Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2023. № 3 (389). С. 112--124

112

DOI: https://doi.org/10.37162/2618-9631-2023-3-112-124

УДК 556.06

Долгосрочное прогнозирование

сроков вскрытия реки Юкон

синоптико-статистическим методом

Ю.А. Павроз

Гидрометеорологический научно-исследовательский центр

Российской Федерации, г. Москва, Россия

sheryl@yandex.ru

Предлагается схема получения долгосрочного прогноза сроков вскрытия ото льда

североамериканской реки Юкон. В основе схемы лежит хорошо зарекомендовавший

себя в отечественной практике ледовых прогнозов синоптико-статистический метод,

в котором используется линейная зависимость прогнозируемой величины от харак-

теристик полей температуры и давления в северной части Атлантического и Тихого

океанов. Отобраны наиболее информативные предикторы. Проверена статистиче-

ская устойчивость параметров формулы получения прогноза. Его средняя заблаго-

временность составляет 40 суток. Выполненная для трех участков реки Юкон про-

верка предлагаемой методики на независимом материале за период с 2009 по 2015

год показала, что она позволяет получать вполне удовлетворительные результаты с

достаточно низкой среднеквадратической погрешностью и достаточно высокой

оправдываемостью прогнозов.

Ключевые слова: вскрытие реки, долгосрочный прогноз, синоптико-статистиче-

ский метод, поля температуры и давления, предикторы, устойчивость, проверка

методики

Long-range forecasting

of the ice break-up dates for the Yukon River

by the synoptic statistical method

Yu.A. Pavroz

Hydrometeorological Research Center of Russian Federation,

Moscow, Russia

sheryl@yandex.ru

A scheme for obtaining a long-range forecast of the dates of ice break-up is proposed

for the Yukon River (North America). The scheme is based on a well-proven national prac-

tice of ice forecasting, namely, on the meteorological statistical method. The method uti-

lizes a linear dependence of the predicted value on the characteristics of temperature and

pressure fields in the North Atlantic and the North Pacific. The most informative predictors

are selected. Statistical stability of the forecast formula parameters is verified. The average

forecast lead time is 40 days. The verification of the proposed methodology performed for

three stretches of the Yukon River on the basis of independent data for the period from 2009

to 2015 showed that it allows obtaining quite satisfactory results with a fairly low root-

mean-square error and a fairly high accuracy of forecasts.

Keywords: river ice break-up, long-range forecast, synoptic statistical method,

temperature and pressure fields, predictors, stability, method verification

Павроз Ю.А.

113

Введение

Изучением влияния теплового состояния поверхности океанов и ме-

теорологических процессов на особенности формирования и разрушения

ледяного покрова рек, озер и водохранилищ в различных регионах нашей

страны занимались многие отечественные ученые, из которых можно вы-

делить Б. М. Гинзбурга [2, 3, 4], Е.И. Савченкову [7, 8], Т.Б. Подсечину [6],

Н.Д. Ефремову [5], С.В. Борща [2] и других авторов. Конечной целью этих

исследований была разработка методов, позволяющих прогнозировать

сроки начала и продолжительности периода с различными фазами ледо-

вого режима. В результате в Гидрометцентре СССР (ныне ФГБУ «Гидро-

метцентр России») был предложен синоптико-статистический подход к

долгосрочному прогнозированию ледовых явлений для водоемов суши

[7, 8], который в дальнейшем был широко использован в практике ледовых

прогнозов.

На сегодняшний день Гидрометцентр России располагает внушитель-

ным опытом в области разработки методов для долгосрочного прогнозиро-

вания ледовых явлений на реках, расположенных на территории России. В

связи с этим представляется целесообразным изучить возможность приме-

нения разработанных методов для других регионов нашей планеты. Бас-

сейн реки Юкон был выбран для исследований неслучайно. В 2008–2013

годах развивалось устойчивое сотрудничество Росгидромета и НОАА. В

рамках сотрудничества с HOAA в ответ на просьбу американских специа-

листов был разработан современный метод для подготовки долгосрочных

прогнозов сроков вскрытия ото льда реки Юкон, который успешно приме-

нялся в оперативной практике.

