 1995 году программный комплекс долгосрочного прогноза был внедрен в оперативную практику Ленинградского Центра по Гидрометеорологии и Мониторингу окружающей среды и научно-производственного предприятия «Комплексные системы» города Мурманска.

В 2000 году комплекс был адаптирован и внедрен в оперативную практику Сахалинского Управления Гидрометслужбы.

С 2002 года потребителями долгосрочных прогнозов погоды разработанных при помощи данного комплекса последовательно

стали Коми ЦГМС, Ярославское ЦГМС, Новгородское и Псковское ЦГМС, Карельское ЦГМС, Санкт-Петербургское ЦГМС-Р.

В настоящее время, прогнозы, разработанные при помощи комплекса, находятся на испытании в Мурманском ЦГМС, Архангельском ЦГМС, Средневолжском и Верхневолжском УГМС.

Все потребители особенно подчеркивают качество и разнообразие прогностической продукции, полученной с помощью комплекса, по сравнению с продукцией долгосрочного прогнозирования, выпускаемыми Гидрометцентром РФ.

Апробация работы.

Результаты работы были представлены:

- на семинаре по Долгосрочному прогнозу погоды, который проходил 27-29 марта 2005 года в Ленинградском ЦГМС;

- в докладах на заседании кафедры синоптической метеорологии РГГМУ 30 мая и 13 декабря 2005 года;

- на семинаре по методам долгосрочных прогнозов погоды в Главной Геофизической обсерватории 14 июня 2005 года;

- на семинаре по методам долгосрочных прогнозов погоды в ААНИИ 27 февраля 2006 года

Основные результаты диссертации освещены в 4 публикациях.

Предложения, выносимые на защиту.

1. Объективная методика оценки степени сходства в пространстве и времени макросиноптических процессов Северного полушария и применение в задаче подбора гомологов.

2. Концепция «ключевых районов» Северного полушария.

Структура и объем диссертации.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложения. Она содержит 153 страницы, включая 24 рисунка, 1 таблицу и библиографию из 171 наименования.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дается обоснование актуальности работы, сформулированы цели и задачи исследования, приведены основные

положения, выносимые на защиту, показана научная новизна и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе рассмотрено современное состояние проблемы долгосрочного прогноза погоды, описаны основные подходы и методы решения задачи прогноза погоды на месяц и сезон. Рассмотрены современные методы прогнозов как отечественной, так и иностранных школ, представлены основные направления решения проблемы долгосрочного прогноза погоды - синоптическое, физико-статистическое и гидродинамическое.

В главе показаны два основных взгляда на причины изменений движения атмосферы, определяющие принципиально разные подходы к решению проблемы долгосрочных прогнозов погоды. В первом случае используется представление об океане, атмосфере и подстилающей поверхности как о замкнутой термодинамической системе, подвергающейся случайным воздействиям, возникающим вследствие стохастического характера системы. Во втором случае учитываются внеземные факторы, действующие прямым или косвенным путем на атмосферу. Сложность проблемы долгосрочного прогноза погоды не позволяет выбрать определенный путь ее решения. При текущем состоянии науки существует некоторый, сравнительно невысокий и не повышающийся в течение времени, предел уровня качества долгосрочных прогнозов погоды.

Во второй главе описана история создания и применения метода типовых макропроцессов, разработке современной и объективной версии, которого посвящено данное исследование. В основе метода типовых макропроцессов лежат синоптические и статистические методы, а в качестве базового, взят метод Вангенгейма-Гирса. Метод типовых макропроцессов базируется на анализе эволюции общей циркуляции атмосферы в предшествующий прогнозу период времени. В качестве рабочей гипотезы для разработки метода использовалось наличие причинно-следственной связи между формированием аномалий макропогоды в конкретном районе и особенностями преобразования макроциркуляционных синоптических процессов Северного полушария в четырех месяцах предшествующих прогностическому месяцу.

Основой дня достоверной классификации макропроцессов и методики распознавания служит применение в этих процедурах концепции «ключевых районов» Северного полушария.

Географические районы, в которых для данного типового макропроцесса повторяемость знака аномалии метеопараметра превышает пороговое значение равное семидесяти пяти процентам, получили название "ключевых районов" Северного Полушария.

«Ключевые районы» получены для каждого типового макропроцесса во всех календарных месяцах для аномалий приземного давления и температуры. Ключевые районы» имеют индивидуальные особенности для каждого отдельно взятого типового макропроцесса календарного месяца в своих размерах, географической локализации и динамике перемещения в пространстве от месяца к месяцу.

Размеры «ключевых районов» зависят от однородности индивидуальных макропроцессов, которые составляют типовой макропроцесс. Чем выше подобие в распределении аномалий метеопараметров индивидуальных макропроцессов, составляющих типовой макропроцесс, тем большую площадь Северного полушария занимают «ключевые районы».

Схема локализации на пространстве Северного полушария и динамика «ключевых районов» от месяца к месяцу позволяет четко идентифицировать каждый, индивидуальный типовой макропроцесс (Рис.1).

Рис.1. Карты "ключевых районов" Северного Полушария в полях аномалий приземного давления и температуры.

Использование «ключевых районов» в схеме распознавания

типовых макропроцессов позволяет изучать не полные поля аномалий метеопараметров Северного полушария, а только районы локализации очагов, высокой повторяемости знака аномалии макропроцесса.

«Ключевые районы» совместно с полями средних по типовым макропроцессам аномалий приземного давления и температуры являются индивидуальной характеристикой типового макропроцесса. Для полного описания каждого типового макропроцесса необходимо и достаточно использование данной характеристики.

В третьей главе рассмотрено применение трех алгоритма объективного распознавания макропроцессов. Для учета только самых значимых черт сравниваемых макропроцессов, сравнение полей аномалий проводится только в «ключевых районах» Северного полушария, что является важнейшим фактором позволяющим добиться высокой эффективности работы алгоритмов.

При помощи первого алгоритма (р) рассчитывается сходство полей аномалий метеопараметров макропроцессов по знаку аномалии.

Второй алгоритм предназначен дня оценки конфигурации и интенсивности очагов сравниваемых полей аномалий метеопараметров ((7). Для расчета алгоритма проводится сравнение направления градиентов из каждого узла сетки в ближайшие к нему узлы. Если направление градиента в двух сравниваемых полях совпадает или равны нулю, то значение параметра в увеличивается на единицу. Если направление градиентов противоположно, то значение параметра б уменьшается на единицу. Параметр С нормируют на общее количество градиентов, рассчитанных из данной точки и он может изменяться от минус единицы до плюс единицы. Максимальное значение параметра (7, в среднем для всего поля, трактуется как максимальная аналогичность сравниваемых полей, по конфигурации и интенсивности очагов аномалий.

Третий алгоритм предназначен для оценки сходства в характере эволюции макропроцессов от месяца к месяцу (СС). Используется вышеописанный «метод градиентов», но спринципиально отличной расчетной схемой. В алгоритме рассчитываются поля разности аномалий метеопараметров для двух соседних месяцев в цепочке развития макропроцесса. Расчет направлений градиентов проводится между двумя полями разности последовательно взятых пар месяцев. Максимальное значение среднего по всему полю параметра (т(7,

равное плюс единице, соответствует максимальному сходству сравниваемых полей по перестройке структуры поля аномалий от месяца к месяцу.

Последовательное применение алгоритмов позволяет сужать круг поиска макропроцесса с максимальной степенью сходства к исследуемому макропроцессу от этапа к этапу. Тем не менее, для принятия окончательного решения о выборе наиболее близкого макропроцесса требуется экспертная оценка специалистом.

К основным преимуществам предлагаемых алгоритмов можно отнести высокое быстродействие и эффективность, а так же низкую требовательность к мощности вычислительного комплекса. Особо следует отметить эффективность применения алгоритмов. После просеивания тремя последовательными процедурами, в 90% случаев прогнозисту приходится выбирать всего лишь из двух лучших макропроцессов, то есть объем рассматриваемого материала снижается в два с половиной раза.

