Е.М.Вербицкая

  РЕЗУЛЬТАТЫ ИСПЫТАНИЙ МЕТОДОВ И ОПЕРАТИВНОЙ ТЕХНОЛОГИИ 
    ПРОГНОЗА ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ТЕМПЕРАТУР ВОЗДУХА У ПОВЕРХНОСТИ
 ЗЕМЛИ НА СРОК ДО 5 СУТ С ДЕТАЛИЗАЦИЕЙ ПО ДНЯМ НА СТАНЦИЯХ ДАЛЬНЕВОСТОЧНОГО  РЕГИОНА РОССИИ

  В период с 1990 по 1996 г. в отделе гидрометеорологических исследований и прогнозов (ОГМИП) Дальневосточного научно-исследовательского центра (ДальНИЦ) были разработаны методы и оперативная технология прогноза экстремальных и среднесуточных температур воздуха у поверхности земли, скорости и направления приземного ветра, наличия и количества осадков на 5 сут с детализацией по дням для станций Амурской области и Хабаровского края на основе статистической интерпретации гидродинамического прогноза полей приземного давления (Р0), температуры воздуха на уровне 850 гПа (Т850) и геопотенциала поверхности 500 гПа (Н500) [1, 2]. 
Перечень исходных данных (Р0, Т850, Н500) был обусловлен той информацией, которая поступала в оперативном режиме из Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ЕЦСПП) в коде GRID в УГМС  Дальневосточного региона. 
 Методология расчета прогнозов в рассматриваемой технологии представляет собой автоматизированную систему построения статистических моделей, ориентированных на физико-географические условия Дальнего Востока России. Результатом работы системы являются адаптивные статистические модели с уравнениями регрессии, имеющими свои наборы и количество предикторов для каждой станции, типа ситуации, даты и заблаговременности прогноза. Расчет элементов погоды осуществляется в концепции идеального прогноза.
Оперативная технология прогноза реализована как отдельное программное средство для ПЭВМ с подключением к метеорологической базе данных ЛАССО комплекса Геоинформационной системы (ГИС) МЕТЕО. Эта технология получила условное название STATMOD [3]. 
К 2000 г. комплексы ГИС МЕТЕО/ЛАССО были установлены практически во всех УГМС Дальневосточного региона, что давало возможность установить пакет программ STATMOD в каждом УГМС.
Для работы методов, реализованных в технологии STATMOD, необходимо заполнить информационные файлы (архивы предикторов и предиктантов) соответствующей исторической информацией:
–	ежедневными данными наблюдений по элементам погоды;
–	ежедневными данными наблюдений за значениями предикторов (Р0, Т850, Н500, f500, dd500).
Такие данные были подготовлены Якутским, Забайкальским и Приморским УГМС. Якутское УГМС подготовило архивы исторических данных в полном объеме (предикторы и предиктанты) за период с 1985 по 1990 г., Забайкальское и Приморское УГМС – только архивы предиктантов (1991–2000 гг.). 
Следует заметить, что подготовка архивов предикторов и предиктантов весьма длительная и кропотливая работа. Для возможности подготовки архивов предиктантов в Дальневосточного научно-исследовательском гидрометеорологическом институте (ДВНИГМИ) проводится работа по формированию и пополнению архивов станционных наблюдений для всех пунктов Дальневосточного региона России за возможно более длительный период. При подготовке архива предикторов для отработки методов прогноза по пунктам Амурской области и Хабаровского края использовались данные радиозондирования, при таком подходе возможность расчета прогностических значений элементов погоды в пунктах, не являющихся пунктами радиозондирования, становится проблематичной. Использование архивов прогностических полей ЕЦСПП, накопленных в процессе разработки и эксплуатации технологии STATMOD в Дальневосточном УГМС (1990–2004 г.), ограничивает возможности технологии, построенной так, чтобы можно было интерпретировать продукцию гидродинамической модели атмосферы (ГДМА) любого прогностического центра и не только по перечисленным предикторам. Изложенные выше обстоятельства привели к решению опробовать поля Re-анализов США для подготовки исторических архивов предикторов.
Таким образом, в процессе испытаний решались две основных задачи.
Задача 1. Оценить прогностические возможности технологии STATMOD для пунктов, расположенных в различных климатических зонах.
Задача 2. Оценить возможность использования полей Re-анализов США в технологии STATMOD для формирования архивов потенциальных предикторов. 
В статье представлены результаты авторских и оперативно-производственных испытаний методов и технологии прогноза экстремальных температур воздуха у поверхности земли и обсуждаются перспективы дальнейшего развития методологии и технологии интерпретации прогностической продукции гидродинамической модели атмосферы в элементы погода для пунктов Дальневосточного региона России. 
Общее представление о состоянии информационной обеспеченности прогнозов tэкстр в различных климатических зонах  Дальневосточного региона  дают таблицы осредненных по территории значений оправдываемости инерционного прогноза (Ри), методического прогноза (Рм) и характеристики степени успешности методического прогноза в сравнении с инерционным  (Н) для всех сезонов и за год в целом, представленные ниже (табл. 1–3). Здесь

k – один прогноз на одной станции, 
, М – количество станций, 
J(i) – количество прогнозов на i-й станции за указанный период испытаний (год, сезон, месяц и т.д.), i = 1, 2, …, M.