Краткое физико-географическое описание бассейна реки Юкон

Река Юкон − пятая по протяженности река в Северной Америке: длина

составляет 3700 км и площадь водосбора  855 тыс. км². Основная часть

питания реки поступает за счет снеготаяния. Река вытекает из озера Марш

и протекает по территории Канады и штата Аляска в США, впадая в залив

Нортон Берингова моря.

Верхняя часть бассейна представляет собой холмистую местность и

невысокие скалистые горы, тогда как нижняя часть – низкогорье с равни-

нами и низменностями. Главные притоки р. Юкон  Танана, Пелли, Пор-

кьпайн, Коюкук.

Климат на большей части бассейна реки Юкон субарктический с про-

должительной холодной зимой и коротким теплым летом. Годовое количе-

ство осадков невелико, при этом 50 % осадков выпадает в виде дождя в

течение трех летних месяцев, а с ноября по март осадки выпадают в виде

снега. Снег может выпадать круглый год в высокогорьях, где большая его

часть длительное время хранится в ледниках и ледяных полях. Самый хо-

лодный месяц года – январь со средней температурой воздуха от -25 °С

114

Гидрологические прогнозы

на севере территории и до -8 °С в южных регионах. Самый теплый месяц –

июль, средняя температура воздуха в этом месяце на севере региона равна

5 °С, а на юге превышает 15 °С.

В гидрологическом режиме реки Юкон выделяется весеннее полово-

дье в течение двух месяцев (май-июнь). Самый многоводный месяц – июнь.

Маловодный период года приходится на август−апрель, минимальный

объем стока реки в марте. В летний период года заметную долю в питание

реки вносит таяние ледников, позволяющее обеспечивать сток реки в тече-

ние всего летнего сезона.

Ледяной покров на реке сохраняется в течение большей части года: с

октября и до первой-второй декады мая. Весной в бассейне р. Юкон подъем

уровня воды происходит до разрушения ледяного покрова при сплошном

ледоставе за счет поступления талой воды с южной части бассейна. В ре-

зультате интенсивного увеличения водности реки за счет поступления та-

лых вод происходят подвижки льда (в среднем в начале первой декады мая)

и через 34 дня начинается ледоход. При бурном снеготаянии в верхней

(южной) части бассейна в отдельные годы вскрытие Юкона сопровожда-

ется заторами льда, которые могут привести к катастрофическим наводне-

ниям. Наиболее мощные заторы льда на реке Юкон зафиксированы весной

2013 г., когда за одну ночь уровень воды поднялся на 5 метров, что привело

к затоплению больших территорий. Катастрофических масштабов до-

стигло наводнение 2009 г., когда при резком повышении температуры воз-

духа и обильном снеготаянии произошло образованию ледовых заторов,

сопровождавшихся повсеместным затоплением прибрежных населенных

пунктов. Мощные заторы сопровождали вскрытие Юкона и весной нынеш-

него года. В связи с этим заблаговременный прогноз сроков начала вскры-

тия ото льда реки позволяет заранее подготовиться к возможному неблаго-

приятному развитию гидрологических процессов, в том числе и к

формированию заторов льда.

Исходные гидрометеорологические данные

Долгосрочные прогнозы ледовых процессов в Гидрометцентре России

составляются уже более 70 лет. Самым многообещающим является подход,

основанный на физико-статистическом анализе [2−5, 7, 8]. За основу этого

метода берется положение, что ледовые явления в речных бассейнах свя-

заны с особенностями атмосферных процессов, которые в свою очередь за-

висят от состояния энергоактивных областей тепловой поверхности океана

(ТПО).

Циркумполярный вихрь, существующий в стратосфере и тропосфере,

определяет циркуляцию во всех районах Северного полушария. В работах

ЕИ. Савченковой [10] предложено рассматривать поля геопотенциалов

H₅₀₀и H₁₀₀на всей протяженности Северного полушария в качестве харак-

теристики атмосферной циркуляции. Геопотенциалы (расстояние от

уровня моря до поверхности с соответствующим уровнем давления) были

взяты в зимние месяцы, а именно в январе и феврале. Возможность

получения прогностических зависимостей определялась тем фактом, что

Павроз Ю.А.

