Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2025. № 3 (397). С. 64-76

64

DOI: https://doi.org/10.37162/2618-9631-2025-3-64-76

УДК 551.509.5

Прогноз экстремально морозной погоды

в Красноярске c использованием региональной

модели WRF-ARW

А.В. Быков^1,2, А.Л. Ветров¹, Н.А. Калинин^1,2

¹Пермский государственный национальный исследовательский

университет, г. Пермь, Россия;

²Институт механики сплошных сред УрО РАН, г. Пермь, Россия

vetrov@psu.ru

Изучены причины формирования экстремально морозной погоды с температурой

воздуха ниже -40 °C в Красноярске, оценена точность ее прогноза региональной мо-

делью WRF-ARW для четырех случаев в 2019, 2020 и 2023 гг., которые связаны с

формированием мощного антициклона над Западно-Сибирской равниной и адвек-

цией очень холодного арктического воздуха в передней части высотного гребня, со-

провождающегося ясной, безоблачной погодой. Изучены условия формирования го-

родского острова тепла, интенсивность которого меняется от 4,0 до 8,0 °C, в среднем

составила 6,4 °C. Области максимальной температуры находятся на обоих берегах

Енисея в местах наиболее плотной застройки. В дневные часы городской остров

тепла проявляется слабее, чем ночью. Определено, что модель WRF-ARW на вторые

сутки прогноза воспроизводит городской остров тепла, однако завышает прогнозиру-

емую температуру воздуха, особенно сильно в дневные сроки. Средняя абсолютная

ошибка прогноза температуры воздуха на сроки, близкие к наступлению суточного

минимума, составила 2,6 и 3,9 °C при прогнозе на 24 и 48 ч соответственно.

Ключевые слова: численный прогноз погоды, мороз, модель WRF-ARW, город-

ской остров тепла, Красноярск

Extreme frost forecasting in Krasnoyarsk

using the WRF-ARW regional model

A.B. Bykov^1,2, A.L. Vetrov¹, N.A. Kalinin^1,2

¹Perm State University, Perm, Russia;

²Institute of Continuous Media Mechanics,

UB RAS, Perm, Russia

vetrov@psu.ru

The reasons for the occurrence of severe frost in Krasnoyarsk are studied, and the ac-

curacy of its forecasting with the WRF-ARW regional model is assessed. Four episodes of

cold weather events in 2019, 2020 and 2023 are analyzed. All the cases are associated with

the formation of a strong anticyclone over the West Siberian Plain and advection of very

cold Arctic air in front of the high-altitude ridge accompanied by the clear-sky weather. The

formation environments of an urban heat island were studied, its intensity was found to vary

from 4.0 to 8.0°C, with an average of 6.4 °C. The zones of maximum temperature are situ-

ated on the both Yenisei banks in the areas of the densest building. During the daytime, the

urban heat island effect is less pronounced than at night. The WRF-ARW model was found

Быков А.В., Ветров А.Л., Калинин Н.А.

65

to simulate the urban heat island on the second forecast day, although it overestimated pre-

dicted air temperatures, especially in the daytime. An absolute error in air temperature pre-

dictions for the time moments close to the time of daily minimum temperatures was 2,6 °C

and 3.9°C (24 and 48 hours of model time, respectively).

Keywords: numerical prediction of temperature, frost, WRF-ARW model, urban heat

island, Krasnoyarsk

Введение

Морозная погода создает неблагоприятные условия для комфортной

жизни и здоровья человека, что требует от исследователей разработки

надежных способов прогноза минимальной суточной температуры воздуха

в холодный период года. Жители сельской местности наименее защищены

от воздействия холодной погоды, однако население крупных городов в

глубине континентов также ежегодно страдает от влияния сильных

морозов [8]. Среди городов в глубине континентов особенно интересен

Красноярск с населением более миллиона жителей и довольно суровой

зимней погодой. Среднесибирское управление по гидрометеорологии и

мониторингу окружающей среды Росгидромета установило для террито-

рии юга Красноярского края порог опасного метеорологического явления

«сильный мороз» в -45,0 °C. Следует отметить, что с 1977 г. по настоящее

время в пригороде Красноярска на станции Опытное поле такой низкой

температуры воздуха не фиксировали. Можно с уверенностью сказать, что

морозы, достигающие критерия опасного явления в Красноярске, ушли в

прошлое. Абсолютный минимум температуры Красноярска -52,8 °C был

зафиксирован 8 января 1931 г. и является показателем уже изменившегося

регионального климата.

