Вероятностное представление долгосрочных метеорологических прогнозов, разработанных синоптическими методами

УДК 551.509.331

Вероятностное представление долгосрочных метеорологических прогнозов, разработанных синоптическими методами

,

Аннотация

В работе продемонстрирована возможность применения вероятностного подхода к синоптическим прогнозам, составляемым по методам Вангенгейма-Гирса и Мультановского-Пагавы. Подход реализован по аналогии с вероятностной интерпретацией ансамблевых гидродинамических прогнозов на базе программного комплекса «Долгосрочник-синоптик». Рассмотрены конкретные примеры традиционного представления результатов синоптического прогноза температуры воздуха, составленных синоптическими методами, а также варианты этих же прогнозов представленных в терминах вероятности. Сделан вывод, что применение вероятностного подхода к синоптическим прогнозам увеличивает их информативность и расширяет возможности визуализации.

Введение

Прогнозы погоды на месяц и сезон, составляемые по методикам, разработанным в первой половине двадцатого века, до настоящего времени преобладают в оперативной практике Российской Гидрометслужбы. При этом, прогностические возможности синоптических методов долгосрочного прогноза во внетропических районах Северного полушария, основанные на физических закономерностях развития крупномасштабных атмосферных процессов, сопоставимы с прогностическими возможностями гидродинамических методов.

К сожалению, в настоящее время происходит постепенное угасание Российских синоптических школ долгосрочных прогнозов, связанное с уходом их основателей и талантливых последователей. Важнейшими задачами исследователей, работающих в области долгосрочного прогнозирования, является задача сохранения преемственности исследований в данной области и перевод субъективных, качественных методик на современный, объективный уровень.

В последние годы, в практике долгосрочных прогнозов активно внедряется идеология ансамблевого прогнозирования. Ансамблевый подход позволяет перейти от детерминистической формулировки прогноза к вероятностной терминологии. Однако, ансамблевый подход реализован только для численных гидродинамических методов. При составлении долгосрочных прогнозов эмпирическими, синоптическими методами идеология ансамблевого похода не используется, хотя их методические основы позволяют достаточно легко перейти к вероятностному представлению прогнозов. Внедрение в оперативную практику новых, вероятностных видов прогнозов, составленных синоптическими методами, является первым шагом на пути к их обновлению. Следующим этапом должна быть объективизация субъективных синоптических методик и их, хотя бы частичная, автоматизация.

Целью настоящей работы является демонстрация возможности применения вероятностной терминологии в методиках долгосрочных прогностических школ Вангенгейма-Гирса [2] и Мультановского-Пагавы [8]. Вероятностная интерпретация синоптических прогнозов реализована по аналогии с ансамблевым подходом, применяемым в гидродинамических методах.

Обоснование применения ансамблевого подхода для синоптических методов

Принцип подбора аналогов (гомологов) циркуляции к текущим макросиноптическим процессам является основным приемом разработки прогнозов в синоптических методах долгосрочного прогноза погоды. При этом подбирается целая группа макроциркуляционных процессов схожих с исходным по пространственному распределению крупномасштабных полей аномалий приземной температуры воздуха, атмосферного давления, температуры поверхности океана, высот барических поверхностей и индексам циркуляции.

Процесс поиска аналогов в методе Мультановского-Пагавы предполагает анализ макроциркуляционных процессов Северного полушария по их предыстории и ряду таких прогностических признаков, как ультраполярные холодные вторжения, стационарные антициклоны, крупномасштабные волновые процессы. По выявленным прогностическим указаниям осуществляется отбор группы аналогов, из которых производится выбор лучшего аналога с учетом максимальной обеспеченности статистических и динамических признаков. Лучший аналог и является результирующим прогнозом на будущий период.

Поиск лет-гомологов по методу Вангенгейма-Гирса, также предполагает анализ крупномасштабных полей аномалий приземного давления и температуры Северного полушария для пяти месяцев, предшествующих прогностическому. Анализируются макропроцессы текущего года в сравнении с типовыми. При этом, типовые макропроцессы были получены заранее, в результате объективной классификации всех макропроцессов за имеющийся период наблюдений, и представляют собой средние поля из макропроцессов, отнесенных к одному классу. В результате анализа отбирается группа лет-гомологов, имеющих максимальную степень сходства с текущим процессом. Среднее поле по этой группе и является результирующим прогнозом.