Таблица 1

Осредненный по территории уровень инерционности предиктантов (Ри)
Предиктант	tmin	tmax	
Период	зима	весна	лето	осень	год	зима	весна	лето	осень	год	
Республика Саха
 (Якутия)	53	56	72	57	60	48	61	58	58	56	
Забайкалье	54	62	76	60	63	55	62	76	62	64	
Хабаровский край, Амурская обл.	60	66	79	61	66	72	72	73	72	72	
Приморский край	59	75	90	66	72	67	64	75	70	69	
В целом по Дальне-
восточному региону	56	65	79	61	65	60	65	70	66	65	

Таблица 2

Осредненная по территории обеспеченность прогнозов по технологии STATMOD (Рм)
Предиктант	tmin	tmax	
Период	зима	весна	лето	осень	год	зима	весна	лето	осень	год	
Республика Саха
 (Якутия)	67	67	83	70	72	79	88	88	71	82	
Забайкалье	63	71	84	71	72	81	83	85	80	82	
Хабаровский край, Амурская обл.	70	78	89	77	79	88	83	86	77	83	
Приморский край	70	84	95	79	82	90	77	88	78	83	
В целом по Дальне-
восточному региону	68	75	88	74	76	84	83	87	76	82	

Таблица 3

Осредненная по территории обслуживания УГМС степень успешности прогнозов Н
Предиктант	tmin	tmax	
Период	зима	весна	лето	осень	год	зима	весна	лето	осень	год	
Республика Саха
 (Якутия)	30	25	39	30	30	60	69	71	31	60	
Забайкалье	20	24	33	28	24	58	55	38	47	50	
Хабаровский край, Амурская обл.	25	35	48	41	38	57	29	48	18	39	
Приморский край	27	36	50	38	36	70	36	52	27	45	
В целом по Дальне-
восточному региону	25	30	42	34	32	61	47	52	31	48	

В качестве инерционного прогноза используется значение tmin ( – 1) – предшествующей ночи и  tmax ( – 2) – предшествующего дня. При этом ( – 1) – дата расчета прогноза по местному времени. Далее в тексте при анализе качества прогнозов и представлении информации вместо обозначений Ри, Рм часто будут использоваться термины «инерционность предиктанта» («уровень инерционности предиктанта» - Ри), обеспеченность (информационная обеспеченность) методического прогноза (уровень информационной обеспеченности методического прогноза - Рм). Этими терминами для краткости изложения и простоты выражения сути вопроса заменяются термины: «обеспеченность инерционного (методического) прогноза в 3 градусном интервале». В целях сокращения табличного и иллюстративного материалов в статье представлены только эти числовые характеристики качества прогнозов, т.к. именно они более всего интересуют синоптиков-прогнозистов, действующих на основании Наставлений [6].
  При нанесении этих характеристик на карту  Дальневосточного региона отчетливо просматриваются закономерности географического и сезонного изменения указанных величин. Так, уровень инерционности обоих предиктантов минимален на территории Республика Саха  (Якутия) во все сезоны года. Максимальное значение Ри локализуется в южных широтах и имеет сезонный ход, несколько различный для tmin и tmax (см. рис. 1).
Максимальный уровень инерционности суточных минимумов температуры воздуха у поверхности Земли наблюдается на юго-востоке Дальневосточного региона, т.е. в более теплых и влажных климатических зонах: зимой – на территории Хабаровского края, весной, летом и осенью – в Приморском крае. Наибольшая инерционность значений суточных максимумов температуры наблюдается на территории с наибольшим количеством солнечных (безоблачных) дней в сезоне. Зимой, весной и осенью это территория Амурской области и Хабаровского края, а летом – территория Забайкалья. 

Минимальные  температуры

59/68/25

75/84/36

90/95/50

66/79/38

79/89/48

61/77/41

60/71/28

57/70/30

76/84/33

72/83/39

66/78/35

62/71/24

56/67/25

60/70/25

54/63/20

53/67/30

Максимальные  температуры

67/90/70

64/77/36

75/88/52

70/78/27

73/86/48

72/77/18

62/80/47

58/71/31

76/85/38

58/88/71

72/83/29

62/83/55

61/88/69

72/88/57

55/81/58

48/79/60

                                  Зима                                                                  Весна                                                            Лето                                                                  Осень
Рис.1.  Распределение Ри, Рм, Н по территории (Ри/Рм/ Н)

