Бесплатный автореферат и диссертация по наукам о земле на тему

Условия возникновения и краткосрочный прогноз сильных шквалов на Европейской территории России

ВАК РФ 25.00.30, Метеорология, климатология, агрометеорология

Автореферат диссертации по теме "Условия возникновения и краткосрочный прогноз сильных шквалов на Европейской территории России"

Государственное учреждение «Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации»

На правах рукописи

Васильев Евгений Витальевич

УСЛОВИЯ ВОЗНИКНОВЕНИЯ И КРАТКОСРОЧНЫЙ ПРОГНОЗ СИЛЬНЫХ ШКВАЛОВ НА ЕВРОПЕЙСКОЙ ТЕРРИТОРИИ РОССИИ

Специальность 25.00.30 - метеорология, климатология, агрометеорология

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

2 6 НОЯ 2009

Москва-2009

003484969

Работа выполнена в Государственном учреждении "Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации"

Научный руководитель:

А.А. Алексеева

кандидат географических наук

Официальные оппоненты:

С.Н. Куличков

доктор физико-математических наук

Г.К. Веселова

кандидат географических наук

Ведущая организация:

Казанский государственный университет

Защита состоится 25 ноября 2009 г. в 14 часов на заседании диссертационного совета Д327.003.01 при Государственном учреждении "Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации" по адресу: 123242, Москва, Бол. Предтеченский переулок, д. 11-13.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного учреждения "Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации".

Автореферат разослан 23 октября 2009 г. Ученый секретарь

диссертационного совета доктор географических наук

Нестеров Е.С.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность выполненного исследования. Шквалы, скорость ветра при которых достигает 25 м/с и более, а в случае катастрофических - 33 м/с и более, относятся к опасным явлениям погоды. В последнее двадцатилетие увеличилась повторяемость таких явлений, в т.ч. и в России. Материальный ущерб за счет таких явлений может исчисляться десятками и сотнями миллионов рублей, затрагивая многие области человеческой деятельности. Иногда шквалы приводят к гибели людей. В связи с этим важной задачей синоптиков-практиков -является своевременное предупреждение о возникновении таких опасных явлений.

Сложный механизм и внезапность возникновения, трудности в учете процессов разного масштаба, кратковременность и локальность в пространстве, неточность измерения и косвенного определения скорости ветра при шквале, а также недостаточно высокое разрешение сети метеорологических и аэрологических наблюдений предопределяют трудности исследования шквалов. Прогнозировать такие явления с большой заблаговременностыо, детализацией интенсивности и локализацией по площади очень сложно.

В результате многолетних исследований ученых разных стран выработана концептуальная модель физических процессов формирования шквалов, в которой главным фактором возникновения нисходящего шквалового потока до сих пор считается энергия неустойчивости. Изучены основополагающие синоптические и метеорологические условия возникновения шквалов. На практике, как правило, используются не автоматизированные методы прогноза шквалов, не отвечающие современному уровню технологий, т.е. очень неудобные в применении в условиях полной автоматизации многих процессов прогнозирования погоды. Существенное уточнение прогнозов шквалов осуществляется за счет использования радиолокационных и спутниковых данных, а в последнее время и за счет гидродинамических прогнозов базовых метеорологических полей. Однако практически все существующие методы прогноза шквалов имеют недостаточно высокие показатели качества прогнозирования. В оперативной практике отсутствуют методы прогнозирования катастрофических шквалов.

В связи с вышесказанным можно утверждать, что любое новое исследование шквалов и разработка методов их прогноза является как важной задачей для практики, так и актуальным научным исследованием.

Таким образом, актуальность темы диссертационного исследования определяется недостаточным развитием концептуальной модели физико-синоптических процессов формирования сильных шквалов, необходимостью совершенствования методов их прогнозирования, особенно шквалов с ветром разрушительной силы.

Целью диссертационного исследования является развитие концептуальной модели физико-синоптических процессов формирования сильных шквалов за счет учета сложной структуры горизонтальной скорости ветра в средней и нижней тропосфере и конвергенции горизонтальных потоков у поверхности земли, а также разработка автоматизированного нового метода прогноза сильных шквалов, имеющего более высокую точность по сравненшо с методом, уже внедренным в оперативную практику прогнозирования России.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи: - выполнялись исследования, направленные на дальнейшее развитие концептуальной модели физико-синоптических процессов формирования сильных

з

шквалов за счет учета сложной структуры горизонтальной скорости ветра в средней и нижней тропосфере и конвергенции горизонтальных потоков у поверхности земли;

выполнялись исследования по разработке комплекса предикторов, обусловливающих возникновение сильных шквалов;

- разрабатывался новый подход к получению прогностических уравнений возникновения сильных шквалов и шквалов с ураганной скоростью ветра;

- разрабатывался новый метод прогноза сильных шквалов;

- проверялась статистическая устойчивость полученных критериев и прогностических уравнений на независимых данных.

Объектом исследования являются сильные шквалы как опасные явления погоды.

Предмет исследования - условия возникновения, обусловливающие факторы и методы прогнозирования сильных шквалов.

Научная новизна заключается в следующем:

- Усовершенствована концептуальная модель физико-синоптических процессов формирования сильных шквалов за счет дополнительного учета влияния на формирование нисходящего шквалового потока горизонтальной скорости и направления ветра в средней и нижней тропосфере и сходимости горизонтальных потоков у поверхности земли.

- Разработан комплекс физически обоснованных предикторов, включающий характеристики конвективной неустойчивости, скорости горизонтальных потоков в средней и нижней тропосфере, конвергенции приземных потоков, температуры и влажности, определяющих возникновение сильных шквалов, более полный по сравнению с используемыми комплексами в ранее разработанных методах и отличающийся учетом диапазона изменчивости значений предикторов при шквалах и нелинейности их связи с максимальным ветром при шквалах.

- Найдены критерии диапазона изменчивости значений предикторов при значимой вероятности возникновения сильных шквалов, надежность которых подтверждена на выборке объемом более ста тысяч случаев.

- Разработан автоматизированный новый метод прогноза сильных шквалов, включая шквалы с ураганной скоростью ветра, использующий данные гидродинамической модели регионального прогноза Гидрометцентра России.

Методы исследования. При исследовании использованы методы математической статистики, численного моделирования, физической логики.

Исходные данные: данные донесений о случаях со шквалами (о месте, времени возникновения и окончания, значении скорости ветра, ущербе), данные оперативного объективного анализа Гидрометцентра России о скорости ветра у поверхности земли, модельные прогностические данные полей температуры, влажности, геопотенциала в тропосфере и приземного поля давления с заблаговременностью 12 ч. от исходного срока старта модели в 0 ч. ВСВ (региональная модель Гидрометцентра России, автор В.М. Лосев) за летние периоды 2004-2007 гг. и отдельные случаи 2009 г.

Достоверность результатов определяется корректной постановкой решаемых задач прогнозирования одного из опасных явлений погоды, применением апробированного в метеорологии математического аппарата, многоаспектностью проверки полученных результатов, включая авторские испытаиия разработанного метода прогноза сильных шквалов, согласованием полученных результатов с ранее проведенными исследованиями, публикацией в рецензируемом издании.

Практическая значимость.

- Разработанный подход для выявления предикторов и разработки прогностических уравнений сильных шквалов может служить как основой для дальнейшего совершенствования методов их прогноза, так и для изучения других опасных конвективных явлений погоды (ливней, града).

- Разработанный в рамках диссертационного исследования автоматизированный новый метод прогноза сильных шквалов уже используется в Гидрометцентре России в экспериментальных целях при выполнении темы 1.2.1 НИОКР Росгидромета и в рамках работ программы Союзного государства «Совершенствование системы обеспечения населения и отраслей экономики Российской Федерации и Республики Беларусь информацией о сложившихся и прогнозируемых погодно-климатических условиях, состоянии и загрязнении природной среды» и может быть подготовлен к проведению независимых испытаний в системе Росгидромета.

Личный вклад автора.

Основные результаты диссертации получены соискателем лично и в соавторстве с Б.Е. Песковым и A.A. Алексеевой. Результаты работы в полной мере отражены в 4-х публикациях. Из них 1 статья в научном журнале «Метеорология и гидрология», который внесен в Международный каталог (ISSN 0130-2906), две в материалах национальной и международной научных конференций и одна статья сдана в печать в журнал «Метеоспектр». Причем одна из них написана без соавторов.

Автор выполнил исследования, включая:

1) обзор и систематизацию известных результатов изучения механизма и условий возникновения и развития шквалов, их повторяемости, а также методов их прогнозирования;

2) создание электронной базы данных, которая содержит информацию о зарегистрированных и косвенно определенных по шквале Бофорта значениях максимальной скорости ветра при шквалах, интерполированных данных о скорости ветра из объективного анализа Гидрометцентра России в узлы модельной сетки, выходных данных региональной модели Гидрометцентра России;

3) расчет и систематизацию значимых для возникновения шквалов разной интенсивности предикторов, включающих характеристики энергии конвективной неустойчивости, вектора горизонтальной скорости ветра в нескольких слоях средней и нижней тропосферы, конвергенции горизонтальных потоков у поверхности земли, температуры и влажности;

4) физико-статистический поиск прогностических уравнений возникновения сильных шквалов и численные эксперименты по прогнозу сильных шквалов;

5) разработку комплексного метода прогноза возникновения сильных шквалов;

6) проверку метода прогноза возникновения сильных шквалов на независимом материале.

На защиту выносятся:

1. Усовершенствованная за счет дополнительного учета влияния на формирование шквалового потока горизонтальной скорости ветра в средней и нижней тропосфере и конвергенции горизонтальных потоков у поверхности земли концептуальная модель физико-синоптических процессов формирования сильных шквалов.

2. Комплекс физически обоснованных предикторов, включающий характеристики конвективной неустойчивости, сложной структуры скорости горизонтальных потоков в средней и нижней тропосфере, конвергенции приземных

потоков, температуры и влажности, определяющих возникновение сильных шквалов, который отличается от ранее известных комплексов учетом диапазона изменчивости значений предикторов при шквалах и нелинейности их связи с максимальным ветром при шквалах.

3. Усовершенствованная методика физико-статистического исследования сильных шквалов, пригодная для изучения других опасных конвективных явлений погоды.

4. Автоматизированный новый метод прогноза сильных шквалов, включая шквалы с ураганной скоростью ветра, использующий данные гидродинамической модели регионального прог ноза Гидромегцентра России.

Апробация работы.

Результаты диссертационной работы докладывались на Второй конференции молодых ученых национальных гидрометеорологических служб государств-участников СНГ «Новые методы и технологии в гидрометеорологии», Москва, 2006; IV научно-практической конференции "Проблемы прогнозирования чрезвычайных ситуаций", Москва, 2004; а также на научных семинарах в Гидрометцентре России.

Публикации.

По теме диссертации имеются 4 печатные работы. Перечень публикаций приведен в конце реферата.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа изложена на 186 страницах, включая 19 рисунков, 18 таблиц, 5 приложений. Список литературы содержит 91 наименование, в т.ч. 26 иностранных, и 10 ссылок на интернет-сайты.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цель и задачи исследований, определены объект и предмет исследования, приведены сведения о научной новизне и практической значимости работы, сформулированы основные положения, выносимые на защиту, указаны методы исследования, приведены сведения о структуре работы, а также о личном вкладе соискателя.

В первой главе «Обзор литературных источников по проблеме условий возникновения и прогнозирования шквалов» представлен обзор российских и зарубежных литературных источников. Данный обзор является базой как для диссертационных, так и дальнейших научных исследований в области прогнозирования шквалов, т.к. в нем детально рассмотрены:

- Физическая модель образования конвективных ячеек и мезомасштабных конвективных комплексов, а также механизм возникновения шквалов.

- Повторяемость шквалов по территории России и СНГ, в том числе с учетом ущерба от них.

- Синоптические и метеорологические условия возникновения и развития шкваловых процессов.

- Методы исследования шквалов.

- Подходы к их прогнозированию.

- Конкретные методы прогноза шквалов (Решетова Г.Д., Пескова Б.Е., Снитковского А.И., Пантелеева П.Г., Мастерских М.А., Фобуша-Миллера-Ягудина и др.), включая методы, связанные с использованием радиолокационной и спутниковой

информации (Лапчева В.Ф., Песков Б.Е., Ватьян М.Р., Хохлов Г.В.), а также немногочисленные существующие автоматизированные методы прогноза (Алексеева A.A., Переходцева Э.В.). Отдельным параграфом рассмотрен учет в методах такой важной для возникновения шквалов характеристики как горизонтальный ветер.

- Подходы к исследованию щкваловых процессов за рубежом.

- Успехи и недостатки прогнозирования шквалов.

Приведенный обзор предоставляет возможность выявить особенности возникновения шквалов, учесть уже известные факторы, влияющие на их возникновение, и является основой для усовершенствования методов их прогноза. Существующее представление о механизме и условиях формирования шквалов положено в основу фундаментального статистического исследования по определению прогностических соотношений для сильных шквалов в представленном исследовании.

Во второй главе «Концептуальная основа выбора информативных для прогноза сильных шквалов предикторов и обоснование их физико-синоптической сущности» разрабатывается комплекс предикторов, обусловливающих возникновение и развитие шквалов, приводится их анализ и обоснование физической сущности на базе известной и усовершенствованной в рамках диссертации концептуальной модели.

Исследование проводилось с использованием подхода MOS (Model Output Statistics). В качестве базовой модели использовалась оперативная версия региональной модели Гидрометцентра России (автор В.М. Лосев) с пространственным разрешением по горизонтали 75 км. Выбор данной модели обоснован следующим: 1) это отечественная модель, поэтому ее проще приспособить под решаемые задачи; 2) качество прогноза метеорологических полей этой моделью соизмеримо с качеством их прогноза лучшими зарубежными моделями; 3) модель удовлетворяет главным требованиям для прогноза опасных конвективных явлений, предъявляемым к данным по вертикальному и горизонтальному разрешению и набору метеорологических характеристик; 4) решением ЦМКП Росгидромета о внедрении в 2004 г. в практику на основе этой модели трех методов прогноза опасных конвективных явлений.

