Статистическое прогнозирование осадков в тропиках по данным о температуре поверхности океана и квазидвухлетних колебаниях зонального потока на примере Восточной Африки

Нгонголо Хашим Карим

Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему
Статистическое прогнозирование осадков в тропиках по данным о температуре поверхности океана и квазидвухлетних колебаниях зонального потока на примере Восточной Африки
ВАК РФ 25.00.30, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Статистическое прогнозирование осадков в тропиках по данным о температуре поверхности океана и квазидвухлетних колебаниях зонального потока на примере Восточной Африки"

Министерство образования и науки Российской Федерации Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Российский государственный гидрометеорологический университет»

На правах рукописи УДК [551.577:551.509.314] (676/679)

Нгонголо Хашим Карим

СТАТИСТИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ОСАДКОВ В ТРОПИКАХ ПО ДАННЫМ ОТЕМПЕРАТУРЕ ПОВЕРХНОСТИ ОКЕАНА И КВАЗИДВУХЛЕТНИХ КОЛЕБАНИЯХ ЗОНАЛЬНОГО ПОТОКА НА ПРИМЕРЕ ВОСТОЧНОЙ АФРИКИ

25.00.30 - Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Санкт-Петербург 2011

.. , 'Л','! -- *

С 'I О "■> -и!

4856160

Работа выполнена в ГОУ ВПО «Российский государственный гидрометеорологический университет».

Научный руководитель:

Доктор физико-математических наук,

Смышляев Сергей Павлович. Официальные оппоненты: Доктор физико-математических наук,

Биненко Виктор Иванович Кандидат физико-математических наук

Куликова Лидия Александровна Ведущая организация:

Санкт-Петербургский Государственный Университет (СПБГУ)

Защита диссертации состоится 24 февраля 2011 года в 15 часов 30 минут на заседании диссертационного Совета Д.212.197.01 в Российском государственном гидрометеорологическом университете по адресу: 195196, Санкт-Петербург, Малоохтинский проспект, дом 98.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Российского государственного гидрометеорологического университета

Автореферат разослан 22 января 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д.212.197.01 Доктор географических наук, профессор

А.И.Угрюмов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Формирование осадков в любой части земли, определяется направлением и интенсивносью воздушных переносов, степенью увлажнения и стратификацией воздушных масс и особенностями региональных физико-географических условий. Экономика в большинстве тропических стран зависит от сельскохозяйственной деятельности и водных ресурсов, которые, в свою очередь, в значительной степени зависят от количества выпадающих осадков. Таким образом, лучшее понимание причин изменчивости и предсказуемости режима осадков над населенными районами является задачей первостепенной важности. Изменчивость осадков воздействует на ряд социально-экономических секторов: сельское хозяйство, гидроэнергетику, водные ресурсы, здоровье человека, транспорт, коммуникации и другие. Проблема прогноза осадков является особенно актуальной для многих тропических стран. Так, в часности, для региона Восточной Африки улучшение качества прогноза будет способствовать социально-экономическому планированию в целях смягчения последствий изменения климата.

современной климатологии не только тропических метеорологов, но и мировой метеорологической науки. Даже частичное решение проблемы имеет большую научную и практическую ценность, особенно при планировании работ в сельском хозяйстве, на водном и железнодорожном транспорте, в строительстве и других отраслях хозяйственной деятельности.

В ряду методов прогнозирования осадков, одним из основных является статистический метод с использованием физической взаимосвязи между предикторами и предиктантом. При этом одной из важнейших задач статистического метода авляется долгосрочный прогноз сезона осадков. Очевидно, чем выше точность прогнозирования и чем больше период упреждения, тем большую ценность представляют результаты прогнозирования для принятия различных решений. В связи с этим и требования к методам прогнозирования должны быть достаточно высокими. Для решения актуальной проблемы прогноза осадков в тропиках в настоящей работе предлагается статистические методы с использованием данных о температуре поверхности океана и квазидвухлетних колебаниях зонального потока как предикторов. Для тестирования метода долгосрочных сезон прогнозов осадков предлагается ряд критериев, используемых в метеорологической практике. Целью диссертационной работы является разработка и усовершенствование метода прогнозирования осадков в тропиках по данным о температуре поверхности океана (ТПО) и квазидвухлетнем цикле (КДЦ) колебаний зонального потока стратосферного ветра на примере Восточной Африки. Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

1. Математико-статистический анализ временных рядов полей месячных сумм осадков (предиктант) с целью выявления их особенностей, а также разделения исследуемого региона на однородные климатические зоны.

2. Описание полей предикторов ТПО методом эмпирических ортогональных функции (ЭОФ) для выделения главных компонентов (PCs);

3. Построение модели прогнозирования осадков по каждой из однородных климатических зон;

4. Оценка качества прогноза осадков по каждой однородной климатической зоне с помощью ряда критериев, используемых в метеорологической практике;

5. Расчет статистических связей между сезонными осадками с марта по май (МАМ) и КДЦ стратосферного зонального ветра с целью создания методов прогнозирования осадков над исследуемым районом.

Методы исследования. Для достижения целей исследования и решения поставленных задач испольвались: (1) множественный линейный регрессионный анализ для создания эмпирической прогностической модели сезонной изменчивости осадков в тропиках по данным о температуре поверхности океана как предикторе. Сначала используется метод ЭОФ для уменьшения большой размерности набора данных, а также для устранения мультиколлинеарности предикторов и сохранения временного ряда главных компонентов. Метод ЭОФ также был применен для качества контроля данных сезоных сумм осадков, что позволило разделить сеть метеостанций Восточной Африки на однородные климатические зоны;

(2) корреляционный и композитный анализ связей КДЦ/осадки - для исследования связей между сезонными осадками с марта по май над Восточной Африкой и КДЦ стратосферного зонального ветра, а также прогнозного потенциала количества осадков в сезон продолжительных дождей (МАМ) с использованием информации о фазах КДЦ. Научная новизна

• Впервые для всей территории Восточной Африки осуществляется разработка статистического метода прогноза сезонных осадков с помощью главных компонентов предикторов во множественной линейной регрессии (МЛР). Полученные результаты дают основание предполагать, что разработанный статистический метод прогноза сезонных осадков может быть использован при составлении оперативных прогнозов для территории Восточной Африки. Кроме того, его также можно использовать для прогноза других метеорологических параметров;

• Обнаружено, что процессы, ответственные за формирование осадков и протекающие в период кратковременных дождей с октября по декабрь, мощнее по выборочной дисперсии, чем протекающие в период продолжительных дождей с марта по май;

• Обнаружено, что связь между количеством осадков в сезон дождей в марте-мае и фазами явления Эль-Ниньо относятся к ограниченному числу лет; при этом, если феномен Эль-Ниньо происходит, то связь между КДЦ-индексом и количеством осадков в сезон дождей всегда обнаруживается;

• Найдено, что количество осадков выше/ниже нормы в период продолжительных дождей с марта по май над Восточной Африкой связано с западной/восточной фазами стратосферного зонального ветра.

Основные положения и результаты, выносимые на защиту:

1. Уточненный статистический метод прогнозирования количества осадков в тропическом регионе.

2. Метод классификации климатологических регионов на основе данных о режиме осадков с целью долгосрочного прогноза сезонных сумм осадков в тропиках.

3. Результаты анализа данных о температуре поверхности океана для статистического прогноза количества осадков в Восточной Африке.

4. Результаты анализа связей между временным рядом количества осадков в сезон дождей с марта по май и фазах квазидвухлетних колебаний стратосферного зонального ветра, а также метод использования выявленных зависимостей для прогноза количества осадков.

Личный вклад автора Все положения, выносимые на защиту, основаны на результатах исследований, проведённых непосредственно и лично автором. В публикациях, содержащих основные результаты диссертационной работы, автору принадлежат идеи исследования, формулировка проблем, постановка задач и интерпретация полученных результатов. Выбор подходов к решению задач, разработка методов и алгоритм расчетов проведены автором совместно с учёными из Танзании метеорологического агентства (ТМА) и Российского Государственного Гидрометеорологического Университета (РГГМУ). Теоретическая и практическая значимость

Полученные результаты рекомендуются к использованию в учебном процессе и при анализе современных методов прогноза погоды, в ряде регионов тропических стран. Разработанные модели могут быть внедрены в оперативную службу долгосрочного прогноза сезона осадков для тропической зоны.

