Проводится сравнение двух систем ансамблевого прогнозирования с использованием модели ПЛАВ072L96 - S1 и S2, рассматриваются прогнозы с заблаговременностью до 6 недель. Система S1 использует ансамбль из 61 члена, для генерации ансамбля начальных состояний используется метод бридинга. В новой системе S2 используется 41 член, ансамбль начальных состояний подготавливается с использованием усвоения данных на базе локального ансамблевого фильтра Калмана. Показано, что, несмотря на меньшее количество членов ансамбля, система S2 не только не уступает системе S1, но и обладает некоторыми преимуществами, особенно на длительных интервалах интегрирования (до 46 дней). При этом обе системы характеризуются заниженным разбросом ансамбля и асимметрией распределения прогностических значений, что требует дальнейшей корректировки. Демонстрируется предпочтительность использования системы S2 и ее дальнейшего развития.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Науки о Земле
Существенный вклад в развитие и совершенствование метеорологического прогнозирования внесли ансамблевые прогностические системы. Прогнозирование с использованием ансамблей, инициированное в декабре 1992 года Национальным центром прогнозирования окружающей среды США и Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) в качестве дополнения к системе детерминистских среднесрочных прогнозов погоды, получило широкое распространение в мировой метеорологической практике [15, 18]. Важную роль в развитии данного подхода сыграли теоретические и экспериментальные работы Эпштейна [9], Флеминга [10, 11] и Лейта [14], посвященные проблемам неопределенности.
Список литературы
1. Астахова Е.Д. Ансамблевый среднесрочный прогноз погоды: реализация технологии на современной компьютерной базе // Труды Гидрометцентра России. 2011. Вып. 346. С. 38-52.
2. Куликова И.А., Вильфанд Р.М., Хан В.М., Круглова Е.Н., Тищенко В.А., Емелина С.В., Каверина Е.С., Набокова Е.В., Субботин А.В., Сумерова К.А., Толстых М.А. Климатические прогнозы. Часть II. Вероятностные подходы // Метеорология и гидрология. 2024. № 8. С. 5-19. EDN: BXHQTQ
3. Мизяк В.Г., Алипова К.А., Толстых М.А., Рогутов В.С. Результаты оперативных испытаний глобальной системы ансамблевого среднесрочного прогноза погоды на основе модели ПЛАВ // Результаты испытания новых и усовершенствованных технологий, моделей и методов гидрометеорологических прогнозов. 2023. Информационный сборник № 50. С. 44-65. EDN: HBNYSC
4. Муравьев А.В., Вильфанд Р.М. О стандартизации оценок качества прогнозов на средние и долгие сроки // Метеорология и гидрология. 2000. № 12. С. 24-34.
5. Толстых М.А., Фадеев Р.Ю., Шашкин В.В., Зарипов Р.Б. и др. Модель долгосрочного метеорологического прогноза ПЛАВ072L96 // Метеорология и гидрология. 2024. № 7. С. 25-39. EDN: JXEIBZ
6. Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа. М.: Финансы и статистика, 1988. 263 с.
7. Ehrendorfer M. The Liouville equation and its potential usefulness for the prediction of forecast skill. Part I: Theory // Mon. Wea. Rev. 1994. Vol. 122. P. 703-713.
8. Ehrendorfer M. The Liouville equation and its potential usefulness for the prediction of forecast skill. Part II: Applications // Mon. Wea. Rev. 1994. Vol. 122. P. 714-728.
9. Epstein E.S. Stochastic dynamic predictions // Tellus. 1969. Vol. 21. P. 739-759.
10. Fleming R.J. On stochastic dynamic prediction. Part I: The energetics of uncertainty and the question of closure // Mon. Wea. Rev. 1971. Vol. 99. P. 851-872.
11. Fleming R.J. On stochastic dynamic prediction. Part II: Predictability and utility // Mon. Wea. Rev. 1971. Vol. 99. P. 927-938.
12. Forecast Verification in Atmospheric Science. A Practitioner’s Guide: Second Ed., Eds. I. Jolliffe and D. Stephenson. John Wiley & Sons Ltd, 2012. 274 p.
13. Hollingsworth A., Arpe K., Tiedtke M. et al. The Performance of a Medium Range Forecast Model in Winter-Impact Of Physical Parameterization // Mon. Wea. Rev. 1980. Vol. 108. P. 1736-1773.
14. Leith C.E. Theoretical skill of Monte Carlo forecasts // Mon. Wea. Rev. 1974. Vol. 102. P. 409-418.
15. Palmer T.N., Molteni F., Mureau R., Buizza R., Chapelet P., Tribbia J. Ensemble prediction // Proceedings of the ECMWF Seminar on Validation of Models over Europe. 1993. Vol. 1. P. 21-66.
16. Standardized Verification System (SVS) for Long-Range Forecasts (LRF). New Attachment II-9 to the Manual on the GDPS (WMO-No. 485), 2002. Vol. I.
17. Toth Z., Kalnay E. Ensemble forecasting at NCEP and the breeding method // Mon. Wea. Rev. 1997. Vol. 125. P. 3297-3319.
