Annual range of temperature and precipitation forecast for Altai-Sayan mountain country

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Разработана методика статистического прогноза среднемесячных температур приземного слоя воздуха и месячных сумм осадков на год вперед для горных территорий. Методика основана на адекватном описании помесячной динамики этих факторов в процентах от их среднемноголетних месячных значений in situ. Такая динамика одинакова для всех участков территории, независимо от их высоты и экспозиции. На примере Алтае-Саянской горной страны показано, что для прогноза достаточно данных наблюдений нескольких реперных метеостанций за шесть-семь лет. Предложен универсальный критерий для определения качества различных прогнозных методов, включая те, для которых известные показатели RSR и Нэша–Сатклиффа не применяются. С его помощью оценено качество выполненных прогнозов температур и осадков, которое оказалось близким к теоретически наилучшему.

Об авторах

Yuriy Kirsta

Институт водных и экологических проблем СО РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: kirsta@iwep.ru
656038, Алтайский край, г.Барнаул, ул. Молодежная, 1 ИВЭП СО РАН

Olga Lovtskaya

Институт водных и экологических проблем СО РАН

Email: kirsta@iwep.ru
656038, Алтайский край, г.Барнаул, ул. Молодежная, 1 ИВЭП СО РАН

Список литературы

  1. Бабина Е.Д., Георгиади А.Г. Оценка качества воспроизведения температуры воздуха и сумм атмосферных осадков в бассейне р. Лена глобальными климатическими моделями. // Вестн. Моск. ун-та. сер. 5. География. 2016. № 5. C. 69–76.
  2. Булыгина О.Н., Разуваев В.Н., Коршунова Н.Н., Швец Н.В. «Описание массива данных месячных сумм осадков на станциях России». Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2015620394. http://meteo.ru/data/158-total-precipitation#описание-массива-данных.
  3. Булыгина О.Н., Разуваев В.Н., Трофименко Л.Т., Швец Н.В. «Описание массива данных среднемесячной температуры воздуха на станциях России» Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2014621485 http://meteo.ru/data/156-temperature#описание-массива-данных.
  4. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учеб. для вузов. – 6-е изд. стер. – М.: Высш. шк., 1999. – 576 c.
  5. Гельфан А.Н. О проблеме валидации гидрологической модели для диагностических задач. // Сборник трудов Всероссийской научной конференции с международным участием «Водные ресурсы: новые вызовы и пути решения». Новочеркасск: ЮРГТУ НПИ, 2017, с. 143–149.
  6. Груза Г.В., Ранькова Э.Я. Обнаружение изменений климата: состояние, изменчивость и экстремальность климата. // Метеорология и гидрология. 2004. № 4. С. 50–66.
  7. Дроздов О. А., Орлова В. В., Швер Ц. А. К вопросу об оптимальной длительности периода осреднения при климатических исследованиях. Труды ГГО, 1965, вып. 181, с. 14–45.
  8. Игнатов Р.Ю., Зайченко М.Ю., Толстых М.А., Рубинштейн К.Г., Курбатова М.М. Сравнение прогнозов по региональной модели атмосферы при различных начальных и граничных условиях // Метеорология и гидрология, 2019, № 6, с. 17–23
  9. Изменение климата и его воздействие на экосистемы, население и хозяйство российской части Алтае-Саянского экорегиона: оценочный доклад / Под ред. А.О. Кокорина; Всемирный фонд дикой природы (WWF России). – М., 2011. – 168 с.
  10. Кирста Ю.Б. Пространственное обобщение климатических характеристик для горных территорий // Мир науки, культуры, образования. 2011. № 3 (28). С. 330–337.
  11. Кирста Ю.Б., Пузанов А.В., Ловцкая О.В., Лубенец Л.Ф., Кузняк Я.Э., Пахотнова А.Ю. Имитационная математическая модель стока средних и малых рек для горных территорий // Известия Самарского научного центра РАН. 2012. Т.14, №1(9). С. 2334–2342.
  12. Кожахметова Э.П., Чередниченко А.В., Чередниченко В.С. О выборе периодов для расчета норм по температуре и осадкам. // Гидрометеорология и экология. 2010. № 4. С. 9–19.
  13. Модина Т.Д., Сухова М.Г. Климат и агроклиматические ресурсы Алтая. Новосибирск: Универсальное книжное издательство, 2007. 178 с.
  14. Погода и климат. Архивы погоды. URL: http://www.pogodaiklimat.ru/archive.php (дата обращения: 10.04.2019).
  15. Расписание погоды. Архив погоды по метеостанциям. URL: http://rp5.ru (дата обращения: 10.04.2019).
  16. Рубинштейн Е. С. Однородность метеорологических рядов во времени и пространстве в связи с исследованием изменения климата. // Ленинград. Гидрометеоиздат. 1979
  17. Сапожникова С.А. Особенности термического режима Горного Алтая // Труды НИИАК. – 1965. Вып. 33. С. 97–133.
  18. Физико-географическое районирование СССР: характеристика региональных единиц / под ред. проф. Н. А. Гвоздецкого. – Москва: Изд-во Моск. ун-та, 1968. – 576 с.
  19. Koch·M., Cherie N. SWAT-modeling of the impact of future climate change on the hydrology and the water resources in the upper blue Nile river basin, Ethiopia. In: Proceedings of the 6th International Conference on Water Resources and Environment Research, ICWRER 2013. Koblenz, Germany, June 3–7, 2013. P. 428–523.
  20. Moriasi D.N., Arnold J.G., Van Liew M.W., Bingner R.L., Harmel R.D., Veith T.L. Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulation // Transactions of the ASABE. 2007. Vol. 50 (3). P. 885–900.
  21. Parton K.A., Crean J. Review of the Literature on Valuing Seasonal Climate Forecasts in Australian Agriculture. Report for the Project Improved Use of Seasonal Forecasting to Increase Farmer Profitability. – NSW DPI, Orange, Australia, 2016.
  22. Siegert S., Bellprat O., Menegoz M., et al. Detecting Improvements in Forecast Correlation Skill: Statistical Testing and Power Analysis // MONTHLY WEATHER REVIEW 2017 Vol. 145 (2), pp. 437–450.
  23. Skamarock W.C., Klemp J.B., Dudhia J., et al. Description of the Advanced Research WRF Version 3. – NCAR Technical Note NCAR/TN-475+STR; doi: 10.5065/D68S4MVH, 2008, 520 p.
  24. WMO: Calculation of monthly and annual 30-year standard normals, WCDP – No. 10 (WMO-TD/No. 341), Geneva, 1989. – 11 pp.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Расположение реперных метеостанций, данные которых использованы для расчета относительной динамики температур воздуха и осадков по Алтае-Саянской горной стране (подложка Map data ©2015 Google)

Скачать (616KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Средние по метеостанциям значения критерия A для прогнозных среднемесячных температур по четырем сезонам 1984–2016 гг. в зависимости от количества лет в предшествующем прогнозному году периоде их осреднения.

Скачать (87KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Средние по метеостанциям значения критерия A для прогнозных месячных сумм осадков по четырем сезонам 1984–2016 гг. в зависимости от количества лет в предшествующем прогнозному году периоде их осреднения.

Скачать (35KB)
Метаданные

© Кирста Ю.Б., Ловцкая О.В., 2020

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».