Решение Центральной методической комиссии по гидрометеорологическим и гелиогеофизическим прогнозам от 4 июля 2017 г.

Центральная методическая комиссия по гидрометеорологическим и гелиогеофизическим прогнозам (ЦМКП), заслушав и обсудив доклады представителей ФГБУ «КаспМНИЦ», ФГБУ «ГОИН», ФГБУ «Гидрометцентр России», ФГБУ «ЦАО» и ФГБУ «ВНИИСХМ», приняла следующие решения:

1. Технология расчета водообмена и переноса загрязняющих веществ между различными частями Каспийского моря с использованием гидродинамической модели Каспийского моря с разрешением 1 морская миля по горизонтали и данных мониторинга загрязнения морской среды (ФГБУ «КаспМНИЦ», Г.А. Монахова, ФГБУ «Гидрометцентр России», С.К. Попов).

1.1. ЦМКП отмечает, что:
В 2014-2016 гг. в ФГБУ «КаспМНИЦ» разрабатывалась технология расчета трансграничного переноса и локального баланса загрязняющих веществ с использованием оперативной гидродинамической модели Каспийского моря (ФГБУ «Гидрометцентр России» для прогноза штормовых нагонов) и данных мониторинга загрязнения морской среды.
Технология включает в себя:
- формирование запроса на расчет потоков воды через границу, в котором указывается число участков (соответствует числу станций мониторинга) и координаты их конечных точек; число и глубина залегания слоев (соответствует числу горизонтов, на которых отбирались пробы для химанализа), а также время начала и конца расчетного периода (соответствует времени проведения наблюдений за загрязнением морской среды);
- получение расчетных данных в виде электронных таблиц о потоках воды (куб.м/сек) во внутрь (+) и вне (-) границы по каждому участку и слою с дискретностью один час;
- расчет притока и оттока воды, суммарного и результирующего водообмена для каждого участка, слоя, а также всех участков и слоев воды за расчетный период (куб. км);
- формирование таблиц данных о концентрации ЗВ в морской воде для каждого слоя воды и участка границы (тонн/куб.км);
- расчет притока и оттока, суммарного и результирующего переноса ЗВ для каждого участка, слоя, а также всех участков и слоев воды за расчетный период (тонн/куб.км).

Одна и та же технология используется как для расчета трансграничного переноса (открытая граница), так и для локального баланса ЗВ (замкнутая граница).
Технология была апробирована путем расчета:
- трансграничного переноса ЗВ между российским и казахстанским секторами Каспийского моря, где преобладает перенос ЗВ из первого во второй сектор;
- трансграничного переноса ЗВ между российским и азербайджанским секторами Каспийского моря, где перенос ЗВ в различных слоях воды носит разнонаправленный характер;
- локального баланса ЗВ в районе месторождения им. Ю. Корчагина, где он равен нулю («нулевой сброс»).

1.2. ЦМКП считает целесообразным:
- одобрить работу ФГБУ «КаспМНИЦ» и ФГБУ «Гидрометцентр России»» по разработке Технологии расчета водообмена и переноса загрязняющих веществ между различными частями Каспийского моря с использованием гидродинамической модели Каспийского моря с разрешением 1 морская миля по горизонтали и данных мониторинга загрязнения морской среды.

1.3. ЦМКП рекомендует:
- авторам при подготовке документации на технологию учесть замечания, высказанные членами ЦМКП, провести оценку погрешности диагностических расчетов течений и в целом погрешности расчета трансграничного переноса и локального баланса ЗВ (с учетом погрешности измерений концентрации ЗВ), продолжить работу по развитию технологии;
- использовать оформленную в соответствии с нормативными документами «Технологию расчета водообмена и переноса загрязняющих веществ между различными частями Каспийского моря с использованием гидродинамической модели Каспийского моря с разрешением 1 морская миля по горизонтали и данных мониторинга загрязнения морской среды» в заинтересованных НИУ Росгидромета, ФГБУ «Северо-Кавказское УГМС» и в организациях выполняющих экологический мониторинг в районах осуществления морской деятельности;
- при подготовке РД «Методические рекомендации по организации и проведению наблюдений и оценке загрязнения морской среды в районах разведки и разработки морских нефтегазовых месторождений» включить раздел, посвященный расчету локального баланса ЗВ с использованием гидродинамических моделей и данных производственного экологического мониторинга.


2. Автоматизированная технология составления оценок условий вегетации и прогноза урожайности ярового ячменя по субъектам европейской территории России (ФГБУ «ВНИИСХМ», Т.А. Гончарова, Т.А. Найдина, В.М. Лебедева).

