Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2023. № 3 (389). С. 139-151

139

DOI: https://doi.org/10.37162/2618-9631-2023-3-139-151

УДК 551.583.1(470+571)

Изменение характеристик облачности

на территории России

Н.Н. Коршунова, Т.В. Дементьева

Всероссийский научно-исследовательский институт

гидрометеорологической информации − Мировой центр данных,

г. Обнинск Калужской обл., Россия

nnk@meteo.ru

Исследуются такие характеристики облачности, как повторяемость пасмурного

(810 баллов) и ясного (02 балла) неба. Анализ сезонной повторяемости этих харак-

теристик позволил выявить некоторые региональные особенности. Для включения

в национальную систему мониторинга облачности рассчитаны нормы за новый базо-

вый период 19912020 гг. по среднему количеству общей и нижней облачности,

повторяемости случаев с различным состоянием неба (ясное, полуясное, пасмурное)

по общей и нижней облачности, а также нормы повторяемости различных форм об-

лачности. Проанализированы многолетние изменения повторяемости ясного и пас-

мурного неба, которые выявили практически повсеместное уменьшение повторяемо-

сти ясного неба по общей облачности во все сезоны.

Ключевые слова: общая облачность, нижняя облачность, формы облачности,

пасмурное небо, ясное небо

Changes in cloud characteristics

on the territory of Russia

N.N. Korshunova, T.V. Dementieva

All-Russian Research Institute

of Hydrometeorological Information – World Data Center (RIHMI-WDC),

Obninsk, Kaluzhsky region, Russia

nnk@meteo.ru

Such characteristics of the cloud cover as the frequency of cloudy (8−10/10) and clear

(0−2/10) sky are investigated. The analysis of the seasonal frequency of these characteris-

tics revealed some regional features. To be included in the national cloud monitoring sys-

tem, the normals for the new base period of 1991−2020 for the average amount of total

and low-level clouds, the frequency of cases with different sky conditions (clear, semi-

cloudy, cloudy) for total and low-level clouds, as well as the frequency of various forms

of clouds were calculated. Long-term changes in the frequency of clear and cloudy sky are

analyzed, which revealed an almost universal decrease in the frequency of clear sky for the

total cloud cover in all seasons.

Keywords: total cloud cover, low-level clouds, cloud forms, cloudy sky, clear sky

140

Климатические исследования, обзоры

Введение

Облачность является важнейшим компонентом климатической

системы, поскольку в значительной степени влияет на поступление солнеч-

ной радиации и на обратное земное излучение. Ранее исследователи для

изучения облачности использовали данные наблюдений наземных метео-

рологических станций [3, 5, 11] и аэрологических зондов [1, 21]. На метео-

рологических станциях наблюдатель визуально определяет форму облаков

[2] и оценивает степень покрытия небосвода облаками [15]. Однако при

наличии сплошной облачности нижнего яруса невозможно оценить состо-

яние облачности среднего и верхнего ярусов. Кроме того, наземная наблю-

дательная сеть Росгидромета очень неравномерна, особенно в северных и

северо-восточных районах Азиатской территории России (АТР), что не

позволяет получить достоверные данные об облачности в этих регионах.

В последние годы появляется все больше работ по исследованию об-

лачности с использованием спутниковых данных [17, 20]. Спутниковые

данные отличаются от наземных более высоким пространственным и вре-

менным разрешением, но имеют свои недостатки. Во-первых, обработка

спутниковых данных очень сложна и трудоемка, во-вторых, спутниковая

информация чаще всего отражает состояние самого верхнего слоя облаков.

Кроме того, спутниковые данные доступны за довольно короткий времен-

ной период, что не позволяет изучить долгопериодные климатические из-

менения характеристик облачности.

В связи с возросшей в последние годы изменчивостью климата необ-

ходимо вести постоянное наблюдение за состоянием климатической си-

стемы, учитывая максимальное число параметров, в том числе облачности.