В разделе два третьей главы рассмотрен метод, который был использован для выделения прогностических связей. С этой применялся прием генетической классификации макропроцессов, заключающийся в объединении в группы нескольких макросиноптических процессов со сходным типом циркуляционных преобразований. Классификация проводилась на материалах наблюдений полей аномалий приземного давления и температуры с 1900 по 2004 годы для каждого календарного месяца в отдельности. В классификации использовались базы данных среднемесячных аномалий метеопараметров, климатических норм, ежедневных наблюдений и такие вспомогательные базы данных, как индексы Северо-Аталантического колебания и индексы солнечной активности. Длина цепочки преобразования макропроцессов была принята равной пяти месяцам. Конечной целью классификации являлось выявление конечного набора таких типовых сценариев преобразования циркуляционных процессов Северного полушария, которые бы описывали весь возможный набор типов преобразований, что предшествует выбранному для прогноза календарному месяцу. При проведении классификации была подтверждена гипотеза о существовании ограниченного количества устойчивых типов преобразования макроциркуляционных процессов. Основной проблемой классификации являлась необходимость учета не только

степени пространственного сходства индивидуальных среднемесячных полей аномалий в сравниваемых цепочках развития макропроцессов, но и оценка степени сходства преобразования полей от месяца к месяцу. Ключевыми признаками объединения макросиноптических процессов в один тип являлась как схожая географическая локализация полей среднемесячных аномалий метеопараметров в прогностическом месяце над Северной Атлантикой и Европой, так и аналогичное развитие макропроцессов на пространстве Северного полушария в течение пяти месяцев. Макросиноптические процессы всех лет, входящих в один тип, формируют типовой макросиноптический процесс.

На первом этапе классификации создавалось несколько групп (ядер) из наиболее четко выраженных макропроцессов. К этим ядрам проводился подбор макропроцессов с максимальным суммарным критерием подобия по /), С и СС. Расчеты проводились только для «ключевых районов» Северного полушария. В исследовании решена задача классификации макропроцессов в пятимесячном цикле их развития на основе объективной методики сравнения цепочек преобразования среднемесячных, полушарных полей аномалий метеопараметров. Впервые для макроциркуляционного метода достигнуто высокое качество классификации с минимальным участием эксперта.

В разделе подчеркивается, что основным ограничением, которое накладывается на метод типовых макропроцессов, является длина базы данных, на которой выделяются типовые макропроцессы. В связи с тем, что типовые макропроцессы формируются из тех макропроцессов, которые осуществились в прошлом, по методу типовых макропроцессов невозможно дать прогноз процесса, который осуществился впервые за последние сто лет.

В третьем разделе главы три так же изложена методика разработки прогноза погоды на месяц в вероятностной форме по Северо-Западу РФ. Поле вероятности прогноза аномалии метеопараметра рассчитывают как процент соответствия осредненного поля метеопараметра «прогностического ансамбля», к осредненному полю метеопараметра «оценочного ансамбля».

А

Р =-х 100%

В

Р - рассчитанная в каждой точке поля вероятность;

А - количество всех прогностических реализаций, входящих в «прогностический ансамбль», в которых значение метеопараметра имеет положительный (отрицательный) знак;

В - количество всех прогностических реализаций, входящих в «оценочный ансамбль», в которых значение метеопараметра имеет положительный (отрицательный) знак.

На картах вероятности прогноза прогностические поля аномалий приземного давления, температуры и осадков построены только в тех районах, где вероятность осуществления знака прогностической аномалии превышает 60%. В текстовой интерпретации прогностических карт, которая рассылается потребителям, подчеркивается высокая вероятность осуществления прогноза в выделенных районах.

В четвертом разделе третьей главы описана автоматизированная методика долгосрочного прогноза погоды по Северо-Западу РФ, которая была разработана и введена в оперативную эксплуатацию на основе алгоритмов и подходов изложенных выше. Методика реализована в виде программного комплекса «рабочее место синоптика-долгосрочника».

При составлении прогноза с использованием программного комплекса распознается действующий типовой макропроцесс. Для этого проводятся расчеты индексов сходства между всеми типовыми макропроцессами данного месяца и текущим макропроцессом. Расчеты проводятся с последовательным использованием описанных выше трех индексов аналогичности в «ключевых районах» Северного полушария по аномалиям приземного давления и аномалиям температуры. Кроме того, для распознавания действующего типового макропроцесса рассчитываются три индекса сходства по полям аномалий температуры воды в Северной Атлантике от экватора до семидесятого градуса северной широты без выделения «ключевых районов» и первый индекс сходства по индексам циркуляции «Вангенгейма-Гирса».

Температура поверхности океана используется в расчетах с понижающим коэффициентом, который эмпирически получен на экспериментальном материале с учетом анализа литературы,

посвященной степени влияния температурных аномалий в Северной Атлантике на погоду в Европе с различными временными сдвигами. Исходя из анализа литературы и эмпирических исследований, для зимы и лета выбраны различные понижающие коэффициенты. Летние температурные аномалии воды имеют большее влияние на погоду в Европе зимой, чем зимние аномалии на погоду в летние месяцы. Экспериментально полученный понижающий коэффициент для зимних месяцев составляет 0.4, а для летних месяцев 0.2.

Параметр аналогичности по индексам циркуляции Вангенгейма-Гирса используется с постоянным, не зависящим от сезона понижающим коэффициентом 0.2, который так же получен в результате экспериментов. Параметр аналогичности, полученный по полям аномалий давления и температуры, принимается с одинаковым весом, который равен единице для всех месяцев цепочки.

Поля аномалий метеопараметров лучшего типового макропроцесса принимаются в качестве прогностических полей прогноза на месяц. Каждый индивидуальный макропроцесс вносит свой вклад в прогностическое поле в соответствии со своим весом, за который принимается средняя мера сходства по трем параметрам аналогичности между каждым индивидуальным макропроцессом, входящим в типовой макропроцесс и текущим макропроцессом. Для уточнения развития синоптических процессов внутри прогностического месяца, методом экспертной оценки производится разбивка синоптических процессов по периодам однородной циркуляции и для каждого периода строятся карты средних прогностических полей приземного давления и температуры. На заключительном этапе разработки прогноза строятся карты полей вероятности осуществления прогностических аномалий приземного давления, температуры и осадков (Рис.2).

Рис.2.Карты прогностических аномалий приземного давления, температуры и осадков на март 2005 года.

В четвертой главе приведены результаты оценки качества прогнозов погоды на месяц по Северо-Западу РФ, разработанные по вышеописанной методике. По рекомендации ВМО для долгосрочных прогнозов погоды было предложено оценивать аномалии приземной температуры и осадков. В данном исследовании дополнительно оценивалась успешность прогноза аномалий приземного давления. В качестве меры оценки качества прогнозов были использованы -коэффициент корреляции аномалий, отношение средних квадратических ошибок методического и климатического прогнозов, средняя квадратическая ошибка прогноза, мера мастерства методического прогноза по отношению к климатическому прогнозу. Кроме того, были получены традиционные оценки качества прогнозов *

по параметру - р и относительная ошибка прогноза - р.

Район, по которому получены оценки прогноза ограничен следующими координатами:

45° - 70° северной широты, 10° з.д. - 50° в.д.

Оценка прогнозов полей среднемесячных аномалий приземного давления, температуры и осадков выполнялась путем сравнения прогностических значений с результатами объективного анализа за период с января 1975 по декабрь 2000 года.

Основные выводы, которые были сделаны по результатам испытаний метода «типовых макропроцессов» заключаются в следующем.

1. Метод прогноза позволяет удовлетворительно предсказывать среднемесячные аномалии полей приземного давления, температуры и осадков с заблаговременностью до 15 дней.

2 Качество прогнозов знака аномалии и прогноза конфигурации полей аномалий устойчиво превышает качество климатического прогноза.

3. Качество прогнозов значений среднемесячных аномалий по мере мастерства ниже уровня качества климатических прогнозов. Это говорит о том, что, в отличие от знака аномалии, прогноз величины находится на недостаточном уровне.

4. Относительная ошибка прогноза метеорологических полей по предложенной методике устойчиво ниже относительной ошибки климатического прогноза.

5. Отчетливо проявляется тенденция улучшения качества прогнозов полей аномалий приземного давления и температуры, на протяжении последних 25 лет (Рис.3, Рис.4). Качество прогноза полей аномалий осадков находится на постоянном уровне.

