Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2025. № 3 (397). С. 170-174  
170  
УДК 551.467(265)  
Оценка качества результатов оперативных испытаний  
системы прогноза характеристик льда  
(сплоченность, толщина) Берингова, Японского и Охотского  
морей с заблаговременностью 10 суток  
Вражкин А.Н.1, Кравчук Л.П.2, Лебедев А.А.3,  
Таин В.Н.4, Щербинина Т.П.5  
1 Дальневосточный региональный научно-исследовательский  
гидрометеорологический институт, г. Владивосток, Россия;  
2 Камчатское управление по гидрометеорологии и мониторингу  
окружающей среды, г. Петропавловск-Камчатский, Россия;  
3 Сахалинское управление по гидрометеорологии и мониторингу  
окружающей среды, г. Южно-Сахалинск, Россия;  
4 Колымское управление по гидрометеорологии и мониторингу  
окружающей среды, г. Магадан, Россия;  
5 Приморское управление по гидрометеорологии и мониторингу  
окружающей среды, г. Владивосток, Россия  
К основным характеристикам замерзающих морей, оказывающих существен-  
ное влияние на морскую деятельность в холодный период года, относятся спло-  
ченность и толщина льда. Возможность прогнозирования ледяного состояния и его  
динамики является одной из ключевых задач оперативных подразделений учре-  
ждений Росгидромета.  
В ФГБУ «ДВНИГМИ» с 2018 по 2022 год разрабатывалась система средне-  
срочного прогноза характеристик льда Берингова, Охотского и Японского морей.  
Она включает в себя модель морского льда CICE [4], модули подготовки исходной  
информации и корректировки начальных значений, метод прогноза температуры  
поверхности моря [1] и программы обработки выходной информации.  
Входными метеорологическими данными выступают поля глобальной про-  
гностической системы центра NCEP/NCAR с заблаговременностью до 10 суток и  
дискретностью 6 часов. Из океанических параметров используется температура  
поверхности моря (SST) проекта OSTIA [3]; климатическая среднемесячная соле-  
ность воды в поверхностном слое по всему морю из атласа Мирового океана; кли-  
матическая среднемесячная скорость течений в поверхностном слое моря архива  
GLOBUS12 [6].  
Начальными данными выступают результаты предыдущего расчета за сутки  
от начала прогноза. Для исправления накапливающихся со временем расчета оши-  
бок разработан блок корректировки начальных условий.  
На выходе строятся прогностические карты сплоченности (рис. 1), толщины  
(рис. 2), сжатия, скорости дрейфа льда и температуры поверхности воды. Допол-  
нительно рассчитывается ледовитость моря. Соблюдается цветовая палитра со-  
гласно общепринятой номенклатуре, рекомендованной WMO [5].  
До пользователя продукция доставляется посредством Интернета один раз в  
сутки. В цифровом виде информация о характеристиках льда используется в опе-  
ративных технологиях при расчетах волнения и обледенения.  
Вражкин А.Н., Кравчук Л.П., Лебедев А.А., Таин В.Н., Щербинина Т.П.  
171  
Рис. 1. Прогноз сплоченности и ледовитости Берингова моря.  
Рис. 2. Прогноз толщины льда в Охотском море  
и Татарском проливе.  
172 Результаты испытания новых и усовершенствованных технологий, моделей  
и методов гидрометеорологических прогнозов  
Оперативные испытания проводились с октября 2023 г. по июнь 2024 года в  
соответствии с Планом испытания новых и усовершенствованных технологий (ме-  
тодов) гидрометеорологических и гелиогеофизических прогнозов Росгидромета в  
четырех дальневосточных УГМС.  
Для сравнения использовались цифровые данные ФГБУ «НИЦ «Планета»,  
Национального ледового центра США и ледовые карты Японского метеорологи-  
ческого агентства. Качество прогнозов оценивалось согласно Наставлению [2]. По  
причине того, что сплоченность и толщина льда в коде SIGRID указывается по  
градациям, при проведении сравнения факт-прогноз принималось условие попада-  
ния расчетной величины в соответствующие границы. Для сплоченности прогноз  
считается оправдавшимся в пределах градации или при расхождении не более  
1 балла от крайней границы диапазона фактической сплоченности. По толщине ‒  
в пределах градации возраста льда, в остальных случаях при различии не более  
30 % от крайней границы диапазона фактической толщины. Ледовитость моря и  
SST оценивались на расхождении ±0,673 от стандартного отклонения данных.  
В табл. 1 приведены оценки прогнозов характеристик льда. По сплоченности  
льда за сезон наибольшая оправдываемость прогнозов получена для Берингова  
моря, на втором месте ‒ Японское и затем Охотское. Толщина льда лучше пред-  
сказана в Японском, далее Беринговом море. Ледовитость моря по убыванию оце-  
нок: Берингово, Охотское, Японское.  
Таблица 1. Оценка оправдываемости элементов ледового режима дальнево-  
сточных морей, %  
Заблаговременность (сутки)  
Месяц  
0
3
5
7
9
Японское море  
Сплоченность льда  
XII‒IV  
71,6  
85,7  
74,7  
87,4  
74,8  
88,5  
74,7  
87,6  
70,6  
87,8  
I‒III  
Толщина льда  
XII‒III  
XII‒IV  
XII-V  
83,4  
83,3  
84,0  
83,2  
82,8  
77,8  
95,0  
78,7  
72,2  
93,4  
Ледовитость моря  
83,3 83,3  
Температура поверхности моря  
98,2 97,2  
Охотское море  
Сплоченность льда  
XII‒IV  
82,8  
66,4  
83,1  
66,6  
82,4  
66,1  
81,0  
64,8  
80,8  
65,3  
XI‒V  
Толщина льда  
XI‒III  
XI‒V  
XI‒VI  
78,8  
100  
73,3  
70,5  
72,9  
75,0  
94,4  
71,8  
72,7  
93,0  
Ледовитость моря  
91,7 87,0  
Температура поверхности моря  
98,0 96,0  
Вражкин А.Н., Кравчук Л.П., Лебедев А.А., Таин В.Н., Щербинина Т.П.  