2.1. ЦМКП отмечает, что:
В ФГБУ «ВНИИСХМ» в рамках научной тематики в 2011–2013 гг. был разработан метод оценки условий вегетации и прогноза урожайности ярового ячменя по субъектам европейской территории России. Метод разработан в соответствии с требованиями:
– единый методический подход к составлению оценок и прогнозов по всей территории и по всем культурам;
– использование универсального объема исходной оперативной информации, обеспеченной системой наблюдений Росгидромета;
– использование рядов урожайности Госкомстата России в доработанном весе;
– единые сроки составления оценок и прогнозов по территории РФ;
– реализация методов по всем субъектам РФ.

В основе метода прогноза лежит динамико-статистическая модель «погода-урожай» ярового ячменя. Структура модели адаптирована к сокращенным объемам исходной оперативной информации. В методиках используется следующая оперативная метеорологическая информация: средняя декадная температура воздуха и сумма осадков за декаду по субъекту. Для прогностических целей используется прикладной вариант модели, учитывающий биологические особенности сельскохозяйственной культуры и почвенно-климатические условия субъекта РФ.

Прогноз ожидаемой урожайности ярового ячменя по субъектам РФ составляется на 21 июня и уточняется 21 июля. Адаптация модели «погода-урожай» ярового ячменя к современным уровням урожайности была проведена для 43 субъектов Российской Федерации (основные субъекты возделывания ярового ячменя) и заключалась:
- в замене урожайности с посевной площади на урожайность с уборочной площади;
- в определении нового значения биомассы репродуктивных органов при средних многолетних агрометеорологических условиях;
- в подборе новых температурных и влажностных кривых для каждого субъекта;
- в разработке программного обеспечения модернизированного метода.

Проведена автоматизация разработанных методик для 43 субъектов ЕТР и создана подсистема составления оценок условий вегетации и прогноза урожайности ярового ячменя в специализированной информационно-прогностической системе (ИПС). ИПС позволяет на базе одного ПК осуществлять обработку декадных телеграмм в коде КН-21 и проводить расчеты по разработанным методикам по всей территории РФ.

В ФГБУ «Гидрометцентр России» в 2014–2016 гг. прошли испытания метода оценки агрометеорологических условий и прогноза урожайности ярового ячменя по 43 субъектам РФ.

В первый год производственных испытаний – в целом по территории ЕТР прогноз не оправдался (оправдываемость 40 % – в июне и 44 % – в июле). В 2015 и 2016 годах прогноз имел высокую оправдываемость для двух сроков прогноза. В целом по территории ЕТР оправдываемость прогнозов, составленных на 21 июня, составила 91 % – в 2015 году и 93 % – в 2016 году. Прогнозы, составленные на 21 июля, имели, соответственно, оправдываемость 81 и 84 %. При этом, в среднем оправдываемость всех составленных за период испытаний прогнозов составляет 67–68 % (около 70 %).

По сравнению с существующими в Гидрометцентре России физико-статистическими методами, представляемый метод прогноза урожайности ярового ячменя имеет преимущество в автоматизации расчетов.

2.2. ЦМКП считает целесообразным:
- одобрить работу ФГБУ «ВНИИСХМ» по разработке «Автоматизированной технологии составления оценок условий вегетации и прогноза урожайности ярового ячменя по субъектам европейской территории Российской Федерации» (ФГБУ «ВНИИСХМ», Т.А. Гончарова, Т.А. Найдина, В.М. Лебедева).

2.3. ЦМКП рекомендует:
- ФГБУ «Гидрометцентр России» использовать автоматизированную технологию составления оценок условий вегетации и прогноза урожайности ярового ячменя по субъектам европейской территории Российской Федерации в качестве основного расчётного метода;
- ФГБУ «ВНИИСХМ» доработать методику прогноза урожайности ярового ячменя по Московской, Рязанской, Тверской, Смоленской областям в целях повышения оправдываемости прогноза.


3. Автоматизированная технология составления оценок условий вегетации и прогноза урожайности кукурузы с использованием спутниковой и наземной информации по субъектам РФ (ФГБУ «ВНИИСХМ», Т.А. Гончарова, Т.А. Найдина, В.М. Лебедева).

3.1. ЦМКП отмечает, что:
В ФГБУ «ВНИИСХМ» в рамках научной тематики в 2011–2013 гг. впервые был разработан метод оценки условий вегетации и прогноза урожайности кукурузы с использованием спутниковой и наземной информации по 16 субъектам южной половины ЕТР (основные субъекты возделывания кукурузы). Метод разработан в соответствии с требованиями:
– единый методический подход к составлению оценок и прогнозов по всей территории и по всем культурам;
– использование универсального объема исходной оперативной информации, обеспеченной системой наблюдений Росгидромета;
– использование рядов урожайности Госкомстата России в доработанном весе;
– единые сроки составления оценок и прогнозов по территории РФ;
– реализация методов по всем субъектам РФ.