Минимальное значение обеспеченности прогноза tmin на имеющейся информационной основе наблюдается зимой и в среднем за год на территории Забайкалья. Низкая обеспеченность прогнозов tmin зимой в Забайкалье в сравнении с Якутией может объясняться использованием данных Re-анализов США. В остальные сезоны года min Pм (tmin) наблюдается на территории Якутии и объясняется прежде всего высокой степенью изменчивости предиктанта, обусловленный факторами, не входящими в информационную основу технологии. Максимальное значение Рм(tmin) отмечается преимущественно на территории Приморского края и объясняется высоким уровнем инерционности процессов.
Анализ степени успешности методических прогнозов в сравнении с инерционными (Н) показывает, что для прогноза tmin она имеет наименьшие значения на станциях Забайкалья во все сезоны года. Здесь опять проявляется негативное влияние Re-анализов, применяемых на территории с низкой степенью освещенности данными наблюдений. Максимальное значение степени успешности прогнозов tmin наблюдается на территории Хабаровского края зимой и осенью и в Приморском крае весной и летом. Значения минимумов и максимумов Рм(tmax) мигрируют по климатическим зонам от сезона к сезону. Наименьшее значение (71 %) наблюдается на территории Республика Саха  (Якутия) осенью, а наибольшее (90 %) – в Приморском крае зимой. При этом минимальная степень успешности прогнозов tmax наблюдается в основном на территории Амурской области и Хабаровского края за исключением летнего сезона, когда этот фактор перемещается в Забайкалье.
Приведенное исследование по уровню обеспеченности среднесрочных прогнозов tэкстр на информационной основе тех данных, которые поступали в коде GRID из метеорологического центра Рединг (ЕЦСПП), показывает, что максимум меры успешности методических прогнозов, рассчитанных на независимой архивной выборке, локализуется не на той территории, на которой отрабатывалась методология построения прогностических схем, а там, где наиболее высокий уровень обеспеченности прогнозов заданной информационной основой. Следовательно, система вполне адаптивна и настраивается на различные климатические условия автоматически. Уровень качества прогнозов, рассчитенных на независимых архивных выборках, зависит только от степени достаточности информационной основы.
Степень информационной обеспеченности прогнозов минимальных температур в холодный период года можно считать удовлетворительной для южных и юго-восточных районов региона и неудовлетворительной для станций Якутии и Забайкалья. В остальные сезоны года прогнозами tmin можно пользоваться в оперативной практике при условии предоставления информации о степени надежности прогнозов для текущего типа воздушных масс.
В перспективе следует признать необходимым переход на более полную информационную основу. Оперативные значения предикторов в настоящее время и в ближайшей перспективе следует брать из прогностической продукции Регионального специиализированного метеорологического центра (РСМЦ Брекнелл, поступающей с 2003 – 2004 г. по каналам связи в коде GRIB во все УГМС Дальневосточного региона с достаточной (до 160 ч) заблаговременностью.
В табл. 4 представлена обеспеченность прогнозов суточных экстремумов у поверхности Земли на заданной информационной основе (Рм). Данные этой таблицы показывают достаточно большой разброс значений среднесезонной обеспеченности прогноза каждого из предиктантов для различных станций и различных сезонов года. На территории каждого из четырех рассматриваемых УГМС в список включены станции, находящиеся в сложных для среднесрочного прогнозирования физико-географических условиях с локальными климатическими особенностями. Это такие станции как Оймякон, Верхоянск, Вилюйск на территории Республики Саха  (Якутия); Чара, Нерчинск, Багдарин – на территории Забайкалья; Нелькан, Комсомольск-на-Амуре – Хабаровский край; станция Мельничное (высокогорная), бухта Ольга («вечнозеленая» бухта с особым микроклиматом, незамерзающими зимой прибрежными водами), поселок Тимирязевский – на территории Приморского края. Получить хорошее качество прогнозов на таких станциях посредством статистической интерпретации прогностической продукции глобальных ГДМА весьма проблематично. Здесь следует ожидать удовлетворительное качество прогнозов на 24–48 ч по индивидуальным методикам, разработанным специально для данной станции на более полной информационной основе.

Таблица 4
Обеспеченность прогнозов tэкстр в 3-градусном интервале 
на независимых архивных выборках
	tmin	tmax	
	зима	весна	лето	осень	год	зима	весна	лето	осень	год	
1. Якутск 	78	66	78	69	73	80	90	89	70	82	
2. Алдан	62	74	83	74	73	83	88	89	72	83	
3. Олекминск	68	67	85	68	72	69	88	81	63	75	
4. Витим	70	77	84	72	76	85	94	97	83	90	
5. Мирный	73	70	91	70	76	86	86	84	74	82	
6. Вилюйск	60	64	83	67	68	73	88	93	64	80	
7. Оленек	74	59	64	68	66	89	94	96	71	88	
8. Жиганск	69	64	78	67	70	78	92	84	71	81	
9. Верхоянск	62	70	89	78	75	87	83	86	85	85	
 10. Оймякон	47	59	77	60	61	77	94	88	63	80	
 11. Зырянка	72	76	90	79	79	76	86	83	66	78	
 12. Тикси	66	63	90	74	73	70	77	81	70	74	
  Ср. по территории	67	67	83	70	72	79	88	88	71	82	
1. Чита	63	72	88	68	73	79	83	85	74	80	
2. Агинское	65	72	83	71	73	76	88	93	82	85	
3. Чара	60	66	81	69	69	80	87	89	78	84	
4. Могоча	62	70	78	70	70	84	87	85	81	84	
5. Нерчинск	62	66	87	69	71	76	78	84	70	77	
6. Борзя	62	71	84	72	72	85	86	86	92	87	
7. Приаргунск	66	69	84	75	74	76	85	88	81	82	
8. Красный Чикой	58	72	86	72	72	80	81	92	84	84	
9. Багдарин	58	62	76	60	64	80	83	82	74	80	
 10. Усть-Баргузин	64	74	87	77	76	87	78	80	83	82	
 11. Улан-Удэ	58	75	86	74	73	82	82	81	72	79	
 12. Кяхта	74	82	84	75	79	90	77	79	89	84	
Ср. по территории	63	71	84	71	72	81	83	85	80	82	
1. Хабаровск	71	84	93	80	82	86	83	86	80	84	
2. Тында	64	72	80	69	71	88	81	81	69	80	
3. Зея	68	78	87	71	76	90	84	89	71	84	
4. Благовещенск	76	82	96	88	86	84	84	89	88	86	
5. Облучье	72	72	86	72	76	83	81	93	72	82	
6. Екатерино-Никольское	73	80	95	83	83	86	82	92	83	86	
7. Нелькан	60	69	83	67	70	86	82	89	67	81	
8. Аян	76	84	93	85	84	89	75	83	85	83	
9. Чегдомын	82	76	84	72	78	89	86	92	71	84	
10. Николаевск	72	85	94	83	84	88	72	82	83	81	
   11. Комсомольск-на-Амуре