Необходимость включения облачности в национальную систему климати-

ческого мониторинга назрела давно. В течение последних лет в ФГБУ

«ВНИИГМИ-МЦД» проводились подготовительные работы по разработке

подсистемы мониторинга облачности, которые начались с подготовки ве-

рифицированных массивов данных для информационной базы. Создан спе-

циализированный массив «Среднемесячное количество общей облачности

и облачности нижнего яруса» [7]. База данных содержит информацию о

среднемесячном количестве общей облачности и облачности нижнего

яруса с 1966 года для 518 пунктов наблюдений, выбранных на основании

Списка станций Росгидромета, включенных в Глобальную сеть наблюде-

ний за климатом, регулярно (один раз в год) пополняется данными за про-

шедший год. Эмпирико-статистический анализ количества облачности,

проведенный с целью апробации этого массива в [8], позволил выявить не-

которые сезонные и региональные особенности, хорошо согласующиеся с

последними на тот момент данными мониторинга климатических парамет-

ров, что свидетельствовало о высоком качестве специализированного мас-

сива и возможности его использования в исследовательских и прикладных

целях.

Коршунова Н.Н., Дементьева Т.В.

141

Целью данной работы является обобщение исследований характери-

стик облачности на территории России по данным большого числа назем-

ных метеорологических станций для включения этого важнейшего компо-

нента в национальную систему климатического мониторинга.

Данные

В исследовании использовались данные 8-срочных наблюдений

1356 метеорологических станций Российской Федерации за период

19662020 гг., которые содержатся

в

архивах Госфонда ФГБУ

«ВНИИГМИ-МЦД» ВОСХОД [14], ТММ1 [6] и ТМС [12].

Пасмурным состоянием неба называются те случаи, когда облачность

покрывает 80100 % небосвода, или 810 баллов [15]. Повторяемость рас-

считывалась как доля (%) случаев того или иного состояния облачности от

общего количества наблюдений за месяц. Ясным состоянием неба счита-

ются сроки, облачность во время которых была от 0 до 2 баллов

(по 10-бальной шкале) согласно оценке наблюдателя [15].

Климатические нормы для нового базового периода 19912020 гг. рас-

считаны по реальным данным в соответствии с требованиями ВМО, изло-

женными в [19]. Это необходимо для получения сопоставимых оценок те-

кущего состояния параметров климатической системы и происходящих

изменений климата.

Тенденция изменений повторяемости пасмурного (810 баллов) и яс-

ного (02 балла) неба оценивалась коэффициентами линейного тренда.

Тренд рассчитан методом наименьших квадратов, уровень статистической

значимости тренда определялся с помощью критерия Стъюдента.

Результаты представлены в виде карт, подготовленных с помощью

ГИС в регулярной стереографической проекции, в которой используется

стандартный метод обратных взвешенных расстояний с коэффициентами,

обратно пропорциональными квадрату расстояния.

Результаты

Климатические характеристики облачности

Как уже упоминалось, анализ пространственно-временной структуры

среднего количества общей и нижней облачности на территории России

проведен в [8]. Однако наиболее показательной и наглядной характеристи-

кой облачности является повторяемость пасмурного (810 баллов) неба.

На рис. 1 показана сезонная повторяемость пасмурного неба (810

баллов) по общей облачности. Максимальная повторяемость пасмурного

неба по общей облачности на территории России наблюдается осенью.

На большей части страны, за исключением южных районов Европейской

территории России (ЕТР), Забайкалья и дальневосточного юга, она состав-

ляет 6070 %, а на северо-востоке ЕТР, в Предуралье превышает 80 %. В

Забайкальском крае, где во второй половине осени начинается перестройка

142

Климатические исследования, обзоры

атмосферных процессов на зимний режим, повторяемость пасмурного неба

минимальна и не превышает 3040 %.

Рис. 1. Сезонная повторяемость (%) пасмурного неба (8-10 баллов) по об-

щей облачности.

Fig. 1. Seasonal frequency (%) of cloudy skies (8-10 points) for total cloud cover.

На дальневосточном юге и Камчатке пасмурная погода чаще всего

наблюдается летом, когда юго-восточный муссон выносит с океана боль-

шое количество водяного пара. Зона повышенной повторяемости пасмур-

ного неба (6070 %) летом тянется вдоль всего арктического побережья,

превышая 70 % на севере Таймыра и арктических островах. Наименьшая

повторяемость пасмурного неба (2030 %) летом отмечается на юге ЕТР и

в Крыму, за исключением высокогорных районов Северного Кавказа.