115

в выбранные периоды циркумполярный вихрь развивается до максималь-

ных показателей и создается определенное положение барических центров.

[7, 8] Количественные характеристики атмосферной циркуляции в значи-

мых районах Северного полушария (районах, в пределах которых атмо-

сферные процессы оказывают наибольшее влияние на формирование ледо-

вых явлений) были получены посредством разложения метеорологических

полей геопотенциалов H₅₀₀и H₁₀₀по естественным ортогональным функ-

циям (е.о.ф), т. е. с использованием процедуры компонентного анализа.

Процедура разложения позволяет получить основной объем информации

по каждому полю в нескольких первых членах разложения.

В основу анализа метеорологических полей заложены данные ЕЦСПП

(Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды) из проекта ERA5 

атмосферного реанализа пятого поколения глобального климата, охваты-

вающего

период

с

января

1950 года

по

настоящее время

[https://apps.ecmwf.int/data-catalogues/era5/]. ЕЦСПП на сегодняшний день

предоставляет самую надежную, объективную и регулярно обновляющу-

юся метеорологическую базу данных в рамках своей оперативной деятель-

ности по мониторингу и накоплению данных. Ежедневно обрабатываются

и используются в общей сложности 40 миллионов наблюдений, подавляю-

щее большинство из которых являются спутниковыми измерениями.

ЕЦСПП также пользуется всеми имеющимися наблюдениями из неспутни-

ковых источников, включая наземные наблюдения и авиационные отчеты.

Как известно, суть реанализа заключается в том, что накопленные в архи-

вах данные наблюдений различных платформ за период нескольких деся-

тилетий подвергаются обработке с помощью схем четырехмерного усвое-

ния, причем параметры схем усвоения не изменяются при обработке

данных за весь период. В результате рассчитывается большое число полей,

которые затем используются для исследований изменений климата различ-

ного временного масштаба, взаимодействий океан  атмосфера, исследова-

ний гидрогеологического цикла и т. д. В данной работе были использованы

данные в пределах области Северного полушария, расположенной от 40°

до 85° с. ш., включающие значения полей геопотенциалов на уровнях ниж-

ней стратосферы (H₁₀₀) и тропосферы (H₅₀₀) за январь, февраль и март с ши-

ротно-долготным разрешением сетки 2.5°×2.5⁰.

Проведенные исследования в работах [3, 4] выявили существенное

влияние пространственного распределения аномалий ТПО Северной

Атлантики и северо-запада Тихого океана, а также полей геопотенциалов

на формирование ледового режима рек России. Поэтому в данной работе

при получении прогностических уравнений были использованы данные о

ТПО, осредненные по месячным интервалам времени в так называемых

энергоактивных зонах, расположенных в районах течения Куросио, Алеут-

ских островов, Охотского и Берингова морей на северо-западе Тихого оке-

ана и Ньюфаундлендской акватории Северной Атлантики. Были использо-

ваны данные информационного архива отдела речных гидрологических

прогнозов Гидрометцентра России, содержащего сведения о среднемесяч-

ной аномалии ТПО Северного полушария в узлах пятиградусной сетки.

116

Гидрологические прогнозы

В Северной Атлантике были выбраны 48 точек, охватывающих ключевые,

активные с точки зрения теплообмена с атмосферой зоной в гренландской,

бермудской, ньюфаундлендской, канарской областях. В северо-западной

части Тихого океана были взяты 50 точек, расположенных в энергетически

активных зонах Охотского и Берингова морей, а также течения Куросио

(рис. 1).

Рис. 1. Схема расположения точек в энергоактивных зонах Северной Ат-

лантики и северо-запада Тихого океана.

Fig. 1. A diagram of the location of the points of the anomaly fields of the

surface temperature of the North Atlantic and the Northwest Pacific Ocean.

Павроз Ю.А.

