Автоматизированный метод прогноза средней месячной ледовитости Охотского, Японского и Берингова морей с заблаговременностью до одного года

В отделе долгосрочных прогнозов погоды и изучения климата ФГБУ «ДВНИГМИ» с 2005 г. разрабатывались автоматизированные методы и технология прогноза ледовитости дальневосточных морей. Ледовитость моря рассчитывалась как отношение общей площади льда к площади расчетной сетки, определяющей границы возможного формирования ледового покрова, выраженное в процентах. Расчетная сетка занимает в Охотском и Беринговом морях всю акваторию, в Японском море – Татарский пролив, залив Петра Великого и прибрежную зону Российской Федерации [1,2,3].

В Приморском УГМС, в соответствии с "Планом испытания и внедрения новых и усовершенствованных методов (технологий) гидрометеорологических и гелиогеофизических прогнозов Росгидромета", в период с июня 2008 г. по июнь 2011 г. проводились оперативные испытания автоматизированного метода прогноза средней месячной ледовитости Охотского, Японского и Берингова морей с заблаговременностью более 7 месяцев.

Прогнозы осуществлялись на месяцы с наиболее устойчивым ледовым покровом: Охотское и Берингово моря - декабрь-май; Японское море – декабрь-апрель.


Краткое описание метода

Основу метода долгосрочного прогноза ледовитости составляет модель, построенная на физико-статистической основе. Базовые составляющие алгоритма построения прогностической модели на месяцы ледового сезона следующие:
- поиск и формирование рядов предикторов;
- расчет будущих значений предиктанта;
- отбор прогностической модели и выдача результатов прогноза.

Поиск и формирование рядов предикторов
Для поиска предикторов используется способ их выявления в полях гидрометеопараметров, описанный в [4]. В предложенном методе предлагается следующая последовательность действий для диагностики статистических связей между предиктантом и множеством предикторов:
1) разбиение выборки предиктанта на три класса;
2) отнесение элементов выборки предиктора к соответствующему классу предиктанта;
3) выявление в определенном классе статистических взаимосвязей между предиктантом и предиктором и нахождение степени различия между полученными классами.

Наиболее полезную для прогнозов информацию содержат те узлы поля гидрометеопараметра, в которых отмечаются наибольшие значения расстояний между классами.

Применение динамического принципа при формировании рядов предикторов позволяет использовать разнородную информацию, задаваемую как в виде полей, так и в виде временных рядов. Такие предикторы, как ледовитость моря и индекс SOI, представлены временными рядами.

Расчет будущих значений предиктанта
Прогностические значения ледовитости в модели могут быть получены двумя способами:
— в результате составления и решения уравнения множественной линейной регрессии;
— путем выявления лет-аналогов по предикторам и расчета ледовитости по некоторому правилу. Использование аналогов позволяет, хотя и опосредованно, более полно учесть местные условия рассматриваемой акватории. Метод аналогов использовался в двух вариантах, отличающихся набором предикторов, по которым аналог находится. В первом варианте в анализ включались все предикторы. Во втором — только те, которые входили в построенное ранее уравнение регрессии.

Отбор прогностической модели
Отбор прогностической модели осуществлялся на основании оценки качества прогнозов на материалах 7-летней проверочной выборки (2001/2 – 2007/8 гг.).

Исходные данные
В архив исходной информации, необходимой для проведения расчетов, включались: геопотенциал на уровне 500 гПа, давление, приведенное к уровню моря, температура воздуха на изобарической поверхности 850 гПа, температура поверхности Земли, поля относительной топографии ОТ500/1000, индекс "Южного Колебания" - SOI, ледовитость моря за период с 1960 года. Объем выборки изменялся в зависимости от года прогноза. При этом все прогностические операторы пересчитывались.

Климатические значения (нормы), (среднее квадратическое отклонение среднемесячной ледовитости от нормы) и среднеквадратические отклонения от нормы для всех предикторов рассчитаны для каждого месяца по базовому периоду 1971- 2000 гг., рекомендованному ВМО (для SOI - по базовому периоду 1951-1980 гг.).
Для проведения вычислений значения предикторов приводились к стандартному виду.

Расчет оценок
Расчет оценок производился согласно Наставлению по службе прогнозов [6] и Руководящим документам по проведению производственных (оперативных) испытаний новых и усовершенствованных методов прогнозов [5].

Для прогнозов заблаговременностью более 6 месяцев допустимая погрешность составляет ±. Варианты моделей отбирались (в режиме визуального просмотра результатов оценки) по максимальной оправдываемости прогнозов. Для сравнения рассчитывались и оценивались климатологические прогнозы.

Единой физико-статистической модели для всех месяцев ледового сезона на акватории конкретного моря создать не удалось. Вычислительные эксперименты показали, что для каждого месяца выявляются несколько вариантов модели с оправдываемостью прогнозов ледовитости на независимой выборке не менее 70%.

В итоге, для каждого моря было отобрано по два набора, состоящих из 6 (5 – для Японского моря) моделей каждый. Отличия в моделях из двух наборов проявлялись в составе исходных данных, способах расчета ледовитости, заблаговременности прогнозов.

