Содержание к диссертации
Введение
1. Современное состояние исследований мезомасштабных особенностей атмосферныхпроцессов и явлений в условиях мегаполисов 17
1.1. Классификация и критерии опасных гидрометеорологических явлений 17
1.2. Классификация атмосферных процессов, вызывающих опасные явления погоды 20
1.3. Обзор исследований по вопросу развития зон активной конвекции и конвективных опасных явлений в районах мегаполисов 25
1.4. Выбранные направления исследований 48
Выводы по разделу... 55
2. Мезомасштабные особенности конвективных опасных явлений погоды в москве и подмосковье в теплый период года 57
2.1. Требования к метеорологической информации для исследования ме-зомасштабных процессов и явлений в мегаполисе 57
2.2. Характеристика исходных данных и расчет статистических характеристик явлений погоды 60
2.3. Исследование влияния Московского мегаполиса на формирование температурного режима у поверхности земли летом 62
2.4. Анализ статистических характеристик ливневых осадков в районе московского мегаполиса 64
2.5. Анализ статистических характеристик гроз и града в Москве и Под московье 72
2.6. Статистические характеристики опасных явлений погоды в районе мегаполисов 80
Выводы по разделу з
3. Синоптико-климатологический анализ условий возникновения и развития опасных явлений погоды конвективного характера 89
3.1. Анализ синоптических условий выпадения сильных ливневых осадков в теплый период года в Москве и Московской области 89
3.2. Связь сильных ливневых осадков с энергией неустойчивости атмосферы 93
3.3. Характеристики и критерии статической неустойчивости атмосферы при сильных ливневых осадках 95
3.4. Исследование характеристик бароклинной неустойчивости атмо сферных движений в условиях опасных явлений погоды конвектив ного характера 106
3.4.1. Виды и показатели барклинной неустойчивости при цикло- и фронтогенезе 106
3.4.2. Доступная потенциальная энергия столба атмосферы 108
3.4.3. Термический ветер 110
3.4.4. Другие показатели 113
Выводы по разделу 120
4. Применение метода эталонов для диагностики и рогнозирования зон активной конвекции и конвективных опасных явлений погоды 122
4.1. Основные направления совершенствования методов краткосрочного и сверхкраткосрочного прогнозирования конвективных опасных явлений погоды 122
4.2. Принципы построения системы распознавания ситуаций с ОЯП 130
4.3. Выбор меры сходства для выявления кластеров 132
4.4. Обоснование предварительного перечня предикторов для выделения зон активной конвекции и прогнозирования ОЯП 134
4.5. Оценка качества диагностики зон активной конвекции по методу эталонов 142
4.6. Результаты применения метода эталонов для прогнозирования ЗАК и конвективных ОЯП 143
Выводы по разделу 146
5. Практические рекомендации по использованию метода эталонов в системе краткосрочного и сверхкраткосрочного прогнозирования опасных явлений погоды 148
5.1. Задачи и структура системы оповещения и предупреждения об опас ных гидрометеорологических явлениях 148
5.2. Рекомендации по применению метода эталонов при краткосрочном и сверхкраткосрочном прогнозировании конвективных ОЯП 153
Выводы по разделу 159
Заключение 160
Литература
- Классификация атмосферных процессов, вызывающих опасные явления погоды
- Исследование влияния Московского мегаполиса на формирование температурного режима у поверхности земли летом
- Характеристики и критерии статической неустойчивости атмосферы при сильных ливневых осадках
- Принципы построения системы распознавания ситуаций с ОЯП
Введение к работе
Актуальность темы диссертационной работы определяется необходимостью исследования мезоклиматических особенностей территорий больших городов для совершенствования систем управления городской окружающей средой. С одной стороны эта среда формируется в результате совместного воздействия природы и человеческого общества, а с другой стороны, сформировавшись, она сама начинает оказывать значительное влияние на жизнедеятельность людей и природные процессы. Нарушение радиационного баланса в приземном слое атмосферы под влиянием антропогенных факторов приводит к образованию «островов тепла» над городом. С учетом особенностей городской застройки и рельефа местности это должно приводить к усилению термической и динамической неустойчивостей атмосферного пограничного слоя, увеличению интенсивности и количества выпадающих осадков, росту повторяемости опасных явлений погоды и, в первую очередь, явлений погоды конвективного характера. Неучет мезоклиматических особенностей мегаполиса в моделях и методах сверхкраткосрочного и краткосрочного прогнозирования локальной погоды по городу и его районам может приводить к существенным ошибкам, особенно по показателю предупрежденности опасных явлений погоды. Ошибки прогнозирования и отсутствие своевременных мер защиты, как правило, приводят к значительному ущербу, пропорциональному сгущенности населения и концентрации промышленных объектов в районах мегаполисов. Озабоченность состоянием систем гидрометеорологического обеспечения в районах мегаполисов стала основной причиной для разработки нескольких международных и российских программ метеорологических исследований городской окружающей среды, одна из которых ориентирована на развитие в ближайшие годы таких исследований для территории московского мегаполиса. Настоящая диссертационная работа проводилась с учетом положений подпрограмм, входящих в демонстрационный проект Росгидромета «Метеорологическое обеспечение устойчивого развития московского мегаполиса», который начал выполняться с 2000 года.
