Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2024. № 3(393). С. 23-41

23

DOI: https://doi.org/10.37162/2618-9631-2024-3-23-41

УДК 551.509.327+551.515.3

Краткосрочный прогноз смерчеопасных ситуаций

для прибрежной акватории

Черного моря с использованием

усовершенствованного индекса WRI

О.В. Калмыкова

Научно-производственное объединение «Тайфун»,

Калужская область, г. Обнинск

kov@feerc.ru

В статье рассматриваются вопросы повышения качества краткосрочного

прогноза смерчеопасных ситуаций для прибрежной акватории Черного моря. Пред-

ставлены результаты, связанные с разработкой новых вариантов расчета региональ-

ного индекса смерчеопасности WRI как для теплого периода (WRI₂₁), так и для

холодного (WRI_W). Индекс WRI используется для выделения зон высокого риска

формирования смерчей и последующей локализации смерчеопасных участков побе-

режья. Расчеты полей индекса WRI ведутся на базе выходных данных мезомасштаб-

ной модели COSMO-Ru2 с шагом сетки 2.2 км. Расчеты проводятся в оперативном

режиме в рамках действующей технологии оценки смерчеопасности. Проанализи-

ровано качество прогноза новых вариантов расчета индекса WRI для различных

периодов. Показано, что в теплый период предупрежденность смерчей в среднем

может доходить до 82 %. При этом отмечается и высокая доля ложных тревог (около

70 %), в основном за счет излишне прогнозируемой смерчеопасности на отдельных

участках побережья (Сочи и Туапсе). В холодный период ожидаемо прогнозируется

значительно меньшее число смерчеопасных дней по сравнению с теплым. Представ-

лены примеры прогнозов для различных периодов года. Даны рекомендации по ис-

пользованию прогнозов для подготовки штормовых предупреждений.

Ключевые слова: водяной смерч, смерчеопасная ситуация, прогноз, модель

COSMO-Ru2, региональный индекс смерчеопасности WRI, предикторы смерчеобра-

зования, технология прогноза

Short-term forecasting

of waterspout-risk conditions

for the coastal water of the Black Sea

based on the improved index WRI

O.V. Kalmykova

Research and Production Association «Тyphoon», Obninsk, Russia

kov@feerc.ru

The paper considers the issues of improving the quality of short-term forecasts of wa-

terspout-risk conditions for the Black Sea coastal water. The results related to the devel-

opment of new versions for calculating the regional waterspout risk index (WRI) for both

the warm (WRI₂₁) and cold (WRI_W) seasons are presented. The WRI is used to identify

zones of high-risk waterspout formation and subsequent localization of waterspout-risk

24

Метеорологические прогнозы, математическое моделирование

areas of the coast. Calculations of the WRI fields are based on the output of the COSMO-

Ru2 mesoscale model with a grid spacing of 2.2 km. Calculations are carried out in real

time within the technology for assessing the risk of waterspouts. The skill of forecasting

new WRI versions for different periods is analyzed. It is shown that the probability of

waterspout detection in the warm season can reach 82% on average. At the same time,

there is also a high false alarm rate (about 70%), mainly due to the excessively predicted

waterspout risk in certain areas of the coast (Sochi and Tuapse). In the cold season, as

expected, a significantly smaller number of waterspout-risk days is predicted as compared

to the warm period. Examples of forecasts for different seasons are presented. Recommen-

dations on the use of forecasts for preparing storm warnings are given.

Keywords: waterspout, waterspout-risk conditions, forecast, COSMO-Ru2 model,

regional waterspout risk index WRI, waterspouts formation predictors, forecast technology

Введение

Водяные смерчи в нашей стране возникают в различных ее частях от

Балтийского до Охотского морей. Где-то их формирование есть результат

достаточно случайного стечения обстоятельств – возникновения условий,

благоприятных для их появления. Где-то подобные условия могут отме-

чаться продолжительное время, главным образом ввиду географического

расположения рассматриваемого района и особенностей циркуляции атмо-

сферы в этом районе. Как следствие водяные смерчи там не редкость. К та-

ким районам в России можно отнести побережье Финского залива, Балтий-

ского, Азовского и Черного морей, где ежегодно регистрируется

по меньшей мере хотя бы одни смерч. В этом списке особо выделяется при-

брежная акватория Черного моря, где частота появления смерчей за год мо-

жет доходить до 60 случаев и более [2]. Возникновению смерчей здесь спо-

собствуют высокие Кавказские горы, приводящие к закрутке воздушных

потоков, высокий температурный режим поверхности моря, а также

прохождение через черноморскую акваторию циклонов с Атлантики и Сре-

диземного моря.

В структуре Росгидромета предусмотрена выдача специализирован-

ных штормовых предупреждений об угрозах возникновения черноморских

смерчей. Несмотря на достаточную их распространенность в этом районе

до недавнего времени прогноз опасности их формирования в отсутствие

специальных расчетных методик базировался в основном на комплексном

подходе к синоптическому анализу и анализу текущей обстановки по дан-

ным оперативных метеонаблюдений. Очевидно, что в такой ситуации

качество прогноза в большей степени будет определяться опытом синоп-

тика-прогнозиста. В 2020 г. ЦМКП Росгидромета рекомендовала к внедре-

нию в качестве консультативного метода разработанную в НПО «Тайфун»

технологию прогноза смерчеопасных ситуаций в прибрежной акватории

Черного моря, предусматривающую построение автоматизированного

прогноза, основанного на использовании регионального индекса смерчео-

пасности (Waterspout Risk Index – WRI) [4]. По результатам независимых

Калмыкова О.В.