Рис.3.Среднегодовые оценки качества прогнозов средних месячных аномалий полей приземного давления по р и <2, в сравнении с (2 климатического прогноза.

аномалий полей приземного давления по р и <3, в сравнении с О климатического прогноза.

6. Годовой ход качества прогнозов имеет следующие особенности - в среднем наиболее успешные прогнозы полей аномалий приземного давления и температуры разрабатывались в холодный период года с ноября по март и в августе, а наименее успешные прогнозы разрабатывались с мая по июль (Рис.5., Рис.6). Прогноз полей аномалий осадков так же наименее успешен с мая по июль и в сентябре, а наиболее успешен с ноября по март и в августе.

аномалий полей приземного давления по р и <3, в сравнении с О климатического прогноза.

Рис.б.Годовой ход оценки качества прогнозов средних месячных аномалий полей приземной температуры по р и <2, в сравнении с <2 климатического прогноза.

7. В холодный период года, поля высоких значений, оценок качества прогнозов аномалий метеорологических величин, располагаются над внетропической частью центральной и восточной Европы и в частности над Северо-Западом РФ, а низких значений - над западной и юго-западной частью Европы и над Атлантикой. В теплый период года локализация полей высоких значений оценок качества прогнозов перемещается в сторону Атлантики, а над центральной и восточной Европой располагаются поля низких значений оценок (Рис.7., Рис.8.).

Р <}0с»а

Фпряя

Рис.7. Географическое распределение в феврале коэффициента корреляции аномалий (Я) и отношения средней квадратической

ошибки методического и климатического прогнозов (88) для аномалий приземного давления.

Рис.8. Географическое распределение в июле коэффициента корреляции аномалий (Я) и отношения средней квадратической ошибки методического и климатического прогнозов (88) для аномалий приземного давления.

В заключении приводятся основные выводы.

1. В связи с отсутствием значительного прогресса в прогнозировании на сроки более двух недель с использованием гидродинамических методов прогнозов, синоптические и физико-статистические методы остаются важным инструментом в прогнозе погоды на месяц и более.

2. На Северном полушарии можно выделить так называемые «ключевые районы», географическая локализация и особенности развития макросиноптических процессов в которых, индивидуальны для каждого типового макропроцесса.

3. Использование понятия «ключевых районов» в процедуре распознавания и классификации макропроцессов позволяет в 90% случаев уверенно распознавать макропроцесс.

4. Предложено использовать три простых алгоритма выбора ближайших типовых макропроцессов с учетом концепции «ключевых районов» Северного полушария. При помощи первого алгоритма выбираются типовые макропроцессы с максимальным сходством полей аномалий метеопараметров. Второй алгоритм предназначен для оценки конфигурации и интенсивности очагов сравниваемых полей аномалий метеопараметров, а третий предназначен для оценки сходства в характере эволюции макропроцессов от месяца к месяцу. Последовательное применение алгоритмов впервые позволило с

высокой степенью уверенности в автоматическом режиме выявлять макросиноптические процессы наиболее близкие к текущему.

5. Предложен и успешно испытан в оперативной практике метод, позволяющий оценить вероятность осуществления прогноза аномалий метеопараметров по Северо-Западу РФ.

6. Предложенный метод прогноза позволяет удовлетворительно предсказывать среднемесячные аномалии полей приземного давления, температуры и осадков с заблаговременностью до 15 дней.

7. Выявлена тенденция улучшения качества прогнозов полей аномалий приземного давления и температуры, на протяжении последних 25 лет.

8. Наиболее успешные прогнозы метеорологических полей 1 аномалий приземного давления и температуры по Северо-Западу РФ

разрабатывались в холодный период года с ноября по март и в августе, а наименее успешные прогнозы разрабатывались с мая по июль. Прогноз полей аномалий осадков наименее успешен с мая по июль и в сентябре, а наиболее успешен с ноября по март и в августе.

Результаты диссертации опубликованы в следующих работах:

1. А.А.Бобков, В.Ю. Цепелев

Атмосферные предпосылки формирования крупномасштабных аномалий температуры поверхности Тихого Океана. Известия Русского Географического Общества, т. 134, вып.5, стр. 37-44,2002

2. А-А.Бобков, А.И. Савичев, В.Ю. Цепелев

Некоторые результаты изучения процессов формирования крупномасштабных аномалий в среднемесячных полях температуры г поверхности моря по северо-западной части Тихого Океана. Вестник

Санкт-Петербургского Университета, Сер.7, Вып. 2, №15, стр.75-84, 2002

3. А.А.Бобков, В.Ю. Цепелев, Г.В. Шевченко

Об анемобарической обусловленности «обращения» течения Соя в проливе Лаперуза. Вестник Санкт-Петербургского Университета, Сер.7, Вып. 2, стр.99-107,2004

4. А.А. Бобков, Н.В. Усов, В.Ю. Цепелев Гидрометеорологические факторы, влияющие на формирование

аномалий температуры воды у мыса Картеш. Вестник Санкт-Петербургского Университета, Сер.7, Вып. 2, стрД^-119,2005

¿¿ЮСА

цо- 50 1 5

Содержание диссертации, кандидата географических наук, Цепелев, Валерий Юрьевич

Введение.

Глава 1. Обзор литературы.

1.1. Введение.

1.2. Обзор методов долгосрочных прогнозов погоды.

1.3. Синоптические методы.

1.4. Физико-статистические методы долгосрочного прогноза погоды.

1.5. Вероятностные методы статистических долгосрочных прогнозов

1.6. Гидродинамические методы долгосрочного прогноза погоды.

1.7. Биологические методы долгосрочного прогноза погоды.

1.8. Методы долгосрочного прогноза погоды, учитывающие внешние воздействия к системе Земля-Атмосфера.

1.9. Взаимодействие океана и атмосферы в задаче долгосрочного прогноза погоды.

1.10. Метод аналогов.

1.11. Макроциркуляционный метод.

1.12. Индексы циркуляции и макропогоды.

1.13. Классификация атмосферных процессов.

1.14. Успешность долгосрочных прогнозов погоды.

Глава 2. Метод типовых макропроцессов, история, принципы развития, используемый материал.

2.1. История разработки и применения метода.

2.2. Основные принципы и подходы, положенные в основу метода.

2.3. Достоинства, ограничения и пути развития метода.

2.4. Используемые базы данных.

Глава 3. Распознавание и классификация и типовых макропроцессов в задаче прогноза погоды на месяц.

3.1. Алгоритмы распознавания.

3.2. Классификация макропроцессов.

3.3. Вероятностное представление прогнозов.

3.4. Технология составления прогноза.

Глава 4. Оценка качества прогнозов на месяц полей аномалий приземного давления, температуры и осадков.

4.1. Методика оценки качества прогнозов.

4.2. Статистики, применяемые для оценки качества прогнозов.

4.3. Анализ результатов оценки качества прогнозов.

4.4. Выводы.ИЗ

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Современные подходы к распознаванию макросиноптических процессов в задаче прогноза погоды на месяц по Северо-Западу Российской Федерации"

Актуальность работы.

Для эффективной организации экономической деятельности в различных отраслях экономики необходимо знание прогноза погоды на месяц, сезон и год. За последние сто лет насчитывается множество попыток создать методы прогнозов погоды на сроки от одного месяца до года для различных регионов земного шара. В связи с недостаточным пониманием процессов и влияющих факторов в атмосфере на временных масштабах месяц и более, данный вид прогнозов пока еще имеет эффективность не достаточную для удовлетворения предъявляемых к нему требований. Динамическая неустойчивость атмосферы и внешние воздействия приводят к тому, что прогноз последовательных состояний атмосферы ограничен несколькими днями. Этот предел равный примерно двум неделям можно рассматривать как предел предсказуемости синоптических масштабов. Отсутствие синоптической предсказуемости для интервала свыше двух недель недостаточно для того, чтобы считать непредсказуемыми некоторые статистические характеристики внутренней динамики, такие как средние за месяц. Очевидно, что некоторые компоненты атмосферного потока могут сохраняться в нелинейной памяти в течение времени, превышающего предел детерминистической предсказуемости синоптических масштабов. Следовательно, нелинейная динамическая схема прогноза может предсказать эволюцию крупномасштабных составляющих на больший период, чем процессов синоптических масштабов. Прогноз на месяц означает прогноз «фаз циркуляционных режимов», или сроков перестроек, что представляется одной из самых трудных задач метеорологической науки.

