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

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Analysis and long-term forecasting of climatic characteristics of the mountains is laborious and extremely difficult due to complex vertical and horizontal differentiation of climatic fields and insufficient number of weather stations in the region. We have developed a method for statistical forecast of average monthly temperature in the surface air layer and monthly precipitation for the mountain areas with an annual lead time.

The method is based on the description of monthly dynamics of the mentioned factors expressed in percent of their average annual monthly values measured in situ. Such a dynamics remains the same throughout the study territory, regardless of its height and exposure. To convert the relative values of temperature and precipitation into their conventional units of measurements (°C and mm) one needs just mean annual January and July values of air temperature and precipitation for the territory under study. By the example of the Altai-Sayan mountain country, it is shown that the use of observation data for 6–7 years obtained from several reference weather stations ensure reliable prediction. The forecast is equally true for any part of the mountainous country due to spatial generalization of relative changes in these factors. The universal criterion A for assessing the quality of various predictive methods (including those, which do not use the model quality indices RSR and Nash–Sutcliffe) is proposed.

The criterion is the error of predictive method Sdiff normalized by standard deviation Sobs of observations from their average and equals to Sdiff/ Sobs. It is associated with NSE and RSR indices through dependencies RSR = A and NSE = 1–RSR2 = 1–2A2. The proposed criterion was used in assessing the quality of temperature and precipitation forecasts; it was close to the theoretically best one for statistical prognoses.

About the authors

Yuriy Borisovich Kirsta

Institute for water and environmental problems

Author for correspondence.
Email: kirsta@iwep.ru
1,Molodyoznaya St., Barnaul 656038, Altai Krai, Russia IWEP SB RAS

Olga Volfova Lovtskaya

Institute for water and environmental problems

Email: kirsta@iwep.ru
1,Molodyoznaya St., Barnaul 656038, Altai Krai, Russia IWEP SB RAS

References

  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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2020 Kirsta Y.B., Loucka O.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».