Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2025. № 2 (396). С. 44-63

44

DOI: https://doi.org/10.37162/2618-9631-2025-2-44-63

УДК 551.509

Анализ условий образования

и особенностей прогнозирования

ледяного дождя и гололёда

в московском регионе

Т.Г. Дмитриева, Е.В. Васильев

Гидрометеорологический научно-исследовательский центр

Российской Федерации, г. Москва, Россия

tdsin@mecom.ru, syno@inbox.ru

Рассмотрены условия образования ледяного дождя и гололёда, методы их про-

гноза, а также представлен анализ отдельных случаев, отмечавшихся в московском

регионе в холодные периоды 2023‒2024 гг. Проанализированы подходы к оператив-

ному прогнозу этих явлений с имеющимся современным набором информации, в том

числе с использованием результатов численного прогноза моделей ICON-Ru,

COSMO-Ru2.2 и COSMO-Ru6 с высоким пространственно-временным разрешением.

Предложены рекомендации оперативным синоптикам и алгоритм прогноза гололёд-

ных явлений на период до 3 суток на примере московского мегаполиса.

Ключевые слова: прогноз ледяного дождя и гололёда, московский мегаполис,

холодный период года, продукция численных моделей с высоким пространственно-

временным разрешением

Analysis of formation environments

and prediction features of freezing rain

and glaze in the Moscow region

T.G. Dmitrieva, Е.V. Vasil’ev

Hydrometeorological Research Center of Russian Federation,

Moscow, Russia

tdsin@mecom.ru, syno@inbox.ru

Formation environments of freezing rain and glaze, methods for their forecasting are

considered. The analysis of the cases of these phenomena observed in the Moscow region

in the cold seasons of 2023‒2024 is performed. Approaches to operational forecasting of

the events using the available modern set of information, in particular, the results of the

high-resolution ICON-Ru, COSMO-Ru2.2, and COSMO-Ru6 numerical weather predic-

tion models are analyzed. Recommendations for operational forecasters and an algorithm

for forecasting freezing rain and glaze for a period up to 3 days are proposed by the example

of the Moscow region.

Keywords: forecast of freezing rain and glaze, Moscow, cold season, products of high-

resolution numerical weather prediction models

Дмитриева Т.Г., Васильев Е.В.

45

Введение

Ледяной дождь – это один из видов переохлажденных, замерзающих

осадков, выпадающих на поверхность Земли [4, 6], часто приводит к обра-

зованию гололёда. Гололёд, согласно [4, 6, 7, 10], относится к гололёдно-

изморозевым отложениям, т. е. к твердым осадкам, образующимся на по-

верхности земли и на предметах. Эти аномальные природные явления со-

здают угрозу нормальному функционированию некоторых отраслей народ-

ного хозяйства и транспортно-логистической системы в первую очередь

мегаполисов. Осадки в виде ледяного дождя оказывают негативное влия-

ние на растительность, электросети, транспорт и инфраструктуру, опасны

для жизнедеятельности и здоровья граждан. По требованию Правительства

Москвы ледяной дождь включен в перечень опасных гидрометеорологиче-

ских явлений для мегаполиса.

В публикации 2012 года [11] дан подробный обзор состояния знаний о

механизмах и условиях образования и выпадения переохлажденных осад-

ков за 10-летний период, алгоритмах их прогнозирования. Приведены ал-

горитмы распознавания типа осадков с точки зрения моделирования. Про-

анализирован случай интенсивного гололёда на Европейской территории

России 25‒26 декабря 2010 года для выявления механизмов образования

замерзающих осадков.

Ниже приведен краткий обзор зарубежных публикаций по проблеме

прогноза ледяного дождя и гололёда.

Краткий обзор зарубежных публикаций

по проблеме прогноза ледяного дождя и гололёда

Случаи ледяного дождя и гололёда в холодный и переходные периоды

года, помимо центра и юга Европейской территории России, наиболее рас-

пространены в Северной Европе и особенно в Северной Америке (Канада,

север США). Например, в США ледяной дождь отмечается в 24 % случаев

всех зимних явлений погоды [13]. Соответственно, наиболее активные ис-

следования проблемы образования и прогноза гололёдных явлений прово-

дились в этой стране [14‒18].

Следует отметить, что в настоящее время на территории США, по-

мимо сети традиционных синоптических контактных наблюдений, усили-

ями NOAA организована дополнительная плотная сеть автоматических ме-

теостанций, оснащенная несколькими сотнями автоматических датчиков

гололёда (обледенения), которые проводят наблюдения в 5-минутном ре-

жиме и позволяют получить различные параметры гололёдно-изморозевых

отложений: толщину отложений на приподнятой горизонтальной поверх-

ности, эквивалентную радиальную толщину на приподнятой поверхности,

эквивалентную диаметральную толщину льда на приподнятой поверхно-

сти, толщину льда на горизонтальной поверхности Земли [13]. Благодаря

46

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

развитой сети наблюдений за гололёдом, США обладает огромным потен-

циалом по изучению условий его возникновения и прогнозу.

Существуют различные методики прогноза ледяного дождя (в том

числе вероятностные для различных градаций сумм осадков), толщины го-

лолёдно-изморозевых отложений (на основе традиционных метеорологи-

ческих параметров, измеряемых на наблюдательных сетях) [13‒15, 18]. В

различных регионах проводятся исследования случаев ледяного дождя и

гололёда, связанных с различными воздушными массами, синоптическими

ситуациями, характеристиками ветра и температуры [13]. Проводятся

также исследования по определению характерных для случаев ледяного

дождя и гололёда параметров: минимальной температуры и толщины хо-

лодного приземного слоя, максимальной температуры и толщины теплого

слоя, в котором происходит таяние гидрометеоров перед попаданием в хо-

лодный приземный слой, характеристик устойчивости над инверсией, ско-

рости и направления ветра у поверхности Земли на поверхностях 850 и

700 гПа [13, 18]. В [16, 17] приводятся типичные диапазоны изменения упо-

мянутых параметров и их пороговые значения для определения типов осад-

ков. В каждом алгоритме учитываются определенные градации и составля-

ются вероятностные прогнозы.

В целом, система прогноза переохлажденных осадков/гололёда в зару-

бежных странах включает:

1. Прогноз необходимых параметров по численной модели атмосферы

(выбранные наборы предикторов для разных исследований): количество и

интенсивность осадков, скорость ветра, вертикальный профиль темпера-

туры воздуха и температуры точки росы и др.

2. Алгоритм определения типа осадков (например, по ледности, т. е.

содержанию ледяной фракции).

3. Модель нарастания льда (определение толщины гололёдных отло-

жений: например, на основе данных о плотности воды и льда, водности,

скорости ветра, температуре точки росы и др.).

Алгоритмы для пунктов 2 и 3 обычно получают эмпирико-статистиче-

ским путем на основе анализа рядов наблюдений за переохлажденными

осадками/гололёдом в рассматриваемых регионах.