Апробация диссертационной работы

Основные результаты исследований, изложенные в диссертации, докладывались и обсуждались:

• на научном межкафедральном семинаре метеорологического факультета Российского Государственного ГидрометеорологическогоУниверситета (декабрь, 2010 г);

• на научных семинарах управления Метеорологического Агентства

Танзании (Tanzania Meteorological Agency, 2009 г); . на итоговой сессии Ученого совета РГГМУ (январь 2011). Публикации: Результаты диссертации опубликованы в 4 печатных работах, материалы использованы в научно-исследовательских отчётах. Структура и объем работы:

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и задачи исследования, приведены основные положения и результаты, выносимые на защиту, описаны теоретическая новизна и практическая значимость работы, а также приводится краткое изложение содержания диссертации.

В первой главе кратко описываются процессы, определяющие режим осадков в экваториальной зоне, излагается описание географического положения, характера и рельефа местности и представляется обзор исследований режима осадков в экваториальной зоне. Необходимость такого описания связана с тем, что дальнейшие исследования проводились для области, покрывающей в основном территорию Восточной Африки. Изучение географических особенностей территории необходимо, в основном, для анализа результатов прогноза осадков. Регион Восточной Африки расположен между 29 - 42 ° в .д. и 5°с - 12 ° ю ш. Большая часть его находится в субэкваториальном климате (или климате экваториальных муссонов), только Уганда, Кения и северная часть Танзании относятся к экваториальной зоне. Осадки в Восточной Африке связаны с циркуляцией синоптического масштаба (ВЗК, муссонная циркуляция)

и мезомасштабной циркуляцией, вызванной региональными факторами, такими как наличие больших водоемов и сложного рельефа. Прохождение ВЗК определяет существование двух основных сезонов дождей: периода продолжительных дождей с марта по май (МАМ) и периода кратковременных дождей октябрь-декабрь (С^О).

Во второй главе приведены результаты выполненного исследования с целью получения классификации климатологических регионов на основе данных о режиме осадков с целью разработки методики долгосрочного прогноза сезонных сумм осадков в тропиках на примере Восточной Африки, а также приведен обзор литературы, посвященной вопросам, связанным с классификацией климата на основе анализа данных о количестве осадков. В качестве исходных данных были использованы: сезонные суммы осадков по 71 пункту наблюдений, равномерно покрывающих Восточную Африку (рисунок 1) за период с 1960 по 2003 г., полученные от метеорологических служб Танзании, Уганды и Кении. Расчеты проводились отдельно для каждого сезона года с использованием метода естественных ортогональных функций (ЭОФ).

Рисунок 1 - Расположение метеостанций над Восточной Африкой, используемых для анализа режима осадков

Сначала данные были стандартизированы, чтобы у каждого было нулевое среднее значение и единичная дисперсия, что необходимо для вычисления ковариационной матрицы. На следующем этапе к стандартизованным данным применялась процедура вычисления главных компонент с последующим анализом режима осадков над исследуемым районом по главным компонентам. Далее описаны основные этапы использованного для этого метода ЭОФ. Рассматривается матрица данных каждый элемент которой /„„ представляет собой стандартизованное значение количества осадков, где индекс гп = 1, 2, 3,...М характеризует номер станции, а индекс п = 1, 2, описывает номер временного слоя. На первом

этапе формируется ковариационная матрица Хши

* (1) На втором этапе для полученной ковариационной матрицы определяются собственные векторы Е = [е„е2...еи] и собственные числа Л = [Л,,Л2....ЛМ] из решения характеристического уравнения

(г-Л/) = 0 (2)

На третьем этапе вычисляются естественные ортогональные функции С с элементами Сш, являющимися проекцией fmn на е„

С = ЕТ F

(3)

В результате первоначальные данные об осадках ракладываются на ортогональные пространственные функции (собственные векторы) и временные последовательности коэффициентов разложения или главных компонент (PCs). Значение нагрузки каждой переменной (станции) на каждом из общих факторов (главных компонент) является индексом, который используется для определения переменной (станции) в ее группу или тип. Пространственные границы этих групп были получены в результате использования

топографических особенностей, а также доминирующих образцов потока ветра. Далее другой метод проверки, включающий использование рельефа и физических процессов, играющих роль в формировании режима осадков Восточной Африки использовался для определения действительности очерченных образцов осадков метод ЭОФ. Окончательный вариант климатических зон представлен на рисунке 2. Территория Восточной Африки подразделяется на 11 климатических зон, маркируюемых как А, В, С, О, Е, Р, в, Н, I, 1 и К на основе использования метода ЭОФ по всем данных, с учетом варимакса вращения и сложной пространственной картографии существенных моделей группировок метода ЭОФ. Далее описаны основные факторы, определяющих особенности района и оценена информативность отдельных выбранных метеостанций с самой высокой общностью значений в каждой зоне.

Рисунок 2 - Климатические однородные зоны Восточной Африки

Третья глава посвящена статистическому прогнозированию сезонных сумм осадков в тропиках на примере Восточной Африки с использованием

данных о ТПО для тропического Тихого, Атлантического и Индийского как предикторов. Этот набор данных был получен из NOAA-NCDC ERSST в узлах сетки 2° широты и 2° долготы за период с 1960 по 2003 годы. Эмпирическая прогностическая модель осадков была построена с помощью главных компонентов предикторов ТПО в приближении множественной линейной регрессии (MJIP). Трёхмесячные сдвиги во времени аномалии ТПО, в июле и декабре были использованы для исследования потенциала предсказуемости количества осадков в сезоны дождей с октября по декабрь и с марта по май, соответственно. Территория Тихого океана была разбита на 62 части, поименованных как PACI- РАС 62, а территория Индийского и Атлантического океанов была разбита на 19 регионов, поименованных как 1NDOX -INDOX9 и ATLI-ATL19, соответственно.

Таблица 1 -Сведения о ТПО в тропической части Индийского, Атлантического и Тихого океана как потенциальные предикторы (усредненные значения)

ТП0 Индийского океана Ш Тихого океана

лосршщ Широт Зожта Кт-ео умов Aóópmmm Широт ¡¡шт Jío/ш уте

IND01-ÍND03 5-15:с.ш 55-35:в.д 15 PACI-PAC5 25-í5cc.i 130-Ш:Е.Д 25

Ш04-М07 5:с.ш-5:ю.ш 50-90°ад 20 PACÍ-PACIO 15-5:с.ш 130-180»« 25

IND0S-IND013 Я5!яш 45-105:в.д 30 PACI I-PAC! 3 5:с.ш-5!кш l50-ii:s.j 15

MD014-1D01S 15-25=ю.ш 50-И0:5.д 30 PAC14-PAC15 5-15гк.ш 1б0-Ш:Е.Д 10

ТПО Атаятгсш океана PAC16-PAC17 15-25:ю.ш 1б0-Ш:Е.д 10

АШ-АТ14 25-15;с.ш 25-65:з.д 20 PAC1S-PAC24 25-15= сл 110-Ш'ц 35

ATL5-ATL7 15-5:c.s 25-553ц 15 PAC25-PAC32 15-í:c.s 100-Шз.д 40

ATL8-AT111 з;с.ш-5!ю.ш ГЕ--5ГЗЛ 20 PAC33-PAC42 5!с.ш -5:ю.ш 30-Ш:з.д 50

ATU2-ATU5 5-!гкш 5:в.д-35:з.д 20 PAC43-PAC52 5-15сю.ш М-ИОЧд 50

АШ6-АТИЗ !5-255вл 55ьд-355зд 20 PAC53-PAC62 15-25'ыа Е0-Шгз.д 50

На основе данных о среднемесячных значениях аномалии ТПО за июль и декабрь для каждого региона океанов были вычислены ЭОФ. Оценка точности сходимости разложения по ЭОФ среднемесячных аномалий ТПО показала, что уже первые девять, четыре и три главных компонента описывают более 80% дисперсии исходного поля аномалии ТПО за июль и декабрь (таблицы 2 и 3). Это означает, что практически вся информация об изменчивости ТПО над Тихим, Индийским и Атлантическим океанах сосредоточена в первых девяти, четырех и трех главных компонентах, соответственно.

