Секция “География и геология”, подсекция

“Наблюдение, анализ и прогнозирование метеорологических условий”

Зубов Д. А., профессор кафедры системной инженерии Восточноукраинского национального университета им.В.Даля

Григоренко М. С., программист Луганского областного центра по гидрометеорологии,

МОДИФИЦИРОВАННЫЙ МЕТОД ДОЛГОСРОЧНОГО

ПРОГНОЗА СРЕДНЕМЕСЯЧНОЙ ТЕМПЕРАТУРЫ

ВОЗДУХА НА БАЗЕ ГОДОВЫХ ЦИКЛОВ

Долгосрочный прогноз погоды является одним из наиболее сложных актуальных вопросов метеорологии, стоящих перед современной наукой уже многие десятилетия [1-4]. Наибольшее распространение в гидрометслужбах СНГ получили имитационные методы долгосрочного прогноза на базе полных уравнений гидротермодинамики [3, 4], которые, однако, при глубине прогноза более двух недель недостаточно оправдываются. Это обусловлено сложным, многофакторным, нестационарным, стохастическим характером погодных процессов. Поэтому с начала 90-х годов с момента широкого внедрения компьютерной техники получили широкое распространение численные методы (например, [1,2]). Целью данной работы является модификация известного метода долгосрочного прогноза среднемесячной температуры воздуха на базе годовых циклов.

Метод долгосрочного прогноза среднемесячной температуры воздуха методом разностей на базе годовых циклов [2] заключается в следующем. Для двенадцати месяцев (январь, февраль, …, декабрь) рассчитываются климатические пределы среднемесячной температуры воздуха за весь период наблюдений (для Луганска – с мая 1837 года). При прогнозировании данных в год с номером i вычисляются максимальная и минимальная разности среднемесячных температур для двенадцати месяцев всего временного ряда (при k>3: m=0,…,i-1837-n; при k<4: m=0,…,i-1838-n) на основе формулы:

, (1)

где n – номер цикла (n=1 – одногодичный, n=2 – двухгодичный и т.д.); j – номер месяца, j=1,…,12 , j¹k; T_k,(i-n-m) – среднемесячная температура воздуха месяца с номером k в год (i-n-m), ⁰С; a_k,j,(i-n-m) – разность среднемесячной температуры воздуха между месяцем k и одиннадцатью другими месяцами j (j=1,…,12 , j¹k) в год (i-n-m), ⁰С. Для исключения прямой цикличности вычисляются разности между прогнозируемым месяцем и одиннадцатью другими месяцами, кроме него самого. Прогнозирование нижнего и верхнего климатических пределов температуры воздуха месяца k для заданного количества циклов (от n₀ до n_f) производится по формулам (2) и (3), соответственно:

(2)

(3)

где

min{·}, max{·} – операции нахождения минимума и максимума, соответственно.

Метеоролог на основе эмпирических знаний может выбирать доминирующие годовые циклы. Полученный результат корректируется климатической нормой (пределы минимального и максимального значения температуры) для конкретного месяца.

Проведено исследование по формированию окончательного прогноза с максимальной оправдываемостью для каждого месяца. Полученный с помощью программного обеспечения интервал прогноза разбивается на подинтервалы длиной 2⁰С, затем определяется, к какому подинтервалу принадлежит фактическое значение температуры. Исследование показало, что окончательный прогноз необходимо формировать следующим образом: для января (k=1) из рассчитанного с помощью специализированного программного обеспечения (с учетом доминирующих циклов и климатической нормы) интервала прогноза выбирается верхний предел и окончательный прогноз формируется как верхний предел плюс 4⁰С; для месяцев с номерами k=3,4,10,11 окончательный прогноз формируется как верхний предел плюс 2⁰С; для месяцев с номерами k=2,5,6,7,8,9,12 окончательный прогноз формируется как верхний предел первичного интервала прогноза ±1⁰С. Например, при прогнозе среднемесячной температуры воздуха на август 2006 года вычислен предварительный интервал прогноза 20,8÷21,8⁰С, верхний предел 21,8⁰С, тогда окончательный интервал прогноза 20,8÷22,8⁰С. Оправдываемость прогноза составляет 61 %.

Перспективой дальнейших исследований представляется синтез тренда среднемесячной температуры воздуха, который позволит уменьшить количество вариантов прогноза при использовании эмпирического опыта метеорологов.

Литература

1. Мартазінова В.Ф. Стійкість великомасштабних атмосферних процесів та фізико-статистичні методи довгострокового прогнозу погоди: Авторефер. дис., докт. фіз.- мат. Наук: 04.00.22 / Інститут радіофізики та електроніки ім. О.Я.Усикова. – Харків, 1998. – 30 с.

2. Зубов Д.А., Ульшин В.А., Власов Ю.Н. Программное обеспечение автоматизированной системы прогнозирования среднемесячной температуры воздуха методом разностей на основе годовых циклов // Вiсник Східноукр. нац. ун-ту. – 2001. – № 11(45). – С. 226-230.

3. Воробьев В.И. Синоптическая метеорология: Учеб.для вузов по спец. “Метеорология”. – Л.: Гидрометеоиздат, 1991. – 616 с.

4. Белов П.И., Борисенков Е.П., Панин Б.Д. Численные методы прогноза погоды: Учеб. для вузов по спец. “Метеорология”. – Л.:Гидрометеоиздат, 1989. – 376 с.