Зимой наибольшая повторяемость (6070 %) пасмурного неба по об-

щей облачности наблюдается на всей ЕТР, включая Калининградскую об-

ласть и Крым. ЕТР в значительной степени подвержена влиянию Атлан-

тики и исландского минимума, откуда приходят глубокие циклоны,

приносящие пасмурную с осадками погоду. В последние годы в регионе,

как отмечалось в [4, 18], наблюдается увеличение циклоничности, т. е. уве-

личение повторяемости циклонов. Повышенная повторяемость пасмур-

ного неба в центральных районах Западной Сибири и Красноярского края

обусловлена проникновением в эти районы скандинавских ныряющих цик-

лонов, а также выходом южных циклонов из Казахстана. Область повы-

шенной повторяемости большого количества облаков простирается

до Прибайкалья и Верхнеленских районов Иркутской области. Значи-

тельно реже пасмурное небо наблюдается в центральных районах Якутии

Коршунова Н.Н., Дементьева Т.В.

143

и на дальневосточном юге в зоне действия Сибирского антициклона. По-

вторяемость пасмурного неба в этих районах составляет 3040 %. Такая же

полоса пониженной повторяемости пасмурного неба наблюдается непо-

средственно за Уральским хребтом, который выполняет «затеняющую»

роль по отношению к влагонесущему потоку.

Наименьшая повторяемость пасмурного неба как по общей, так и по

нижней облачности (рис. 2) отмечается весной. Общая облачность 810

баллов чаще всего наблюдается на севере ЕТР, где повторяемость превы-

шает 60 %. На АТР зона максимальных значений повторяемости по общей

облачности (более 60 %) в виде отдельных очагов протянулась от Поляр-

ного Урала до Предбайкалья. Такая же повторяемость пасмурного неба от-

мечается на Камчатке.

Рис. 2. Сезонная повторяемость (%) пасмурного неба (8-10 баллов) по ниж-

ней облачности.

Fig. 2. Seasonal frequency (%) of cloudy skies (8-10 points) for lower cloud cover.

Значения повторяемости облачности нижнего яруса 810 баллов зна-

чительно ниже, чем общей облачности, но пространственно распределя-

ются схожим образом во все сезоны, кроме зимы. Зимой на большей части

Якутии, в восточных районах Забайкальского края и Амурской области

значительно увеличилась повторяемость пасмурного неба по нижней об-

лачности. Это связано с уменьшением в этих районах атмосферного давле-

ния [13], вызванного ослаблением Сибирского антициклона и смещением

его основного и вторичного центров [9, 10].

Для включения в национальную систему мониторинга облачности

необходимо решить одну из основных задач мониторинга  оценку

аномальности конкретного сезона. Для этого рассчитаны нормы за новый

144

Климатические исследования, обзоры

базовый период 19912020 гг. по среднему количеству общей и нижней об-

лачности, а также по повторяемости случаев с различным состоянием неба

(ясное, полуясное, пасмурное) по общей и нижней облачности.

Проанализировано изменение норм повторяемости ясного и пасмур-

ного состояния неба, рассчитанных за два 30-летних периода 19812010 и

19912020 гг. Значения, отраженные на рис. 3,  это разность средней го-

довой повторяемости между двумя периодами. Вычитание производилось

из значения, полученного за более поздний период.

Рис. 3. Изменение норм повторяемости ясного (0−2 балла) состояния неба

по облачности нижнего яруса (а) и общей облачности (б).

Fig. 3. Change in the rates of frequency of the clear (0-2 points) sky according to

low-level clouds (a) and total clouds (б).

Анализ изменения норм повторяемости ясного состояние неба по об-

щей облачности (рис. 3б) показывает, что на большей части страны повто-

ряемость изменилась не более, чем на 1 % (белый цвет). Пунктов, где сред-

ний процент случаев ясного неба (фиолетовый цвет) уменьшился, больше,

чем пунктов с увеличением того же значения (оранжевый цвет). Нормы по-

вторяемости облачности 02 балла нижнего яруса изменились гораздо

больше (рис. 3а). На большей части страны нормы за последнее 30-летие

уменьшились, особенно заметное уменьшение наблюдается в Западной Си-

бири (34 %).

