Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2025. № 4 (398). С. 52-73

52

DOI: https://doi.org/10.37162/2618-9631-2025-4-52-73

УДК 504.3.054+504.06+551.509.51

Сравнение прогнозов температуры

и скорости ветра по конфигурациям

системы COSMO-Ru/icon на ЕТР

за 6 месяцев 2025 года и в эпизоде неблагоприятных

метеорологических условий в Москве

А.П. Ревокатова, И.Н. Кузнецова, А.А. Кирсанов

Гидрометеорологический научно-исследовательский центр

Российской Федерации, г. Москва, Россия

revokatova@gmail.com

Действующая в Гидрометцентре России технология прогнозирования метеоро-

логического показателя рассеивания загрязнений (МПРЗ) основана на использова-

нии прогнозов конфигурации COSMO-Ru6ENA. В связи с переходом на применение

прогнозов системы ICON-Ru с шагом горизонтальной сетки 6 км проведены сравне-

ния модельных расчетов температуры и ветра на изобарических поверхностях 1000,

925 и 850 гПа двух конфигураций COSMO-Ru6ENA и ICON-Ru13/6N29 с данными

радиозондирования на ЕТР. Установлено преимущество прогнозов ICON-Ru по срав-

нению с COSMO-Ru на тестируемой выборке. Совместный анализ прогнозов метео-

рологических характеристик ICON-Ru с данными наблюдений на Останкинской те-

лебашне и в пункте радиозондирования выявил характерные особенности прогнозов

вертикальных профилей температуры и скорости ветра, имеющие практическое зна-

чение для прогнозирования условий рассеивания примеси. Верификация прогнозов

МПРЗ проводилась по данным измерений концентраций загрязнений на телебашне

и измерений на наземных станциях контроля ГПБУ «Мосэкомониторинг» для эпи-

зода неблагоприятных метеорологических условия в конце марта 2025 года. Резуль-

таты подтверждают связь МПРЗ-1 типа (слабое рассеивание) с повышением концен-

траций загрязняющих веществ на станциях городского типа и указывают на

обоснованность использования данных системы ICON-Ru для прогноза МПРЗ.

Ключевые слова: неблагоприятные метеорологические условия, метеорологиче-

ский показатель рассеивания загрязнений (МПРЗ), верификация, загрязнение атмо-

сферы, ICON-Ru, COSMO-Ru

Comparison of temperature

and wind speed forecasts for the COSMO-Ru/icon

configurations in the European part of Russia

for six months of 2025 and during the episode

of adverse meteorological conditions in Moscow

A.P. Revokatova, I.N. Kuznetsova, A.A. Kirsanov

Hydrometeorological Research Center of Russian Federation, Moscow, Russia

revokatova@gmail.com

The current technology for forecasting the meteorological indicator of pollution disper-

sion (MIPD) used at the Hydrometcentre of Russia is based on the COSMO-Ru6ENA con-

figuration forecasts. Due to the transition to using ICON-Ru system forecasts with a 6 km

Ревокатова А.Р., Кузнецова И.Н., Кирсанов А.А.

53

horizontal grid spacing, model calculations of temperature and wind at the levels of 1000,

925, and 850 hPa for the COSMO-Ru6ENA and ICON-Ru13/6N29 configurations were

compared with radiosonde data over the European Part of Russia. An advantage of ICON-

Ru forecasts over COSMO-Ru was revealed using the test sample. A joint analysis of

ICON-Ru forecasts of meteorological characteristics with observational data from the

Ostankino TV Tower and a radiosonde station revealed characteristic features of the fore-

casts of temperature and wind speed profiles. These results are of practical importance for

predicting pollution dispersion conditions. The results of the MIPD forecast verification

using pollutant concentration measurements at the TV tower and Mosekomonitoring sur-

face monitoring stations during the episode of adverse meteorological conditions at the end

of March 2025 confirmed the connection of type 1 MIPD (weak dispersion) with increased

pollutant concentrations at urban-type stations and indicated reasonability of using the

ICON-Ru system data for MIPD forecasting.

Keywords: adverse meteorological conditions, meteorological indicator of pollution

dispersion (MIPD), verification, atmospheric pollution, ICON-Ru, COSMO-Ru

Введение

Установленные связи концентраций загрязняющих веществ в призем-

ном воздухе с метеорологическими факторами являются основой для раз-

работки статистических методов прогнозирования метеорологических

условий, способствующих повышению уровня загрязнения. Разработка та-

ких методов с применением комплексного метеорологического показателя

рассеивания загрязнений (МПРЗ) является традиционным направлением

исследований в Гидрометцентре России [4]. Использование численных

прогнозов метеорологических характеристик в атмосферном пограничном

слое (АПС) обеспечило прогнозирование МПРЗ на двое суток вперед с ча-

совым шагом и с осреднением для характерных внутрисуточных периодов

‒ ночь, утро, день, вечер [4, 8].

При расчете МПРЗ применяются прогностические данные активно

развивающихся в Гидрометцентре России численных моделей атмосферы

с высоким пространственным и временным разрешением [6, 7]. Для про-

гнозирования неблагоприятных метеорологических условий (НМУ) реали-

зована технология подготовки необходимой для расчетов МПРЗ метеоро-

логической информации с использованием данных конфигурации COSMO-

Ru6ENA по исходным срокам 00 и 12 ч ВСВ [4, 8]. В связи с тем, что в

настоящее время осуществляется переход с конфигурации COSMO-

Ru6ENAмодели COSMO на конфигурацию ICON-Ru13/6N29 модели ICON

с шагом сетки по горизонтали 6 км (далее ‒ ICON-Ru), имеющей более со-

вершенные динамический и физический блоки, необходимо оценить каче-

ство воспроизводимых ICON-Ru метеорологических характеристик, задей-

ствованных в расчете МПРЗ. При том, что регулярные стандартные оценки

качества модельных расчетов ежемесячно приводятся на сайте Гидромет-

центра России (https://method.meteorf.ru/estimate/estimate.html), проводятся

также и авторские испытания для более подробной оценки успешности

прогноза отдельных характеристик [3].

54

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

1. Методы

МПРЗ является функцией количественной величины температурной

стратификации (градиента), средней скорости ветра в АПС, осадков и ад-

вективных изменений температуры [4], поэтому важно оценить качество

воспроизведения ICON-Ru температуры и ветра у поверхности и на верти-

кальных уровнях. Эта работа разделена на две части: в первой части пред-

ставлены оценки прогноза полей температуры и скорости ветра на уровнях

1000, 925 и 850 гПа при помощи пакета METplus [9] за 6 месяцев (в отдель-

ности за каждый, с января по июнь 2025 г.). Целью этой работы было в

первую очередь выявление основных закономерностей изменения ошибок

в зависимости от срока старта прогноза (рассматривались все прогнозы,

стартовавшие от 0, 6, 12, 18 ч), в зависимости от заблаговременности

(12‒48 ч) и от сезона, а также сравнение прогнозов конфигураций систем

COSMO-Ru и ICON-Ru между собой.