Отечественные методы прогноза гололёдных явлений

В 60‒70-х гг. ХХ в. в СССР были созданы следующие методы прогноза

гололёдных явлений:

‒ метод Р.А. Ягудина [10, 12], основанный на сочетании прогнозируе-

мой температуры воздуха у поверхности Земли и высоты нулевой изо-

термы и использующий графические номограммы для прогноза гололёда и

его интенсивности. Это наиболее распространенный до сих пор синопти-

ческий метод;

Дмитриева Т.Г., Васильев Е.В.

47

‒ метод обобщенного портрета для численного прогноза гололёда

(авторы ‒ А.Н. Багров, А.И. Снитковский) [1], основанный на предикторах:

температура воздуха у поверхности Земли, температура воздуха на уровне

850 гПа, суммарный дефицит точки росы у поверхности Земли и на уровне

850 гПа, лапласиан температуры воздуха на уровне 850 гПа, скорость ветра

у поверхности Земли, разность скорости ветра у поверхности Земли и на

уровне 850 гПа (по аэрологической диаграмме и картам погоды). В насто-

ящее время метод не используется в оперативной практике;

‒ метод обобщенного портрета В.Н. Вапника (АН СССР) [5], суть ко-

торого состоит в том, что из множества метеорологических элементов по-

годы можно составить вектор-предиктор в n-мерном эвклидовом простран-

стве. Задача прогноза гололёда заключается в разделении множества

векторов-предикторов на два класса (присутствия и отсутствия гололёда),

разделение производится с помощью гиперплоскости, метод реализуется

для ЭВМ; зависит от точности численных прогнозов полей давления, тем-

пературы и влажности воздуха; наибольшее внимание уделяется прогнозу

гололёда при температуре воздуха у поверхности Земли от -7 до +4 °С. Ме-

тод в настоящее время не используется в оперативной практике.

Не получили пока широкого применения в оперативной практике со-

временные методы:

1) Метод автоматизированного прогноза гололёдных явлений

СИБНИГМИ [2, 8]:

‒ цель – вероятностная оценка наличия/отсутствия необходимых усло-

вий образования гололёда;

‒ основа – ЧПП в оперативном режиме по модели COSMO с шагом

сетки 13,2 км и выходные поля глобальной модели GFS (NCEP) 0,5°×0,5°,

скачиваемые по ftp-протоколу;

‒ оперативные выборки строятся для каждой метеостанции (МС);

‒ значения параметров выбираются в ближайших узлах сетки;

‒ для определения явления гололёда выбираются значения толщины

гололёдного отложения и явления погоды, образующие гололёд;

‒ всего 39 предикторов (температура поверхности почвы, осадки, тем-

пература воздуха у поверхности Земли, температура точки росы, дефицит

точки росы, температура смоченного термометра, давление, уровни ‒ по-

верхность Земли, 950, 925, 850, 500 гПа);

‒ предиктанты – морось, замерзающий дождь, образующие гололёд;

дождь со снегом; морось с дождем;

‒ разработана дополнительная типизация гололёда и гололедицы по

условиям их образования (9 типов);

‒ используются данные в коде КН-01 для 430 МС за 5 лет.

Метод сложно использовать на практике, так как его оперативные ис-

пытания показали большое количество ложных тревог и не очень высокую

предупрежденность (63‒66 %). Кроме того, он требует сложной программ-

ной реализации и автоматизации процесса. Метод не внедрен в оператив-

ную практику подразделений Росгидромета.

48

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

2) Прогноз гололёдных явлений и максимальной толщины гололёдных

отложений (авторы ‒ Р.Ю. Игнатов, К.Г. Рубинштейн, Ю.И. Юсупов)

[3, 9]:

‒ использована выходная продукция модели WRF-ARW (шаг сетки

12 км, 31 вертикальная сигма-поверхность) для различных регионов

России;

‒ возможность численного прогноза факта возникновения гололёда по

результатам анализа концентрации гидрометеоров в нижней тропосфере –

факт отсутствия/наличия;

‒ прогноз максимальной толщины гололёдных отложений более сло-

жен, чем альтернативный прогноз явления;

‒ расчетные данные: по анализу типа осадков и приземной темпера-

туры рассчитано образование наледи с помощью видоизмененной схемы

Рамера.

Метод не внедрен в оперативную практику Росгидромета.

Анализ условий образования гололёдных явлений на примере

московского региона в холодные сезоны 2023‒2024 гг.

Известно, что гололёд бывает фронтальным и внутримассовым в зави-

симости от места расположения зоны гололёда относительно связанных с

ним барических образований и активных фронтальных разделов [10].

Внутримассовый гололёд образуется в теплых секторах циклонов или на

западной и северной периферии стационарных антициклонов с морося-

щими осадками, а также в результате оседания капель адвективного тумана

[10]. Фронтальный гололёд образуется в зоне теплых фронтов и у вершины

теплого сектора активного циклона. Подробно классические описания

необходимых и благоприятных условий образования гололёда описаны в

[10].

Условиями возникновения гололёда являются:

1. Переохлажденный дождь, морось, туман или низкая слоистая облач-

ность в различном их сочетании.

2. Мощные слои инверсии в пограничном слое атмосферы.

3. Температура воздуха у поверхности Земли от -3 до +0,5 °С, на

уровне 850 гПа от -5 до +5 °С.

4. Температура воздуха на нижней границе первого от поверхности

Земли слоя инверсии от -8 до -0.5 °С.

5. Суммарный дефицит точки росы в слое от поверхности Земли до

850 гПа 3–5 °С и менее.

6. Очаг теплого воздуха на поверхности 850 гПа.

7. Умеренные и сильные ветры в пограничном слое атмосферы.

Проведенный анализ случаев ледяного дождя и гололёда в московском

регионе в зимние сезоны 2023‒2024 гг. показал, что можно расширить гра-

дацию вероятной температуры воздуха у поверхности Земли при гололё-

дообразовании в п. 3, а именно: от -7.1 до +0.6 °С, в отдельных случаях

Дмитриева Т.Г., Васильев Е.В.

49

в центре Москвы до 2 °С. Остальные условия возникновения явлений в це-

лом остаются без изменений: ледяные дожди и гололёды отмечались при

наличии мощных слоев инверсии в пограничном слое атмосферы (п. 2),

очагов теплого влажного воздуха на карте АТ-850 (температура в некото-

рых случаях поднималась до 6 °С) с низкими дефицитами точки росы

(пп. 5‒6), умеренных и сильных ветров в пограничном слое атмосферы

(в основном в пределах 8–15 м/с, п. 7).

В п. 4 также можно расширить градацию температуры воздуха по ниж-

нему пределу, однако с точки зрения оперативного прогноза этот пункт

можно считать не очень показательным, так как само наличие слоев инвер-

сии в пограничном слое атмосферы в передней части циклонов при адвек-

ции тепла уже повышает вероятность образования гололёдных отложений.

Имеется ввиду, что, например, прогностический зонд по модели UKMO до-

ступен синоптикам по основным параметрам только на стандартных изо-

барических поверхностях без учета особых точек, соответственно, не все

слои инверсии температуры воздуха могут быть представлены. Более по-

дробно распределение основных параметров атмосферы со всеми слоями

инверсии и изотермии температуры воздуха в пограничном слое атмо-

сферы лучше рассчитывается по прогностическим численным моделям с

высоким пространственно-временным разрешением (COSMO-Ru с шагом

сетки 2 и 6 км) и представляется на диаграммах с результатами расчетов

(сайт

https://special.meteoinfo.ru/unit/moskva/prognozy/multimodelnyj-

prognoz/aerologicheskie-diagrammy).

