Метод прогноза показателя пожарной опасности (ППО) в лесах по территории России на месяц (в пожароопасный сезон) В.М. Хан, Р.М. Вильфанд, Д.Б. Киктев ФГБУ.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации Отдел долгосрочных прогнозов погоды Валентина М. Хан, Дмитрий Б.Киктев, Владимир.
Advertisements

И спользование долгосрочных метеорологических прогнозов в практической деятельности отдельных секторов экономики И спользование долгосрочных метеорологических.
Развитие технологий обеспечения потребителей данными долгосрочных метеорологических прогнозов В.М. Хан, В.А. Тищенко, Р.М. Вильфанд ФГБУ «Гидрометцентр.
Главное управление МЧС России по Брянской области 2012 г. «Разработка программного комплекса моделирования последствий лесных пожаров на радиоактивно загрязненной.
УМЦ ГОЧС ТУЛЬСКОЙ ОБЛАСТИ ТУЛА Занятие проводит преподаватель кафедры подготовки спасателей Жариков Игорь Юрьевич.
Риск пожароопасности в различных регионах России и его возможные изменения в ХХI веке по модельным расчетам А.В. Чернокульский 1, И.И. Мохов 1, И.М. Школьник.
Технология глобального сезонного метеорологического прогноза, основанная на модели общей циркуляции атмосферы (ГГО), и результаты совместных испытаний.
О проекте закона РФ «О государственном стратегическом планировании» Министерство экономики Республики Бурятия 17 февраля «План - это помощник рынка.
Основные результаты, полученные в области экономической метеорологии (основные результаты по НИР , и 3.4.2) А.А. Коршунов, Е.В. Амельченко.
Реализация на территории Волгоградской области Федерального закона от ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации»
Развитие технологий прогнозирования на месяц и сезон Мирвис В.М. (ГГО), Киктев (ГМЦ), Мелешко В.П. (ГГО), Львова Т.Ю., Матюгин В.А. (ГГО), Круглова Е.Н.,
24-26 мая 2010 года г. Железнодорожный 1 Оперативно – производственное совещание «Состояние формирования ИНТЕРНЕТ – ресурсов учреждениями и организациями.
Критерии оценки экономической полезности метеорологической информации Первый тип критериев: Эмпирические Эмпирические - к ним относится фактическая экономическая.
«Метод расчёта потенциального экономического эффекта использования гидрометеорологической информации». 7-9 июля 2014 г., г. Санкт-Петербург VII Всероссийский.
Гидрометеорологическое обеспечение погодозависимых отраслей экономики, повышение эффективности специализированного обслуживания в Республике Беларусь.
Заседание консультативного Совета глав местных администраций муниципальных районов и городских округов 27 марта 2012 года.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ Теоретические основы анализа результатов прогнозирования Лекция 7.
Виды численности работников Оценка укомплектованности работников производится соотношением фактической списочной численности на конец учетного периода.
Государственное бюджетное учреждение Калининградской области «Отряд государственной противопожарной службы и обеспечения мероприятий гражданской обороны»
«Мониторинг и анализ структуры предложения рабочей силы» Водопьянова Е.А. Эксперт проекта Основные практические результаты 1-го этапа (2009 год)
Транксрипт:

Метод прогноза показателя пожарной опасности (ППО) в лесах по территории России на месяц (в пожароопасный сезон) В.М. Хан, Р.М. Вильфанд, Д.Б. Киктев ФГБУ «Гидрометцентр России»

Общие положения Долгосрочные прогнозы пожарной опасности (ПО) на месяц и более до настоящего времени в Росгидромете не составлялись. Принимая во внимание потребности заинтересованных подразделений Федерального агентства лесного хозяйства и МЧС в регулярном обеспечении долгосрочной прогностической информации ПО, в ФГБУ «Гидрометцентр России» впервые разработан метод прогноза ПО на месяц по территории России. Прогностическая ПО информация практически полезна при планировании и осуществления комплекса мероприятий, связанных с лесными пожарами и ЧС.

Метод прогноза Метод основан на использовании индекса Нестерова, данных гидродинамических моделей, использовании эмпирических зависимостей температуры и суточного нарастания показателя пожарной опасности, а также климатической информации. Основы метода и результаты его авторских испытаний на ретроспективных прогнозах за период 6 лет изложены в публикации (Хан, Метеорология и Гидрология, 2012, 8, с.5-17).