Вторая часть работы посвящена “case- study” – изучению конкрет-

ного случая НМУ в марте 2025 года. Приводятся данные прогнозов темпе-

ратуры и скорости ветра на стандартных вертикальных уровнях в конфигу-

рациях COSMO-Ru6ENA и ICON-Ru13/6N29 и их сравнение с данными

радиозондирования и контактных измерений на Останкинской телебашне,

подчеркиваются внутрисуточные особенности формирования температур-

ного профиля – инверсий и конвективных условий.

Оценки считались для ICON-Ru13/6N29 и COSMO-Ru6ENA с шагом

сетки по горизонтали 6 км. Для верификации на вертикальных уровнях

(1000, 925 и 850 гПа) пакет METplus использует данные радиозондов. Про-

гностические данные интерполируются с модельной сетки в точки станций

с помощью билинейной интерполяции.

2. Результаты

2.2. Оценки прогнозов температуры и скорости ветра

по COSMO-Ru и ICON-Ru

Температура воздуха

В табл. 1 приведены значения средней абсолютной ошибки МАЕ

(Mean Absolute Error) для температуры воздуха на уровне 1000 гПа с января

по июнь 2025 г. для территории ЕТР. Видно, что в большинстве случаев

прогнозы по ICON-Ru оказались более успешными, единичные случаи, ко-

гда МАЕ COSMO-Ru была меньше, выделены в таблице жирным шрифтом.

Выделяются прогнозы от 12 ч: с января по июнь для всех прогнозов темпе-

ратуры на 1000 гПа МАЕ по ICON-Ru немного больше, чем по COSMO-Ru.

Это справедливо для заблаговременности прогноза 12 ч для всех месяцев,

для заблаговременности 24 ч в феврале, для заблаговременности 36 ч в

феврале, апреле, мае и июне, для заблаговременности 48 ч в мае и июне.

Ревокатова А.Р., Кузнецова И.Н., Кирсанов А.А.

55

Это может быть связано как с начальными условиями, так и с особен-

ностями подстилающей поверхности в модели, в частности, с наличием

или отсутствием снежного покрова в весенние месяцы. Однако важно будет

заметить, что разницы в ошибках между COSMO-Ru и ICON-Ru в этот срок

относительно небольшие и варьируют от 0.01 до 0.27, что заметно меньше,

чем разницы в значениях МАЕ в те сроки, когда прогноз по ICON-Ru

лучше. В мае 2025 г. прогнозы по ICON-Ru отличались более высокими

ошибками в полях температуры, чем в остальные месяцы. В целом наблю-

дается тенденция к увеличению ошибки по мере увеличения заблаговре-

менности прогноза.

Таблица 1. Средняя абсолютная ошибка прогноза температуры МАЕ на

уровне 1000 гПа. Январь‒июнь 2025 г., конфигурации COSMO-Ru6ENA

(COSMO) и ICON-Ru13/6N29 (ICON)

Table 1 Mean Absolute Error of temperature forecast (MAE) at the 1000 hPa level.

January-June 2025, configurations COSMO-Ru6ENA (COSMO) and ICON-

Ru13/6N29 (ICON).

Срок старта прогноза

Заблаговре-

менность

Месяц

0 ч

6 ч

12 ч

18 ч

COSMO ICON COSMO ICON COSMO ICON COSMO ICON

I

1.27 1.09

1.34 1.22

1.72 1.37

1.27 1.32

1.40 1.33

1.32 1.13

1.12 1.09

1.15 1.14

1.58 1.61

1.58 1.62

1.63 1.85

1.42 1.56

6 ч

II

III

IV

V

VI

I

1.33

1.35

2.4

1.16

1.26

1.6

1.25

1.31

1.58

1.53

1.55

1.45

1.32

1.4

12 ч

18 ч

24 ч

II

1.8

III

IV

V

VI

I

1.68

1.7

1.45

1.42

1.2

1.63

1.85

1.6

1.38

1.12

1.1

1.44 1.21

1.44 1.38

2.41 2.62

1.69 1.54

1.62 1.45

II

1.25 1.12

1.79 1.75

1.64 1.66

1.59 1.85

1.42 1.53

III

IV

V

VI

I

1.4

1.23

1.43

1.62

1.9

1.44

1.58

1.7

1.49

1.44

1.82

1.65

1.6

1.3

1.45

1.55

1.6

II

III

IV

V

VI

1.76

1.68

1.42

1.7

1.82

1.55

1.5

1.33

56

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

Срок старта прогноза

Заблаговре-

менность

Месяц

0 ч

6 ч

12 ч

18 ч

COSMO ICON COSMO ICON COSMO ICON COSMO ICON

I

1.25 1.21

1.4 1.22

1.54 1.54

1.72 1.65

30 ч

II

2.41 1.79

2.06 1.82

1.81 1.69

1.74 1.39

III

IV

V

VI

I

1.86

1.76 1.62

1.7 1.87

1.49 1.52

1.8

1.61

1.76

2.95

2.22

2.03

1.98

1.31

1.62

1.9

1.59

1.64

1.78

1.68

1.47

1.55

1.67

1.9

36 ч

II

III

IV

V

VI

I

1.85

1.73

1.48

1.68

1.95

1.65

42 ч

1.36 1.26

2.09 1.88

1.96 1.83

1.64

1.4

II

1.79 1.68

3.01 1.94

2.22 1.84

1.95 1.72

III

IV

V

VI

I

1.76

1.6

1.81 1.84

1.56 1.53

1.96

1.6

48 ч

1.65

1.92

2.3

1.57

1.82

1.9

1.61

1.75

2.42

2.2

1.42

1.7

II

III

IV

V

VI

1.9

1.8

1.6

1.82

1.81

1.66

1.98

1.62

2.03

1.6

1.8

2.02

В табл. 2 приведены значения МАЕ для температуры воздуха на уровне

925 гПа для территории ЕТР. В большинстве случаев прогнозы по ICON-

Ru оказались более успешными. Сроки, для которых это неверно, выделены

жирным шрифтом. Видно, что в большинстве своем это случаи с заблаго-

временностью 6, 12, 18 ч в теплый период. И разница между моделями со-

ставляет обычно сотые доли. Общей закономерностью является уменьше-

ние МАЕ на уровне 925 гПа по сравнению с уровнем 1000 Па.

Ход среднего за 6 месяцев МАЕ температуры для запусков прогноза

(init time) 0 и 12 ч ВСВ в зависимости от заблаговременности представлен

на рис. 1. На уровне 1000 гПа (рис. 1а) ошибка на срок 00 ч при малых за-

благовременностях прогноза (до 18 ч) по COSMO-Ru меньше, чем по

ICON-Ru, при заблаговременности от 24 до 32 ч ошибки примерно одина-

ковые, при прогнозе более, чем на 36 ч, прогнозы ICON-Ru показали боль-

шую точность.