Исходя из сложившейся на сегодняшний день концептуальной модели возникновения шквалов, уже изученных условий их возникновения и развития, для исследований выбрано 6 групп предикторов, отображающих главные факторы возникновения шквалов, таких как: 1) конвективная неустойчивость атмосферы; 2) скорость горизонтальных потоков в средней и нижней тропосфере; 3) конвергенция приземных потоков; 4) поле давления; 5) температура и 6) влажность. Предикторы каждой группы - это как известные из работ других авторов, так и новые предикторы, разработанные в рамках диссертационного исследования. Список предикторов включает как отдельные параметры атмосферы и их линейные комбинации, так и сложные предикторы, полученные на основе учета оптимумов параметров атмосферы для возникновения шквалов и нелинейности их связи с максимальной скоростью ветра при шквалах.

В первой группе главным предиктором, определяющим возникновение и развитие шкваловых процессов, является оценка максимальной конвективной скорости восходящего потока по потенциальной энергии неустойчивости. Интенсивный конвективный поток способствует развитию мощного кучево-дождевого облака (СЬ), в котором формируется нисходящий шкваловый поток. В

работе испытаны 3 варианта оценки максимальной конвективной скорости: W, -рассчитанной в рамках одномерной стационарной модели конвекции по способу Н.И. Глушковой, Wa - отображающей вынужденную конвекцию и рассчитанной по температуре точки росы у поверхности Земли и мощности конвекции, Wm -максимума из W, и Wa . Рассмотрены также более простые предикторы, характеризующие вертикальную неустойчивость атмосферы: вертикальные градиенты температуры воздуха (Т ), соответственно, в пограничном слое, в нижней части СЬ, на уровне зарождения нисходящего потока, в слое активного облакообразования: T0-Ts , /8 - 7, , Г,-7 j , 2Tt - Т7 - 7'5 ; и оценка энергии неустойчивости по упрощенным физически значимым комбинациям температуры и температуры точки росы (Td ): Т - Т%=0.5(Г0 + Td¡¡) - Tt; Т - Г, = 0.5 (Т0 +Т10)~Т7.

Другим важнейшим фактором возникновения шквалов является скорость горизонтальных потоков на различных уровнях и в различных слоях. Нисходящий поток в СЬ переносит сверху вниз горизонтальный ветер (в основном из слоя 700-500 гПа, где зарождается сильный нисходящий поток), усиливая шквал. Обычный градиентный ветер у Земли также частично суммируется со шкваловым добавком, пришедшим сверху. Этот суммарный ветер фиксируется при шквале. В качестве предикторов, характеризующих данный фактор, используются: скорость градиентного ветра у поверхности земли F0, на поверхностях 850, 700 и 500 гПа (Fg,

Vj, Vs), модуль среднего вектора скорости ветра в слоях 850-500 и 850-700 гПа и |к| , средняя скорость ветра в слое 700-500 гПа К75, несколько вариантов оценочной полной скорости ветра у Земли при шквале W, = W, + 0,5V0 , Wa = Wa + 0,5V0 , Wm4Vm+0,5V0.

Еще одним физически обоснованным фактором, определяющим развитие шквалов, является конвергенция приземных потоков, которая инициирует и обеспечивает восходящий поток в СЬ достаточной массой влажного воздуха. Этот фактор хорошо оценивается лапласианом приземного давления, при этом сходимость потоков из дальних районов должна поддерживаться сходимостью из ближних районов. Поэтому в работе рассматриваются лапласианы приземного давления, рассчитанные в радиусе 300 и 150 км (V2p30a и V2p¡m).

Из предикторов по давлению в работе исследуется давление на уровне моря р0 и барическая тенденция приземного давления за 6 ч Др6.

Температура воздуха у Земли Т0 также является важным предиктором для сильного шквала. Только достаточно высокая Та обеспечивает развитие СЬ перед необходимым для шквала холодным фронтом, а не за ним, где рост СЬ ограничен. Также в работе используются горизонтальный контраст температуры воздуха у поверхности земли gradT0, лапласиан приземной температуры V27'c при шаге расчета 300 км, температура на поверхностях 850, 700 и 500 гПа (Т%, Г7 и Т5), перепад температуры воздуха у Земли за 6 ч АТ6.

Важную и в то же время сложную роль играет дефицит точки росы в средней и нижней части тропосферы - от уровня зарождения нисходящего штока в СЬ до Земли (дефицит точки росы на уровнях 850, 700 и 500 гПа и у поверхности Земли: ds,

(]1, ¿5,¿о)- Чем суше окружающий воздух, тем больше охлаждение и, следовательно, ускорение нисходящего потока в СЬ. Но запасов влаги в нисходящем потоке может оказаться недостаточно, и поток прекратит движение вниз, шквала не будет. Следовательно, окружающий воздух должен быть достаточно сухим, но не слишком сухим. С другой стороны, слишком большая влажность в области облакообразования приводит к образованию слоистой облачности, как следствие - к уменьшению солнечного прогрева Земли, а значит и вертикальной неустойчивости. В работе рассматривается и оценка влажности воздуха через абсолютную влажность - через температуру точки росы Тм, которая совместно с температурой позволяет оценить влияние фронтов. Рассматривается и такой предиктор как лапласиан приземной температуры точки росы У2'/'^, рассчитанный в радиусе 300 км. Совместное влияние тепла и влаги у Земли на возникновение шквалов оценивается через лапласиан V2(Тй+Т„а) , также рассчитанный в радиусе 300 км.

Многие рассмотренные предикторы, как показали исследования в диссертации, имеют оптимальную величину для возникновения шквалов, поэтому исследуются разработанные в рамках данной работы предикторы, отражающие отклонения таких параметров как лапласиан приземного давления, температура воздуха, дефицит точки росы у поверхности земли и на различных высотах от оптимума ((У'р,,.,/), Та, аь, с1%,

«о.

Указанные выше главные факторы в комплексе формируют шквал. Комплексацию факторов обычно производят суммированием линейных комбинаций линейных или нелинейных предикторов, что легко осуществимо, но не всегда физически обосновано. Например, чем больше 1¥т , тем больше высота верхней границы облака, водность, электрический потенциал, сильнее нисходящий поток. Но при дальнейшем росте уже большой скорости конвективного потока IV„ резко возрастает турбулентность и диссипация энергии из-за вовлечения, поэтому реальные и, соответственно, скорость ветра при шквале растут примерно как . Аналогичные выводы применимы и для горизонтальной скорости ветра, дефицита точки росы и лапласиана приземного давления.

Обычная линейная комбинация параметров, к примеру, с учетом оптимумов имеет вид:

Рш = а^0Ут ~ 20) + Ь^ - 6) + с(4 -- 5|) + ¿(4 -1V2 рш - ф + в. (1)

При неравенстве нулю хотя бы одного из слагаемых не равно нулю, даже в случае, когда \Ут = 0.

Произведение параметров в большей мере устраняет недостаток, отмеченный выше. Вид зависимости становится следующим:

Рш =^т-20)(К8-6)(4-|с/8 -5|)(4-|У2Рзоо -3|). (2)

При равенстве нулю хотя бы одного сомножителя рщ = 0, что соответствует физике процесса. В случае если какой-либо из сомножителей оказывается отрицательным, считается, что он равен нулю, и обнуляется все произведение, с целью избежания ситуации, когда алгебраически четное количество отрицательных сомножителей дает итоговый положительный результат, что с физической точки зрения не удовлетворительно. Конкретные цифровые значения оптимумов параметров найдены из анализа многолетних фактических данных.

Использование в диссертационной работе степенных предикторов и их произведений позволило более грамотно учесть сложные нелинейные связи между предикторами и избежать нежелательных ошибок. На данном принципе построены все сложные предикторы, разработанные в диссертации.

Новыми предикторами для сильных шквалов, испытанными на статистически

значимом объеме данных, являются: У2рт, V2T0, V2rj0, V2(7; +Td<1) , W,',

Wa и lVm , количество осадков ßno внедренному методу A.A. Алексеевой, а также все сложные предикторы, в том числе нелинейные многочлены невысоких степеней (от 0,5 до 2,5) с предполагаемыми отклонениями от их оптимумов и коэффициентами, дающими реальные оценки скорости ветра при шквале.

Более подробная информация обо всех предикторах, испытанных в работе, включая формулы их расчета, представлена в основном тексте диссертации.

В третьей главе «Разработка метода прогноза сильных шквалов» решается основная задача диссертационной работы - разработка автоматизированного метода прогноза сильных шквалов на основе разработанного комплекса предикторов посредством дискриминантного анализа.

Созданная база данных о шквалах зависимой выборки включает летние периоды 2004-2006 гг. (с 15 мая по 15 сентября). Используются модельные данные, прогнозируемые с заблаговременносгью 12 ч от исходного срока 0 ч ВСВ. За 1 случай принимается прогноз в узле модельной сетки. Территория прогноза по долготе - от 0° до 55° в.д., по широте - от 30° до 65° с.ш.

Фактические данные о шквалах выбирались из журнала донесений об опасных явлениях погоды, таблиц об опасных явлениях по субъектам Федерации, сайтов Интернета о стихийных бедствиях. Зависимая выборка составила 129412 случаев, из них по факту 211 случаев со шквалами. Для всех случаев рассчитаны значения 73 предикторов шести вышеуказанных групп. В узлы модельной сетки значения приземной скорости ветра заносились: для случаев со шквалами - фактические скорости ветра при шквале, измеренные или косвенно определенные согласно шкале Бофорта, для случаев без шквалов - значения скорости приземного ветра из оперативного объективного анализа (OA) Гидрометцентра России. Для усвоения фактических данных о скоростях ветра при шквалах, которые выбирались вручную, создана программа автоматизированного занесения значений в узлы используемой региональной модели по данным о широте и долготе места возникновения шквала.

Разработка прогностических уравнений проводилась с использованием статистического пакета SPSS. Для всех предикторов но полной выборке построены диаграммы рассеяния. На рисунке 1 приведена диаграмма рассеяния для лапласиана приземного давления с шагом расчета 150 км.

Согласно диаграмме, шквалы возникают лишь в диапазоне значений от -2.0 до +6.3 гПа/(150 км)2, при этом диапазон значений закономерно сужается по мере усиления скорости ветра при шквалах. Это подтверждает существование оптимальных значений лапласиана приземного давления, приближение к которым с обеих сторон увеличивает вероятность возникновения шквала.

Аналогичным образом проанализированы диаграммы рассеяния всех остальных предикторов, для большинства которых характерны два важных вывода: 1) отчетливо просматриваются пределы сокращающегося с ростом скорости ветра при шквалах диапазона значений предикторов, в котором возможно возникновение сильного шквала, и расширяющиеся диапазоны значений, в которых вероятность образования

явления близка к нулю; это дает возможность прогноза отсутствия сильных шквалов с оправдываемостью, близкой к 100%; 2) вероятность возникновения шквалов любой величины укладывается в прямую или кусочно-линейную аппроксимацию функции 2-го порядка.

=

О и яцг; гг- „=°

Нг

1 о—^ ¥ И

ч

«Й1!

-14 -12 -Ю -В -6 -А -2 О 2 4 6 8

V рт,гПаК\50км)

Рисунок 1 - Диаграмма рассеяния скорости ветра при шквале V в зависимости от лапласиана приземного давления V2pl50.

3.1. С целью получения прогностического уравнения для сильных шквалов проведен дискриминантный анализ по полной выборке.

На первом этапе исследований выборка разделена на 2 группы: 1) случаи без шквалов и шквалы со скоростью ветра менее 25 м/с, 2) сильные шквалы, включая катастрофические (скорость ветра от 25 м/с и более).

Дискриминантный анализ проведен на основании различных статистических оценок (расстояния Махаланобиса, критерия Фишера (Б), показателей значимости). Исключив из дискриминантной функции предикторы с коэффициентом корреляции более 0,3, получили, что функция

О.фг, - 20)(К8 - 3)(7 - |У2р300 - б|)(5 - - б|) ; 1.3рГа-20)(Г8 - 4)(7-|^Аоо -ф ;

1.6(Г8 - Г7 - 9)^(5-|^-ф(К7-11) ; У2Рш ; <1,-7 ; \9[ ;

0.8(Г8 - Г, -8)^(5-14 -7|)(Г, -10) ; 0.5^гр150(рас!Т0 -8)(11-|Г0 -25|)(Г4 -П) ), являясь эффективной для прогноза отсутствия шквалов (оправдываемость прогнозов без шквала составляет 99,9%) ввиду огромного превалирования в выборке случаев без шквалов не удовлетворительна для прогноза сильных шквалов (оправдываемость прогнозов с сильными шквалами 0,6%).

3.2. На втором этапе выбрана для исследований случайная 1%-я (соответственно природной повторяемости шквалов в течение теплого периода года в одном пункте) выборка с сохранением в ней всех 211 случаев со шквалами. Деление полученной выборки на 2 группы проводилось по скорости ветра при шквале 22,5 м/с, т.е. с допуском по критерию скорости ветра для шквалов градации ОЯ. В этом случае увеличивается число случаев с сильными шквалами, и соблюдаются правила использования критериев опасных явлений согласно Наставления по оценке их прогноза.

Для учета нелинейности связи предикторов с возникновением шквалов была

построена кусочно-линейная дискриминантная функция. Выборка подвергалась делению на несколько поддиапазонов в зависимости от значений наиболее информативного предиктора - максимальной конвективной скорости }Рт . Два крайних значения диапазона 1Ут для случаев с сильными шквалами выбирались с учетом пороговых значений предиктора, полученных на основе анализа диаграммы рассеяния и данных описательной статистики. Этот диапазон значимой вероятности шквалов делился на 2 и 3 поддиапазона: в первом случае - по величине рассчитанного среднего значения предиктора для случаев со шквалами, во втором -на равные поддиапазоны. За пределами этого диапазона практически со 100%-й вероятностью прогнозируется отсутствие сильных шквалов, несмотря на значения других предикторов.