Синоптико-статистические методы долгосрочных прогнозов, как правило, нацелены на прогноз именно смены циркуляционных режимов. В качестве одного из самых эффективных синоптико-статистических методов в России получил признание и распространение макроциркуляционный метод долгосрочного прогнозирования. Основы макроциркуляционного метода долгосрочных прогнозов погоды были разработаны в сороковых годах двадцатого века Г.Я. Вангенгеймом, а в современном виде сформулированы А.А. Гирсом. Начиная с 1945 года, макроциркуляционный метод применяется в ААНИИ для разработки долгосрочных прогнозов погоды в Арктике с заблаговременностью от 3 до 10 месяцев. В основу метода положены физические закономерности развития общей циркуляции атмосферы на пространстве всего Северного полушария.

В качестве развития идей Вангенгейма-Гирса, в РГГМУ под руководством Савичева А. И. был разработан синоптико-статистический метод долгосрочного прогноза погоды, который получил название «метода типовых макропроцессов». В последние десять лет метод интенсивно совершенствовался на базе внедрения ^овых идей по распознаванию и классификации крупномасштабных синоптических процессов Северного полушария.

Одной из проблем синоптико-статистических методов долгосрочного прогноза погоды является недостаточное качество алгоритмов, предназначенных для оценки меры близости двух макропроцессов. В настоящей работе представлен современный подход к решению проблемы прогноза погоды на месяц, в котором реализованы оригинальные методики сопоставления цепочки развития макропроцессов во времени и пространстве, с учетом их интенсивности. В работе предложено три простых алгоритма распознавания макропроцессов, которые последовательно позволяют оценивать сходство полей аномалий метеопараметров, степень сходства конфигурации и интенсивности очагов сравниваемых полей аномалий и характер эволюции макропроцессов от месяца к месяцу.

В методиках использована, впервые реализованная, концепция «ключевых районов» Северного полушария, которые позволяют описать процесс развития f макропроцессов в пространстве и времени, используя ограниченные вычислительные ресурсы. «Ключевые районы» полушария дают возможность значительно ускорить процесс классификации макропроцессов и с высокой степенью достоверности распознать текущий макросиноптический процесс.

Независимо от того, каким методом разрабатывается прогноз - численным гидродинамическим, синоптическим или статистическим, в него включены субъективные допуски прогнозиста. Создание полностью объективных прогнозов в настоящее время невозможно вследствие неопределенности будущего состояния атмосферы. Следовательно, необходимо указывать вероятность выпускаемых прогнозов в терминах, которые поясняют степень доверия к нему прогнозиста. В данном исследовании предложена, обоснована, разработана и внедрена в оперативную практику методика вероятностного представления результатов прогноза. Впервые, для макроциркуляционных методов прогноза на месяц, в работе создана и испытана методика оценки, вероятности осуществления прогноза среднемесячных аномалий приземного давления, температуры и осадков.

Метод реализован в форме программного комплекса, который позволяет разрабатывать прогнозы среднемесячных аномалий приземного давления, I температуры и осадков, прогнозировать развитие синоптических процессов и ход температуры на станциях внутри месяца, и оценивать вероятность осуществления прогнозов.

Важность и актуальность данной работы заключаются в том, что впервые удалось создать объективную методику распознавания, как во времени, так и в пространстве, комплексных многофакторных синоптических процессов с целью подбора года-гомолога к текущему макросиноптическому процессу, и на ее базе разработать уникальный автоматизированный прогностический комплекс. В связи с постоянно увеличивающейся потребностью различных отраслей экономики в долгосрочных прогнозах погоды, как с месячным периодом осреднения, так и с детализацией прогнозов внутри месяца по нескольким метеорологическим параметрам, комплекс является востребованным специалистами гидрометеорологической службы и география его использования постоянно расширяется.

Цель и задачи исследования.

Целью работы являлась объективизация «метода типовых макропроцессов». В соответствии с этой целью были поставлены следующие задачи:

- решение проблемы объективизации процесса выбора лучшего года-гомолога, на основе концепции «ключевых районов» Северного полушария, для перевода прогностического «метода типовых макропроцессов» из разряда субъективных «экспертных оценок» в разряд автоматизированного программного комплекса;

- уточнение классификации макросиноптических процессов на основе объективной методики их сравнения;

- разработка методики детализации прогноза приземной температуры и давления внутри прогностического месяца;

- создание методики оценки, вероятности осуществления прогноза среднемесячных аномалий приземного давления, температуры и осадков;

Научная новизна работы.

В работе получены следующие новые научные результаты:

- Впервые разработана оригинальная методика сравнения, как во времени, так и пространстве макросиноптических процессов Северного полушария по нескольким метеопараметрам, которая не только отличается простотой реализации, но и эффективно применяется в оперативной работе;

- Разработана концепция «ключевых районов» Северного полушария, динамика аномалий приземного давления и температуры в которых, определяет дальнейшее развитие макроциркуляционных процессов во времени и пространстве;

- Впервые, в практике долгосрочного прогнозирования в России, разработан и внедрен в оперативную работу метод, оценки вероятности осуществления прогноза аномалий приземного давления, температуры и осадков на месяц.

- Апробирована и реализована в оперативной работе методика детализации прогноза приземной температуры и давления внутри прогностического месяца.

Практическая ценность и реализация результатов работы.

Практическая значимость исследования определяется востребованностью созданного на его основе программного комплекса долгосрочного прогноза погоды специалистами гидрометеорологической службы. География использования комплекса постоянно расширяется, начиная с 1995 года.

В 1995 году программный комплекс долгосрочного прогноза был внедрен в оперативную практику Ленинградского Центра по Гидрометеорологии и Мониторингу окружающей среды и научно-производственного предприятия «Комплексные системы» города Мурманска.

В 2000 году комплекс был адаптирован и внедрен в оперативную практику Сахалинского Управления Гидрометслужбы.

С 2002 года потребителями долгосрочных прогнозов погоды разработанных при помощи данного комплекса последовательно стали Коми

ЦГМС, Ярославское ЦГМС, Новгородское и Псковское ЦГМС, Карельское ЦГМС, Санкт-Петербургское ЦГМС-Р.

В настоящее время, прогнозы, разработанные при помощи комплекса, находятся на испытании в Мурманском ЦГМС, Архангельском ЦГМС, Средневолжском и Верхневолжском УГМС.

Все потребители особенно подчеркивают качество и разнообразие прогностической продукции, полученной с помощью комплекса, по сравнению с долгосрочными прогнозами, разрабатываемыми Гидрометцентром России.

Заключение Диссертация по теме "Метеорология, климатология, агрометеорология", Цепелев, Валерий Юрьевич

Основные выводы, которые можно сделать по результатам испытаний метода «типовых макропроцессов» для прогноза метеорологических полей на один месяц, заключаются в следующем.

1) Метод прогноза позволяет удовлетворительно предсказывать среднемесячные аномалии полей приземного давления, температуры и осадков с заблаговременностью до 15 дней.

2) Качество прогнозов знака аномалии и конфигурации полей аномалий устойчиво превышает качество климатического прогноза. Данный вывод можно сделать на основе оценки качества прогноза полей аномалий, сделанной с использованием коэффициента корреляции, который является статистически значимым и устойчиво положительным.

3) Качество прогнозов среднемесячных величин по мере мастерства ниже уровня качества климатических прогнозов. Это говорит о том, что, в отличие от знака аномалии, прогноз её величины находится на недостаточном уровне.

4) Относительная ошибка прогноза метеорологических полей по предложенной методике устойчиво меньше относительной ошибки климатического прогноза.

5) Отчетливо проявляется тенденция улучшения качества прогнозов полей аномалий приземного давления и температуры в течение последних 25 лет. Качество прогноза полей аномалий осадков находится на постоянном уровне.