Таким образом, во втором случае прогноз формируется из группы нескольких макропроцессов, аналогичных с текущим, для которой был введен термин «групповой аналог» [3].

С целью вероятностного представления, предлагается и в методе Мультановского-Пагавы перейти к «групповому аналогу». Для этого в качестве прогноза по этому методу необходимо использовать не только лучший аналог, но и весь набор выявленных аналогов, с учетом степени их сходства к текущему макропроцессу. При использовании такого подхода прогноз можно формулировать как в детерминистической, так и вероятностной форме.

Групповой аналог предполагает, что для реализации определенного сценария макропогоды требуется существование соответствующего аналогичного состояния в пространственном распределении аномалий гидрометеорологических параметров в предшествующем прогнозу момента времени и аналогичности краевых условий подстилающей поверхности. Поскольку каждый индивидуальный, макросиноптический процесс, входящий в групповой аналог уникален, то незначительные отличия в начальных и граничных условиях приводят к реализации различных, а иногда и диаметрально противоположных макроциркуляционных структур. Групповой аналог можно рассматривать как осредненный результат множественного расчета «природной модели» с отличающимися краевыми условиями. При этом, неточно определенные краевые условия подчиняются вероятностному распределению в фазовом пространстве «природной модели» [5].

Подход, основанный на незначительном изменении начальных условий для расчета циркуляционных характеристик прогностического месяца, используется для генерации множества членов ансамбля гидродинамической модели. Исходя из сходства методологии получения группового аналога и множества членов прогностического ансамбля гидродинамической модели, прогноз по групповому аналогу можно рассматривать как реализацию ансамблевого прогноза, полученную по «природной модели». Следовательно, прогнозы по синоптическому методу группового аналога можно так же формировать в терминах вероятности, как и ансамблевые прогнозы [1], что существенно расширяет информативность и область их применения.

Представление прогнозов по групповому аналогу в терминах ансамблевого прогноза

Долгосрочный прогноз, представленный в терминах вероятности предполагает разработку значительно большей номенклатуры прогностических карт [1]. В расширенную номенклатуру карт ансамблевого подхода входят карты прогностических аномалий приземного давления, приземной температуры, осадков и изобарической высоты АТ-500 следующих видов:

1)  Карты средних по ансамблю (групповому аналогу);

2)  Индивидуальные карты для каждого члена ансамбля;

3)  Карты среднеквадратического отклонения по ансамблю;

4)  Карты вероятности осуществления знака прогностической аномалии в ансамбле;

5)  Карты осевой изогипсы высотной фронтальной зоны для всех членов ансамбля (карты спагетти);

6)  Карты вероятности осуществления экстремальных значений метеопараметра в ансамбле.

Исходя из предположения о сходстве физического смысла, заложенного в прогностическом ансамбле и групповом аналоге, становится возможным существенно расширить список прогностической продукции и для прогнозов, использующих принцип «группового аналога». Поскольку каждый из макропроцессов, входящих в прогностическую выборку, является равновероятным членом прогностического ансамбля, то стало возможно получить вероятностные характеристики данного ансамбля и построить соответствующие карты из перечисленного выше списка. Ассортимент прогностической продукции для группового аналога будет ограничен только тем, что прогнозы по синоптическим методам относятся, в основном, к приземным метеорологическим характеристикам.

Ниже будут рассмотрены конкретные примеры традиционного представления результатов синоптического прогноза температуры воздуха на уровне 2 метра на декабрь 2013 и январь 2014 года по методам Вангенгейма-Гирса и Мультановского-Пагавы, а также варианты этих же прогнозов представленых в терминах вероятности.

Для составления прогнозов и их верификации использовались глобальные поля основных метеопараметров в нижней и средней тропосфере из реанализов NOAA ESRL 20th Century Reanalysis [11] и NCEP/NCAR [12] с разрешением 2.5 градуса по широте и долготе.

Пример составления предварительного оперативного прогноза в Гидрометцентре России по методу Мультановского-Пагавы на январь 2014 г.