25

испытаний в 2019 г. общая оправдываемость прогноза угроз возникнове-

ния смерчей составила 81 %, их предупрежденность – 71 %. Периоды дей-

ствия выданных в 2019 г. штормовых предупреждений о смерчах и прогно-

зов по автоматизированной методике в большинстве случаев были

согласованы.

С 2020 г. в соответствии с Планом НИТР Росгидромета проводится

работа по усовершенствованию разработанной технологии по двум

основным направлениям: повышение качества краткосрочного прогноза

смерчеопасных ситуаций и повышение качества распознавания смерчеоб-

разующих облаков (наукастинг смерчей). Последнему посвящена недавно

опубликованная статья [3]. В данной же работе сделан упор на результатах,

полученных по первому направлению, в частности была предложена усо-

вершенствованная версия индекса WRI для прогноза смерчей в теплый пе-

риод (WRI₂₁) и разработан вариант расчета индекса WRI для холодного пе-

риода года (WRI_W). За счет использования различных вариантов индекса

WRI обеспечивается построение всесезонного прогноза смерчеопасных си-

туаций. Временные рамки теплого периода в данной работе определяются

промежутком с мая по октябрь, когда регистрируется основная масса смер-

чей (около 90 % случаев), а холодного периода – с ноября по апрель.

1. Прогноз в теплый период

Механизмы формирования смерчей до сих пор недостаточно изучены.

Как следствие, точно спрогнозировать время и место их появления пока не

представляется возможным. С учетом текущего понимания процессов

смерчеобразования можно лишь выделить ситуации, когда их формирова-

ние более ожидаемо. Такие смерчеопасные ситуации тем не менее не могут

абсолютно точно гарантировать того, что смерч на самом деле возникнет,

поскольку важную роль будут играть и локальные факторы, проявляющи-

еся на микромасштабе и которые крайне сложно прогнозировать. Эти об-

стоятельства объясняют высокую долю ложных прогнозов смерчей, отме-

чаемую во многих странах, и в частности в США, где эта доля может

доходить вплоть до 75 % [7]. Когда мы имеем дело с таким опасным и по-

рой разрушительным явлением, как смерч, очень важно минимизировать

возможность выпуска неоправдавшихся прогнозов их отсутствия (про-

пуска смерчей).

Для прогноза смерчеопасных ситуаций в прибрежной акватории

Черного моря был предложен ингредиентный подход, предусматриваю-

щий распознавание рассматриваемых ситуаций с использованием перечис-

ленной ниже комбинации предикторов немезоциклонного смерчегенеза

над водной поверхностью:

DT₁– разность температур поверхности моря и воздуха на уровне 1 км

(ºС);

DD₁₀– локальная деформация (горизонтальный сдвиг) ветра на уровне

10 м (º/км);

26

Метеорологические прогнозы, математическое моделирование

RH₁– относительная влажность воздуха, осредненная в слое 0–1 км

(%);

CD – глубина конвекции (км);

DU₁– абсолютное значение разности скоростей ветра на уровнях 10 м

и 1 км (м/с);

S₁– вертикальный сдвиг ветра, осредненный в слое 0–1 км (м/(c·км)).

Предикторы DT₁и CD позволяют оценить интенсивность конвекции,

соответственно, по предпосылкам для ее развития и по прогнозируемой

мощности облаков. Предиктор RH₁отвечает за оценку необходимого

ресурса для конвекции, DD₁₀– за выявление начального толчка (предвари-

тельно сформированной приводной завихренности) для инициирования

смерчеобразования по немезоциклонному типу [5]. Предикторы DU₁и S₁

используются для оценки ветрового возмущения в вертикальном столбе

воздуха (сильно возмущенное поле может привести к быстрому разруше-

нию вихря [9]).

Для подбора пороговых значений вышеуказанных предикторов в ис-

ходном варианте расчета индекса WRI₁₉использовалась выборка смерчей

в теплые периоды 2014–2016 гг. (104 случая) и выходные данные модели

WRF с шагом сетки 2 км и 30-минутным разрешением по времени. В ко-

нечном итоге было построено следующее выражение индекса WRI₁₉:

1

6

WRI₁₉= ⋅[(DT ≥ 8) + (DD ≥ 3.3) + (RH ≥ 80.7) +

1

10

1

(1)

+(CD ≥ 7.6) + (DU ≤ 2.5) + (S ≤ 6.3)].

1

Особенностью расчета индекса WRI является порядок учета предик-

торов: первые четыре предиктора из списка являются основными (в ком-

плексе отвечают за выявление возможности вихреобразования), последние

два вторичными (накладывают ограничение на возможность продолжи-

тельного существования вихря). При выполнении условий на значение пре-

диктора его вклад считается равным единице, в противном случае он ста-

новится нулевым. Нормированная сумма вкладов от предикторов

определяет итоговое значение индекса WRI. При этом вклады от вторич-

ных предикторов учитываются только в том случае, если выполняются

условия по всем основным предикторам (нет физического смысла отдель-

ного рассмотрения возмущения ветра вне связи с образованием вихря).