Таблица 2 - Собственные числа и дисперсии, полученные по аномалиям ТПО тропического Тихого океана (%)

Период Факу-юр Собственные числа Дисперсия СулсФзрная диспеъа^

Тихий океан

1 22.8 36.8 36.8

2 11.4 18.4 55.2

3 6.1 9.9 65.1

4 4.5 7.3 72.4

Июль 5 3.4 5.5 77.9

6 2.6 4.2 82.1

7 1.9 3.0 85.1

8 1.6 2.6 87.7

9 1.3 2.0 89.7

1 27.4 44.2 44.2

2 10.4 16.8 61.0

3 8.0 13.0 74.0

4 3.1 4.9 78.9

Декабрь 5 2.7 4.3 83.2

6 1.8 2.8 £6.0

7 1.7 '"> 7 85.7

В 1.5 2.5 91.2

9 1.1 1.7 92.9

Таблица 3 - Собственные числа и дисперсии, полученные по аномалиям ТПО тропического Атлантического и Индийского океанов (%)

Период Фактор Собственные числа Дисперсия Суммарная диспегсия

Атлантический океан

1 9.3 49.1 49.1

Июль 2 4.0 21.0 70.1

3 2.3 12.1 82.2

1 9.4 49.3 49.3

Декабрь 2 4.4 23.0 72.3

я 1.5 7.0 80.2

Индийский океан

I 10.4 54.7 54.7

Июль 2 З.б 18.8 73.5

3 1.5 7.5 51.3

4 1.1 6.0 ?7.3

1 11.4 60.0 60.0

Декабрь 2 2.6 13.5 73.5

3 1.5 7.7 81.2

4 1.1 6.0 87.2

Ввиду большой изменчивости распределения осадков по области анализ был основан на 11 климатологических зонах (рисунок 2). Данные осадков соответствующих месяцев для отдельных станций в начале были суммированы для получения трёхмесячной общей суммы по каждому сезону. Трёхмесячные данные затем были нормированы по соотношению: (К-К)/р, где У -МАМ/СЖЭ количетсво осадков в год, У и р- их среднее значение и стандартное отклонение за период с 1960 по 2003 г. Такой нормированный метод также применялся для каждого узла сетки поля ТПО. Затем модель МЛР строилась на основе главных компонент предикторов и предиктанта. Для главных компонентов разложения по естественным ортогональным функциям рассматривалась линейная зависимость от предикторов для прогноза

количества осадков в тропиках. В подобном подходе каждая из естественных ортогональных функций может быть представлена как

РСК =СИХ,+С„2Х2+...СЫХ^ (4)

где С„С,,,представляют собой коэффициенты переменной m для к"' pcs. Не более пяти PCs со значительными коэффициентами регрессии были включены в MJ1P модели, а не дающие значительные коэффициенты регрессии были исключены из модели с помощью ступенчатого метода. Это делалосб в целях предотвращения дублирования и неустойчивости уравнения MJ1P и обеспечения хороших результатов при применении его к новым данным. Тогда уравнениея МЛР с использованием главных компонентов выглядит следующим образом:

Y = аа + я,.PC,. + a,PCj + а,РС, + атРСт + а,РС, + £, , (5)

где i,j,l,m,n сохранили компоненты (i * j * I * т * п) со значительными коэффициентами регрессии ai,aj,anamи а,,, соответственно.

Основные критерии качества модели MJ1P

1. Множественный коэффициент линейной корреляции (О <Д<1) представляет собой аналог обычного парного коэффицинта

корреляции и характеризует меру линейной связи между прогнозом у и

наблюдаемым значением X, т.е.

tv-Ы-Ь (6)

я=-т==---7-

J ¿«-n-'Bi-n-

11 1

При R = 1 имеем функциональную линейную модель, и остатки е; = 0. при R = 0 изменчивость функции отклика полностью определяется остатками г,.

2. Линейный коэффициент детерминации представляет квадрат

множественного коэффициента корреляции:

я2 -—

Е (Г, - Yf

tVi-Y?

коэффициент детерминации определяет, насколько дисперсия в зависимой переменной может быть объяснена изменением независимой переменной, т.е. предиктора.

3. Средняя квадратическая ошибка (глие) является мерой квадратной разницы между прогнозируемыми и наблюдаемыми значениями на каждой зоне. Если У, и наблюдаемое и прогнозируемое значение, то (гтзе) можно определить по следующему соотношению:

Точная модель имеет низкое значение систематической ошибки (rmse). Однако, (rmse) является не совершенным инструментом и имеет недостатки, переоценивающие значимость модели прогноза, что недооценивает случайную изменчивость. Тем не менее, преимуществом использования этой мерой является сохранение единиц прогнозируемой переменной.

4 . Информация, содержащаяся в таблице сопряженности, часто объединяется в один индекс, называемый коэффициентом успешности прогнозов или индекс Heidke Skill Scores (HSS). Он определяется соотношением:

Здесь Н - является реальным числом оправдавшихся прогнозов, Т - общее число прогнозов и Е - ожидаемое число оправдавшихся прогнозов. Для лучшей и практичной модели прогноза, значения коэффициента успешности прогнозов должны быть, по крайней мере, положительными. Коэффициент

rmse= —У (Г.2-К2) .N tr '

(8)

HSS = ——-XI00percent ,

Т-Е

(9)

успешности прогнозов равен единице, когда все прогнозы оправдались и равен нулю, когда число оправдавшихся прогнозов равно их ожидаемому числу. 5. Критерии Фишера используется для оценки значимости всей модели МЛР. Эмпирическое значение статистики Фишера:

р = *Чп-т) (10)

Вычисленное значение критерия ^ сравнивается с критическим значением /•^„(ал'рУ,) при заданном уровне значимости а и степенях свободы у, = т,у2 = я - т -1,где т- число предикторов и л-число наблюдений. Если 17> то нулевая гипотеза отвергается и делается предположение, что дисперсия, описываемая моделью МЛР, неслучайным образом отличается от дисперсии ошибок. Это означает, что рассматриваемая модель является адекватной исходным данным функции отклика.

Анализ результатов прогноза осадков для Восточной Африки и его

уточнение

Весь архив сезонных осадков был разбит на две выборки: зависимую (19601989 гг.), по которой рассчитывались и тестировались модели, и независимую выборку (1990-2003 гг.), используемую для оценки оправдываемости опытных прогнозов. Для построения прогностических моделей использовался аппарат множественного регрессионного анализа. Основные параметры этих моделей приведены в таблице 4. Все модели являются адекватными по критерию Фишера. Видно, что в сезон дождей с октября по декабрь прогноз модели стабилен для зон А, С, Е, Р, в и .1, и в период с марта по май прогноз модели стабилен для зон А, С, Р и I. Сопоставление опытных прогнозов осадков в сезонах ОЫБ и МАМ с исходными данными по независимой выборке за период 1990 - 2003 гг. представлено в таблице 5. Видно, что, в целом, наблюдается хорошее соответствие прогнозных осадков с фактическими данными для зон А,

С, Е, И, в и .1 для сезона дождей с октября по декабрь, а также зон А, С, Р и I, для сезона дождей с марта по май. Это означает, что множественный регрессионный анализ, предложенный для анализируемого региона, более успешно способен прогнозировать количество осадков для сезона дождей с октября по декабрь, чем для сезона дождей с марта по май.

Таблица 4 - оценки параметров регрессионных моделей по зависимой выборке (1960 - 1989 гг.) для 11 зонов Восточного Африка

Зона Параметры прогностической модели

с октября по декабрь с марта по май

К Я1 ^ Л й3 Г Ъ

А 0.79 0.62 7.8 4.46 0.81 0.71 8.9 4,46

в 0 53 0.26 3.1 4.46 0.65 0.42 2.8 4.46

с 0.84 0.66 7.5 4.46 0.75 0,57 6.1 4.46

0 0.59 0.35 4.2 4.46 0.57 0.32 4.1 4,46

Е 0.80 0.64 6.1 4.46 0.61 0.37 4,3 4,46

Р 0 77 0.59 5.5 4.46 0.75 0.56 4.9 4.46

й 0.78 060 5.5 4.46 0.52 0.27 3.3 4.46

н 0.60 0.38 4.3 4.46 0.55 0.30 2.7 4.46

1 0.42 0.15 2.9 4.46 0.79 0.62 7.8 4.46

0.76 0.58 4.7 4.46 0.58 0.34 3.1 4.46

к 0.64 0.41 4.3 4.46 0.63 0.40 3.9 4.46

Таблица 5 - Результаты опытных прогнозов осадков по независимой выборке(1990 - 2003 гг.) для 11 зонов Восточного Африка

Опыг7тные прогнозы осадков

Зоня С оХ7ялб/».ч но с- .\inprria по лип!