Цель диссертационной работы заключается в оценивании влияния мегаполисов на мезометеорологические процессы в интересах совершенствования методов краткосрочного и сверхкраткосрочного прогнозирования опасных явлений погоды конвективного характера.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи исследования:
— исследовать условия формирования мезоклиматических особенностей в
районе московского мегаполиса при возникновении и развитии зон
активной конвекции (ЗАК) и опасных явлений погоды конвективного
характера;
6ИБЛМОГЄКА і
провести анализ современного состояния проблемы краткосрочного и сверхкраткосрочного прогнозирования опасных и неблагоприятных гидрометеорологических явлений погоды конвективного характера;
провести статистический анализ параметров атмосферы для выявления связей между показателями статической и бароклинной неустойчивостей атмосферы и образованием ЗАК;
обосновать выбор показателей состояния атмосферы для выявления ЗАК и использования их в качестве предикторов при разработке модели и метода прогнозирования ОЯП конвективного характера;
разработать методы диагностики и прогнозирования ЗАК и рекомендации по его применению при краткосрочном и сверхкраткосрочном прогнозировании ОЯП конвективного характера;
разработать практические рекомендации для применения предлагаемых методов диагностики и прогнозирования в оперативно-производственных учреждениях Росгидромета и других ведомств. Научная новизна работы заключается в комплексном исследовании
роли различных процессов макро- и мезомасштабов, приводящих к накоплению и разрешению бароклинной и конвективной неустойчивостей атмосферы, с учетом влияния внешних факторов, в том числе и антропогенного происхождения. Найденные статистические связи могут быть использованы при совершенствовании существующих и разработке новых моделей и методов прогнозирования опасных гидрометеорологических явлений конвективного характера.
Практическая значимость диссертационной работы состоит в следующем:
проведен статистический анализ характеристик состояния планетарного пограничного слоя и свободной атмосферы в условиях значительной неустойчивости, приводящей к возникновению опасных явлений конвективного характера;
исследовано влияние мегаполисов на возникновение и развитие конвективных опасных явлений погоды;
обоснован комплекс показателей, описывающих состояние атмосферы в сильно неравновесных условиях, для их использования в качестве предикторов в прогностических моделях конвективных опасных явлений погоды;
разработаны физико-статистические модели «эталонных состояний атмосферы» и метод «эталонов» для краткосрочного и сверхкраткосрочного прогнозировании ОЯП;
разработаны предложения по практической реализации метода прогнозирования в системе АРМ гидрометеоролога оперативно-производственных организаций Росгидромета и других ведомств;
разработаны предложения по облику системы раннего предупреждения об опасных гидрометеорологических явлениях конвективного характера в московском мегаполисе.
Обоснованность и достоверность полученных в диссертационной работе результатов обусловлена аргументированностью исходных положений, логической непротиворечивостью рассуждений, корректным использованием современного математического аппарата и подтверждается согласованностью полученных результатов и сделанных выводов с некоторыми частными результатами других авторов, фундаментальными теоретическими положениями, а также их соответствием с богатым эмпирическим материалом.