В технологии составления комплексных месячных прогнозов погоды в Гидрометцентре России методу Мультановского-Пагавы отведена роль предварительного прогноза, который составляется примерно за месяц до прогнозируемого месяца и уточняется непосредственно перед выпуском прогноза. Процесс составления этого прогноза включает в себя трехэтапный анализ ожидаемого развития макропроцессов над исследуемым регионом. На первом этапе синоптиками анализируются наиболее яркие крупномасштабные процессы в предшествующем трехмесячном периоде, далее изучаются ритмические процессы в атмосфере и фазы развития макропроцессов. И, наконец, на заключительном этапе по результатам предшествующих анализов выбирается оптимальный год-аналог.

При составлении предварительного прогноза на январь 2014 года синоптиками были проанализированы особенности крупномасштабной циркуляции за октябрь-ноябрь 2013г. в Северном полушарии по термобарическим полям в нижней и средней тропосфере. Перед выпуском окончательного прогноза с нулевой заблаговременностью предварительный прогноз уточнялся посредством анализа макроциркуляционных особенностей за последний месяц (в данном случае декабрь 2013 г.), который не учитывался при составлении предварительного прогноза на предмет поиска потенциальных аналогов. В процессе сравнительного анализа ситуации текущего года с годами из синоптического архива за период с 1950 по 2012 годы был составлен список наилучших лет-аналогов в порядке убывания сходства. В этот список попали 2012, 1952, 1961 и 2011 годы. Годы из списка были проанализированы с учетом предполагаемых особенностей внутримесячного хода погоды и крупномасштабных циркуляционных характеристик. Наилучшим, к текущему макросиноптическому процессу годом аналогом, был признан 2012 год.

С целью окончательного согласования прогноза по территории РФ был проведен учет результатов оперативного прогнозирования в территориальных подразделениях Росгидромета (УГМС) и Национальных Гидрометеослужб (НГМС) ближнего зарубежья. Так в НГМС Казахстана и Грузии в качестве года-аналога был выбран 2012 год, в Иркутском УГМС – 1996 год, Новосибирском УГМС – 2012г, Дальневосточном УГМС - 2006г, Хабаровском УГМС – 1980 год. Таким образом, большинством голосов было отдано предпочтение 2012 году.

Детерминистический прогноз, полученный как среднее поле по ансамблю аналогов и названный для удобства мульти-аналоговым, представлен на Рисунке 1(a). В первом приближении предполагается, что прогноз, составленный по каждому индивидуальному году из списка аналогов, имеет равную вероятность осуществления. Для оценки результативности прогноза на Рисунке 1(б) приводится фактически наблюдавшееся поле аномалии температуры воздуха в январе 2014. Стоит отметить наглядное преимущество качества мульти-аналогового прогноза по отношению к прогнозам, составленных на базе отдельно взятых аналогов (рисунки не приводятся). Количественные оценки качества мульти-аналогового прогноза демонстрируют удовлетворительные результаты (Табл.1).

В качестве основных оценок детерминистических прогнозов использовались приведенные ниже показатели.

Коэффициент корреляции знаков аномалий температуры воздуха:

RO=,

где и число оправдавшихся и не оправдавшихся прогнозов,

N – их общее число.

Среднеквадратичная ошибка прогноза:

Коэффициент корреляции аномалий:

ACC =

Где: Tp - прогностическое значение температуры,

Tf - фактическое значение температуры,

Tc – климатическое значение температуры

Для оценки качества вероятностных прогнозов был использован показатель ROC, подробно описанный в Наставлении ВМО по глобальной системе обработки данных и прогнозирования [6]. В последние годы параметр ROC нашел широкое применение при проверке оправдываемости долгосрочных прогнозов погоды в вероятностной форме в ведущих прогностических центрах [например, 7].

Таблица 1. Количественные оценки качества мультианалогового прогноза и прогноза по типовой группе. ACC - Коэффициент пространственной корреляции, RO - процентное совпадение по знаку аномалий, RMSE - среднеквадратическая ошибка прогноза, ROCB, ROCN, ROCA – сравнительная оперативная характеристика для категорий ниже нормы, выше нормы и норма.

Прогноз	ACC	RO	RMSE	ROCB	ROCN	ROCA
Мультианалоговый прогноз	0.3	0.34	2.1	0.52	0.67	0.73
Прогноз по группе	0.56	0.63	1.77	0.53	0.63	0.75

Согласованность ансамбля прогностических полей, вошедших в состав группы аналогов, можно оценить по Рисунку 2(а). Чем ниже значение среднеквадратического отклонения в выбранной точке поля, тем выше согласованность прогностических аномалий разных лет.