Нормы повторяемости пасмурного неба по общей и нижней облачно-

сти изменились незначительно на большей части России (рис. 4). Можно

отметить увеличение на 34 % повторяемости пасмурного неба по нижней

облачности в отдельных районах Западной Сибири, на юго-востоке Якутии

и в континентальных районах Магаданской области. По общей облачности

повторяемость пасмурного неба на 34 % уменьшилась в северо-западных

районах Якутии и на отдельных метеорологических станциях Иркутской

области и Забайкальского края.

Для нового базового периода 19912020 гг. также рассчитаны нормы

повторяемости различных форм облачности. При расчете повторяемости

различных форм облаков использовалась методика, приведенная в [16].

При этом, как указывалось в [11], следует учитывать, что повторяемости

Коршунова Н.Н., Дементьева Т.В.

145

облаков верхнего и среднего ярусов не являются абсолютными. В связи с

этим сравнивать повторяемость облаков разных ярусов некорректно. В таб-

лице представлены нормы 19912020 гг. повторяемости различных форм

облаков для метеорологических станций, расположенных в различных кли-

матических зонах. Видно, что преобладающими формами облаков практи-

чески на всей территории России являются облака верхнего яруса Ci, сред-

него яруса Ac и нижнего яруса Sc.

Рис. 4. Изменение норм повторяемости пасмурного (8-10 баллов) состояния

неба по облачности нижнего яруса (а) и общей облачности (б).

Fig. 4. Change in the rates of frequency of cloudy (8-10 points) sky conditions ac-

cording to low-level clouds (a) and total clouds (б).

Таблица. Повторяемость основных форм облаков

Table. The repeatability of the main forms of clouds

Форма облаков

Название

станции

Ясно

Ci Cc Cs Ac As Cu Cb Sc Ns St Frnb

Европейская территория России

Санкт-Петербург 29.6 2.8 7.5 37.9 14.8 12.1 6.2 44.5 10.4 7.5 11.5 12.5

Калининград

Москва

30.8 1.3 6.6 32.5 6.4 19.9 7.3 45.4 7.1 3.3 3.4 16.1

32.2 2.3 4.8 27.1 14.7 14.1 5.8 60.0 5.2 13.2 10.5 15.8

39.3 2.9 7.3 43.1 26.4 8.4 5.9 37.2 7.5 4.2 6.6 16.5

44.6 2.8 2.0 43.1 5.2 8.4 20.9 24.8 1.5 18.8 4.1 21.1

57.0 9.3 8.7 45.8 4.3 20.7 30.2 39.9 0.3 2.9 5.3 18.7

Азиатская территория России

Казань

Симферополь

Сочи

Якутск

89.4 0.2 23.0 51.8 3.8 14.0 12.2 26.7 0.8 1.0 1.0 8.0

59.0 1.0 7.0 39.0 24.5 14.3 12.3 8.7 3.8 3.1 1.1 18.4

69.1 2.5 7.9 49.6 29.7 13.3 25.2 40.9 0.7 0.2 0.9 15.8

81.7 0.8 8.4 50.9 17.5 17.3 20.4 15.4 0.2 1.1 1.1 21.8

40.1 4.7 25.0 27.7 19.9 9.8 11.9 20.9 3.7 17.7 5.9 32.9

Тюмень

Минусинск

Чита

Владивосток

Петропавловск-

Камчатский

64.5 2.0 1.4 58.2 0.6 3.6 29.4 51.2 1.8 11.4 8.0 10.9

146

Климатические исследования, обзоры

В большинстве районов северной половины ЕТР преобладающей фор-

мой облачности являются облака нижнего яруса Sc, повторяемость кото-

рых превышает 40 %. Следует отметить значительно возросшую повторя-

емость этой формы облаков в Москве по сравнению с данными,

приведенными в [11]. Помимо климатических факторов, это может быть

связано со значительной урбанизацией московского региона. На юге ЕТР,

включая Крым, возрастает повторяемость облаков верхнего и среднего

ярусов (Ci и Ac). На АТР преобладающей формой облачности являются

облака верхнего яруса Ci. Однако в тех районах, где облака нижнего яруса

наблюдаются реже, довольно значительна повторяемость Cs (Якутск).