173  
Заблаговременность (сутки)  
Месяц  
0
3
5
7
9
Берингово море  
Сплоченность льда  
XII‒V  
84,5  
78,3  
83,8  
77,0  
84,6  
77,2  
83,6  
77,6  
83,3  
77,1  
XI‒VI  
Толщина льда  
XI‒IV  
XI‒VI  
XI‒VII  
79,6  
97,0  
77,3  
77,2  
77,8  
93,9  
88,2  
77,9  
90,9  
85,0  
Ледовитость моря  
97,0 97,0  
Температура поверхности моря  
94,7 91,1  
Для всех трех морей отмечены неудовлетворительные прогнозы в течение  
1‒1,5 месяца от начала ледообразования, а также в последний месяц до оконча-  
тельного очищения. Общая оценка за сезон – «удовлетворительно», а для ледови-  
тости в отдельных случаях — «хорошо». Оправдываемость прогнозов темпера-  
туры поверхности моря превышает 90 % по всем морям, что подтверждает  
возможность их использования в работе технологии.  
Сравнительный анализ с другими методами, приведенный в табл. 2, показал,  
что в Охотском море по качеству преобладают прогнозы Hycom, а в Японском  
предпочтительны методические, как для сплоченности, так и для толщины льда.  
Таблица 2. Оправдываемость (P) и эффективность (эфф.), в процентах, про-  
гнозов модели Hycom в Охотском и Японском морях  
+0 суток  
+3 суток  
эфф.  
Охотское море  
Сплоченность льда  
+5 суток  
эфф.  
+7 суток  
Месяц  
P
эфф.  
P
P
P
эфф.  
XII‒IV  
81,5  
74,3  
1,3  
3,2  
86,3  
77,9  
-3,2  
86,5  
78,8  
-4,1  
-1,7  
86,4  
82,7  
-5,4  
XII‒V  
−0,2  
−7,1  
Толщина льда  
XI‒III  
83,5  
-4,7  
78,9  
-5,6  
77,4  
-6,9  
77,2  
-4,3  
Японское море  
Сплоченность льда  
XII‒IV  
71,2  
80,2  
-0,1  
5,5  
80,4  
83,0  
-5,6  
4,4  
81,0  
84,2  
-0,9  
4,3  
79,6  
84,8  
-4,5  
2,8  
I‒III  
Толщина льда  
79,7 4,5  
XII‒III  
81,3  
2,6  
77,2  
5,8  
77,6  
-5,2  
Решением Центральной методической комиссии по гидрометеорологи-  
ческим и гелиогеофизическим прогнозам (ЦМКП) Росгидромета от 20.12.2024  
рекомендовано внедрить систему прогноза характеристик льда в качестве  
174 Результаты испытания новых и усовершенствованных технологий, моделей  
и методов гидрометеорологических прогнозов  
основного метода в четырех дальневосточных УГМС: Камчатском, Колымском,  
Сахалинском и Приморском и в ФГБУ «ДВНИГМИ».  
Список литературы  
1. Вражкин А.Н. Среднесрочный прогноз ледовой обстановки Берингова моря // Изве-  
стия ТИНРО. 2020. Том 200, №. 1. С. 131-140. https://doi.org/10.26428/1606-9919-2020-200-  
131-140  
2. РД 52.27.759-2011. Наставление по службе прогнозов. Раздел 3. Часть III. Служба  
морских гидрологических прогнозов. М.: ТРИАДА-ЛТД, 2011. 195 с.  
3. Donlon Craig J., Martin Matthew, Stark John, Roberts-Jones Jonah, Fiedler Emma, Wim-  
mer Werenfrid. The Operational Sea Surface Temperature and Sea Ice Analysis (OSTIA) system  
// Remote Sensing of Environment. 2012. Vol. 116. P. 140-158. DOI: 10.1016/j.rse.2010.10.017  
4. Hunke E.C., Lipscomb W.H., Turner A.K., Jeffery N., Elliott S. CICE: the Los Alamos Sea  
Ice Model. Documentation and Software User’s Manual. Version 5.1 LA-CC-06-012. Los Alamos  
National Laboratory, 2015. 116 p. URL: http://oceans11.lanl.gov/trac/CICE/attachment/wiki/Wik-  
iStart/cicedoc.pdf (дата обращения 2018-11-20)  
5. Ice chart colour code standard // WMO/TD- No. 1215. 2004. JCOMM Technical Report  
No. 24. URL: http://www.wmo.int/pages/prog/amp/mmop/jcomm_reports.html (дата обращения  
2018-11-22).  
6. Lellouche J.-M., Bourdalle-Badie R., Greiner E., Garric G., Melet A., Bricaud C., Legal-  
loudec O., Hamon M., Candela T., Regnier C., Drevillon M. The Copernicus global 1/12° oceanic  
and sea ice reanalysis. // EGU General Assembly 2021, online, 19–30 Apr 2021, EGU21-14961.  
DOI: 10.3389/feart.2021.698876