Ревокатова А.Р., Кузнецова И.Н., Кирсанов А.А.

57

Таблица 2. Средняя абсолютная ошибка прогноза температуры МАЕ на

уровне 925 гПа. Январь-июнь 2025 г., конфигурации COSMO-Ru6ENA

(COSMO) и ICON-Ru13/6N29 (ICON)

Table 2. Mean Absolute Error of temperature forecast (MAE) at the 925 hPa level.

January-June 2025, configurations COSMO-Ru6ENA (COSMO) and ICON-

Ru13/6N29 (ICON)

Срок старта прогноза

Заблаговре-

менность

Месяц

0 ч

6 ч

12 ч

18 ч

COSMO ICON COSMO ICON COSMO ICON COSMO ICON

I

1.27 1.09

1.34 1.22

1.72 1.37

1.27 1.32

1.40 1.33

1.32 1.13

1.12 1.09

1.15 1.14

1.58 1.61

1.58 1.62

1.63 1.85

1.42 1.56

6 ч

II

III

IV

V

VI

I

1.33 1.16

1.35 1.26

1.25 1.32

12 ч

18 ч

24 ч

30 ч

36 ч

1.31

1.58

1.4

1.8

II

III

IV

V

VI

I

2.4

1.6

1.68 1.45

1.53 1.63

1.55 1.85

1.7

1.42

1.2

1.45

1.6

1.38

1.12

1.1

1.44 1.21

1.44 1.38

2.41 2.62

1.69 1.54

1.62 1.45

II

1.25 1.12

1.79 1.75

1.64 1.66

1.59 1.85

1.42 1.53

III

IV

V

VI

I

1.4

1.23

1.43 1.44

1.49

1.3

II

1.62 1.58

1.44 1.45

1.82 1.55

1.65 1.55

III

IV

V

VI

I

1.9

1.7

1.76

1.68 1.82

1.42 1.55

1.6

1.5

1.6

1.33

1.25 1.21

1.54 1.54

1.72 1.65

II

1.4

1.22

2.41 1.79

2.06 1.82

1.81 1.69

1.74 1.39

III

IV

V

VI

I

1.86

1.76 1.62

1.7 1.87

1.49 1.52

1.8

1.61 1.31

1.76 1.62

1.59 1.55

1.64 1.67

II

1.78

1.9

III

IV

V

VI

2.95

1.9

2.22 1.85

2.03 1.73

1.98 1.48

1.68 1.68

1.68 1.95

1.47 1.65

58

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

Срок старта прогноза

Заблаговре-

менность

Месяц

0 ч

6 ч

12 ч

18 ч

COSMO ICON COSMO ICON COSMO ICON COSMO ICON

I

1.36 1.26

2.09 1.88

1.96 1.83

1.64

1.4

42 ч

II

1.79 1.68

3.01 1.94

2.22 1.84

1.95 1.72

II

IV

V

VI

I

1.76

1.6

1.81 1.84

1.56 1.53

1.96

1.6

1.65 1.57

1.92 1.82

1.61 1.42

48 ч

II

1.75

2.42

2.2

1.7

1.9

II

2.3

1.8

1.9

1.6

IV

V

VI

1.82

1.81

1.98 2.03

1.62 1.6

1.8

2.02 1.66

При прогнозе на 12 ч ВСВ (init time = 12) наблюдается ярко выражен-

ное различие в МАЕ температуры между конфигурациями, по COSMO-Ru

ошибки заметно больше. На уровне 925 гПа (рис. 1б) прогнозы темпера-

туры на нулевой срок с заблаговременностью 6 ч лучше по COSMO-Ru, на

12 часов дня – по ICON-Ru.

Начиная с заблаговременности 12 ч и до 54 ч ICON-Ru стабильно

лучше. МАЕ в полдень всегда больше, чем в полночь. На уровне 850 гПа

различия между моделями уже не такие большие, но сохраняется основная

тенденция: на 0 ч прогноз точнее, чем на 12 ч. По ICON-Ru ошибки всегда

меньше, за исключением прогнозов на нулевой срок с заблаговременно-

стью 6 и 18 ч.

Скорость ветра

Аналогичные оценки проведены для прогнозов скорости ветра, анализ

которых позволяет сделать следующие основные выводы:

‒ в холодный период (январь, февраль) в большинстве случаев про-

гнозы скорости ветра на уровне 1000 гПа оказались более успешными по

COSMO-Ru, в марте и апреле – примерно в половине случаев прогнозы

ICON-Ru были лучше, а в теплый период (май, июнь) прогнозы по ICON-

Ru были заметно лучше;

‒ прогнозы скорости ветра на уровне 925 гПа для первых 6 месяцев

2025 года для территории ЕТР в подавляющем большинстве случаев были

лучше по ICON-Ru для всех сроков старта и всех заблаговременностей. В

январе в 80 % прогнозы по ICON- Ru были лучше.

Ход среднего за 6 месяцев RMSE прогноза скорости ветра для сроков

старта прогноза (init time) 0 и 12 ч в зависимости от заблаговременности

представлен на рис. 2.

Ревокатова А.Р., Кузнецова И.Н., Кирсанов А.А.

59

а)

б)

в)

Рис. 1. Осредненная за период январь–июнь 2025 г. средняя абсолютная

ошибка прогноза (МАЕ) температуры по исходному сроку 0 и 12 ч ВСВ с за-

благовременностью до 54 час через 6 ч на уровнях: 1000 гПа (а); 925 гПа (б);

850 гПа (в). Конфигурации COSMO-Ru6ENA (COSMO) и ICON-Ru13/6N29

(ICON) с горизонтальным шагом сетки 6 км.

Fig. 1. Averaged over the period January – June 2025, Mean Absolute Error (MAE)

of temperature forecast by initial time 0 and 12 UTC with lead times up to 54 hours

in 6-hour increments at levels: 1000 hPa (a); 925 hPa (б); 850 hPa(в).

Сonfigurations COSMO-Ru6ENA (COSMO) and ICON-Ru13/6N29 (ICON) with a

6 km horizontal grid step.

На уровне 1000 гПа (рис. 2а) ошибка на срок 00 ч по COSMO-Ru

больше, чем по ICON-Ru, а на 12-часовой срок, наоборот, меньше вплоть

до 42 ч прогноза.

На уровне 925 гПа (рис. 2б) прогнозы скорости ветра на полночь и пол-

день лучше по ICON-Ru для всех заблаговременностей. То же самое верно

и для уровня 850 гПа. В отличие от температуры, при прогнозах скорости

ветра на всех уровнях ошибки на 12-часовой срок всегда заметно меньше,

чем на нулевой срок.

60

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

а)

б)

в)

Рис. 2. Осредненная за период январь–июнь 2025 г. средняя квадратическая

ошибка прогноза (RMSE) скорости ветра по исходному сроку 0 и 12 ч ВСВ с

заблаговременностью до 54 час через 6 ч на уровнях: 1000 гПа (а); 925 гПа

(б); 850 гПа (в). Конфигурации COSMO-Ru6ENA (COSMO) и ICON-Ru13/6N29

(ICON) с горизонтальным шагом сетки 6 км.

