ON THE POSSIBILITY OF LONG-TERM FORECASTING OF SEASONAL HYDROMETEOROLOGICAL PHENOMENA

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматриваются вопросы расширения применения физико-статистических методов в долгосрочном прогнозировании. На основании учета асинхронных связей между состоянием циркуляционных систем Атлантико-Евразийского сектора полушария и сроками наступления сезонных гидрометеорологических явлений на юго-востоке ЕЧР построена модель непараметрического дискриминантного анализа, позволяющая разделять не две, что делается традиционно, а три кластерные области, соответствующие трем фазам прогнозируемого явления. Приводятся результаты тестирования прогнозов на обучающей и контрольной выборках. Делается вывод об эффективности применения модели в региональном прогнозировании.

Об авторах

Svetlana Vladimirovna Morozova

Саратовский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского

Автор, ответственный за переписку.
Email: swetwl@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-5216-976X

кандидат географических наук, доцент, географический факультет

Mariya Aleksandrovna Alimpieva

СГУ им. Н.Г. Чернышевского

Email: alimpiewa@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0003-4422-8835

ассистент

Россия, Астраханская ул., 83, Саратов, Саратовская обл., 410012

Список литературы

  1. Adrianova L.V. 1970. K voprosu prognoza dat nastupleniya sezonnykh meteorologicheskikh yavleniy v Saratovskoy oblasti
  2. // Voprosy klimata i pogody Nizhnego Povolzh’ya. V. 6. P. 54–58.
  3. Atlas Saratovskoy oblasti. 1978. Moscow: Glavnoe upravlenie geodezii i kartografii pri sovete ministrov SSSR. 14 p.
  4. Baydal M. Kh., Neushkin A.I. 1979. Makrotsirkudyatsionnyy metod i prognoz zasukh v osnovnykh
  5. sel’skokhozyaystvennykh rayonakh strany // Works of RSRIOHI (Russian Scientific Research Institute of Hydrometeorological
  6. Information). V. 59. P. 140.
  7. Vil’fand R.M., Khan V.M., Eliseev G.V., Tishchenko V.A., Martazinova V.F., Tsepelev V.Y., Mironicheva N.P., Utkuzova
  8. D.N., Ivanova E.K. 2017. Integration of synoptic and hydrodynamic monthly air temperature forecasts // Russian Meteorology and
  9. Hydrology. V. 42. № 8. P. 485-493.
  10. Vil’fand R.M., Tishchenko V.A., Khan V.M. 2007. Statistical forecast of temperature dynamics within month on the basis of
  11. hydrodynamic model outputs // Russian Meteorology and Hydrology. V. 32. № 3. P. 147-153.
  12. The data of urgent values of air temperature for meteorological stations in Saratovskaya oblast’. 2017. RSRIOHI (Russian
  13. Scientific Research Institute of Hydrometeorological Information). URL: http://meteo.ru/index.html (Access date 22.02.2017).
  14. Kiktev D.B., Tolstykh M.A., Zaripov R.B., Kruglova E.N., Kulikova I.A., Tishenko V.A., Khan V.M. 2017. Issue of detailed
  15. meteorological forecasts in North Eurasian Climate Centre (NEACC) // Proceedings of Hydrometcentre of Russia. V. 366. P. 14-28.
  16. Kryzhov V.N. 2012. Downscaling of the global seasonal forecasts of Hydrometcenter of Russia for north Eurasia // Russian
  17. Meteorology and Hydrology. V. 37. № 5. P. 291-297.
  18. Kryzhov V.N. 2003. Connection between monthly mean, seasonal, and annual air temperatures in northern Russia and winter
  19. zonal circulation indices // Russian Meteorology and Hydrology. V. 2. P. 9-19.
  20. Mirvis V.M., Meleshko V.P., Lvova T.U., Matugin V.A. 2017. Five years experience of operational forecasting
  21. meteorological conditions for up to 45 days based on the atmosphere general circulation model of the MGO (version MGO-3
  22. T63L25) // Proceedings of Hydrometcentre of Russia. V. 366. P. 29-50.
  23. Morozova S.V. 2011. Kompleksnoe issledovanie povedeniya tsentrov deystviya atmosfery Atlantiko-Evraziynogo sektora
  24. polushariya. Saint-Petersburg: RSHU (Russian State Hydrometeorological University). V. 21. P. 53-56.
  25. Neushkin A.I., Sidorenkov N.S., Sanina A.T., Ivanova Y.B., Bereznaya T.V., Pankratenko N.V., Makarova M.E. 2013
  26. Monitoring obshchey tsirkulyatsii atmosfery. Severnoe polusharie.. Obninsk: RSRIOHI (Russian Scientific Research Institute of
  27. Hydrometeorological Information). 200 p.
  28. Rukovodstvo po agrometeorologicheskim prognozam. Zernovye kul’tury. 1984. Leningrad: Hydrometeorological
  29. publication. Volume I. 309 p.
  30. Sadokov V.P., Koselzeva V.F., Kusnezova N.N. 2012. Opredelenie dat ustoychivogo perekhoda sredney sutochnoy
  31. temperatury vozdukha cherez 0, +5 °С, ikh prognoz i otsenka. Moscow: Trudy Gidrometeorologicheskogo NITs RF V. 348. P. 144-
  32. Ugrumov A.I. 2006. Dolgosrochnye prognozy pogody. Saint-Petersburg: National Russian Hydrometeorological University.
  33. p.
  34. Handozko L.T. 2005. Economical meteorology. Saint-Petersburg: Hydrometeorological Publication. 490 p.
  35. Randall D., Curry J. 1998. Status of and outlook for large-scale modelling of atmosphere-ice-ocean interactions in the Arctic
  36. // BAMS. V. 79. P. 197-219.
  37. Wallace J.M., Gutzler D.S. 1981. Teleconnections in the geopotential height field during the Northern hemisphere winter //
  38. Mon. Wea. Rev. V.109. 784-812. P.
  39. Wilks D.S. 1995. Statistical methods in the atmospheric sciences. Moscow: Academic Press. 467 P.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Морозова С.В., Алимпиева М.А., 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».