Переход к вероятностной форме представления прогноза подразумевает:

1)  Рассмотрение прогностических аномалий по градациям (выше нормы, норма, ниже нормы) вместо детерминированных значений прогностического параметра. При этом для графического отображения градаций прогноза мы воспользовались традиционной цветовой шкалой: оттенки красного – градации вероятности осуществления положительной аномалии, оттенки зеленого - градации вероятности осуществления аномалии около нормы, оттенки синего - градации вероятности осуществления отрицательной аномалии.

2)  Для каждой прогностической градации рассчитывается вероятность ее осуществления. Вероятность осуществления градации - это отношение числа случаев прогнозов, относящихся к данной градации, к общему объему выборки всех прогнозов. Соответственно, цветовые оттенки в направлении от светлого тона к темному означают возрастание значения вероятности. Равновероятные значения для всех градаций указывают на неопределенность прогноза и имеют заливку белого цвета.

Согласно карте вероятностей прогноза, представленной на Рисунке 2(а), над большей частью исследуемого региона термический режим близок к нормальным климатическим условиям. Северная часть ЕТР имеет повышенную вероятность формирования положительных аномалий температуры. Отдельные южные регионы Сибири возможно будут находиться при температурном фоне ниже многолетних значений. Сопоставление вероятностной прогностической карты (Рис. 2(а)) с распределением фактической аномалии температуры (Рис.1(б)) демонстрирует, что основные особенности температурного режима в вероятностном прогнозе предсказаны удовлетворительно за исключением термического режима Якутии. Схожесть поля вероятностного прогноза (Рис. 2(а)) с фактическим распределением аномалии температуры (Рис.1(б)) выше, чем для детерминистического мульти-аналогового прогноза (Рис 1(a)). Оценки качества вероятностного прогноза приведены в Таблице 1. (ROCB, ROCN, ROCA) и превышают величину 0.5 для всех трех прогностических градаций (карты распределения фактических аномалий температуры по трем градациям не приведены), что свидетельствует о превышении успешности мультианалогового прогноза над случайным.

Пример составления оперативного прогноза в Гидрометцентре Северо-Западного УГМС по модифицированному методу Вангенгейма-Гирса на декабрь 2013 г.

По модифицированному методу Вангенгейма-Гирса [9], который используется в Санкт-Петербургском Гидрометцентре ФГБУ «Северо-Западный УГМС», был составлен прогноз на декабрь 2013 года. При его составлении проводился анализ преобразования крупномасштабных характеристик атмосферной циркуляции Северного полушария на протяжении 5 месяцев, с июля по ноябрь 2013 года. Анализ проводился по типовым полям аномалий приземного атмосферного давления, температуры воздуха на уровне двух метров и температуры поверхности океана для выявления наиболее аналогичных типовых макросиноптических процессов к текущему. Аналогичные процессы, носящие в терминах школы Вангенгейма-Гирса название «гомологов», выявлялись на архивном и оперативном материале с 1900 по 2013 годы. В результате анализа была подобрана типовая декабрьская группа, состоящая из лет-гомологов, с максимальной степенью сходства к текущему макропроцессу 2013 года. В состав группы входит следующий набор лет-гомологов – 1990, 1994, 1999, 2004, 2011. Выбранная типовая группа является групповым аналогом, который используется для разработки прогноза на декабрь 2013 года в терминах вероятности. Предполагается, что реализация каждого года-гомолога из списка равновероятна.

На Рис. 3 представлены среднее поле по типовой группе и фактическое распределение аномалий приземной температуры в декабре 2013 года. Поля аномалий температуры отобранных гомологов хорошо согласуются между собой на западе и северо-западе ЕТР (положительная аномалия) и значительно отличаются друг от друга в Западной Сибири и юге ЕТР (рисунки не приводятся). На средней прогностической карте группового аналога положительные аномалии температуры занимают практически всю ЕТР и Западную Сибирь, а отрицательные аномалии температуры занимают Среднюю Азию и Кавказ (Рис. 3а). На фактической карте аномалий температуры, положительные аномалии располагаются на западе и центральной части ЕТР, над южным Кавказом располагается область отрицательной аномалии, а над большей частью Западной Сибири и Средней Азией температура близка к норме (Рис. 3б).