Известно, что отрицательная температура воздуха, даже превыша-

ющая официально утвержденный критерий, также наносит вред здоровью

человека. Так, в [8] установлено, что при понижении температуры воздуха

в Красноярске до -27,3 °C обнаруживается статистически значимый рост

смертности населения. В этой же работе отмечено, что периоды морозной

погоды с устойчивыми значениями ниже обозначенного порога приводят к

росту смертности в возрастной группе старше 65 лет от гипертонической

болезни на 54 %, от новообразований на 12 %, а от инсультов на 11 %.

Исследованию климата, в частности термического и ветрового режима

Красноярска, посвящен ряд научных работ [7, 8, 11]. Город находится в

условиях умеренно-континентального климата с теплым летом и морозной

зимой [5]. Особенностью физико-географических условий Красноярска

является крупная река Енисей, протекающая среди низкогорий. В зимний

период в результате поступления относительно теплой воды из глубоко-

водного Красноярского водохранилища, которое находится выше по

течению от города, в нижнем бьефе образуется полынья. В результате

нарастания суммы отрицательных температур воздуха в течение зимы

длина полыньи сокращается

и

в

середине февраля становится

66

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

минимальной. По мере ослабления морозов кромка ледостава начинает

удаляться от плотины, а длина полыньи увеличивается. В наиболее

суровые зимы минимальная длина полыньи составляет 60 км, тогда как в

самые теплые зимы она достигает 300 км [1]. Перепад между температурой

воды в Енисее и температурой морозного воздуха способствует испарению

и увлажняет воздух в долине реки, в результате чего относительная

влажность в прибрежной части города увеличивается, что усиливает

суровость погоды.

Модель WRF-ARW широко применяется для моделирования атмос-

ферных условий в городах [13]. Авторы данной работы уже использовали

ее для изучения случаев сильной жары в Красноярске [2]. Следует отметить,

что по точности синоптический и комплексный численный методы

прогноза максимальной суточной температуры воздуха в Красноярске

превосходят соответствующие прогнозы, рассчитанные с помощью

региональной модели WRF-ARW. Однако модель WRF позволяет

прогнозировать мезометеорологические процессы и получать поля

метеорологических величин с большей детализацией.

Среди других исследований на территории России можно отметить

работу [10], где установлено, что отклонения между модельными и

наблюдаемыми полями температуры в московской агломерации зимой

2017 года достигали 5 °C. Московский мегаполис давно и плодотворно

исследуется также с помощью региональной модели COSMO-CLM

[3, 4, 9, 12].

Цель исследования заключается в изучении синоптических и метео-

рологических условий развития морозной погоды в Красноярске с оценкой

качества прогнозирования такой погоды с помощь модели высокого

пространственного разрешения WRF-ARW.

Материалы и методы

В ходе исследования использовались данные с метеорологических

станций в Красноярске и его пригороде (табл. 1). Станция Красноярск –

городская, находится на улице Дудинской на левом берегу р. Енисей.

Загородная авиационная метеорологическая станция Емельяново находит-

ся на расстоянии 25 км в небольшом поселке.

В работе использовались данные о температуре сухого термометра,

относительной влажности воздуха, скорости и направления ветра, облач-

ности и типе облаков. Источником данных был сайт метеорологической

информации [www.rp5.ru]. Синоптические условия оценивались по при-

земным синоптическим картам и картам барической топографии

Гидрометцентра России, доступные на сайте [www.meteoinfo.ru ]. Инфор-

мация о типе облаков и степени покрытия небосвода облаками получена со

станции Опытное поле и Минино. Для оценки условий стратификации

атмосферы и определения направления и скорости ветра в пограничном

слое использовались данные на аэрологической станции Емельяново.

