Оценка статистической неоднородности климатических временных рядов по данным наблюдений и результатам физико-математического моделирования прошлого и будущего климата с целью выявления периодов повышенной предсказуемости метеорологических процессов и крупных аномалий погоды на сезон – год - несколько лет Проект РФФИ N офи_ц ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ НАУЧНО- ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Докладчик: В.М. Хан

Руководитель проекта: Р.М. Вильфанд Исполнители: Груза Г.В. Ранькова Э.Я. Бундель А.Ю. Крыжов В.Н. Оганесян В.А. Садоков В.П. Тищенко В.А. Хан В.М.

ЗАДАЧА ПРОЕКТА Выявление состояний климатической системы, определяющих развитие макропроцессов в атмосфере в предстоящие месяц-сезон-год Подготовка базы данных Выявление и анализ эпизодов крупных аномалий температуры Исследование закономерностей формирования выявленных аномалий и их связей с индексами циркуляции. Проведение статистических экспериментов с прогнозами гидродинамических моделей Разработка усовершенствованной методики синоптико-статистического расчета ожидаемой сезонной аномалии температуры

Полученные за отчетный период важнейшие результаты

1. Исследована статистическая структура временных рядов температуры воздуха суточного разрешения по территории РФ. Получены количественные зависимости между величиной экстремумов и продолжительностью выделенных аномалий с помощью регрессионного анализа. Наибольшая корреляция наблюдается зимой для отрицательных аномалий (0.83), наименьшая – летом также для отрицательных аномалий (0.37). Получено широтное распределение продолжительности температурных аномалий: средняя продолжительность температурных аномалий для всех сезонов года имеет устойчивую тенденцию роста с запада на восток. Сделан вывод о возможности прогнозирования продолжительности температурной аномалии, исходя из оценок ее величины. Средняя продолжительность температурных аномалий в сутках (+) – положительные аномалии; (-) – отрицательные аномалии

2. Исследована продолжительность аномалий термического режима для северной Евразии и для внетропической зоны северного полушария. Лето. Число лет ( ) с продолжительными (>14 дней) аномалиями DT0 > s Для лета районы повышенной повторяемости длительных положительных аномалий (>14 дней) – ЕТР (9 случаев) и побережье Охотского моря. Подобная картина наблюдается для полей T850 и H500. Зимой районы повышенной повторяемости длительных отрицательных аномалий (DT850 < -s (T850)) – европейская территория России, север Сибири и Дальнего Востока, большая часть Канады. Обнаруженные свойства географического распределения аномальности метеорологических полей можно использовать при прогнозировании термического режима на большие сроки.

3. Проанализирована связь аномалий температуры приземного воздуха по данным наблюдений и результатам модели ПЛАВ ГМЦ и ИВМ с типами циркуляции северного полушария по Б. Л. Дзердзеевскому. Средняя за сезон (ноябрь-февраль) аномалия температуры T2m (правая шкала, °С) и число дней с каждой из четырех групп элементарных циркуляционных механизмов (ЭЦМ) по Б.Л. Дзердзеевскому (левая шкала, дни). Обнаружено, что случаи правильно спрогнозированных положительных аномалий приходятся, главным образом, на периоды увеличения группы нарушения зональности, в то время как успешно воспроизведенные отрицательные аномалии соотносятся с зональной группой. Регион исследования - западная часть ЕТР (45-70° с.ш., 20-40° в.д.)

4. Разработан метод статистического даунскейлинга из глобальных мультимодельных сезонных прогнозов. Результаты даунскейлинга свидетельствуют о повышении надежности прогнозов с использованием даунскейлинга по сравнению с интерполяцией на станции сеточных значений мультимодельного прогноза. Прогноз и наблюдения средней сезонной аномалии температуры воздуха, осредненной по 60 станциям Кореи. Зимы (ДЯФ) 1981 – 2003 гг. 6 моделей -Красный - Мультимодельный прогноз с использованием даунскейлинга из прогностических полей Н500 на основе регрессии (ρ = 0.2) - Белый - «Обычный» мультимодельный прогноз – средние по ансамблю моделей значения прогноза аномалии температуры в узлах сетки, интерполированные на станции (ρ = -0.1) - Черный – Наблюдения аномалии температуры Аномалия температуры воздуха