На защиту выносятся следующие основные положения:
результаты статистического анализа параметров состояния атмосферы, при которых происходит формирование и развитие ЗАК и связанных с ними ОЯП;
пространственно-временные характеристики сильных и очень сильных ливневых осадков и других ОЯП в районе московского мегаполиса в теплый период года;
метод эталонов для диагностики и прогнозирования ЗАК и ОЯП конвективного характера;
практические рекомендации по применению метода эталонов с учетом возможности его реализации на АРМ гидрометеоролога. Апробация работы. Основные положения работы докладывались и
получили одобрение на Международной конференции студентов и аспирантов
по фундаментальным наукам (Москва, 10-11 апреля 2002 г.), заседаниях
кафедры метеорологии и климатологии Московского государственного
университета имени М.В. Ломоносова (2002-2004 г.г.) и кафедры
метеорологических прогнозов Российского государственного
гидрометеорологического университета (2003-2004 г.г.). В полном объеме диссертация обсуждалась на расширенном заседании кафедры экспериментальной физики атмосферы РГТМУ в 2005 г.
Основные результаты диссертационной работы опубликованы в трех статьях и двух отчетах о НИР.
Объем работы. Структурно диссертация состоит из введения, пяти разделов, заключения и списка литературы, содержащего 112 наименований. Общий объем работы составляет 174 страницы, в том числе 17 рисунков и графиков, а также 43 таблицы.
Классификация атмосферных процессов, вызывающих опасные явления погоды
В исследованных случаях внутримассовых гроз перед грозой происходил рост температуры воздуха во всем слое 300-500 м при постоянстве вертикального градиента температуры. Аналогичные условия наблюдались при грозах на холодных фронтах. С момента грозового разряда происходило понижение температуры во всем слое с уменьшением вертикального градиента температуры. В условиях гроз на фронте окклюзии в теплом секторе циклона период грозовой деятельности составлял в среднем 1-2 ч, а предгрозовой нагрев воздуха достигал 1,0-1,5 С/ч с последующим охлаждением при грозовых разрядах до 10,0 С/ч. Тенденция изменения температуры воздуха и скорости ветра были показательными в течение 1-6 ч для предусловий гроз и от 2 до 6 ч в периоды последействия грозового возмущения.
Наибольшее число дней с грозами по станциям Москвы приходилось на июль и составляло от 6 (Балчуг) до 8 дней (ВДНХ СССР). В среднем за год в Москве наблюдалось от 23 (Балчуг) до 28 дней (ВДНХ СССР) с грозой. На грозы продолжительностью до 0,5 ч приходится от 42% случаев на ТСХА до 69% случаев на Балчуге. Расхождения в частоте гроз различной продолжительности между метеостанциями, отстоящими друг от друга на расстоянии в 8,7 км, можно объяснить только влиянием мезомасштабных неоднородностей города. Отмеченные закономерности могут найти применение при текущем прогнозировании гроз («наукастинг») и сверхкраткосрочном прогнозировании при условии наличия детальной информации по нижнему слою атмосферы.
Значительные осадки (30 мм и более) в теплый период года чаще наблюдались в восточной части Москвы. Их продолжительность в 44% случаев составляла 5-10 ч, а в 30% — менее 5 ч. При значительных осадках температура воздуха практически не меняется в течение 6 ч до начала их выпадения. При интенсивности осадков более 10 мм/ч температура за 3-1 ч до начала их выпадения обычно растет, причем тем сильнее, чем интенсивнее последующие осадки. Это свидетельствует о влиянии прогрева атмосферы в дневные часы от подстилающей поверхности непосредственно в городе.
В течение 6 часов до выпадения осадков были случаи увеличения вертикального градиента температуры в слое 85-128 м в среднем до значений 1,1-1,4 С/100 м. Однако и при отсутствии сильных осадков в условиях активной конвективной деятельности за 3-1 ч до образования кучево-дождевых облаков градиент температуры на этих высотах достигал значений 1,0-1,3 С. Это свидетельствует о недостаточности оценивания условий, благоприятных для конвекции и выпадения сильных осадков, по 2-3 критериям, что иногда делается в некоторых методах краткосрочного прогнозирования гроз и других опасных явлений погоды.