Анализируя годовой ход преобладающих форм облачности в различ-

ных регионах страны (рис. 5), можно отметить наибольшую повторяемость

в течение всего года облаков нижнего яруса в Москве и верхнего яруса в

Минусинске.

Рис. 5. Годовой ход преобладающих форм облачности на отдельных ме-

теорологических станциях Российской Федерации.

Fig. 5. Annual course of the prevailing forms of clouds at individual meteoro-

logical stations of the Russian Federation.

Коршунова Н.Н., Дементьева Т.В.

147

В Екатеринбурге повторяемость облаков нижнего яруса увеличива-

ется в течение теплого периода, достигая максимума в октябре (46 %), при-

чем наряду с Sc велика повторяемость Cu и Cb. В Калининграде, наоборот,

летом отмечается минимальная повторяемость облаков Sc (около 35 %). В

холодный период повторяемость Sc в Калининграде достигает почти 60 %.

Во Владивостоке в августе-сентябре повторяемость облаков всех ярусов

почти сравнивается, что связано с частым выходом в это время на дальне-

восточный юг глубоких южных циклонов (тайфунов). При сплошной об-

лачности в системе тайфуна сложно выделить отдельные формы облаков.

Многолетние изменения характеристик облачности

Пространственное распределение локальных оценок трендов, характе-

ризующих знак и среднюю скорость изменений повторяемости пасмурного

неба, показано на рис. 6. Приведены значения трендов, значимых на

5%-ном уровне. Заметно, что во все сезоны на территории России преобла-

дают области, где выявлена тенденция увеличения повторяемости пасмур-

ного неба. Особенно ярко эта тенденция выражена зимой на ЕТР, Урале и

в примыкающих к нему районах Западной Сибири, что обусловлено увели-

чением в этих районах циклоничности. Коэффициенты линейного тренда в

западных и центральных областях ЕТР составляют 24 %-пункт/10 лет.

Наиболее значительные отрицательные коэффициенты линейного тренда

зимой получены в северных и центральных районах Якутии и прибрежных

районах Магаданской области.

Рис. 6. Коэффициенты линейного тренда (%-пункт/10 лет) повторяемости

пасмурного (8−10 баллов) неба по общей облачности (значимые на 5%-ном

уровне).

Fig. 6. Linear trend coefficients (%-point /10 years) of the frequency of cloudy

(8-10 points) sky for total cloud cover (5% level of significance).

148

Климатические исследования, обзоры

Летом и весной пространственное распределение трендов носит более

очаговый характер. Однако можно отметить, что весной на ЕТР, в север-

ных и центральных районах Якутии, горных районах Алтая и Саян, на се-

вере Забайкалья преобладают отрицательные значения коэффициентов ли-

нейного тренда, а на Южном Урале, Камчатке и Сахалине –

положительные. Наименьшие изменения повторяемости пасмурного неба

происходят осенью, хотя области с положительными значениями коэффи-

циентов линейного тренда преобладают. Значительные площади занимают

«белые» области, т. е. области, где повторяемость пасмурного неба не ме-

няется. Интересно, что в Крыму во все сезоны выявлена тенденция слабого

уменьшения пасмурного неба по общей облачности.

Анализ пространственного распределения локальных оценок трендов

ясного неба (02 балла) показывает практически повсеместное уменьше-

ние повторяемости ясного неба по общей облачности во все сезоны

(рис. 7). Тенденция увеличения повторяемости ясного неба выявлена зи-

мой и весной в северных и центральных районах Якутии, на отдельных ме-

теорологических станциях муниципальных районов Красноярского края,

Магаданской области и Хабаровского края. Летом слабое увеличение по-

вторяемости ясного неба, помимо упомянутых районов, получено в цен-

тральных районах Красноярского края и на востоке Западной Сибири.

Рис. 7. Коэффициенты линейного тренда (%-пункт/10 лет) повторяемости

ясного (0-2 балла) неба по общей облачности (значимые на 5%-ном уровне).