Значения индекса WRI варьируются в диапазоне от 0 до 1, фактически

они определяют вероятность формирования смерчей. Анализ простран-

ственного расположения зон риска по индексу WRI позволяет выделять

смерчеопасные участки побережья, а анализ того, как они изменяются с те-

чением времени – определять периоды, когда на том или ином участке мо-

гут сформироваться смерчи. В действующей технологии прогноза смерче-

опасности выделение смерчеопасных участков побережья с указанием

периода действия угрозы осуществляется в автоматическом режиме.

Калмыкова О.В.

27

В 2021 г. была проведена адаптация индекса WRI к выходным данным

модели COSMO-Ru2 с шагом сетки 2.2 км и часовым разрешением по вре-

мени. При этом использовался доступный накопленный в НПО «Тайфун»

архив выходной продукции модели COSMO-Ru2 и новая выборка смерчей

за теплые периоды 2017–2020 гг. (136 случаев). С 2019 г. эта модель стала

базовой для расчетов прогнозов смерчеопасных ситуаций по индексу WRI.

Для выбора пороговых значений предикторов был применен подход,

предусматривающий поиск частных порогов для каждого рассматривае-

мого случая. Под частными порогами понимается набор критических зна-

чений предикторов, которые выбираются с учетом их совместного распре-

деления, что позволяет оперировать «реально достижимыми» значениями.

В WRI₁₉порог для каждого предиктора определялся исходя из анализа вы-

борки его значений вне связи со значениями других предикторов. Поиск

частных порогов производился в диапазоне от минимального до макси-

мального значения каждого предиктора в окрестности 50 м от смерча. Раз-

мер окрестности был выбран исходя из ранее установленной простран-

ственной погрешности прогноза.

Тщательный анализ частных порогов предикторов индекса WRI поз-

волил выявить особенности совместного распределения порогов для пре-

дикторов DT₁и CD. В частности, было установлено, что в большинстве

случаев в теплый период года формированию черноморских смерчей спо-

собствуют достаточно высокие значения предиктора DT₁(> 8.5 С), глубина

конвекции при этом может варьироваться от 6 до 9 км. В то же время

смерчи могут формироваться и при более низких значениях рассматривае-

мой разности (от 6 до 8.5 °С) в условиях, способствующих возникновению

крайне мощных по вертикали облаков (> 9 км). По всей видимости, в обра-

зовании смерчей первой из упомянутых категорий важную роль играет тер-

мическая конвекция, в то время как смерчи второй категории возникают

при вынужденной конвекции, обусловленной прохождением атмосферных

фронтов.

С учетом выявленной особенности, помимо порогов, была уточнена и

формула расчета индекса WRI – был введен составной предиктор <DT₁,

CD>, для которого было задано множество допустимых значений, характе-

ризующих условия возникновения смерчей двух вышеупомянутых катего-

рий. Новый адаптированный под модель COSMO-Ru2 вариант индекса по-

лучил обозначение WRI₂₁:

(DT ≥ 8.5) & (CD ≥ 6)

1

WRI₂₁= ⋅[

5

1

+ (DD₁₀≥ 6) +

(DT ≥ 6) & (CD ≥ 9)

(2)

1

+ (RH₁≥ 76) + (DU₁≤ 3.5) + (S₁≤ 7.5)].

В (2) знак «&» означает одновременное выполнение условий, только

в этом случае вклад от составного предиктора становится единичным.

28

Метеорологические прогнозы, математическое моделирование

При этом вклад может быть получен как при выполнении условий

(DT ≥ 8.5) & (CD ≥ 6) (DT ≥ 6) & (CD ≥ 9)

, так и

.

1

С августа по октябрь 2021 г. проводилась сравнительная оценка каче-

ства прогноза смерчеопасных ситуаций по индексам WRI₁₉и WRI_21.К тому

времени в состав действующей технологии прогноза уже был встроен блок

оперативных расчетов по индексу WRI₂₁. За рассматриваемый период из

13 дней со смерчами в целом по всем заблаговременностям счета по мо-

дели COSMO-Ru2 по индексу WRI₁₉были успешно спрогнозированы

10 смерчеопасных дней, по индексу WRI₂₁– 12 дней. При этом за счет рас-

ширения области возможных значений предикторов индекса WRI₂₁, указы-

вающих на смерчеопасную ситуацию, незначительно повысилась и доля

ложных прогнозов (в среднем на 5 %, табл. 1). Если же сравнивать качество

прогнозов по индексу экстремальной зависимости – специально разрабо-

танной метрике для оценки качества прогнозов крайне редких событий, то

новый вариант WRI₂₁показывает свое преимущество [6].

Таблица 1. Показатели качества прогноза смерчеопасных ситуаций у Черно-

морского побережья России по индексам WRI₁₉и WRI₂₁с августа по октябрь

2021 г.

Table 1. Indicators of the quality of forecast of the waterspouts risk situations off

the Black Sea coast of Russia based on the WRI₁₉and WRI₂₁indices from August

to October 2021

Заблаговременность счета

по модели COSMO-Ru2

Показатель

36 ч

24 ч

12 ч

0 ч*

качества прогноза

WRI₁₉WRI₂₁WRI₁₉WRI₂₁WRI₁₉WRI₂₁WRI₁₉WRI₂₁

Общая

оправдываемость, %

77

39

54

61

76

40

77

60

71

31

75

69

63

28

92

72

73

33

82

67

68

30

91

70

75

39

92

61

63

30

92

70

Оправдываемость

наличия, %

Предупрежденность

явления, %

Доля ложных

прогнозов, %

Критерий

Пирси–Обухова

0.361 0.527 0.447 0.492 0.537 0.550 0.635 0.499

0.313 0.386 0.283 0.256 0.335 0.301 0.408 0.272

Критерий

Багрова–Хайдке

Индекс экстремальной

зависимости

0.427 0.688 0.611 0.815 0.727 0.830 0.879 0.829

Примечание. *Нулевая заблаговременность подразумевает, что прогноз

смерчеопасности был рассчитан в тот же день, когда возник смерч.