Кратко рассмотрим теперь, каким образом учитываются мезомасштабные особенности мегаполисов при краткосрочном и сверхкраткосрочном прогнозировании ОЯ конвективного характера. Этот учет осуществляется косвенно, так как многочисленные методики прогнозирования конвективных явлений, как правило, разрабатываются для определенного места и типа ландшафта. При этом методика, разработанная для данного района, далеко не всегда дает удовлетворительные результаты в других районах.
Существует широкий спектр конвективных явлений, но в данной работе интерес представляют только опасные явления, такие как сильный град, смерч, шквал, очень сильный ветер, сильный ливень (количество осадков Q не менее 30 мм за период не более 1 ч), очень сильный дождь (ливневый дождь, Q не менее 50 мм за период не более 12 ч). В этот перечень следует включить и сильный дождь (2=11-49 мм), прогнозирование которого в данной градации является одной из задач метеорологических подразделений Росгидромета. Все эти явления погоды связаны с системами глубокой конвекции [22,29,30,46,64,71,81,94], которые в отечественной литературе чаще называют зонами активной конвекции.
Одним из основных условий отнесения текущей или прогностической синоптической ситуации к классу «зона активной конвекции» является наличие кучево-дождевой облачности и одного или нескольких ОЯП. Поэтому методы прогнозирования конвективных ОЯ можно условно разделить на две группы. В первую группу включают методы прогнозирования отдельных ОЯ. Ко второй группе можно отнести методы выделения ЗАК и прогнозирования их эволюции.
Кратко рассмотрим современные методы прогнозирования конвективных явлений и ЗАК.
В работе [94] достаточно подробно рассмотрены синоптико-статистические методы сверхкраткосрочного (на 2-12 ч) прогнозирования линий шквалов (неустойчивости), кучево-дождевых облаков Р-мезомасштаба, мезомасштабных конвективных комплексов (МКК), мезовихрей в конвективной ячейке и смерчей. К сожалению, в данной работе отсутствуют оценки качества прогнозирования. Целый ряд методов краткосрочного прогнозирования конвективных ОЯ содержится в руководствах [92,93], практикумах [86], учебниках [18,33], методических указаниях [36,79], справочниках [87] и сотнях статей.
Не останавливаясь на анализе этих методов прогнозирования, рассмотрим только новые и усовершенствованные методы, которые прошли испытание в ГМЦ РФ в последние годы и рекомендованы для внедрения в оперативную практику Центральной методической комиссией по гидрометеорологическим прогнозам ГМЦ. В основу большинства этих методов положены дискриминантные функции и уравнения регрессии.
Одна из таких функций имеет вид [29]: L = 2Wm -0,52т850 -0,16Дт850 -90, (1.3.3) где Wm — максимальная скорость конвективного потока; г850 — вертикальная скорость упорядоченных вертикальных движений (гПа/12ч) на изобарической поверхности 850 гПа; ЛтВ50 — изменение за сутки скорости упорядоченных вертикальных движений. При L 0 ожидается развитие конвективных ОЯП. Критериями состояния атмосферы, благоприятного для развития конвективных ОЯП, являются значения лапласиана приземного давления воздуха V2p3 0 и значения максимальной скорости конвективного потока Wm 25 м/с. Функция (1.3.3) позволяет учесть взаимосвязь крупномасштабных синоптических процессов (т850,Ат850) и процессов мезомасштаба (Wm). Чем интенсивнее процесс развития атмосферного возмущения (циклона, ложбины), тем больше по абсолютной величине отрицательное значение параметра Ат850 в движущемся атмосферном возмущении. Конвективные ОЯП всегда связаны с наличием термодинамической неустойчивости в движущемся синоптическом объекте. Оправдываемость прогнозов ОЯП данным методом составляет 44%, предупреждаемость явления — 43%, оправдываемость прогнозов «без явления» — 99%.