Динамико-статистический метод прогноза урожайности кукурузы основан на сочетании двух прогнозов: прогноза тенденции урожайности и оценки отклонений урожайности от тенденции, выполняемых с помощью усовершенствованной модели продукционного процесса кукурузы с использованием спутниковой информации.

Разработаны два динамико-статистических метода прогноза урожайности зерна кукурузы:
– с использованием оперативной метеорологической информации;
– с включением оперативных спутниковых данных (индекс NDVI) наряду с метеорологической и агрометеорологической информацией. Индекс NDVI является комплексным показателем текущего состояния посевов.

В оперативном режиме средние областные декадные значения вегетационного индекса NDVI помещаются на специализированном сайте Института космических исследований Российской академии наук (ИКИ РАН).

Прогноз ожидаемой урожайности кукурузы по субъектам РФ составляется на 21 июня и уточняется 21 июля. Проведена автоматизация разработанных методик для 16 субъектов РФ и создана подсистема составления оценок условий вегетации и прогноза урожайности кукурузы в специализированной информационно-прогностической системе (ИПС). ИПС позволяет на базе одного ПК осуществлять обработку декадных телеграмм в коде КН-21 и проводить расчеты по разработанным методикам по всей территории РФ.

В ФГБУ «Гидрометцентр России» в 2014–2016 гг. прошли испытания методов оценки агрометеорологических условий и прогноза урожайности кукурузы по 16 субъектам РФ с использованием наземной и спутниковой информации. Согласно РД 52.27.284-91 испытываемый метод без использования NDVI в первый срок имеет показатели оправдываемости выше, а показатели ошибки метода меньше у 79,2 % субъектов, а во второй – у 81,2 % субъектов, чем аналогичные показатели инерционного и климатологического методов прогноза. Метод прогноза с использованием, наряду с оперативной метеорологической информацией, индексов NDVI в первый и во второй сроки прогноза имеет у 79,2 % субъектов территории показатели оправдываемости выше, а показатели ошибки метода меньше, чем аналогичные показатели инерционного и климатологического прогнозов.

Оправдываемость прогнозов урожайности зерна кукурузы по относительной ошибке для двух сроков прогноза за период с 2014 по 2016 гг., как без использования в расчетах NDVI, так и с использованием этого показателя, имеет высокую оправдываемость по территории: от 75 до 93,8 %, и только в одном случае (2014 г., второй срок прогноза) оправдываемость прогнозов в целом по территории была 69 %.

По сравнению с существующими в ФГБУ «Гидрометцентр России» физико-статистическими методами, представляемый метод прогноза урожайности кукурузы имеет преимущество в автоматизации расчетов.

3.2. ЦМКП считает целесообразным:
- одобрить работу ФГБУ «ВНИИСХМ» по разработке «Автоматизированной технологии составления оценок условий вегетации и прогноза урожайности кукурузы с использованием спутниковой и наземной информации по субъектам Российской Федерации» (ФГБУ «ВНИИСХМ», Т.А. Гончарова, Т.А. Найдина В.М. Лебедева).

3.3. ЦМКП рекомендует:
- ФГБУ «Гидрометцентр России» использовать автоматизированную технологию составления оценок условий вегетации и прогноза урожайности кукурузы с использованием спутниковой и наземной информации по 16-ти субъектам Российской Федерации в качестве основного расчетного метода.


4. Метод долгосрочного прогноза урожайности яровой пшеницы по федеральным округам и России в целом (ФГБУ «ВНИИСХМ», В.М. Лебедева).

4.1. ЦМКП отмечает, что:
В ФГБУ «ВНИИСХМ» в рамках научной тематики в 2011–2013 гг. впервые был разработан синоптико-статистический метод долгосрочного прогноза урожайности яровой пшеницы по федеральным округам и России в целом, заблаговременность прогноза составляет 5 месяцев (прогноз составляется в марте).

Долгосрочный метод прогноза урожайности сельскохозяйственных культур основан на одновременном использовании прогноза тренда урожайности с помощью метода гармонических весов и оценки отклонений урожайности от тренда, выполняемых с помощью синоптико-статистических методов оценки агрометеорологических условий формирования урожая.