6) Годовой ход качества прогнозов имеет следующие особенности - в среднем для метеорологических полей аномалий приземного давления и температуры наиболее успешные прогнозы разрабатывались в холодный период года с ноября по март и в августе, а наименее успешные прогнозы разрабатывались с мая по июль. Прогноз полей аномалий осадков наименее успешен с мая по июль и в сентябре, а наиболее успешен с ноября по март и в августе.

7) В холодный период года поля высоких значений оценок качества прогнозов аномалий метеорологических величин располагаются над внетропической частью центральной и восточной Европы, а низких значений -над западной и юго-западной частью Европы и над Атлантикой. В теплый период года конфигурация полей высоких значений оценок качества прогнозов меняется на обратную, а над центральной и восточной Европой располагаются поля низких оценок.

8) Достигнутый уровень качества прогнозов приземной температуры на месяц сравним со средним уровнем аналогичных прогнозов Гидрометцентра России и ГГО. Сравнить качество прогнозов аномалий приземного давления и осадков, к сожалению, не представляется возможным.

115

Заключение

В связи с отсутствием значительного прогресса в прогнозировании, с использованием гидродинамических методов прогнозов, на сроки более двух недель, синоптические и физико-статистические методы остаются важным инструментом в прогнозе погоды на месяц и более. Из нескольких существующих научных направлений, которые исторически сложились в России в процессе решения проблемы разработки долгосрочного прогноза погоды, нами был выбран макроциркуляционный подход созданный и теоретически обоснованный в сороковых годах 20 века Г.Я. Вангенгеймом и дополненный и расширенный в А.А. Гирсом. Макроциркуляционный подход к прогнозу погоды на месяц и сезон, который относится к разряду синоптико-статистических методов, может позволить разрабатывать прогнозы достаточно высокого качества, если будет решена проблема распознавания текущего макропроцесса и отнесения его к одному из типовых сценариев развития. Настоящее исследование было направлено на решение проблемы распознавания макропроцессов и создания современной системы прогноза погоды на месяц на базе существующей научной школы макроциркуляционного прогноза. В процессе решения этой проблемы были получены следующие результаты.

1) Разработана методика распознавания макропроцессов на основе использования трех простых алгоритмов. При помощи первого алгоритма выбираются типовые макропроцессы с максимальным сходством полей аномалий метеопараметров. Второй алгоритм предназначен для оценки конфигурации и интенсивности очагов сравниваемых полей аномалий метеопараметров, а третий предназначен для оценки сходства в характере эволюции макропроцессов от месяца к месяцу. Последовательное применение алгоритмов впервые позволяет с высокой степенью уверенности распознавать макросиноптические процессы.

2) Для каждого типового макропроцесса, который представляет собой один из базовых сценариев развития макропогоды на Северном полушарии, были выделены так называемые «ключевые районы», географическая локализация и особенности развития макросиноптических процессов в которых строго индивидуальны. «Ключевые районы» получены для каждого из типовых макропроцессов в каждом месяце года и по каждому типу метеопараметров в отдельности. Предполагается, что «ключевые районы» совместно с полями средних по типовому макропроцессу аномалий приземного давления и температуры являются индивидуальной характеристикой типового макропроцесса. Для полного описания каждого типового макропроцесса необходимо и достаточно использование этой характеристики.

3) Использование понятия «ключевых районов» в процедуре распознавания и классификации макропроцессов позволяет в 90% случаев уверенно распознавать макропроцесс. Кроме того использование понятия «ключевых районов» в методике распознавания типовых макропроцессов позволяет изучать не полные поля аномалий метеопараметров на всем Северном полушарии, а только те районы полушария, в которых локализованы очаги повышенной повторяемости знака аномалии, что значительно ускоряет и упрощает процесс распознавания.

4) При помощи предложенных методик распознавания макропроцессов и с использованием понятия «ключевых районов» полушария объективно уточнена классификация макропроцессов каждого календарного месяца года.

5) Предложен и успешно испытан в оперативной практике метод, позволяющий объективно оценить вероятность осуществления прогноза аномалий метеопараметров в выделенном географическом районе. В качестве прогностического принимается «ансамбль» реализаций, у которых «начальные условия» наиболее полно аппроксимируют текущий макропроцесс. Прогностические реализации, которые имеют максимальную степень близости по «начальным условиям» с текущим макропроцессом, составляют прогностический «ансамбль». Полный набор прогностических реализаций составляют «оценочный ансамбль». Поле вероятности прогноза аномалии метеопараметра в каждой точке рассчитывают как процент соответствия осредненного поля прогностического «ансамбля» к осредненному полю «оценочного ансамбля». Интерпретация прогностических карт сводится к определению районов с высокой вероятностью осуществления прогноза.

6) Опираясь на алгоритмы и подходы, изложенные выше, нами была разработана и введена в оперативную эксплуатацию автоматизированная методика долгосрочного прогноза погоды. Методика реализована в виде программного комплекса «рабочее место синоптика-дол госрочника». В автоматизированной методике предусмотрена разработка прогнозов на месяц полей аномалий приземного давления, температуры, осадков, введена возможность детализации прогноза внутри месяца средними по периодам однородной циркуляции полями аномалий давления и температуры и детализации внутримесячного хода температуры по выбранной станции.

7) Предложенный метод прогноза позволяет удовлетворительно предсказывать среднемесячные аномалии полей приземного давления, температуры и осадков с заблаговременностью до 15 дней. Качество прогнозов знака аномалии и конфигурации полей аномалий устойчиво превышает качество климатического прогноза. Отчетливо проявляется тенденция улучшения качества прогнозов полей аномалий приземного давления и температуры в течение последних 25 лет. В годовом ходе качества прогнозов выявляются следующие особенности - в среднем для метеорологических полей аномалий приземного давления и температуры наиболее качественные прогнозы разрабатывались в холодный период года с ноября по март и в августе, а наименее успешные прогнозы разрабатывались с мая по июль. Прогноз полей аномалий осадков наименее успешен с мая по июль и в сентябре, а наиболее успешен с ноября по март и в августе.

8) В качестве дополнительного результата исследования впервые за последние 15 лет представлен подробный обзор современного состояния развития науки в области прогнозов погоды на месяц и сезон.

Таким образом, данное научное исследование позволило объективизировать синоптико-статистический макроциркуляционный метод прогнозов и вывести его на уровень современных научных достижений в области долгосрочного прогноза погоды. Кроме того, удалось создать такой технологический процесс разработки прогнозов погоды на месяц, который не зависит от присутствия автора разработчика, минимизирует субъективизм в принятии решений и с максимальноя пользой использует практически всю имеющуюся в распоряжении синоптика-долгосрочника текущую гидрометеорологическую информацию. По объему предоставления прогностической информации метод не имеет конкурентных разработок в России, а по качеству прогнозов соответствует лучшим разработкам в данной области.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата географических наук, Цепелев, Валерий Юрьевич, Санкт-Петербург

1. К.Ф. АгринскишРусские народные приметы о погоде и их значение для практической метеорологии и сельского хозяйства. Саратов, 1899

2. А.В. Бабкин» Статистический способ прогноза аномалии температуры воздуха на Европейской территории СССР, в Западной Сибири и Казахстане в январе, феврале, марте, апреле и мае. Труды Гидрометцентра СССР, 1986, № 272, стр. 90-96

3. Н.А. Багров, К.В. Кондратович, Д.А. Педь, А.И. Угрюмов* Долгосрочные метеорологические прогнозы. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1985

4. М.Х. Бай дал .Многолетняя изменчивость блокирующих антициклонов и связанных с ними явлений. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1985, № \ 12, стр. 40-51

5. Л. Балашев,Народная метеорология. Наука и жизнь, 1975, № 9, стр. 8386

6. Е.Н. Блинова^ Состояние и перспективы гидродинамических методов долгосрочного прогноза погоды. Метеорология и гидрология, №10, стр. 23-32, 1972

7. А.А.Бобков, В.Ю. Цепелев, Атмосферные предпосылки формирования крупномасштабных аномалий температуры поверхности Тихого Океана. Известия Русского Географического Общества, т. 134, вып.5, стр. 37-44, 2002