	58	69	82	71	70	88	83	84	71	82	
 12. Советская Гавань	72	85	93	84	84	93	64	72	84	78	
Ср. по территории	70	78	89	77	79	88	80	86	77	83	
1. Анучино	58	76	94	78	76	84	86	91	68	82	
2. Владивосток	84	93	98	90	91	90	73	88	79	82	
3. Дальнереченск	72	86	94	76	82	92	90	94	75	88	
4. Кировский	64	81	94	78	79	87	86	93	77	86	
5. Мельничное	44	68	91	70	68	90	86	86	78	85	
6. Находка	84	94	99	86	91	94	74	92	89	87	
7. Ольга	53	71	88	66	70	92	64	78	82	79	
8. Пограничный	76	84	95	82	84	86	83	92	78	85	
9. Сад-Город	82	94	99	86	90	92	70	88	77	82	
 10. Терней	85	90	93	82	88	93	59	78	81	78	
 11. Тимирязевский	57	80	97	70	76	88	77	88	79	83	
 12. Хороль	72	88	98	81	85	87	81	91	76	84	
Ср. по территории	70	84	95	79	82	90	77	88	78	83	

Для сравнения в табл. 5 приведены значения среднесезонной обеспеченности инерционного прогноза в 3-градусном интервале с заблаговременностью в одни сутки (24 ч). Эту числовую характеристику предиктанта для краткости мы называем инерционностью (уровнем инерционности) предиктанта. Информация, приведенная в табл. 5, имеет самостоятельную ценность. Она показывает процент случаев с суточной изменчивостью tэкстр не превышающей 3 на каждой из рассматриваемых станций по данным обучающей выборки (10 лет ежедневных данных).
Числовые характеристики качества прогнозов, полученные в результате оперативно-производственных испытаний в период 2003-2004 гг. в Якутском, Приморском, Забайкальском и Дальневосточном УГМС, представлены в отчетах по испытаниям каждого из перечисленных УГМС. Они содержат полный перечень числовых характеристик качества испытываемой методики, согласно [5]. Это весьма объемный числовой материал, имеющий несомненную ценность, как для автора метода, так и для потребителя. Однако представление всего табличного материала в данной статье не представляется возможным, поэтому, в табл. 6 приведены лишь осредненные значения Рм на 1–3 и 4, 5 сут.
Данные осредненных по территории различий между оправдываемостью прогнозов по испытываемым выборкам (Рм (выб.)) и обеспеченностью прогнозов в 3-градусном интервале на независимых архивных выборках (Рм (арх.)) представлены в табл. 7. Данные таблицы 7 показывают, на сколько падает значение оправдываемости методических прогнозов при использовании их в оперативной практике, когда в качестве оперативных значений предикторов используются данные, рассчитанные по прогностическим полям ГДМА, в данном случае – ЕЦСПП (Рединг). Анализ этих величин важен для испытываемых методов, построенных в концепции идеального прогноза. 

Таблица 5
Инерционность суточных экстремумов температуры воздуха у земли 
на станциях Дальневосточного региона (архивная выборка)
	tmin	tmax	
	зима	весна	лето	осень	год	зима	весна	лето	осень	год	
1. Якутск 	68	58	75	60	62	52	63	71	60	62	
2. Алдан	46	64	71	62	61	46	62	65	57	58	
3. Олекминск	54	52	67	52	56	43	54	57	54	52	
4. Витим	50	62	70	58	60	57	65	64	61	62	
5. Мирный	55	55	76	56	60	50	54	64	60	57	
6. Вилюйск	46	49	68	42	51	37	56	58	47	50	
7. Оленек	65	57	61	59	60	56	76	73	67	68	
8. Жиганск	60	55	67	56	60	48	59	64	57	57	
9. Верхоянск	51	56	74	68	62	49	64	55	62	58	
 10. Оймякон	36	51	71	48	52	37	57	65	56	54	
 11. Зырянка	52	60	76	60	62	46	64	65	56	58	
 12. Тикси	49	51	85	61	62	52	57	60	62	58	
  Ср. по территории	53	56	72	57	60	48	61	58	58	56	
1. Чита	54	61	81	55	63	56	64	77	66	66	
2. Агинское	55	62	75	61	63	62	63	79	66	68	
3. Чара	52	60	74	61	62	52	60	74	61	62	
4. Могоча	53	62	69	57	60	53	62	69	57	60	
5. Нерчинск	53	56	79	55	61	53	56	79	55	61	
6. Борзя	57	60	75	60	63	57	60	75	60	63	
7. Приаргунск	55	61	77	63	64	55	61	77	63	64	
8. Красный Чикой	50	64	77	62	63	50	64	77	62	63	
9. Багдарин	51	54	66	53	56	51	54	66	53	56	
 10. Усть-Баргузин	52	68	78	72	68	52	69	78	72	68	
 11. Улан-Удэ	53	68	78	65	66	53	68	78	65	66	
 12. Кяхта	68	67	79	61	69	68	67	79	61	69	
Ср. по территории	54	62	76	60	63	55	62	76	62	64	
1. Хабаровск	59	70	83	67	70	73	68	73	68	70	
2. Тында	56	57	67	52	58	67	70	68	67	68	
3. Зея	61	63	74	53	63	72	76	74	76	74	
4. Благовещенск	64	68	88	72	73	69	65	74	66	68	
5. Облучье	58	58	74	52	60	64	71	78	67	70	
   6. Екатерино-Никольское	62	66	87	65	70	78	72	82	72	76	
   7. Нелькан	51	61	70	55	59	68	76	73	70	72	
8. Аян	70	79	88	76	78	74	80	74	80	77	
9. Чегдомын	66	63	71	56	64	78	76	82	74	78	
10. Николаевск	63	75	82	67	72	70	78	70	75	73	
11. Комсомольск-на-Амуре
Амуре

