Морские и речные гидрометеорологические прогнозы

В сборнике описываются методы расчета и прогноза элементов режима моря (уровень, ледовые условия), характеристик речного стока (расходы воды, максимальный уровень, приток воды в водохранилище, паводки). Обсуждаются результаты численного моделирования параметров снежного покрова в бассейнах рек, а также некоторые аспекты метеорологических прогнозов. Приводятся характеристики режима ветра в регионе Белого и Баренцева морей.


Содержание

З.К.Абузяров. Роль составляющих водного баланса Каспийского моря в месячных и годовых приращениях уровня моря. - в формате .rtf

М.А. Пескова. Исследование штилей на территории Ненецкого автономного округа и условия их образования над акваториями Белого и юго-востока Баренцева морей и прибрежными территориями. - в формате .rtf

А.В.Федоренко. Методы долгосрочного прогноза ледовитости неарктических морей. - в формате .rtf

И.О. Думанская. Использование вероятностных площадных характеристик дрейфующего льда для гидрометеорологического обеспечения морских транспортных операций и построения численной модели перераспределения льда в Белом море. - в формате .rtf

В.М. Мухин, Ю.В. Федорова. Эмпирические методы прогноза быстроразвивающихся паводков на некоторых притоках р. Кубани. - в формате .rtf

В.А. Бельчиков, А.П. Жидиков, А.Я. Полунин. Краткосрочный прогноз расходов и уровней воды в створах речной системы Вятки до г. Вятские Поляны. - в формате .rtf

В.А. Бельчиков, А.П. Жидиков, А.Я. Полунин. Расчет и прогноз суточного бокового притока воды в Горьковское водохранилище в период половодья на основе моделей формирования стока. - в формате .rtf

В.М. Мухин, Н.А. Трубихин. Графоаналитический метод прогноза максимальных уровней воды в период половодья для некоторых пунктов на р. Тобол. - в формате .rtf

К.Г. Рубинштейн, С.С. Громов, В.М. Хан, Р.Ю. Игнатов. Формирование и таяние снежного покрова в бассейнах великих сибирских рек. - в формате .rtf

К.Г. Рубинштейн, И.Н. Новикова. Испытание метода статистической детализации сезонного прогноза погоды для региона Москвы. - в формате .rtf

А.Б. Шмакин, К.Г. Рубинштейн. Валидация динамико-статистического метода детализации метеорологических параметров. - в формате .rtf


Аннотации

Роль составляющих водного баланса Каспийского моря в месячных и годовых приращениях уровня моря. Абузяров З.К.
На основе данных гидрометеорологических наблюдений на морских прибрежных и островных станциях Каспийского моря (1978-2003 гг.), выполнены расчеты составляющих водного баланса и уровня моря и сделан комплексный анализ их сезонной и межгодовой изменчивости. Оценена роль составляющих водного баланса в месячных и годовых приращениях уровня моря.
Показано, что изменчивость уровня моря определяется изменением соотношения между основными составляющими водного баланса моря - стоком рек и эффективным испарением (испарение минус осадки). Также показано, что превалирующую роль в сезонных и межгодовых изменениях уровня моря, играет речной сток и, прежде всего, сток р. Волги, на долю которого приходится около 80% приходной части водного баланса.


Исследование штилей на территории Ненецкого автономного округа и условия их образования над акваториями Белого и юго-востока Баренцева морей и прибрежными территориями. Пескова М.А.
Приводятся характеристики штилевых ситуаций на некоторых станциях Ненецкого автономного округа за период с 1970 по 2000 г. (повторяемость штилей, средняя и максимальная продолжительность). Проанализированы синоптические ситуации на Белом и Баренцевом морях, способствующие образованию штилей.


Методы долгосрочного прогноза ледовитости неарктических морей. А.В.Федоренко
В статье приводятся описания ряда разработанных к настоящему времени методов долгосрочных ледовых прогнозов, включающих в себя учет не только гидрологических и атмосферных факторов, но и процессов, происходящих внутри литосферы (колебания скорости вращения Земли и широты) и в околоземном космическом пространстве (пятнообразовательная деятельность Солнца и колебания напряженности геомагнитного поля), способных оказать опосредованное влияние через атмосферу и гидросферу на ледовый режим моря.