117

Данные, характеризующие особенности атмосферной циркуляции, а

также поля аномалий среднемесячных значений температуры поверхности

океана в энергоактивных зонах были подвергнуты компонентному анализу

с целью получения рядов коэффициентов разложения этих полей. Коэффи-

циенты разложения (первые десять коэффициентов) полей аномалий тем-

пературы по e.o.ф. принято обозначать для Атлантики AB^I-II

и, соответ-

1-10

ственно, для северо-западной части Тихого океана TB^I-II_1-10, где 1–10 –

номер коэффициента разложения; I–II – номер месяца.

Сведения о сроках начала вскрытия реки Юкон выбирались из базы

данных Национальной службы погоды США (NWS) (рис. 2). Как известно,

надежность получаемых прогностических уравнений зависит от объема

выборки: чем она больше, тем меньше вероятность получить неустойчивые

прогностические зависимости. Исходя из этих соображений были выбраны

семь гидрологических постов в среднем и нижнем течении реки, для кото-

рых данные наблюдений о сроках вскрытия были подвергнуты проверке

гипотезы о статистической однородности рядов по критериям Стьюдента

и Фишера. Суть проверки заключалась в том, что ряд разбивался на две

приблизительно равные части и проверялись гипотезы о равенстве матема-

тических ожиданий и равенстве дисперсий этих двух рядов. Проверка по-

казала, что в нашем случае гипотеза об однородности рядов не опроверга-

ется как по критерию Фишера (F <F_кр), так и по критерию Стьюдента

(t <t _кр).

Рис. 2. Пространственное распределение среднемноголетних сроков

вскрытия реки Юкон за период с 1980–2021 гг. по данным NWS.

Fig. 2. Spatial allocation of average long-term periods of Yukon River breakup

from 1980 to 2021 according to NWS data.

118

Гидрологические прогнозы

Методика долгосрочного прогноза вскрытия ото льда

реки Юкон

Процесс разработки метода долгосрочного прогноза вскрытия ото

льда р. Юкон может быть разделен на три этапа.

На первом этапе в полях потенциальных предикторов выявляют

наиболее информативные районы, в пределах которых атмосферные про-

цессы или ТПО оказывают наибольшее влияние на ледовый режим изуча-

емого водного объекта.

На втором этапе выполняется процедура компонентного анализа дан-

ных наблюдений в установленных информативных районах с целью сжа-

тия информации и выделения наиболее информативной ее части.

На третьем этапе выполняется регрессионный анализ с целью разра-

ботки прогностических уравнений, которые могут быть использованы для

прогнозирования сроков наступления ледовых явлений на изучаемых вод-

ных объектах.

Для выявления характеристик атмосферной циркуляции, которые мо-

гут быть использованы в качестве потенциальных предикторов, приме-

нялся синоптико-статистический метод, предложенный Е.И. Савченковой

[7, 8]. Особенностью и преимуществом данного метода является то, что

поля метеорологических элементов рассматриваются на всем пространстве

Северного полушария с целью выделения информативных районов.

Для выделения в полях геопотенциалов на уровнях 500 и 100 гПа

наиболее информативно значимых районов, где особенности атмосферной

циркуляции оказывают наиболее сильное влияние на процессы вскрытия

ото льда р. Юкон, был использован объективный метод дискриминантного

анализа. Задача данного метода заключается в том, чтобы найти наиболь-

шие отличия между группами объектов с использованием данных о разно-

образии нескольких признаков, отличающих объекты друг от друга. В

нашем случае анализу подвергались ряды ежегодных сроков вскрытия ото

льда р. Юкон. Каждый временной ряд сроков вскрытия разбивался на три

группы: 1) вскрытие произошло раньше нормы; 2) вскрытие произошло в

нормальные сроки; 3) вскрытие произошло позже нормы. Близкими к

норме считались сроки, когда отклонение от среднего значения не превы-

шало наиболее вероятного значения среднеквадратического отклонения,

т. е. 0,673σ (здесь σ – среднеквадратическое отклонение сроков вскрытия

ото льда р. Юкон в каждом гидрологическом посту от нормальных сроков).