Основанием для разработки метода прогноза с большой заблаговременностью является положение, согласно которому длительные аномалии в циркуляции атмосферы не возникают внезапно, а подготавливаются предыдущим развитием атмосферных процессов в пределах Северного полушария и во всей толще атмосферы. Связь между состоянием атмосферы (гидросферы) и погодой в том или ином регионе может прослеживаться в течение сезонов. В связи с этим представляется возможным через оценку особенностей циркуляции над Северным полушарием в предвегетационный период рассчитать урожайность сельскохозяйственных культур еще до сева яровых культур. Для реализации методики долгосрочного синоптико-статистического прогноза урожайности яровой пшеницы по федеральным округам и России в целом разработан автоматизированный прогностический комплекс.

В ФГБУ «Гидрометцентр России» в 2014–2016 гг. прошли испытания метода долгосрочного прогноза урожайности яровой пшеницы по федеральным округам и России в целом. На независимом материале было составлено 24 прогноза. В 2014 году прогноз не оправдался в одном округе (Уральский федеральный округ), при этом оправдываемость в среднем по территории (по 8 федеральным округам) составила 88 %; в 2015 году прогнозы оправдались в 100 % случаев, в 2016 году - прогноз не оправдался в двух федеральных округах (Приволжском и Южном), что составляет 1,6 % от всей посевной площади, оправдываемость по территории составила 75 %. На основании прогноза урожайности яровой пшеницы по федеральным округам была рассчитана урожайность яровой пшеницы по России в целом (в расчетах использовались данные о посевных площадях за предшествующий год).

Средняя за три года относительная ошибка прогноза валового сбора яровой пшеницы в целом по Российской Федерации составила 11 %.

4.2. ЦМКП считает целесообразным:
- одобрить работу ФГБУ «ВНИИСХМ» по разработке «Метода долгосрочного прогноза урожайности яровой пшеницы по федеральным округам и России в целом» (ФГБУ «ВНИИСХМ», В.М. Лебедева).

4.3. ЦМКП рекомендует:
- ФГБУ «Гидрометцентр России» использовать метод долгосрочного прогноза урожайности яровой пшеницы по федеральным округам и России в целом в качестве основного расчетного метода;
- ФГБУ «ВНИИСХМ» доработать метод прогноза по Уральскому, Приволжскому и Южному федеральным округам; - внести изменения в План выпуска основных агрометеорологических прогнозов и докладов Росгидромета на 2016–2020 годы, включив в него долгосрочный прогноз урожайности яровой пшеницы по федеральным округам Российской Федерации;
- рекомендовать ФГБУ «ВНИИСХМ» и ФГБУ «Гидрометцентр России» совместно переработать раздел 3 «Агрометеоро¬логические прогнозы» действующих Методических указаний «Проведение производственных (оперативных) испытаний новых и усовершенствованных методов гидрометеорологических и гелиогеографических прогнозов» (РД 52.27.284-91, 1991 год) и Инструкцию по оценке оправдываемости агрометеорологических прогнозов от 1983 года.


5. Временные методические указания по использованию информации доплеровского метеорологического радиолокатора ДМРЛ-С в синоптической практике (коллектив авторов ФГБУ «ЦАО», ФГБУ «Гидрометцентр России», ФГБУ «ГАМЦ Росгидромета», ФГБУ «ГГО» под руководством Ю.Б. Павлюкова).

5.1. ЦМКП отмечает, что:
Методический документ представляет собой вторую редакцию «Временных методических указаний по использованию информации доплеровского метеорологического радиолокатора ДМРЛ-С в синоптической практике», введенных в действие Приказом Росгидромета №52 от 14.02.2014 г. и одобренных ЦМКП Решением №40-04077/14н от 30.05.2014г.

Методический документ разработан для использования в оперативных подразделениях Росгидромета, применяющих радиолокационную метеорологическую информацию в синоптической практике. Документ успешно используется на сети с 2014 г.

Коллегия Росгидромета от 05.08.2015 г. поручила (п. 3.5 решения) ФГБУ «ЦАО» совместно с ФГБУ «ГГО», ФГБУ «ГАМЦ Росгидромета», ФГБУ «Авиаметтелеком Росгидромета», ФГБУ «Гидрометцентр России» доработать «Временные методические указания по использованию информации доплеровского метеорологического радиолокатора ДМРЛ-С в синоптической практике». Первоначально вторая редакция «Временных методических указаний» была рассмотрена ЦМКП на заседании 11.10.2016 г., работа по совершенствованию документа была одобрена и ФГБУ «ЦАО» рекомендовано:
- совместно с ФГБУ «Гидрометцентр России», ФГБУ «ГГО», ФГБУ «ГАМЦ Росгидромета» доработать представленный Документ с учетом замечаний, высказанных рецензентом и членами ЦМКП, и повторно представить его на ЦМКП в I квартале 2017;
- ФГБУ «ЦАО» провести доработку «Временных методических указаний по использованию информации доплеровского метеорологического радиолокатора ДМРЛ-С в синоптической практике» со статусом Методических указаний, а документ «Инструкция для оперативно-прогностических и авиаметподразделений Росгидромета по использованию информации ДМРЛ в синоптической практике» доработать и представить на рассмотрение ЦМКП в качестве Руководящего Документа Росгидромета с уточнением состава авторов и учетом их реального вклада по обоим документам.