Быков А.В., Ветров А.Л., Калинин Н.А.

67

Таблица 1. Информация о расстояниях между станциями, км

Table 1. Information on distances between stations, km

Высота

Индекс

Метеостанция

ВМО

станции над

уровнем

моря, м

Роев ручей

Опытное поле

Минино

29579

29570

29571

29572

29574

0

7

0

13

6

25,5

18,5

13

12

270

276

235

287

186

13

25,5

12

6

0

13,5

25

Емельяново

Красноярск

18,5

12

13

13,5

0

25

0

Прогноз погодных условий выполнен региональной численной моде-

лью атмосферы WRF-ARW версии 4.2.1 [14]. Описание модели представ-

лено в табл. 2. Модель настроена на область расчета с вложенными сетка-

ми. Заключительная квадратная сетка с длиной стороны на местности

в 400 км покрывает территорию города Красноярск и окрестностей шагом

в 1 км.

Таблица 2. Параметры модели WRF для проведения численных

экспериментов

Table 2. Parameters of the WRF model for conducting numerical experiments

Характеристика модели

Версия модели

Значение (настройка)

4.2.1

Постобработчик

UPP 2.2

grib

Формат выходных данных

Горизонтальный шаг сетки

Координаты центра домена

Число узлов сетки

9, 3, 1 км

56º с. ш., 92º в. д.

333×333, 400×400 (вложенный),

400×400 (вложенный)

Число вертикальных уровней

Рельеф

60

U.S. Geological Survey (USGS) DEM (30s)

Продолжительность моделирования

Временной шаг вывода данных

Динамическое ядро

51 ч

1 ч

Advanced Research WRF (ARW),

non-hydrostatic

Временной шаг интегрирования

Начальные и граничные условия

Микрофизика облачности

адаптивный

Оперативный анализ CFSv2/NCEP

Схема Томпсона

Параметризация пограничного слоя

Yonsei University scheme

68

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

Характеристика модели

Значение (настройка)

Модель Noah

Параметризация процессов

подстилающей поверхности

Коротковолновая и длинноволновая

радиация

Rapid Radiative Transfer Model (RRTM)

Приземный слой

Конвекция

Схема Монина ‒ Обухова

Аракавы ‒ Шуберта KIAPS SAS

Анализ и обсуждение

За последние шесть лет на метеорологической станции Опытное поле

в Красноярске зафиксировано четыре случая мороза с температурой

воздуха ниже -40,0 °C (табл. 3).

Таблица 3. Даты случаев морозной погоды на станции Опытное поле

(индекс ВМО 29570)

Table 3. Dates of frost events at Opytnoe pole (WMO Index 29570)

N п/п

Дата

Минимальная температура, °C

1

2

3

4

22 января 2023 г.

4 февраля 2019 г.

28 декабря 2020 г.

12 декабря 2023 г.

-41,6

-41,3

-40,8

-40,1

В первом случае с 20 по 22 января 2023 г. Красноярск находился под

воздействием мощного антициклона, центр которого медленно смещался с

плато Путорано на Среднесибирское плоскогорье. Антициклон был связан

с высотным гребнем, который перемещался с Уральских гор в восточном

направлении в сторону высотного обширного малоподвижного циклона

над Алданским нагорьем (рис. 1). За счет адвекции холода по восточной

периферии антициклона в Красноярск поступал очень холодный воздух из

Среднесибирского плоскогорья. Влияние антициклона способствовало

ясной погоде и дополнительному ночному выхолаживанию воздуха.

Второй случай произошел под влиянием антициклона с центром над

Западно-Сибирской равниной. Красноярск 04.02.2019 оказался на пути

воздушных потоков со Среднесибирского плоскогорья, а наступающие

морозы внесли коррективы в график всероссийских спортивных меропри-

ятий. Точный прогноз предстоящей морозной погоды вынудил организато-

ров завершить раньше спортивные соревнования тестового мероприятия

Зимней универсиады – Чемпионата России по биатлону (IV этап Кубка

России).