5. Проведены тестовые эксперименты по методам комплексирования 3-х ансамблевых прогностических систем (ГМЦ, ГГО и NCEP) Тестирование четырех методов комбинирования моделей для детерминистской версии прогнозов показало преимущество использования при комплексировании равновесной весовой функции. Сгруппированные оценки успешности сезонных прогнозов Н500 (зима): GLOBE – земной шар, TROP– тропики (20° S–20° N), NH – внетропическая часть СП (20°–90° N), NEVR – Северная Евразия По оси абсцисс: RHMC – оценки успешности для модели ГМЦ MGO – оценки успешности для модели ГГО NCEP – оценки успешности для модели ГГО MM1 – оценки успешности для комбинации моделей ГГО и ГМЦ с равными весами MM2 – оценки успешности для комбинации моделей ГГО, NCEP и ГМЦ с равными весами MM3 - оценки для комбинации моделей ГГО, NCEP и ГМЦ с весами, вычисленными из уравнений регрессии MM4 - оценки для комбинации моделей ГГО, NCEP и ГМЦ с весами, пропорциональными успешности ретропрогнозов по коэффициентам корреляций

6. Апробирован подход статистического ансамблевого прогнозирования с месячной дискретностью на период до трех месяцев и сезон с использованием метода временных аналогов (с 2006 по 2010 гг) Оценки успешности (по знаку - Ro, абсолютной ошибке – AE ), обобщенные по совокупности прогнозов (N=52). В целом, оценки сравнимы с оценками прогнозов по современным гидродинамическим моделям. ОценкиЧисло случаев СредниеМиним.максим Ro – AE Ro – AE Ro – AE Ro – сезон AE - сезон } } } } 1-й прогностический месяц 2-й прогностический месяц 3-й прогностический месяц сезон

7. Предложен новый подход к формированию «предиктанта» для долгосрочного прогноза температуры воздуха на месяц-сезон-год с использованием концепции «динамических норм» и «динамических аномалий» Ход январских (вверху) и июльских (внизу) аномалий среднемесячной температуры в Москве в течение гг.: vT (слева) – традиционные аномалии; dvT (справа) – динамические аномалии

«Динамические нормы» региональных температур получены как отклик на изменение глобальной температуры. Изменение аномалий среднемесячной температуры в течение гг. (в среднем для территории России): слева – отклонения от нормы гг.; в центре - отклонения от «динамических норм» c N=31; справа – нормированные динамические аномалии Традиционные аномалии (слева) дают информацию больше об изменении климата, чем о чередовании аномалий

Вероятность гипотезы Н0 для критерия серий, рассчитанного по станционным временным рядам динамических (вверху) и традиционных (внизу) аномалий температуры Использован критерий серий Вальда-Вольфовица (отвечающий стандартному нормальному распределению N(0,1)) в применении к традиционным и динамическим аномалиям. Можно видеть, что при использовании традиционных аномалий число станций, для которых F

Численный эксперимент по оценке «прогнозов» среднемесячных температур, где в качестве «прогноза использовались сами «динамические нормы» Показатели успешности: 1. Средняя ошибка 2. Средняя абсолютная ошибка 3. Средняя квадратическая ошибка 4. Относительная ошибка 5. Коэффициент корреляции 6. Количественный показатель «ро» совпадения знаков аномалий. Приводятся «точечные» оценки и оценки, осреднненные по площади регионов: СНГ, Европейская территория, Западная Сибирь и Восточная Сибирь.

Оценки успешности поля значений динамических норм в качестве «прогноза» (пространственные статистики), обобщенные на интервале гг.

Сравнительные оценки успешности совокупности опытных прогнозов аномалий среднемесячной температуры по территории СНГ за период с мая 2006 г. по май 2007 г. (по оперативным данным) Полученные результаты позволяют сформулировать гипотезу, что для создания новых методов прогнозов температуры на месяц-сезон следует изучать (и использовать) асинхронные статистические связи характеристик макросиноптических процессов с полями «динамических аномалий» в последующие моменты времени и совершенствовать методы оценки предстоящих климатических изменений температуры воздуха.

Поставленные задачи за итоговый период выполнены в полном объеме

Спасибо за внимание!