пз 13 е ппзе нхв

/\ О.5.2 о.2 6 0.4-2 0.3 4

в 0.83 0.25 0.17

С 0.2 5 0.3 7 0.4 8 0.31

О О. 72. 0.3 8 0. -0.02

Е о.м <>.17 0.84 0.12

Р О.-4 (у 0.2 5 0.32 0.2 3

а 0.4К С».О 7 0.&.5 О. О 3

н 0.5Б О.ЗЪ О.У»« -О. 1 «

» 0.86 ОЛ 2 0.47 О.ЗО

» 0.50 О.1 5 0.87 0.18

к 0. 0.20 О. <53 О.З 1

В четвертой главе рассматриваются связи между временным рядом сезонного количества осадков в период продолжительных дождей с марта по май и фазами квазидвухлетних колебаний зонального потока, а также предлагается метод использования выявленных зависимостей для прогноза количества осадков. Многолетние средние месячные индексы климата: индекс Южного Колебания (ЮК) и индекс глобально усредненного экваториального стратосферного зонального ветра на 30 мб (КДЦ) были получены из базы данных центра анализа климата (CPC/NOAA). Стратификация индексов КДЦ была основана на четырех сезонах: с марта по май (МАМ), с июня по август (JJA), с сентября по ноябрь (SON) и с декабря по февраль (DJF). Данные об осадках были синхронизированы с данными КДЦ-индексов и индекса ЮК в течение периода с 1979 по 2003г. Стандартизированные отклонения осадков и их аномалии были вычислены в течение сезона дожде it МАМ по соотношению:(У-У)//з, где Y- сезонное количество осадков в год, Y и р- их средние значения и стандартные отклонения за период с 1979 по 2003г. Корреляционный и КДЦ/осадки композитный анализы использовались с целью выделения сигнала КДЦ, который может быть использован как переменный предиктор для прогнозирования количества осадков в сезон дождей МАМ. Далее каждый 71 индекс осадков и региональный временной ряд индекса осадков для 11 зон был сначала коррелирован с КДЦ-индексом для идентифицирования пространственной степени соотношений между КДЦ и осадками. Зоны, которые значительно коррелировали с КДЦ, были кросс-коррелированы с индексом ЮК для проверки вклада каждого из двух индексов планетарного климата в сезон продолжительных дождей (МАМ). Эти временные ряды зон были, тогда обобщены в категории использованием таблиц сопряжённости, основанных на западных и восточных фазах КДЦ. Нулевой и сдвинутый по времени корреляционный анализ использовались в этом

исследовании, статистическая значимость коэффициента корреляции (г) протестирована с помощью Z - преобразования Фишера и критерия Стьюдента. Коэффициент корреляции (г) рассчитывался по формуле:

(П)

где х,,у,- текущие значения предиктора и предиктанта соответственно, а х,г-их средние значения за рассматриваемый месяц и период лет! -1 < г < 1, (г), показывающие положительные или отрицательные отношения. Оценка эмпирического коэффициента корреляции (г) проводится с помощью Ъ — преобразования Фишера:

и критерия Стьюдента

г = Ш (12)

2 1 - г

> а к,,, где аКР соответствует 5, 1 или 0.1 % -ному

уровню значимости. Среднеквадратическое отклонение параметра Ъ равно:

где, N — число членов в выборке, за которые имеются данные для предиктанта и предиктора. В композитанализе использовались годы, которые имеют осадки выше нормы и совпадающие с западными фазами КДЦ, а также годы с осадками ниже нормы и совпадающими с восточной фазой КДЦ. Годы, имеющие стандартизированный индекс осадков >0.12, были классифицированы как осадки выше нормы, а годы, имеющие стандартизированный индекс осадков <-0.12, были классифицированы как годы осадков ниже нормы. Выбор этого диапазона стандартизированного индекса осадков основан на критерии Стьюдента, примененном на обьеме выборки 25

лет. Т-показатели на высоких и низких индексах осадков показывают, что два ряда значительно различны на 95%-ом уровне значимости.

Анализ результатов связи между сезонными осадками и КДЦ-индексом

Результаты анализа связи между КДЦ-индексом и осадками за исследуемый период в Восточной Африке показали, что в зоне А, В, Э, Р, Н и .1 исследуемые параметры имеют значительную нулевую и лаг корреляцию. Самая высокая значимая корреляция между сезонными осадками и КДЦ-индексом составляет + 0.6 и наблюдается между МАМ индексом осадков в зоне Р и ПА КДЦ-индексом предыдущего года и уменьшается к относительно целевому сезону дождей МАМ (рисунок 3 и таблица 6). Видно, что корреляции внезапно разрушаются между 3 и 2 лагами сезонов для зон Э, Н и 1 Внезапный крах в корреляциях предполагает, что долгосрочное прогнозирование (двух сезонов или заранее), невозможно выполнить в этих трех зонах.

¡ЙШпш

Зона А Зона Б Зона О Зона Р Зона Н Зона.1

Климатические однородные зоны I И^А-З сезон лаг В сезон лаг .. сезон лаг Ш МАМ-Нулеаая лаг

Рисунок 3 — Средние корреляции образцов, трех сезонов лаг, двух сезонов лаг, одного сезона лаг и нулевая лаг между индексом КДЦ и сезоном дождей с марта по май (для коэффициента корреляции выше 5% уровень значимости

обозначен)

Таблица 6 - Нулевая и лаг коэффициент корреляции (г) между индексом КДЦ и сезоном дождей с марта по май по 1 Однородным зонам по Восточной

Африке, (объеме выборки 25 лет).

Период Зона A Зона в Зона с Зона D Зона Е Зона F Зона G Зона н Зона I Зона J Зона К

35 А 0.58" в.м" -Mi" 0.55" an 0.68" 032 0,40* 0.42* 0.45" 0J0

SON 0.52 * з.5з" -0.34 ОД? -049 0.S3" 0.3S 0.41' 0.26 0.12 0.09

ШР 1X0» ait ■0.15 0.40" 0.45' 0.32 0.33 0.31 0,28 0.44* 0.25

МАК 0.46' 0.26 ■0.21 0,43* 0.41' 0.45* 0.20 0.22 0.35 042' 0.23

•LINE •0,(34 0.47" -0.34 0.40* 0Д6 a.ss" 0.23 Г 0.41' 0.40* СШ* 0.20

JULY -0.501 0.51" -0.43' 046* 0.13 0.59** 0.33 0.40* 0.41* 0.40* 0.19

AUG •0.49* 0.57" -0.45' 0.J7 0.03 С.57" 0.38 е.42' 0.2S 0.1S

SEPT O.Si"" -0.3S ОМ -0.0« 0.55** 0.38 0.42" с.за 0.19 0,13

ОКТ -0.5Г* 0.52*' -0.35 0.17 -0.19 0.52" 0.35 0,i3* 0.2S 0.13 0.10

NOV r—o5= a,so* -0.29 0.07 -0.29 0.4«" 0.31 0.40" 0.20 0.05 0.03

DEC -051" 0.44° -8.25 0.02 -0,35 8,35 0.20 0,41* С .12 ■0.02 ■0.04

JAM ass -0.20 0.34 0.1? 0.52" 0.23 0.17 0.03 С.09 0.40* 0.17

pes 0.36 •0.39 0.02 0,31 0.53" 0.2S 0.15 0.12 0Д8 031 0.29

MAR 0.18 0.08 ■0.03 0.40* 0.46* а.38 0.16 ОЛ6 0.23 0.26

APR <5.04 0.20 0.4S* 0.44* 0.46- 8.1S 0.21 035 0.44' 0.24

MAY ■0.27 0.3S ■0.39 0.40* 0.30 0,51*' 0.22 0.42' 0.3S 0.32 0.18

99%-ый уровень значимости; * 95%-ый уровень значимости

Анализ результатов предсказуемости сезона довдей с использованием КДЦ-индекс

Результаты анализа среднегодного значения КДЦ- индекса (а) и индекса южного колебания (Ь) показывают, что западные фазы КДЦ-индекса наблюдались в течение 1980, 1983, 1985, 1986, 1988, 1990, 1993, 1995, 1997, 1999 и 2002гг.; восточные фазы в течение 1979, 1982, 1984, 1987, 1989, 1992, 1994, 1996, 1998, 2000, 2001 и 2003гг. (рисунок 4а). С другой стороны, частые отрицательные фазы были доминирующими с индексом ЮК в анализируемом периоде (рисунок 4Ь). В течение 1982, 1984, 1987, 1992, 1994, 1998 и 2003гг. восточные фазы КДЦ-индекса совпали с низкими (отрицательными) фазами индекса ЮК. Все эти годы, за исключением 1984 и 1994, были

классифицированы как годы ЭНКЖ. Это наблюдение объясняется тем, что ЭНЮК имеет тенденцию, связанную с восточными фазами КДЦ.