18. Tracton M.S., Kalnay E. Operational ensemble prediction at the National Meteorological Center: Practical aspects // Wea. Forecasting. 1993. Vol. 8. P. 379-398.
19. Wilks D.S. Statistical methods in the atmospheric sciences: 3d ed. London, Academic Press, 2011. 676 p.
20. Zhu Y., Toth Z., Wobus R., Richardson D., Mylne K. The economic value of ensemble-based weather forecasts // BAMS. 2002. Vol. 83. P. 73-82.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В период май‒сентябрь 2024 года проводились испытания технологии наукастинга порывов ветра на основе трех типов информации: 1) наукасты (прогностические поля) порывов ветра до 150 мин в области обзоров радиолокаторов ДМРЛ-С в 10-минутных интервалах (по 144 прогноза ежесуточно); 2) поля прогнозов (мезопрогнозы) средней скорости и порывов ветра на 720 мин через каждые 3 часа с помощью модели COSMO-Ru/2.2 (8 прогнозов ежесуточно в 10-минутной дискретности); 3) наблюдения автоматических метеорологических станций (AMС) в 10-минутных интервалах (по 144 телеграмм ежесуточно). В выборках для каждой заблаговременности содержалось примерно по 20600 полей наукастов и по 1150 полей мезопрогнозов, а для всех сроков наблюдений ‒ 21024 одновременных станционных сообщений. Области охвата всеми типами информации расположены в Центральном федеральном округе (ЦФО) и имеют большое взаимное перекрытие (рисунок).
В рамках реализации важнейшего инновационного проекта государственного значения «Единая национальная система мониторинга климатически активных веществ» (ВИП ГЗ) в ФГБУ «Гидрометцентр России» совместно с ФГБУН «ИВМ РАН» в 2023 году разработана система глобального ансамблевого сезонного прогноза на основе климатической модели INM-CM5 [2, 3, 6]. Данная система сезонного прогнозирования успешно прошла испытания и была рекомендована ЦМКП Росгидромета к внедрению в прогностическую практику ФГБУ «Гидрометцентр России» и Северо-Евразийского климатического центра в ноябре 2023 года.
В ФГБУ «Гидрометцентр России» разработана для краткосрочного численного прогноза погоды (ЧПП) российская глобальная конфигурация ICON-Ru13/6N29 негидростатической свободно распространяемой модели ICON. Эта конфигурация ICON-Ru13/6N29 в тропосфере, стратосфере и мезосфере имеет шаг сетки 13 км и 120 уровней до 74 км по вертикали и 7 уровней в слое суши глубиной до 14 м. В эту сетку по горизонтали и вертикали вложена с шагом сетки 6,5 км дочерняя подсетка, расположенная севернее параллели 29,5° с. ш. на нижних (из 120) 74 (до 23 км) уровнях в атмосфере и 7 уровнях в почве. Отметим, что счет идет одновременно на обеих сетках: сетке с шагом 13 км и дочерней подсетке с двухсторонним обменом информацией вблизи границ дочерней подсетки на каждом шаге по времени. Фактически счет проводится на неравномерной сетке с шагами сетки, равными 13 или 6,5 км.
Предлагаются рекомендации по выпуску прогноза речного стока в вероятностной форме, которая в дополнение к обычному прогнозу в детерминированной форме дает представление о диапазоне возможных значений прогнозируемой величины. Вероятностную форму долгосрочных и некоторых среднесрочных прогнозов речного стока предлагается получать исходя из того, что ошибки прогноза подчиняются нормальному распределению вероятностей с постоянной дисперсией. Вероятностную форму выпуска краткосрочных и некоторых среднесрочных прогнозов предлагается получать исходя из того, что прогноз логарифмов характеристики речного стока дает ошибки, которые подчиняются нормальному распределению вероятностей с постоянной дисперсией. Приведены статистические критерии, предназначенные для проверки применимости каждого из методов. Даны примеры выпуска прогнозов речного стока в вероятностной форме, полученной с использованием каждого из предлагаемых методов. Предлагаемые рекомендации предназначены для повышения научной обоснованности результатов оперативного гидрологического прогнозирования.
Приводится обзор деятельности Всемирной метеорологической организации (ВМО), направленной на поддержку национальных гидрометеорологических служб (НГМС) в области оперативной гидрологии: от наблюдений, обработки данных, подготовки и формирования информационной продукции до выпуска гидрологических прогнозов, выполнения гидрологических расчетов, а также оценки и управления водными ресурсами. Рассмотрена современная повестка дня ВМО в области гидрологии, цели и задачи целевых групп экспертов, некоторые проекты и инициативы, в том числе Инициатива по заблаговременным предупреждениям для всех, программа по цифровой трансформации НГМС, а также аспекты частного и государственного партнерства. Приводится анализ организационной структуры ВМО в области гидрологии.