Fig. 7. Linear trend coefficients (%-point/10 years) of the frequency of clear

(0-2 points) sky for total cloud cover (5% level of significance).

Коршунова Н.Н., Дементьева Т.В.

149

Заключение

Наблюдаемые в последние десятилетия климатические изменения тре-

буют постоянного мониторинга всех компонентов климатической си-

стемы, в том числе облачности, которая играет важную роль в формирова-

нии радиационного баланса планеты. Анализ сезонной повторяемости

облачности пасмурного (810 баллов) и ясного (02 балла) неба позволил

выявить некоторые региональные особенности. В частности, выявлено, что

на большей части Якутии, в восточных районах Забайкальского края и

Амурской области значительно увеличилась повторяемость пасмурного

неба по нижней облачности. Это связано с уменьшением в этих районах

атмосферного давления, вызванного ослаблением Сибирского антицик-

лона и смещением его основного и вторичного центров.

Для включения в национальную систему мониторинга облачности рас-

считаны нормы за новый базовый период 19912020 гг. по среднему коли-

честву общей и нижней облачности, повторяемости случаев с различным

состоянием неба (ясное, полуясное, пасмурное) по общей и нижней облач-

ности, а также нормы повторяемости различных форм облачности. Проана-

лизированы многолетние изменения повторяемости ясного и пасмурного

неба, которые выявили практически повсеместное уменьшение повторяе-

мости ясного неба по общей облачности во все сезоны. Проведенные ис-

следования различных характеристик облачности позволяют разработать

методику мониторинга облачности.

Список литературы

1. Алдухов О.А., Черных И.В. Методы анализа и интерпретации данных радиозондиро-

вания атмосферы. Т. 2. Восстановленные облачные слои. Обнинск: ВИИГМИ-МЦД, 2013.

152 с.

2. Атлас облаков / Федер. служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей

среды (Росгидромет), Гл. геофиз. обсерватория им. А.И. Воейкова; [Д.П. Беспалов и др.;

ред.: Л.К. Сурыгина]. СПб.: Д’АРТ, 2011. 248 с.

3. Байкова И.М., Ефимова Н.А., Строкина Л.А. Современное изменение облачного по-

крова над территорией России // Метеорология и гидрология. 2002. № 9. С. 52-61.

4. Бардин М.Ю. Изменчивость характеристик циклоничности в средней тропосфере

умеренных широт Северного полушария // Метеорология и гидрология. 1995. № 11. С. 24-

37.

5. Берлянд Т.Г., Сиротенко Л.А. Глобальное распределение общего количества обла-

ков. Л.: Гидрометеоиздат, 1980. 71 с.

6. Гусаров С.Д. и др. Архив ТММ1. Основные метеорологические наблюдения. Опи-

сание архива. Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД, 1983. 35 с.

7. Дементьева Т.В. Среднемесячное количество общей облачности и облачности ниж-

него яруса: Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2020621717 от

18.09.2020.

8. Дементьева Т.В., Коршунова Н.Н. Эмпирико-статистический анализ количества об-

щей облачности и облачности нижнего яруса на территории России // Труды ВНИИГМИ-

МЦД. 2020. Вып. 187. С. 197-204.

9. Ипполитов И.И., Кабанов В.В., Логинов С.В., Харюткина Е.В. Структура и дина-

мика метеорологических полей на азиатской территории России в период интенсивного гло-

бального потепления 1975−2005 гг. // Журнал Сибирского федерального университета. Био-

логия. 2008. № 1 (4). С. 323-344.

150

Климатические исследования, обзоры

10. Ипполитов И.И., Логинов С.В., Харюткина Е.В., Морару Е.И. Изменчивость кли-

мата Азиатской территории России в 19752012 гг. // География и природные ресурсы.

2014. № 4. С. 13-21.

11. Кобышева Н.В. и др. Климат России / Под ред. Н.В. Кобышевой. СПб.: Гидроме-

теоиздат, 2001. 654 с.

12. Ковалев Н.П., Правосудько Т.П. Архив ТМС. Текущая метеорологическая инфор-

мация станций. Описание архива. Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД, 1987. 118 с.