ш 53

1111111111111111111111111 Годы <1979-200«

* Ж

1111111111111111111111111 Гады {1979-2003)

Рисунок 4 - Средний ежегодный временной ряд для КДЦ-индекса (а) и индекса Южного Колебания (Ь)

В таблице 7 приставлены результаты анализа связей между временным рядом сезонного количества осадков выше/ниже нормы в период продолжительных дождей с марта по май и западным/восточным фазами стратосферного зонального ветра для трех однородных зон Восточной Африки, которые были идентифицированы как имеющие значительную корреляцию с КДЦ-индексом. Из анализа этих трех зонах видно, что стратосферные западные фазы ветра соответствуют осадкам выше нормы, которые наблюдались в 7 из 11 случаев для зоны А, в 7 из 11 для зоны В, и в 8 из 11 для зоны И, условные вероятности приблизительно 0.6, 0.6 и 0.7 для соотношений осадков выше

нормы в сезон дождей МАМ и западной фазой КДЦ. Стратосферные

восточные фазы ветра и осадки ниже нормы наблюдались в 8 из 12 случаев для

зоны А, в 7 из 12 для зоны В, и в 8 из 12 для зоны Р, условные вероятности

приблизительно 0.7, 0.6 и 0.7 для осадков ниже нормы в этих трех зонах и

восточной фазе стратосферного зонального ветра. Полученные результаты,

поддерживают понятие осадков выше/ниже нормы, связано с

западной/восточной фазами стратосферного зонального ветра.

Таблица 7 -Таблица сопряжённости для зональных фаз ветра на уровне 30мб и аномалий сезона дождей с марта по май в трех однородных климатических

зонах над Восточной Африкой

Аномалии количества осадков

Фазы КДЦ-индекса АК NN ВдМ С умм а

Зона А. Западная фаза 7 2 2 и

Восточная фаза 3 1 в 12

Су.мма ю 3 ю 23

Зона В Западная фаза 7 1 з 11

Восточная фаза 3 2 7 12

Сумма ю 3 ю 23

Зона р Западная фала 8 1 2 в....... 11 12"......

Восточная фаза 2 2

Сумма 10 3 ю 23

АЫ- осадки выше нормы (X, > ХсргЛаЛ+0Л2а)-, ВМ- осадки ниже нормы (А",. <Хсредыый-0Л2а); NN1- осадки около нормы (ХсреЛ1и{1 - 0.1 Ъу < Х1 < Хсргд11ий + 0.12сг); сг -стандартное отклонение Х1 - означает наблюдения.

Анализ результатов потенциала предсказуемости сезона дождей МАМ по зоне К и КДЦ-индекса за июль (а), тенденция-разности между значениями СН^ГО и ЛА КДЦ - индекса (Ь). Видно, что для целей прогнозирования региональных осадков наиболее полезным индексом представляется тенденция индекса КДЦ перед сезоном дождей МАМ. Коэффициент корреляции между аномалиями осадков в зоне Р и разница между ОЫЭ и ЛА КДЦ - индекса представляет собой +0.63 (приблизительно 40%- ная дисперсия), который является выше, чем для ЛА сезона (+0.6). На рисунке 5, видно, что большинство лет сильных

засух находится в более низком левом секторе, а большинство лет очень сильных осадков находится в верхнем правом секторе диаграммы рассеяния. Близкое отсутствие пунктов в более низком правом углу этой диаграммы рассеяния предполагает, что положительная тенденция КДЦ - индекса была хорошим предиктором для невозникновения засухи по Восточной Африке. Кроме того, негативная тенденция может быть хорошим индикатором для ненаступления сильных дождей над регионом.

2 ^ -2 -I 'ч -I О г. С! СК5 1 5 2 .ГГ.

Нормированным индекс-КДЦ

м^дек1.-осадно» '! и >.'-:' О'!."; - * - ау::..д'г:: гс: --> V .и<

Нормированным индекс-КДЦ

Рисунок 5 - Диаграмма рассеяния между сезоном дождей МАМ по региону вокруг

озера Виктория и экваториальным зональным ветром на 30мб за июль(а), и тенденция-разность между значениями с октября по декабрь и периодом с июня по

август КДЦ индекса (Ь).

В заключении сформулированы основные результаты и выводы диссертационного исследования:

1. Множественный регрессионный анализ, предложенный для анализируемого региона, более успешно способен прогнозировать количество осадков для сезона дождей с октября по декабрь, чем с марта

по май;

2. Показано, что температура поверхности океана может использоваться в качестве предиктора не только для определения количества осадков, но и продолжительности сезона дождей, что может быть полезным для минимизации влияния климатической изменчивости на социально-экономические аспекты тропического региона;

3. Показано, что связь между количеством осадков в сезон дождей в марте-мае и фазами явления Эль- Ниньо относятся к ограниченному числу лет; при этом, если феномен Эль-Ниньо происходит, то связь между КДЦ-индексом и количеством осадков в сезон дождей МАМ всегда обнаруживается. Поэтому, мониторинг обоих параметров может обеспечить очень полезное руководство для долгосрочного прогноза сезона дождей МАМ по региону;

4. Показано, что количество осадков выше/ниже нормы в период продолжительных дождей с марта по май над Восточной Африкой связано с западной/восточной фазами стратосферного зонального ветра;

5. Показано, что для целей прогнозирования региональных осадков наиболее полезным индексом представляется тенденция индекса КДЦ перед сезоном дождей МАМ, Положительные тенденции - это разность между значениями с октября по декабрь (ОЫО) и с июня по август (ЛА) индекса КДЦ, она может быть хорошим индикатором для ненаступления засухи в Восточной Африке. Кроме того, негативная тенденция может быть хорошим индикатором для ненаступления сильных дождей над регионом;

6. Чтобы улушить прогнозирование сезона дождей в марте-мае в тропических странах, оказывающее существенное влияние на все секторы экономики, включая сельское хозяйство, водоснабжение и выработку электроэнергии, и занимающее большую часть региона, можно рекомендовать использовать КДЦ-индекс как предиктор;

1. Результаты настоящего исследования, как предполагается, способны найти практическое применение для оперативного прогноза сезонного количества осадков в тропическом регионе. Дальнейшее развитие данной работы предполагает использование дополнительных предикторов, таких как диполь индекса Индийского океана, и индексы северо-атлантического колебания.

Основные публикации автора по теме диссертации

1. Классификация климатологических регионов Восточной Африки на основе данных о режиме осадков. Ученые записки РГГМУ, 2010, № 13, с. 40-51 (соавторы Смышлев С.П).

2. Соотношения между сезонными осадками с марта по май в экваториальной Восточной Африке и квазидвухлетний цикл стратосферных переносов (КДЦ).Ученые записки РГГМУ, 2010, № 14, с.60 -72 (соавторы Смышлев С.П).

3. Smyshlyaev S.P., Ng'ongolo Н.К. The predictive potential of seasonal rainfall in equatorial East Africa using sea surface temperatures as predictors. Meteorological technology international, 2010, p. 102- 105.

4. Ng'ongolo H.K., Smyshlyaev S.P. The statistical prediction of East African rainfall using OBQ phases information // Natural Science, 2010, Vol.2 №. 12 p. 1407- 1416.