Третий случай произошел в условиях влияния антициклона, центр

которого, смещаясь с севера Западно-Сибирской равнины, 28.12.2020

Быков А.В., Ветров А.Л., Калинин Н.А.

69

достиг Красноярска. По восточной периферии антициклона поступал

холодный воздух с Среднесибирского плоскогорья. За счет развития

нисходящих воздушных течений установилась ясная и морозная погода.

Рис. 1. Карта барической топографии поверхности 500 гПа за 12 ч ВСВ

21 января 2023 г.

Fig. 1. The map of the baric topography of the 500 hPa surface for 12 hours

UTC on January 21st, 2023.

Четвертый случай морозной погоды был зафиксирован 12.12.2023 под

влиянием обширного антициклона, протянувшегося от Западно-Сибир-

ской равнины до Приморского края. Красноярск находился на восточной

периферии барического образования, где воздушные потоки были направ-

лены со Среднесибирского плоскогорья.

Все четыре случая морозной погоды были связаны с мощными

обширными антициклонами, когда Красноярск оказался на восточной

периферии барического образования с северными воздушными потоками.

Во всех случаях при антициклоническом типе погоды большую роль в

понижении температуры играло радиационное выхолаживание, обуслов-

ленное прояснениями погоды.

Полученные результаты согласуются с исследованием, изложенным в

книге «Климат Красноярска» [5]: наибольшая повторяемость (33 %)

морозной погоды наблюдается при северо-западных потоках в антицикло-

нах и при вторжении холодных воздушных масс с северо-запада в тылу

проходящих циклонов (26 %). При северных и северо-восточных потоках

в антициклонах (по их восточной или южной периферии) наблюдается

вторжение арктического воздуха с очень низкими температурами. Такие

70

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

ультраполярные вторжения бывают не очень часто (13 %), но продолжи-

тельность морозной погоды при этом наибольшая (14–20 дней). Еще реже

сильные морозы наблюдаются при западных и юго-западных потоках в

антициклонах (12 %) и циклонах (11 %). Примерно в 5 % случаев морозная

погода устанавливается при малоградиентном барическом поле повышен-

ного давления.

Рассмотрим структуру городского острова тепла в Красноярске. На

рис. 2 представлен ход температуры воздуха на трех станциях: в центре

города на улице Дудинской, в пригороде на северном склоне возвышен-

ности севернее Енисея (Опытное поле) и на загородной станции в поселке

Емельяново в 25 км от центра Красноярска.

Рис. 2. Температуры воздуха (°C) в центре Красноярска (красный), в

Опытном поле (синий) и Емельяново (серый), общий бал облачности

(столбцы) 20–23 января 2020 г.

Fig. 2. The daily course of air temperature (°C) in the center of Krasnoyarsk

(red), at the Opytnoe pole (blue), and Yemelyanovo (gray), as well as the

total cloud cover (bars) for January 20th – 23th, 2020.

Адвекция холода на фоне сплошной облачности 20.01.2023 приводит

к резкому понижению температуры на всех станциях Красноярска с -15 до

-35 °C. Утром 21 января прояснение небосвода не приводит к прогреву

воздуха, температура продолжает понижаться, и быстрее всего охлаждение

происходит в сельской местности. К утру 22 января в условиях ясной ночи

температура достигает минимума, радиационное воздействие города

создает градиент температуры между станциями в 8,0 °C, что является

максимальным значением разницы температуры из всех рассмотренных

случаев, приведенных в табл. 4.

Сравнивая эти величины с интенсивностью острова тепла в Краснояр-

ске в условиях жаркой погоды [2], можно отметить, что они оказались

почти равны. Для сравнения также можно привести результаты оценки

Быков А.В., Ветров А.Л., Калинин Н.А.

71

интенсивности острова тепла в Санкт-Петербурге, полученные в [6], где в

зимний сезон наибольшие значения интенсивности приходятся на февраль:

максимальное значение достигало 6,4 °С, а среднее составило 3,0 °С.

Таблица 4. Интенсивность острова тепла для случаев мороза в

Красноярске, °C. Срок 0 ч ВСВ

Table 4. The intensity of the heat island for cases of extreme cold

weather in Krasnoyarsk, degrees Celsius.