Кроме того, исследовались разные наборы предикторов: без учета сложных нелинейных предикторов и с их учетом. Важно понять, изменяются ли показатели качества прогнозов при использовании/исключении сложных предикторов; и в случае высоких показателей качества прогнозов на зависимой выборке с использованием сложных нелинейных предикторов сохранится ли устойчивость такого качества на независимой выборке.

Наиболее высокие показатели качества прогнозирования имеют дискриминантные функции, полученные при делении выборки по максимальной конвективной скорости на 2 поддиапазона с использованием полного набора предикторов т_(1Уп),2с,

Для диапазона 6,0 < < 27,7 4 = 0.111V 2рш + 0.085У0 + 0.31 /(5-|</8-б|)(К7-П)(Г8 - Т7 - 9) +

+ ОЛ^ИГ, - 20Х^8 - 3)(7 -|У2р300 - б|)(5 - И8 - б|)- 0.141 (Г0 - Г.) + 0.293

Для диапазона 27,8 <№т< 57,0

I = 0.067ЙГЯ +0.137Г5 -0.089а, -0.073^, +86.306. (4)

Сравнение показателей качества прогнозирования при использовании полной и 1%-й выборок показало, что:

- на полной выборке выше оказались общая оправдываемость явления (90,5% против 74,9%), оправдываемость (99,9% против 91,4%) и предупрежденность (90,6% против 82,2%) отсутствия явления;

- в случае использования 1%-й выборки значительно выросли оправдываемость наличия явления (от 0,6% до 44,6%), предупрежденность явления (от 50,3% до 64,7%), критерий надежности Багрова (от 0,012 до 0,399), критерий Пирси-Обухова (от 0,413 до 0,469).

Второй вывод более важен, чем первый, поскольку именно прогноз сильных шквалов, а не прогноз их отсутствия является первоочередной целью диссертационного исследования.

Таким образом, можно заключить, что уменьшение начальной выборки при разработке прогностической зависимости до 1%-й случайной выборки оправдано. Прием деления исходной выборки на поддиапазоны по наиболее информативному для возникновения шквалов предиктору - максимальной конвективной скорости, приближая зависимости к кусочно-линейным, также оправдало себя, а доказательной базой в пользу этого являются оценки точности прогнозирования.

3.3. На заключительном этапе выборка была снова уменьшена до равного количества случаев со шквалами и без них приемом случайной выборки, т.е. составила 422 случая. Далее исследования проводились аналогично предыдущему подходу. Отличие же заключается в расширении перечня предикторов, по значениям которых производилось деление выборки на поддиапазоны. Такими предикторами явились: как и ранее - 1) максимальная конвективная скорость fV„; и дополнительно: 2) лапласиан приземного давления V2p¡S0 ; 3) упрощенная оценка максимальной конвективной скорости через линейную комбинацию предикторов, характеризующая отклонение кривой состояния от кривой стратификации на поверхности 700 rila по методу частицы, поднимающейся от Земли: (Г -Т7); 4) разность температур воздуха на поверхностях 850 и 700 гПа Г8-Г7; 5) предиктор Nm, рассчитанный по таким предикторам, как V7, Т„ и Td0; 6) полная скорость ветра у Земли при шквале W¡.

По каждому из первых пяти предикторов в выделенном внутреннем диапазоне проводился дискриминантный анализ, рассчитывались дискриминантные функции и показатели качества прогнозов в поддиапазонах, а также средневзвешенные показатели качества прогнозов при делении по данному предиктору.

Для предиктора W, испытан вариант без разделения внутреннего диапазона.

Кроме того, был проведен дискриминантный анализ для выборки из 422 случаев без разделения по какому-либо предиктору.

В итоге получено 22 возможных варианта (по 4 варианта для каждого из 5-ти вышеуказанных предикторов, вариант без разделения по какому-либо предиктору и вариант для предиктора W, без разделения на поддиапазоны) прогнозирования сильных шквалов (цифра в нижнем индексе при дискриминантной функции L обозначает номер внутреннего поддиапазона, буква - использовавшийся набор предикторов: «б» - без сложных предикторов, «с» - со сложными).

1) При общем анализе выборки без разделения по какому-либо предиктору - т06щ

L, = 4 = 0,01 №„ + 0,13l|fg5j + 0,122(V V300)' + ОД 11Г7 - 0,083¿7 -1,002 (5)

2) При разделении по предиктору Wn :

а) на 2 внутренних поддиапазона ( 6,0 < Wm < 27,7 и 27,8 < Wm < 57,0):

[где W54 = /(V2p300,íis) ].

б) на 3 внутренних поддиапазона (6,0 < Wm < 20,0;20,1 < Wm < 40,0 и 40,1 < Wm < 57,0 ):

Цб =0,234(У2Лоо)' +0,\49Vs +0,137Г7 -0,780, ^ = L2C = 0,147F5 + 0,343VV150 - 0,14 W7 -1,48, Lu =0,159(V2p3üo)' + 0,116K8 +0Д02ЛГ54 -0,652 ;

(7)

(6)

(8)

1лб = Z,e = 0,17|f85| + 0,209V2ftoo -1,954,

L26 = 0,199(V2p300)' + 0,1 32|Ks5I + 0,179Г^0 - 0,346Д/>6 - 3,893 ,

(9)

Цб = 0,297|г/| + 0,246У2Лоо - 3,267,

Ь.с = 0,035^П2 + ОДЗЗ(У2р300)' + 0Д17К5 +0,1557^ -2,5117^, --0,279^3-0,106^-3,561

[где Мт = №т,У^2Рш), ЛГИ = /(7-0>Г„^),^и = /(Г8,Г7,ДЛ,с/5,К7)], ¿Зс = 0Д94(У2Аоо)' + 0,2817У105 -1,3577^ -3,646 [где ТУ105 = /иГа,У7,ТМ, =

3) При разделении по предиктору У2р,50:

а) на 2 внутренних поддиапазона (-2,1 ¿V2рХ56 <2,0 и 2,1 < У2р1!0 < 6,3):

Ц6 = 0,024^' + 0Д25К8 +ОЛ36У2/;3!.0 + 0,0857; -0,063Й?7 -2,171, кб = кс = 0,205У5 + 0,307(У2ЙОП)' + 0,209?; - 0,145^ + 0,095, Цс = 0,017^' +0,117Г8 +0,122У2Лоо + 0,079Г8 +0,0347/,20 -0,062^,-2,013 [где 7УШ =/(^,К8,У2Лоо>й?8)].

б) на 3 внутренних поддиапазона (-2,1 < У2р|;0 < 0,7;0,8 < У2/>]50 < 2,5 и 2,6<У2р150<6,3):

11в = 0,047й^' + 0,11778 + 0,478У2р150 + 0,087(27, - Т1 - Т5) - 4,796, 12е = 0,22б|к/| + 0,049Гт - 3,147,

= ЦС =0,311(У2рзоо)' +0,2247; + 0,178Г5 -0,24^8 -3,488, Цс = 0,045Жт + 0,106К8 + 0,107(2Г8 -Т7-Т5) + 0,914^ + 0,136ЛГ95 -5,625 [где = /(¿гас/Г0,У2р15о) ], ¿2с = 0,214р85| + 0,041Гт + 0,077^ - 3,305 .

4) Разделение по предиктору IV, (1 внутренний диапазон 3,5 < < 62,5) -ж _(<),:

=1|с =0,144[к/| + 0,148(У2л00)'+0Д48Г7-0,115<77 -0,732.

5) Разделение по предиктору Т' - Т7: а) на 2 внутренних поддиапазона (11,0<Г' -7', <17,5 и 17,6 <Т' -Г, <25,0):

Ц6 = ОД 80(У2р300) + 0Д28Г8 + ОД 14Г„0 - 0,074^ -1,349,

Lw = 0,065FFm + 0Д38Г/ - 3,474 , Lic = ОД78(У2Лоо)' +0,126F8 + 0,0457V65 -0,068¿7 -0,396 [где N6S = f(TD,Td0)], Llc =0,1Щ14 + 0,12V:/>300 +0,085Г7 -1,179 [где Nw =f(Wm,Vs)l б) на 3 внутренних поддиапазона (11,0 < Г -Г, < 15,5 ; 15,6 < f -7', <19,0 и 19,1 < Г -Г, <25,0):

L)6 =0,Ю1р0 + 0,093rf7 + 0,046V2r<(0 -0Д01Г, -102,246, Lu = 0,214(У2Лю)' + 0,115К7 + 0,099Г0 - 0,067¿7 - 2,221, ¿зв = 0,065Wm - 2,309,

Цс = 0,197N69 + 0,085Nnü + 0,467/v^ + 0,07Г„' - 0,08p0 + 80,147 [где N69 = /(Г„Г7,«*„К7), TV87 = /(У2Ая,^Г0,Г0,Гл)], L,c = 0,23(V2ftoo)' + 0,154jV105 - 1,523W5, -1,458, Z,3c = 0,1287Vlu +0,143r¿0 - 3,387.

6) Разделение по предиктору Г8 -Г7:

а) на 2 внутренних поддиапазона (6,0 < Т, - Г7 < 11,0 и 11,1 < Г8 - Г, < 15,5):

1,б = Zlc = 0.037Ж„ + O,158(V2p300)' +0,075К, +0,062Г7 +0,042F0 -1,25 , I26 = Lu = 0,186¡F85| - 0,132¿7 - 0,71.

б) на 3 внутренних поддиапазона (6,0 <TS-T7 <10,0 ; 1 ОД < Tg -Тп < 12,3 и 12,4 <Г8 -Г7 <15,5):

Z,e = 0,055Wn + 0,102F7 + 0,406VJp1JO - 2,044 , L16 = L2c = 0,134d7 + 0,666V2r¿0 - 0,164 Fs + 0,466, L36 = L3c = 0,15d'~ 0,404, [где db - отклонение дефицита точки росы на поверхности 500 гПа от диагностического оптимума];

Цс = 0,042Wm + 0,083F7 +0,261V2p150 + 0,2437V87 +0,05Fo -2,141.

7) Разделение по предиктору ЛГ]01:

а) на 2 внутренних поддиапазона (9,5 < Л'10| < 23,0 и 23,1 < Nm < 32,0):

L16 =0,143[к85[ + 0,156(У2Лоо)' + 0,163Г7 -0,097с/, -0,414 , (39)

Lu = ОД03Fg + 0,020 - 0,126 <f7 - 0,651 , (40)

Llc =0,128(V2p3oo)' +0,08ШИ4 + O,lO5tf103 + 0,092gradT0 -- 0,052i/7 - Q,ZS1N1} -1,481

[где Nm = f(W„V7,T0JJ0), Nn = f(T0,Tt,bp6,d5)].

L2C = 1,459 + 0,109d-, + 0,095p0 - 0,091Fg - 95,728 (42)

б) на 3 внутренних поддиапазона (9,5 < Nm < 20,0; 20,1 < Nm < 26,0 и 26,1 <Nm <32,0):

Аб = К = 0,04fVm +0,329V2p1S0 -1,001 (43)

L26 = 0,044 Wm + 0,102K, + 0,105(V2Aoo)' + 0,13£r®/T0 + + 0,087(2Г8 - Г7 -Г5) - 0,369Ap6 - 5,487

(44)

¿зв =Ц,С- 0,23с/5 + 0,444 (45)

= 0,046ЖМ + 0,09К8 +0,141(У2л00)' +0,11б£гаЛГ0 -0,356Др6 -1,896 (46)

Физический смысл предикторов, входящих в дискриминантные функции, представлен в четвертой главе диссертации, а полные формулы расчета сложных нелинейных предикторов Ы, - во второй главе.

Максимальные показатели точности прогнозирования по приведенным уравнениям достигли: общая оправдываемость 79,6%, оправдываемость и предупрежденность явления - соответственно 66,9 и 85,7%, оправдываемость и предупрежденность случаев без явления - соответственно 91,4 и 83,7%, критерий Пирси - Обухова - 0,586, критерий Багрова - 0,584. Выявить лучший классификационный признак разделения выборки на данном этапе не удалось, т.к. ни один из вариантов разделения не превалирует по показателям точности прогнозирования над другим.

Сравнив показатели качества прогнозов этими вариантами прогнозов с соответствующими показателями при разделении на поддиапазоны по \Ут 1%-й выборки, можно заключить, что определенный выигрыш по большинству показателей качества прогнозирования имеет выборка из 422 случаев, но этот выигрыш не столь существенен по сравнению с выигрышем использования первоначальной выборки. Поэтому принято решение проверить на независимом штериале как прогностические уравнения, разработанные на основе выборки из 422 случаев, так и полученные по 1%-й выборке.

Прогнозы сильных шквалов (градации ОЯ) детализировались по интенсивности, т.е. из них в прогнозе выделялись шквалы с ураганной скоростью ветра. При этом прогнозируемые шквалы считались таковыми, если дополнительно по используемому прогностическому уравнению скорости ветра при шквале

(| v\l+gy

+ /

i _|S

\V\

■ cc

(47),

разработанному Песковым Б.Е. и Алексеевой A.A., прогнозировалась скорость ветра 33 м/с и более.

В четвертой главе «Апробация и уточнение метода прогноза сильных шквалов на независимой выборке» производится апробация разработанных вариантов прогноза сильных шквалов на независимой выборке и разработка комплексного метода прогноза сильных шквалов.

В качестве независимой выборки в авторских испытаниях выступили прогнозы шквалов в период с 15 мая по 15 сентября 2007 года по европейской территории России. В испытываемый период на данной территории фактически зарегистрировано 93 случая сильных шквалов. За 1 случай принимался факт явления или его прогноз на территории субъекта федерации.