Fig. 2. Averaged over the period January – June 2025, Root Mean Square Error

(RMSE) of wind speed forecast by initial time 0 and 12 UTC with lead times up to

54 hours in 6-hour increments at levels: 1000 hPa(а); 925 hPa (б); 850 hPa(в).

Сonfigurations COSMO-Ru6ENA (COSMO) and ICON-Ru13/6N29 (ICON) with a

6 km horizontal grid step.

2.2. Неблагоприятные метеорологические условия 28‒31 марта

2025 года

В конце марта 2025 года в Московском регионе сформировались си-

ноптические условия, благоприятные для накопления примесей, на боль-

шей части мегаполиса было зафиксировано повышение уровня загрязнения

приземного

воздуха

(https://mosecom.mos.ru/air-quality/).

Вначале

(29 марта) погодные условия определял отрог казахского антициклона

Ревокатова А.Р., Кузнецова И.Н., Кирсанов А.А.

61

со слабым ветром из южного сектора; эпизод НМУ закончился (31 марта)

под влиянием южного циклона с дождями и усилением ветра местами до

12 м/с. Представленные на рис. 3 карты погоды на основе прогнозов ICON-

Ru в деталях отражают особенности атмосферных процессов и их смену в

эпизоде.

а)

б)

Рис. 3. Карты прогноза осадков и приземного давления ICON-Ru: 06 ч

ВСВ 29 марта (а); 18 ч ВСВ 31 марта 2025 г. (б).

Fig. 3. Precipitation and surface pressure forecasts by ICON-Ru at a) 06 UTC

March 29 (а); 18 UTC March 31, 2025 (б).

62

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

Качество прогнозов профилей температуры и ветра в АПС по обеим

моделям COSMO-Ru и ICON-Ru в эпизоде НМУ оценивалось по данным

измерений на Останкинской телебашне (ОТБ) и радиозонда в Долгопруд-

ном в сроки 00 и 12 ч ВСВ. При анализе принималось во внимание, что

модельные данные брались из узла модельной сетки в районе ВВЦ, а дан-

ные радиозонда ‒ для удаленного Долгопрудного, поэтому сравнивать эти

величины можно только на качественном уровне.

В целом, при сравнении модельных прогнозов и измерений в 4-суточ-

ном эпизоде оказалось, что температура воздуха конфигурациями систем

COSMO-Ru и ICON-Ru была воспроизведена с большой точностью и, что

очень важно для прогноза НМУ, модельные вертикальные градиенты тем-

пературы были близкими к реальным. Вместе с тем надо обратить внима-

ние на некоторые детали сопоставлений модельных прогнозов и наблюде-

ний, нашедшие отражение на рис 4.

Как видно (рис. 4а), в 00 ч 28 марта обе модели занижают температуру

примерно на 1.5‒2 °С. Возможно, это связано с недоучетом городского

«острова тепла». По данным радиозондирования (РЗ) в Долгопрудном тем-

пература была ниже, чем по измерениям на ОТБ, кроме того, наблюдалась

приподнятая инверсия на высоте около 250 м. По ICON-Ru в 00 ч значения

температуры ближе к измеренным на ОТБ. По данным COSMO-Ru и ICON-

Ru стратификация была более устойчивая, чем по радиозонду, но менее

устойчивая, чем по ОТБ. Нужно отметить, что в 12 ч градиенты темпера-

туры по всем четырем видам данных практически совпадают. В отличие от

нулевого срока, в 12 ч (рис. 4б) значения температуры ближе к измеренным

на ОТБ по COSMO-Ru.

29 марта (рис. 4в) по данным ОТБ стратификация была устойчивая,

инверсия наблюдалась на высоте 128 м. По данным обеих моделей и ради-

озонда высота инверсии составляла 200‒300 м. COSMO-Ru дает значи-

тельно менее неустойчивую стратификацию (меньше вертикальный гради-

ент) и почти на 2 °С завышает приземную температуру, значения ICON-Ru

ближе к измеренным на ОТБ и станции ВВЦ. К 12 ч 29 марта (рис. 4г) воз-

дух прогрелся до 12 °С, этот прогрев был хорошо воспроизведен ICON-Ru.

Градиент температуры по данным ОТБ составлял 2.7 °С на 200 м, по мо-

дели ICON – 3 °С на 200 м, а по COSMO-Ru – 2 °С на 200 м. По данным

радиозонда в Долгопрудном в этот срок было значительно теплее, чем в

Москве.

Ночью 30 марта (рис. 4д) разница между температурой по данным ОТБ

и моделями вновь достигла 2 °С, но при этом на станции ВВЦ в это время

температура была на 0.5 °С выше температуры, прогнозируемой ICON-Ru.

Вертикальный градиент температуры по ICON-Ru соответствует градиенту

по данным ОТБ. К 12 ч 30 марта (рис. 4е) при интенсивном прогреве воз-

духа вертикальный градиент температуры со данным ОТБ и по обеим мо-

делям составляет примерно 1‒1,2 °С/100 м в нижнем 200-метровом слое,

что близко к сухоадиабатическому градиенту, и соответственно, приводит

к усилению термического перемешивания. Важно отметить, что этот про-

цесс был хорошо воспроизведен обеими моделями.

Ревокатова А.Р., Кузнецова И.Н., Кирсанов А.А.

63

Рис. 4. Вертикальные профили температуры воздуха по прогнозам

конфигураций ICON-Ru13/6N29 (синий) и COSMO-Ru6ENA (оранжевый), по

наблюдениям на ОТБ (желтый), при радиозондировании в Долгопрудном

(черный); красный ромб ‒ температура на 2 м на метеостанции ВВЦ 28–31

марта 2025 г. (0 ч ВСВ ‒ левый столбец, 12 ч ВСВ ‒правый столбец): 28.03

(а, б); 29.03 (в, г);) 30.03 (д, е); 31.03 (ж, з).

Fig. 4. Vertical profiles of air temperature according to forecasts of configurations

ICON-Ru13/6N29 (blue) and COSMO-Ru6ENA (orange), according to observa-

tions at the Ostankino TV Tower (yellow), during radiosonde sounding in Dolgo-

prudny (black); red diamond - temperature at 2 m at the VVC weather station.

March 28 – 31, 2025 (left column ‒ 0 UTC, right column - 12 UTC). 28.03 (а, б);

29.03(в, г); 30.03 (д, е); 31.03 (ж, з).

Ночью 31 марта (рис. 4ж) по данным ОТБ формируется сильная при-

земная инверсия с верхней границей на высоте 85 м, по модельным данным

высота инверсии составляет 300 м. Как и в предыдущие сутки, по данным

64

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

ОТБ температура отличается в большую сторону по сравнению с данными

ВВЦ. Обе системы в ночной срок занижают температуру, однако по ICON-

Ru это занижение меньше. В 12 ч 30 и 31 марта обе модели прогнозируют

практически полностью идентичные данным ОТБ значения температуры и

ее вертикальных градиентов (рис. 4з).

