На длинных рядах (за период 1958-2024 гг.) проведено исследование статистической структуры поля запасов продуктивной влаги в метровом слое почвы под зерновыми культурами для Европейской территории России, оценено влияние наблюдаемых изменений климата на режим влажности почвы. Показано, что в XXI веке увлажнение почвы выше, чем в период 1958-1999 гг., и наблюдаемые в настоящее время климатические изменения носят в основном положительный характер для сельскохозяйственной отрасли России. Построены кривые сезонного хода запасов продуктивной влаги в метровом слое почвы по современным данным, что может быть применимо в оперативной агрометеорологической практике. Проанализированы основные причины изменений - увеличение повторяемости теплых зим и цикличность климатической системы.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Науки о Земле
Вопросы, связанные с изучением пространственно-временной структуры поля влажности почвы, чрезвычайно актуальны в наше время. С одной стороны, увлажнение почвы интересно как ресурс возможной продуктивности, а следовательно, и эффективности сельского хозяйства. С другой стороны, изучение структуры поля влагозапасов важно для качественного воспроизведения баланса влаги в численных моделях погоды и климата.
Список литературы
1. Валовые сборы сельскохозяйственных культур по Российской Федерации (по категориям хозяйств). Федеральная служба государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/enterprise_economy (дата обращения: 17.09.2025).
2. Гандин Л.С., Каган Р.Л. Статистические методы интерпретации метеорологических данных. Л: Гидрометеоиздат, 1976. 360 c.
3. Доклад об особенностях климата на территории Российской Федерации за 2024 год. М.: Росгидромет. 2025. 135 с.
4. Исаев А.А. Статистика в метеорологии и климатологии. М.: Изд-во МГУ, 1988. 248 с.
5. Кельчевская Л.С. Влажность почв Европейской части СССР. Л: Гидрометеоиздат, 1983. 183 c.
6. Кланг П. С., Хан В. М., Тарасова Л. Л. Оценка объемной влажности почвы реанализа ERA5 по данным станционных наблюдений влагозапасов в регионах Российской Федерации // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2024. № 4 (394). С. 146-162. DOI: 10.37162/2618-9631-2024-4-146-162 EDN: IVDQRQ
7. Лавров С.А. Влияние климатических изменений на влажность почвы // Водное хозяйство России: проблемы, технологии, управление. 2025. № 2. С. 19-39. DOI: 10.35567/19994508-2025-2-19-39 EDN: VOXXVP
8. Мещерская А. В., Болдырева Н. А., Шапаева Н. Д. Средние областные запасы продуктивной влаги в почве и высота снежного покрова: Статистический анализ и примеры использования. Л.: Гидрометеоиздат, 1982. 243 c.
9. Национальный доклад “Глобальный климат и почвенный покров России: проявления засухи, меры предупреждения, борьбы, ликвидация последствий и адаптационные мероприятия (сельское и лесное хозяйство)” / Под редакцией Р.С.-Х. Эдельгериева. Том 3. М.: ООО “Издательство МБА”, 2021. 700 с. EDN: MFABZG
10. Попов А.В. О возможности прогноза теплых многоснежных и холодных зим малоснежных зим. // Труды Гидрометцентра СССР. 1975. Вып. 156. С. 77-84.
11. РД 52.33.217-99. Наставление гидрометеорологическим станциям и постам. Вып. 11 Агрометеорологические наблюдения на станциях и постах. Ч. 1. Основные агрометеорологические наблюдения. М.: Росгидромет, 2000. 374 с.
12. Средние многолетние запасы продуктивной влаги под озимыми и ранними яровыми зерновыми культурами по областям, краям, республикам и экономическим районам. Т. 1. Европейская часть СССР. Л.: Гидрометеоиздат, 1986. 123 с. 13. Средние многолетние и вероятные характеристики запасов продуктивной влаги под озимыми и ранними яровыми культурами. Т. 1 / под ред. Л.С. Кельчевской. Л: Гидрометеоиздат, 1979. 292 c.