Важной задачей данного этапа исследований стало выявление наиболее практически значимых вариантов из комплекса разработанных способов. Все прогностические уравнения тестировались на 16 конкретных случаях, когда фактически наблюдались сильные шквалы. Визуализация прогнозов осуществлялась графическим программным комплексом "Изограф" (автор Ю.В. Алферов). Прогнозы, рассчитанные по разработанным прогностическим уравнениям, сравнивались с прогнозами, рассчитанными по уже внедренному методу альтернативного прогноза шквалов градации ОЯ (автор A.A. Алексеева).

На рисунке 2 представлена карта фактически наблюдаемых шквалов на 12 ВСВ 1 июля 2007 г., а также для примера прогноз с заблаговременностью 12 ч на тот лее

срок по разработанному варианту прогноза с разделением по предиктору внутренним диапазоном.

W

с одним

Рисунок 2 - Карта фактически наблюдаемых сильных шквалов (а) и карта прогноза сильных шквалов по варианту прогноза -1' (б) на 12 ВСВ 1.07. 2007 г.

В результате анализа рассмотренных случаев выявлено: 1) Предупрежденность сильных шквалов по большинству вариантов прогноза очень близка к 100 %, то есть практически нет "пропущенных" случаев с такими шквалами. 2) Все варианты прогноза завышают количество случаев с сильными шквалами по сравнению с фактически зафиксированными явлениями. 3) Фактические шквалы отмечаются у оси (± 75 км) более широкой прогнозируемой зоны. 4) Среди всех разработанных вариантов выделяются способы, основанные на разделении выборки по значениям максимальной конвективной скорости: количество прогнозируемых "лишних" шквалов меньше, чем в других вариантах прогноза, но в то же время в этих случаях несколько ниже предупрежденность явления.

С целью более точного прогнозирования сильных шквалов и учета выигрышных сторон отдельных способов созданы два комплексных метода их прогноза.

Для этого из всех разработанных вариантов прогноза отобрано 10 лучших, имеющих более высокие показатели качества прогнозов. Основными критериями качества прогнозирования являлись как можно более высокая предупрежденность сильных шквалов при максимально высокой оправдываемости их прогнозов. В эту десятку вошли следующие варианты прогноза (в скобках указано обозначение предиктора, по значениям которого проводилось разделение выборки на поддиапазоны, цифра в нижним индексе за скобкой - количество внутренних

поддиапазонов, буква - использовавшийся набор предикторов: 1) (уравнение 22), 2) (уравнение 5), 3) (уравнения 9-11), 4)m_(Wm)lc

(уравнения 7-8), 5) m_(V2pi50)2l. (уравнения 15-16), 6)mJWm)¡lc (уравнения 3-4) 7) 1"ЛЮзс (уравнения 9, 12, 13), 8) т_(Г8-Г,)2й (уравнения 33-34), 9) т {Т - Г7 )2Л (уравнения 23-24), 10) rnJWm)ls (уравнения 6-7).

Рассмотрим их более подробно.

гу'

1) Вариант, основанный на разделении по предиктору ', с одним внутренним

диапазоном возможного образования шквалов, набор предикторов любой - mV Этот вариант - один из лучших среди отдельных способов.

Согласно дискриминантной функции (22) вероятность сильного шквала

нарастает с ростом: - модуля средней векторной скорости ветра в слое 850-500

гПа, который частично "переносится" нисходящим шкваловым потоком к Земле, что увеличивает в целом шквалоопасность на фронте у вершины теплого сектора циклона, где адвекция тепла сменяется адвекцией холода, и поэтому направление ветра мало меняется с высотой; V2p300 - лапласиана приземного давления в радиусе 300 км, характеризующего конвергенцию приземных потоков, инициирующую и поддерживающую максимальную конвективную скорость; Т1- температуры воздуха на уровне 700 гПа, увеличивающей вероятность попадания в самый теплый воздух перед холодным фронтом. Большой дефицит точки росы на поверхности 700 гПа d1 препятствует росту кучево-дождевого облака из-за вовлечения и, как следствие, возникновению сильного шквала.

2) Вариант без разделения на диапазоны по какому-либо предиктору: тоГщ (также, как указывалось выше, не зависит от того, используется полный набор или набор без сложных предикторов).

Wm в случаях ее нарастания от 6 до 57 м/с линейно увеличивает

шквалоопасность, т.к. происходит рост вертикальной неустойчивости, ее потенциальной энергии, расчетной водности зоны аккумуляции, скорости нисходящего шквалового потока при ее обрушении. Градиентная скорость ветра у Земли частично добавляется к скорости нисходящего шквалового потока. Физический смысл других предикторов уже рассмотрен выше при анализе 1-го варианта.

3) Вариант, основанный на разделении выборки по предиктору Wn с тремя внутренними поддиапазонами с использованием набора без сложных предикторов: mJWm)16 . При 6,0 < Wm < 20,0 дискриминантная функция (9), при 40,1 < Wm < 57,0 дискриминантная функция (И) - влияние входящих в уравнения предикторов уже рассматривалось выше. При 20,1 ¿W„< 40,0 дискриминантная функция (10) - помимо уже рассмотренных предикторов встречается предиктор который всегда повышает вероятность сильного шквала, как и падение давления Д/>5. Эти факторы характеризуют локальные признаки фронтальной волны, важной для возникновения сильного шквала.

4) Вариант, основанный на разделении выборки по предиктору Wm с двумя внутренними поддиапазонами с использованием полного набора предикторов: mJWm)2с- При 6,0<Wm <27,7 уравнение (8) - из не рассмотренных предикторов V -скорость ветра на уровне 850 гПа: способствует усилению шквалов в качестве горизонтального добавка к вертикальной составляющей. Предиктор Аг54 рассчитан по

лапласиану приземного давления V2/>300 и dt. dt - дефицит точки росы на поверхности 850 гПа, воздействует аналогично уже рассмотренному d7 . При 27,8 <Wm < 57,0уравнение (7):V2pls0 - лапласиан приземного давления, рассчитанный с шагом 150 км, отражает необходимость для развития кучево-дождевого облака со шквалом сходимости приземных потоков в "ближней зоне"; V, - скорость ветра на поверхности 500 гПа, откуда горизонтальная составляющая ветра переносится к Земле нисходящим шкваловым потоком.

5) Вариант, основанный на разделении выборки по предиктору V2p,S0 с двумя внутренними поддиапазонами с использованием полного набора предикторов mjy2p]i0)2c. При — 2,7 < V2jc150 <2,0 , т.е. при очень малой сходимости приземных потоков - дискриминантная функция (16): новыми предикторами являются V , 7, и </в

- скорость ветра, температура воздуха и дефицит точки росы на изобарической поверхности 850 гПа, характеризующие более низкий слой — у верхней границы пограничного слоя. Уравнение (16) показывает, что малая величина сходимости приземных потоков в радиусе 150 км ( V2p150 к 0 ) дополнительно должна компенсироваться сходимостью приземных потоков из более отдаленного региона (в радиусе 300 км), а также температурой на поверхности 850 гПа, увеличивающей неустойчивость на начальной стадии конвекции перед холодным фронтом. При 2,1 < V2j9lse < 6,3 , т.е. при достаточно большой сходимости приземных потоков в радиусе 150 км - дискриминантная функция (15): V5 и Т5 - скорость ветра и температура воздуха на поверхности 500 гПа, т.е. в более высоком слое - в средней тропосфере, где формируется шквал в глубоком циклоне (V2p150 » 0, V2 pm »0). В уравнениях нет предикторов Wm и F0, поскольку при V2р» 0 достаточно большие значения Wm и V0 влияют "скрыто". Высокая температура '1\, характеризующая очень

теплый (тропический) воздух в глубоком циклоне ( V2 р»0 ), рождает неустойчивость в более высоких слоях, чем при малом V2 р - на волне в зарождающемся у Земли циклоне.

6) Вариант, основанный на разделении 1%-ной выборки по предиктору Wm с двумя внутренними поддиапазонами с использованием полного набора предикторов: т _(№'„)/2е - дискриминантные функции (3-4). При небольших значениях

вероятность возникновения сильного шквала увеличивается с ростом V2jот и К0, падает с ростом Г0 - Т8 , а также растет с увеличением слагаемых сложных нелинейных комбинаций нескольких предикторов с произведениями и квадратными корнями из них. Кратко интерпретировать эти предикторы непросто, но можно уверенно сказать, что качество варианта прогноза с их использованием выше, чем без них.

При больших Wn вероятность сильного шквала растет пропорционально росту вертикальных и горизонтальных потоков и падению давления на уровне моря и дефицита точки росы на уровне 700 гПа, что вполне понятно и естественно.

7) Вариант, основанный на разделении выборки по предиктору IV„ с тремя внутренними поддиапазонами с использованием полного набора предикторов m_(Wm)JC - дискриминантные функции (9,12, 13). Влияние предикторов уравнения (9) уже анализировалось ранее. При 20,1 < Wm < 40,0 , т.е. при достаточно большой неустойчивости - дискриминаггтная функция (12). Большой упорядоченный восходящий конвективный поток с Wm от 20 до 40 м/с "питается" снизу сходимостью

приземных горизонтальных потоков (V2/?300 ), "рождающийся" при этом высоко в кучево-дождевом облаке нисходящий шкваловый поток переносит вниз горизонтальный ветер (V5). Повышение ^„(температуры точки росы у поверхности земли) еще больше увеличивает конвекцию, а увеличение d1 , наоборот, часто ослабляет нисходящий поток. В уравнении присутствуют сложные предикторы N5t) , Ntз и А',,, . ,\Ти2 представляет собой произведение квадратных корней из

отклонений от оптимумов главных, как уже показано, предикторов Wm, V и V2p300 и описывает увеличение шквалоопасности при увеличении Wm > 20 м/с, V > 4 м/с, 0<Ч2Рт <12 гПа/(300 км)2. Отрицательное значение V2pJOO - отсутствие сходимости потоков "питания" кучево-дождевого облака (СЬ), слишком большое значение -сходимость больше нужной для "питания" СЬ величины, когда излишек рождает слоистую облачность, большую наковальню СЬ, препятствующую солнечному прогреву "питающего" потока внизу. Nsi и Ntl несколько уменьшают оценку шквалоопасности, преувеличенную квазилинейностью при больших значениях входящих в них предикторов, в частности при (Т0 -Г8) > 14 °С (вертикальном градиенте температуры в пограничном слое обычно больше сухоадиабатического, способствующем конвекции); при (Т& - 7",) > 9 °С (вертикальном градиенте температуры воздуха выше пограничного слоя обычно больше влажноадиабатического); К, >11 м/с; К5 >15 м/с; Др6 >1 гПа/6 ч (тенденции давления за 6 ч - увеличении его за холодным фронтом, способствующем шквалам); 3 < < 11 °С (оптимальной сухости воздуха, испаряющей слишком большую наковальню в СЬ, препятствующую солнечному прогреву Земли, но не испаряющей

само СЬ).

При 40,1 57,0 , т.е. при крайне большом потенциальном восходящем конвективном потоке, иногда не обеспеченном "питанием" снизу от сходимости горизонтальных потоков (не обеспечен всегда при IV„ > 57 м/с) - дискриминантная функция (13): сложные предикторы N,05 и N95 - небольшая отрицательная компенсация преувеличения значения дискриминантной функции из-за квазилинейное™ при IV„ > 21 м/с, К8 > 4 м/с, 6 < V7 рш < 12 гПа/(300 км)2, 2<с1г< 10°С.

8) Вариант, основанный на разделении выборки по предиктору Т%-Тп с двумя внутренними поддиапазонами с использованием набора предикторов "без сложных" т_('!] -Т:)2й - дискриминантные функции (33-34). При -7', (вертикальном градиенте температуры) около и больше влажно адиабатического, когда есть условия для восходящих и нисходящих конвективных потоков, сильный шквал рождается при достаточно высоких 1УЯ, Г0, К7, Ч2рш и Г7, что, как уже можно было убедиться выше, вполне естественно и понятно. При - 7, значительно больше влажноадиабатического (34), т.е. при особо большой неустойчивости, способствующей экстремальным вертикальным конвективным потокам, для сильного шквала требуется лишь достаточный ветер в тропосфере и достаточная влажность (оптимальный ¿?7). Все остальное при таких значениях Тг-Т7 имеется в достаточной степени.

9) Вариант, основанный на разделении выборки по предиктору Т - Г7 с двумя внутренними поддиапазонами с использованием набора предикторов "без сложных": т_(Г'-Г7),е [уравнения (23-24)]. При значениях Г'-Г7 от 11,0 до 17,5, т.е. при достаточно высокой неустойчивости для сильных шквалов нужны соответственно высокие V2 рм0, V , Тм и влажность, что естественно и понятно. При значениях от

17,6 до 25,0, т.е. при крайне большой неустойчивости для сильных шквалов требуются большие вертикальные и горизонтальные потоки, а остальные факторы при этом имеются.

10) Вариант, основанный на разделении выборки по предиктору \УЯ с двумя внутренними поддиапазонами с использованием набора предикторов без сложных: т-№т)1 в [уравнения (6-7)]. Входящие предикторы уже анализировались ранее.