Таким образом, в сроки 00 и 12 ч в рассматриваемом эпизоде обе

модели удовлетворительно воспроизводили вертикальный градиент

температуры. Для срока 12 ч выявлено очень хорошее согласие модельных

данных и измеренных в приземном слое на ОТБ; в ночные часы

прогностические значения приземной температуры были на 1.5‒2 °С

градуса ниже, чем измеренные на ОТБ, что, не исключено, содержит

эффект влияния тела башни.

Были проведены сравнения прогнозов и измерений температуры в

АПС и в другие сроки: 3, 6, 9, 15, 18 и 21 ч. Особое внимание уделено слу-

чаям, в которых модельные прогнозы заметно отличаются от данных изме-

рений на ОТБ. Наиболее «проблемными» оказалось прогнозы в сроки,

близкие к восходу солнца и закату, ‒ 6 и 18 ч ВСВ, проиллюстрированные

на рис. 5. В конце марта по измерениям на ОТБ в 6 ч ВСВ еще сохраняется

приземная инверсия (рис. 5а, в, д, ж), а по моделям уже начинается прогрев

воздуха: повышается приземная температура, в результате чего в призем-

ном слое формируется вертикальный профиль температуры, соответствую-

щий сухой адиабате. Вечером в 18 ч ВСВ (рис. 5б, в, г, д) по модельным

расчетам раньше, чем по наблюдениям, формируется приземная инверсия,

и, возможно, модельное опережение перехода к термической устойчивости

является отражением недоучета вклада сугубо городского тепла, удержива-

ющего стратификацию температуры в состоянии от неустойчивой до

нейтральной.

При анализе стратификации температуры в контексте ее влияния на

рассеивание примесей важно рассмотреть воспроизведение моделью

именно характеристик температурных инверсий, удерживающих примеси

в приземном слое атмосферы. Примером модельных возможностей служат

построенные для ночного срока в эпизоде НМУ прогностические поля НГИ

‒ нижней границы температурной инверсии (рис. 6а) и ∆Т_инв‒ интенсивно-

сти инверсионного слоя, определяемой как разность температуры на ниж-

ней и верхней границах инверсии (рис. 6б)

На рис. 6 представлены расчеты региональной конфигурации системы

ICON-Ru для Центрального федерального округа с шагом сетки по гори-

зонтали 6 км; на картах маркерами нанесены те же характеристики в пунк-

тах аэрологического зондирования.

Можно отметить успешное воспроизведение моделью областей инвер-

сий с различающейся нижней границей, согласующееся с данными аэроло-

гического зондирования, а также воспроизведение неоднородности поля

интенсивности инверсий с идентификацией областей слабой термической

устойчивости, где ∆Т_инвблизка к нулю. Планируется провести количествен-

ные оценки воспроизведения слоев инверсий в модели.

Ревокатова А.Р., Кузнецова И.Н., Кирсанов А.А.

65

Рис. 5. Вертикальные профили температуры воздуха по данным ОТБ

(желтый), ICON-Ru13/6N29 (синий) и COSMO-Ru6ENA (оранжевый); красный

ромб ‒ температура на 2 м на метеостанции ВВЦ 30–31 марта 2025 г. (6 ч

ВСВ ‒ левый столбец, 18 ч ВСВ ‒правый столбец): 28.03 (а, б); 29.03 (в, г);

30.03 (д, е); 31.03 (ж, з).

Fig. 5. Vertical profiles of air temperature according to data from the Ostankino

TV Tower (yellow), ICON-Ru13/6N29 (blue), COSMO-Ru6ENA (orange), and tem-

perature at 2 meters at the VVC station - red diamond during the period March 30-

31, 2025, at times 6 h and 18 h. 28.03 (а, б); 29.03 (в, г); 30.03 (д, е); 31.03 (ж, з).

66

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

а)

б)

Рис. 6. Прогноз и измерения высоты нижней границы температурной инвер-

сии, м (а) и интенсивности инверсии, K (б) конфигурации ICON-Ru на 00 ч ВСВ

29.03.2025.

Fig. 6. Forecast and measurements of the height of the lower boundary of the tem-

perature inversion, m (a) and inversion intensity, K (б) for the ICON-Ru configura-

tion at 00 UTC March 29, 2025.

Установленные особенности модельных расчетов температурной стра-

тификации имеют практическую значимость для их интерпретации и пост-

процессинга при прогнозировании НМУ.

2.3. Связь прогностического МПРЗ с концентрациями

СО, NO и NO₂в эпизоде НМУ 28‒31 марта 2025 года

Изучению связей метеорологических условий с загрязнением воздуха

посвящено много зарубежных и отечественных публикаций, список работ

продолжает активно пополняться результатами региональных исследова-

ний. Во многих работах описываются связи загрязнений с отдельными или

несколькими метеорологическими характеристиками – скоростью ветра,

давлением, относительной влажностью, осадками, высотой геопотенциала

и т. п. [1, 10, 12‒14]. Реже, чем с наземными характеристиками, изучаются

связи загрязнения с вертикальными метеорологическими параметрами. В

частности, в [2], подтверждая результаты других авторов, отмечается зна-

чимое влияние температурной стратификации в пограничном слое, что со-

звучно нашим исследованиям.

Остается актуальной типизация крупномасштабной циркуляции как

фактора загрязнения, в частности, установление определенного типа по-

годы в эпизодах сильного загрязнения [9, 12]. Разработанный в Гидромет-

центре России показатель МПРЗ основан на учете воздействия конвектив-

ного перемешивания, турбулентного переноса при сдвигах ветра в АПС,

удаления примеси осадками и предназначен для оценки предпосылок по-

вышения уровня загрязнения приземного воздуха [2, 6]. МПРЗ разделяет

полный диапазон атмосферных условий на три типа рассеивания: слабое –

Ревокатова А.Р., Кузнецова И.Н., Кирсанов А.А.

67

1 тип, умеренное – 2 тип и интенсивное ‒ 3 тип (соответственно, МПРЗ-1,

МПРЗ-2, МПРЗ-3) [6]. Для верификации МПРЗ ранее нами были использо-

ваны данные о загрязнении приземного воздуха по измерениям на АСКЗА

Мосэкомониторинг [3]; ниже обсуждаются результаты сравнений МПРЗ с

измерениями концентраций на Останкинской телебашне на уровнях 0, 248

и 348 м (сайт) в эпизоде 28‒31 марта 2025 года.