В табл. 1 приведены 40 случаев ледяного дождя и гололёда по москов-

скому региону, перечислены по месяцам случаи данных явлений и сопут-

ствующие им параметры атмосферы (температура воздуха у поверхности

Земли и на поверхности 850 гПа, скорость ветра на высоте 10 м и в погра-

ничном слое трения (на высотах ~600‒1500 м), а также соответствующая

синоптическая обстановка у поверхности Земли.

Анализ табл. 1 показывает, что холодные сезоны 2023 и 2024 гг. прак-

тически не отличались между собой по количеству случаев гололедных яв-

лений в московском регионе (18 и 22 случая соответственно), но отлича-

лись месяцы с их наибольшим количеством. Для холодного сезона 2023 г.

наибольшее количество случаев (10) отмечалось в январе, причем сильные

морозы (-27…-20 °C) наблюдались только в первой декаде месяца, а вторая

и третья декады были подвержены преимущественно влиянию активной

циклонической деятельности, при которой гололёды наблюдались на теп-

лых атмосферных фронтах и фронтах окклюзии с колебаниями темпера-

туры воздуха от -5 до +1 °C, что благоприятно для образования гололёдных

отложений. Гололёды отмечены также на периферии антициклона, но

всего 2 дня.

В холодном сезоне 2024 г., напротив, в январе преобладали низкие

температуры воздуха, когда большую половину месяца температурный ми-

нимум держался в пределах -20…-15 °C, местами до -31 °C. Потеплело

только в третьей декаде января, сохранив зимнее тепло, приносимое атлан-

тическими и средиземноморскими циклонами вместе с ледяными дождями

50

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

и гололёдами в первой и третьей декаде февраля. Однако максимум данных

явлений пришелся на конец года – «теплый» декабрь, когда было отмечено

14 случаев, 6 из которых наблюдались на периферии антициклона.

Таблица 1. Случаи ледяного дождя и гололёда с соответствующими данными

наземных метеостанций и радиозондирования на уровне 850 гПа в холодные

периоды 2023‒2024 гг.

Table 1. The cases of freezing rain and glaze with the corresponding data of

ground-based weather stations and 850 hPa radiosonde data in the cold season of

2023‒2024

Синоптическая ситуация

у поверхности Земли

Дата

Т_{850 ,}°С

V_з, м/с V₈₅₀, м/с

Т_з, °С

Январь 2023 г. (10 дней)

ТС, ЮЗ передняя часть

ложбины

ТС, ЮВ передняя часть

ложбины

ЮВ передняя часть ложбины,

ФО

ЮВ передняя часть ложбины,

ТФ

-0.9 ÷ -0.1

-0.7

0‒4

6‒20

03.01

14.01

16.01

17.01

-3.3 ÷ -2.3 -2.3 ÷ -1.1 1‒6/10

7‒13

-4.6 ÷ -3.5

-3.5 ÷ -3.4

-3.2 ÷ -0.4

-7.1

-8.7

0.8

3‒6/11 14‒19

2‒7/10

8‒14

ЮВ передняя часть ложбины,

ТФ cредиземноморского Ц

3‒4

20‒30

19.01

26.01

27.01

28.01

29.01

30.01

-5.0 ÷ -1.9

-4.6 ÷ -2.5

-3.9 ÷ -1.3

-3.5

0.8

-3.7

-8.7

-11.7

-10.7

1‒6/10 10‒14 ЮЗ периферия АЦ

1‒6/10 11‒15 ЮЗ периферия АЦ

0‒5

3

1‒7

СВ передняя часть южного Ц

5‒10 СВ передняя часть южного Ц

-3.3 ÷ -3.2

2-6

5‒10 СВ часть южного Ц, ФО

Февраль 2023 г. (2 дня)

СВ периферия Ац;

передняя часть ложбины, ФО

ЮЗ передняя часть ложбины,

ФО

09.02

28.02

-3.8 ÷ -2.2

-3.5 ÷ -1.9

-9.1

-5.9

1-3

4-10

7‒15

12‒20

Март 2023 г. (1 день)

ТС, ЮВ передняя часть

ложбины, ТФ

-2.1 ÷ -1.4

2.0

7‒12

13‒25

12.03

Октябрь 2023 г. (3 дня)

28.10

29.10

-1.7 ÷ -0.1 -2.5 ÷ + 0.8 2‒6/10

2‒9

8‒9

ТС южного Ц, ТФ, ФО

-1.2 ÷ -0.3

-3.1

3‒5/10

ЮЗ часть южного Ц, ФО

ЮВ передняя часть ложбины,

ТФ

30.10

-1.7 ÷ -0.2

-5.5

3‒5

1‒5

Ноябрь 2023 г. (1 день)

2‒3,

8‒13

ТФ южного Ц

-2.1 ÷ +0.6

-6.1

9‒18

27.11

Декабрь 2023 г. (1 день)

10‒13 передняя часть ложбины ФО

Январь 2024 г. (1 день)

4‒6 8‒15 передняя часть ложбины, ФО

18.12 -0.5 ÷ +2.0

24.01 -0.4 ÷ -0.1

-5.7

-6.9

2

Дмитриева Т.Г., Васильев Е.В.

51

Февраль 2024 г. (6 дней)

передняя часть ложбины, ФО

-1.3 ÷ -1.1

0.4

4‒6

4‒5

6‒9

3‒6

01.02

12.02

13.02

25.02

передняя часть ложбины, ТФ

-7.1 ÷ -1.7 -1.7 ÷ 0.0

-5.3 ÷ -4.6

-1.0 ÷ 0.0

-1.7

-1.5

5‒7

5‒10

10‒21

ЮЗ периферия АЦ,

ТФ средиземноморского Ц

4‒10

ЮЗ периферия АЦ,

ТФ средиземноморского Ц

ЮЗ периферия АЦ,

-2.0 ÷- 0.6

-3.7

0.6

1.8

1‒7

5‒17

26.02

27.02

3

8‒13

ТФ средиземноморского Ц

Ноябрь 2024 г. (1 день)

0-5 10‒12 Ю часть ложбины

24.11

-4.0 ÷ 0.0

-7.9

Декабрь 2024 г. (14 дней)

3.12

4.12

-1.0 ÷ 0.0 1.4 ÷ 2.2

4‒7

0‒5,

5‒15 ЮЗ периферия АЦ

4‒8 ЮЗ периферия АЦ

-1.4 ÷ 0.0

-4.3

10‒12

-6.0

-8.1

-2.1

-1.5

4‒7

7‒15 ЮЗ периферия АЦ

6.12

8.12

ЮЗ периферия АЦ

-5.0 ÷ -1.0

-3.0 ÷ 0.0

2‒7

6‒12

ЮЗ периферия АЦ

0‒5

0‒7

1‒8

6‒8

9.12

15.12

-5.0 ÷ -4.0 -9.7 ÷ -6.7

8‒12 передняя часть ложбины, ТФ

передняя часть ложбины, ТФ

-7.1 ÷ -5.0

-5.3

6‒13

6‒12 передняя часть ложбины, ТФ

19.12

20.12

23.12

26.12

27.12

-6.2 ÷ -0.6

-3.0 ÷ -2.0

-1.0 ÷ 0.0 -5.3 ÷ +3.2

-1.1

-1.3

2‒5

1‒2

3‒4

2‒3

6‒8

ФО южного Ц

4‒8

3‒8,

8‒12

передняя часть ложбины, ФО

передняя часть ложбины, ТФ

0.0

-1.3 ÷ 6.2

28.12

29.12

30.12

0.0

-1.3 ÷ 0.0

-1.0 ÷ 0.0

-6.3

-2.3

1.0

1‒2

3-6

2‒7,

3‒5

5‒9

СВ периферия АЦ

передняя часть ложбины, ФО

14‒17 передняя часть ложбины, ТС

10‒11

Примечание.