Первый комплексный метод т _3 построен на использовании трех "простых" вариантов прогноза сильных шквалов, которые лучше всего проявили себя в процессе анализа: тт<Лщ и

Проверка этого метода на 16 указанных случаях показала, что зоны прогностических шквалов в большинстве случаев также оставались шире фактических. Поэтому был разработан комплексный метод, основанный на использовании всех 10 лучших вариантов, что позволило всесторонне учесть физические процессы, приводящие к возникновению сильных шквалов. Результаты нового комплексного метода т_ 10 формируются согласно следующим условиям (соответствующая условно принятая цифра характеризует возможность возникновения шквала и вероятность его интенсивности):

- ситуация "без шквалов" (цифра 0 на карте) прогнозируется, если хотя бы один из вариантов прогноза, кроме т_(^„)36, дает прогноз "без шквала" (вариант

порой излишне сужает (в отличие от других вариантов) шкваловую зону, поэтому ему и ставятся такие "нестрогие" условия);

- прогнозируется "шквал" (со скоростью 15-20 м/с, цифра 3 на карте), если все варианты, за исключением все того же w дают прогноз "шквал";

- прогнозируется "вероятен сильный шквал" (со скоростью 22-25 м/с, цифра 5 на карте), если все 10 вариантов дали прогноз "шквал";

- прогнозируется "сильный шквал" (со скоростью 22-25 м/с, цифра 6 на карте), если все 10 вариантов дали прогноз "шквал", а также выполняются следующие условия: L_(fVt), >0,5 и Ь0бщ >0,5 и >0 (где L - значения дискриминантных

функций в данном узле для данного варианта);

- прогнозируется "вероятен очень сильный шквал" (со скоростью 25-33 м/с, цифра 7 на карте), если четыре первых варианта (mJW,),; гпобщ\т JW„\6 и m_(Wm)гс) дают значение дискриминантной функции L>0,5, а остальные варианты -L>0;

- прогнозируется "очень сильный шквал" (со скоростью 25-33 м/с, цифра 8 на карте), если шесть первых вариантов ( m_(W,), ; тобщ ; mJWm)Vj ; mJWm)lc ; m_(V2p150)2c и mJWm)ac ) имеют значение дискриминантной функции L>0,5, а остальные четыре - L>0;

- прогнозируется "очень сильный и локально ураганный шквал" (со скоростью >33 м/с, число 10 на карте), если все 10 вариантов имеют L>1 и по методу Алекссевой-Пескова прогнозируется ураганный шквал.

Правила формирования прогноза комплексным методом выработаны на основе анализа положительных для практики прогнозирования сторон каждого варианта

Рисунок 3 - Карта фактически наблюдаемых сильных шквалов (а) и карта прогноза шквалов на 12.00 ВСВ 1.07. 2007 г. по методу т_10 (б).

Комплексный метод т_ 10 позволяет более точно ограничить область возможного возникновения шквалов и выявить очаги наиболее сильных шквалов.

Авторским испытаниям на полной независимой выборке подверглись два комплексных метода т_ 3 и т 10, метод mJW;'),, как лучший из "простых" способов (без комплексирования), метод mJ}Vm),e (отличный от других разработанных вариантов тем, что дает значительно меньше "лишних" шквалов). Кроме того, все указанные методы испытывались с введенными ограничениями по двум важнейшим для образования шквалов параметрам: максимальной конвективной скорости и лапласиану приземного давления. Критерии ограничений по Wm > 27 м/с и 3,5<V2pm<7,5 гПа/(300 км)2 заимствованы из метода A.A. Алексеевой При меньших значениях данных параметров сразу же давался прогноз "без шквала". Для сравнения взяты прогнозы, оперативно рассчитываемые в Гидрометцентре России по методу A.A. Алексеевой.

Результаты показателей качества прогнозов шквалов в градации ОЯ на независимой выборке указанными методами представлены в таблице 1.

Таблица 1 - Показатели качества прогнозов по различным методам на независимой

выборке

Метод Общая оправ дывае мость, % Оправды ваемость нали чия явле иия, % Преду прежден ность явления, % Оправды ваемость отсутствия явления, % Предупре жденность отсутствия явления, % Критерий качества прогнозов Пирси-Обухова Критерий надежности Багрова

Автор Алексеева A.A. 92.2 6.8 29.0 98.7 93.3 0.220 0.08

т_Ъ 80.1 6.4 81.7 99.6 80.0 0.617 0.09

mJWi)\ 67.4 4.3 89.2 99.7 67.0 0.562 0.05

тЖкс 74.4 5.1 81.7 99.6 74.2 0.559 0.07

т_ 10 89.7 9.7 63.4 99.3 90.1 0.535 0.14

{т_У)огр 92.0 9.3 44.1 99.0 92.8 0.369 0.13

(т_0Г;\)огр 86.9 6.4 50.5 99.1 87.5 0.380 0.08

90.7 8.0 44.1 99.0 91.5 0.356 0.11

(т_Щогр 95.5 13.9 33.3 98.9 96.5 0.298 0.18

Часть испытываемых разработанных методов прогноза сильных шквалов, выигрывая у метода Алексеевой А.А. по одним показателям качества, проигрывают по другим. Наилучшим и наиболее перспективным из полученных в рамках диссертации методов является комплексный метод прогноза сильных шквалов т_10 , включающий 10 различных вариантов прогноза. Имея один уровень точности прогноза по общей оправдываемости, оправдываемости и предупрежденности случаев без явления, он дает более высокую оправдываемость прогнозов сильных шквалов и особенно их предупрежденность, что очень важно на практике, по сравнению с внедренным методом. Выше и критерии Багрова и Пирси-Обухова.

По сравнению с методом А.А. Алексеевой метод {т_Щогр оказался лучшим по всем показателям. Особенно ценно более чем двукратное превышение в оправдываемое™ наличия явления (13,9% против 6,8%). Таким образом, принцип введения ограничений по наиболее информативным предикторам является правильным, но критерии таких ограничений должны быть более точно подобранными для разработанного метода. Перспективен и метод т_(((',),, имеющий на независимых материалах самую высокую предупрежденность сильного шквала 89,2 %.

Дальнейшее повышение показателей оправдываемости явления - дело наукастинга.

В Заключении диссертационной работы сформулированы основные результаты:

1. Исследована и усовершенствована концептуальная модель физико-синоптических процессов формирования сильных шквалов.

2. Разработан комплекс из 73 физически обоснованных предикторов, отличающийся от уже известных учетом оптимальных диапазонов предикторов и нелинейности связи с фактом возникновения сильных шквалов.

3. На большой выборке (более 120 тысяч случаев) найдены пороговые значения наиболее информативных предикторов, позволяющих с вероятностью, близкой к 100%-й, прогнозировать отсутствие сильных шквалов, что может служить важной составляющей синоптико-статистического метода прогноза явления в целом. В распределении каждого из предикторов выявлены диапазоны оптимальных значений, сужающиеся с увеличением скорости ветра при шквале. Надежность этих критериев подтверждена размером выборки, который на 1-2 порядка превышает выборки ранее разработанных методов.

4. В результате поэтапного, логически, физически и математически обоснованного уменьшения первоначальной выборки и проведения на каждом этапе детального линейного дискриминантного анализа, а также учета нелинейной связи предикторов со шквалами за счет разделения рассматриваемых выборок на 4-5 поддиапазонов с различными наборами предикторов, шаг за шагом совершенствовалась методика разработки прогностических уравнений сильных шквалов. В результате такой подход позволил выделить варианты прогнозов, наилучшим образом отражающие условия, необходимые для возникновения шквалов, а также позволяющие всесторонне оценить влияние большого количества факторов на возникновение сильных шквалов, в том числе с ураганной скоростью ветра.

5. Уточнено и подтверждено на большой выборке, что вероятность возникновения сильных шквалов находится в зависимости от таких характеристик атмосферы как скорость максимального конвективного потока, сложная структура горизонтального ветра в средней и нижней тропосфере, конвергенция приземных потоков, температура и влажность, как у Земли, так и на различных высотах и в различных слоях тропосферы.

6. Использование кусочно-линейных функций в силу нелинейной зависимости формирования шквалов от многих факторов оправдало себя - при использовании этих подходов показатели качества прогнозов (в том числе предупрежденность и оправдываемость прогнозов явления) неизменно повышались. Учет усложненных нелинейных предикторов, входящих в дискриминантные функции, дает дополнительный эффект, и показатели качества прогнозирования возрастают.

7. Разработаны два комплексных метода прогноза сильных шквалов, в которых воедино собрано то лучшее, что удалось выявить в процессе исследований.

Оптимальным из разработанных методов прогноза по всем главным и суммарным показателям качества является метод 10 . Принцип введения ограничений по наиболее информативным предикторам дает определенный эффект, но критерии таких ограничений требуют дополнительного уточнения для разработанных вариантов. С применением принятых ограничений комплексный метод {т_Щогр превосходит уже внедренный ЦМКП Росгидромета в оперативную практику метод A.A. Алексеевой по всем без исключения показателям качества прогнозирования, что позволяет говорить о перспективности разработанного метода.

8. Методика полностью автоматизирована, на оперативной базе данных Гидрометцентра России расчет длится порядка нескольких секунд. Выходная прогностическая продукция наглядно визуализируется с помощью графического комплекса "Изограф". Разработанный метод прогноза сильных шквалов используется на практике в экспериментальных целях и может быть подготовлен к проведению оперативных независимых испытаний.

9. Разработанная методика может быть в дальнейшем усовершенствована. Перспективно введение менее жестких ограничений по максимальной конвективной скорости и лапласиану приземного давления, что, как показали исследования, позволит повысить предупрежденность явления. Помимо дискриминантного анализа, полезно испытать, к примеру, регрессионный анализ, а также разработать метод, количественно рассчитывающий скорость нисходящего потока и, как следствие, скорость ветра при шквале.

Основные научные результаты, полученные в процессе исследования, опубликованы в следующих работах:

1. Васильев Е.В., Алексеева A.A., Песков Б.Е. Условия возникновения и краткосрочный прогноз сильных шквалов//Метеорология и гидрология. - 2009. -№1. - С. 5-15.

2. Алексеева A.A., Песков Б.Е., Васильев Е.В. Научные и практические достижения в области технологий прогнозирования чрезвычайных ситуаций в зонах активной конвекции / Сб. Материалов: IV научно-практическая конференция "Проблемы прогнозирования чрезвычайных ситуаций". - Москва, 2004. - С. 11.

3. Васильев Е.В. Анализ условий возникновения сильных шквалов в летний период 2005 года // Тезисы докладов второй международной конференции молодых ученых национальных гидрометеорологических служб государств - участников СНГ «Новые методы и технологии в гидрометеорологии», 2-3 октября. - Москва, 2006. -

4. Алексеева А.А., Васильев Е.В., Лосев В.М., Песков Б.Е. Краткосрочный прогноз сильных шквалов на основе выходных данных гидродинамической региональной модели Гидрометцентра России//Метеоспекгр, Зс. - Сдана в печать.

С. 25.

Васильев Евгений Витальевич

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата географических наук

Подписано в печать 21.10.2009 г. Формат 60x90, 1/16. Объем 1.75 п.л. Тираж 100 экз. Заказ №1675

Отпечатано в ООО "Фирма Блок" 107140, г. Москва, ул. Краснопрудная, вл. 13. т. (499) 264-30-73 www.firmablok.ru

Изготовление брошюр, авторефератов, печать и переплет диссертаций.

Содержание диссертации, кандидата географических наук, Васильев, Евгений Витальевич

Введение.

Глава 1. Обзор литературных источников по проблеме условий возникновения и прогнозирования шквалов.

1.1. Механизм образования шквалов.

1.2. Условия возникновения и развития шквалов.

1.2.1. Синоптические условия возникновения и развития шквалов.

1.2.2. Метеорологические условия возникновения и развития шквалов.

1.3. Повторяемость сильных шквалов.

1.3.1. Повторяемость сильных шквалов с учетом ущерба по Европейской территории СНГ (ЕТ СНГ).

1.3.2. Повторяемость сильных шквалов по ЕТ СНГ без учета ущерба.

1.3.3. Повторяемость сильных шквалов по территории России без учета ущерба.

1.4. Методы прогноза шквалов.

1.4.1. Наиболее известные и используемые на практике методы прогноза шквалов.

1.4.2. Методы краткосрочного прогнозирования шквалов на основе использования радиолокационных и спутниковых данных.

1.4.3. Автоматизированные методы прогноза шквалов.

1.4.4. Учет горизонтального ветра в используемых на практике методах прогноза шквалов.•.

1.4.5. Обзор зарубежных литературных источников по проблеме исследования условий возникновения и прогноза шквалов.

Глава 2. Концептуальная основа выбора предикторов, информативных для прогноза сильных шквалов, и обоснование их физико-синоптической сущности.

Введение Диссертация по наукам о земле, на тему "Условия возникновения и краткосрочный прогноз сильных шквалов на Европейской территории России"

Шквалы, в особенности сильные и катастрофические, скорость ветра при которых достигает 25 м/с и более, а в случае катастрофических - 33 м/с и более, относятся к опасным явлениям погоды. В последнее двадцатилетие повторяемость таких явлений увеличилась как в Западной Европе, так и в России. Нередко они приводят к чрезвычайным ситуациям природного характера. Материальный ущерб за счет таких явлений может исчисляться десятками и сотнями миллионов рублей, затрагивая многие области человеческой деятельности. Иногда шквалы приводят к гибели людей. В связи с этим важной задачей синоптиков-практиков является своевременное предупреждение о таком опасном явлении погоды, что, в свою очередь, является подтверждением актуальности предлагаемых в диссертационной работе исследований.

Сложный механизм возникновения, взрывной, как правило, характер процессов, приводящих к таким явлениям, огромная энергетика, внезапность возникновения, трудности учета обусловливающих их процессов разного масштаба, особенностей условий возникновения, кратковременность и локальность в пространстве, неточность измерения и косвенного определения скорости ветра при них, а также недостаточно высокое разрешение метеорологических и аэрологических наблюдений предопределяют трудности исследования шквалов. Прогнозировать такие явления с большой заблаго-временностью, детализацией интенсивности и локализацией по площади очень сложно.