Нгонголо Хапшм Карим

Подписано в печать 18.01.11 Формат 60х84'/16 Цифровая Печ. л. 1.5

печать

Уч.-изд.л. 1.5 Тираж 100 Заказ 02/01

Отпечатано в типографии «Фалкон Принт» (197101, г. Санкт-Петербург, ул. Большая Пушкарская, дом 54, офис 8)

Содержание диссертации, кандидата физико-математических наук, Нгонголо Хашим Карим

Список сокращений

Введение

1 Физико-географические условия и климатологические особенности 14 формирования режима осадков в экваториальной зоне

1.1 Процессы, опреДеляюхце режим осадков в экваториальной зоне

1.1.1 Радиактивное воздействие и влияние на климат

1.1.2 Локальные характеристики земной поверхности

1.1.3 Корреляционные связи глобального и регионального масштаба

1.1.3.1 Температура поверхности воды и южное колебание Эль-Ниньо

1.1.3.2 Квазидвухлетние колебания в экваториальном зональном ветру

1.1.3.3 Мадден-джулиан колебания (MJO - Madden -Julian Oscillation)

1.1.3.4 Диполи Индийского океана ( IOD - Indian Ocean Dipole)

1.1.3.5 Восточные/западные волны и струйные течения

1.1.3.6 Африканские восточные муссоны

1.1.3.7 Субтропический антициклон

1.2 Особенности формирования режима осадков в Восточной Африке

1.3 Обзор исследований режима осадков в экваториальной зоне

2 Клиссификация климатологических регионов Восточной Африки 48 на основе данных о режиме осадков

2.1 Исходные данные и методология

2.2 Анализ режима осадков над Восточной Африкой с помощью 50 метода эмпирических ортогональных функций (ЭОФ)

2.3 Анализ результатов клиссификация регион Восточной Африки

2.4 Оценка информативности отдельных зон

2.5 Выводы по второй главе

3 Статистическое прогнозирование осадков в тропиках по данным о 72 температуре поверхности океана на примере Восточной Африки

3.1 Исходные данные и методология

3.1.1 Множественный линейный регрессионный анализ (MJIPA)

3.1.2 Метод проверки модели

3.1.2.1 Множественный коэффициент линейной корреляции

3.1.2.2 Линейный коэффициент детерминации (i?2)

3.1.2.3 Средняя квадратическая ошибка (rmse)

3.1.2.4 Кросс-валидация метод

3.1.2.5 Коэффициент успешности прогноза или индекс Heidke Skill Scores

3.1.2.6 Критерий Фишера для оценки значимости всей модели MJIP

3.2 Результаты анализа данных о температуре поверх ности океана 84 по методу ЭОФ для статистического прогноза осадков в Восточной Африке

3.3 Анализ результатов прогноза осадков для Восточной Африки

3.4 Выводы по третьей главе

4 Соотношения между сезонными дождями с марта по май в Восточ- 97 ной Африке и квазидвухлетних колебаниях зонального потока

4.1 Исходные данные и методология

4.1.1 Метод корреляционного анализа

4.1.2 Метод композиционного анализа

4.2 Анализ результатов связи между сезонными осадками с марта по 102 май и КДЦ-индексом

4.3 Анализ результатов потенциал предсказуемости сезона дождей с 105 марта по май с использованием КДЦ- индекса

4.4 Выводы по четвертой главе

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Статистическое прогнозирование осадков в тропиках по данным о температуре поверхности океана и квазидвухлетних колебаниях зонального потока на примере Восточной Африки"

Формирование осадков в любой части Земли, определяется направлением и интенсивносью воздушного переноса, степенью увлажнения и стратификацией воздушных масс и особенностями региональных физико-географических условий. Экономика в большинстве тропических стран зависит от сельскохозяйственной деятельности и водных ресурсов, которые, в свою очередь, в значительной степени зависят от количества выпадающих осадков. Таким образом, лучшее понимание причин изменчивости и предсказуемости режима осадков над населенными районами является задачей первостепенной важности. Изменчивость осадков воздействует на ряд социально-экономических секторов: сельское хозяйство, гидроэнергетику, водные ресурсы, здоровье человека, транспорт, коммуникации и другие. Проблема прогноза осадков является особенно актуальной для многих тропических стран. Так, в частности, для региона Восточной Африки улучшение качества прогноза будет способствовать социально-экономическому планированию в целях смягчения последствий изменения климата.

Из всех характеристик погоды и климата важнейшее значение имеют атмосферные осадки, так как экстремальная изменчивость годовых, сезонных и месячных осадков, продолжительные непериодические засухи, нередко приобретающие характер экологических катастроф, приводят к серьезным экономическим проблемам. Хотя другие элементы климата также меняются, однако наиболее изменчивым климатическим элементом во времени и пространстве являются осадки. В этой связи одной из актуальных задач тропической метеорологии является разработка и усовершенствование метода прогнозирования осадков в целях смягчения последствий изменения климата. С этих позиций межгодовая изменчивость осадков является объектом исследований, и прогноз осадков является самой актуальной проблемой современной климатологии не только тропических метеорологов, б но и мировой метеорологической науки. Даже частичное решение проблемы имеет большую научную и практическую ценность, особенно при планировании работ в сельском хозяйстве; на водном и железнодорожном транспорте, в строительстве и других отраслях хозяйственной деятельности. В ряду методов прогнозирования осадков, одним из основных является; статистический метод с использованием физической' взаимосвязи: между предикторами и предиктантом. При этом одной» из важнейших задач статистического метода авляется долгосрочный прогноз сезона осадков. Очевидно, чем выше: точность прогнозирования и чем; больше период упреждения, тем. большую ценность представляют результаты-прогнозирования для принятия различных решений. В связи с этим и требованиям методамшрогнозирования должные быть достаточно» высокими. Для решения* актуальной проблемы прогноза осадков в тропиках в настоящей работе предлагается статистические методы с использованием данных о температуре: поверхности: океана и квазидвухлетних колебаниях зонального потока как предикторов. Для; тестирования метода долгосрочных сезон прогнозов? осадков предлагается ряд критериев, используемых в метеорологической практике. Целью диссертационной работы:

• является разработка и усовершенствование метода прогнозированиям осадков в тропиках по данным о температуре поверхности океана: (ТПО) и квазидвухлетнем цикле (КДЦ) колебаний зонального потока стратосферного ветра на примере Восточной Африки.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе, автором были решены следующие задачи:

1. Математико-статистический анализ временных рядов полей месячных сумм осадков (предиктант) с целью выявления их особенностей, а также разделения исследуемого региона.на однородные климатические зоны.

3. Построение модели прогнозирования осадков по каждой из однородных климатических зон;

Методы исследования.

Для достижения целей исследования и решения поставленных задач использовались: (1) множественный линейный регрессионный анализ для создания эмпирической прогностической модели сезонной изменчивости осадков в тропиках по данным о температуре поверхности океана как предикторе. Сначала используется метод ЭОФ для уменьшения большой размерности набора данных, а также для устранения мультиколлинеарности предикторов и сохранения "временного ряда главных компонентов. Метод ЭОФ также был применен для качества контроля данных сезоных сумм осадков, что позволило разделить сеть метеостанций Восточной Африки на однородные климатические зоны;

2) корреляционный и композитный анализ связей КДЦ/осадки - для исследования связей между сезонными осадками с марта по май над Восточной Африкой и КДЦ стратосферного зонального ветра, а также прогнозного потенциала количества осадков в сезон продолжительных дождей (МАМ) с использованием информации о фазах КДЦ.

Научная новизна

• Впервые для всей территории Восточной Африки осуществляется разработка статистического метода прогноза сезонных осадков с 8 помощью главных компонентов предикторов во множественной линейной регрессии (МЛР).' Полученные результаты дают основание предполагать, что разработанный статистический метод прогноза сезонных осадков может быть использован при составлении оперативных прогнозов для территории Восточной Африки. Кроме того, его также можно использовать для прогноза других метеорологических параметров; Обнаружено, что процессы, ответственные за формирование осадков и протекающие в период кратковременных дождей с октября по декабрь, мощнее по выборочной дисперсии, чем протекающие в период продолжительных дождей с марта по май;

• Обнаружено, что связь между количеством осадков в сезон дождей в марте-мае и фазами явления Эль-Ниньо относится^ к ограниченному числу лет; при этом, если феномен Эль-Ниньо происходит, то связь между КДЦ-индексом и количеством осадков в сезон дождей всегда обнаруживается;

• Найдено, что количество' осадков выше/ниже нормы в период продолжительных дождей с марта по май над Восточной Африкой связано с западной/восточной фазами стратосферного зонального ветра.

Основные положения и результаты, выносимые на защиту:

1. Уточненный статистический метод прогнозирования количества осадков в тропическом регионе.

2. Метод классификации климатологических регионов на основе данных о режиме осадков с целью | долгосрочного прогноза сезонных сумм осадков в тропиках.

4. Результаты анализа связей, между временным рядом количества I осадков в сезон с марта по1 май и фазах квазидвухлетних колебаний I стратосферного зонального ветра, а также метод использования выявленных зависимостей для прогноза количества осадков. Личный вклад автора Все положения, выносимые на защиту, основаны на результатах исследований, проведённых непосредственно и лично автором. В публикациях, содержащих основные результаты диссертационной работы, автору принадлежат идеи исследования, формулировка проблем, постановка задач и интерпретация полученных результатов. Выбор подходов к решению задач, разработка методов и алгоритм расчетов проведены автором совместно с учёными из Танзании метеорологического агентства (ТМА) и Российского Государственного Гидрометеорологического Университета (РГГМУ).