Калмыкова О.В.

29

В настоящий момент в работе технологии прогноза смерчеопасности

индекс WRI₂₁выступает в качестве базового метода построения соответ-

ствующего прогноза в теплый период года. В табл. 2 приведены значения

показателей качества прогноза по индексу WRI₂₁с мая по октябрь 2023 г.

По техническим причинам в 2022 г. технология прогноза некоторое время

не работала, и за этот год оценка качества прогноза не проводилась. Из

табл. 2 видно, что по сравнению с 2021 г. отмечается некоторое снижение

значений показателей, что вполне ожидаемо, поскольку оценка проводи-

лась за весь теплый период 2023 г. Усредненная по всем заблаговременно-

стям счета предупрежденность смерчей составила 82 %, доля ложных про-

гнозов – 70 %. По сравнению с 2019 г., когда для прогноза использовался

индекс WRI₁₉, предупрежденность смерчей увеличилась на 11 %.

Таблица 2. Показатели качества прогноза смерчеопасных ситуаций у Черно-

морского побережья России по индексу WRI₂₁с мая по октябрь 2023 г.

Table 2. Indicators of the quality of forecast of the waterspouts risk situations off

the Black Sea coast of Russia based on the WRI₂₁indices from May to October

2023

Заблаговременность счета по модели

Показатель

качества прогноза

COSMO-Ru2

36 ч

24 ч

12 ч

0 ч

Общая оправдываемость, %

Оправдываемость наличия, %

Предупрежденность явления, %

Доля ложных прогнозов, %

Критерий Пирси–Обухова

Критерий Багрова–Хайдке

72

69

66

62

32

78

31

79

30

86

27

83

68

69

70

73

0.492

0.311

0.455

0.277

0.481

0.274

0.400

0.220

Индекс экстремальной

зависимости

0.665

0.641

0.733

0.636

2. Прогноз в холодный период года

Анализ собранного автором архива случаев регистрации черномор-

ских смерчей с 2010 г. по настоящее время показал, что в холодный период

с ноября по апрель над морем могут возникать от 1 до 4 смерчей, в отдель-

ные годы эта цифра может быть существенно выше. К примеру, во время

вспышки смерчей 12–14 февраля 2020 г. в течение указанного периода от-

мечалось формирование смерчей практически вдоль всего Черноморского

побережья Кавказа (10 случаев). Самым продуктивным стал день 13 фев-

раля 2020 г. – 6 смерчей. Эта вспышка была связана с прохождением цик-

лона с центром над Украиной. Следует обратить внимание и на тот факт,

что в холодный период смерчи, как и в теплый, могут выходить на сушу

30

Метеорологические прогнозы, математическое моделирование

с различными последствиями. Недавние случаи 29 января 2022 г. и 3 фев-

раля 2023 г. тому подтверждение. Таким образом, в целом прослеживается

достаточно стабильная картина – как минимум один смерч вне теплого

конвективного сезона. Для построения всесезонного прогноза смерчеопас-

ности наряду с теплым периодом необходима соответствующая методика

и для холодного периода.

В 2023 г. была проведена работа над созданием указанной методики.

До этого времени в работе технологии прогноза смерчеопасности прогноз

в холодный период строился на базе апробированного для акватории Чер-

ного моря известного метода номограммы Силагьи (Szilagyi) [8]. Суть дан-

ного метода заключается в анализе принадлежности точки к области, огра-

ниченной двумя кривыми, называемыми «пороговыми линиями водяных

смерчей» («waterspout threshold lines»). Принадлежность точки указывает

на опасность образования смерчей, в противном случае считается, что

смерчи маловероятны (рис. 1). Координаты точки формируются из значе-

ний двух базовых предикторов смерчеобразования отобранных автором

метода по результатам анализа выборки смерчей, включающей в себя

172 случая над Великими озерами: по оси Х – разность температур поверх-

ности моря и воздуха на уровне 850 гПа, по оси Y – глубина конвекции.

Дополнительным условием является ограничение на скорость ветра на

уровне 850 гПа – она не должна превышать 20.5 м/с. Можно отметить не-

которое пересечение указанных предикторов с теми, которые использу-

ются в индексе WRI. Это не случайно, поскольку метод номограммы был

отправной точкой для разработки региональной методики (индекса WRI)

для прибрежной акватории Черного моря.

Рис. 1. Номограмма водяных смерчей (2005) [8].

Fig. 1. Waterspouts nomogram (2005) [8].

Калмыкова О.В.

31

В теплый период прогноз опасности возникновения смерчей над Чер-

ным морем по номограмме показывает крайне высокую долю ложных тре-

вог (в пределе до 100 %). В холодный период эта доля существенно ниже.

Тем не менее, как уже было упомянуто выше, в 2023 г. была проведена ра-

бота по разработке новой методики с акцентом на учет региональных осо-

бенностей смерчеобразования.

Исходя из успешного опыта использования индексов конвективной

неустойчивости в теплый период года, а именно их определенной комби-

нации в составе регионального индекса смерчеопасности WRI для выявле-

ния областей риска смерчеобразования, было решено взять индексы за ос-

нову и при построении методики прогноза смерчей в холодный период.