Дата

04.02.2019

27.12.2020

28.12.2020

29.12.2020

22.01.2023

11.12.2023

12.12.2023

Среднее

Интенсивность острова тепла, °C

6,8

5,7

6,7

7,6

8,0

6,0

4,0

6,4

Рассмотрим результаты численного моделирования морозной погоды.

Модель WRF-ARW воспроизвела принципиальные особенности метеоро-

логических процессов в Красноярске и его окрестностях. На станции

Опытное поле минимальные значения температуры воздуха фиксиро-

вались в 7 ч местного времени (0 ч ВСВ) для всех случаев морозной погоды.

Этому сроку соответствует 24 ч и 48 ч модельного времени от начала счета

в 0 ч ВСВ первых суток прогноза. Результаты оценки качества прогноза

представлены в табл. 5.

Таблица 5. Абсолютные ошибки анализа и прогноза температуры

воздуха

׀

δt

׀

Table 5. Absolute errors in the forecast of air temperature

׀

δt

׀

, °C

Метеостанция

0 ч

3,8

5,1

4,7

1,7

4,9

24 ч

2,8

2,9

3,1

1,5

2,6

48 ч

2,8

3,3

6,4

3,2

3,9

Опытное поле

Минино

Емельяново

Красноярск

Средняя

Точность прогноза для городской станции Красноярск наивысшая, для

пригорода (Опытное поле, Минино) ошибка больше, в сельской местности

(Емельяново) ошибки максимальные. Ранее авторами в работе [2] было

72

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

проведено исследование качества прогноза сильной жары в Красноярске

этой же моделью WRF-ARW. Сравнивая точность прогноза летних и

зимних экстремумов можно сделать вывод, что летние экстремумы

прогнозируются несколько лучше и для них средняя абсолютная ошибка

прогноза на 33 ч составила 2,6 °C.

Для иллюстрации качества прогноза приведены модельные карты

температуры воздуха. На рис. 3 отражены события 04.02.2019. В этот день

модель спрогнозировала наиболее низкую температуру воздуха на станции

Минино -43,7 °C, а фактическая температура в этот срок на этой станции

составила -42,1 °C. Модель хорошо воспроизводит остров тепла на правом

и левом берегу Енисея, где в наиболее плотной застройке температура не

опускается ниже -39 °C. Инверсионное распределение температуры возду-

ха с высотой приводит к формированию теплых пятен на горных вершинах,

окружающих Красноярск. Модель достоверно воспроизводит присутствие

инверсий для всех рассмотренных случаев.

Рис. 3. Температура воздуха у земной поверхности в 0 ч ВСВ 4 февраля

2019 г.

Fig. 3. The air temperature at the Earth's surface at 0 hours UTC on February 4th,

2019.

Рассмотрим случай за 22.01.2023 (рис. 4). В эти сутки минимальная

температура среди станций Красноярска была в Емельяново -42,0 °C,

модель прогнозирует в этом месте -40,2 °C. В целом по городской застрой-

ке можно выделить районы, где прогнозируется температура выше -36 °C.

Фактические значения оказались еще выше, в частности, на ул. Дудинской

Быков А.В., Ветров А.Л., Калинин Н.А.

73

температура опустилась до -34,0 °C, однако в целом ночной городской

остров тепла в Красноярске моделью WRF-ARW воспроизводится досто-

верно. Воздействие отепляющего эффекта от полыньи на р. Енисей модель

ни в одном из расчетов не воспроизвела. Скорее всего в модель заложено

условие наличие зимнего ледостава на реке.

Рис. 4. Температура воздуха у земной поверхности в 0 ч ВСВ 22 января 2023 г.

Fig. 4. The air temperature at the Earth's surface at 0 hours UTC on January 22th,

2023.

В ходе исследования установлено, что модель систематически

завышает температуру воздуха. Максимальный сдвиг приходится на днев-

ное время 6 ч ВСВ (13 ч местного времени), а среднее завышение по всем

станциям составляет 3,1 °C.