	51	63	70	58	60	75	71	70	74	72	
12. Советская Гавань	59	74	91	64	72	81	67	60	73	70	
Ср. по территории	60	66	79	61	66	72	72	73	72	72	
1. Анучино	47	67	87	63	66	62	66	81	64	68	
2. Владивосток	64	86	94	75	80	66	63	66	77	68	
3. Дальнереченск	60	74	89	66	72	70	69	87	67	73	
4. Кировский	50	68	90	64	68	62	65	85	66	70	
5. Мельничное	43	59	84	60	62	67	62	74	64	67	
6. Находка	75	88	95	74	83	74	71	78	80	76	
7. Ольга	49	64	82	57	63	72	62	66	77	69	
8. Пограничный	67	77	91	69	76	67	61	77	65	68	
9. Сад-Город	68	87	95	71	80	66	66	70	74	69	
 10. Терней	75	87	90	73	81	71	58	67	73	67	
 11. Тимирязевский	48	70	92	58	67	63	65	67	72	67	
 12. Хороль	59	76	93	66	74	61	65	78	66	68	
Ср. по территории	59	75	90	66	72	67	64	75	70	69	

Таблица 6
Оправдываемость прогнозов tэкстр 
по результатам оперативных испытаний (P1,2,3 – P5,6)
	tmin	tmax	
	Зима	Весна	Лето	Осень	Зима	Весна	Лето	Осень	
1. Якутск 	72 – 64	77 – 67	78 – 75	73 – 68	51 – 53	88 – 81	76 – 63	78 – 69	
2. Алдан	54 – 50	68 – 63	82 – 78	70 – 67	60 – 67	68 – 59	75 – 67	78 – 66	
3. Олекминск	53 – 49	72 – 64	84 – 80	64 – 65	45 – 48	73 – 66	68 – 60	78 – 60	
4. Витим	51 – 38	46 – 44	83 – 82	68 – 60	42 – 46	66 – 61	62 – 59	70 – 66	
5. Мирный	58 – 43	91 – 89	88 – 88	85 – 75	39 – 41	66 – 53	66 – 61	81 – 77	
6. Вилюйск	66 – 54	74 – 66	88 – 82	83 – 77	48 – 56	65 – 57	62 – 60	83 – 81	
7. Оленек	66 – 51	34 – 30	69 – 64	66 – 59	68 – 57	64 – 64	60 – 51	50 – 50	
8. Жиганск	68 – 58	52 – 43	86 – 83	73 – 69	52 – 58	72 – 61	72 – 71	84 – 74	
9. Верхоянск	73 – 62	57 – 42	72 – 64	65 – 50	34 – 31	72 – 68	60 – 49	71 – 50	
 10. Оймякон	76 – 43	40 – 28	69 – 58	48 – 46	39 – 33	25 – 21	64 – 42	67 – 50	
 11. Зырянка	56 – 42	47 – 42	88 – 83	75 – 71	44 – 44	45 – 37	55 – 48	62 – 53	
 12. Тикси	70 – 44	50 – 54	86 – 86	73 – 64	56 – 46	61 – 56	64 – 60	76 – 74	
  Ср. по территории	64 – 50	59 – 53	81 – 77	70 – 64	48 – 48	64 – 57	65 – 58	73 – 64	
1. Чита	60 – 60	61 – 52	80 – 75	57 – 51	65 – 63	80 – 72	65 – 59	75 – 66	
2. Агинское	57 – 52	61 – 65	67 – 64	58 – 52	70 – 73	80 – 80	72 – 66	79 – 65	
3. Чара	67 – 64	69 – 65	73 – 71	59 – 52	68 – 64	75 – 73	67 – 59	64 – 56	
4. Могоча	54 – 58	50 – 49	67 – 67	50 – 51	72 – 74	78 – 71	76 – 65	73 – 67	
5. Нерчинск	66 – 67	44 – 45	75 – 80	50 – 50	52 – 46	72 – 75	56 – 56	69 – 63	
6. Борзя	54 – 33	60 – 49	72 – 75	53 – 50	39 – 27	70 – 60	69 – 65	77 – 65	
7. Приаргунск	54 – 54	63 – 58	70 – 66	69 – 70	50 – 42	60 – 54	75 – 62	78 – 67	
8. Красный Чикой	47 – 44	56 – 58	75 – 75	55 – 55	50 – 43	50 – 49	90 – 84	73 – 61	
9. Багдарин	69 – 69	67 – 64	74 – 67	56 – 59	77 – 68	74 – 75	70 – 67	78 – 69	
 10. Усть-Баргузин	54 – 61	67 – 66	78 – 78	68 – 66	63 – 60	72 – 68	70 – 68	81 – 72	
 11. Улан-Удэ	54 – 52	63 – 63	86 – 78	68 – 66	60 – 60	67 – 57	70 – 55	69 – 66	
 12. Кяхта	62 – 58	54 – 54	83 – 77	75 – 77	68 – 55	58 – 52	83 – 75	82 – 66	
Ср. по территории	58 – 56	60 – 57	75 – 73	60 – 58	61 – 56	70 – 60	72 – 65	75 – 65	
1. Хабаровск	60 – 56	84 – 75	87 – 92	80 – 75	85 – 82	90 – 79	82 – 77	62 – 65	
2. Тында	62 – 59	63 – 66	74 – 71	56 – 51	77 – 73	95 – 87	68 – 61	62 – 54	
3. Зея	58 – 54	78 – 73	73 – 79	58 – 51	83 – 72	91 – 91	77 – 74	77 – 73	
4. Благовещенск	55 – 48	78 – 76	90 – 85	82 – 74	81 – 76	91 – 85	80 – 72	72 – 63	
5. Облучье	62 – 61	65 – 59	67 – 61	62 – 61	82 – 72	80 – 70	74 – 67	59 – 47	
   6. Екатерино-Никольское	64 – 64	65 – 61	87 – 87	75 – 74	84 – 74	84 – 77	74 – 71	72 – 67	
   7. Нелькан	48 – 40	78 – 68	79 – 78	61 – 50	57 – 35	87 – 77	76 – 63	50 – 53	
8. Аян	77 – 67	80 – 80	94 – 95	79 – 78	88 – 83	88 – 88	72 – 73	73 – 75	
9. Чегдомын	56 – 47	68 – 64	67 – 72	60 – 62	76 – 67	94 – 87	86 – 80	66 – 62	
10. Николаевск	59 – 47	79 – 74	91 – 85	71 – 68	64 – 48	96 – 88	62 – 58	75 – 70	
11. Комсомольск-на-Амуре
Амуре