Количественные оценки качества прогноза по группе так же демонстрируют удовлетворительные результаты (Табл.1). Прогноз аномалии температуры для Западной Сибири, напротив, значительно отличается от фактически осуществившегося пространственного распределения аномалий. Никакой дополнительной информации, которая бы указывала на вероятность осуществления того или иного температурного режима, из детерминистического прогноза мы не получили. Только внимательный анализ лет, составляющих типовую группу, может дать повод подвергнуть сомнению прогностическое распределение средней аномалии температуры по группе в Западной Сибири.

Рассмотрим прогноз на декабрь 2013 года, представленный в терминах вероятности. На карте вероятности осуществления знака аномалии температуры, построенной по групповому аналогу (Рис. 4а) над западной и центральной частью ЕТР, а также Скандинавией, располагается область повышенной вероятности осуществления положительной аномалии температуры. Прогноз температурной аномалии над Западной Сибирью и Кавказом не определен, вследствие существенных разногласий в знаке аномалии температуры между годами-гомологами, составляющими группу. Над Средней Азией высока вероятность осуществления нулевой аномалии температуры. Карта прогностической вероятности хорошо согласуется с фактически осуществившимся распределением поля аномалий. Карта поля дисперсии температуры, рассчитанная по групповому аналогу (Рис. 4б) соответствует карте вероятности и показывает низкий разброс параметра внутри группы по ЕТР и высокий в Западной Сибири.

Анализ фактической карты за декабрь 2013 года показывает, что прогноз, полученный с использованием дополнительной вероятностной информации, неплохо оправдался. Распределение положительных и отрицательных аномалий соответствуют фактически наблюдаемому.

Дополнительно нами были построены карты «спагетти» для изотермы 0°С, из всех лет составляющих групповой аналог (Рис. 5а). По этой карте можно оценить «дружность» лет, составляющих групповой аналог и районы с высоким разбросом между ними. Так для ЕТР все годы-гомологи, кроме 2004 года, указывают на аналогичное положение нулевой изотермы. Прогностическая карта «спагетти», приведенная на (Рис. 5б), отображает ожидаемое положение изотерм (-2°С) по групповому аналогу (метод Мультановского-Пагавы) на январь 2014 года. На карте отмечена тенденция увеличения разброса положения изотерм от высоких широт к низким.

На рисунке 6 представлены примеры построения карт пространственного распределения полей вероятности осуществления аномалии температуры (≥2°С) по типовой группе на декабрь 2013 года по методу Вангенгейма-Гирса (а), и на январь 2014 года по методу Мультановского-Пагавы (б). Анализ карты (Рис.6а) показывает, что существует высокая вероятность формирования очага аномалии температуры (≥2°С) для северо-запада ЕТР. В центральной части ЕТС вероятность формирования аномалии около 80%. В Средней Азии, юге Западной Сибири и юге ЕТС формирование очага аномалии приземной температуры (≥2°С) маловероятно. Согласно (Рис. 6б), в январе 2014 г., по групповому аналогу подобранному методом Мультановского-Пагавы, температурный фон в северо-западных районах ЕТР с высокой степенью вероятности будет превышать средние многолетние значения на (+2°С) и более. Оценки качества вероятностного прогноза приведены в Таблице 1. (ROCB, ROCN, ROCA) и превышают величину 0.5 для всех трех прогностических градаций (карты распределения фактических аномалий температуры по трем градациям не приведены), что, как и в случае мультианалогового прогноза, свидетельствует о превышении успешности прогноза над случайным. Важно отметить, что качество вероятностного прогноза по групповому аналогу и методу Мультановского-Пагавы очень близко.

Таким образом, использование вероятностной прогностической информации позволяет уточнить пространственное распределение аномалий прогнозируемых параметров и оценить вероятность осуществления их знака. Следовательно, вероятностный подход расширяет возможности использования прогнозов, разработанных в рамках действующих синоптических школ.