Исследование влияния Московского мегаполиса на формирование температурного режима у поверхности земли летом
Анализ рис. 2.7 показывает, что в Москве наибольшую повторяемость имеют грозы продолжительностью не более получаса. На Балчуге такие ситуации наблюдаются в 67% случаев, а на ст. ТСХА (север Москвы) — в 62% случаев. Продолжительность гроз от 1 до 2,5 ч на ст. ТСХА отмечается в 18% случаев, на Балчуге — в 10% случаев, в Москве всего — в 18% случаев. На гистограмме не приведены грозы с продолжительностью от 3 до 7 ч, повторяемость которых составляет около 0,7%. По данным [6] грозы в Москве наиболее часто возникают в континентальном воздухе умеренных широт (около 60% случаев). Грозовая деятельность преобладает на холодном фронте (32-34% случаев).
Гроза чаще всего связана с выпадением ливневых осадков, а в редких случаях и с градом. Среднее число дней с градом колеблется в пределах от 1,5 до 2,0 в год по 33 станциям Московского мегаполиса. На рис. 2.8 представлено распределение по территории Москвы и Подмосковья среднего числа дней с градом [6], которое хорошо согласовывается с распределением по этому региону среднего числа дней с грозой.
Анализ пространственного распределения ливневых осадков, гроз и града по территории Московского мегаполиса позволил выявить влияние города, которое распространяется в теплый период года, по крайней мере, на 30-50 км на его подветренную сторону. Представляет интерес сравнить полученные результаты с данными о распределении ливневых осадков и других ОЯП по другим крупным городам. В качестве такого города был выбран Санкт-Петербург. Этот город существенно отличается от Москвы и Подмосковья рельефом местности, характером подстилающей поверхности, наличием крупных водных объектов (Финский залив, Ладожское озеро). Так, если средняя высота районов Москвы составляет 150-200 м, то в С.-Петербурге она колеблется от 2 до 10 м. В пригородах С.-Петербурга средняя высота не превышает 50-100 м. Исключение составляют отдельные районы Ленинградской области (Карельский перешеек, Ижорская и Можайская возвышенности с отдельными высотами от 150 до 205 м над уровнем моря).
Для С.-Петербурга характерна большая повторяемость воздушных масс атлантического происхождения и циклонической деятельности по сравнению с Москвой. Здесь больше циклонов и ложбин, которые перемещаются с юго-запада, запада и северо-запада. Их повторяемость летом составляет более 90% от общего числа случаев с циклонической деятельностью [51]. За теплый период года через С.-Петербург в среднем проходит 38 атмосферных фронтов, из них 27 — холодных и вторичных холодных фронтов. Около 80% осадков имеют фронтальное происхождение. По сравнению с Москвой в С.-Петербурге сеть метеорологических станций и постов довольно редка, поэтому при оценивании статистических характеристик осадков нам удалось выбрать только 14 пунктов, два из которых находятся в самом городе (ст. Невская и Информационный центр погоды — ИЦП). Семь из этих станций оборудованы плювиографами, что позволило идентифицировать тип осадков по продолжительности и интенсивности их выпадения. Все статистические характеристики получены по данным наблюдений за летние сезоны (июнь-август) 1950-1980 г.г. Результаты расчета среднего количества общих и ливневых осадков (с количеством Q \ 1 мм за дождь) представлены в табл. 2.8 и нарис. 2.9 и 2.10.
Анализ полученных результатов показывает, что в районе С.Петербурга располагается относительный минимум как общего количества осадков, так и количества ливневых осадков. В тоже время области с максимальными значениями количества осадков смещены на районы, находящиеся восточнее Ладожского озера. Если принять во внимание, что в этот период года над С.-Петербургом господствуют ветры западного направления, то объяснить особенности в пространственном распределении осадков можно следующим образом.
Воздух, перемещаясь с Финского залива, начинает интенсивно прогреваться в пограничном слое над городом, приобретая неустойчивое состояние, и эта неустойчивость проявляется в виде кучево-дождевой облачности южнее и восточнее Ладожского озера. Представляется, что в развитие процесса неустойчивости большой вклад должен вносить холодный воздух, приходящий с Ладожского озера на теплую подстилающую поверхность.