	46 – 40	73 – 62	75 – 70	71 – 69	91 – 86	92 – 81	67 – 73	77 – 71	
12. Советская Гавань	52 – 47	82 – 79	91 – 89	82 – 81	89 – 81	85 – 76	60 – 57	64 – 65	
Ср. по территории	58 – 52	74 – 70	81 – 80	70 – 66	80 – 71	89 – 82	73 – 69	67 – 64	
1. Анучино	47 – 46	68 – 66	88 – 87	72 – 68	67 – 69	79 – 69	80 – 77	64 – 59	
2. Владивосток	73 – 62	98 – 98	98 – 96	87 – 86	64 – 61	70 – 69	73 – 73	79 – 79	
3. Дальнереченск	66 – 60	85 – 81	83 – 81	69 – 66	66 – 59	84 – 77	86 – 84	78 – 68	
4. Кировский	52 – 48	83 – 79	78 – 81	67 – 64	65 – 57	79 – 65	88 – 82	73 – 63	
5. Мельничное	41 – 35	64 – 60	82 – 80	90 – 87	77 – 71	73 – 67	79 – 72	79 – 68	
6. Находка	79 – 75	88 – 92	94 – 93	71 – 72	76 – 67	75 – 72	77 – 78	89 – 85	
7. Ольга	42 – 40	70 – 65	87 – 87	73 – 68	74 – 68	72 – 73	64 – 67	80 – 75	
8. Пограничный	72 – 73	81 – 81	90 – 88	80 – 77	63 – 61	72 – 60	72 – 68	57 – 53	
9. Сад-Город	66 – 62	94 – 93	97 – 96	80 – 77	62 – 53	84 – 72	78 – 77	75 – 74	
 10. Терней	83 – 82	90 – 90	89 – 92	82 – 83	81 – 80	56 – 55	63 – 66	75 – 68	
 11. Тимирязевский	41 – 38	72 – 68	89 – 88	58 – 52	63 – 62	78 – 71	75 – 78	69 – 62	
 12. Хороль	63 – 58	83 – 77	94 – 92	78 – 67	62 – 62	78 – 68	78 – 81	62 – 54	
Ср. по территории	60 – 56	81 – 79	89 – 88	76 – 72	68 – 64	75 – 68	76 – 75	73 – 67	

Таблица 7
Осредненные по территории различия между оправдываемостью прогнозов по испытываемым выборкам (Рвыб.) и обеспеченностью прогнозов в 3-градусном интервале на независимых архивных выборках (Рарх.)
Р (%) = Рм (выб.) –Рм(арх.)

Предиктант	tmin	tmax	
Период	зима	весна	лето	осень	год	зима	весна	лето	осень	год	
Республика Саха    (Якутия)	-3	-8	-2	0	-3	-31	-24	-23	+2	-19	
Забайкалье	-5	-11	-9	-11	-9	-20	-13	-13	-5	-13	
Хабаровский край, Амурская  область	-12	-4	-7	-7	-8	-8	+9	-13	-10	-6	
Приморский край	-10	-3	-7	-7	-7	-22	-2	-12	-5	-10	
В целом по  Дальневосточному региону	-8	-6	-6	-6	-7	-20	-8	-15	-5	-12	