При этом, ввиду возможного проявления специфики условий, благоприят-

ных для образования смерчей в этот период, рассматривался расширенный

набор индексов – возможных предикторов (около 100 шт.). Анализирова-

лись случаи черноморских смерчей в холодные периоды 2017–2023 гг.

(22 случая). Выбор данного периода был сделан исходя из доступности на

серверах НПО «Тайфун» архивных прогнозов по модели COSMO-Ru2.

Для отбора наилучших предикторов были сформированы два набора

данных. Первый – со значениями индексов в окрестности радиусом 50 км

от места возникновения смерча во временном интервале [t – 3 ч, t + 3 ч],

где t – момент регистрации смерча, по каждому случаю из рассматривае-

мой выборки. Второй – также со значениями индексов, но уже в окрестно-

сти с наименьшей вероятностью регистрации смерчей. Координаты центра

этой окрестности выбирались по значениям предиктора DD₁₀– предпола-

галось, что в области значений данного предиктора, стремящихся к нулю,

т. е. в достаточно однородном недеформированном поле ветра, появление

смерчей крайне маловероятно. После этого были проведены расчеты коэф-

фициента корреляции Пирсона между всевозможными парами индексов на

множестве их значений для двух сформированных наборов, и впослед-

ствии исключены из рассмотрения индексы, показавшие с рассматривае-

мым высокую степень корреляции (более 0.8). Полученный в конечном

итоге набор слабозависимых индексов был проранжирован по значению

коэффициента точечно-бисериальной корреляции [1]. Этот вид корреляции

позволяет оценить взаимосвязь между двумя переменными, одна из кото-

рых измерена в количественной шкале (всевозможные значения), а вторая

в дихотомической шкале (возможны только два значения). В рассматрива-

емом случае этот вид корреляции был использован для отбора индексов,

которые более всего смогли разграничить два сформированных набора, то

есть такие, для которых их значения, принадлежащие к группе первого

набора (описывающие условия, благоприятные для смерчеобразования),

значимо отличались от значений, принадлежащих к группе второго набора

(условия, не располагающие к смерчеобразованию).

В состав результирующего набора потенциальных предикторов

(отобранных по порогу коэффициента точечно-бисериальной корреляции

32

Метеорологические прогнозы, математическое моделирование

в 0.75) вошло большинство индексов, используемых в качестве предикто-

ров в индексе WRI, а также новые общеизвестные индексы, используемые

в основном для распознавания неустойчивого состояния атмосферы с по-

тенциалом развития грозовой облачности (CT, VT, KIM, и др.). В дальней-

шем было решено по аналогии с теплым периодом построить индекс WRI

и для холодного периода. При этом были учтены результаты ранжирования

индексов, в соответствии с которыми предикторы S₁и DU₁из(1) и (2) были

заменены на один более прогностически значимый для холодного периода

предиктор W₁– скорость ветра, осредненная в слое 0–1 км.

Для выбора пороговых значений отобранных индексов был предложен

новый подход, представляющий собой более усовершенствованную вер-

сию ранее описанного подхода с частными порогами. Суть нововведений

заключалась в учете возможной временной погрешности модели (3 ч),

в схеме выбора отправных значений для поиска частных порогов каждого

индекса (исключались возможные выбросы) и в накладывании дополни-

тельных условий на рассматриваемый порог (по порогу должна была иден-

тифицироваться связная область, включающая в себя как минимум

пять узлов).

По результатам подбора частных пороговых значений и их обобщения

было получено следующее выражение для расчета индекса WRI для холод-

ного периода года (данный вариант получил обозначение WRI_W):

1

5

WRI_W= ⋅[(DT ≥10) + (DD₁₀≥ 3) + (RH₁≥ 70) +

1

(3)

+(CD ≥ 2) + (W ≤10)].

1

Для расчета индекса WRI_Wиспользуется тот же порядок, что и для

всех вариантов индекса WRI, – учет суммы вкладов, но здесь вторичным

является один предиктор W₁. По сравнению с вариантом для теплого пери-

ода (2) увеличился температурный порог, значительно снизился порог на

вертикальную протяженность облаков, также снизился порог на влажность

воздуха и деформацию поля ветра, что вполне ожидаемо с учетом рассмат-

риваемого периода.

Сравнительный анализ полей отобранных известных индексов

(с подобранными для них региональными порогами), индекса WRI_Wи би-

нарного поля, построенного на базе номограммы, на выборке смерчей

2017–2023 гг. показал, что известные индексы могут быть использованы

для прогноза смерчеопасности в холодный период, но выделяемые на их

основе зоны риска достаточно обширны (занимают большие площади).

Зоны риска по индексу WRI_Wв основном компактны, не сильно разбро-

саны по побережью и более точны по сравнению с зонами, выделяемыми

по номограмме (рис. 2). Предупрежденность смерчей по номограмме

за рассматриваемый период составила 68 %, по индексу WRI_W– 86 %.

Калмыкова О.В.

33

Таким образом, для исследуемой акватории индекс WRI_Wпозволяет фор-

мировать более качественный прогноз смерчеопасности по сравнению с

другими известными методами.