Технология построения прогностических карт в терминах вероятности достаточно подробно описана в работах посвященных ансамблевому прогнозу [1]. Генерация всего перечисленного набора карт для данной статьи была реализована в автоматизированном рабочем месте (АРМ) созданном для разработки прогнозов по методу Вангенгейма-Гирса [10], внедренного в оперативную практику Санкт-Петербургского гидрометцентра Северо-Западного УГМС. В 2013 году была проведена доработка АРМ для целей разработки прогнозов по методу Мультановского-Пагавы, и в настоящее время АРМ проходит авторские испытания в отделе долгосрочных прогнозов Гидрометцентра РФ.

Выводы

В работе продемонстрирована возможность применения вероятностного подхода к синоптическим прогнозам, составляемым по методам Вангенгейма-Гирса и Мультановского-Пагавы. Подход реализован по аналогии с вероятностной интерпретацией ансамблевых гидродинамических прогнозов на базе программного комплекса «Долгосрочник-синоптик».

Визуализация прогнозов, разработанных по синоптическому методу, но в терминах вероятности, не просто увеличивает его информативность, но предоставляет прогнозисту доступ к ранее не доступной ему информации в том же виде, что и ансамблевые прогнозы ведущих мировых прогностических центров.

Карты, представленные в терминах вероятности, дополнительно позволяют прогнозисту:

1)  расширить диапазон применения синоптического долгосрочного прогноза путем предоставления потребителю вероятностной оценки рисков осуществления того или иного экстремального явления;

2)  определить географические районы, для которых прогноз выпускается с высокой или низкой степенью уверенности;

3)  оценить вероятность осуществления того или иного знака прогностической аномалии метеопараметра по выбранному географическому району, по которому выпускается прогноз, необходимую для принятия обоснованного экономического решения потребителем;

4)  изучить различные сценарии макропогоды для района прогноза.

Помимо этого, у прогнозиста появляется возможность проведения оценки качества прогноза по стандартизированной методике оценки вероятностных прогнозов, рекомендованной Всемирной Метеорологической Организацией, что позволит сравнивать качество синоптических прогнозов с успешностью любых других долгосрочных ансамблевых прогнозов, выпускаемых ведущими мировыми прогностическими центрами.

Основной проблемой реализации вероятностного подхода в прогнозах, разработанных по методам синоптических школ, является вопрос ограничения количества членов прогностического ансамбля. Начальные условия «природной модели» для каждого из прогностических членов имеют значительно большие отличия друг от друга, чем в случае ансамблевого прогнозирования. Поэтому, главным вопросом становится ограничение предельного значения параметра сходства, по которому аналоги (гомологи) вносятся в состав ансамбля.

Работа выполнена при поддержке грантов РФФИ № 13-05-90433, № 13-05-00562 и РНФ РР ррр

№ 14-37-00053

Литература

1.  и др. Рекомендации по предоставлению данных о неопределенности прогнозов, 2008, PWS-18, WMO/TD No.1422

2.  Макроциркуляционный метод долгосрочных прогнозов погоды. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1974, 488 с.

3.  , , Схема адаптивного статистического прогноза с использованием группы аналогов. - Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1976, вып. 13, с. 5-25

4.  , 1940. Основы синоптического метода долгосрочных прогнозов погоды. Ленинград. Гидрометеорологическое издательство. 368 с.

5.  1970. Природа общей циркуляции атмосферы. Ленинград, Гидрометеоиздат, 260 с.

6.  Наставление по глобальной системе обработки данных и прогнозирования. ТОМ I. (Дополнение IV к Техническому регламенту ВМО). Глобальные аспекты. Издание 1992 г. ВМО-№ 000. Добавление II.8. Стандартная система проверки оправдываемости (ССПО) долгосрочных прогнозов (ДП). Секретариат Всемирной Метеорологической Организации — Женева — Швейцария. 2005, 173 с.

7.  , , Прогноз метеорологических величин на предстоящий месяц гидродинамико-статистическим методом ГГО. II. Вероятностный прогноз: анализ и интепретация распределения ансамбля, методика и качество прогнозов, Метеорология и гидрология. 2006. N 2, C. 5-16

8.  Руководство по месячным прогнозам погоды. Л., Гидрометеоиздат, 1972. 365 с.
, . Прогноз погоды на месяц по методу типовых макропроцессов. Ученые записки Российского государственного гидрометеорологического университета 2008, № 8, с.62-81

9.  Специализированная информационно-вычислительная система анализа пространственно-временных рядов гидрометеорологических характеристик и ее использование в задачах разработки прогнозов погоды на месяц. Труды научного семинара «ПРОБЛЕМЫ И ДОСТИЖЕНИЯ ДОЛГОСРОЧНОГО МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ». Киев. 5-7 октября 2011. Изд. Ника. Киев 2012. Стр. 84-99.