Следует отметить, что для двух случаях 27.12.2020 и 11.12.2023

начальные поля модели WRF-ARW имели существенные ошибки, посколь-

ку выходные поля глобальной модели CFSv2 содержали ошибки в поле

температур. В ближайшем узле глобального анализа с координатами

56,0° с. ш., 92,5° в. д. рассчитанная температура составила -28,5 °C. Факти-

ческие температуры в окрестностях этого узла в это же время в Минино

опустились до -40,4 °C, в Опытном поле до -37,6 °C. В результате интерпо-

лирования ошибочных значений на сетку региональной модели в началь-

ный срок ошибка на станции Опытное поле составила 9,2 °C, Минино –

11,8 °C, Емельяново – 10,4 °C. 27.12.2020 ошибки имели меньшее

абсолютное значение: на станции Опытное поле – 4,1 °C, станции Минино

– 5,0 °C, станции Емельяново – 7,1 °C. По мере счета региональной

74

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

моделью ошибки прогноза в течении первых суток уменьшались, а потом

за счет накопления других ошибок и роста неопределённости начинали

расти. Использование оперативных данных для начальных граничных

условий от других глобальных прогностических систем (GFS или ПЛАВ)

возможно улучшило бы качество прогноза минимальной температуры на

отмеченные даты. Два других случая показали абсолютную ошибку для

начальных полей по всем станциям 0,9 °C. Пользователям численных

моделей следует учитывать эту особенность при диагнозе и оценке

качества моделей на основе данных CFSv2 CDAS для зимних условий

Сибири.

Заключение

Выполнено исследование синоптических

и

метеорологических

условий возникновения морозов в Красноярске. Выявлена типичная синоп-

тическая ситуация для формирования аномально низких значений темпера-

туры воздуха: адвекция холодного арктического воздуха в условиях

передней части высотного гребня над Западной Сибирью. Все рассмотрен-

ные случаи сопровождались ясной безоблачной погодой, что обуславли-

вало дополнительное выхолаживание ночью.

Установлены особенности городского острова тепла в Красноярске.

Интенсивность острова тепла меняется от 4,0 до 8,0 °C. Области макси-

мальных температур находятся на обоих берегах Енисея в местах наиболее

плотной застройки, в створе островов Молокова и Татышева.

Численная модель атмосферы WRF-ARW достоверно воспроизводит

распределение полей температуры в первые 51 ч счета. Средняя абсолют-

ная ошибка прогноза температуры воздуха на вторые сутки не превышает

3,9 °C. Причем точность прогноза в городской застройке выше, чем в

пригороде, здесь ошибка составляет 3,2 °C. Это можно объяснить тем, что

модель в целом завышает прогноз температуры воздуха. За счет эффекта

городского острова тепла, прогнозы для центральной части города более

точные. Максимальная величина завышения прогностической температу-

ры приходится на дневное время.

Дальнейшее повышение точности прогноза температуры воздуха

зимой для Красноярска на основе модели WRF-ARF связано с необходи-

мостью использования глобальных полей объективного анализа с меньшей

интерполяционной ошибкой. Возможно, что учет моделью WRF-ARW

полыньи на Енисее, которая оказывает отепляющее воздействие на распре-

деление температуры в городе, также сможет привести к улучшению

точности прогноза температуры воздуха, но этот вопрос требует специаль-

ного рассмотрения.

Благодарность

Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда

№ 22-61-00098.

Быков А.В., Ветров А.Л., Калинин Н.А.

75

Список литературы

1. Бураков Д.А., Ковшова Е.П., Ромасько В.Ю. Прогноз элементов ледового режима р.

Енисей в осенне-зимний период в нижних бьефах высоконапорных ГЭС // Метеорология и

гидрология. 2008. № 5. С. 93-102.

2. Быков А.В., Ветров А.Л., Калинин Н.А. Прогноз сильной жары в Красноярске с

использованием региональной модели WRF-ARW // Гидрометеорологические исследо-

вания и прогнозы. 2024. № 2 (392). С. 65-85.