Теоретическая и практическая значимость

Апробация диссертационной работы

Основные результаты исследований, изложенные в диссертации, докладывались и обсуждались:

• на научных семинарах управления Метеорологического Агентства Танзании (Tanzania Meteorological Agency, 2009 г);

• на итоговой сессии Ученого совета РГГМУ (январь 2011г). Публикации:

Результаты диссертации опубликованы в 4 печатных работах, материалы использованы в научно-исследовательских отчётах. ю

Структура и объем работы:

Диссертация состоит из 8 основных частей: введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников, содержащего 203 наименований и приложения. Общий объем работы составляет 146 страниц, включая 35 рисунков и 23 таблиц. Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и задачи исследования, приведены основные положения и результаты, выносимые на защиту, описаны теоретическая новизна и практическая значимость работы, а также приводится краткое изложение содержания диссертации. В первой главе кратко описываются процессы, определяющие режим осадков в экваториальной зоне, излагается описание географического положения, характера и рельефа местности и представляется обзор исследований режима осадков в экваториальной зоне. Необходимость такого описания связана с тем, что дальнейшие исследования проводились для области, покрывающей в основном территорию Восточной Африки. Изучение географических особенностей территории необходимо, в основном, для анализа результатов прогноза осадков.

Регион Восточной Африки, расположена между 29 - 42 ° в .д. и 5°с — 12 0 ю ш. Большая часть его располагается в субэкваториальном климате (или климат экваториальных муссонов), только Уганда, Кения и северная часть Танзании относится к экваториальной зоне. Осадки в Восточной Африке связаны с циркуляцией синоптического масштаба (ВЗК, муссонная циркуляция) и мезомасштабной циркуляцией, вызванной региональными факторами, такими как наличие больших водоемов и сложного рельефа. Прохождение ВЗК определяет существование двух основных сезонов дождей: периода продолжительных дождей с марта по май (МАМ) и периода кратковременных дождей с октября по декабрь (ОКБ).

11 прогноза сезонных сумм осадков в тропиках на примере Восточной Африки, а также приведен обзор литературы, посвященной вопросам, связанным с классификацией климата на основе анализа данных о количестве осадков. В. качестве исходных данных были использованы: сезонные суммы осадков по 71 пункту, наблюдений, равномерно покрывающих Восточную Африку за период с 1960 по 2003 г., полученные от метеорологических служб Танзании, Уганды и Кении. Расчеты проводились отдельно для каждого сезона года с использованием метода естественных ортогональных функций (ЭОФ). Сначала данные были стандартизированы, чтобы у каждого было нулевое среднее значение и единичная дисперсия, что необходимо для вычисления ковариационной матрицы. На следующем этапе к стандартизованным данным применялась процедура вычисления главных компонент с i . . . . последующим анализом режима осадков над исследуемым районом по главным компонентам.

Третья глава посвящена статистическому прогнозированию сезонных сумм осадков в тропиках на примере Восточной Африки с использованием данных о ТИО для тропического Тихого, Атлантического и Индийского как предикторов. Этот набор данных был получен из NOAA-NCDC ERSST в узлах сетки 2° широты 'и 2° долготы за период с 1960 по 2003 годы. Эмпирическая прогностическая модель осадков была построена с помощью главных компонентов предикторов ТПО в приближении множественной линейной регрессии (МЛР). Трёхмесячные сдвиги во времени аномалии ТПО, в июле и декабре были использованы для исследования потенциала предсказуемости количества осадков в сезоны дождей с октября по декабрь (OND) и с марта по май (МАМ) соответственно. Территория Тихого океана была разбита на 62 части, поименованных как PACI-РАС62, а также территория Индийского и Атлантического океанов была разбита на 19 регионов, поименованных нами как IND01-IND019 и ATL1- ATL19 соответственно. На основе данных о среднемесячных значениях аномалии

ТПО за июль и декабрь для каждого региона океанов были вычислены ЭОФ.

Данные осадков соответствующих месяцев для отдельных станций в начале были суммированы для получения трёхмесячной общей суммы по каждому сезону. Трёхмесячные данные затем были нормированы по соотношению: (7-7)/р, где 7- МАМ/ОКБ осадков в год , 7 и р- их среднее значение и стандартное отклонение за период с 1960 по 2003 г. Такой нормированный метод также применяется- для каждого узла сетки поля ТПО. В этой главе также приводится описание методов оценки прогностической значимости модели и приведен обзор литературы, посвященной вопросам, связанным с использованием данных о температуре поверхности океана как предиктора для прогноза количества сумм осадков.

Заключение Диссертация по теме "Метеорология, климатология, агрометеорология", Нгонголо Хашим Карим

Результаты исследования связей между различными фазами КДЦ для стратосферного зонального ветра и длительности сезона продолжительных дождей Восточной Африки позволяет сделать следующие выводы:

Связь между количеством осадков в сезон дождей в марте-мае и фазами явления Эль-Ниньо относятся к ограниченному числу лет; при этом, если феномен Эль-Ниньо происходит, то связь между КДЦ-индексом и количеством осадков в сезон дождей МАМ всегда обнаруживается. Поэтому мониторинг обоих параметров может обеспечить полезное руководство для долгосрочного прогноза сезона дождей по региону;

Выделение этих областей, являющихся очень важными для сельскохозяйственного производства при сезонном прогнозе климата, было бы шагом к улучшению перспективного проектирования в промышленности;

Для улучшения прогнозирования сезона дождей в марте-мае в восточно-африканских странах, оказывающего существенное влияние на все секторы экономики, включая сельское хозяйство, водоснабжение и выработку электроэнергии, и занимает большую часть региона, можно рекомендовать использование КДЦ-индекса как предиктора.

Для целей прогнозирования региональных осадков наиболее полезным индексом представляется тенденция индекса КДЦ перед сезоном дождей МАМ. Положительные тенденции - это разность между значениями с октября по декабрь (ОКБ) и с июня по август (ЛА) индекса КДЦ, она может быть хорошим индикатором для ненаступления засухи в Восточной Африке. Кроме того, негативная тенденция может быть хорошим индикатором для ненаступления сильных дождей над регионом.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной диссертационной работе рассмотрена проблема улучшения качества статистических прогнозов интенсивности осадков в тропиках на примере Восточной Африки. Эта проблема прогноза осадков является особенно актуальной для многих тропических стран. Так, в частности, для региона Восточной Африки улучшение качества прогноза будет способствовать социально-экономическому планированию в целях смягчения последствий изменения климата. Очевидно, чем выше точность прогнозирования , чем больше период упреждения, тем большую ценность представляют результаты прогнозирования для принятия различных решений. Для улучшения качества прогнозирования интенсивности осадков, была применена техника контроля качества данных [116,119], чтобы удалить погрешности являющиеся результатом ошибки наблюдателя, изменений в участке, оборудовании и т.д. Эмпирической прогностической модели сезонной изменчивости количества осадков была построена с помощью главных компонент предикторов ТПО во множественной линейной регрессии (МЛР). В целях предотвращения дублирования и неустойвости уравнения МЛР и обеспечения хороших результатов при применении его к новым данным [109], в данном исследовании не более пяти главных компонент со значительными коэффициентами регрессии были включены в МЛР модели, а не дающие значительные коэффициенты регрессии были исключены из модели с помощью ступенчатого метода. Для улучшения прогнозирования сезона дождей в марте-мае, которое оказывает существенное влияние на все секторы экономики, включая сельское хозяйство, водоснабжение и выработку электроэнергии, и занимает большую часть региона, квазидвухлетний цикл (КДЦ) колебаний зонального потока стратосферного ветра использовался как предиктор.