Представленный документ переработан в соответствии с требованиями РД 52.14.642-2003 «Текстовые документы. Общие требования построению, изложению и оформлению», с изменениями 2013 г.

Документ состоит из 12 разделов, 8 приложений, список использованной литературы содержит 49 документов. Общий объем составляет 121 страницы.

В документе приведены краткие сведения о доплеровском радиолокаторе ДМРЛ-С, включая его назначение, технические характеристики, режимы наблюдений, описание программного обеспечения (раздел 4). В разделе 5 приведено описание вторичных радиолокационных продуктов ДМРЛ, в разделе 6 – сведения о поляризационных характеристиках облачности. В разделе 7 документа приведена информация, необходимая для применения ДМРЛ в синоптической практике: описаны основные средства представления информации ДМРЛ, возможности использования доплеровских характеристик ДМРЛ для анализа синоптической ситуации. В разделе 8 освещены возможности использования данных ДМРЛ для анализа и подготовки прогнозов и штормовых предупреждений. Раздел 9 документа содержит информацию об использовании данных ДМРЛ при метеообеспечении авиации, в нем определены наиболее важные для авиационных потребителей продукты ДМРЛ. Раздел 10 посвящен рассмотрению ограничений радиолокационного метода наблюдений, связанных с ослаблением радиоволн, расширением луча с расстоянием, экранировкой метеообъектов местными предметами (горы, сооружения), кривизной земли и аномальной рефракцией радиоволн в атмосфере. В разделе 11 описана методика оценки качества идентификации ОЯ и способы валидации наблюдений ДМРЛ с привлечением различных независимых видов информации, использующейся в ЦАО, которые свидетельствуют о том, что продукты ДМРЛ правильно отражают фактически наблюдающиеся в атмосфере явления. В разделе 12 изложен регламент наблюдений сети ДМРЛ-С Росгидромета.

5.2. ЦМКП считает целесообразным:
- одобрить доработанный ФГБУ «ЦАО» документ «Временные методические указания по использованию информации доплеровского метеорологического радиолокатора ДМРЛ-С в синоптической практике».

5.3. ЦМКП рекомендует:
- документ «Временные методические указания по использованию информации доплеровского метеорологического радиолокатора ДМРЛ-С в синоптической практике» рекомендовать к применению во всех учреждениях Росгидромета, использующих информацию доплеровских метеорологических радиолокаторов ДМРЛ-С в синоптической практике;
- разместить доработанный документ «Временные методические указания по использованию информации доплеровского метеорологического радиолокатора ДМРЛ-С в синоптической практике» на сайте Методического кабинета ФГБУ «Гидрометцентр России», ФГБУ «ЦАО», ФГБУ «Авиаметтелеком Росгидромета»;
- ФГБУ «ЦАО» подготовить информационное письмо о размещении документа и направить в учреждения Росгидромета, использующие информацию доплеровских метеорологических радиолокаторов ДМРЛ-С в синоптической практике;
- представить на рассмотрение ЦМКП «Временные методические указания по использованию информации доплеровского метеорологического радиолокатора ДМРЛ-С в синоптической практике» в 2018 году, с учетом результатов эксплуатации документа в оперативной практике учреждениями Росгидромета.


6. О переносе сроков испытания и рассмотрения результатов испытаний ЦМКП.

6.1. Метод долгосрочного прогноза распределения молодых и однолетних льдов в осенне-зимний период в юго-восточной части Баренцева моря с месячной заблаговременностью (ФГБУ «ААНИИ», А.Б. Тюряков, А.А. Лебедев). - просьба ФГБУ «ААНИИ» по объективным причинам перенести рассмотрение методики ЦМКП на 2018 год.

6.2. ЦМКП считает целесообразным:
- удовлетворить просьбу ФГБУ «ААНИИ» о переносе сроков представления результатов испытаний ЦМКП на 2018г.


Руководитель Росгидромета
А.В. Фролов


© Методический кабинет Гидрометцентра России