13. Коршунова Н.Н., Швець Н.В. Региональные особенности изменения норм основ-

ных климатических параметров на территории России // Гидрометеорологические исследо-

вания и прогнозы. 2023. № 1 (387). С. 131-147. DOI: 10.3762/2618-9631-2023-1-131-147

14. Мамонтов Н.В. Описание метеорологического архива ВОСХОД режимно-спра-

вочного банка данных «Метеорология и климат». Обнинск: ВНИИГМИ-МЦД, 1982. 44 с.

15. Наставления гидрометеорологическим станциям и постам. Выпуск 3. Часть 1. Л.:

Гидрометеоиздат, 1985. 301 с.

16. Научно-прикладной справочник по климату СССР. Серия 3. Многолетние данные.

Ч. 16. Вып. 134. Л.: Гидрометеоиздат, 1988−1990.

17. Покровский О.М. Климатология облачности по результатам международного спут-

никового проекта // Труды ГГО. 2012. Вып. 565. С. 115-131.

18. Попова В.В., Шмакин А.Б. Циркуляционные механизмы крупномасштабных ано-

малий температуры воздуха зимой в Северной Евразии в конце ХХ столетия // Метеороло-

гия и гидрология. 2006. № 12. С. 15-25.

19. Руководящие указания ВМО по расчету климатических норм // ВМО-№ 1203. 2017.

21 с.

20. Чернокульский А. В., Мохов И. И. Сравнительный анализ характеристик глобаль-

ной и зональной облачности по различным спутниковым и наземным наблюдениям // Ис-

следования Земли из космоса. 2010. № 3. С. 12-29.

21. Черных И.В., Алдухов О.А. Оценки числа облачных слоев по данным радиозонди-

рования атмосферы за 1964−2014 гг. на российских станциях // Метеорология и гидрология.

2018. № 3. С. 29-39.

References

1. Aldukhov O.A., Chernykh I.V. Metody analiza i interpretacii dannyh radiozondirovaniya

atmosfery. T. 2. Vosstanovlennye oblachnye sloi [Methods of analysis and interpretation of atmos-

pheric radiosonding data. Vol. 2. Recovered cloud layers]. Obninsk: RIHMI-WDC publ., 2013,

152 p. [in Russ.].

2. Atlas oblakov [Atlas of Clouds]. Feder. sluzhba po gidrometeorologii i monitoringu okru-

zhayushchey sredy (Rosgidromet), Gl. geofiz. observatoriya im. A.I. Voeykova; [D.P. Bespalov i

dr.; red.: L.K. Surygina]. Saint-Petersburg: D'ART publ., 2011, 248 p. [in Russ.].

3. Baikova I.M., Efimova N.A., Strokina L.A. Current Change of Cloud Cover over Russian

Territory. Meteorologiya i Gidrologiya [Russ. Meteorol. Hydrol.], 2002, no. 9, pp. 52-61

[in Russ.].

4. Bardin M.Yu. Variability of cyclonicity characteristics in the middle troposphere of the

temperate latitudes of the Northern Hemisphere. Meteorologiya i Gidrologiya [Russ. Meteorol.

Hydrol.], 1995, no. 11, pp. 24-37 [in Russ.].

5. Berlyand T.G., Sirotenko L.A. Global'noe raspredelenie obshchego kolichestva oblakov.

[Global distribution of the total number of clouds]. Leningrad: Gidrometeoizdat publ., 1980, 71 p.

[in Russ.].

6. Gusarov S.D. et al. Arhiv TMM1. Osnovnye meteorologicheskie nablyudeniya. Opisanie

arhiva. Obninsk: RIHMI-WDC publ., 1983, 35 p. [in Russ.].

7. Dementieva T.V. Srednemesyachnoe kolichestvo obshchey oblachnosti i oblachnosti nizh-

nego yarusa: Svidetel'stvo o gosudarstvennoy registracii bazy dannyh № 2020621717 ot

18.09.2020. [Average monthly amount of total clouds and clouds of the lower tier // Certificate of

state registration of the database No. 2020621717 of 18.09.2020] [in Russ.].

Коршунова Н.Н., Дементьева Т.В.