Рис. 2. Прогностические поля различных индексов на 13 ч ВСВ 13.02.2020

(прогноз от 00 ч ВСВ 12.02.2020: индекс CT (а); индекс BoydI (Бойдена) (б);

номограмма Силагьи (в); индекс WRI_W(г). Розовым показаны зоны риска

смерчей, пиктограммой в форме воронки отмечено место регистрации

смерча вблизи п. Лазаревское).

Fig. 2. Forecast fields of various indices for 13:00 UTC 13.02.2020 (forecast from

00:00 UTC 12.02.2020): CT index (а); BoydI index (б); Szilagyi nomogram (в);

WRI_Windex (г). Рink shows waterspout risk zones, vortex marks the location of

the waterspout observed near Lazarevskoye.

С декабря 2023 г. в составе технологии прогноза смерчеопасности

был запущен блок оперативных расчетов полей индекса WRI_W. С этого же

момента началось его тестирование, которое продолжилось вплоть

34

Метеорологические прогнозы, математическое моделирование

до конца апреля 2024 г. Для 13 из 153 дней рассматриваемого периода про-

гнозировалась опасность формирования смерчей. Из них 2 дня (23 декабря

2023 г. и 26 января 2024 г.) были связаны с реально отмечавшимися

смерчами. Полученные предварительные результаты указывают на то, что

в рамках работы рассматриваемой технологии индекс WRI_Wможет высту-

пать в качестве базового метода прогноза смерчей в холодный период года.

3. Примеры прогнозов

22 июля 2024 г. на волне сформировался небольшой циклон с центром

над Ростовом-на-Дону. Он перемещался к востоку, и 23 июля под влиянием

холодного фронта этого циклона оказалась южная часть Черноморского

побережья Краснодарского края. В Лазаревском и Центральном районах

г. Сочи выпало много осадков, в море недалеко от берега сформировались

смерчи. Наиболее мощный из них наблюдали в п. Дагомыс примерно в 6 ч

ВСВ. На рис. 3 показан прогноз смерчеопасности, построенный по автома-

тизированной технологии. Зеленым обозначены зоны, в которых возникно-

вение смерчей не ожидалось, оранжевым – зоны возможного риска смер-

чей, красным – зоны крайне высокого риска. Последние определяются

индексом WRI₂₁, а оранжевые зоны – по номограмме.

Для удобства побережье поделено на участки, для каждого их которых

выдается период действия угрозы смерчеобразования. В течение суток 23

и 24 июля на всех участках по технологии прогнозировалась опасность

формирования смерчей, что находилось в согласии с выданным синопти-

ками во второй половине дня 22 июля штормовым предупреждением по

смерчам. По выходным данным модели COSMO-Ru2 и индексу WRI₂₁

угроза формирования смерчей впервые была распознана на счете от 12 ч

ВСВ 21 июля.

Следует подчеркнуть, что 23 и 24 – единственные дни в июле 2024 г.,

когда прогноз смерчеопасности относился ко всем участкам побережья.

Если рассматривать каждый участок по отдельности, то больше всего

смерчеопасных дней в июле прогнозировалось по участкам г. Сочи (№1) и

г. Туапсе (№2) – 11 и 8 дней соответственно, в то время как по участкам

г. Геленджик – г. Новороссийск (№3) и г. Анапа (№4) – 3 и 2 дня соответ-

ственно.

Излишне прогнозируемая смерчеопасность в южной части Черномор-

ского побережья России, по всей видимости, связана с близостью к высо-

ким горам, здесь нередко формируются короткоживущие мезовихри, хо-

рошо идентифицируемые по полю приземного ветра (рис. 4). Вне

прохождения атмосферных фронтов они становятся источником завихрен-

ности, и при сопутствующих прогнозируемых благоприятных условиях

для формирования водяных смерчей в поле индекса WRI локализуются

зоны крайне высокого риска их образования.

25 января 2024 г. на оси ложбины обширного циклона с центром над

Латвией в западной части Черного моря сформировался фронт окклюзии,

Калмыкова О.В.

35

который впоследствии перемещался вместе с ним на юго-восток.

К 26 января фронт достиг побережья Краснодарского края. В этот день

вблизи п. Лермонтово Туапсинского района примерно в 11 ч ВСВ был за-

регистрирован смерч.

Рис. 3. Смерч вблизи п. Дагомыс 23.07.2024 (а); синоптическая карта

приземного анализа Гидрометцентра России за 6 ч ВСВ 23.07.2024 (б); авто-

матизированный прогноз смерчеопасности для различных участков побере-

жья (в).

Fig. 3. Waterspout near the Dagomys on July 23, 2024 (a); synoptic map of sur-

face analysis of the Hydrometeorological Center of Russia for 6 hours UTC on July

23, 2024 (б); automated forecast of waterspout risk for various sections of the

coast (в).

36

Метеорологические прогнозы, математическое моделирование

Рис. 4. Циклонические мезовихри в юго-восточной части Черного моря:

26.07.2024 (а); 21.09.2024 (б) (прогностическое поле ветра по модели

COSMO-Ru2 на 10 м).

Fig. 4. Cyclonic mesovortices in the southeastern part of the Black Sea:

26.07.2024 (a); 21.09.2024 (б) (wind forecast field according to the COSMO-Ru2

model at 10 m).

В СМИ сообщалось и о еще одном менее интенсивном вихре, возник-

шем в утренние часы около Геленджика. На рис. 5 показаны зоны риска

смерчей автоматизированного прогноза. В данном случае в прогнозе была

Калмыкова О.В.