Как видно на рис. 7, где индикатором загрязнения является диоксид

азота (NO₂), загрязнение с высотой в основном уменьшается: концентрация

NO₂на высоте 248 м примерно в 1.5 раза меньше, на высоте 348 м в 2‒2.5

раза меньше, чем на нижнем уровне. При этом в ночные часы при МПРЗ-1

и МПРЗ-2 временами наблюдается специфическое нелинейное изменение

с высотой концентрации NO₂: при стабильности наибольшего загрязнения

приземного слоя сближение концентрации в слое 248‒348 м, а в отдельные

часы и более высокие концентрации NO₂на верхнем уровне (348 м), что

обеспечивается переносом загрязнений благодаря турбулентному переме-

шиванию при термической устойчивости. При МПРЗ-3 в дневные часы (29,

30 и 31 марта) при интенсивном конвективном перемешивании наблюда-

ется уменьшение загрязнения всего нижнего 350-метрового слоя.

0,10

0,09

0,08

0,07

0,06

0,05

0,04

0,03

0,02

0,01

0,00

3

2

1

0

Рис. 7. Концентрация NO₂(мг/м3) по измерениям на ОТБ на уровне 0 м (чер-

ный), 248 м (голубой), 348 м (фиолетовый) и прогностические величины МПРЗ

(столбцы гистограммы): красный МПРЗ-1, желтый МПРЗ-2, зеленый МПРЗ-3.

28‒31 марта 2025 г.

Fig. 7. Concentration of NO₂(mg/m³) according to measurements at the Ostankino

TV Tower at level 0 m (black), 248 m (light blue), 348 m (purple), and prognostic

values of MIPD (histogram bars): red MIPD-1, yellow MIPD-2, green MIPD-3.

March 28-31, 2025.

Отдельно заметим, что в эпизоде при МПРЗ-3 было два периода роста

концентраций NO₂. Первый (28.03) связан с редким явлением – возвратом

прошедшей над Москвой воздушной массой. Ночью и рано утром прошли

дожди, днем 28.03 северо-западный перенос сменился на юго-восточный,

68

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

в уже насыщенном городскими примесями воздухе и после обычного

утреннего пика загрязнение продолжало увеличиваться. Аномальный рост

был зафиксирован на многих АСКЗА, в частности на АСКЗА Лосиный ост-

ров, где концентрация к вечеру превысила обычный фон в 2 раза (рис. 9а).

Второй период роста концентраций NO₂при МПРЗ-3 имел место вечером

31.03 при умеренном юго-восточном переносе в отсутствии инверсии (рис.

5з). Этот случай повсеместного кратковременного всплеска загрязнения (с

18 до 21 ч), возможно, связан со специфическими процессами мезомас-

штабного переноса вторичных загрязнений и нуждается в детальном ана-

лизе. При этом следует принять во внимание, что оба аномальных «пери-

ода» роста NO₂совпали с вечерним пиком трафика в пятницу и в

понедельник, высокая вариабельность нагрузки в которых может суще-

ственно повлиять на рост концентраций.

Представленный на рис. 8а временной ход концентрации оксидов азота

и углерода (NO, СО) по измерениям на нижнем уровне ОТБ подтверждает

описанные выше основные закономерности: наибольшие концентрации

NO и СО наблюдаются при МПРЗ-1 и МПРЗ-2, а пиковых значений уровни

загрязнения достигают в часы вечернего и утреннего максимума транс-

портной нагрузки (рис. 8а), что совпадает с приведенными в [7] данными.

Следует отметить, что при МПРЗ-1 и МПРЗ-2 процесс обычного ве-

чернего повышения загрязнения до максимума занимает от 3 до 5 часов. В

утренние часы при появлении МПРЗ-3 происходит быстрое снижение

уровня загрязнения вследствие нарастающей с восходом солнца толщины

слоя конвективного перемешивания. И только указанными в разделе 2.1

особенностями модельного прогноза стратификации, а именно, задержкой

утром перехода к термической неустойчивости, можно объяснить резкое

падение концентраций утром при «ложном» прогнозе МПРЗ-1 и МПРЗ-2

(рис. 8а). Поскольку по данным о температуре на ОТБ уже около 9 ч ин-

версия в приземном слое разрушалась (рис. 8б), что, по-видимому, служило

началом процессов очищения даже при градиенте температуры меньше су-

хоадиабатического. Следует подчеркнуть, что ночное 3‒5-кратное превы-

шение фоновых уровней NO и СО наблюдалось при сохранявшихся не ме-

нее 12 часов приземных инверсиях, при максимальном развитии которых

вертикальный градиент достигал 5‒6 °С/100 м. В целом в рассматриваемом

эпизоде температурный градиент в приземном слое хорошо согласуется как

с МПДля верификации МПРЗ, кроме наблюдений на ОТБ, использованы

данные о загрязнении на близко расположенных к Останкинской теле-

башне трех АСКЗА (Полярная, Глебовская и Лосиный остров). Представ-

ленные на рис. 9 МПРЗ и концентрации NO₂, NO, CO на АСКЗА при и

меющих место локальных особенностях демонстрируют в целом удовле-

творительное согласие колебаний уровней загрязнения с типом МПРЗ. В

частности, наблюдается достаточно выраженная синхронизация (с времен-

ным лагом 1‒2 часа) роста загрязнений на всех АСКЗА при наступлении

НМУ в вечерние часы, характерное общее понижение ночного уровня при

слабом рассеивании, а также формирование на всех АСКЗА утреннего

Ревокатова А.Р., Кузнецова И.Н., Кирсанов А.А.

69

максимума при МПРЗ-1, МПРЗ-2, по сравнению с вечерним менее продол-

жительного из-за перехода АПС в состояние термической неустойчивости

РЗ, так и с концентрациями рассмотренных загрязняющих веществ.

1,80

1,60

1,40

1,20

1,00

0,80

0,60

0,40

0,20

0,00

3

2

1

0

а)

3

2

1

0

-1

-2

-3

-4

-5

-6

б)

Рис. 8. Приземная концентрация NO (сиреневый), СО (черный), мг/м³, по из-

мерениям на ОТБ и прогностические величины МПРЗ (столбцы гистограммы):

красный МПРЗ-1, желтый МПРЗ-2, зеленый МПРЗ-3 (а); временной ход гра-

диента температуры в приземном слое (°С /100 м) по измерениям на ОТБ –

черная линия, синяя линия ‒ сухоадиабатический градиент (б). 28-31 марта

2025 г.

Fig. 8. Surface concentration of NO (purple), CO (black), mg/m³, according to

measurements at the Ostankino TV Tower and forecast values of MIPD (histogram

bars): red MIPD-1, yellow MIPD-2, green MIPD-3 (a), time course of temperature

gradient in the surface layer (°C/100 m) according to measurements at the

Ostankino TV Tower - black line, blue line - dry adiabatic gradient (б). March 28-

31, 2025.

70

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

Нельзя не отметить того, что содержание первичных загрязнений (NO,

CO) достигало наибольших значений при МПРЗ-1, МПРЗ-2 уже в начале

эпизода НМУ, а наиболее высокое загрязнение NO₂наблюдалось на 2‒3

сутки (рис. 9).