Многолетняя практика использования испытываемой методологии для прогноза tэкстр на станциях Дальневосточного УГМС с обучающей выборкой из данных наблюдений показывает, что средний многолетний сброс обеспеченности для обеих прогнозируемых элементов (tmin, tmax) примерно одинаков и колеблется в интервале 3% –5%.
Таким образом по данным табл. 4 можно заранее оценить, каков будет средний многолетний уровень качества прогнозов при использовании технологии в оперативной практике. Однако при проведении оперативно-производственных испытаний выборка ограничена одним годом и отклонения значений Рм = Рм (выб.) – Рм (арх.) от среднего многолетнего могут быть существенными, в том числе и положительными. Значения Рм > 0 означают, что в испытываемой выборке преобладали ситуации, в которых изменение предиктанта хорошо описывается заданной информационной основой. Например, Рм (tmax) составило +9 % для станций Хабаровского края и Амурской области весной 2004 г. «Сброс» обеспеченности прогнозов в 3-градусном интервале более чем на 10 % показывает, что в испытываемой выборке преобладали процессы, плохо описываемые заданной информационной основой. 
Из табл. 7 видно, что среднесезонные значения Рм (tmax) зимой и весной для станций на территории Республики Саха  (Якутия), Забайкалья и Приамурья существенно ниже, чем для станций на территории Дальневосточного УГМС, летом эта особенность поведения наблюдалась только на территории Республики Саха  (Якутия). Осенью, напротив, минимальное значение Рм (tmax) = –10 % наблюдалось на станциях Дальневосточного УГМС. Здесь следует отметить, что испытания в Якутском УГМС проводились в 2003 г., а на остальной территории (Забайкалье, Приморский край, Амурская область, Хабаровский край) в 2004 г. Значения –15 % ≤ Рм ≤ +15 % не являются аномальными, а вот отклонения Рм (выб.) от Рм (арх.) более чем на 20 % требует пристального внимания и объяснения причин этого явления.
Анализ постанционных значений величин Рм (tmax) показывает, что максимальный сброс обеспеченности прогнозов во все сезоны года наблюдался на станциях Якутского УГМС и в зимний период достигал Рм (tmax, Верхоянск) = –53 %, Рм (tmax, Мирный) = –47 %, Рм (tmax, Витим) = –43 %, Рм (tmax, Оймякон) = –38 %, Рм (tmax, Зырянка) = –38 %; весной Рм (tmax, Оймякон) = –69 %, Рм (tmax, Зырянка) = –41 %, тогда как на остальной территории самый большой сброс обеспеченности наблюдался  в Забайкалье: Рм (tmax, Борзя) = –46 %, Рм (tmax, Багдарин) = –30 %; в Хабаровском крае: Рм (tmax, Нелькан) = –29 %, Рм (tmax, Николаевск) = –24 %; в Приморском крае: Рм (tmax, Сад-Город) = –30 %, Рм (tmax, Владивосток, Дальнереченск) = –26 %.
Таким образом, испытания показали «аномальный» сброс обеспеченности прогнозов tmax на 5 станциях Якутского УГМС зимой, 3 станциях – весной, 4 станциях – летом. Это станции Витим, Оленек, Верхоянск, Оймякон, Зырянка. В этой связи следует отметить, что в процессе данных испытаний только прогнозы по станциям Якутского УГМС строились на архивах фактических данных (данных наблюдений, представленных специалистами Якутского УГМС). Прогнозы по всем остальным территориям строились на исторических архивах Re-анализов США. 
Сравнение значений основных предикторов (Р0, Н500, Т850, d500, f500), рассчитанных по Re-анализам США с наблюденными данными, проведенными специалистами ДВНИГМИ, показали, что для станций Якутского УГМС в целом обнаружены существенные различия между значениями перечисленных параметров, взятых из различных источников, чего не наблюдается на станциях Дальневосточного УГМС, для которых также были проведены такие расчеты. Особенно это касается данных на перечисленных станциях и особенно для ветровых характеристик. Порядок численных экспериментов и результаты расчетов подробно представлены в отчете по НИР  [4].
Из выполненного анализа следует, что для повышения качества прогноза на станциях Якутского УГМС следует в первую очередь заменить исторические архивы данных наблюдений на Re-анализы США или другую информационную основу, являющуюся продукцией ГДМА. Этот вывод подтверждается анализом испытываемой выборки: сравнение уровня инерционности процессов (Ри) в испытываемой выборке со средним многолетним значением Ри, рассчитанным по историческому архиву. Результаты сравнения приведены на рис.2. Анализ данных показывает, что наибольший «сброс» обеспеченности наблюдается на фоне существенно более высокого уровня инерционности предиктанта в испытываемой выборке в сравнении с обучающей. В таких ситуациях качество методического прогноза на испытываемой выборке должно быть выше обеспеченности методического прогноза, рассчитанной на архивной выборке, что и наблюдается на станциях всех остальных УГМС. Для иллюстрации вышесказанного на рис.3 представлены осредненные по заблаговременностям (1–3 сут) значения оправдываемости прогнозов tэкстр, представленные в отчете Якутского УГМС.
Центральная методическая комиссия по гидрометеорологическим и гелиогеофизическим  прогнозам Росгидромета (ЦМКП), рассмотрев представленный метод и результаты его испытания, в своем  решении от  31 августа 2005 г., отметила следующее:
- в отделе ОГМИП ДВНИГМИ создана технология прогноза элементов локальной погоды на срок до пяти суток c детализацией по дням, она функционирует  в четырех УГМС (Дальневосточном, Забайкальском, Приморском и Якутском); 
- указанная технология реализована в форме отдельного программного средства  для ПК и является на сегодняшний день  технологией среднесрочного прогноза элементов погоды в пунктах, наиболее полно покрывающих  большую часть территории Дальневосточного региона России;
 - метод прогноза экстремальной температуры воздуха основан на статистической интерпретации гидродинамического прогноза полей метеорологических величин  в концепции идеального прогноза;
-	 в Дальневосточном, Забайкальском, Приморском и Якутском УГМС выполнена большая работа по проведению оперативных испытаний указанного метода и технологии, которые показали следующее:
-	технология  прогнозирования  проста и удобна для эксплуатации в оперативной практике прогностических подразделений УГМС;
-	качество прогнозов в различные сезоны года, для различных климатических зон и физико-географических условий расположения пунктов  оказалось неоднородным;
-	наиболее низкое качество прогнозов было отмечено зимой в континентальной части региона, особенно в Республике Саха-Якутия   (в Верхоянске и  Оймяконе  оправдываемость прогнозов оказалась  в интервале  34 -  76%);
-	наиболее высокое  качество прогнозов  наблюдалось в теплый период года в юго-восточной части региона  (оправдываемость прогнозов от 70 до 98%).
ЦМКП рекомендовала  Забайкальскому, Приморскому и  Дальневосточному УГМС использовать в оперативной практике технологию и метод  прогноза экстремальной температуры воздуха с заблаговременностью до пяти суток в качестве вспомогательного. 
ДВНИГМИ продолжить работу по дальнейшему развитию, расширению и совершенствованию методов прогноза элементов локальной погоды на средние сроки для пунктов Дальневосточного региона на основе статистической интерпретации прогностической продукции ГДМА и  организовать мониторинг качества среднесрочных прогнозов элементов погоды по согласованной с Гидрометцентром России методике.