В ходе проведенных исследований в .рамках настоящей диссертационной^ работы получены следующие основные результаты и выводы:

1. Множественный регрессионный анализ, предложенный, ' для анализируемого региона, более успешно способен; прогнозировать количество осадков для сезона дождей с октября, по декабрь, чем с марта по май;

• 2. Показано, что температура поверхности океана может использоваться в качестве предиктора не только для определения количества осадков, но и продолжительности сезона дождей, что может быть, полезным для минимизации влияния; климатической изменчивости на: социальное экономические аспекты тропического региона;

3. Показано, что связь между количеством; осадков в сезон« дождей в -марте-мае и фазами явления; Эль-Ниньо относится к ограниченному числу лет; при этом- если: феномен Эль-Ниньо происходит, то связь между КДЦ-индексом и количеством осадков в сезон дождей МАМ всегда обнаруживается; Поэтому мониторинг, обоих параметров может обеспечить очень полезное руководство'для долгосрочного прогноза; сезона дождей по региону;

4. Показано, что количество осадков выше/ниже нормы в период продолжительных дождей с марта; по май« над Восточной; Африкой связано с западной/восточной фазами стратосферного зонального ветра;

5. Показано, что для целей прогнозирования региональных осадков наиболее полезным индексом представляется тенденция индекса КДЦ перед сезоном дождей МАМ. Положительные тенденции - это разность между значениями с октября по декабрь; (0№)); и с июня по август (ДА) индекса КДЦ, она может быть хорошим индикатором для ненаступления засухи в Восточной Африке. Кроме того, негативная тенденция может быть хорошим индикатором для ненаступления сильных дождей над регионом;

6. Чтобы улушить прогнозирование сезона дождей в марте-мае в тропиках, оказывающее существенное влияние на все секторы экономики, включая сельское хозяйство, водоснабжение и выработку электроэнергии, и занимает большую часть региона, можно рекомендовать использовать КДЦ-индекс как предиктор;

7. Результаты настоящего исследования, как предполагается, способны найти практическое применение для оперативного прогноза сезонной количества осадков в тропическом регионе. Дальнейшее развитие данной работы предполагает использование дополнительных предикторов, таких как диполь индекса Индийского океана, и индексы северо-атлантического колебания.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата физико-математических наук, Нгонголо Хашим Карим, Санкт-Петербург

1. Krishnamurti, Т. N., and L. J. Ogallo, 1989: Recent African climate (19791984). Dept. of Meteorology, Florida State University, Tallahassee, FL. Report NO. FSU- 89 13.

2. Indeje, M., 1994. Modification of Mesoscale Convergence over Kenya by changes in Roughness length. Preprints of the Sixth WMO Scientific Conference on Weather Modification, May-June 1994, Paestum, Italy, WMO/TD-No. 22b, pp. 421 424.

3. Indeje, M., and E. K. Anyamba, 1998: Sensitivity of mesoscale systems over Kenya to changes in roughness length', J. African. Met. Soc. 3,19 33.

4. Mukabana, J. R. and R. A. Pielke, 1996: Investigating the influence of synoptic-scale monsoonal winds and mesoscale circulations and diurnal weather pattern over Kenya using a mesoscale numerical model. Mon. Wea. Rev. 124, 224 -243.

5. Ogallo, L. J. 1989: The spatial and temporal patterns of the East African seasonal rainfall derived from principal component analysis. Int. J. Climatol. 9, 145-167.

6. Indeje, M., and F. H. M. Semazzi, 2000: Relationship between QBO in the lower equatorial stratospheric zonal winds and East Africa seasonal rainfall. Meteorol. Atmos. Phys. 73, 227 244.

7. Ogallo, L. J. 1988: Relationships between seasonal rainfall in East Africa and the Southern Oscillation. Int. J. Climatol. 8, 31- 43.

8. Anyamba, E. K., 1984: Some aspects of the origin of rainfall deficiency in East Africa. Proc. of the WMO Regional Scientific Conference on GATE, WAMEX and Tropical Meteorology, Dakar, Senegal, pp. 110 -112.

9. Kiehl, J. Т., and B. P. Briegleb, 1993: The relative roles of surface aerosols and greenhouse gases in climate forcing. Science. 260, 311-314.

10. Lucis, A. A., D. J. Wuebbles, and J. A. Logman, 1990: Radiative forcing of climate by changes in the vertical distribution of ozone. J. Geophys. Res. 95, 9971- 9982.

11. Portmann, R. W., and S. Solomon, 1997: Radiative forcing of the Earth's climate system due to tropical tropospheric ozone. J. Geophys. Res. 102, 9409 -9417.

12. Alapaty, K., Pleim, J. E., Raman, S., Niyogi, D. S., and D. W. Byun, 1996: Simulation of atmospheric boundary layer processes using local- and nonlocal-closure schemes. J. Appl. Meteorol. 36, 214 233.

13. Huang, C. Y. and S. Raman, 1991: Numerical simulation of January 28 cold air outbreak during GALE. Part 1: The model sensitivity test of turbulent closures. Bound. Layer. 55, 381- 407.

14. Sud, Y. C. and W. E. Smith, 1984: Ensemble formation of surface fluxes and improvement in évapotranspiration and cloud parameterization in a GCM. Bound. Layer Meteor. 29,185 210.

15. Henderson-Sellers, A., and V. Gornitz, 1984: Possible climatic impacts of land cover transformations, with particular emphasis on tropical deforestation. Clim. Change. 6, 231 258.

16. Mylne, M. F., and P. R. Rowntree, 1992: Modeling the effects of albedo change associated with tropical deforestation. Clim. Change. 21, 317- 343.

17. Shukla, J., C. Nobre, and P. J. Sellers, 1990: Amazon deforestation and climate change. Science. 247,1322-1325.

18. Zhang, H., A. Henderson-sellers, and K. Mcguffie, 1996a: Impact of tropical deforestation. Part 1: Process analysis of local climatic change. J. Climate. 9, 1497-1517.

19. Zhang, H., A. Henderson-sellers, and K. Mcguffie, 1996b: Impact of tropical deforestation. Part II: The role of large-scale dynamics. J. Climate. 9, 24982521.

20. Semazzi, F. H. M. and M. Indeje, 1999: Inter-seasoanal variability of ENSO rainfall signal over Africa. J. Afri. Meteorol. Soc. 4, 81- 94

21. Giorgi, F., M. R. Marinucci, and G. T. Bates, 1993a: Development of a secondgeneration regional climate model (RegCM2). Part 1: Boundary-layer and radiative transfer processes. Mon. Wea. Rev. 121, 2794 2813

22. Kasahara, A., 1966: The dynamical influence o orography on the large-scale motion of the atmosphere. J. Atmos. Sci. 23, 259 270.

23. Ininda, J. M., 1998: Simulation of the impact of sea surface temperature anomalies on the short rains over East Africa. J. African. Met. Soc., 3, 127 -138.

24. Nicholson, S. E. and Entekhabi, D., 1986: The quasi-periodic behavior of rainfall variability in Africa and its relationship to the Southern Oscillation. Arch., Met. Geoph. Biocl. Ser. A, 34, 311.

25. Reverdin, G. and J. Luyten, 1986: Near-surface meanders in the equatorial Indian Ocean. J. Phys. Oceanog. Vol. 16. No. 16, p. 1088 -1100.

26. Saha, K. R., 1974: Zonal anomaly of sea-surface temperature in equatorial Indian Ocean and its possible effect upon monsoon circulation. Tellus. 22, 403 -409.

27. Shukla, J., 1974: Effects of Arabian Sea-Surface Temperature Anomaly on Indian Summer Monsoon. A numerical study with the GFDL Model. J. Atmos. Sci. 32, 503 511.

28. Shukla, J and B. M. Misra. 1977: Relationships between Sea-Surface Temperature and wind speed over central Arabia and monsoon rainfall over India. Mon. Wea. Rev. 105, 998 -1002.

29. Saji, N. H., Goswami, B. N., Vinayachandran, P. N. and Yamagata, T. (1999) A Dipole mode in the tropical Indian Ocean. Nature 401, 360 363.

30. Webster, P. J., A. M. Moore, J. P. Loschnigg, and R. R. Leben, 1999: Coupled ocean-atmosphere dynamics of the Indian Ocean during 1997-98. Nature. 401, 356 -360.

31. Anderson, D., 1999: Extremes in the Indian Ocean. Nature. 401, 337- 339.

32. Smith, I., 1994: Indian Ocean sea surface temperature patterns and Australian Winter rainfall. Int. J. Climatol. 14, 287- 305.

33. Barnett, T. P., and R.W. Preisendorfer, 1987: Origins and levels of monthly and35

Информация о работе

Нгонголо Хашим Карим
кандидата физико-математических наук
Санкт-Петербург, 2011
ВАК 25.00.30

Диссертация

Статистическое прогнозирование осадков в тропиках по данным о температуре поверхности океана и квазидвухлетних колебаниях зонального потока на примере Восточной Африки - тема диссертации по наукам о земле, скачайте бесплатно

Автореферат

Похожие работы