В результате многолетних исследований в России и за рубежом, особенно в США, выработана концептуальная модель физического процесса формирования шквалов, в которой в которой главным фактором возникновения нисходящего шквалового потока до сих пор, считается энергия неустойчивости. Изучены основополагающие синоптические и метеорологические условия возникновения шквалов. На основе этой базы знаний в настоящее время в мировой практике осуществляется прогноз на 12-24 ч ситуации, в которой шквал возможен местами. Исследовались также косвенные характеристики радиоэхо при шквалах, по которым выпускаются штормовые предупреждения за несколько часов до его возникновения. Уточняют прогноз по спутниковым и текущим мезосиноптическим данным. Существенное уточнение прогнозов шквалов осуществляется за счет использования радиолокационных и спутниковых данных об облачности, а в последнее время и за счет гидродинамических прогнозов базовых метеорологических полей, по которым рассчитываются прогностические уравнения для шквалов, полученные с применением статистики. В последние годы в рамках гидродинамических моделей скорость ветра и его порывы прогнозируются с разрешением до 1-3 км с использованием различных подходов расчета мощной конвекции, с которой связаны шквалы. Точность такого прогноза, хотя и повышается, остается недостаточной для практики в силу невозможности учета всего комплекса подсеточных процессов. Многие существующие методы имеют невысокие показатели качества прогнозирования и не отвечают современному уровню технологий, так как не автоматизированы, т.е. очень неудобны в применении в условиях полной автоматизации многих процессов прогнозирования погоды. Также необходимо отметить, что в оперативной практике практически отсутствуют методы прогнозирования катастрофических шквалов.

В связи с вышесказанным любое дополнительное исследование таких явлений и разработка методов их прогноза является важной для практики задачей и актуальность данного диссертационного исследования несомненна.

Эта актуальность определяется:

- недостаточной изученностью концептуальной модели физико-синоптических процессов формирования сильных шквалов;

- необходимостью совершенствования методов прогнозирования шквалов;

- необходимостью разработки методов прогнозирования сильных шквалов и шквалов разрушительной силы.

Основной целью диссертационного исследования является развитие концептуальной модели физико-синоптических процессов формирования сильных шквалов за счет учета горизонтальной скорости ветра в средней и нижней тропосфере и конвергенции горизонтальных потоков у поверхности земли, а также разработка нового автоматизированного метода прогноза сильных шквалов, имеющего по сравнению с уже внедренным в оперативную практику методом более высокую точность прогнозирования.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

- выполнялись исследования, направленные на совершенствование концептуальной модели физико-синоптических процессов формирования сильных шквалов за счет учета горизонтальной скорости ветра в средней и нижней тропосфере и конвергенции горизонтальных потоков у поверхности земли, и разработку комплекса предикторов, учитываемого в их прогнозе;

- разрабатывался новый подход к получению прогностических уравнений условий возникновения и развития сильных шквалов и шквалов ураганной скорости ветра;

- разрабатывался новый метод прогноза сильных шквалов;

- проверялась статистическая устойчивость полученных критериев и прогностических уравнений на независимых данных.

Научная новизна диссертационного исследования и полученных в рамках работы результатов заключается в следующем:

- Существенно усовершенствована концептуальная модель физико-синоптических процессов формирования сильных шквалов за счет дополнительного учета влияния на формирование нисходящего шквалового. потока горизонтальной скорости ветра в средней и нижней тропосфере и сходимости горизонтальных потоков у поверхности земли.

- Разработан комплекс физически обоснованных предикторов, включающий характеристики конвективной неустойчивости, скорости горизонтальных потоков в средней и нижней тропосфере, конвергенции приземных потоков, температуры и влажности, определяющих возникновение сильных шквалов, который отличается от ранее известных комплексов учетом диапазона изменчивости значений предикторов при шквалах и нелинейности их связи с максимальным ветром при шквалах.

- Найдены критерии диапазона изменчивости значений предикторов при значимой вероятности возникновения сильных шквалов, надежность которых подтверждена на выборке объемом более ста тысяч случаев.

- Разработан новый автоматизированный метод прогноза сильных шквалов, включая шквалы ураганной скорости ветра, использующий данные гидродинамической модели регионального прогноза Гидрометцентра России.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

- Разработанный подход для выявления предикторов и разработки прогностических уравнений сильных шквалов может служить основой для дальнейшего совершенствования методов их прогноза.

- Развитая методика физико-статистического исследования сильных шквалов может использоваться для изучения других опасных конвективных явлений погоды (ливней, града).

- Разработанный в рамках диссертационного исследования новый метод прогноза сильных шквалов уже используется в Гидрометцентре России в экспериментальных целях при выполнении тем НИОКР Росгидромета и может быть подготовлен к проведению независимых испытаний в системе Росгидромета.

Личный вклад автора.

Основные результаты диссертации «Условия возникновения и краткосрочный прогноз сильных шквалов на Европейской территории России» получены соискателем лично и в соавторстве с Б.Е. Песковым и А.А. Алексеевой. Результаты работы в полной мере отражены в 4-х публикациях. Из них одна статья опубликована в научном журнале «Метеорология и гидрология», который внесен в Международный каталог (ISSN 0130-2906), две - в материалах национальной и международной научных конференций. Причем одна из них написана без соавторов. Еще одна статья сдана в печать для публикации в журнале Росгидромета «Метеоспектр».

Автор принимал непосредственное участие во всех этапах исследований, включая:

1) обзор и систематизацию известных результатов изучения механизма и условий возникновения и развития шквалов, их повторяемости, а также методов их прогнозирования;

2) создание электронной базы данных, которая содержит информацию о зарегистрированных значениях максимальной скорости ветра при шквалах и интерполированных данных о скорости ветра из объективного анализа, выходных данных региональной модели Гидрометцентра России и рассчитанных по ним значений предикторов, информативных для возникновения шквалов;

3) расчет и систематизацию значимых для условий возникновения шквалов разной интенсивности предикторов, включающих характеристики энергии конвективной неустойчивости, горизонтальной скорости ветра в средней и нижней тропосфере, конвергенции горизонтальных потоков у поверхности земли, температуры и влажности;

4) физико-статистический поиск прогностических уравнений условий возникновения и развития сильных шквалов и численные эксперименты по прогнозу случаев сильных шквалов;

5) разработку комплексного метода прогноза возникновения сильных шквалов;

6) проверку метода прогноза возникновения сильных шквалов на независимом материале.

На защиту выносятся следующие основные результаты:

1. Усовершенствованная за счет дополнительного учета влияния на формирование шквалового потока горизонтальной скорости ветра в средней и нижней тропосфере, конвергенции горизонтальных потоков у поверхности земли концептуальная модель физико-синоптических процессов формирования сильных шквалов.

2. Комплекс физически обоснованных предикторов, включающий характеристики конвективной неустойчивости, скорости горизонтальных потоков в средней и нижней тропосфере, конвергенции приземных потоков, температуры и влажности, определяющих возникновение сильных шквалов, который отличается от ранее известных комплексов учетом диапазона изменчивости значений предикторов при шквалах и нелинейности их связи с максимальным ветром при шквалах.

3. Усовершенствованная методика физико-статистического исследования сильных шквалов, пригодная для изучения других опасных конвективных явлений погоды.

4. Новый автоматизированный метод прогноза сильных шквалов, включая шквалы ураганной скорости ветра, использующий данные гидродинамической модели регионального прогноза Гидрометцентра России.

Апробация работы: Результаты диссертационной работы докладывались на Второй конференции молодых ученых национальных гидрометеорологических служб государств-участников СНГ «Новые методы и технологии в гидрометеорологии», Москва, 2006; IV научно-практической конференции "Проблемы прогнозирования чрезвычайных ситуаций", Москва, 2004; а также научных семинарах в Гидрометцентре России.

Публикации. По теме диссертации опубликованы 4 печатные работы:

- Алексеева А.А., Песков Б.Е., Васильев Е.В. Научные и практические достижения в области технологий прогнозирования чрезвычайных ситуаций в зонах активной конвекции / Сб. Материалов: IV научно-практическая конференция "Проблемы прогнозирования чрезвычайных ситуаций". - Москва, 2004.-С. 11.

- Алексеева А.А., Васильев Е.В., Лосев В.М., Песков Б.Е. Краткосрочный прогноз сильных шквалов на основе выходных данных гидродинамической региональной модели Гидрометцентра России//Метеоспектр, Зс. -Сдана в печать.

- Васильев Е.В. Анализ условий возникновения сильных шквалов в летний период 2005 года // Тезисы докладов второй международной конференции молодых ученых национальных гидрометеорологических служб государств - участников СНГ «Новые методы и технологии в гидрометеорологии», 2-3 октября. - Москва, 2006. - С. 25.

- Васильев Е.В., Алексеева А.А., Песков Б.Е. Условия возникновения и краткосрочный прогноз сильных шквалов//Метеорология и гидрология. — 2009.-№1.-С. 5-15.

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений. Работа изложена на 186 страницах, включая 19 рисунков, 18 таблиц, 5 приложений. Список литературы содержит 91 наименование и 10 ссылок на интернет-сайты.

Заключение Диссертация по теме "Метеорология, климатология, агрометеорология", Васильев, Евгений Витальевич

Основные выводы:

1. Анализ 16 случаев сильных шквалов летнего периода 2007 г. независимой выборки показал, что практически по всем разработанным вариантам прогноза предупрежденность шквалов очень близка к 100%, а прогнозируемое количество случаев со шквалами значительно превышает фактическое, в связи с чем необходимо сузить границы прогнозируемой зоны до ±75 км относительно ее оси. При этом на фоне других выделяются варианты, основанные на разделении выборки по значениям максимальной конвективной скорости Wm, которые прогнозируют меньшее количество "лишних" шквалов.

2. С целью отсечения лишних шквалов из 25 потенциальных способов прогноза сильных шквалов были отобраны 10 из них, наилучшим образом зарекомендовавшие себя при анализе все тех же 16 случаев с фактическими шквалами, а затем были созданы 2 комплексных метода прогноза сильных шквалов: тЪ и т10 (соответственно, на основе 3 и 10 потенциальных методов). Метод т 10 позволяет более точно ограничить область возможного возникновения шквалов и выявить очаги наиболее сильных шквалов.

3. Авторские испытания 5 методов (тЪ, т 10, mJWt)x, т JIVm)36 и метода Алексеевой А.А показали, что метод /«10 оказался лучше метода Алексеевой по оправдываемости явления (9,7% против 6,8%) и критерию надежности Багрова (0,14 против 0,08).

4. После введения в испытываемые методы ограничений по значениям максимальной конвективной скорости (Wm > 27 м/с) и лапласиана приземного давления (3,5 < V2p300 < 7,5 гПа/(300 км)2) еще больше выросли такие показатели качества прогнозов как общая оправдываемость, оправдываемость наличия явления, предупрежденность отсутствия явления, критерий надежности Багрова.

5. Метод {т\0)огрпо всем показателям опередил внедренный в оперативную практику метод Алексеевой А.А. Особенно необходимо подчеркнуть более чем двукратное превосходство в оправдываемости наличия явления (13,9% против 6,8%), являющееся следствием многостороннего учета наиболее информативных предикторов и нелинейности их связи с возникновением шквалов.

Заключение

Подводя итоги проведенных исследований по разработке метода прогноза сильных шквалов, необходимо отметить следующие моменты:

1. Исследована и углублена новыми знаниями концептуальная модель физико-синоптических процессов формирования сильных шквалов. Усовершенствование концептуальной модели происходило за счет дополнительного учета влияния на формирование шквалов горизонтальной скорости ветра в средней и нижней тропосфере и конвергенции горизонтальных потоков у поверхности земли.

2. Разработан комплекс из 73 физически обоснованных предикторов, определяющих возникновение сильных шквалов, в который наряду с известными параметрами вошли параметры, основанные на учете оптимальных диапазонов предикторов и нелинейности взаимосвязи с фактом возникновения сильных шквалов.

3. С помощью данных описательной и графической статистики в средней части распределения значений каждого из предикторов выявлены диапазоны оптимальных для возникновения шквала значений, сужающиеся тем больше, чем сильнее шквал. Надежность этих критериев подтверждена размером выборки (более 120 тысяч случаев), который на 1-2 порядка превышает ранее используемые выборки.

4. В результате поэтапного, логически, физически и математически обоснованного уменьшения первоначальной выборки и проведения на каждом этапе детального линейного дискриминантного анализа, а также учета нелинейных предикторов и их нелинейной связи со шквалами за счет разделения рассматриваемых выборок на 4-5 поддиапазонов с различными наборами предикторов, шаг за шагом совершенствовалась методика прогнозов сильных шквалов. В результате такой подход позволил выделить группу вариантов прогноза, наилучшим образом учитывающих условия, необходимые для возникновения шквалов, а также всесторонне оценить влияние большого количества факторов на возникновение шквалов, в том числе сильных. Данная методика физико-статистического исследования пригодна и для изучения других опасных конвективных явлений погоды.

5. Подтверждено и уточнено на большой выборке, что вероятность возникновения шквалов находится в зависимости от характеристик конвективной неустойчивости атмосферы, скорости горизонтального ветра в нижней и средней тропосфере, конвергенции приземных потоков, температуры и влажности, как у Земли, так и на различных высотах и в различных слоях тропосферы.

6. Использование кусочно-линейных функций в силу нелинейной зависимости формирования шквалов от многих факторов оправдало себя - при использовании этих подходов показатели качества прогнозов неизменно повышались. Учет усложненных нелинейных предикторов, входящих в дискриминант-ные функции, дает дополнительный эффект, и показатели качества прогнозирования возрастают.

7. Варианты прогноза, основанные на разбиении выборки на поддиапазоны, имеют как большую общую оправдываемость, так и, что особенно важно для прогноза опасных явлений, каким является и сильный шквал, увеличивается оправдываемость прогноза явления.

8. Разработаны два комплексных метода прогноза сильных шквалов, в которых воедино собрано то лучшее, что удалось выявить в процессе исследований.

9. Комплексный метод {т 10)огр превосходит уже внедренный ЦМКП Росгидромета в оперативную практику метод Алексеевой А.А. по всем без исключения показателям качества прогнозирования, что позволяет говорить о перспективности разработанного в диссертационном исследовании метода. Более оптимален по всем главным и суммарным показателям метод тЮ, а для прогноза отсутствия явления - вариант mJ}V1)] с оправдываемостыо 99,7%.

