ДИАГНОСТИКА И ПРОГНОЗ ВЛИЯНИЯ ГЛОБАЛЬНЫХ КЛИМАТИЧЕСКИХ ОСЦИЛЛЯЦИЙ НА АКТИВНОСТЬ ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫХ УРАГАНОВ В.А. Головко, И.Л. Романов Всероссийская научная. - презентация

1 ДИАГНОСТИКА И ПРОГНОЗ ВЛИЯНИЯ ГЛОБАЛЬНЫХ КЛИМАТИЧЕСКИХ ОСЦИЛЛЯЦИЙ НА АКТИВНОСТЬ ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫХ УРАГАНОВ В.А. Головко, И.Л. Романов Всероссийская научная конференция Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса Москва, ноября 2003 г.

2 Актуальность и научная новизна решаемых задач Впервые экспериментальные данные, накопленные за период около 20 лет, позволяют выявить основные особенности короткопериодных изменений климата Земли, связанных с аномалиями глобального перераспределения составляющих радиационного баланса. Впервые экспериментальные данные, накопленные за период около 20 лет, позволяют выявить основные особенности короткопериодных изменений климата Земли, связанных с аномалиями глобального перераспределения составляющих радиационного баланса. На основе анализа характеристик уходящего излучения Земли и основных осциллирующих компонентов климата может быть исследована возможность решения одной из наиболее актуальных задач построения математической пространственно-временной модели, позволяющей осуществлять диагностику и прогноз аномальных природных явлений и, в первую очередь, мощных тропических циклонов (тайфунов). На основе анализа характеристик уходящего излучения Земли и основных осциллирующих компонентов климата может быть исследована возможность решения одной из наиболее актуальных задач построения математической пространственно-временной модели, позволяющей осуществлять диагностику и прогноз аномальных природных явлений и, в первую очередь, мощных тропических циклонов (тайфунов).

3 Аномальные климатические изменения в конце ХХ века Реконструированный временной ход длинноволновой составляющей радиационного баланса Земли в экваториальной зоне (± 20°) за последние 18 лет и основные аномальные природные явления за этот период.

4 Аномальные климатические изменения в конце ХХ века Совместная эволюция аномалий коротковолновой и длинноволновой составляющих РБЗ относительно базового периода гг.

5 Аномальные климатические изменения в конце ХХ века

6 Особенности циклогенеза северо-западной акватории Тихого океана Начальная стадия развития ТЦ Заключительная стадия существования ТЦ

7 Особенности циклогенеза северо-западной акватории Тихого океана

8

9 Количество наблюдений тайфунов с 1945 по 2002 год в каждой пространственной ячейке разрешения (3°× 3°). Особенности циклогенеза северо-западной акватории Тихого океана

10 Иерархический байесовский подход Статистический анализ климатологии тропических ураганов должен учитывать пространственную изменчивость частоты их появления, авторегрессионные члены, и полный набор климатических факторов, влияющих на возникновение и эволюцию этих природных явлений (характеристики уходящего излучения, индексы основных осцилляций климата и т.п. ). Статистический анализ климатологии тропических ураганов должен учитывать пространственную изменчивость частоты их появления, авторегрессионные члены, и полный набор климатических факторов, влияющих на возникновение и эволюцию этих природных явлений (характеристики уходящего излучения, индексы основных осцилляций климата и т.п. ). Принципиальная идея подхода к построению иерархической модели заключается в поэтапном решении сложной статистической задачи. При этом подходе сложные структуры описания процесса представлены набором условных моделей, формально связанных между собой вероятностными правилами. Байесовский формализм позволяет оценить характеристики пространственно-временной изменчивости скрытого динамического процесса, ответственного за частоту появления ураганов. Байесовские модели позволяют успешно интегрировать данные различных информационных источников. В результате иерархическая модель дает апостериорное распределение пространственно- временных характеристик ураганов. Вычисление апостериорного распределения для сложной модели сопряжено со значительными вычислительными трудностями в связи большой размерностью задачи. И хотя непосредственно вычислить апостериорное распределение часто не представляется возможным, результат можно получить путем моделирования, используя вычислительный алгоритм цепей Маркова - Монте-Карло (МСМС).

11 Первый уровень: модель данных [данные | процесс, параметры] Второй уровень: модель процесса [процесс | параметры] Третий уровень: модель параметров [параметры] Иерархическая модель

12 Погрешность оценки Пространственное расположение значимых значений (с вероятностью 95%) Пространственные характеристики основных параметров модели Авторегрессия

13 Погрешность оценки Пространственное расположение значимых значений (с вероятностью 95%) Индекс Южного колебания

14 Пространственные характеристики основных параметров модели Погрешность оценки Пространственное расположение значимых значений (с вероятностью 95%) Индекс Северо-Атлантического колебания

15 Прогноз интегральной характеристики УДР в области зарождения тайфунов с помощью метода главных осциллирующих образов (РОР) Прогноз годового количества тайфунов Для выделенной области зарождения тайфунов в западной части Тихого океана была установлена статистическая значимость региональных характеристик УДР, как оптимальных предикторов годового количества тайфунов в исследуемой области.

16 Прогноз количества тайфунов на ближайшие 5 лет Прогноз годового количества тайфунов Валидация полученных результатов прогноза количества тайфунов на основе сопоставления с данными независимых наблюдений за трехлетний период показывает, что средняя относительная точность прогноза составляет около 10%.

17 Заключение 1. На основе 18-летнего ряда космических радиационных наблюдений выявлены пространственно-временные структуры аномалий УДР, описывающие динамику основных процессов в радиационном поле Земли. 2. Исследована возможность среднесрочного прогноза пространственного распределения аномалий УДР статистическими методами в различных широтных зонах. Относительная средняя точность среднесрочного прогноза УДР в пространственной ячейке 2.5° на 2.5° составляет около 3%, относительная точность интегрального значения УДР в заданной широтно-долготной зоне не превышает 0.5%. 3. Построена Байесовская иерархическая статистическая модель, связывающая пространственное распределение годового количества наблюдений тайфунов с характеристиками поля УДР и основными осциллирующими климатическими индексами. 4. Для выделенной области зарождения тайфунов в западной части Тихого океана была установлена статистическая значимость интегральной характеристики уходящего длинноволнового излучения, как оптимального предиктора годового количества тайфунов в исследуемой области. Подтверждена статистически значимая связь индекса Южного колебания с пространственным распределением годового количества тайфунов. Отвергнута гипотеза о наличии статистически значимой связи с индексом Северно-Атлантического колебания. 5. На основе прогнозируемых значений поля УДР в области зарождения тайфунов с помощью одномерной иерархической модели получены оценки среднегодового количества тайфунов до 2008 года. Средняя относительная точность прогноза на три года составляет около 10 %.