Введение к работе
Актаудьность темы. Облачности принадлежит особая роль в атмосферных процессах: она является одним из важнейших регуляторов поступления и перераспределения солнечной радиации (тепла) в атмосфере и оказывает влияние на влагооборот, в том числе путем переноса влажности участвует в формировании зон осадков.
Прогноз облачности является чрезвычайно сложной и вместе с тем важной для народного хозяйства прогностической задачей. Он нужен для обслуживания: і)авиации(краткосрочный на і-з дня); 2)энергетакиг з>косМйческйх запусков', 4)эпизодического обслуживания кинематографии, вэроплаяеризмэ,, Ц т.п.; б) обороны ; в) при планировании аэрофотосъемки и космической фотосъемки.
Получение прогноза облачности из решения уравнения переноса относительной влажности или дефицита влажности (При интегрировании общей системы уравнений гидротермодинамики атмосферы) на сегодняшний день оказывается недостаточно успешным. Это обусловлено, естественно, несовершенством соответствующих гидродинамических схем. Поэтому делается попытка . давать прогноз облачности путем объективной статистической интерпретации, имея удовлетворительного качества гидродинамические прогнозы (до 4-5 дней) гоопо-тенциала, давления, температуры воздуха в свободной атмосфере.
Настоящая диссертация выполнялась в рамках темы Я6 Гидрометцентра РФ и по теме НОТ "Атмосфера" оі..04.ні "Разработать метод прогноза элементов погода на средние сроки с детализацией по полусуткам"
Цель работы, і) Разработать метод среднесрочного (до з-4-х сутою прогноза количества и ее высоты нижней границы, детализированного по дням и по полусуткам;
-4--.
2> исследовать пространственйо^временную структуру поля облачности (среднего балла и вдебты нижней границы) по данным срочных наблюдений (получавших, в коде КН-01) для теплого и холодного сезонові рйяличшх; гагографических районов территории Евразии.
Методик»исследования. К решению поставленной задачи был применен несколько иной подход в отличие от ранее использованных методик. Построение численной статистической схемы включает следующие компоненты: I) использование 4-х срочной базы наблюдений, детализированной по времени; 2) привлечение большого числа предсказателей из гидродинамических схем Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды, нмс США в коде ГРИБ и спектральной модели Гидрометцентра РФ; 3) применение метода центрального типи-рования; 4) использование одного алгоритма дискрь....шантного анализа, позволяющего просеивать относительно большое количество предикторов при числе классов к=2,3.
Научная новизна. Впервые разработана численная статистическая среднесрочная схема прогноза облачности с использованием расчетов по гидродинамической модели; построенная схема прогноза
полностью адаптивна.
Рассчитаны статистические характеристики пространственной структуры поля облачности по данным 4-х срочных наблюдений; проанализированы пространственные корреляционные функции количества общей облачности и высоты нижней границы облаков по данным срочных наблюдений (получаемых в коде КН-оі) для теплого и холодного сезонов и различных географических районов; на основе анализа статистических параметров распределения эмпирическим путем получен вид преобразующей функции к нормальному виду рядов количества облаков; оценен порядок значения пространственного радиуса
корреляции.
Практическая ценность. Поставленная задача решалась в рамках единой методологии прогностического расчета элементов погоды (ГЭП) на средние сроки с использованием результатов интегрирования гидродинамических моделей атмосферы (ГДЩ), разработанной в Гидрометцентре России под руководством П.П.Васильева.
Построенный численный метод прогноза облачности может быть использован в оперативной практике; полученные статистические характеристики могут применяться в дальнейших исследованиях.
Статистическая модель является адаптипной, т.е. обучающие выборки формируются с учетом степени аналогичности к текущему макропроцессу над рассматриваемым ограниченным географическим районом и сезонной классификации архивных данных.
Прогностическая система обладает качественной архивно-информационной базой данных уровня п і.данные гидрометеорологических наблюдений) и уровня ш <поля объективного анализа и гидродинамических прогнозов), неотъемлемой частью которой является мониторинг поступления данных об облачности в коде НН-оі. объективный анализ, восстановление данных <при отсутствии в сообщениях каких-либо станций) и последующая архивация в среднесрочной проблемно-ориентированной базе данных (СПОБД).
Предлагаемый в настоящей работе способ осреднения парамет -ров облачности позволяет учитывать влияние суточного хода.
Эмпирическая функция логарифмического вида, полученная на эснове исследований статистических характеристик пространственно-временной структуры, и пространственных корреляционных фушсций параметров облачности'по данным срочных наблюдений.позволяет про-эбразсвать распределение поля облачности к нормальному виду.
Таким образом методология РЭП позволяет решить такую сложную
- в -
задачу как среднесрочный прогноз облачности.
Апробация работы.Основные результаты диссертации докладывались на iy Всесоюзной конференции по статистической интерпретации гидродинамических прогнозов (Одесса, сентябрь 1991 г.), на Ученом Совете и секции Ученого Совета Гидрометцентра России 1991,92,93 и 94 гг., а также на научных семинарах Гидрометцентра России и изложены в трех опубликованных статьях. Работа рассмотрена и одобрена на семинаре по краткосрочным и среднесрочным прогнозам погоды Гидрометцентра России.
Объем и структура работы.Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав и заключения, изложенных на 166 страницах. В диссертации имеется 7 таблиц, II рисунков и приложение на 30 страницах. Список литературы содержит 153 наименований, в том : числе 33 на иностранных языках.
