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.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Науки о Земле
Подготовленная к использованию методика определяется прогнозируемой характеристикой, заблаговременностью прогноза и алгоритмом его составления, а также характеризуется среднеквадратической погрешностью прогноза, показателем его эффективности и оправдываемости, которые получены на основе анализа результатов ее проверки [12]. Выпускаемый в детерминированной форме прогноз характеристики речного стока выражает ее ожидаемое значение в виде конкретного числа. Учитывая точность используемой методики прогноза, потребитель может ориентироваться на более низкое значение прогнозируемого уровня, расхода воды, объема стока или притока в меженный период или на более высокое значение этих характеристик в период половодья и в период прохождения паводков. Кроме того, для пользователя прогнозов представляет интерес доверительный интервал, в пределах которого прогнозируемая характеристика может оказаться с той или иной вероятностью [3, 20].
Список литературы
1. Арефьева О.Н., Голоднюк Н.Е., Симонов Ю.А., Христофоров А.В., Юмина. Н.М. Прогнозирование притока воды в Ириклинское водохранилище // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2025. № 1 (395). С. 39-57.
2. Асарин А.Е., Бестужева К.Н., Христофоров А.В., Чалов С.Р. Водохозяйственные расчеты. М.: Изд-во МГУ, 2012. 142 с. EDN: QVKIOZ
3. Борщ С.В., Христофоров А.В. Оценка качества прогнозов речного стока // Труды Гидрометцентра России. 2015. Специальный выпуск 355. 198 с. EDN: UJZSGL
4. Борщ С.В., Симонов Ю.А., Христофоров А.В. Система прогнозирования паводков и раннего оповещения о наводнениях на реках Черноморского побережья Кавказа и бассейна Кубани // Труды Гидрометцентра России. 2015. Специальный выпуск 356. 247 с. EDN: SIZTOU
5. Борщ С.В., Гельфан А.Н. Морейдо В.М., Мотовилов Ю.Г., Симонов Ю.А. Долгосрочный ансамблевый прогноз весеннего притока воды в Чебоксарское водохранилище на основе гидрологической модели: результаты проверочных и оперативных испытаний // Труды Гидрометцентра России. 2017. Вып. 366. С. 68-86. EDN: YOCOPD
6. Борщ С.В., Христофоров А.В., Юмина Н.М. Статистический анализ в гидрологических прогнозах. М.: Изд-во Гидрометцентра России, 2018. 160 с. EDN: DGQSAU
7. Борщ С.В., Симонов Ю.А., Христофоров А.В. Прогнозирование стока рек России. М.: Изд-во Гидрометцентра России, 2023. 200 с. EDN: NDYHGD
8. Борщ С.В., Симонов Ю.А., Христофоров А.В. Выбор методов прогнозирования речного стока // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2024. № 1 (391). С. 71-117. EDN: CPJXFR
9. Гельфан А.Н. Динамико-стохастическое моделирование формирования талого стока. М.: Наука, 2007. 276 с. EDN: OTQRTV
10. Кучмент Л.С., Гельфан А.Н. Ансамблевые долгосрочные прогнозы весеннего половодья с помощью физико-математических моделей формирования стока // Метеорология и гидрология. 2007. № 2. С. 76-88. EDN: KUHPMF
11. Мотовилов Ю.Г., Гельфан А.Н. Модели формирования стока в задачах гидрологии речных бассейнов. М.: Изд-во РАН, 2018. 300 с. EDN: VWLMHQ
12. Наставление по службе прогнозов. Раздел 3. Часть 1. Прогнозы режима вод суши. Л.: Гидрометеоиздат, 1962. 193 с.
13. Adams T.E., Pagano T.C. Flood Forecasting - A Global Perspective. Academic Press, 2016. 480 p.
14. Buizza R., Hollingsworth A., Lalaurette F., Ghelli A. Probabilistic Predictions of Precipitation Using the ECMWF Ensemble Prediction System // Weather and Forecasting. 1999. Vol. 14. Р. 168-189.
15. Gelfan A., Moreydo V., Motovilov Y., Solomatine D. Long-term ensemble forecast of snowmelt inflow into the Cheboksary Reservoir under two different weather scenarios // Hydrol. Earth Syst. Sci. 2018. Vol. 22. P. 2073-2089. DOI: 10.5194/hess-22-2073-2018 EDN: UYHMEM
16. Goldin B. Quantitative precipitation forecasting in the UK // Journal of Hydrology. 2000. Vol. 239, is. 1. P. 286-305. DOI: 10.1016/S0022-1694(00)00354-1
17. Greco M., Cravetta A., Della Morte R. River flow. London: Taylor and Francis Group, 2004. 1024 p.
18. Guide to Hydrological Practices. Volume II. Management of Water Resources and Application of Hydrological Practices // WMO-No. 168. 2009. 302 p.
19. Krzysztofowicz R. The case for probabilistic forecasting in hydrology // Journal of Hydrology. 2001. Vol. 249. P. 2-9. EDN: AQUGQB
20. Lambert A.O. Development and Use of the Management Overview of Flood Forecasting Systems (MOFFS) // WMO/TD-No. 769. Technical Reports in Hydrology and Water Resources No. 55. Geneva: HWR, 1994. 23 p.
21. Manual on Flood Forecasting and Warning // WMO-No. 1072. 2011. 138 p.
22. Pappenberger F., Pagano T.C., Gelfan A., Kuchment L. et al. Hydrological ensemble prediction systems around the Globe // Handbook of Hydrometeorological Ensemble Forecasting. Berlin: Springer Heidelberg, 2016. P. 1-35. DOI: 10.1007/978-3-642-40457-3-47-1 EDN: GHNWIS
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.
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.
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.
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