По этим классам сгруппированы и ежегодные значения анализируемой ме-

теорологической величины в каждом узле координатной сетки на всем

Северном полушарии. Далее вычислялись 1) средние значения величин

геопотенциалов в каждой точке, раньше и позже нормы, и 2) их разность

  H _n H _p. Значимыми считались узлы, для которых выполнялось

неравенство d²/σ²≥ 0,60, а в качестве потенциально значимых полей рас-

сматривались лишь те, которые включали в себя не менее 15 смежных

Павроз Ю.А.

119

значимых узлов сетки [3]. Критическое значение 0,60 установлено путем

проведения многочисленных экспериментов с разными водными объек-

тами.

В результате дискриминантного анализа были выявлены наиболее ин-

формативно значимые районы в полях геопотенциала на высотах Н₁₀₀

₅₀₀. Для получения количественных характеристик значения Н₁₀₀и Н₅₀₀

и

в

H

каждом информативно значимом районе были разложены по е.о.ф. Первые

10 коэффициентов разложения в дальнейшем были использованы в каче-

стве потенциальных предикторов для предвычисления сроков вскрытия.

Использование компонентного анализа, или иначе разложения полей

по е.о.ф., применительно к задачам метеорологии было предложено

Н.А. Багровым [1]. В результате процедуры компонентного анализа проис-

ходит разложение поля метеорологического элемента на совокупность по-

лей наиболее часто встречающего типа циркуляции и оценка веса этих по-

лей в общей их совокупности [8]. Таким образом, компонентный анализ

позволяет отсеять мелкомасштабные компоненты и случайные шумы, про-

анализировать большие объемы метеоданных, дать характеристику метео-

полей и сконцентрировать информацию о них в первых членах разложения.

Такой подход позволяет анализировать, давать объективную оценку осо-

бенностей атмосферной циркуляции на Северном полушарии в целом, что

обусловливает возможность объективно выявлять все главные особенно-

сти и характеристики атмосферных процессов в пределах изучаемых райо-

нов.

Разработка прогностических уравнений выполнялась методом поша-

гового регрессионного анализа, где в качестве предиктанта выступали

ряды сроков вскрытия, а в качестве предикторов коэффициенты разложе-

ния метеорологических полей. Для определения влияния коэффициентов

разложения на сроки разрушения ледового покрова рек был использован

пошаговый регрессионный анализ, который позволил выявить наиболее

информативные предикторы и построить наиболее оптимальный и устой-

чивый вариант прогностического уравнения. Такая процедура была приме-

нена для всех гидрологических постов на р. Юкон, включенных в данное

исследование. В общем виде прогностические уравнения имеют вид:

ΔD = C + C₁B₁+ C₂B₂+ C₃B₃+ ….+ C₁₀B₁₀,

где ΔD – сроки вскрытия реки ото льда, представленные в виде отклонений

от средних сроков; С_{1, …,}С₁₀– коэффициенты уравнения; B_1,…,B₁₀– коэффи-

циенты разложения геопотенциалов и аномалии ТПО (индексы 1,…,10 со-

ответствуют номеру члена разложения).

Следует отметить, что в уравнения одновременно вошли предикторы,

характеризующие как пространственное распределение ТПО, так и поля

геопотенциалов. Это позволяет говорить о том, что зависимости получи-

лись комплексными, предикторы входят в уравнения практически поровну

(табл. 1).

120

Гидрологические прогнозы

Таблица 1. Предикторы, вошедшие в прогностические уравнения, и характе-

ристики качества уравнений для долгосрочного прогноза разрушения ледя-

ного покрова р. Юкон

Table 1. Predictors included in forecast equations and characteristics of the quality

of equations for long-term ice cover break-up forecasting Yukon River

Заблаговре-

менность,

дни

Зависимый

ряд

(расчетный)