Первоначально предпочтение отдавалось тем из вариантов физико-статистической модели, которые при одинаковом качестве прогноза ледовитости требовали минимальных трудозатрат при подготовке исходных данных, в число которых входили: ледовитости морей, индекс SOI, поля геопотенциала на уровне 500 гПа (Охотское море) и давления на уровне моря (Японское море). В дальнейшем изложении метод расчета будущих значений ледовитости по этим наборам моделей будем называть мет1.

Одновременно испытывались модели, где предикторы отыскивались как в упомянутых барических полях, так и в термических: полях температуры воздуха на уровне 850 гПа, относительной топографии, ОТ500/1000 и температуры поверхности Земли (мет2). При этом заблаговременность прогнозов в наборе мет2 была больше, чем в мет1. Для Берингова моря также подготовлено два набора прогностических моделей, но в обоих наборах использовались указанные выше термобарические поля.


Технологическая линия

Технологическая линия (рис. 1) оперативного прогноза ледовитости включает следующие блоки:
- формирование баз данных 4-х срочных метеорологических наблюдений и данных по сплочённости льда;
- обработка оперативных архивов и создание наборов среднемесячных величин, используемых для расчетов;
- прогностический блок, включающий выдачу результатов прогноза.

Первый блок функционирует в едином комплексе уже действующих моделей и технологий морских прогнозов.
Второй блок технологической линии подключен в систему первого и является общим для 3-х морей.
Третий блок подготовлен для каждого из морей в отдельности.

Рис. 1. Общая схема линии долгосрочного прогноза ледовитости

Программный комплекс, реализующий прогностический блок, содержит архивы перечисленных выше полей, архивы средних месячных значений этих полей и их стандартных отклонений, файлы с данными ледовитости и индекса SOI, а также блок расчета будущих значений ледовитости моря.

Входным параметром служит год прогноза, определяемый по году начала ледового сезона (декабрь). Результатом расчетов являются прогностические значения ледовитости моря.


Результаты испытаний прогнозов ледовитости

В настоящее время ежегодно составляются официальные прогнозы ледовых условий для неарктических морей России, в том числе для дальневосточных морей. Однако провести корректное сравнение методических и официальных прогнозов не представляется возможным.

Поэтому количественное сравнение проводилось только между методическим и стандартным (климатологическим) прогнозами.

Осредненные за три года производственных испытаний оправдываемости методических (мет1, мет2) и климатологических (клим) прогнозов по каждому из дальневосточных морей и каждому месяцу ледового сезона, приведены в таблице 1.


Таблица 1
Средняя за период оперативных испытаний 2008/9-20010/11 гг. оправдываемость (Р%) методических (мет1, мет2) и климатологических прогнозов средней месячной ледовитости дальневосточных морей

Месяц прогноза Море
Охотское Японское Берингово
клим мет1 мет2 клим мет1 мет2 клим мет1 мет2
декабрь 33,3 100 100 100 100 100 66,7 33,3 100
январь 0 33,3 100 0 100 100 0 100 66,7
февраль 33,3 66,7 100 33,3 100 100 0 100 33,3
март 33,3 66,7 66,7 66,7 100 100 66,7 33,3 66,7
апрель 66,7 33,3 66,7 100 100 66,7 33,3 33,3 66,7
май 100 33,3 66,7 - - - 33,3 0 33,3

В Охотском море преимущество имеют прогнозы по мет2. Из прогнозов ледовитости, осуществленных по мет1, самыми неудачными (Р%=33%) оказались прогнозы на январь, апрель и май, а самыми успешными (100%) – на декабрь. Прогнозы ледовитости по мет2 с декабря по февраль оправдались на 100% и с марта по май - на 67%. Из общего числа прогнозов (18) по мет1 за период испытаний не оправдалось (Р% = 0%) 8 прогнозов, причем, в 5 из них не предсказаны значительные (больше ) аномалии ледовитости, а из прогнозов по мет2 не оправдались только 3 (2010 г., март - май).

В среднем за 3 года оправдываемость методических прогнозов ледовитости Японского моря по моделям как 1-го, так и 2-го наборов, оказалась успешной. Только в апреле по мет2 она составила 67%. При этом все случаи аномалии ледовитости больше (январь 2009, 2010 и 2011 г., февраль 2010 г. и 2011 г., март 2009 г.) предсказаны.

Прогнозы ледовитости по акватории Берингова моря оказались менее успешными. Самыми неудачными одновременно по мет1 и мет2 были прогнозы на май (0% и 33%, соответственно). Однако, из 12 аномалий ледовитости, превосходящих по величине , только три аномалии (больше 1,5 ) не были предсказаны в прогнозах по обоим вариантам модели.