‒ ледяной дождь в московском регионе; ФО – фронт окклю-

зии; ТФ – теплый фронт; Ц – циклон; АЦ ‒ антициклон; ТС ‒ теплый сектор

циклона; Т_з– температура воздуха у поверхности Земли, °C; Т₈₅₀‒ темпера-

тура воздуха на поверхности 850 гПа, °C; V_з– скорость ветра у поверхности

Земли с учетом данных аэропортов, м/с; V₈₅₀– скорость ветра в приземном

слое трения (от уровня 925 гПа до 850 гПа, м/с); если в графах Т₈₅₀и V₈₅₀

указаны градации, значит, рассматриваются случаи ледяного дождя и голо-

лёда за ночь и день с учетом температуры на уровне 850 гПа и ветра в слое

трения за срок зондирования 03 и 15 ч МСК.

Можно выделить (см. табл. 1) наиболее благоприятные для гололёдо-

образования приземные температуры воздуха по московскому региону:

преобладающую градацию для самого московского мегаполиса от -3 до

0 °C (в табл. 1 не приводится разделение температур для московского ме-

гаполиса и Московской области) и более расширенную по нижнему пре-

делу градацию температур для области -7…-5 °C. Значения температуры

52

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

в пограничном слое атмосферы (до 1,5 км) при этом могут изменяться в

широком диапазоне -12…+6 °C при наличии мощных слоев инверсии,

начинающихся преимущественно от высоты поверхностей 950‒925 гПа

(~600‒800 м). Градация преобладающего приземного ветра составляет

2‒7 м/с, иногда с порывами до 10‒11 м/с, причем для московских аэропор-

тов случаи ледяного дождя и гололёда зачастую наблюдались при повы-

шенном (относительно городского мегаполиса) фоне ветра с порывами до

13 м/с. В пограничном слое атмосферы процессы гололёдообразования

также могут наблюдаться при большом разнообразии значений скорости

ветра: от совсем слабого (1‒4 м/с) до сильного, характерного для струйного

течения нижних уровней (25‒30 м/с), однако эти случаи все-таки доста-

точно редки (согласно табл. 1 ‒ всего 2 случая за холодный период 2023

года).

Анализ данных фактических случаев ледяного дождя и гололёда в мос-

ковском регионе позволяет выделить некоторые тенденции и набор необ-

ходимых параметров, присущих как всем случаям этих явлений, так и кон-

кретно случаям ледяного дождя, а также наиболее характерные отличия,

способные дать синоптику понимание в вопросе прогноза именно ледяного

дождя, который для московского мегаполиса внесен в категорию опасного

явления (ОЯ).

При этом стоит отметить, что случаи ледяного дождя за холодные пе-

риоды 2023‒2024 гг. были незначительными и несопоставимыми по интен-

сивности и причиненному ущербу с явлением ледяного дождя, наблюдав-

шимся 25‒26.12.2010. Тогда слой намерзшего льда достигал 2,5 см. Были

повалены или погибли около 50 тысяч деревьев, произошли аварийные от-

ключения электроэнергии. Анализ аэрологической диаграммы показал

наличие мощного слоя тепла на высоте около 600 м протяженностью около

1000 м с максимальной температурой до 3,6 °C, тогда как приземная тем-

пература воздуха составляла -4.5 °C. Снежинки на высоте, попадая в теп-

лый слой воздуха, таяли, а достигнув поверхности Земли ‒ замерзали, об-

разуя корку льда на всех поверхностях, деревьях, проводах и т. п.

Причиной этого катастрофического явления явился выход на Европейскую

территорию России обширной средиземноморской депрессии с двойной

системой теплых атмосферных фронтов и последующим похолоданием.

Интересно сравнить случай сильного ледяного дождя 25‒26.12.2010

(случай 1) с ситуацией 27.12.2024 (случай 2), когда по московскому реги-

ону отмечались только гололёды, хотя ситуация в нижней тропосфере при

распределении температуры воздуха, влажности и ветра по высотам могла

привести к выпадению и ледяного дождя. В табл. 2 приведено сравнение

этих двух случаев.

На первый взгляд, в случае 2 максимальная температура воздуха в слое

инверсии была выше (6.2 °С), чем в случае 1 (3,6 °С), однако при сравнении

других показателей становятся понятными условия, благоприятные для

Дмитриева Т.Г., Васильев Е.В.

53

выпадения сильного ледяного дождя и наблюдавшиеся в случае 1, вклю-

чая:

‒ наличие очень мощного слоя инверсии температуры (около 1000 м);

‒ значительная отрицательная температура воздуха у поверхности

Земли (-4.5 °С);

‒ высокая влажность в самом слое инверсии (т. е. наличие теплого и

влажного воздуха в непосредственной близости от поверхности Земли);

‒ инверсия температуры воздуха, начинавшаяся с высоты порядка

500 м, а затем ‒ резкий переход к отрицательным температурам воздуха до

поверхности Земли (т. е. в данном слое происходило таяние снега и резкое

замерзание внешней оболочки образовавшихся капель воды с сохранением

жидкого состояния внутри ядра капли, которая по достижении какой-либо

поверхности разбивалась и образовывала ледяную корку);

‒ слабый ветер у земли и в приземном слое трения, что являлось до-

полнительным благоприятным фактором;

‒ высота нижнего слоя инверсии, располагавшаяся близко от поверх-

ности Земли (от ~500 м).

Таблица 2. Сравнительные характеристики вертикального распределения

параметров атмосферы по данным радиозондирования за 15 ч МСК

25.12.2010 и за 03 ч МСК 27.12.2024

Table 2. The comparative characteristics of the vertical distribution of the atmos-

pheric parameters according to the radiosonde data for 15:00 Moscow time on De-

cember 25, 2010 and 03:00 on December 27, 2024

Температура

воздуха, °С

Относительная

влажность, %

Скорость

ветра, м/с

∆Н, м Н_инв, м

Т_з

Т_с

Р_з

25.12.2010 (случай 1)

~500 79

27.12.2024 (случай 2)

~850 84

Р_с

V_з

V_с

-4.5

3.6

980

769

84-85

1

6-9

0.2

6.2

36-92

3

10-11

Примечание. Тз, Рз, Vз ‒ значения параметров у поверхности Земли; Т_с, Р_с,

V_с‒ значения параметров в слое от 928 до 841 гПа; ∆Н ‒ мощность слоя

инверсии и изотермии; Н_инв– высота нижнего слоя инверсии.