Дата

выпуска

прогноза

Предикторы, вошедшие

в уравнение

Пункт

s/σ

min

max

Fort

Yukon

H^I100 , H^I500 , H^II500 ,

4

1

0.45

0.40

1 IV

30

53

19832008

AB^II, AB^III

9

8

H^I100 , H^I500 , H^II500 ,

5

1

Circle

29

54

H^II500 , H^II100 , AB^II, AB^III

4

2

9

8

H^II500 , AB^I₅, AB^I₁₀, TB^I₈,

1

Tanana

0.66

0.70

1 IV

29

25

50

58

19802009

19842009

TB^II

1

Russian

Mission

H^II100 , AB^I₂, AB^III

1

9

Анализируя разработанные уравнения, следует отметить, что из числа

предикторов, характеризующих тепловое состояние океана, около 80 % от-

носятся к району Северной Атлантики и лишь 20 %  поля на северо-западе

Тихого океана. Таким образом, большинство предикторов относятся к рай-

ону Северо-Атлантического течения, где наблюдается интенсивный тепло-

обмен между океаном и атмосферой.

Анализ метеорологических предикторов, вошедших в прогностиче-

ские уравнения, показал, что большинство из них (60 %)  это значения

геопотенциала на уровне 500 гПа (тропосфера), на уровне 100 гПа (нижняя

стратосфера)  40 %.

Рассматривая географическое расположение значений геопотенциала,

можно отметить, что значимые поля, которые вошли в прогностические

уравнения, распределены в зонах основных центров действия атмосферы

Исландского минимума, Алеутского минимума, над севером Евразии и

Северным Казахстаном (рис. 3).

Поля геопотенциал H₅₀₀за февраль имеют наибольшую прогностиче-

скую значимость, так как в 40 % случаев они включены в прогностические

уравнения, а сами поля расположены в областях Исландского минимума,

Алеутского минимума и севера Европы. Остальные атмосферные предик-

торы, вошедшие в прогностические уравнения, имеют равный вклад по

20 % и располагаются над севером Европейской территории России,

Северным Казахстаном и в зоне Исландского минимума.

Прогнозы могут быть рассчитаны в начале апреля, средняя заблаго-

временность в этом случае составит 40 суток. Качество разработанных

Павроз Ю.А.

121

уравнений оценивалось традиционно по соотношению s/σ, которое для раз-

личных гидрологических постов составило от 0,40 до 0,70, а допустимая

ошибка прогнозов ±5 дней.

а) H₁₀₀

б) H₅₀₀

Рис. 3. Схема расположения выявленных информативных значимых

районов в полях Н₁₀₀(а) и Н₅₀₀(б) в январе (I) и феврале (II).

Fig. 3. Scheme of location of identified informative significant areas in fields

H₁₀₀(а) and H₅₀₀(б).

122

Гидрологические прогнозы

Проверочные прогнозы, выполненные на независимых данных за

2009–2015 и 2010–2015 гг., показали практическую устойчивость прогно-

стических уравнений, а оправдываемость проверочных прогнозов по всем

пунктам в среднем составила 77 %, что говорит о их удовлетворительном

качестве.

На следующем этапе исследования был составлен второй вариант

прогностических уравнений, который преследовал цель получить прогно-

стическое уравнение не для каждого гидрологического поста, а общее для

участка реки. Попытка построения районных прогностических уравнений

была выполнена для района, расположенного в верховьях реки, ограничен-

ного населенными пунктами Eagle, Circle и Fort Yukon. Этот район был вы-

бран, так как условия вскрытия ото льда р. Юкон здесь близки по генезису.

Разработка районных прогностических уравнений производилась по

той же схеме, что и в первой части исследования. В итоге было разработано

общее прогностическое уравнение, структура которого представлена в

табл. 2. При этом для различных лет минимальная заблаговременность про-

гноза вскрытия на участке реки составляет от 25 до 30 суток, а максималь-

ная – от 48 до 54 суток, при этом критерий качества метода составляет

s/σ = 0,42 – 0,56. Для проверки на независимом материале был произведен

расчет по данным за период с 2009 по 2015 год. Оправдываемость прове-

рочных прогнозов за 7 лет составила в среднем 72 %, что подтверждает

устойчивость уравнения и свидетельствует об удовлетворительном каче-

стве прогнозов.