14. Тарасова Л.Л. Пространственно-временная структура поля запасов продуктивной влаги в почвах черноземной зоны европейской части России // Вестник Московского университета. Серия 5: География. 2008. № 2. С. 57-61. EDN: JVIVKP
15. Титкова Т.Б., Золотокрылин А.Н., Черенкова Е.А. Современные климатические тенденции изменений испарения и влажности почвы на юге европейской России // Аридные экосистемы. 2023. № 3 (96). С. 4-14. DOI: 10.24412/1993-3916-2023-3-4-14 EDN: ZUWGEV
16. Третий оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. СПб.: Наукоемкие технологии, 2022. 676 с. EDN: JNIXIE
Выпуск
Другие статьи выпуска
Анализируются два подхода к оценке засушливых условий: широко используемый в отечественной агрометеорологической практике гидротермический коэффициент Селянинова (ГТК) и стандартизированный индекс осадков и испаряемости (SPEI). Дается оценка повторяемости экстремальных засух в земледельческих районах Европейской территории России и Средней Азии в 1991-2020 гг. Приводятся результаты сопоставления временных рядов индексов с влагозапасами в почве. Статистика засух по ГТК и по индексу SPEI за исследуемый период демонстрирует похожие результаты, но индекс SPEI в среднем имеет незначительно более высокие коэффициенты корреляции с данными наблюдений, чем ГТК. Даны рекомендации по использованию индексов ГТК и SPEI в оперативной прогностической и исследовательской практике в работе Северо-Евразийского климатического центра.
Представлены результаты исследования и апробации усовершенствованной методики прогноза максимальных уровней воды в весенний период года с использованием регрессионного анализа. Объектом исследования выбраны реки Жайык-Каспийского (Урало-Каспийского) бассейна, относящиеся к казахстанскому типу с весенним половодьем. К факторам формирования весеннего стока (температурный режим, количество осадков зимнего периода, гидрологический режим рек на момент прогноза) в качестве дополнительных предложены предикторы: продолжительность и расходы воды на конец половодья предшествующего года, а также минимальный зимний сток. Учет этих факторов позволил повысить точность долгосрочного прогноза максимального уровня воды весеннего половодья.
Предлагается набор методов краткосрочного и среднесрочного прогнозирования уровней воды на реках России. В методах используются данные наблюдений на речных гидрологических постах. Прогноз выражается в виде линейной зависимости от наблюдавшихся уровней воды и корректируется путем замены его экстремальных значений допустимым минимумом или максимумом. В первом методе экстраполяции гидрографа учитываются только уровни воды, наблюдавшиеся в прогнозируемом створе. Во втором более общем методе дополнительно учитываются уровни воды, наблюдавшиеся в речном створе, расположенном выше по течению. В третьем еще более общем методе дополнительно учитываются уровни воды, наблюдавшиеся в створе, расположенном на притоке. Проверка методов на независимом материале показала, что каждый из них может давать удовлетворительные прогнозы для большого количества речных створов. Даны рекомендации по внедрению представленных методик в практику оперативных гидрологических прогнозов Росгидромета.
Исследована точность прогноза высоты ветровых волн в акватории Цемесской (Новороссийской) бухты с использованием спектральной модели WAVEWATCH III и прогноза ветра GFS (0.25°). Сравнение модельных расчетов с натурными измерениями, выполненными на пирсе Шесхарис в период декабрь 2023 - август 2025 гг., показало, что качество прогноза высоты волн для заблаговременности до трех суток удовлетворительное. Среднеквадратическая ошибка для прогноза высоты значительных волн составляет 0.17-0.22 м, коэффициент корреляции - 0.85-0.9, систематическая ошибка отрицательная (₋0.09 -₋0.13 м). Минимальные ошибки получены для заблаговременности 15 ч. Анализ сезонной изменчивости показал повышение точности прогноза в осенне-зимний период и снижение в весенне-летний сезон из-за влияния локальных ветровых эффектов. Установлено, что при ветрах с моря модель воспроизводит высоту волн точнее, чем при ветрах с суши. Полученные результаты могут быть использованы для повышения точности оперативных систем прогнозирования волнения и обеспечения безопасности морских операций в акватории Цемесской бухты.