Приводится обзор деятельности Всемирной метеорологической организации (ВМО), направленной на поддержку национальных гидрометеорологических служб (НГМС) в области оперативной гидрологии: от наблюдений, обработки данных, подготовки и формирования информационной продукции до выпуска гидрологических прогнозов, выполнения гидрологических расчетов, а также оценки и управления водными ресурсами. Рассмотрена современная повестка дня ВМО в области гидрологии, цели и задачи целевых групп экспертов, некоторые проекты и инициативы, в том числе Инициатива по заблаговременным предупреждениям для всех, программа по цифровой трансформации НГМС, а также аспекты частного и государственного партнерства. Приводится анализ организационной структуры ВМО в области гидрологии.
С использованием результатов численных расчётов по глобальным климатическим моделям CNRM-CM6-1-HR-f2, GFDL-CM4 и GISS-E2-1-G-p3, входящим в проект CMIP6, получены проекции изменения количества среднегодовых величин месячных сумм осадков для Азово-Черноморского региона в 21 веке и наиболее вероятного климатического сценария SSP2-4.5. Модели, выбранные из ансамбля 36 глобальных численных моделей, адекватно воспроизводят режим осадков над Азово-Черноморским регионом. Рассчитаны тенденции изменения среднегодовых величин месячных сумм осадков в период 2030-2099 гг. и изменение медианы осадков в краткосрочной (2030-2049 гг.), среднесрочной (2060-2079 гг.) и долгосрочной (2080-2099 гг.) перспективе по отношению к базовому периоду (1995-2014 гг.). Получено, что в среднем над Черным морем к концу 21 века вероятно уменьшение среднегодовых величин месячных сумм осадков от 1,8 мм (согласно модели CNRM-CM6-1-HR-f2) до 2,8 мм (согласно модели GISS-E2-1-G-p3). При этом в отдельных районах Азово-Черноморского региона (в частности, в окрестности Анатолийского и Кавказского побережий) вероятное уменьшение количества среднегодовых величин месячных сумм осадков составит к концу 21 века почти 7 мм, годовых - более 80 мм.
Проведены исследования химического состава снежного покрова в различных геоморфологических зонах Кабардино-Балкарской Республики фонового и импактного воздействия. Проведён анализ пространственного распределения концентраций компонентов и сравнение полученных данных с нормативно-техническими документами, регламентирующими гигиенические требования. Исследования показали, что снежный покров в соответствии с классификацией Алёкина О. А. можно отнести к следующим типам: гидрокарбонатно-натриевому I типа, гидрокарбонатно-кальциевому и гидрокарбонатно-аммониевому. Общая жёсткость характеризует талые снежные воды как мягкие. Агрохимические расчётные показатели - коэффициент адсорбции натрия (SAR) и ирригационный коэффициент Стеблера - характеризуют пробы как имеющие низкую опасность для осолонцевания почв и хорошие для применения в орошении. Выявлено, что высокогорная и горная территории являются фоновыми, так как для них определяющим фактором в формировании состава снежного покрова является дальний и региональный перенос растворимых форм компонентов. Преобладающее влияние на химизм снежного покрова фоновых высокогорных и горных территорий оказывает трансграничный перенос морских солей через Главный Кавказский хребет. Химизм снежного покрова равнинных зон Кабардино-Балкарской Республики связан с локальным загрязнением в основном малорастворимыми соединениями.
На вычислительной платформе Cray XC40-LC Главного вычислительного центра Росгидромета актуализирована одна из последних версий химической транспортной модели CHIMERE-2023 с обновленным интерфейсом. С учетом того, что ХТМ CHIMERE-2023 разрабатывалась и настраивалась для использования в странах Евросоюза, установка обновленной версии сопровождалась серией численных экспериментов по изучению чувствительности откликов модели в ответ на изменения региональных выбросов, подбором параметров сезонного и суточного распределения эмиссий используемого кадастра ЕМЕР-2021. Результаты экспериментального тестирования обновленной технологии указывают в целом на удовлетворительное качество прогнозирования приоритетных загрязняющих веществ с учетом того, что период проверки (сентябрь 2024 года) был аномальным как по погодным условиям (средняя месячная температура на 4 °С выше нормы), так и по загрязнению воздуха частицами РМ10 из-за частого влияния дальнего переноса и из-за нехарактерного приземного озона, превысившего норму на 15-18 %.
Рассмотрены условия образования ледяного дождя и гололёда, методы их прогноза, а также представлен анализ отдельных случаев, отмечавшихся в московском регионе в холодные периоды 2023-2024 гг. Проанализированы подходы к оперативному прогнозу этих явлений с имеющимся современным набором информации, в том числе с использованием результатов численного прогноза моделей ICON-Ru, COSMO-Ru2.2 и COSMO-Ru6 с высоким пространственно-временным разрешением. Предложены рекомендации оперативным синоптикам и алгоритм прогноза гололёдных явлений на период до 3 суток на примере московского мегаполиса.
Представлен краткий обзор особенностей циркуляции в тропосфере и нижней стратосфере Южного полушария. Рассмотрены сезонные и многолетние изменения в положении и интенсивности струйных течений. Описаны особенности поведения и структуры тропопаузы, в том числе в период полярной ночи. Показано влияние глобального потепления и изменения содержания стратосферного озона на изменение циркуляции в Южном полушарии.
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