37

представлена лишь одна красная зона (по индексу WRI_W), по номограмме

зоны риска не выделялись. Опасность смерчеобразования прогнозирова-

лась на период с начала суток 26 июля до середины суток 27 июля

с охватом всех участков побережья (по участку г. Сочи угроза прогнози-

ровалась со второй половины суток 26 июля) начиная со счета по модели

COSMO-Ru2 от 00 ч ВСВ 25 января 2024 года.

Рис. 5. Смерч вблизи п. Лермонтово 26 января 2024 г. (а); синоптическая

карта приземного анализа Гидрометцентра России за 0 ч ВСВ 26.01.2024 (б);

автоматизированный прогноз смерчеопасности для различных участков по-

бережья (в).

Fig. 5. Waterspout near the Lermontovo on January 26, 2024 (a); synoptic map of

surface analysis of the Hydrometeorological Center of Russia for 0 hours UTC on

January 26, 2024 (б); automated forecast of waterspout risk for various sections of

the coast (в).

38

Метеорологические прогнозы, математическое моделирование

Штормового предупреждения по смерчам на рассматриваемый день

выдано не было. В январе 2024 г. отмечалось следующее распределение

числа прогнозируемых смерчеопасных дней по отдельным участкам побе-

режья: №1 – 6 дней, №2 – 4 дня, № 3 и №4 – 2 дня. Как и в первом случае,

смерчи возникли в период, когда угроза их формирования давалась по всем

участкам побережья.

4. Рекомендации по использованию прогнозов

Как уже было упомянуто ранее, автоматизированные прогнозы

смерчеопасности формируются на основе выходных данных модели

COSMO-Ru2 и уточняются с каждым новым счетом по модели (каждые

12 ч в текущем режиме работы технологии). Таким образом, по каждому

участку побережья выдаются и уточняются и периоды опасности форми-

рования смерчей (при ее выявлении). По опыту работы технологии

с 2017 г. в ходе ежегодного анализа результатов ее работы выработался

следующий порядок учета прогнозируемых периодов с возможными смер-

чами.

В первую очередь нужно принять во внимание продолжительность

этого периода. Если угроза дается на срок менее 3 часов, то такие периоды

следует исключить из рассмотрения, поскольку они, как правило, связаны

со случайными возмущениями, воспроизводимыми моделью, и не имеют

отношения к смерчеопасным ситуациям, которые достаточно продолжи-

тельны по времени, поскольку в основной своей массе определяются круп-

номасштабными процессами.

Во-вторых, важно учесть и охват прогнозируемой зоны крайне высо-

кого риска формирования смерчей. Если она небольшая, то, как и с перио-

дом, скорее всего эта зона есть результат проявления случайных возмуще-

ний. В качестве рекомендации для площади зоны риска предлагается

использовать порог в 25 км²(примерно 5 узлов расчетной сетки модели

COSMO-Ru2) – зоны, занимающие площадь меньше или равную указан-

ному порогу, следует исключить из рассмотрения. В действующей техно-

логии для каждого участка побережья, помимо прогнозируемого периода

опасности смерчеобразования, выдается и максимальная прогнозируемая

площадь зоны крайне высокого риска формирования смерчей в течение

рассматриваемого периода (табл. 3).

Наконец, в-третьих, прогнозируемые периоды по мере их уточнения

(с использованием новых выходных данных модели COSMO-Ru2) должны

быть согласованы во времени. Если, к примеру, на каком-то счете по мо-

дели период охватывал первую половину суток, а на последующем счете

уже конец второй половины суток, то нужно дождаться результатов по сле-

дующему счету и только после этого оценивать возможные риски. Если

периоды немного сдвинуты во времени, но все же имеют пересечения (3 ч

и более), то имеет смысл говорить об угрозе смерчеобразования, иначе

Калмыкова О.В.

39

смерчи маловероятны. Согласованность периодов прогнозируемой опасно-

сти формирования смерчей рекомендуется оценивать по результатам как

минимум двух подряд идущих счетов по модели.

Таблица 3. Пример журнала смерчеопасности по различным участкам побе-

режья на 27 июля 2024 г. (курсивом выделены записи, которые необходимо

исключить из рассмотрения)

Table 3. An example of a waterspouts risk log for various coastal areas on July

27, 2024 (records that need to be excluded from consideration are highlighted in

italics)

Начало счета

по модели

Участок

№1

Участок

№2

Участок

№3

Участок

№4

25.07.2024

12 ч ВСВ

c 00 до 07 ч

c 00 до 07 ч (355 км²)

–

(545 км²)

26.07.2024

00 ч ВСВ

c 00 до 19 ч

c 00 до 03 ч (85 км²)

c 05 до 16 ч (495 км2)

(1190 км²)

26.07.2024

12 ч ВСВ

весь день

c 00 до 01 ч (20 км²)

c 06 до 08 ч (85 км2)

(1455 км²)

27.07.2024

00 ч ВСВ

весь день

c 00 до 15 ч (725 км²)

(1280 км²)

c 12 ч

c 13 до 17 ч (40 км²)

27.07.2024

12 ч ВСВ

до конца дня c 21 ч до конца дня

(2005 км²)

(25 км²)

Итог по дню

Имеется угроза

образования смерчей

Смерчи

не ожидаются

Заключение

В данной работе рассматривались вопросы повышения качества крат-

косрочного прогноза смерчеопасных ситуаций в прибрежной акватории

Черного моря. Взамен ранее предложенного варианта расчета региональ-

ного индекса смерчеопасности WRI₁₉для теплого периода года был разра-

ботан новый усовершенствованный, адаптированный под выходные дан-

ные модели COSMO-Ru2 индекс WRI₂₁, который, как показали результаты

тестирования, позволяет достичь более высокой предупрежденности смер-

чей. По аналогии с теплым периодом был разработан индекс WRI_Wи для

холодного периода. Установлено, что он обеспечивает построение более

качественного прогноза смерчеопасности по сравнению с прогнозом по из-

вестному методу номограммы Силагьи, который ранее применялся для

рассматриваемого периода, как в плане предупрежденности смерчей, так и

в плане более точной локализации зон риска их образования.