В случае 2 слой инверсии при более высокой температуре начинался

выше от поверхности Земли, в нем преобладал сухой воздух, а наиболее

значимым отличием являлась положительная температура воздуха у по-

верхности Земли, не способствующая сильному намерзанию переохла-

жденных капель.

Соответственно, анализ фактической приземной информации МС и

данных радиозондирования для случаев ледяного дождя позволил выде-

лить наличие следующих необходимых условий для прогноза явления:

54

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

1. Температура воздуха у поверхности Земли в диапазоне -6…-2 °С, а

в пределах «старого» города ‒ 0 °С, т. е. с повышением верхнего предела

градации на 2‒3 °С, особенно для МС, находящихся в центре города; а на

окраине московского региона был отмечен случай и при +1 °С (24.02.2024

на МС Дмитров). Возможно, что иногда отмечаются случаи неправильного

определения явления «ледяной дождь», который наблюдатели на метео-

станциях путают с «ледяной крупой». Ледяная крупа имеет другую при-

роду возникновения [4, 6], главное в которой – выпадение ледяных про-

зрачных крупинок с непрозрачным ядром (которые трудно раздавить) из

кучево-дождевых облаков. Обычно это происходит в переходный период

(весной и осенью).

2. Наличие мощного (не менее 700 м) влажного слоя теплого воздуха

с положительной температурой в нижней тропосфере, начинающегося с

высоты не ниже 600 м и переходящего в слой холодного воздуха с отрица-

тельной температурой до самой поверхности Земли.

Заметим, что для возникновения явления «гололёд» слабой и умерен-

ной интенсивности достаточно наличия небольших слоев инверсии, иногда

нескольких и с отрицательной температурой воздуха в нижнем слое тре-

ния. Необходимо отметить, что не всегда при составлении прогноза синоп-

тик может распознать по прогностическим данным о вертикальном распре-

делении температуры воздуха вероятность образования ледяного дождя,

так как зачастую имеются погрешности численного расчета (в большин-

стве случаев до 2 °С, но может быть и более в зависимости от прогнозиру-

емой синоптической ситуации). Поэтому такой анализ прогностической

информации достаточно сложен и требует наличия в первом приближении

не более, чем за двое-трое суток, необходимой прогностической информа-

ции о стратификации температуры по численным моделям с высоким раз-

решением (например, COSMO-Ru с шагом 2 и 6 км).

Дополнительно в качестве одного из современных наиболее эффектив-

ных подходов к прогнозу ледяного дождя и гололёда можно рекомендовать

использование продукции Европейского центра среднесрочных прогнозов

погоды (ECMWF), представляемой в виде карты фазы осадков и ме-

теограмм, уточняющих ее в вероятностной форме. Опыт использования

этой продукции показывает, что даже при незначительной вероятности

наличия фазы переохлажденных осадков (порядка 20‒30 %) и небольшой

вероятности фазы ледяного дождя (около 10 %) возможно их возникнове-

ние в отдельных районах прогнозируемой территории. При этом подобный

прогноз гололёда чаще всего подтверждается с заблаговременностью 2‒3

суток. Ситуация при прогнозе ледяного дождя несколько сложнее и тре-

бует уточнения как минимум за сутки или 12 ч, а иногда и за несколько

часов до прогнозируемого явления, по возможности с использованием дан-

ных профилемеров (для московского мегаполиса доступны наблюдения по

6 профилемерам, установленным в различных районах).

Далее предложен алгоритм оперативного прогноза ледяного дождя и

гололёда на примере московского региона.

Дмитриева Т.Г., Васильев Е.В.

55

Алгоритм прогноза ледяного дождя и гололёда

на период до 3 суток на примере московского региона

Оперативный прогноз ледяного дождя и гололёда по территории ЕТР

на сегодняшний день для синоптиков Росгидромета доступен с заблаговре-

менностью до 2‒3 суток при наличии расчетов прогностических мезомас-

штабных численных моделей, представленных в виде прогностического

зонда (вертикального распределения прогностических значений темпера-

туры и влажности воздуха, направления и скорости ветра), диаграмм (ме-

теограмм) изменения указанных параметров в приземном слое и на поверх-

ностях до 500 гПа, в картографическом виде (карты моделей высокого

разрешения Icon-Ru, COSMO-Ru6 и COSMO-Ru2). По картографической

продукции моделей ICON-Ru и COSMO-Ru6 предварительная оценка ве-

роятности гололёда может быть сделана с заблаговременностью до 5 суток.

Алгоритм прогноза ледяного дождя и гололёда с учетом фазы осадков

можно представить следующим образом:

‒ оценка синоптического положения, способствующего образованию

смешанных фаз осадков и, соответственно, вероятности образования голо-

лёда по прогностическим приземным картам и прогностическому зонду;

‒ оценка вероятных зон наличия переохлажденных осадков, способ-

ствующих образованию гололёда и ледяного дождя по картографической

продукции региональных моделей (ICON-Ru13) (рис. 1, слева), в том числе

с высоким разрешением COSMO-Ru6 (рис. 1 и 2, справа) и COSMO-Ru2

(рис. 2, слева) согласно приведенной шкале.

Обратим внимание, что примеры на рис. 1 и 2 показывают, как модель

с большим разрешением уточняет и конкретизирует более общую инфор-

мацию моделей меньшего разрешения: COSMO-Ru6 с разрешением 6 км

(рис. 1, справа) уменьшает зону смешанных осадков, уточняя ее относи-

тельно модели ICON-Ru13 (рис. 1 слева), а COSMO-Ru2 с разрешением

2 км (рис. 2, слева) конкретизирует относительно COSMO-Ru6 вид пере-

охлажденных осадков, показывая зоны замерзающих осадков, образующих

гололёд;

‒ прогноз необходимых параметров по метеограмме численных моде-

лей атмосферы высокого разрешения (COSMO-Ru6 и COSMO-Ru2): коли-

чество и интенсивность осадков, горизонтальное распределение темпера-

туры воздуха и точки росы в приземном слое, температуры воздуха на

поверхности 850 гПа, скорости ветра у поверхности Земли. Дан пример

(рис. 3, справа) счета модели COSMO-Ru2 от 00 ч ВСВ 26.10.2024, где

по превышению температуры воздуха на уровне 850 гПа над приземной

температурой воздуха по графику можно прогнозировать вероятность об-

разования переохлажденной фазы осадков. Вид осадков на метеограмме

в синих и зеленых оттенках (по шкале смешанная фаза осадков) подтвер-

ждает наличие осадков смешанной фазы. Приземная карта погоды

с фронтальным анализом дает характеристику синоптического положения,

56

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

способствующего образованию гололёда на теплом атмосферном фронте в

обширной его зоне порядка 800 км (рис. 3, слева).