Характеристики и критерии статической неустойчивости атмосферы при сильных ливневых осадках
Явления, описываемые выражением (3.3.3) наблюдаются в мощно-кучевых и кучево-дождевых облаках, поэтому частоту Брента-Вяйсяля используют в некоторых прогностических схемах в качестве одного из предикторов. Метод оценивания устойчивости атмосферы с использованием неравенства у уа (у увл) получил название «метода частицы». Он наиболее часто применяется в схемах прогнозирования ЗАК и дает вполне удовлетворительные ре 97 зультаты, особенно при влажноадиабатических процессах. Однако, при оценивании состояния устойчивости пограничного слоя атмосферы и при прогнозировании гроз рекомендуется пользоваться «методом слоя», а также в той или иной мере учитывать неадиабатический обмен теплом и импульсом между перемещающейся по вертикали воздушной массой и внешней средой. Не останавливаясь на достоинствах и недостатках каждого из методов, отметим, что теория метода слоя основана на следующих предположениях: а) все изменения, происходящие внутри достаточно протяженных по горизонтали вертикальных слоев, которые участвуют в вос ходящих движениях (площадь сечения 5") и нисходящих (пло щадь сечения S") происходят адиабатически; б) адвективные изменения отсутствуют; в) масса воздуха в слоях не изменяется. Тогда разность температур на некоторой высоте z для частиц, поднимающихся с уровня zx (температура Тх) и частиц, опускающихся с уровня z2 (температура Г2), вычисляется по формуле [9]: (Y-Y )+f(Y-Y") ДГ= w At , (3.3.4) где W — скорость восходящих движений, у и у" — адиабатические градиенты температуры воздуха в восходящем и нисходящем потоках, At — время подъема и опускания частиц. Нетрудно показать, что при у =у"=уа (восходящий и нисходящий потоки ненасыщенны) и при у =у"=увл ((восходящий и нисходящий потоки насыщенны) критерии устойчивости по методу частицы и методу слоя совпадают. Действительно, из (3.3.4) следует, что знак АГ определяется разностями градиентов и при у уа или у ум ДГ 0. Следовательно, при образовании и развитии ЗАК можно пользоваться любым из критериев. Этого нельзя сказать о стадии формирования кучевых и мощнокучевых облаков, когда восходящий поток насыщен, а нисходящий — ненасыщен. В этом случае знак АГ определяется не только величиной градиента у, но и отношением S IS". Однако такие ситуации при решении рассматриваемых задач не имеют существенного значения.
При выборе критерия, характеризующего условия, благоприятные или неблагоприятные для развития конвекции, важная роль отводится определению вида конвекции. Различают следующие виды конвекции: термическую, свободную, вынужденную и смешанную.
Термическая конвекция возникает при дневном прогреве пограничного слоя атмосферы.
Свободная конвекция проявляется в тех случаях, когда выше пограничного слоя с высотой адвекция тепла резко убывает или возрастает адвекция холода. Этот вид конвекции, как правило, наблюдается весной и осенью в теплых секторах циклонов [86,92,93].
Вынужденная конвекция развивается в тех случаях, когда значения вертикального градиента температуры воздуха превышают влажноадиабатиче-ский градиент в значительном по толщине слое атмосферы. Причиной ее возникновения может быть крупномасштабный упорядоченный подъем воздуха в сочетании с горизонтальной неоднородностью распределения температуры и влажности воздуха и динамической турбулентностью атмосферы. Вынужденная конвекция возникает в любое время года и суток на атмосферных фронтах, в циклонах и ложбинах. С этим видом конвекции связано большинство опасных и неблагоприятных гидрометеорологических условий конвективного характера. В работе основное внимание сосредоточено на процессах, формирующих вынужденную конвекцию, однако в ряде случаев в ее усилении могут принимать участие и другие виды конвекции (термическая, свободная).
Для расчета вертикальных градиентов температуры воздуха использовался календарь дат выпадения сильных ливней за период с 1950 по 2000 г. в Москве и Подмосковье, результаты радиозондирования на ст. Долгопрудный за теплый период года в сроки 00 и 12 ч СГВ, а также проинтерполированные данные из архива «Погслой» с дискретностью 50 м до высоты 500 ми 100 м — до высоты 1500 м.