3. Варенцов М.И., Самсонов Т.Е., Кислов А.В., Константинов П.И. Воспроизведение

острова тепла Московской агломерации в рамках региональной климатической модели

COSMO-CLM // Вестник МГУ. Серия 5. География. 2017. № 6. С. 25-37.

4. Кислов А.В., Алексеева Л.И., Варенцов М.И., Константинов П.И. Изменения

климата и экстремальные явления погоды в Московской агломерации // Метеорология и

гидрология. 2020. № 7. С. 64-76.

5. Климат Красноярска. Л.: Гидрометеоиздат, 1982. 231 с.

6. Ладохина Е.М., Рубинштейн К.Г., Цепелев В.Ю. Определение периодов

максимальной интенсивности острова тепла в Санкт-Петербурге для валидации модели

численных прогнозов погоды в городе // Гидрометеорологические исследования и прогнозы.

2020. № 2 (376). С. 109-125.

7. Мешкова В.Д., Дектерев А.А., Литвинцев К.Ю., Филимонов С.А., Гаврилов А.А. Роль

городской застройки в формировании «острова тепла» // Вычислительные технологии. 2021.

№ 26 (5). С. 4-14. DOI: 10.25743/ICT.2021.26.5.002.

8. Ревич Б.А., Шапошников Д.А. Особенности воздействия волн холода и жары на

смертность в городах с резко-континентальным климатом // Сибирское медицинское

обозрение. 2017. № 2. С. 84-90.

9. Самсонов Т.Е., Варенцов М.И. Определение параметров городской среды

Московского мегаполиса для детализированного численного прогноза погоды в рамках

модели COSMO // Метеорология и гидрология. 2020. № 7. С. 112-119.

10. Юшков В.П., Курбатова М.М., Варенцов М.И., Лезина Е.А., Курбатов Г.А., Миллер

Е.А., Репина И.А., Артамонов А.Ю., Каллистратова М.А. Моделирование городского

острова тепла в период экстремальных морозов в Москве в январе 2017 г. // Известия

Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2019. Т. 55, № 5. С. 13-31.

11. Mikhailuta S.V., Lezhenin A.A., Pitt A., Taseiko O.V. Urban wind fields: Phenomena in

transformation

//

Urban

Climate.

2016.

Vol.

9.

P.

122-140

http://dx.doi.org/10.1016/j.uclim.2016.12.005.

12. Varentsov M., Samsonov T., Demuzere M. Impact of urban canopy parameters on a

megacity's modelled thermal environment // Atmosphere. 2020. Vol. 11, no. 12. P. 1349.

13. Salamanca F., Zhang Y., Barlage M., Chen F., Mahalov A., Miao S. Evaluation of the

WRF-urban modeling system coupled to Noah and Noah-MP land surface models over a semiarid

urban environment // Journal of Geophysical Research: Atmospheres. 2018. Vol. 123. P. 2387-

2408. https://doi.org/10.1002/2018JD028377

14. Skamarock W.C., Klemp J.B., Dudhia J., Gill D.O., Liu Z., Berner J., Wang W., Powers

J.G., Duda M.G., Barker D., Huang X. A Description of the Advanced Research WRF Model

Version 4.3 (No. NCAR/TN-556+STR). 2021. https://doi:10.5065/1dfh-6p97.

References

1. Burakov D.A., Kovshova E.P., Romasko V.Yu. Forecast of the ice regime elements of the

Yenisei River in the autumn-winter period in the lower reaches of high-pressure hydroelectric

power plants. Meteorologiya i Gidrologiya [Russ. Meteorol. Hydrol.], 2008, no. 5, pp. 93-102

[in Russ.].

2. Bykov А.В., Kalinin N.A., Vetrov A.L. Severe heat forecasting in Krasnoyarsk using the

WRF-ARW regional model. Gidrometeorologicheskie issledovaniya

i

prognozy

[Hydrometeorological Research and Forecasting], 2024, vol. 392, no. 2, pp. 65-85. DOI:

10.37162/2618-9631-2024-2-65-85 [in Russ.].