Таблица 2. Предикторы, вошедшие в прогностическое уравнение, и характе-

ристики качества для долгосрочного прогноза вскрытия по району

Table 2. Predictors included in the predictive equation and quality characteristics

for the long-term forecast of the river breakup by areas

Заблаговре-

менность,

дни

Зависимый

ряд

(расчетный)

Дата

выпуска

прогноза

Предикторы, вошедшие

в уравнение

Пункт

s/σ

min

29

max

54

Circle

0.50

0.42

H^II100 H^I500 H^II500 TB^II

1

Fort

Yukon

2

1

3

30

25

53

48

1 IV

19832008

TB^III₇AB^IIAB^III

9

8

Eagle

0.56

Сравнивая прогностические уравнения, полученные для прогнозиро-

вания по пунктам и по району, можно отметить, что наиболее значимыми

предикторами оказались:

 данные об аномалиях ТПО Северной Атлантики за февраль AB^II

9

и за март AB^III₈, которые вошли во все уравнения;

 значения геопотенциала в тропосфере за январь H^I⁵⁰⁰, которые во-

1

шли во все уравнения;

Павроз Ю.А.

123

 значения геопотенциала в тропосфере H^II500 за февраль, которые во-

шли во все уравнения;

 по одному разу вошли почти во все уравнения коэффициенты разло-

жения полей геопотенциала в нижней стратосфере H₁₀₀

.

Таким образом из выполненного анализа можно сделать вывод о том,

что такая концентрация влияния одинаковых значимых предикторов в раз-

ных прогностических уравнениях:

 подтверждает неслучайность и устойчивость разработанных прогно-

стических уравнений;

 свидетельствует о том, что предложенный в Гидрометцентре России

подход к долгосрочному прогнозированию сроков наступления ледовых

явлений на реках применим к речным бассейнам, расположенным в раз-

личных регионах Северного полушария нашей планеты;

 подтверждает, что совместный учет особенностей атмосферной цир-

куляции и теплового состояния океана в его энергоактивных зонах в пе-

риод, предшествующий началу разрушения ледяного покрова, дает

возможность выпускать удовлетворительного качества ледовые прогнозы

с достаточной для практических целей заблаговременностью (более 25 су-

ток).

Заключение

Целью проведенных исследований было установление влияния тепло-

вого состояния океанов и особенностей атмосферной циркуляции в пред-

весенний период на процессы разрушения ледяного покрова на реке Юкон

(США).

Выполнению исследований предшествовала разработка метода долго-

срочного прогноза сроков вскрытия ото льда реки Юкон с использованием

синоптико-статистического метода, разработанного в Гидрометцентре

России и широко применяемого в практике оперативных ледовых прогно-

зов в нашей стране. В качестве потенциальных предикторов были взяты

поля аномалий среднемесячных значений температуры поверхности оке-

ана в его энергоактивных зонах, поля геопотенциала на уровнях Н₁₀₀и Н₅₀₀

в предвесенний период в значимых информативных районах. Разработка

прогностических уравнений осуществлялась в двух вариантах:

1) для каждого гидрологического створа разрабатывалось свое прогно-

стическое уравнение;

2) разработка прогностического уравнения выполнялась для средних

по выбранному району ежегодных сроков вскрытия.

При разработке прогностических уравнений использовались дискри-

минантный, компонентный и регрессионный анализы. Анализ качества

прогностических уравнений для каждого гидрологического поста и по рай-

ону показал их устойчивость и удовлетворительное качество.

В ходе проведенного анализа структуры прогностических уравнений

установлено существенное влияние показателей теплового состояния се-

веро-запада Тихого океана и Северной Атлантики, а также характеристик

124

Гидрологические прогнозы

атмосферной циркуляции в зимние месяцы в пределах так называемых

информативных районов Северного полушария, на сроки начала весенних

ледовых явлений в бассейне реки Юкон.

Список литературы

1. Багров Н.А. Аналитическое представление последовательности метеополей посред-

ством естественных ортогональных составляющих // Труды ЦИП. 1969. Вып. 74. С. 3-24.