8. А.А.Бобков, В.Ю. Цепелев, Г.В. Шевченко- Об анемобарической обусловленности «обращения» течения Соя в проливе Лаперуза. Вестник Санкт-Петербургского Университета, Сер.7, Вып. 2, стр.99-107, 2004

9. А.А. Бобков, Н.В. Усов, В.Ю. Цепелев 4 Гидрометеорологическиефакторы, влияющие на формирование аномалий температуры воды у мыса Картеш. Вестник Санкт-Петербургского Университета, Сер.7, Вып. 2, стр.115119, 2005

10. М.А. Боголепов Периодические возмущения климата. Москва, 1928

11. Е.В. Боголюбова Метод прогноза месячной суммы осадков в Казахстане. Деп. В ИЦ ВНИИГМИ-МЦД 4.03.85, № 383 гм-85

12. Вангенгейм В.Я. Основы макросиноптического метода долгосрочного прогноза погоды для Арктики. Труды ААНИИ, т. 34, стр.314, 1952

13. А.И. Воейков, Чередование теплых и холодных зим. Метеорологический вестник, №9, стр. 409-422, 1891

14. В.И. Воробьев Долгосрочные прогнозы. Ленинград, 1977

15. А.А. Гангнус Ритмы нашего мира. Москва, мысль, 1971

16. Дж. Герман, Р. Голдберг- Солнце, погода и климат. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1981

17. А.А. Гире Разработка способа учета фона стадий циркуляционных эпох как одного из этапов развития макроциркуляционного метода. Труды ААНИИ, № 397, стр. 5-9, 1984

18. Гире А.А. Макроциркуляционный метод долгосрочных метеорологических прогнозов. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1974

19. Г.В. Груза, Э.Я. Ранькова Вероятностные метеорологические прогнозы. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1983

20. Л.В. Голованов Созвучье полное в природе. Москва, Мысль, 1977

21. Н.А. Горбачева К вопросу о марковости чередования типов циркуляции. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1974, вып.№1, с.62-69

22. А.А. Дмитриев, В.Н. Ягодинский Москвичу о погоде, Ленинград, Гидрометеоиздат, 1984

23. О.А. Дроздов, А.С. Григорьева Многолетние циклические колебания атмосферных осадков на территории СССР. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1971

24. И.П. Дружинин, Б.И. Сазонов, В.Е. Ягодинский Космос Земля -Прогнозы. Москва, Мысль, 1974

25. Л.А. Дыдина Макроциркуляционный метод прогнозов погоды на 3-10 дней для Арктики. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1940

26. Н.И. Егоров, И.М. Безуглов, В. А. Снежинский Морская гидрометеорология. Ленинград, 1962

27. А.С. Ермолов Народное погодоведение. Санкт-Петербург, Типография Суворина, 1905

28. А.С. Ермолов, Народная сельскохозяйственная мудрость в пословицах, поговорках и приметах. Москва, 1905

29. А.И. Ерофеева Прогноз осадков на юге Западной Сибири на апрель-июнь. Труды Зап. Сиб. НИИ, №74, стр. 20-23, 1985

30. А.С. Зверев Синоптическая метеорология. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1968

31. Ю.В. Казанцев О соответствии закона сохранения момента количества движения и его дифференциальной формы (применительно к задачам метеорологии). Труды ДВНИИ, №138,1988

32. B.C. Калачикова Особенности развития блокирующих антициклонов над Восточной Азией в холодное полугодие. Труды ДВНИИ, №41, стр. 111-118, 1974

33. Н.Н. Кайгородов Времена года в народных пословицах, поговорках и приметах. Санкт-Петербург, 1911

34. A.M. Кац Сезонные изменения общей циркуляции атмосферы и долгосрочные прогнозы погоды. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1960

35. К.В.Кондратович Долгосрочные гидрометеорологические прогнозы-в Северной Атлантике. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1977

36. Э.Б. Краус Взаимодействие океана и атмосферы. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1976

37. Н.Е. Кочин О влиянии рельефа земли на волны на поверхности раздела двух масс разной плотности. Труды ГГС, вып. 14, стр. 19-30, 1937

38. Э.Ф. Лесгафт Влияние Гольфстрима на движение циклонов в Атлантическом океане. Санкт-Петербург, 1902

39. И.Б. Литинецкий Изобретатель Природа. Москва, Изд. Знание, 1980

40. В.Ф. Логинов Характер солнечно-атмосферных связей. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1973

41. В.Ф. Логинов Новое в исследовании солнечно-атмосферных связей. Человек и стихия. Ленинград, Гидрометеоиздат, стр. 27-28, 1982

42. И.В. Максимов Геофизические силы и воды океана. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1970

43. Б. Махенхауэр Спектральный метод. В сборнике «Численные методы, используемые в атмосферных моделях» т.2, стр. 88-192, Ленинград, Гидрометеоиздат, 1982

44. В.П. Мелешко, В.М. Гаврилина, В.М. Мирвис, В.А. Матюгин, Ю.А. Пичугин, С.В. Вавулин Гидродинамико-статистический долгосрочный прогноз метеорологических полей по модели ГГО. Метеорология и Гидрология, №9 стр 5-16, 2002

45. Методическое указание. Проведение производственных (оперативных) испытаний новых и усовершенствованных методов гидрометеорологических и гелиофизических прогнозов. — М., Комитет гидрометеорологии при кабинете министра СССР, 1991, 150 с.

46. Л.И. Мирошниченко Солнечная активность и Земля. Москва, Изд. Наука, 1981

47. А.С. Монин Вращение Земли и климат. Ленинград, Гидрометеоиздат,1972

48. А.С. Монин, Б.Л. Гаврилин Гидродинамический прогноз погоды. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1977

49. Б.П. Мультановский Влияние центров действия атмосферы на погоду Европейской России в теплое время года. Засухи. Географический сборник, т.2, вып. 3, 1915

50. Б.П. Мультановский Основные положения синоптического метода долгосрочного прогноза погоды. Москва, Издательство ЦУЕГМС, 1933

51. А.В. Муравьев, P.M. Вильфанд О стандартизации оценок качества среднесрочных и долгосрочных прогнозов погоды. Метеорология и гидрология, №12, 2000

52. А.В. Муравьев, И.А. Куликова, Е.Н. Круглова, В.Д. Казначеева Использование ансамблей в прогнозе метеорологических полей. Информационный сборник, № 29, 2002, с 17 -35 .

53. A.M. Обухов, М.В. Курганский, М.С. Татарская Динамические условия возникновения засух и других крупномасштабных погодных аномалий. Метеорология и гидрология, №10, стр. 5-13,1984

54. С.Т. Пагава Ритмические процессы в атмосфере. Метеорология и гидрология, №1, стр. 14-21, 1965

55. С.Т. Пагава Основы синоптического метода сезонных прогнозов погоды. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1966

56. Э. Пальмен, Ч. Ньютон Циркуляционные системы атмосферы. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1973

57. А.Х. Перри, Дж.М. Уокер Система океан-атмосфера. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1979

58. С. Петерсен Анализ и прогноз погоды. Ленинград, Гидрометеоиздат,1961

59. Петросянц М.А. Служба погоды и перспективы ее развития. Проблемы современной гидрометеорологии, Ленинград, стр. 46-52, 1977

60. А.Ф. Плахотин Взаимодействие океана и атмосферы. Москва, Наука,1978

61. Т.В. Покровская Синоптико-климатологические и гелио-геофизические долгосрочные прогнозы погоды. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1977

62. Покровская Т.В. О некоторых итогах долгосрочных прогнозов погоды. Труды ГГО, Вып. 428, стр. 75-85, 1979

63. В.Б. Привальский Климатическая изменчивость (стохастические модели, предсказуемость, спектры). Москва, Изд. Наука, 1985

64. Э.М. Рассмуссоон, Дж.М. Холл Крупное потепление в Тихом океане в 1982-83 гг. Бюллетень ВМО, т.32, №4, стр. 381-387, 1983

65. Руководство по месячным прогнозам погоды. Москва, Гидрометеоиздат, 1972

66. Л.Ю. Рыжаков, С.В. Рабцевич Результаты составления опытных долгосрочных прогнозов для Антарктики в 1977-1981 гг. Инф. Бюллетень сов. Антарктической экспедиции, №107, стр. 32-41, 1985

67. А.И. Савичев А.И. Учет модели предыдущего развития макросиноптических процессов в предсказании аномалий метеорологического режима над Северной Атлантикой. Труды ЛГМИ, т. 102, стр.36-40, 1989

68. В.П. Садоков, P.M. Вильфанд Новые результаты в разработке статистических методов долгосрочных прогнозов погоды и технология их выпуска. 70 лет Гидрометцентру России, Санкт-Петербург, Гидрометеоиздат, стрю 134-140, 1999

69. Н.С. Сидоренков Атмосфера и вращение Земли. В сборнике «Человек и стихия 84», стр. 25-27, Ленинград, Гидрометеоиздат, 1983.