151

8. Dementieva T.V., Korshunova N.N. Empirical and statistical analysis of the amount of

total clouds and clouds of the lower tier on the territory of Russia. Trudy VNIIGMI-MTSD [Pro-

ceedings of RIHMI-WDC], 2020, no. 187, pp.197-204 [in Russ.].

9. Ippolitov I.I., Kabanov V.V., Loginov S.V., Kharyutkina E.V. Structure and dynamics of

meteorological fields in the Asian territory of Russia during the period of intense global warming

1975-2005. Journal of Siberian Federal University. Biology, 2008, no. 1(4), pp. 323-344

[in Russ.].

10. Ippolitov I.I., Loginov S.V., Kharyutkina E.V., Moraru E.I. Climate variability of the

Asian territory of Russia in 1975-2012. Geography and Natural Resources, 2014, vol. 35, no. 4,

pp. 310-318.

11. Kobysheva N.V. i dr. Klimat Rossii [Climate of Russia]; edited by N.V. Kobysheva. Saint

Petersburg: Gidrometeoizdat publ., 2001, 654 p. [in Russ.].

12. Kovalev N.P., Pravosudko T.P. Arhiv TMS. Tekushchaya meteorologicheskaya infor-

maciya stanciy. Opisanie arhiva. [Archive of TMS. Current meteorological information of the sta-

tions. Description of the archive]. Obninsk: RIHMI-WDC, 1987, 118 p. [in Russ.].

13. Korshunova N.N., Shvets N.V. Regional peculiarities of changes in the norms of the main

climatic parameters on the territory of Russia Gidrometeorologicheskie issledovaniya i prognozy

[Hydrometeorological Research and Forecasting], 2023, vol. 387, no. 1, pp.131-147. DOI:

10.3762/2618-9631-2023-1-131-147 [in Russ.].

14. Mamontov N.V. Opisanie meteorologicheskogo arhiva VOSKHOD rezhimno-

spravochnogo banka dannyh «Meteorologiya i klimat» [Description of the meteorological archive

of the VOSKHOD regime reference data bank "Meteorology and Climate"]. Obninsk: RIHMI-

WDC, 1982, 44 p. [in Russ.].

15. Nastavleniya gidrometeorologicheskim stanciyam i postam [Instructions to hydromete-

orological stations and posts]. Issue 3. Part1. Leningrad: Gidrometeoizdat publ., 1985, 301 p.

[in Russ.].

16. Scientific and applied reference book on the climate of the USSR. Series 3. Long-term

data. Ch. 1-6. Is. 1-34. Leningrad: Gidrometeoizdat publ., 1988-1990. [in Russ.].

17. Pokrovsky O.M. Climatology of clouds according to the results of the international sat-

ellite project. Trudy GGO [Proceedings of Voeikov Geophysical Observatory], 2012, no. 565, pp.

115-131 [in Russ.].

18. Popova V.V., Shmakin A.B. Circulation mechanisms of large–scale air temperature anom-

alies in winter in Northern Eurasia at the end of the twentieth century. Meteorologiya i Gidrologiya

[Russ. Meteorol. Hydrol.], 2006, no. 12. pp. 15-25 [in Russ.].

19. WMO Guidelines on the Calculation of climate standards. WMO-No. 1203, 2017, 21 p.

20. Chernokulsky A.V., Mokhov I. I. Sravnitel'nyy analiz harakteristik global'noy i zonal'noy

oblachnosti po razlichnym sputnikovym i nazemnym nablyudeniyam [Comparative analysis of the

characteristics of global and zonal clouds by various satellite and ground observations]. Earth

Studies from space, 2010, no. 3, pp. 12-29 [in Russ.].

21. Chernykh I.V., Aldukhov O.A. Estimating the Number of Cloud Layers through Radio-

sonde Data from Russian Aerological Stations for 1964–2014. Russ. Meteorol. Hydrol., 2018,

vol. 43, no. 3, pp. 152-160. DOI: 10.3103/S1068373918030032.

Поступила 17.07.2023; одобрена после рецензирования 20.09.2023;

принята в печать 06.10.2023.

Submitted 17.07.2023; approved after reviewing 20.09.2023;

accepted for publication 06.10.2023.

.