0,10

0,08

0,06

0,04

0,02

0,00

3

2

1

0

а)

3,5

3,0

2,5

2,0

1,5

1,0

0,5

0,0

3

2

1

0

б)

Рис. 9. Приземная концентрация NO₂(а), СО (б), мг/м³, на АСКЗА Глебовская

(бордовая линия), Полярная (черная линия), Лосиный остров (зеленая линия)

и на ОТБ (синяя линия). Окна с розовой заливкой – прогноз МПРЗ-1 или

МПРЗ-2. 28‒31 марта 2025 г.

Рис. 9. Surface concentration of NO2 (а), СО (б), mg/m³, according to measure-

ments at the Glebovskaya (burgundy line), Polyarnaya (black line), Losiny ostrov

(green line) and at the Ostankino TV Tower (blue line). Windows with pink fill –

prognostic values of MIPD-2 or MIPD-2. March 28-31, 2025.

Ревокатова А.Р., Кузнецова И.Н., Кирсанов А.А.

71

Это может служить иллюстрацией того, что при длительных НМУ ак-

тивизируются процессы образования вторичных загрязнений, более ток-

сичных по сравнению с первичными выбросами, что и зафиксировано в

условиях малооблачной сухой аномально теплой для конца марта погоды

(в Москве температура повышалась до +14‒16 °С. Заслуживает отдельного

внимания тот факт, что вечером 31 марта отмеченный выше аномальный

пиковый всплеск NO₂по данным измерений первичных загрязнений NO,

CO не наблюдался.

Заключение

В Гидрометцентре России ежедневно рассчитывается показатель

МПРЗ, который позволяет делать выводы об условиях рассеяния примесей

в течение текущих и следующих суток. Для расчета МПРЗ в последние

годы использовались прогностические данные системы COSMO-Ru, а в

связи с переходом на прогностические данные системы ICON-Ru выпол-

нены предварительные оценки качества прогнозов конфигураций с шагом

сетки по горизонтали 6 км (COSMO-Ru6ENA и ICON-Ru13/6N29) за 6 ме-

сяцев 2025 года. Используя пакет верификации METplus, проведены срав-

нения прогностических величин температуры, скорости ветра на изобари-

ческих поверхностях 1000, 925 и 850 гПа в пунктах радиозондирования на

ЕТР. ICON-Ru показала преимущество над предыдущей моделью по каче-

ству прогнозов большинства метеопраметров, можно отметить главные вы-

воды:

‒ в большинстве случаев прогнозы температуры на 1000 и 925 гПа по

ICON-Ru оказались более успешными, чем по COSMO- Ru;

‒ общей закономерностью является уменьшение МАЕ прогноза темпе-

ратуры на уровне 925 гПа по сравнению с уровнем 1000 гПа, при этом МАЕ

растет по мере увеличения заблаговременности прогноза;

‒ оценки скорости ветра менее однозначные: в январе и в феврале в

большинстве случаев прогнозы скорости ветра на уровне 1000 гПа оказа-

лись более успешными по COSMO-Ru, далее с каждым месяцем прогнозы

по ICON-Ru улучшались, в мае и июне ошибки прогнозов ICON-Ru

меньше, чем по COSMO-Ru.

Важным этапом исследований было сравнение прогнозируемых систе-

мами COSMO-Ru и ICON-Ru метеопараметров на вертикальных уровнях,

для чего были привлечены данные радиозондов и наблюдений на Остан-

кинской телебашне. Полученные результаты указывают на то, что прогнозы

вертикальных профилей температуры ICON-Ru в большинстве случаев

ближе к измеренным характеристикам, чем расчеты по COSMO-Ru.

Яркий эпизод НМУ 28–31 марта и повышенного загрязнения в Москве

использован для верификации прогнозов МПРЗ по данным ICON-Ru с при-

менением данных измерений концентраций загрязняющих веществ на трех

высотных уровнях ОТБ и наземных измерений (CO, NO и NO₂) на близко

расположенных к ОТБ станциях.

72

Гидрометеорологические прогнозы, математическое моделирование

Изучены особенности временной динамики отдельных загрязнений

при разных типах МПРЗ, подтверждена связь МПРЗ-1 типа (слабое рассе-

ивание) с повышением концентраций загрязняющих веществ на станциях

городского типа. В целом прогноз МПРЗ в период НМУ, рассчитанный

по прогнозам параметров ICON-Ru, вполне успешно описывал воздействие

крупномасштабных атмосферных процессов и локальных метеорологиче-

ских условий на загрязнение приземного воздуха, что указывает на обосно-

ванность и целесообразность оперативного использования данных модели

ICON-Ru для прогноза МПРЗ.

Список литературы

1. Васильев Д.Ю., Вельмовский П.В., Семенов В.А., Семенова Г.Н., Чибилев А.А. Влия-

ние метеорологических условий на уровень загрязнение атмосферного воздуха в городе Уфе

// Оптика атмосферы и океана. 2023. Т. 36, № 1. С. 49-58. DOI: 10.15372/AOO20230107

2. Еланский Н.Ф., Шилкин А.В., Пономарев Н.А., Захарова П.В., Качко М.Д., Поляков

Т.И. Пространственно-временные вариации содержания загрязняющих примесей в воздуш-

ном бассейне Москвы и их эмиссии // Известия РАН. ФАО. 2022. Т. 58, № 1. С. 92-108.

3. Кирсанов А.А., Тарасова М.А., Бундель А.Ю., Астахова Е.Д., Шувалова Ю.О., Розин-

кина И.А., Блинов Д.В. Многофакторная верификация результатов численных прогнозов по-

годы оперативной системы COSMO-Ru и отдельных компонент развиваемой COSMO-

Ru/icon // Метеорология и гидрология. 2024. № 8. С. 126-141.

4. Кузнецова И.Н., Ткачева Ю.В., Борисов Д.В. Методы прогнозирования

метеорологических условий, влияющих на загрязнение приземного воздуха // Метеорология

и гидрология. 2024. № 8. С. 87-103. DOI: 10.52002/0130-2906-2024-8-87-103

5. Кузнецова И.Н., Ткачева Ю.В., Шалыгина И.Ю., Нахаев М.И. Прогнозирование ме-

теорологического показателя рассеивания загрязняющих веществ в приземном воздухе //

Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2021. № 3 (381). С. 131-149.

6. Ривин Г.С., Розинкина И.А., Вильфанд Р.М., Киктев Д.Б. и др. Разработка

оперативной системы численного прогноза погоды и метеоусловий опасных явлений с

высокой детализацией для Московского региона // Метеорология и гидрология. 2020. № 7.

С. 5-19. DOI: 10.3103/s1068373920070018

7. Розинкина И.А., Ривин Г.С., Багров А.Н., Блинов Д.В. и др. Конфигурация COSMO-

Ru2By модели COSMO: успешность и методология оценки численных прогнозов и γ-мезо-

масштабных атмосферных процессов // Гидрометеорологические исследования и прогнозы.