Для условий горного ледника Эльбруса протестирована новая специализированная модель снежного покрова промежуточной сложности SnowDraw, направленная на климатический прогноз динамики ледников и речного стока в горных районах. Верификация модели на данных прямых наблюдений на леднике показала высокое качество воспроизведения сезонной динамики и водозапаса снежного покрова. Сравнение результатов представленной модели с другими доступными моделями различного уровня комплексности (NoahMP, SNOWPACK) показало, что она является вычислительно эффективным и качественным инструментом для прогноза динамики снежного покрова и оледенения в горах. Использование представленной модели в качестве блока параметризации горного оледенения IGRICE позволило получить оценки многолетнего распределения снежного покрова и величины снеговой компоненты стока для оледенения Эльбруса.
Действующая в Гидрометцентре России технология прогнозирования метеорологического показателя рассеивания загрязнений (МПРЗ) основана на использовании прогнозов конфигурации COSMO-Ru6ENA. В связи с переходом на применение прогнозов системы ICON-Ru с шагом горизонтальной сетки 6 км проведены сравнения модельных расчетов температуры и ветра на изобарических поверхностях 1000, 925 и 850 гПа двух конфигураций COSMO-Ru6ENA и ICON-Ru13/6N29 с данными радиозондирования на ЕТР. Установлено преимущество прогнозов ICON-Ru по сравнению с COSMO-Ru на тестируемой выборке. Совместный анализ прогнозов метеорологических характеристик ICON-Ru с данными наблюдений на Останкинской телебашне и в пункте радиозондирования выявил характерные особенности прогнозов вертикальных профилей температуры и скорости ветра, имеющие практическое значение для прогнозирования условий рассеивания примеси. Верификация прогнозов МПРЗ проводилась по данным измерений концентраций загрязнений на телебашне и измерений на наземных станциях контроля ГПБУ «Мосэкомониторинг» для эпизода неблагоприятных метеорологических условия в конце марта 2025 года. Результаты подтверждают связь МПРЗ-1 типа (слабое рассеивание) с повышением концентраций загрязняющих веществ на станциях городского типа и указывают на обоснованность использования данных системы ICON-Ru для прогноза МПРЗ.
Целью исследований является выбор набора радиолокационных параметров, характеризующих фронтальную кучево-дождевую облачность во время регистрации гроз и града метеорологическими станциями в районе Новосибирска. За период с 2021 по 2023 год проанализированы 1883 случая с грозой и 67 с градом. Рассчитаны статистические характеристики радиолокационных параметров облачности для случаев с грозой и случаев с грозой с градом. Показано их различие и рассчитаны пороговые значения по данным ДМРЛ-С Новосибирск. В число рассмотренных параметров включены, кроме уже зарекомендованных на практике идентификации конвективных явлений, такие параметры, как турбулентность и вертикально интегрированная водность.
Изложены результаты испытаний системы наукастинга порывов приземного ветра, проведенных в мае-сентябре 2024 года в Гидрометцентре России с применением алгоритма машинного обучения “Случайный лес” к выходной продукции статистической модели наукастинга pySTEPS и системы численного прогноза погоды COSMO-Ru2.2. Оценена значимость наблюдений автоматических метеостанций Центрального федерального округа в качестве контрольных данных для наукастинга порывов ветра. Выявлены некоторые систематические особенности численных прогнозов порывов в период испытаний. Обсуждаются проблемы синхронизации данных от различных источников, детально анализируется погодная ситуация с заметными порывами на территории Московской области, приводятся оценки качества с помощью показателя FSS. В разработанной версии системы наукастинга, на накопленной информационной базе и по значениям показателя FSS горизонт полезного прогноза порывов ветра ограничен 30 минутами.
Издательство
- Издательство
- ГИДРОМЕТЦЕНТР РОССИИ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 123376, Россия, Москва, Большой Предтеченский переулок, д.13, строение 1
- Юр. адрес
- 123376, г Москва, Пресненский р-н, Большой Предтеченский пер, д 13 стр 1
- ФИО
- Борщ Сергей Васильевич (ДИРЕКТОР)
- E-mail адрес
- hmc@mecom.ru
- Контактный телефон
- +7 (499) 2523448