Рис. 1. Фрагменты карт «Суммы и фазы осадков» моделей ICON-Ru13

(слева) и COSMO-Ru6 (справа) от счета 00 ч ВСВ 20.11.2024. Фазы осадков

приведены по цветной шкале, сиреневая зона – смешанные осадки.

Fig. 1. The fragments of «Precipitation Totals and Phases» maps of the ICON-

Ru13 (left) and COSMO-Ru6 (right) models from 00:00 UTC on February 12, 2024.

The precipitation phases are given on the scale, the lilac zone is the probability of

freezing precipitation.

Рис. 2. Фрагменты карт «Осадки, облачность, давление над у. м.» с зонами

фаз осадков моделей COSMO-Ru2 (слева) и COSMO-Ru6 (справа) от счета

00 ч ВСВ 12.02.2024. Фазы осадков приведены по шкале, сиреневая зона –

вероятность замерзающих осадков.

Fig. 2. The fragments of the «Precipitation, Clouds, Sea-level Pressure» maps with

the precipitation phase zones of the COSMO-Ru2 (left) and COSMO-Ru6 (right)

models from 00:00 UTC on February 12, 2024. The precipitation phases are given

on the scale, the lilac zone is the probability of freezing precipitation.

Дмитриева Т.Г., Васильев Е.В.

57

Рис. 3. Пример случая гололёда 27.10.2023: кольцевая карта погоды за 03 ч

ВСВ с активным теплым атмосферным фронтом на ЕТР (слева) и фрагмент

метеограммы модели COSMO-Ru2 от счета 00 ч ВСВ 26.10.2023 с вероятно-

стью образования гололёда в области превышения температуры воздуха на

уровне 850 гПа над приземной температурой.

Fig. 3. The case of glaze on October 27, 2023: the weather chart for 03:00 UTC

with the active atmospheric front over European Russia (left) and the fragment of

the COSMO-Ru2 model meteogram from 00:00 UTC on October 26, 2023 with the

probability of glaze in the zone of exceeding of 850 hPa air temperature over sur-

face air temperature.

Далее рекомендуется переходить к продукции (доступной синоптикам

Росгидромета) официальной численной модели ECMWF для прогноза зон

с вероятным типом осадков, в том числе образующих ледяной дождь и го-

лолёд, представленной на сайте https://charts.ecmwf.int/products/medium-

precipitation-type?base_time=202303240000&projection=opencharts_eu-

rope&valid_time=202303251800 в виде карты и метеограммы с расшифров-

кой типа осадков в вероятностной форме:

1. По карте типов осадков (рис. 4, слева) определяем регион с соответ-

ствующим типом осадков на сроки прогноза; цветом выделен фазовый со-

став (или тип) осадков, прогнозируемых в регионе/пункте прогноза (розо-

вый и красный цвет – тип замерзающих осадков).

2. Вводим в строку «окна» необходимый пункт прогноза для вывода

метеограммы с расчетными параметрами условий образования гололёда,

представленными на графиках (температура воздуха у поверхности Земли,

скорость ветра, количество осадков и балл общей облачности по срокам),

пример метеограммы показан на рис. 5.

58

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

3. В верхнем левом «окне» страницы находим строку «тип осадков» и

по приведенной (сверху) цветовой шкале с типом осадков на метеограмме

находим вероятность (в %) появления замерзающих осадков на прогнози-

руемый срок (рис. 4, справа). Практическое использование данного метода

прогноза показало, что даже небольшая вероятность наличия этой фазы на

метеограмме может свидетельствовать о реальных условиях образования

замерзающих осадков на территории прогноза (местами или в отдельных

районах).

Рис. 4. Фрагменты продукции модели ECMWF с прогнозом типа осадков на

27.10.2023 от счета 00 ч ВСВ 26.10.2023: в картографическом виде (слева) и

на метеограмме с вероятностью по шкале до 100 % (справа). Розовый и крас-

ный цвет – замерзающие осадки.

Fig. 4. The fragments of the ECMWF products with the forecast of precipitation

type for October 27, 2023 from 00:00 UTC on October 26, 2023: the map (left) and

the meteogram with the probability on the scale up to 100% (right). The pink and

red color is freezing precipitation.

На рис. 4 приведен пример прогноза гололёда по московскому региону

на 27.10.2023 от счета 00 ч ВСВ 26.10.2023 по вышеизложенной последо-

вательности использования прогностической информации. На диаграмме

(рис. 4, справа) видно, что существует вероятность (не более 10 %) образо-

вания замерзающих осадков в виде мороси и дождя с интенсивностью до

1 мм/ч и вероятностью образования ледяного дождя не более 2 %. По факту

гололёд отмечался «в отдельных районах», так как прогнозировалась не-

большая его вероятность. При вероятности более 50 %, особенно при типе

«замерзающий дождь» (ярко-красный цвет), увеличивается вероятность

образования ледяного дождя, площадь распространения гололёда и его ин-

тенсивность, что ведет к опасным отложениям, и, соответственно, необхо-

димо выпускать штормовое предупреждение для ситуации в московском

мегаполисе в градации ОЯ.

Дмитриева Т.Г., Васильев Е.В.

59

Рассмотрим на примере московского региона прогноз явления ледя-

ного дождя по указанным выше прогностическим моделям, который опа-

сен образованием гололёда сильной интенсивности.

На рис. 5 показаны фрагменты визуализации фактических данных,

подтверждающих положительные условия для возникновения явления «ле-

дяной дождь» 12.02.2024: приземная карта погоды за 09 ч ВСВ с фронталь-

ным анализом, подтверждающим нахождение московского региона в зоне

активного теплого атмосферного фронта с фактическими гололёдными от-

ложениями (слева); данные радиозондирования по п. Долгопрудный за 12 ч

ВСВ (рис. 5, посередине), где по вертикальному распределению темпера-

туры воздуха видно наличие столба теплого воздуха (с температурой от 0

до 2.3 °С) на уровне высоты 850 гПа до уровня 928 гПа (706 м), а далее до

поверхности Земли – отрицательных температур, т. е. наличие слоя инвер-

сии температуры воздуха; подтверждающие это данные профилемера

(рис. 5, справа).

Рис. 5. Фрагменты фактических данных за 12.02.2024 г.: приземная карта по-

годы с фронтальным анализом за 09 ч ВСВ (слева), данные наблюдений

фактического радиозондирования атмосферы в п. Долгопрудный за 12 ч ВСВ

(посередине), данные профилемера в п. Звенигород (справа).

Fig. 5. The fragments of observational data for February 12, 2024: the surface

weather chart with frontal analysis for 09:00 UTC (left), radiosonde data from the

Dolgoprudny station for 12:00 UTC (middle), the temperature profiler data in

Zvenigorod (right).

Прогностическая карта модели с высоким разрешением COSMO-Ru2

(см. рис. 2, слева) демонстрирует наличие зоны переохлажденных замерза-

ющих осадков. Таким образом, можно сделать вывод о значительной веро-

ятности образования ледяного дождя и гололёда.

Далее с помощью продукции численной модели ECMWF уточняем:

‒ сначала визуально пространственное распределение и тип переохла-

жденных осадков (рис. 6, слева);

60

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

‒ далее количественные характеристики приземных метеорологиче-

ских параметров, способствующих образованию гололёда по метеограмме

(приземная температура воздуха, скорость ветра, количество осадков) (по

метеограмме на рис. 6, справа);

‒ тип, количество и вероятность переохлажденных осадков (по диа-

грамме на рис. 6, справа).