10.  Compo, G. P., J. S. Whitaker, P. D. Sardeshmukh, N. Matsui, R. J. Allan, X. Yin, B. E. Gleason, R. S. Vose, G. Rutledge, P. Bessemoulin, S. Bronnimann, M. Brunet, R. I. Crouthamel, A. N. Grant, P. Y. Groisman, P. D. Jones, M. Kruk, A. C. Kruger, G. J. Marshall, M. Maugeri, H. Y. Mok, . Nordli, T. F. Ross, R. M. Trigo, X. L. Wang, S. D. Woodruff, and S. J. Worley, 2011: The Twentieth Century Reanalysis Project. Quarterly J. Roy. Meteorol. Soc., 137, 1-28. DOI: 10.1002/qj.776 Free and Open Access.

11.  Kalnay et al., The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project, Bull. Amer. Meteor. Soc., 77, 437-470, 1996.

б)

Рисунок 1. а) Мульти-аналоговый прогноз аномалии температуры воздуха в январе 2014 г.,

Состав лет аналогов 2012, 2011, 2006, 1996, 1980, 1961, 1952 сформирован по методу Мультановского-Пагавы б) Фактически наблюдавшееся поле аномалии температуры воздуха в январе 2014 г.

а)

б)

Рисунок 2. а) Карта вероятностного прогноза осуществления знака аномалии поля температуры на январь 2014 года, рассчитанная по группе аналогов. Оттенки красного – градации вероятности осуществления положительной аномалии температуры. Оттенки зеленого - градации вероятности осуществления значений аномалий около нормы. Оттенки синего - градации вероятности осуществления отрицательной аномалии температуры. (б) Пространственное распределение поля дисперсии приземной температуры воздуха, характеризующей разброс прогностических значений внутри мульти-аналога. Годы аналоги - 1952, 1961, 1980, 1996, 2006, 2011 и 2012 отобраны по методу Мультановского-Пагавы. Изолинии – прогностические аномалии температуры, где цветом показаны положительные аномалии температуры, синим – отрицательные, зеленым – норма. Фон – дисперсия приземной температуры.

а)

б)

Рисунок 3. а) Карты среднего поля температуры по типовой группе гомологов в состав которой вошли - 1990, 1994, 1999, 2004, 2011 гг. Прогноз составлен на декабрь 2013 года, по методу Вангенгейма-Гирса. Красным цветом показаны положительные аномалии температуры, синим – отрицательные, зеленым – норма. б) Фактическое поле аномалии температуры воздуха за декабрь 2013 г.

а)

б)

Рисунок 4. (а) - Карта вероятностного прогноза осуществления знака аномалии поля температуры по лучшей типовой группе на декабрь 2013 года. Оттенки красного – градации вероятности осуществления положительной аномалии температуры. Оттенки зеленого - градации вероятности осуществления значений аномалий около нормы. Оттенки синего - градации вероятности осуществления отрицательной аномалии температуры.

(б) - Пространственное распределение поля дисперсии приземной температуры воздуха, характеризующей разброс прогностических значений внутри прогностической типовой группы на декабрь 2013 года. Состав типовой группы - 1990, 1994, 1999, 2004, 2011.

Прогноз составлен по методу Вангенгейма-Гирса. Изолинии – прогностические аномалии температуры, где цветом показаны положительные аномалии температуры, синим – отрицательные, зеленым – норма. Фон – дисперсия приземной температуры.

а)

б)

Рисунок 5. а) Прогностическая карта «спагетти» на декабрь 2013 года построенная для изотермы приземной температуры 0°С по лучшей типовой группе (метод Вангенгейма-Гирса). Состав типовой группы - 1990, 1994, 1999, 2004, 2011.

б) Прогностическая карта «спагетти» на январь 2014 года построенная для изотермы приземной температуры (-2)°С по группе аналогов (метод Мультановского-Пагавы). Годы аналоги - 1952, 1961, 1980, 1996, 2006, 2011 и 2012.