В работе рассчитывались средние значения вертикального градиента температуры воздуха для слоев 0-100 м, 100-200 м, 200-300 м, 300-500 м, 0-500 м, земля - высота изобарической поверхности 850 гПа, а также для слоев между основными изобарическими поверхностями. Выбор слоев в нижней части пограничного слоя атмосферы определялся необходимостью получения данных для тех уровней, на которых заметно влияние города как очага дополнительного нагревания атмосферы.
Кроме того, представляет интерес получение сравнительных оценок для средних значений вертикальных градиентов, рассчитанных по данным радиозондирования атмосферы, и измеренным на Останкинской телебашне значениям температуры воздуха. На метеокомплексе Останкино измерения проводятся на восьми уровнях: 2, 85, 128, 253, 305, 385 и 503 м, а вертикальные градиенты рассчитываются для шести слоев атмосферы, заключенных между этими уровнями.
В табл. 3.5 приведены следующие статистические характеристики для вертикальных градиентов температуры воздуха: оценки средних значений вертикальных градиентов температуры, средних квадратических отклонений jy,
Пониженные значения градиентов температуры в слоях атмосферы 0-300 м объясняются достаточно частой повторяемостью инверсий и изотермий, которая составляет около 25% от общего числа ситуаций с осадками. В э табл. 3.6 приведены повторяемости приземных инверсий и изотермий различной мощности (разность высот верхней и нижней границы инверсии) в теплый период года по данным радиозондирования на ст. Долгопрудный, а в табл. 3.7 — интенсивности инверсий (С) для того же периода (разность температур на верхней и нижней границах слоя инверсии). Наличие инверсий и изотермий чаще всего наблюдается при прохождении атмосферных фронтов через пункт зондирования, с которыми и были связаны ливни.
Принципы построения системы распознавания ситуаций с ОЯП
Оценка качества диагностики ЗАК проводилась по факту наличия или отсутствия на станциях Москвы и Московской области ливней с количеством осадков не менее 11 мм за дождь. Другие ОЯП на данном этапе исследований не рассматривались. При расчетах показателей использовались результаты радиозондирования по ст. Долгопрудный за срок, ближайший к началу выпадения дождя, и архив данных NCAP/NCAR с результатами анализов у поверхности земли и на основных изобарических поверхностях. В архиве помимо значений давления, геопотенциальных высот, температуры, влажности воздуха, меридиональной и зональной составляющих скорости ветра, содержатся значения т50о и количества выпавших осадков за 12 ч.-Расчеты показателей-состояния атмосферы проводились на основе рабочих формул, приведенных в подразделах-3.3 и-3.4. Значения т5оо и количества осадков брались непосредственно из архива. Повторяемость ЗАК с сильными и очень сильными ливнями при различных значениях меры Танимото S(XJL) для 10 признаков представлена в табл. 4.4 (обучающая выборка). , Таблица 4.4 Повторяемость Р (%) ЗАК с сильными и очень сильными ливнями при различных значениях S(XJL). Москва иМосковская область. 1950-2000 г.г. Значения меры Танимото/число совпадений Показатель 0,25 I [р,33-0,43] I [0,55 - 0,6б] 0 82 І Щ) 4 5,6 7,8 9 10 Число случаев 5 51 442 85 27 Повторяемость, % 1 8 73 14 4 Анализ табл. 4.4 показывает, что при совпадении не более чем 4-х из 10 показателей, характеризующих состояние атмосферы, повторяемость сильных ливней не превышает 1%, а для 5-6 признаков — не более 8%. В 91% случаев выпадения сильных ливней наблюдалось совпадение не менее 7 признаков из 10 между фактическим и эталонным состояниями атмосферы. Для того, чтобы исключить большое число ложных тревог, в качестве нижнего граничного условия при выделении ЗАК может быть выбрано значение меры Танимото ,S(X,Z)=0,55 при числе совпадений признаков не менее 7. Анализ рассмотренных ситуаций показал, что при совпадении 9 или 10 признаков на метеостанциях наблюдались осадки с количеством 30 и более мм/12 ч, что свидетельствует о возможности использования величины данной меры в качестве характеристики интенсивности ОЯ.