Использование вероятностных площадных характеристик дрейфующего льда для гидрометеорологического обеспечения морских транспортных операций и построения численной модели перераспределения льда в Белом море. Думанская И.О.
Представлены результаты обработки данных ледовых разведок за период 1950-1985 гг., в результате которой были построены карты (для ноября-мая) вероятности встречи судами льда с различными характеристиками, влияющими на ледопроходимость и ежемесячные результирующие карты средней многолетней ледовой обстановки. Продемонстрирован принцип учета вероятностных характеристик при прокладке рекомендованных курсов плаваний судов в Белом море. Приведено описание численной модели для расчета перераспределения сплоченности и толщины дрейфующего льда в Белом море для осеннего, зимнего и весеннего периодов ледового сезона. Представлены результаты авторских испытаний методики, сделана оценка обеспеченности и эффективности расчетного метода на основе сравнения результатов счета с данными результирующих средних многолетних карт.


Эмпирические методы прогноза быстроразвивающихся паводков на некоторых притоках р. Кубани. Мухин В.М., Федорова Ю.В.
Приводятся результаты разработки эмпирических методов краткосрочных прогнозов паводков на некоторых притоках р. Кубани. В методах использованы зависимости температуры воздуха и осадков от высоты, а в основу этих методов положены взаимосвязи стока и формирующих его осадков накануне и в период развития паводков.


Краткосрочный прогноз расходов и уровней воды в створах речной системы Вятки до г. Вятские Поляны. Бельчиков В.А., Жидиков А.П., Полунин А.Я.
Разработан метод краткосрочного прогноза гидрографа половодья для речной системы Вятки от верховьев до г. Вятские Поляны с заблаговременностью до 5 суток. В основу метода положена модель формирования речного стока, позволяющая рассчитывать гидрограф стока в ряде створов системы по данным о ходе во времени расходов (уровней) воды в вышележащих створах. Реализация такой модели для рассматриваемой речной системы позволяет предсказывать водный режим реки для всего периода открытого русла в реальном времени. Такие прогнозы необходимы для оценки условий формирования максимального стока и наступления опасных отметок уровней воды для ряда створов речной системы Вятки. Проведена оценка точности расчетов и прогнозов в период весеннего половодья при различных способах учета входных данных на период заблаговременности.


Расчет и прогноз суточного бокового притока воды в Горьковское водохранилище в период половодья на основе моделей формирования стока. Бельчиков В.А., Жидиков А.П., Полунин А.Я.
В статье излагаются методы расчета и краткосрочного прогноза бокового ежедневного притока воды в Горьковское водохранилище. В пределах водосбора Горьковского водохранилища выделено семь частных бассейнов (районов), ограниченных створами рек, где имеются измеренные расходы воды. Метод расчета фактического бокового притока основан на суммировании ежедневных расходов воды входных створов рек, впадающих в водохранилище по семи районам с учетом площадных коэффициентов и времени добегания воды. Результаты расчетов притока воды являются исходными данными для разработки метода прогноза и эталоном для их оценки. В основе метода краткосрочного прогноза бокового притока лежат модель формирования талого и дождевого стока и линейная модель трансформации, на базе которых созданы конкретные частные модели для каждого района водосбора водохранилища. При расчетах и прогнозах бокового притока используются одни и те же районы. Расчеты бокового притока осуществляются по ежедневным гидрометрическим данным, а выпуск прогнозов – по ежедневной фактической и прогностической гидрометеорологической информации. Предусмотрен ввод исходной информации как ручным способом, так и в автоматизированном режиме.