а)

б)

Рисунок 6. (а) Прогностическая карта вероятности (%) осуществления аномалии температуры (+2°С) построенная по лучшей типовой группе на декабрь 2013 года (метод Вангенгейма-Гирса). Состав типовой группы - 1990, 1994, 1999, 2004, 2011.

(б) Прогностическая карта вероятности (%) осуществления аномалии температуры (+2°С) построенная по группе аналогов на январь 2014 года (метод Мультановского-Пагавы). Годы аналоги - 1952, 1961, 1980, 1996, 2006, 2011 и 2012.

Вероятностное представление долгосрочных прогнозов, разработанных синоптическими методами

,

Подписи к рисункам

Рисунок 1. а) Мульти-аналоговый прогноз аномалии температуры воздуха в январе 2014 г.,

Состав лет аналогов 2012, 2011, 2006, 1996, 1980, 1961, 1952 сформирован по методу Мультановского-Пагавы б) Фактически наблюдавшееся поле аномалии температуры воздуха в январе 2014 г.

Рисунок 2. а) Карта вероятностного прогноза осуществления знака аномалии поля температуры на январь 2014 года, рассчитанная по группе аналогов. Оттенки красного – градации вероятности осуществления положительной аномалии температуры. Оттенки зеленого - градации вероятности осуществления значений аномалий около нормы. Оттенки синего - градации вероятности осуществления отрицательной аномалии температуры.

б) Пространственное распределение поля дисперсии приземной температуры воздуха, характеризующей разброс прогностических значений внутри мульти-аналога.

Годы аналоги - 1952, 1961, 1980, 1996, 2006, 2011 и 2012 отобраны по методу Мультановского-Пагавы. Изолинии – прогностические аномалии температуры, где цветом показаны положительные аномалии температуры, синим – отрицательные, зеленым – норма. Фон – дисперсия приземной температуры.

Рисунок 3. а) Карты среднего поля по типовой группе гомологов в состав которой вошли - 1990, 1994, 1999, 2004, 2011 гг. Прогноз составлен на декабрь 2013 года, по методу Вангенгейма-Гирса. Красным цветом показаны положительные аномалии температуры, синим – отрицательные, зеленым – норма. б) Фактическое поле аномалии температуры воздуха за декабрь 2013 г.

Рисунок 4. а) Карта вероятностного прогноза осуществления знака аномалии поля температуры по лучшей типовой группе на декабрь 2013 года. Оттенки красного – градации вероятности осуществления положительной аномалии температуры. Оттенки зеленого - градации вероятности осуществления значений аномалий около нормы. Оттенки синего - градации вероятности осуществления отрицательной аномалии температуры.

б) Пространственное распределение поля дисперсии приземной температуры воздуха, характеризующей разброс прогностических значений внутри прогностической типовой группы на декабрь 2013 года. Состав типовой группы - 1990, 1994, 1999, 2004, 2011.

Прогноз составлен по методу Вангенгейма-Гирса. Изолинии – прогностические аномалии температуры, где цветом показаны положительные аномалии температуры, синим – отрицательные, зеленым – норма. Фон – дисперсия приземной температуры.

Рисунок 5. а) Прогностическая карта «спагетти» на декабрь 2013 года построенная для изотермы приземной температуры 0°С по лучшей типовой группе (метод Вангенгейма-Гирса). Состав типовой группы - 1990, 1994, 1999, 2004, 2011.

б) Прогностическая карта «спагетти» на январь 2014 года построенная для изотермы приземной температуры (-2)°С по группе аналогов (метод Мультановского-Пагавы). Годы аналоги - 1952, 1961, 1980, 1996, 2006, 2011 и 2012.

Рисунок 6. а) Прогностическая карта вероятности (%) осуществления аномалии температуры (+2°С) построенная по лучшей типовой группе на декабрь 2013 года (метод Вангенгейма-Гирса). Состав типовой группы - 1990, 1994, 1999, 2004, 2011.

б) Прогностическая карта вероятности (%) осуществления аномалии температуры (+2°С) построенная по группе аналогов на январь 2014 года (метод Мультановского-Пагавы). Годы аналоги - 1952, 1961, 1980, 1996, 2006, 2011 и 2012.