Работа выполнялась в рамках плана НИТР Росгидромета на 2020–

2024 гг. по проекту 1.1.3 «Развитие и совершенствование системы нового

40

Метеорологические прогнозы, математическое моделирование

поколения краткосрочного прогноза погоды COSMO-Ru сверхвысокого

разрешения (с шагами сетки до 1 км) на основе бесшовной негидростати-

ческой модели атмосферы ICON».

Список литературы

1. Гайдышев И. Анализ и обработка данных: Специальный справочник. СПб.:

Питер, 2001. 750 с.

2. Калмыкова О.В. Водяные смерчи в России и в мире: климатология и усло-

вия возникновения // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2023. Т. 59, № 4.

С. 421-436.

3. Калмыкова О.В. Использование методов машинного обучения для разра-

ботки алгоритма распознавания угроз возникновения смерчей у Черноморского

побережья России // Метеорология и гидрология. 2024. № 4. С. 116-125.

4. Калмыкова О.В. Методика оценки смерчеопасности вблизи Черноморского

побережья России и результаты ее испытаний // Результаты испытания новых и

усовершенствованных технологий, моделей и методов гидрометеорологических

прогнозов. 2021. Информационный сборник № 48. С. 42-61.

5. Dotzek N., Emeis S., Lefebvre C., Gerpott J. Waterspouts over the North and

Baltic Seas: Observations and climatology, prediction and reporting // Meteorologische

Zeitschrift. 2010. Vol. 19, no. 1. P. 115-129.

6. Ferro C.A.T., Stephenson D.B. Extremal Dependence Indices: improved verifi-

cation measures for deterministic forecasts of rare binary events // Weather and Fore-

casting. 2011. Vol. 26, no. 5. P. 699-713.

7. Lim J.R., Liu B.F. Cry Wolf Effect? Evaluating the Impact of False Alarms on

Public Responses to Tornado Alerts in the Southeastern United States // American

Meteorological Society. 2019. Vol. 11. P. 549-563.

8. Sioutas M., Szilagyi W., Keul A. Waterspout outbreaks over areas of Europe and

North America: Environment and predictability // Atmospheric Research. 2013.

Vol. 123. P. 167-179.

9. Smith B.B. Waterspouts. https://www.weather.gov/apx/waterspout

References

1. Gajdyshev I. Analiz i obrabotka dannyh. Special'nyj spravochnik [Data Analysis

and Processing. Special Handbook]. Saint Petersburg: Piter publ., 2001, 750 p. [in Russ.].

2. Kalmykova O.V. Waterspouts in Russia and Around the World: Climatology and

Conditions of Formation. Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics, 2023, vol. 59,

no. 4, pp. 363-377. DOI: 10.1134/s0001433823040102.

3. Kalmykova O.V. Using Machine Learning Methods to Develop an Algorithm for

Recognizing a Risk of Waterspout occurrence off the Black Sea Coast of Russia. Russian

Meteorology and Hydrology, 2024, vol. 49, no. 4, pp. 363-369. DOI:

10.3103/s1068373924040101.

4. Kalmykova O.V. Metodika ocenki smercheopasnosti vblizi Chernomorskogo

poberezh'ja Rossii i rezul'taty ee ispytanij [Methodology for assessing waterspouts haz-

ard near the Black Sea coast of Russia and the results of its tests]. Rezul'taty ispytanija

novyh i usovershenstvovannyh tehnologij, modelej i metodov gidrometeorologicheskih

prognozov, 2021, Informacionnyj sbornik no. 48, pp. 42-61 [in Russ.].

Калмыкова О.В.

41

5. Dotzek N., Emeis S., Lefebvre C., Gerpott J. Waterspouts over the North and

Baltic Seas: Observations and climatology, prediction and reporting . Meteorologische

Zeitschrift, 2010, vol. 19, no 1, pp. 115-129.

6. Ferro C.A.T., Stephenson D.B. Extremal Dependence Indices: improved verifi-

cation measures for deterministic forecasts of rare binary events. Weather and Forecast-

ing, 2011, vol. 26, no 5, pp. 699-713.

7. Lim J.R., Liu B.F. Cry Wolf Effect? Evaluating the Impact of False Alarms on

Public Responses to Tornado Alerts in the Southeastern United States. American Mete-

orological Society, 2019, vol. 11, pp. 549-563.

8. Sioutas M., Szilagyi W., Keul A. Waterspout outbreaks over areas of Europe and

North America: Environment and predictability. Atmospheric Research, 2013, vol. 123,

pp. 167-179.

9. Smith B.B. Waterspouts. https://www.weather.gov/apx/waterspout

Поступила 28.09.2024; одобрена после рецензирования 10.10.2024;

принята в печать 15.10.2024.

Submitted 28.09.2024; approved after reviewing 10.10.2024;

accepted for publication 15.10.2024.