J. Roads, P. Tripp, H. Juang, J. Wang, F. Fujioka and S. Chen, NCEP–ECPC monthly to seasonal US fire danger forecasts, International Journal of Wildland Fire 2010, 19, 399–414 По модели CFS вычислялись прогностические параметры T2m, prec, Rh, Pr, U,V, Cl Расчетные индексы, характеристики ПО: Ignition Component, Energy Release Component, Burning Index, Spread Component, Keetch–Byram Drought Index Детализация прогностических данных с помощью региональной модели Regional Spectral Model (RSM) Для валидации в качестве фактической информации использовались прогнозы ПО на 1 сутки. МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ ПО РАЗРАБОТКЕ ПРОГНОЗОВ ПОЖАРНОЙ ОПАСНОСТИ НА ДОЛГИЕ СРОКИ

1 класс 2 класс 3 класс 4 класс 5 класс Отсутствует Малая Средняя Высокая > Чрезвычайная Комплексный метеорологический показатель пожарной опасности Нестерова t - температура воздуха τ - точка росы n – количество сухих дней (осадки менее 3 мм) 1 градация «ниже нормы» 2 градация «норма» 3 градация «выше нормы» Традиционная шкала ПО «Классы пожарной опасности» Предложена новая терминология для характеристики степени ПО на длительные сроки «Градации пожарной опасности» Новая терминология для характеристики степени ПО на длительные сроки

Технологическая линия выпуска прогноза ПО на месяц Ансамблевые поля (осадки и температура) по модели ПЛАВ суточного разрешения Ансамблевые поля (осадки и температура) по модели CFS суточного разрешения Прогнозы ППО на декаду по 1335 станциям (П.П. Васильев) Прогнозы ППО на декаду по 1335 станциям (П.П. Васильев) Скачивание, раскодировка, форматирование, расчет средних значений по ансамблю (ПЛАВ – 20 членов, CFS - 28 членов), отбор узлов сетки, ближайших к станциям Расчет значений терцилей ППО по 1335 станциям по архивным данным за последние 14 лет. Расчет прогностических значений ППО на месяц по индексу Нестерова по 1335 станциям с использованием прогностических зависимостей между суточным нарастанием ППО и температурой воздуха Корректировка прогностических ГПО с учетом климатического распределения снежного покрова по спутниковым данным Перевод значений ППО в термины градаций пожарной опасности (ГПО) Представление прогнозов ГПО в графическом виде Верификация успешности прогнозов ГПО за предыдущие периоды Ассимиляция среднесрочных прогностических данных ППО

Период испытаний метода Программа официальных испытаний предложенного метода рассмотрена и одобрена на заседании секции Ученого Совета по метеорологическим прогнозам ФГБУ «Гидрометцентр России» в 2012 г. Период испытаний: VIII – VII. 2014

Порядок составления прогнозов Прогнозы составлялись по 1335 пунктам, расположенным на территории РФ с нулевой заблаговременностью на месяц в течение всего пожароопасного сезона с апреля по октябрь. Срок выдачи прогноза - 28 числа месяца предшествующего прогнозируемому.

Система графической визуализации ГПО реализована В.А. Тищенко

Фактическая информация для расчета оценок успешности Суточные фактические значения показателя пожарной опасности для 1335 пунктов над территорией России рассчитываются в оперативном режиме в Отделе среднесрочных прогнозов погоды П.П. Васильева на основе данных ежедневных срочных наблюдений, получаемых в коде «SYNOP». В Отделе долгосрочных прогнозов погоды эти данные переводятся в термины градаций пожарной опасности «ниже нормы», «норма», «выше нормы» в месячном осреднении. Качество прогнозов оценивалось посредством сравнения прогностических и фактических градаций пожарной опасности для 1335 станций на территории России.

Основные выводы Метод прогноза пожарной опасности лесов на месяц по территории России разработан впервые. Оценки успешности демонстрируют качество выше случайного прогноза и климатического прогноза (в случае прогнозирования крайних градаций ПО) Результаты испытаний метода рассматривались и обсуждались на заседании секции Ученого совета по метеорологическим прогнозам 27 ноября 2014 г. Секция Ученого совета по результатам оценок рекомендовала метод к внедрению в качестве консультативного. Прогнозы, составляемые по данному методу имеют значимую практическую ценность для повышения эффективности планирования и решения задач отдельных социально-экономических секторов, в частности подразделений Лесного хозяйства. Намечены пути к усовершенствованию метода прогнозирования ПО на долгие сроки.