     Минимальные температуры                            Максимальные температуры

+14

+8

+18

+25

+21

+8

+29

+20

+21

-11

+27

+11

-10

+6

+24

+5

+7

+21

+2

+2

-6

+18

-25

+21

                          Зима 	Зима

+2

+32

+10

+2

+10

+12

-14

-1

-9

+6

+21

+12

+15

-4

+10

+18

+20

-16

-13

+4

+12

+33

+3

+9

                         Весна	Весна 

+5

+8

-17

-10

+3

+6

-15

-1

+1

+10

-1

0

-3

0

+2

-23

-10

-15

+3

+2

-14

+7

-14

-8

	Лето	Лето

+22

+14

+14

+3

-10

+14

-10

+7

+6

+16

+15

0

+13

+13

-7

-9

+3

+2

+2

+10

+3

-15

+16

-10

                           Осень	Осень

Рис. 2. Испытываемая выборка. Сравнение со средней многолетней инерционностью
Ри(%) = Ри(выб.) – Ри(архив)

        Минимальные температуры		        Максимальные температуры

48

39

52

51

39

44

34

60

45

42

68

56

51

54

76

72

53

66

58

56

68

73

66

70

66

                          Зима 	Зима

45

61

40

50

34

88

68

35

73

65

66

66

72

72

64

46

69

77

72

74

89

47

52

52

                         Весна	Весна 

68

69

76

75

64

62

62

55

66

72

60

60

64

83

82

69

78

84

88

88

88

86

72

86

	Лето	Лето

62

48

78

78

67

78

83

70

81

84

71

50

76

68

70

73

64

83

85

75

73

65

66

73

                          Осень	Осень

Рис. 3. Оправдываемость прогнозов tэкстр по данным Якутского УГМС (средняя по заблаговременностям и 1–3 сутки).  Рм < Ри

В заключение автор выражает глубокую признательность специалистам Якутского, Забайкальского и Приморского УГМС за проделанную работу, тщательный анализ испытываемых методов, полномасштабные и аккуратные расчёты, весьма ценные и полезные замечания по дальнейшему совершенствованию прогностических методов для каждой территории.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.	Вербицкая Е.М. Методы и автоматизированная технология прогноза элементов локальной погоды на срок до 5 суток с детализацией по дням для станций Амурской области и Хабаровского края. – Отчет НИР 1.8.4.49, Хабаровск, 1996. Инв. №02960005864. – 224 с.
2.	Вербицкая В.М. Среднесрочный прогноз элементов и явлений погоды для станций Дальневосточного региона России // Труды ДВНИГМИ. – 2003.- СПб.: Гидрометеоиздат. – Вып. 149. – 160 с.
3.	Вербицкая Е.М., Лим Н.А. Технология среднесрочного прогноза элементов локальной погоды на основе прогностической продукции ГДМА ЕЦСПП для ПЭВМ, снабженной комплексом ГИСМетео/ЛАССО. – Отчет НИР 1.8.3.7, Хабаровск, 2000. Инв. №02200103682. –  89 с.
4.	 Вербицкая Е. М., Бобрикова И. В., Анжина Г. И. Усовершенствовать и развить технологию обработки оперативной и прогностической гидрометеорологической информации. – Отчет НИР 1.1.2.6 (р), Хабаровск, 2004, № госрегистрации 01200208954. – 202 с.
5.	Методические указания. Проведение производственных (оперативных) испытаний новых и усовершенствованных методов гидрометеорологических и гелиофизических прогнозов. РД 52.27.284–91. – М.: Комитет по гидрометеорологии при Кабинете министров СССР, 1991. - 150с.
6.	 Наставление по краткосрочным прогнозам погоды общего назначения. РД 52.88.629–2002. - СПб.: Гидрометеоиздат. - 2002. – 42 с.