2. Борщ С.В., Гинзбург Б.М., Ефремова Н.Д. Долгосрочный фоновый прогноз сроков

вскрытия рек европейской территории СНГ // Метеорология и гидрология. 2001. № 7.

С. 101-110.

3. Гинзбург Б.М. Влияние температуры поверхности океанов на сроки замерзания и

вскрытия рек. Методы его учета в прогнозах. СПб.: Гидрометеоиздат, 2005. 99 с.

4. Гинзбург Б.М., Сильницкая М.И. Влияние распределения температуры поверхности

океанов на сроки вскрытия рек европейской территории России // Метеорология и гидроло-

гия. 2000. № 6. С 86-91.

5. Ефремова Н.Д., Каракаш Е.С. Метод долгосрочного прогноза сроков вскрытия рек

Лены и Енисея // Труды Гидрометцентра СССР. 1977. Вып. 186. С. 78-87.

6. Подсечина Т.В. Нарастание льда на волжских водохранилищах и его зависимость от

атмосферных процессов // Труды Гидрометцентра СССР. 1988. Вып. 295. С. 130-137.

7. Савченкова Е.И. Опыт исследования связей появления плавучего льда на некоторых

реках СССР с особенностями циркуляции атмосферы Северного полушария // Труды Гид-

рометцентра СССР. 1970. Вып. 67. С. 3-36.

8. Савченкова Е.И. Естественные функции полей дат появления льда на реках // Труды

Гидрометцентра СССР. 1974. Вып. 117. С. 74-82.

References

1. Bagrov N.A. Analiticheskoe predstavlenie posledovatel'nosti meteopoley posredstvom

estestvennyh ortogonal'nyh sostavlyayushchih. Trudy CIP, 1969, vol. 74, pp. 3-24 [in Russ.].

2. Borshch S.V., Ginzburg B.M., Efremova N.D. Long-Term Background Forecast of Ice

Breakup Dates in European CIS Territory. Meteorologiya i Gidrologiya [Russ. Meteorol. Hydrol.],

2001, no.7, pp.101-110 [in Russ.].

3. Ginzburg B.M. Vliyanie temperatury poverhnosti okeanov na sroki zamerzaniya i

vskrytiya rek. Metody ego ucheta v prognozah. Saint Petersburg: Gidrometeoizdat publ., 2005.

99 р.

4. Ginzburg B.M., Silnitskaya M.I. The Effect of Sea Surface Temperature Distribution on

the Dates of River Breakup in European Russia. Meteorologiya i Gidrologiya [Russ. Meteorol.

Hydrol.], 2000, no.6, pp.86-91 [in Russ.].

5. Efremova N.D., Karakash E.S. Metod dolgosrochnogo prognoza srokov vskrytiya rek

Leny i Eniseya. Trudy Gidromettsentra SSSR [Proceedings of the Hydrometcentre of the USSR]

1977, vol. 186, рр. 78-87 [in Russ.].

6. Podsechina T.V. Narastanie l'da na volzhskih vodohranilishchah i ego zavisimost' ot at-

mosfernyh processov. Trudy Gidromettsentra SSSR [Proceedings of the Hydrometcentre of the

USSR], 1988, vol. 295, pp. 130-137 [in Russ.].

7. Savchenkova E.I. Opyt issledovaniya svyazey poyavleniya plavuchego l'da na nekotoryh

rekah SSSR s osobennostyami cirkulyacii atmosfery Severnogo polushariya. Trudy Gidromettsen-

tra SSSR [Proceedings of the Hydrometcentre of the USSR], 1970, vol. 67, pp. 3-36 [in Russ.].

8. Savchenkova E.I. Estestvennye funkcii poley dat poyavleniya l'da na rekah. Trudy

Gidromettsentra SSSR [Proceedings of the Hydrometcentre of the USSR], 1974, vol. 117, pp. 74-

82 [in Russ.].

Поступила 05.07.2023; одобрена после рецензирования 20.09.2023;

принята в печать 06.10.2023.

Submitted 05.07.2023; approved after reviewing 20.09.2023;

accepted for publication 06.10.2023.