10. Принцип введения ограничений по наиболее информативным предикторам дает определенный эффект, но критерии таких ограничений требуют дополнительного уточнения.

11. Методика полностью автоматизирована, расчет длится порядка нескольких секунд. Выходная прогностическая продукция наглядно визуализируется с помощью графического комплекса "Изограф". Данные поступают вечером для суточного прогноза, рано утром - на текущий день.

12. Разработанный метод прогноза сильных шквалов уже сегодня может использоваться на практике в экспериментальных целях и готов к проведению независимых испытаний.

13. Разработанная методика может быть в дальнейшем усовершенствована. Например, можно ввести менее жесткие ограничения по максимальной конвективной скорости и лапласиану приземного давления с целью получения более высокой предупрежденности явления. Помимо дискриминантного анализа, полезно испытать, к примеру, регрессионный анализ и т.п., разработать метод, количественно рассчитывающий скорость нисходящего потока и, как следствие, скорость ветра при шквале. Это лишь некоторые задачи для дальнейших исследований.

Библиография Диссертация по наукам о земле, кандидата географических наук, Васильев, Евгений Витальевич, Москва

1. Алексеева А.А. Летние конвективные явления. Глава 5 Монографии "Гидрометеорологические опасности"/ под ред. Г.С. Голицына, А.А. Васильева. М.: Издательская фирма "КРУК", 2001. С. 127-167.

2. Алексеева А.А. Методы прогноза максимального количества осадков в зонах активной конвекции и альтернативного прогноза сильных ливней и шквалов // Информационный сборник. 2007. - № 34. - С. 49-69.

3. Алексеева А.А. Условия формирования и краткосрочный прогноз сильных ливней и града на ETC СНГ. Диссертация. Москва, 1993. - 187 с.

4. Алексеева А.А., Глушкова Н.И. Диагноз и прогноз интенсивной конвекции и связанных с ней опасных конвективных явлений // Тр. Гидрометцентра России. 1993. - Вып. 326. - С. 68-72.

5. Алексеева А.А., Глушкова Н.И. Особенности развития стихийных конвективных явлений и их прогноз // Тр. Гидрометцентра России. 1998. - Вып. 330. - С. 90-97.

6. Алексеева А.А., Глушкова Н.И. Способ прогноза стихийных конвективных гидрометеорологических явлений теплого периода. Патент РФ № 2162237, МКП G 01 W 1/00 от 2001 г.

7. Андриенко JT.A. Прогноз сильного ветра и шквалов в юго-западных и южных районах Европейской территории страны // Вопросы метеорология, агрометеорологии и гидрологии (сборник региональных работ). — М.: Гидроме-теоиздат, 1965.-С. 14-25.

8. Будилина Е.Н., Прох Л.З., Снитковский А.И. Смерчи и шквалы умеренных широт. Л.: Гидрометеоиздат, 1976. - 30 с.

9. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации. /Platinum Edition: Пер. с нем. СПб, ООО "Диа Софт ЮП", 2005. - 608 с.

10. Васильев А.А. Рекомендации по прогнозу неблагоприятных и стихийных явлений, связанных с зонами активной конвекции. М.: ФСРПГИМОС, 1999. - 27 с.

11. Васильев А.А., Белинский О.Н., Алексеева А.А. и др. Прогноз неблагоприятных условий погоды и возможности его совершенствования //Сб.: 70 лет Гидрометцентру России. СПб, Гидрометеоиздат, 1999. - С. 190-200.

12. Васильев А.А., Глушкова Н.И., Лапчева В.Ф. Повторяемость конвективных явлений в атмосфере, приводящих к стихийным бедствиям // Метеорология и гидрология, 1994, № 2, с. 15-19.

13. Васильев А.А., Песков Б.Е., Снитковский А.И. Смерчи, шквалы и град 8-9 июня 1984 г.//Метеорология и гидрология. 1985. - № 8- С. 10-20.

14. Васильев А.А., Шметер С.М. Условия полетов вблизи кучево-дождевых облаков. Информационно-методическое письмо. М.: МО Гидроме-теоиздата, 1982 - 16 с.

15. Ватьян М.Р., Песков Б.Е. Исследование условий возникновения сильных порывов ветра при грозово-градовых процессах на Северном Кавка-зе//Метеорология и гидрология. -1972. №8. - С.22-35.

16. Глушкова Н.И. Физические условия формирования мощных кучево-дождевых облаков и явлений, связанных с ними // Тр. Гидрометцентра СССР. -1974.-Вып. 136.-С. 12-16.

17. Зверев А.С. Синоптическая метеорология. Л.: Гидрометеоиздат, 1977.-712 с.

18. Колобков Н.В. Грозы и шквалы. — М.: Гостехиздат, 1951. 355 с.

19. Лапчева В.Ф. Условия развития зон активной конвекции со смерчами и сильными шквалами // Тр. Гидрометцентра СССР. — 1989. Вып. 299. - С. 3950.

20. Лапчева В.Ф. Условия формирования и прогноз сильных шквалов с использованием данных наблюдений МРЛ и ИСЗ // Метеорология и гидрология. 1990.-№ 8.-С. 70-75.

21. Лапчева В.Ф. Характерные особенности атмосферных процессов различного масштаба при развитии зон активно конвекции со шквалами // Тр. Гидрометцентра России. 1996. - Вып. 328. - С. 124-132.

22. Лосев В.М. Гидродинамическая конечно-разностная модель регионального прогноза на ЭВМ CRAY // Тр. Гидрометцентра России. 2000. - Вып. 334. - С. 69-90.

23. Мастерских М.А. О прогнозе шквалов в узких зонах холодных фронтов // Тр. Гидрометцентра СССР. 1982. - Вып. 245. - С. 25-28.

24. Мастерских М.А. О расчете ветра при развитии внутримассовых куче-во-дождевых облаков // Тр. Росгидрометцентра. 1992. - Вып. 321. - С. 28-31.

25. Мастерских М.А., Сорочинский М.А. О выделении шкваловых зон на прогностических приземных картах погоды // Тр. Гидрометцентра СССР. -1989. -Вып. 302.-С. 101-105.

26. Методические указания по определению шквалов с использованием данных MPJI. Л.: Гидрометеоиздат, 1988.-23 с.

27. Методические указания. Проведение производственных (оперативных) испытаний новых и усовершенствованных методов гидрометеорологических и гелиогеофизических прогнозов. СПб.: Гидрометеоиздат, 1991. - 150 с.

28. Методические указания. Прогноз сильных шквалов (25 м/с и более) на текущий день по территории с использованием спутниковых, радиолокационных и аэросиноптических данных. М.: Гидрометеоиздат, 1990. — 35 с.

29. Наставление по краткосрочным прогнозам погоды общего назначения. РД 52.88.629-2002. СПб.: Гидрометеоиздат, 2002.- 42 с.

30. Неушкин А.И., Санина А.Т., Иванова Т.Б. Опасные природные гидро-меторологические явления в Федеральных округах Европейской части России (справочная монография). Обнинск, 2008. - 311 с.

31. Панова Г.Д., Песков Б.Е. Результаты испытания способа прогноза фронтальных шквалов, разработанного Б.Е. Песковым и А.И. Снитковским // Информационный сборник. 1972. - № 2. - С. 55-70.

32. Пановский Г.А., Брайер Г.В. Статистические методы в метеорологии. Л.: Гидрометеоиздат, 1967. — 242 с.36. Пантелеев П.Г. К прогнозу сильных градобитий в Молдавии // Сб. работ Кишиневской гидрометеорологической обсерватории. - 1971. - № 5. - С. 56-64.

33. Пантелеев П.Г. К прогнозу сильных градобитий в Молдавии // Сб. работ Кишиневской гидрометеорологической обсерватории. — 1971. № 5. - С. 5664.

34. Переходцева Э.В. Прогноз шквалов статистическими методами классификации на основании диагностических и прогностических связей // Тр. Гидрометцентра СССР. 1985. - Вып. 271. - С. 37-60.

35. Переходцева Э.В., Золин JI.B. Гидродинамико-статистический прогноз и экспертная система прогноза смерчей на Европейской территории России // Тр. Гидрометцентра России. 2007. - Вып 342. - С. 45-54.

36. Песков Б.Е. Анализ возникновения интенсивной грозовой деятельности и шквалов над восточной половиной Европейской территории СССР 1 июля 1967 г. // Тр. Гидрометцентра СССР. 1969. - Вып 45. - С. 67-76.

37. Песков Б.Е. Исследование условий развития гроз и шквалов с помощью диагностических диаграмм вероятности и индексов неустойчивости. // Тр. Гидрометцентра СССР. 1967. - Вып. 13. - С. 21-31.

38. Песков Б.Е. Роль упорядоченных вертикальных движений в слое трения при развитии мощной конвективной облачности и гроз // Тр. Центрального института прогнозов. 1964. - Вып. 136. - С. 61-68.

39. Песков Б.Е. Термодинамические условия, предшествующие развитию гроз различной интенсивности, и особенности грядового расположения конвективных облаков // Тр. Гидрометцентра СССР. 1967. - Вып. 7. - С. 53-68.

40. Песков Б.Е., Алексеева А.А., Никифорова А.Е. Усовершенствование метода прогноза летних осадков // Метеорология и гидрология. 2008. - № 10. -с. 52-61.

41. Песков Б.Е., Ватьян М.Р., Вербицкая С.Н. К прогнозу шквалов с использованием радиолокационных данных // Тр. Гидрометцентра СССР. 1977. -Вып. 185.-С. 82-85.

42. Песков Б.Е., Ватьян М.Р., Хохлов Г.В. К разработке синоптико-радиолокационного метода диагноза сильного шквала // Метеорология и гидрология. 1988. - № 3. - С. 26-38.

43. Песков Б.Е., Снитковский А.И. Анализ условий возникновения сильных шквалов с использованием спутниковых и радиолокационных данных. // Тр. Гидрометцентра СССР. 1969. - Вып. 56. - С. 14-25.

44. Песков Б.Е., Снитковский А.И. К вопросу сильных шквалов // Метеорология и гидрология. 1968. - № 7. - С. 52-57.

45. Песков Б.Е., Снитковский А.И. Термодинамические условия образования шквалов различной силы в центральной части Европейской территории СССР // Тр. Гидрометцентра СССР. 1968. - Вып. 35. - С. 69-79.

46. Песков Б.Е., Тихомирова JI.B. Способ прогноза максимальной температуры воздуха.// Тр. Гидрометцентра СССР. -1980. Вып. 220. - С. 67-76.

47. Песков Б.Е., Хмелева А.В. Об автоматизированном методе прогноза летних сильных осадков и ветров // Метеорология и гидрология. 1989. -№ 5. -С. 60-73.

48. Песков Б.Е., Хохлов Г.В. Сильные шквалы в Верхнем Поволжье и некоторые рекомендации к их прогнозу // Тр. Росгидрометцентра. 1993. - Вып 326.-С. 110-114.

49. Песков Б.Е., Шишкин Н.С. К прогнозу шквалов // Тр. Гидрометцентра СССР. 1971. - Вып. 262. - С. 32-45.

50. Петерсен С. Анализ и прогноз погоды. Д.: Гидрометеоиздат, 1961.652 с.

51. Решетов Г.Д., Чернова В.Ф. Способ прогноза шквала на 12-24 ч. // Метеорология и гидрология. — 1976. № 3. - С. 15-24.

52. Рубинштейн М.В., Сорочинский М.А. Аэросиноптический анализ сильных шквалов. Информационное пис № 57. М.: Гидрометеоиздат, 1964. -18 с.

53. Руководство по диагнозу и прогнозу осадков, града и шквалов (опасных и стихийных) по данным MPJI и ИСЗ. РД 52.27.339-93. М.: Федеральнаяслужба России по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, 1996. 180 с.

54. Руководство по краткосрочным прогнозам погоды. Ч. 1. Д.: Гидроме-теоиздат, 1986. - 701 с.

55. Руководство по производству наблюдений и применению информации с радиолокаторов MPJI-1 и MPJI-2. Л.: Гидрометеоиздат, 1974. - 334 с.

56. Русин И.Н., Тараканов Г.Г. Сверхкраткосрочные прогнозы СПб.: РГГМИ, 1996. - 305 с.

57. Снитковский А.И., Королева Т. А. К прогнозу сильных шквалов в центральной части Европейской территории СССР // Тр. Гидрометцентра СССР. -1968.-Вып. 22.-С. 3-11.

58. Федченко Л.М., Гораль Г.Г., Беленцова В.А., Мальбахова Н.М. Опасные конвективные явления и их прогноз в условиях сложного рельефа. М.: Гидрометеоиздат, 1991. -424 с.

59. Хромов С.П., Мамонтова Л.И. Метеорологический словарь. — Д.: Гидрометеоиздат, 1974. 568 с.

60. Шметер С.М. Физика конвективных облаков. Д.: Гидрометеоиздат, 1972.-231 с.

61. Юсупов Ю.И. К вопросу об оперативном прогнозе шквалов // Тр. Гидрометцентра России. 2007. - Вып 342. - С. 55-78.

62. Alfonso А.Р., Naranjo L.R. The 13 March 1993 severe squall line over Western Cuba // Weather and Forecasting. 1996. - Vol. 11. - P. 89-102.

63. Belair St., Zhang D.-L. A numerical study of the along-line variability of a frontal squall line during PRE-STORM // Monthly Weather Review. 1997. - Vol. 125.-P. 2544-2561.

64. Belair St., Zhang D.-L., Mailhot J. Numerical prediction of the 10-11 June 1985 squall line with the Canadian regional finite-element model // Weather and Forecasting. 1994. -Vol. 9. - P. 157-172.

65. Blanche G. Forecast of squalls // Institute Royal Meteorological Belgique. -1991.-№125. P. 1-57.

66. Braun S.A., Houze Jr R.A. The evolution of the 9-11 June 1985 PRE-STORM squall line: initiation, development of rear inflow and dissipation // Monthly Weather Review. 1997. - Vol. 125. - P. 478-504.