76

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

3. Varentsov M.I., Samsonov T.E., Kislov A.V., Konstantinov P.I. Reproduction of the heat

island of the Moscow agglomeration with the COSMO-CLM regional climate model. Vestnik

Moskovskogo universiteta. Seriya 5. Geografiya [Moscow University Bulletin. Series 5.

Geography], 2017, no. 6, рр. 20-37 [in Russ.].

4. Kislov A.V., Alekseeva L.I., Varentsov M.I., Konstantinov P.I. Climate change and extreme

weather events in the Moscow agglomeration. Russ. Meteorol. Hydrol., 2020, vol. 45, no. 7,

pp. 498-507. DOI: 10.3103/S1068373920070055.

5. Klimat Krasnoyarska [Climate of Krasnoyarsk]. Leningrad, Gidrometeoizdat publ., 1982,

231 p. [in Russ.].

6. Ladohina E.M., Rubinshtein K.G., Tsepelev V.Y. Identification of periods with maximum

heat island intensity in St. Petersburg for the validation of numerical weather forecasts.

Gidrometeorologicheskie issledovaniya

i

prognozy [Hydrometeorological Research and

Forecasting], 2020, no. 2. pp. 109-125. DOI: 10.37162/2618-9631-2020-2-109-125 [in Russ.].

7. Meshkova V.D., Dekterev A.A., Litvintsev K.Y., Filimonov S.A., Gavrilov A.A. The role of

urban development in the formation of a heat island. Vychislitel'nye tekhnologii [Computational

Technologies], 2021, vol. 26, no 5, pp. 4-14. DOI: 10.25743/ICT.2021.26.5.002 [in Russ.].

8. Revich B.A., Shaposhnikov D.A. Osobennosti vozdeistviya voln kholoda i zhary na

smertnost' v gorodakh s rezkokontinental'nym klimatom. Sibirskoe meditsinskoe obozrenie. 2017,

no. 2, pp. 84-90 [in Russ.].

9. Samsonov T.E., Varentsov M.I. Computation of City-descriptive Parameters for High-

resolution Numerical Weather Prediction in Moscow Megacity in the Framework of the COSMO

Model. Russ. Meteorol. Hydrol., 2020, no. 45, pp. 515-521. DOI: 10.3103/S1068373920070079.

10. Yushkov V.P., Kurbatova M.M., Varentsov M.I., Lezina E.A., Kurbatov G.A., Miller E.A.,

Repina I.A., Artamonov A.Y., Kallistratova M.A. Modeling of the heat island in the period of ex-

treme frost in Moscow in January 2017. Izv., Atmos. Oceanic Phys., 2019, vol. 55, no. 5, pp. 13-

31. DOI: 10.31857/S0002-351555513-31 [in Russ.].

11. Mikhailuta S.V., Lezhenin A.A., Pitt A., Taseiko O.V. Urban wind fields: Phenomena in

transformation. Urban Climate, 2016, vol. 9, pp. 122-140. DOI: 10.1016/j.uclim.2016.12.005.

12. Varentsov M., Samsonov T., Demuzere M. Impact of urban canopy parameters on a

megacity's modelled thermal environment. Atmosphere, 2020, vol. 11, no 12, pp. 1349.

13. Salamanca F., Zhang Y., Barlage M., Chen F., Mahalov A., Miao S. Evaluation of the

WRF-urban modeling system coupled to Noah and Noah-MP land surface models over a semiarid

urban environment. J. Geophys. Res.: Atmospheres, 2018, vol. 123, pp. 2387-2408. DOI:

10.1002/2018JD028377.

14. Skamarock W. C., Klemp J. B., Dudhia J., Gill D.O., Liu Z., Berner J., Wang W., Powers

J.G., Duda M.G., Barker D., Huang, X. A Description of the Advanced Research WRF Model

Version 4.3 (No. NCAR/TN-556+STR). 2021. https://doi:10.5065/1dfh-6p97.

Поступила 26.06.2025; одобрена после рецензирования 01.10.2025;

принята в печать 15.10.2025.

Submitted 26.06.2025; approved after reviewing 01.10.2025;

accepted for publication 15.10.2025.