2023. № 2 (388). С. 6-34. https://doi.org/10.37162/2618-9631-2023-2-6-34

8. Ткачева Ю.В., Кузнецова И.Н., Нахаев М.И. Усовершенствованная технология про-

гноза метеорологических параметров и условий, влияющих на загрязнение воздуха // Гид-

рометеорологические исследования и прогнозы. 2022. № 3 (385). С. 161-177.

9. Brown B., Jensen T., Gotway J.H. et al. The Model Evaluation Tools (MET): More than a

Decade of Community-Supported Forecast Verification // Bulletin of the American Meteorological

Society. 2021. Vol. 102, no. 4. Р. E782-E807. DOI: 10.1175/BAMS-D-19-0093.1

10. Ziyue Chen Danlu, Chuanfeng Meipo et al. Influence of meteorological conditions on

PM_2.5concentrations across China: A review of methodology and mechanism // Environ Int. 2020.

Vol. 109. P. 105558. DOI: 10.1016/j.envint.2020.105558

11. Pérez I.A., García M.Á., Sánchez M.L., Pardo N. et al. Points in Air Pollution Meteorol-

ogy // Int. J. Environ. Res. Public Health. 2020. Vol. 17. Р. 8349.

https://doi.org/10.3390/ijerph17228349.

12. Nakyai T., Santasnachok M., Thetkathuek A., Phatrabuddha N. Influence of meteorolog-

ical factors on air pollution and health risks: A comparative analysis of industrial and urban areas

in Chonburi Province, Thailand // Environmental Advances. 2025. Vol. 19. P. 100608.

13. Vasil’ev D.Y., Yelizariev A.N., Kucherova D.S. et al. An analysis of meteorological con-

ditions and concentrations of atmospheric impurities in the city of Ufa // Russ. Phys. J. 2025.

Vol. 68. P. 1005-1009. https://doi.org/10.1007/s11182-025-03528-7

Ревокатова А.Р., Кузнецова И.Н., Кирсанов А.А.

73

14. Zhang T., Zhang R., Zhong J., Shen X. al. Classification and estimation of unfavourable

boundary-layer meteorological conditions in beijing for pm_2.5concentration changes using vertical

meteorological profiles// Atm. Res. 2023. 15 September 2023.

References

1. Vasilev D.Yu., Velmovsky P.V., Semenov V.A, Semenova G.N., Chibilev A.A. The influence

of meteorological conditions on the level of atmospheric air pollution in Ufa. Atmospheric and

Oceanic Optics. 2023, vol. 36, no. 3, pp. 234-243. DOI: 10.1134/S1024856023030211

2. Elansky N.F., Shilkin A.V., Ponomarev N.A., Zakharova P.V., Kachko M.D., Poliakov T.I.

Spatiotemporal variations in the content of pollutants in the Moscow air basin and their emissions.

Izvestiya, Atmospheric and Oceanic Physics. 2022, vol. 58, no. 1, pp. 92-108. DOI:

10.1134/S0001433822010029

3. Kirsanov A.A., Tarasova M.A., Bundel' A.Yu., Astakhova E.D., Shuvalova Yu.O., Rozinkina

I.A., Blinov D.V. Multipurpose verification of the COSMO-Ru operational system and experi-

mental technologies based on the ICON model. Russian Meteorology and Hydrology . 2024,

vol. 49, no. 8, pp. 750-761. DOI: 10.3103/S1068373924080041.

4. Kuznetsova I.N., Tkacheva Yu.V., Borisov D.V. Methods for Forecasting Meteorological

Conditions Affecting Surface Air Pollution. Russian Meteorology and Hydrology . 2024, vol. 49,

no. 8, pp. 722-734. DOI: 3103/S1068373924080077

5. Kuznetsova I.N., Tkacheva Yu.V., Shalygina I.Yu., Nakhaev M.I. Forecasting a meteoro-

logical indicator of pollutant dispersion in surface air. Gidrometeorologicheskie issledovaniya i

prognozy [Hydrometeorological Research and Forecasting]. 2021, vol. 381, no. 3, pp. 131-149

[in Russ.].

6. Rivin G.S., Rozinkina I.A., Vil’fand R.M., Kiktev D.B. et al. Development of the High-

resolution Operational System for Numerical Prediction of Weather and Severe Weather Events

for the Moscow Region. Russian Meteorology and Hydrology . 2020, vol. 45, no. 7, pp. 455-465.

7. Rozinkina I. A., Rivin G. S., Bagrov A.N., Blinov D.V. et al. The COSMO-Ru2By config-

uration of the COSMO model: skill and methodology for estimating of the forecasts of β- and γ-

mesoscale processes Gidrometeorologicheskie issledovaniya i prognozy [Hydrometeorological

Research and Forecasting]. 2023, vol. 388, no. 2, pp. 6-34 [in Russ.].

8. Tkacheva Yu.V., Kuznetsova I.N., Nakhaev M.I. Improved technology for forecasting me-

teorological parameters and conditions affecting air pollution. Gidrometeorologicheskie issledo-

vaniya i prognozy [Hydrometeorological Research and Forecasting]. 2022, vol. 385, no. 3,

pp. 161-177 [in Russ.].

9. Brown B., Jensen T., Gotway J.H. et al. The Model Evaluation Tools (MET): More than a

Decade of Community-Supported Forecast Verification. Bulletin of the American Meteorological

Society. 2021, vol. 102, no. 4, pp. E782-E807. DOI: 10.1175/BAMS-D-19-0093.1

10. Ziyue Chen Danlu, Chuanfeng Meipo et al. Influence of meteorological conditions on

PM_2.5concentrations across China: A review of methodology and mechanism. Environ Int. 2020,

vol. 109, pp. 105558. DOI: 10.1016/j.envint.2020.105558

11. Pérez I.A., García M.Á., Sánchez M.L., Pardo N. et al. Points in Air Pollution Meteorol-

ogy. Int. J. Environ. Res. Public Health. 2020, vol. 17, pp. 8349.

https://doi.org/10.3390/ijerph17228349

12. Nakyai T., Santasnachok M., Thetkathuek A., Phatrabuddha N. Influence of meteorolog-

ical factors on air pollution and health risks: A comparative analysis of industrial and urban areas

in Chonburi Province, Thailand. Environmental Advances. 2025, vol. 19, pp. 100608.

13. Vasil’ev D.Y., Yelizariev A.N., Kucherova D.S. et al. An analysis of meteorological con-

ditions and concentrations of atmospheric impurities in the city of Ufa. Russ. Phys. J. 2025, vol. 68,

pp. 1005-1009. https://doi.org/10.1007/s11182-025-03528-7

14. Zhang T., Zhang R., Zhong J., Shen X. al. Classification and estimation of unfavourable

boundary-layer meteorological conditions in beijing for pm_2.5concentration changes using vertical

meteorological profiles. Atm. Res. 2023, 15 September 2023.

Поступила 17.11.2025; принята в печать 26.11.2025.

Submitted 17.11.2025; accepted for publication 26.11.2025.