70. А.А. Скаков, Г.К. Турулина, Е.Ф. Власенко Статистическая модель долгосрочного прогноза опысных явлений погоды в Казахстане. Метеорология и гидрология, №8, стр. 18-25, 1986

71. Солнечно-земные связи, погода и климат. Под редакцией Б. Мак-Кормака и Т. Селиги. Москва, Изд. Мир, 1982

72. Д.М. Сонечкин Стохастичность в моделях общей циркуляции атмосферы. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1984.

73. А.Н. Стрижев Народный календарь. Наука и жизнь, №№ 2,6,8,10,1968

74. В.В.Тимонов Очаги взаимодействия океана и атмосферы. Труды ЛГМИ, вып.32, 1970

75. С.Д. Тимофеев Влияние на атмосферу приливных сил Луны. Труды ГГО, вып. 227, 1968

76. В.Г. Токарев Синоптико-статистическая схема прогноза аномалии температуры воздуха на первую половину лета в Западной Сибири. Труды Зап. Сиб. НИИ, №79,стр. 84-93,1986

77. А.И. Угрюмов Тепловой режим океана и долгосрочные прогнозы погоды. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1981

78. А.Н. Филатов О проблеме предсказуемости атмосферных процессов. Метеорология и гидрология, №11, стр.5-12, 1984

79. А.Н. Филатов, А.В. Муравье, Ю.Д. Реснянский Долгосрочный метеорологический прогноз: математические проблемы и возможности гидродинамических моделей. 70 лет Гидрометцентру России, Санкт-Петербург, Гидрометеоиздат, стр. 141-165, 1999

80. С.П. Хромов Муссоны в общей циркуляции атмосферы. Сборник "А.И. Воейков и современные проблемы климатологии", Ленинград, Гидрометеоиздат, 1956

81. С.П. Хромов Синоптическая метеорология. ГИМИЗ, 1940

82. В.Н. Черниговский Горизонты физиологии. В сборнике «Будущее науки» Москва, Изд. Знание, стр. 226-242, 1970

83. А.Л. Чижевский Космический пульс жизни/ Москва, Издательство Мысль, 1995

84. А.Л. Чижевский Эпидемические катастрофы и периодическая деятельность Солнца. Москва, 1930

85. А.Л. Чижевский Вся жизнь. Москва, Изд. Советская Россия, 1974

86. Г.Н. Чичасов Технология долгосрочных прогнозов погоды. Санкт-Петербург, Гидрометеоиздат, 1991

87. В.Б. Шостакович Солнечные пятна. Периодичность в явлениях природы. Иркутск, 1928

88. Дж. Шукла Предсказуемость средних во времени. В сборнике «Долгосрочное и среднесрочное прогнозирование погоды. Проблемы и перспективы» под редакцией Д. Бариджа и Э. Челлена, стр. 117-215, Москва, Издательство Мир, 1987

89. В.В.Шулейкин Связь между климатом Европы и переносом тепла в Атлантике. Изв. АН СССР, Физика Атмосферы и Океана, т.4, №3, 1968

90. J. Ambuh Interpretation statistique des previsions numeriques. Arbeitsber. Schweiz. Meteorol. Zentralanst, №123, 1984

91. S. Arrenius On the influence carbonic acid in the air upon the temperature of the ground. Philosoph. Mag., №41,1896

92. Baraston and Ropelewski 1992 Prediction of ENSO episodies using canonical correlation analysis. J.Climate, 5,1316-1345

93. Barnston, 1994 Linear statistical short-term climate predictive skill in the Northern Hemisphere. J.Climate 5,1514-1564

94. J. Bjerknes Atmospheric teleconnections from Equatorial Pacific. Mont. Weat. Rev., №3, 1969

95. R. Bjerknes Das problem von der wettervohersage, betrachtet von standpnukt der mechanic und der physic. Meteor. Z., № 21, 1904

96. C. Brankovich, T.N. Palmer, L. Eerranti Predictibility of seasonal atmospheric variations, Journal of Climate. № 7, 1994

97. Brownlee The Lancet. № 8,1919

98. Ed. Bruckner Klimaschankungen seit 1700. Wien, 1890

99. J.C.L. Chan Tropical cyclone activity in the Northwest Pacific in relation to the ENSO phenomenon. Mon.Wea.Rev., № 4, pp.599-606, 1985

100. J.G.Charney, J. Shukla, K.C. Mo Comprasion of a barotropic blocking theory with observation. J.Atm.Sci. Vol.38, №4, 1981

101. J.G. Charney, R.G. Fleagle at.al. The feasibility of a global observation and analisys experiment. Bull. Amer. Meteor. Soc., № 47, 1966

102. Cheng, X. and J.M. Wallace Cluster analysis of Northern Hemisphere wintertime 500-hPa height field. Spatial Patterns. J. Atmos. Sci. 50, pp.2674-2696,1993

103. Arnaud Czaja, Claude Frankignoul Observed Impact of Atlantic SST Anomalies on the North Atlantic Oscillation. J. Climate, Vol.15, pp.606-623, 2002

104. W.H. Dines The heat balance of the atmosphere. Quart. J. Roy. Meteor. Soc. 43,1917

105. F.J. Doblas-Reyes, M.J. Casado, M.A. Pastor Sensivity of the Northern Hemisphere blocking frequency to the detection index. Journal of Geophysical Research, Vol. 1047,No.D2, 1029/2000JD000290, 2002

106. Van Den Dool at al. 1st annual review of skill of CPC long-lead seasonal prediction. Preceediny of the 21st Annual Climate Diagnostic and Prediction Workshop, Huntsville, Alabama, October 28 November 1, 1996, US Dept. Commerce, NOAA/NWS, 13-16

107. C.E. Dunkerton, F.W. Fallon Variations in LOD and pole position as inferred from atmospheric angular momentum. Proc.Intern.Conf.Earth rotat. and terr.ref. frame, Ohio, pp.450-468

108. R. Emden Uber strahlygsgleichgewicht unt atmospharische strahlung: ein beitray zur theorie der oberen inversion. Sitz Koniglich Bay. Akad. Der Wiss, 1913

109. Kerry Emanuel A simple model of multiple climate regimes. Journal of Geophisical Research, Vol. 107, No.D9, 1029/2001JD001002, 2002

110. Evans R.E. Seasonal predictability experiments. Berkley US Department of Commerce, NOAA, NWS, CPC/NCEP, 1997

111. Geophys. J. of the Roy. Austr. Soc., Vol.69, 1983

112. G.C.Gawley, S.R. Dorling Reproducing a Subjective Classification Scheme for Atmospheric Circulation Patterns over the Unated Kingdom using a Neural Network. J. Atmos. Sci. 52, pp.2650-2652,1994

113. Q.Z. Geng et.al., Influences of the extra-tropical Pacific SST on the precipitation of the North China region. Advances in Atmospheric Sciences, Vol. 14

114. L. Goddar, S.J. Mason, S.E. Zebiak, C.F. Ropelewski, R. Basher, M.A. Cane Current Approaches to Seasonal to Interannual Climate Prediction

115. Stephen M. Griffies and Kirk Bryan Predictability of North Atlantic Multidecadal Climate Variability.

116. H.F. Graf On ENSO and northern hemispheric temperature. Gerlands Beitr. Geophys., Vol.95, №1, pp.63-75, 1986

117. Huang Long-lead seasonal temperature prediction using optimal climate normals. J.Climate 9, pp.809-817, 1995

118. Hung, Van den Dool Constructed analogue prediction of the East Central Tropical pacific SST through remainder of 1998 and 1999. Climate Prediction Center, NOAA, Camp Springs, Maryland.