Графоаналитический метод прогноза максимальных уровней воды в период половодья для некоторых пунктов на р. Тобол. Мухин В.М., Трубихин Н.А.
Приводятся результаты разработки, проверки и испытания метода прогноза максимальных уровней на р.Тобол в п.Курган, п.Ялуторовск и п.Иевлево. Метод основан на разработке концептуальной модели формирования стока в бассейне реки путем совместного применения графического построения основных зависимостей, их аппроксимации и оптимизации параметров. Используются в качестве аргументов запасы воды в снежном покрове, сложенные с осадками за период половодья, показатель влажности почвы (влагоемкости бассейна) и связь объема стока за второй квартал с максимальными уровнями воды. Метод проверен на независимой выборке данных и в оперативном режиме в 2004 г. Точность прогнозов удовлетворительная. Эффективность метода оценивается принятым в гидрологии способом и равна 0,64 – 0,70.


Формирование и таяние снежного покрова в бассейнах великих Сибирских рек. Рубинштейн К.Г., Громов С.С., Хан В.М., Игнатов Р.Ю.
В работе анализируются характеристики снежного покрова, полученные в реанализах NCAR/NCEP и ERA, а также в численных экспериментах с моделями ОЦА типа AMIP – 2 Гидрометцентра России, ИВМ РАН и ГГО им. А.И.Воейкова. Показано, что средние за 20 лет эксперимента изменения площади снежного покрова в регионах великих сибирских рек Обь, Енисей и Лена воспроизводятся всеми моделями. В осеннее-зимний период формирования снежного покрова результаты всех моделей близки друг к другу, а в весенний период активного таяния снега – в эксперименте с моделью ГМЦ ближе к эталону, чем в остальных российских моделях. После сравнения аномалий осредненных данных снегомерной съемки в бассейнах рек с данными реанализов и результатами численных экспериментов показано также, что в настоящее время мы не имеем достаточно достоверных эталонов для анализа аномалий характеристик снежного покрова в бассейнах сибирских рек.


Испытание метода статистической детализации сезонного прогноза погоды для региона Москвы. Рубинштейн К.Г., Новикова И.Н.
Приведен краткий обзор существующих методов статистической детализации численного прогноза. На основе проведенного анализа выбран один из наиболее простых и эффективных методов – метод множественной регрессии. Реализован и испытан алгоритм детализации температуры приземного воздуха для точки с координатами г. Москвы. В качестве потенциальных предикторов использовались приземная температура, давление на уровне моря, температура воздуха на изобарической поверхности 700 гПа, высота изобарической поверхности 500 гПа. Использовались ансамблевые прогнозы гидродинамических моделей Канадского Климатического центра. Ансамбль состоял из шести членов, которые получались путём расчета сезонных прогнозов при разных начальных данных. При оценке уравнений регрессии использовался метод корреляционного анализа. В качестве оценок рядов рассчитывались: коэффициенты корреляции, абсолютная, нормированная и средняя квадратическая ошибки. Показано, что с помощью реализованного алгоритма статистической детализации сезонных прогнозов удаётся уменьшить систематические ошибки численного гидродинамического прогноза приземной температуры.


Валидация динамико-статистического метода детализации метеорологических параметров Шмакин А.Б., Рубинштейн К.Г.
Основным современным методом прогноза погоды является численное моделирование. В связи с этим в России и за рубежом интенсивно разрабатываются различные методики “детализации” численного прогноза. Предлагаемый в данной работе метод является гибридным. Он, с одной стороны, использует ряды наблюдений, с другой стороны результаты локальной энергобалансовой модели. Использование модели позволяет, в отличие от большинства статистических методов, проводить детализацию не только в том месте, где имеется многолетний ряд наблюдений, но и в определенном окружении станции, вводить свойственные этим регионам характеристики подстилающей поверхности и пересчитывать для них ряды метеорологических параметров. Данный метод совмещает достоинства статистического и динамического методов. В работе подробно описывается модель, которую предполагается использовать для этого метода и демонстрируются результаты ее тестирования и валидации Показаны примеры работы модели и демонстрируется готовность метода для использования его в детализации численного прогноза погоды.


© Методический кабинет Гидрометцентра России