Рис. 6. Фрагменты продукции ECMWF по прогнозу фаз осадков на 12.02.2024

от счета 00 ч ВСВ: в картографическом виде (слева) и на метеограммах с

вероятностью по шкале до 100 % (справа – основная) с метеопараметрами

(вставка). Розовый и красный цвет – замерзающие осадки.

Fig. 6. The fragments of the ECMWF products with the forecast of precipitation

phases for February 12, 2024 from 00:00 UTC: the map (left) and the meteograms

with the probability on the scale up to 100% (right) with the meteorological param-

eters (inset). The pink and red color is freezing precipitation.

На карте видна существующая вероятность замерзающих осадков (ле-

дяного дождя) с вероятностью ~47 % и интенсивностью около 1 мм/ч и ле-

дяной крупы (порядка 70 %), что говорит о необходимости включения в

прогноз явления «ледяного дождя» и «гололёда».

Далее при уточнении прогноза на 12 ч ‒ конкретизация времени при-

ближения к пункту прогноза зоны осадков теплого атмосферного фронта и

необходимость выпуска штормового предупреждения, возможно, в града-

ции ОЯ, так как для московского мегаполиса явление «ледяной дождь»

признано опасным.

Представленный алгоритм прогнозирования ледяного дождя и голо-

лёда предполагает использование всего спектра доступных в настоящее

время для синоптиков Росгидромета выходных данных численного моде-

лирования разной детализации, в том числе моделей с высоким разреше-

нием, их адаптацию к различным регионам прогнозирования с учетом ло-

кальных особенностей,

а

также поиск систематических ошибок

Дмитриева Т.Г., Васильев Е.В.

61

моделирования в конкретном регионе и их минимизацию. Для повышения

качества оценки ситуации, удобства восприятия и оперативности исполь-

зования прогностической и фактической информации рекомендуется скон-

центрировать ее на едином специализированном сайте для синоптиков

Росгидромета с авторизованным доступом https://special.meteoinfo.ru/.

Выводы

Анализ случаев выпадения ледяного дождя и отложения гололёда в

холодные периоды 2023‒2024 гг. при сравнении со случаем выпадения

сильного ледяного дождя 25‒26.12.2010, результатов расчетов прогнозов

численных моделей с высоким разрешением и модели Европейского цен-

тра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) по прогнозу типа осадков

показал сложность прогнозирования ледяного дождя и сильного гололёда.

Для прогноза рассмотренных явлений в оперативном режиме рекомен-

дуется использовать всю имеющуюся базовую информацию с учетом кор-

ректировок на основе данных современных моделей и подходов, а также

особенностей местных климатических условий, способных влиять на голо-

лёдообразование. В качестве консультативной информации рекомендуется

использовать проверенные и показавшие хорошую оправдываемость из-

вестные доступные прогностические материалы зарубежных погодных

веб-ресурсов.

Настоятельно рекомендуется проведение методической учебы с

наблюдательной сетью с уточнением и определением понятия гололёдных

отложений, различий между видами зимних осадков (снег, снежная крупа,

снежные зерна, ледяная крупа, ледяной дождь).

Что касается применения зарубежного опыта разработки методов ди-

агноза и прогноза переохлажденных осадков/гололёда в России, основным

препятствием является недостаточный объем рядов инструментальных

наблюдений за этими явлениями, а также отсутствие автоматизированных

методов, принятых Центральной методической комиссией по гидрометео-

рологическим и гелиогеофизическим прогнозам (ЦМКП) Росгидромета.

Необходимо развивать сеть наблюдений за гололёдом в подразделе-

ниях Росгидромета с учетом региональных особенностей условий образо-

вания данных явлений и совершенствовать алгоритм прогноза в отече-

ственных численных моделях.

Список литературы

1. Багров А.Н., Снитковский А.И. Применение метода обобщенного портрета для чис-

ленного прогноза гололеда // Труды Гидрометцентра СССР. 1974. Вып.149. С. 3-13.

2. Здерева М.Я., Токарев В.М., Хлучина Н.А., Воробьева Л.П. Оперативная технология

краткосрочного прогноза гололедных явлений на территории Урало-Сибирского региона //

Труды Сибирского регионального научно-исследовательского гидрометеорологического

института. 2023. № 108. С. 112-121. http://sibnigmi.ru/documents/Trudy_108_DOI.pdf#page=112.

3. Игнатов Р.Ю., Рубинштейн К.Г., Юсупов Ю.И. Численные эксперименты по про-

гнозу гололедных явлений // Оптика атмосферы и океана. 2020: Т. 33, № 9. С. 735-741.

62

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

4. Методическое письмо ГГО № 30 от 30.08.2021 «О метеорологических условиях в

период выпадения ледяных дождей». СПб., 2021. 6 с.

5. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов. М.: Наука, 1974.

415 с.

6. Наставление гидрометеорологическим станциям и постам. Вып. 3. Часть I Л.: Гид-

рометеоиздат, 1985 С. 118-120.

7. РД 52.27.724-2019. Наставление по краткосрочным прогнозам погоды общего

назначения. 66 с.

8. Отчет о результатах оперативных испытаний «Метод и технология краткосрочного

прогноза гололедных явлений на территории Урало-Сибирского региона (ФБГУ «Сиб-

НИГМИ», М.Я. Здерева) за период 2020‒2022 гг.». Новосибирск, 2021. 4 с. http://sibnigmi.ru/

documents/Trudy_108_DOI.pdf#page=112.

9. Рубинштейн К.Г., Игнатов Р.Ю., Юсупов Ю.И., Титов Д.Е. Использование тепло-

балансного метода для прогнозирования гололёдно-изморозевых отложений на проводах

воздушных линий электропередачи // Энергия Единой Сети, 2018: № 2 (37). С. 43-50.

10. Руководство по краткосрочным прогнозам погоды: Часть I. Л.: Гидрометеоиздат,

1986. С. 545-548.

11. Шакина Н.П., Хоменко И.А., Иванова А.Р., Скриптунова Е.Н. Образование и про-

гнозирование замерзающих осадков: обзор литературы и некоторые новые результаты //

Труды Гидрометцентра России. 2012. Вып. 348. С. 130-161.

12. Ягудин Р.А. Рекомендации к прогнозу гололеда на юго-востоке Западной Сибири

// Труды ЗСРНИГМИ. 1977. Вып. 30. С. 68-69.

13. Rauber R.M., Olthoff L.S., Ramamurthy M.K., Miller D., Kunkel K.E. A Synoptic

Weather Pattern and Sounding-Based Climatology of Freezing Precipitation in the United States

East of the Rocky Mountains // J. Appl. Meteorol. Climatol. 2001. Vol. 40, no. 10. Р. 1724-1747.

DOI: 10.1175/1520-0450(2001)040<1724:ASWPAS>2.0.CO;2.