Оценки климатологических прогнозов свидетельствуют о том, что производственные испытания методов прогноза среднемесячной ледовитости дальневосточных морей, проходили в сезоны, отличавшиеся аномальным развитием ледовых условий. Фактические отрицательные аномалии ледовитости в Охотском и Японском морях в самые холодные месяцы в каждом из 3-х ледовых сезона превышали по абсолютной величине среднее квадратическое отклонение. В Беринговом море наблюдались значительные аномалии противоположного знака. Сравнительный анализ оценок климатологических и методических (по мет1 и мет2) прогнозов указывает на эффективность использования методических прогнозов ледовитости. Для подтверждения сказанного приведем осредненные за периоды авторских и оперативных испытаний характеристики качества прогнозов (таблица 2).


Таблица 2
Результаты испытаний метода долгосрочного прогноза средней месячной ледовитости дальневосточных морей за все месяцы ледового сезона в периоды авторских (2001/2-2007/8 гг.) и производственных (2008/9 - 2010/11 гг.) испытаний

Море Период оценки Кол-во составленных прогнозов Число оправдавшихся прогнозов Оправдываемость в %
клим мет1 мет2 клим мет1 мет2
Охотское 2001/2-2007/8 42 24 37 40 57 88 95
2008/9-2010/11 18 8 10 15 44 56 83
Японское 2001/2-2007/8 35 15 30 30 43 86 86
2008/9-2010/11 15 9 15 14 60 100 93
Берингово 2001/2-2007/8 42 29 37 36 69 88 86
2008/9-2010/11 18 6 9 11 33 50 61

Число оправдавшихся методических прогнозов, как на периоде авторских испытаний, так и за годы оперативных испытаний, превосходит количество оправдавшихся климатологических прогнозов.

Величины оправдываемости методических прогнозов на акваториях дальневосточных морей, рассчитанные по семилетней независимой выборке, изменялись от 86 до 95%, а климатологических – от 43 до 69%. Трехлетние оперативные испытания, в целом подтвердили выводы, сделанные на основе авторских испытаний. Хотя оправдываемости прогнозов ледовитости на акваториях Охотского и Берингова морей понизились, но их преимущество по отношению к климатологическим остается очевидным. Эффективность прогнозов значительно понизилась только в мет1 в Охотском море (с 31 до 12%). В Японском море она уменьшилась с 43% до 33% (мет2) и до 40% - в мет1. В Беринговом море за годы оперативных испытаний при оправдываемости 61% (мет2) эффективность прогнозов увеличилась с17 до 28%.

Основываясь на результатах оперативных испытаний, для долгосрочного прогноза ледовитости на дальневосточных морях были сформированы комбинированные наборы моделей с наиболее высокими оценками качества прогнозов (табл. 3). Средняя за сезон оправдываемость прогнозов по этим наборам моделей за период испытаний превзошла 77%. Эффективность прогнозов для Охотского моря составила 39%, для Японского моря 40%, для Берингова моря 44%.

Таблица 3
Средняя за 3-летний период (2008/9-2010/11 гг.) оправдываемость (Р%) прогнозов средней месячной ледовитости Охотского, Японского и Берингова морей (комбинированный набор моделей)

Море Месяц прогноза Средняя за сезон
декабрь январь февраль март апрель май
Охотское 100 100 100 66,7 66,7 66,7 83,3
Японское 100 100 100 100 100 - 100
Берингово 100 100 100 66,7 66,7 33,3 77,8

На основании вышеизложенного можно заключить, что метод долгосрочного прогноза ледовитости имеет практическую значимость.

По комбинированным наборам моделей можно осуществлять прогнозирование средней месячной ледовитости одновременно по акваториям 3-х дальневосточных морей в июле текущего года. К этому времени должны быть подготовлены необходимые оперативные данные, по июнь включительно.

Метод удобен в работе, затраты времени на составление прогноза не превышают 2-3 минут (без затрат на подготовку данных).


Список литературы

1. Гидрометеорология и гидрохимия морей. Том IX. Охотское море. Выпуск 1. Гидрометеорологические условия. СПб: Гидрометеоиздат, 1998. 342 с.
2. Гидрометеорология и гидрохимия морей. Том VIII. Японское море. Выпуск 1. Гидрометеорологические условия. СПб: Гидрометеоиздат, 2003. 398 с.
3. Гидрометеорология и гидрохимия морей. Том X. Берингово море. Выпуск 1. Гидрометеорологические условия. СПб: Гидрометеоиздат, 1999. 300 с.
4. Жежко Р. Я., Толмачева М. А. О способе выявления информативных предикторов //Труды ДВНИГМИ. - 1990. - Вып. 136. - c.110-118.
5. Методические указания. Проведение производственных (оперативных) испытаний новых и усовершенствованных методов гидрометеорологических и гелиофизических прогнозов. РД 52.27.284-91. – Л.: Гидрометеоиздат, 1991.- 150 с.
6. Наставление по службе прогнозов. Раздел 3. Ч. III. Служба морских гидрологических прогнозов. - М.: Триада, лтд. - 2011. - 201 с.


Авторы

Г.И. Анжина, А.Н. Вражкин


Контакты

А.Н. Вражкин
E-mail: AVrazhkin@ferhri.ru
Отдел долгосрочных прогнозов погоды и изучения климата
ГУ "ДВНИГМИ"


© Методический кабинет Гидрометцентра России