119. INSROP WORKING PAPER No. 10-1995, pp. 6-23

120. Ji, An experimental coupled Center, some early results, Tellus, 46A, 398418,1994

121. William S. Kessler Is ENSO a cycle or a series of events? Geophisical Research Letters, Vol.29, No.23, 2132, 2002

122. J.E. Kristjansson, A. Staple, J. Kristiansen, E. Kaas A new look at possible connections between solar activity, clouds and climat. Geophisical Reserch Letters, Vol.29, No.23, 2002

123. H.A. Kruse, H.V.Storch A steep towards long-range weather prediction: The exceptional atmospheric circulation of January 1983 and relation to EL Nino. Meteorol. Rundschau, Vol.34, №5, pp.152-160,1986

124. Lau Ka-Ming Element of stochastic-dynamical theory of the long-range variability of the ENSO. J.Atm.Sci., Vol.42, №14, pp.1552-1558, 1985

125. J.M. Lough, H.C. Fritts The southern oscillation and three rings. 3rd Conf.Clim.Var. and Sym.Contemp.Clim: 1850-2100. Los Angeles, California, Jan. 811, 1985, Boston Massachusets, 1985, pp.56-57

126. H.H. Lamb Climate: Present, Pust and Future. Vol.1, Methuen, 1972

127. Lectures presented at the International Training Course of the Long-range forecasting. WMO/TP-No 979, 1999.

128. Benjamin Lloyd-Huges, Mark Saunders Seasonal prediction of European Spring Precipitation from ENSO and Local Sea Surface temperatures. International Journal of Climatology, 2001

129. N. Lockyer Report of simultaneous solar and terristial changes. Berieht des Internationalen Meteorol. Komitees, Versamml. Zu Paris 1900 und Southport 1903

130. E.N. Lorenz A study of predictability of a 28 variable atmospheric model. Tellus, №17,1965

131. R.A. Madden Estimates of the natural variability of time-averaged sea-level pressure. Mon.Wea.Rev., Vol. 104,№7, pp.942-952, 1976

132. J.M. Murphy, T.N. Palmer Experimental monthly long-range forecast for the United Kingdom. P.2: A real long-range forecast by an ensemble of numerical integrations. Meteorological Magazine, Vol. 115, № 1372, pp.337-349, 1986

133. J. Namias Long-range weather forecasting history, current status and outlook. Bull. Amer. Meteorol. Soc., Vol. 39, N 5 - Part 1, pages 635-644, 1968

134. J. Namias Seasonal interactions between the North Pacific Ocean and atmosphere during the 1960. Mon. Wea. Rev., №97, 1969

135. N. Nicholls Drought over Australia during ENSO event of 1982-83. Long Range Forecasting Results Report Ser. WMO, №6/1, pp.202-208, 1986

136. J. Orlemans On the occurence of cross-wetterlagen in winter related to anomalies in North Atlantic sea temperature. Met. Rund., 1975

137. Penland and Magorian Prediction of Ninio 3 sea surface temperature using linear inverse modeling, J.Climate, №10,1993

138. O. Pettersen Uber die Beziehungen zwischen hydrologischen und meteorologischen Phanomenen. Met. Zeotschrift, 1896

139. E.M. Rasmusson, P.A. Arkin Interannual climate variability associated with ENSO. Coupled Ocean-Atmospheric Modeling, Amsterdam, pp.697-725, 1985

140. R.A. Ratclife and R. Murray New lay associations between North Atlantic sea temperature and European pressure applied to long-range weather forecasting. Q.J.R. Met. Soc.6№ 96, 1976

141. C.G. Revell, S.W. Goulter South Pacific Tropical cyclones and the southern oscillation. Mon. Wea. Rev., Vol.114, №6, pp.1138-1145, 1986

142. D.F. Rex Blocking action in the middle troposphere and its effect upon regional climate. Tellus, Vol.2, №3,4, 1985

143. L.F. Richardson Weather predictions by numerical process, Cambridge University Press. 1922

144. David S. Richardson Measures of skill and value of ensemble prediction systems, their interrelationship and the effect of ensemble sizeio European Centre for Medium-Range Weather Forecast, UK, 14 November, 2000; revised 10 May 2001

145. S.N. Rodionov, J.H. Martin A Knowledge-Based System for the Diagnosis and Prediction of Short-term Climate Changes in the North Atlanticio J. Climate, 9, pp.1816-1823, 1996

146. M.J. Rodwell, C.K. Folland, Atlantic air-sea interaction and seasonal predictability, Q.J.R. Meteorol. Soc. (2002), 128, pp 1413-1443

147. J. Sandstrem On relations of the surface temperature of the sea to the air temperature,ю Archiv of mat. Ast. Och. Fysik, vol. 28, №3, 1942

148. Mark A. Saunders and Budong Qian, Seasonal predictability of the winter NAO from north Atlantic sea surface temperature, Geophisical Research Letters, Vol.29, No.22, 2002

149. M. Schmidt Possible influences of solar radiation variation in the atmospheric circulation in the Northern Hemisphere of the Earth. Climate Change, Vol.8, №3, pp.279-296, 1986

150. J. Shukla Predictability of a large atmospheric model. Predict. Fluid Motions Conference La Jolla, California 1983 New York 1984, pp. 449-456

151. J. Shukla Predictability in the Midst of Chaos: A Scientific Basis for Climate Forecasting.

152. J. Shukla, E.M. Rasmusson Variability in the Tropical circulation. WCRP Publ. Ser. №4,11/24-11/39, 1985

153. J.K. Sivillo, J.E. Ahlquist, Z. Toth An Ensemble Forecasting Primer, Weather and Forecasting. Vol. 12, pp. 809-818, 1997

154. G.C. Simpson Further studies in terristial radiative. Mem. Roy. Met. Soc., №3, 1928

155. J.S. Smagorinsky, Mamabe, J.L. Holloway. Numerical results from a nine level general circulation model of the atmosphere. Mon. Wea. Rev. № 93, 1965

156. J. Smagorinsky The problem of climate and climate variations. World Climate Papers., №72, 1984

157. Standardised Verification System (SVS) for Long-Range Forecasts (LRF), WMO, Version 3.0-12 August 2002

158. Z. Toth, E. Kalnay, S.M. Tracton, R. Wobus, J. Irwin A Synoptic Evaluation of the NCEP Ensemble, Weather and Forecasting. Vol.12, pp. 140-153, 1997

159. Zoltan Toth, Yuejian Zhu, Timothy Marchok, M. Steven Tracton and Eugenia Kalnay Verification of the NCEP global ensemble forecast. Enviromrntal Modeling Center, NCEP, NWS/NOAA Washington DC 20233

160. Ricardo M. Trigo, Timothy J. Osborn, J.M. Corte-Real The North Atlantic Oscillation influence on Europe: climate impacts and associated physical mechanisms. Climate Research, Vol.20, pp.9-17,2002

161. J.M. Wallace On the Arctic and Antarctic Oscillations. July 17, 2000

162. Walker Sun-spot and pressure. Memories of the Ind. Dep, Vol. 21,1915

163. R. Wilby Evidense of ENSO in the synoptic climate of the British Isles since 1880. Weather, №48, 1993

164. Zebiak and Cane Experimental forecast of El-Nino. Nature 321, 827-832,1987

165. H. Zhang and T. Casey Verification of Categorical Probability Forecast, Bureau of Meteorology Research Centre, Melburne, Victoria, Ausralia. Weather and Forecasting, Volume 15, pp 80-89, 1999

166. Zhou Xiuji, Zou Chengzhi, Yang Peicai A global climate model with regard of the cloudiness, vapor and feedback with C02. Advances in Atmospheric Sciences, Vol. 36 #36 ззю314-329б 1986

167. Т. Yasunati Zonally propogating modes in the global east-west circulation associated with the Southern oscillation. Journal of Meteorological Society Japan, Vol.63, №6, pp.1013-1029, 1985134