14. Cortinas J.V.Jr., Brill K. F., Baldwin M.E. Probabilistic Forecasts of Precipitation Type

https://www.researchgate.net/publication/266347591_PROBABILISTIC_FORECASTS_OF_PREC.

15. DeGaetano A.T., Belcher B.N., Spier P.L. Short-Term Ice Accretion Forecasts for Elec-

tric Utilities Using the Weather Research and Forecasting Model and a Modified Precipitation-

Type Algorithm // Wea. Forecasting. 2018. Vol. 23. P. 838-853. https://jour-

nals.ametsoc.org/view/journals/wefo/23/5/2008waf2006106_1.xml#i1520-0434-23-5-838-Ramer1 .

16. Musilek P., Arnold D., Lozowski E.P. An Ice Accretion Forecasting System (IAFS) for

Power Transmission Lines Using Numerical Weather Prediction // SOLA. 2009. Vol. 5. P. 025-

028. https://doi.org/10.2151/SOLA.2009-007.

17. Sanders K.J., Barjenbruch B.L. Analysis of Ice-to-Liquid Ratios during Freezing Rain

and the Development of an Ice Accumulation Model // Wea. Forecasting. 2016. Vol. 31, no. 4.

P. 1041-1060. https://doi.org/10.1175/waf-d-15-0118.1.

18. Sanders K.J., Gravelle C., Gagan J., Graves C. Characteristics of Major Ice Storms in

the Central United States // J. Operational Meteorol. 2013. Vol. 1, no. 10. P. 100-113.

http://dx.doi.org/10.15191/nwajom.2013.0110.

References

1. Bagrov A.N., Snitkovskiy A.I. Primenenie metoda obobshchennogo portreta dlya chislen-

nogo prognoza gololeda. Trudy Gidrometcentra SSSR, 1974, Vol.149, pp. 3-13 [in Russ.].

2. Zdereva M.YA., Tokarev V.M., Hluchina N.A., Vorob'eva L.P. Operativnaya tekhnologiya

kratkosrochnogo prognoza gololednyh yavleniy na territorii Uralo-Sibirskogo regiona. Trudy

Sibirskogo regional'nogo nauchno-issledovatelb'skogo gidrometeorologicheskogo institute, 2023,

no. 108, pp. 112-121. http://sibnigmi.ru/documents/Trudy_108_DOI.pdf#page=112 [in Russ.].

3. Ignatov R.Y., Rubinshtein K.G., Yusupov Y.I. Numerical Experiments on Forecasting

Glaze Phenomena. Atmos Ocean Opt., 2020, vol. 33, pp. 682-689. DOI:

10.1134/S1024856020060202.

Дмитриева Т.Г., Васильев Е.В.

63

4. Metodicheskoe pis'mo GGO № 30 ot 30.08.2021 «O meteorologicheskih usloviyah v pe-

riod vypadeniya ledyanyh dozhdey». Saint Peterspurg, 2021, 6 p. [in Russ.].

5. Vapnik V.N., Chervonenkis A.Ya. Teoriya raspoznavaniya obrazov, Moscow, Nauka publ.,

1974, 415 p. [in Russ.].

6. Nastavlenie gidrometeorologicheskim stanciyam i postam. Vyp. 3, Chast' I, Leningrad,

Gidrometeoizdat publ, 1985, pp. 118-120 [in Russ.].

7. RD 52.27.724-2019 Nastavlenie po kratkosrochnym prognozam pogody obshchego

naznacheniya. 66 s. [in Russ.].

8. Otchet o rezul'tatah operativnyh ispytaniy «Metod i tekhnologiya kratkosrochnogo

prognoza gololednyh yavleniy na territorii Uralo-Sibirskogo regiona (FBGU «SibNIGMI», M.YA.

Zdereva) za period 2020‒2022 gg.». Novosibirsk, 2021. 4 s. Available at: sibnigmi.ru/docu-

ments/Trudy_108_DOI.pdf#page=112 [in Russ.].

9. Rubinshtein K.G., Ignatov R.Y., Yusupov Yu.I. The forecast of ice-frost deposits on the

wires of the Air Lines (VL) using the heat-balance method. Energiya Edinoy Seti [Energy of Uni-

fied Grid], 2018, vol. 37, no. 2, pp. 43-50 [in Russ.].

10. Rukovodstvo po kratkosrochnym prognozam pogody: Chast' I. Leningrad, Gidromete-

oizdat publ., 1986, pp. 545-548 [in Russ.].

11. Shakina N.P., Skriptunova Ye.N., Ivanova A.R., Vetrova Ye.I. Possibilities for low cloud

ceiling forecasting at the aerodromes in the former European USSR on the basis of numerical

model output data. Trudy Gidromettsentra Rossii [Proceedings of the Hydrometcentre of Russia],

2012, vol. 348, pp. 130-161 [in Russ.].

12. Yagudin R.A. Rekomendacii k prognozu gololeda na yugo-vostoke Zapadnoy Sibiri.

Trudy ZSRNIGMI, 1977, vol. 30, pp. 68-69 [in Russ.].

13. Rauber R.M., Olthoff L.S., Ramamurthy M.K., Miller D., Kunkel K.E. A Synoptic

Weather Pattern and Sounding-Based Climatology of Freezing Precipitation in the United States

East of the Rocky Mountains. J. Appl. Meteorol. Climatol., 2001, vol. 40, no. 10, pp. 1724-1747.

DOI: 10.1175/1520-0450(2001)040<1724:ASWPAS>2.0.CO;2.

14. Cortinas J.V.Jr., Brill K. F., Baldwin M.E. Probabilistic Forecasts of Precipitation Type

https://www.researchgate.net/publication/266347591_PROBABILISTIC_FORECASTS_OF_PREC

15. DeGaetano A.T., Belcher B.N., Spier P.L. Short-Term Ice Accretion Forecasts for Elec-

tric Utilities Using the Weather Research and Forecasting Model and a Modified Precipitation-

Type Algorithm. Wea. Forecasting, 2018, vol. 23, pp. 838-853. Available at: https://jour-

nals.ametsoc.org/view/journals/wefo/23/5/2008waf2006106_1.xml#i1520-0434-23-5-838-Ramer1 .

16. Musilek P., Arnold D., Lozowski E.P. An Ice Accretion Forecasting System (IAFS) for

Power Transmission Lines Using Numerical Weather Prediction. SOLA, 2009, vol. 5, pp. 025-

028. DOI: 10.2151/SOLA.2009-007.

17. Sanders K.J., Barjenbruch B.L. Analysis of Ice-to-Liquid Ratios during Freezing Rain

and the Development of an Ice Accumulation Model. Wea. Forecasting, 2016, vol. 31, no. 4,

pp. 1041-1060. DOI: 10.1175/waf-d-15-0118.1.

18. Sanders K.J., Gravelle C., Gagan J., Graves C. Characteristics of Major Ice Storms in

the Central United States. J. Operational Meteorol., 2013, vol. 1, no. 10, pp. 100-113. DOI:

10.15191/nwajom.2013.0110.

Поступила 19.02.2025; одобрена после рецензирования 04.06.2025;

принята в печать 18.06.2025.

Submitted 19.02.2025; approved after reviewing 04.06.2025;

accepted for publication 18.06.2025.