Для проверки возможности применения метода эталонов для прогнозирования ЗАК и связанных с ними конвективных ОЯП использовался архив NCEP/NCAR и результаты наблюдений на 53 станциях и постах, расположенных примерно равномерно относительно Москвы во Владимирской, Смоленской, Калужской, Рязанской, Тульской, Костромской и Тверской областях. Выборка включала в себя 715 ситуаций за теплый период 1981-1985 г.г. Кроме этого использовались данные донесений, поступивших в ГМЦ РФ от УГКС об ОЯ и стихийных гидрометеорологических явлениях с указанием или без указания ущерба.
За указанный период на рассматриваемой территории было отмечено 63 опасных явления: 8 случаев с градом диаметром более 20 мм, 5 случаев со смерчем, 12 случаев со шквалом, 24 случая с очень сильным дождем (более 50 мм за 12 ч и менее) и 14 случаев с ливнем более 30 мм за 12 ч и менее. Кроме того, было зарегистрировано 115 случаев с количеством осадков от 11 до 50 мм за ливень. Данную выборку можно рассматривать в качестве контрольной для оценивания качества метода эталонов, так как наблюдения на выбранных станциях не входили в обучающую выборку.
Матрица сопряженности для оценивания показателей успешности прогнозов зон активной конвекции представлена в табл. 4.5. Все показатели состояния атмосферы и меры Танимото рассчитывались для сеточной области, представляющей собой сферический сегмент размером 5 широты на 10 долготы (3x5 узлов). Считалось, что ОЯП наблюдалось в узле сетки, если в радиусе 50 км относительно этого узла было зафиксировано хотя бы одно ОЯП или несколько явлений одновременно. В связи с тем, что в качестве исходных данных использовались результаты анализов, а не прогнозов полей метеорологических величин, полученные оценки следует рассматривать, ориентируясь на результаты идеального численного прогноза. Таблица 4.5 Матрица сопряженности прогнозов ЗАК с использованием метода эталонов Прогноз Наблюдалось Сумма Оправдываемость (критерий U) Явление Без явления Явление 634 122 756 0,84 Без явления 94 10225 10319 0,99 Сумма 7288 10347 11075 0,99
Предупрежден-ность 0,86 0,99 Результаты оценивания качества метода прогнозирования конвективных ОЯП и комплексов неблагоприятных гидрометеорологических явлений по центральному району ЕЧР оказались вполне обнадеживающими. Получены следующие оценки качества прогнозов: — предупрежденность явления — Пя.=0,86; — предупрежденность отсутствия явления — Пб.я.=0,99; — оправдываемость прогнозов с явлением — 1/я =0,84; — оправдываемость прогнозов без явления — 4.я.=0,99; — общая оправдываемость прогнозов — С/Об.=0,99; — вероятность ошибки первого рода (пропуск случая с ОЯП) — а=0,17; — вероятность ошибки второго рода («ложная тревога») — р=0,01; — критерий качества прогнозов Пирси-Обухова — Г=0,87; — критерий успешности прогнозов А.М.Обухова — 0=0,82. Основная цель совершенствования методов прогнозирования ОЯП заключается в минимизации вероятности ошибок 1-го рода, повышении предупрежденности явления и оправдываемое прогнозов с явлением.
Сравнивая эти показатели с показателями одного из основных методов прогнозирования конвективных ОЯП, разработанного в ГМЦ в середине 90-х годов [3,73], можно констатировать, что данный метод по некоторым показателям почти не уступает, а по другим даже превосходит оперативный прогностический метод ГМЦ, в основу которого положена дискриминантная функция (1.3.3). Так, в оперативном прогностическом методе показатель предупрежденности ОЯП находится в пределах 83-87%, а оправдываемости прогнозов с явлением — 73%. Здесь надо заметить, что оперативный метод ГМЦ проверялся с использованием данных от региональной прогностической модели с шагом 150x150 км (23x19 узлов), а предлагаемый метод испытывался по результатам анализов полей метеовеличин. Ошибки прогнозирования, безусловно, несколько ухудшат полученные показатели качества прогнозов, но в целом можно считать, что данное направление исследований является вполне обнадеживающим.