67. Carbone R.E., Conway J.W., Crook N.A., Moncrieff M.W. The generation and propagation of a nocturnal squall line. Part I: Observations and implications for mesoscale predictability // Monthly Weather Review. 1990. - Vol. 118. - P. 26-49.

68. Carbone R.E., Conway J.W., Crook N.A., Moncrieff M.W. The generation and propagation of a nocturnal squall line. Part II: Numerical simulations // Monthly Weather Review. 1990. - Vol. 118. - P. 50-65.

69. Chen G.T.J., Chou H.C. General charakteristics of squall lines observed in TAMEX // Monthly Weather Review. 1993. - Vol. 121. - P. 726-733.

70. Compendium of meteorology/ed. by Thomas F. Malone. Boston: American meteorological society, 1951. - 1334 p.i

71. Ducrocq V., Bougeault P. Simulation of an observed squall line with a meso-beta-scale hydrostatic model // Weather and Forecasting. 1995. -Vol. 10. -P. 380-399.

72. Garstang M., Massie Jr. H.L., Halverson J., Greco S., Scala J. Amazon coastal squall lines. Part I: Structure and kinematics // Monthly Weather Review. -1994.-Vol. 122-P. 608-622.

73. Garstang M., Massie Jr. H.L., Halverson J., Greco S., Scala J. Amazon coastal squall lines. Part II: Heat and moisture transports // Monthly Weather Review. 1994.-Vol. 122.-P. 623-635.

74. Geerts B. Estimating downbirst-related maximum surface wind speeds by means of proximity soundings in New South Wales, Australia // Weather and Forecasting. 2001. - Vol. 16. - P. 261-269.

75. Harnack R.P., Jensen D.T., Cermak III J.R. Investigation of upper-air conditions occuring with warm season severe wind events in Utah // Weather and Forecasting. 1997. - Vol. 12. - P. 282-293.

76. Klimowski B.A., Bunkers M.J., Hjelmfelt M.R., Covert J.N. Severe convective windstorms over the Nothern High Plains of the United States // Weather and Forecasting. 2002. - Vol. 18. - P. 502-519.

77. Kuchera E.L., Parker M.D. Severe convective wind enviroments // Weather and Forecasting. 2006. - Vol. 21. - P. 595-612.

78. Lee J. Surface mesoscale characteristics of squall lines over Eastern China// Scientia Atmospherica Sinica. 1991. - № 6. P.63-69.

79. Locatelly J., Stoelinga M.T., Schwartz R.D., Hobbs P.V. Surface convergence induced by cold fronts aloft and prefrontal surges // Monthly Weather Review. 1997. - Vol. 125. - P. 2808-2820.

80. Ming Z. The nonlinear gravity travelling wave model of the squall line// Scientia Atmospherica Sinica. 1992. - № 5. - P. 565-572.

81. Nakata O. Downbirsts in Okayama on 27 June 1991 г // J. Wind. Eng. -1991. № 49. - P.35-39.

82. Ohno H., Suzuki O., Nirasawa H., Yoshizaki M. Okayama downbirsts on 27 June 1991: downbirst identifications and environmental conditions // Journal of meteorological society of Japan. 1994. - №2. - P. 197-222.

83. Stoelinga M.T., Locatelly J., Schwartz R.D., Hobbs P.V. Is a cold pool necessary for the maintenance of a squall line produced by a cold front aloft // Monthly Weather Review.-2003.-Vol. 131.- P. 95-115.

84. Szeto K.K., H.-R. Cho. A numerical investigation of squall lines. Part II: The mechanics of evolution // Journal of Atmospheric Sciences. 1994. - Vol. 51. -P. 425-433.

85. Takemi Т. Structure and evolution of a severe squall line over the arid region in Northwest China // Monthly Weather Review. 1999. - Vol. 127. - P. 13011309.

86. Weisman M.L., Trapp R.J. Low-level mesovortices within squall lines and bow echoes. Part I: Overview and dependence on environmental shear // Monthly Weather Review. 2003. - Vol. 131. - P. 2779-2803.

87. Шкала Бофорта для визуальной оценки силы ветра

88. Сила ветра Диапазон скоростей (средняя скорость) Признаки для определения силы ветра

89. Баллы Словесная характеристика м/с км/ч узлы На суше На поверхности воды

90. Движение воздуха совершенно не

91. Штиль 0-0,5 0-1 0-1 ощущается. Дым поднимается отвесно Зеркально-гладкая по0. (0) (0) или почти отвесно; вымпел и листья неподвижны верхность.

92. Ветер едва ощущается как лёгкое ду-новение, и то лишь временами. Флю-

93. Тихий 0,6-1,5 (О 1-5 (3) 1-3 (2) гер не устанавливается по ветру, колышутся отдельные листья. Дым поднимается наклонно, указывая направление ветра. Рябь.

94. Лёгкий 1,6-3,3 6-11 4-6 Ветер ощущается как лёгкое дуновение. Он слегка колеблет флаги и вым- Появляются небольшие3. (8) (5) пелы, шелестят листья. Приходит в движение флюгер. гребни волн.

95. Листья и тонкие ветви деревьев посто-

96. Слабый 3,4—5,6 (5) 12-19 (15) 7-10 (8) янно колышутся. Высокая трава и посевы хлебов начинают колыхаться. Ветер развивает флаги и вымпелы. Небольшие гребни волн начинают опрокидываться.

97. Дым вытягивается по ветру почти го-ризонтально.

98. Свежий 8,0-10,7 (9) 29-38 (33) 17-21 (19) Качаются ветви и тонкие стволы деревьев. Вытягиваются и полощутся большие флаги. Ветер переносит лёгкие предметы. Волны принимают хорошо выраженную форму, повсюду образуются барашки.

99. Сильный шторм 24,5-28,4 (27) 88-102 (95) 48-55 (51) Наблюдаются разрушения, отдельные деревья могут быть сломаны. Поверхность моря покрыта слоем пены, ветер наполнен водяной пылью и брызгами. Видимость значительно уменьшена.

100. Жестокий шторм 28,5-32,6 (31) 103-117 (110) 56-63 (59) Ветер производит значительные разрушения, ломает стволы деревьев. Поверхность моря покрыта плотным слоем пены. Горизонтальная видимость ничтожна.

101. Ураган Свыше 32,7 Свыше 118 Свыше 64 Наблюдаются катастрофич То же

102. Описательная статистика для наиболее информативных предикторов

103. Предиктор Тип шква-ловой ситуации Число случаев Среднее значение Станд. отклонение Станд. ошибка 95%-ный доверительный интервал для среднего Минимальное значение Максимальное значение

104. Нижняя граница Верхняя граница

105. К Без шквала 129201 7,1 4,6 0,01 7,09 7,14 0,0 38,9

106. Шквал 93 7,1 4,2 0,44 6,20 7,94 0,5 19,1

107. Сильный 112 9,7 6,7 0,63 8,47 10,97 1,1 37,1

108. Ураганный 6 13,9 7,1 2,90 6,40 21,33 4,3 23,9

109. V 8 Без шквала 129201 6,1 3,5 0,01 6,07 6,11 0,0 30,9

110. Шквал 93 6,6 4,3 0,44 5,68 7,43 0,2 20,1

111. Сильный 112 8,2 5,5 0,52 7,17 9,24 0,9 30,0

112. Ураганный 6 7,8 5,8 2,39 1,69 13,95 3,0 18,1

113. V2/>I50 Без шквала 129201 -0,03 1,28 0,01 -0,04 -0,02 -9,9 9,3

114. Шквал 93 0,9 1,3 0,14 0,60 1,15 -2,0 6,2

115. Сильный 112 1,2 1,4 0,14 0,89 1,43 -1,8 5,8

116. Ураганный 6 1,3 1,9 0,77 -0,64 3,27 0,1 4,91 -|5 И 1 18 Без шквала 129201 8,0 4,3 0,01 8,03 8,07 0,0 29,9

117. Шквал 93 8,8 4,8 0,50 7,84 9,82 1,2 22,6

118. Сильный 112 10,2 4,9 0,46 9,33 11,16 0,8 26,7

119. Ураганный 6 10,1 5,8 2,35 4,04 16,13 4,7 20,8

120. Предиктор Тип шква-ловой ситуации Число случаев Среднее значение Станд. отклонение Станд. ошибка 95%-ный доверительный интервал для среднего Минимальное значение Максимальное значение

121. Нижняя граница Верхняя граница

122. Т -Т 7 Без шквала 129201 9,6 1,7 0,01 9,64 9,66 2,7 18,7

123. Шквал 93 10,8 1,4 0,15 10,51 11,09 7,8 14,3

124. Сильный 112 10,5 1,8 0,17 10,21 10,87 0,8 14,6

125. Ураганный 6 11,5 1,9 0,79 9,45 13,49 9,9 15,1d0 Без шквала 129201 6,7 4,3 0,01 6,68 6,73 -9,0 37,9

126. Шквал 93 6,2 3,2 0,34 5,57 6,91 -0,6 16,0

127. Сильный 112 6,1 2,8 0,27 5,61 6,67 0,4 13,6

128. Ураганный 6 4,8 3,5 1,43 1,15 8,48 0,1 10,4

129. Т' -Г7 Без шквала 129201 15,2 2,6 0,01 15,23 15,26 -1,5 29,5

130. Шквал 93 17,0 2,2 0,23 16,53 17,45 12,8 24,7

131. Сильный 112 16,6 2,0 0,19 16,21 16,94 12,1 22,3

132. Ураганный 6 19,7 2,9 1,18 16,62 22,68 15,9 24,1

133. W, Без шквала 129201 13,4 12,9 0,04 13,35 13,49 0,0 78,8

134. Шквал 93 30,1 12,2 1,26 27,64 32,66 4,0 65,4

135. Сильный 112 28,9 11,7 1,11 26,71 31,10 4,5 59,5

136. Ураганный 6 28,6 16,7 6,83 11,07 46,16 6,8 52,0

137. У2Рж Без шквала 129201 -0,14 3,68 0,01 -0,16 -0,12 -24,9 21,7

138. Шквал 93 2,7 3,1 0,33 2,03 3,32 -3,0 10,5

139. Сильный 112 3,7 3,7 0,35 2,96 4,35 -2,7 17,3

140. Ураганный 6 3,7 4,1 1,66 -0,56 7,99 0,8 11,3

141. Предиктор Тип шква-ловой ситуации Число случаев Среднее значение Станд. отклонение Станд. ошибка 95%-ный доверительный интервал для среднего Минимальное значение Максимальное значение

142. Нижняя граница Верхняя граница

143. Т Без шквала 129201 21,4 6,1 0,02 21,38 21,45 -2,2 41,5

144. Шквал 93 24,3 2,8 0,29 23,77 24,93 18,1 30,9

145. Сильный 112 24,5 3,9 0,37 23,78 25,25 12,0 33,6

146. Ураганный 6 25,3 4,5 1,82 20,60 29,97 17,9 31,5т* Без шквала 129201 12,5 6,3 0,02 12,43 12,50 -9,5 32,3

147. Шквал 93 15,0 3,4 0,35 14,35 15,72 6,9 22,4

148. Сильный 112 15,5 4,7 0,44 14,61 16,36 0,5 23,9

149. Ураганный 6 14,7 4,4 1,79 10,11 19,29 6,4 18,5ds Без шквала 129201 6,9 5,2 0,01 6,82 6,88 0,0 39,6

150. Шквал 93 4,8 3,3 0,35 4,13 5,50 0,0 13,7

151. Сильный 112 4,8 3,6 0,34 4,10 5,44 0,0 16,7

152. Ураганный 6 2,3 3,0 1,24 -0,87 5,50 0,0 7,9dn Без шквала 129201 9,2 6,6 0,02 9,16 9,23 0,0 48,0

153. Шквал 93 4,2 3,4 0,35 3,49 4,89 0,0 15,0

154. Сильный 112 3,9 3,3 0,31 3,27 4,51 0,0 15,2

155. Ураганный б 3,1 3,1 1,27 -0,12 6,38 0,0 8,2

156. Ро Без шквала 129110 1012,9 6,2 0,01 1012,86 1012,93 979,9 1033,1

157. Шквал 93 1008,2 4,4 0,45 1007,29 1009,09 995,6 1021,3

158. Сильный 112 1007,6 4,7 0,44 1006,76 1008,51 993,8 1016,5

159. Ураганный 6 1006,4 8,6 3,53 997,34 1015,49 995,3 1019,2

160. Предиктор Тип шква-ловой ситуации Число случаев Среднее значение Станд. отклонение Станд. ошибка 95%-ный доверительный интервал для среднего Минимальное значение Максимальное значение

161. Нижняя граница Верхняя граница

162. К Без шквала 129201 1,7 6,7 0,02 1,67 1,74 0,0 66,2

163. Шквал 93 3,5 9,8 1,02 1,49 5,54 0,0 40,2

164. Сильный 112 6,8 12,6 1,19 4,48 9,20 0,0 43,3

165. Ураганный 6 11,4 19,1 7,80 -8,64 31,47 0,0 45,7

166. Без шквала 129201 18,8 6,1 0,02 18,79 18,85 -10,2 38,1

167. Шквал 93 22,1 3,5 0,37 21,42 22,87 15,5 30,0

168. Сильный 112 22,4 3,5 0,33 21,75 23,05 10,9 29,6

169. Ураганный 6 21,4 3,1 1,26 18,17 24,63 17,3 25,7

170. К Без шквала 129201 10,7 13,2 0,04 10,62 10,76 0,0 70,0

171. Шквал 93 27,7 11,2 1,16 25,42 30,05 2,8 58,9

172. Сильный 112 27,5 10,3 0,98 25,55 29,42 8,0 53,3

173. Ураганный 6 30,6 11,8 4,80 18,27 42,93 18,0 45,7