1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Известия РАН. Физика атмосферы и океана
  4. T. 59, № 4, 2023

Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2023, T. 59, № 4, стр. 407-416

Использование сезонных гидродинамических прогнозов модели INM-CM5 для оценки сроков начала пыления березы

С. В. Емелина a, b, c, *, В. М. Хан a, b, c, В. А. Семенов c, d, В. В. Воробьева a, b, c, М. А. Тарасевич a, b, e, Е. М. Володин a, b, c

a Гидрометцентр России
123242 Москва, Большой Предтеченский пер., 11–13, Россия

b Институт вычислительной математики РАН
119991 Москва, ул. Губкина, 8, Россия

c Институт физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН
119017 Москва, Пыжевский пер., 3, Россия

d Институт географии РАН
119017 Москва, Старомонетный пер., 29, стр. 4, Россия

e Московский физико-технический институт
141701 Московская обл., г. Долгопрудный, Институтский пер., 9, Россия

* E-mail: tkachuzn@gmail.com

Поступила в редакцию 14.03.2023
После доработки 04.04.2023
Принята к публикации 26.04.2023

Аннотация

Экспериментальные сезонные прогнозы модели климата INM-CM5 использовались как входные данные для температурно-временной фенологической модели пыления березы. В рамках совместной модели разработана тестовая технология сезонного прогноза сроков начала пыления березы на европейской территории России. Верификация данной технологии на сезонных ретроспективных прогнозах модели INM-CM5 (1991–2019) показала адекватное воспроизведение дат начала пыления березы, рассчитанных за аналогичный период по реанализу ERA5. Средние систематические ошибки составляют ±2 дня, коэффициенты пространственной корреляции выше +0.84. Также оценены прогнозы даты начала пыления в 2022 году, рассчитанные по экспериментальным оперативным сезонным прогнозам модели INM-CM5 с месячной заблаговременностью и с нулевой заблаговременностью. Показано, что ошибки прогноза начала пыления составляют ±5–10 дней, причем у прогнозов с месячной заблаговременностью ошибки меньше. Полученные результаты позволяют сделать вывод, что сезонный прогноз приземной температуры модели INM-CM5 можно использовать в качестве входной информации для температурно-временной фенологической модели для оперативного прогноза сроков начала пыления березы на европейской территории России.

Ключевые слова: сезонный прогноз, сроки пыления березы, фенологическая модель, пыльца березы, модель INM-CM5

Список литературы

  1. Богова А.В., Ильина Н.И., Лусс Л.В. Тенденции в изучении эпидемиологии аллергических заболеваний в России за последние 10 лет // Российский аллергологический журн. 2008. № 6. С. 3–14.

  2. Варгин П.Н., Володин Е.М. Анализ воспроизведения динамических процессов в стратосфере климатической моделью ИВМ РАН // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52. № 1. С. 3.

  3. Варгин П.Н., Кострыкин С.В., Володин Е.М. Анализ воспроизведения динамического взаимодействия тропосферы и стратосферы в расчетах климатической модели ИВМ РАН // Метеорология и гидрология. 2018. № 11. С. 34–39.

  4. Вильфанд Р.М., Зарипов Р.Б., Киктев Д.Б., Круглова Е.Н., Крыжов В.Н., Куликова И.А., Тищенко В.А., Толстых М.А., Хан В.М. Долгосрочные метеорологические прогнозы в Гидрометцентре России // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2019. № 4(374). С. 12–36.

  5. Вишнева Е.А., Намазова-Баранова Л.С., Алексеева А.А. Современные принципы терапии аллергического ринита у детей // Педиатрическая фармакология. 2014. Т. 11. № 1. С. 6–14.

  6. Володин Е.М., Мортиков Е.В., Кострыкин С.В., Галин В.Я., Лыкосов В.Н., Грицун А.С., Дианский Н.А., Гусев А.В., Яковлев Н.Г. Воспроизведение современного климата в новой версии климатической модели ИВМ РАН // Известия РАН. Физика атмосферы и океана. 2017. V. 53. № 2. P. 164–178

  7. Емелина С.В., Набокова Е.В., Рубинштейн К.Г. Сравнение фенологических моделей определения начала пыления березы для численного прогнозирования переноса аллергенов // Гидрометеорологические исследования и прогнозы. 2019. № 3(373). С. 151–160.

  8. Козулина И.Е., Курбачева О.М., Ильина Н.И. Аллергия сегодня. Анализ новых эпидемиологических данных // Российский аллергологический журн. 2014. № 3. С. 3–10.

  9. Мирвис В.М., Мелешко В.П. Современное состояние и перспективы развития метеорологических прогнозов на месяц и сезон // Труды ГГО. 2008. Вып. 558. С. 3–40.

  10. Намазова-Баранова Л.С. Аллергия у детей – от теории к практике. М.: Союз педиатров России, 2011. 668 с.

  11. Носова М.Б., Северова Е.Э., Волкова О.А. Многолетние исследования современных палинологических спектров в средней полосе европейской части России // Бюллетень московского общества испытателей природы. Отдел биологии. 2015. Т. 120. № 6. С. 42–50.

  12. Степанов В.Н., Реснянский Ю.Д., Струков Б.С., Зеленько А.А. Крупномасштабная циркуляция океана и характеристики ледового покрова по данным численных экспериментов с использованием модели NEMO // Метеорология и гидрология. 2019. № 1. С. 50–66.

  13. Толстых М.А., Желен Ж.Ф., Володин Е.М., Богословский Н.Н., Вильфанд Р.М., Киктев Д.Б., Красюк Т.В., Кострыкин С.В., Мизяк В.Г., Фадеев Р.Ю., Шашкин В.В., Шляева А.В., Эзау И.Н., Юрова А.Ю. Разработка многомасштабной версии глобальной модели атмосферы ПЛАВ. // Метеорология и гидрология. 2015. № 6. С. 25–35.

  14. Хаитов Р.М., Ильина Н.И. Аллергология и клиническая иммунология. Клинические рекомендации. М.: ГЭОТАР – Медиа, 2019. 352 с.

  15. Хан В.М. Усовершенствование долгосрочных метеорологических прогнозов на основе структурно-статистического подхода. Диссертация на соискание ученой степени д. г. н. Москва, 2012. 305 с.

  16. Andersen T.B. A model to predict the beginning of the pollen season // Grana. 1991. V. 30. P. 269–275.

  17. Bastl K., Kmenta M., Pessi A.M., Prank M., Saarto A., Sofiev M., Bergmann K.C., Buters J.T.M., Thibaudon M., Jäger S., Berger U. First comparison of symptom data with allergen content (Bet v 1 and Phl p 5 measurements) and pollen data from four European regions during 2009–2011 // Sci. Total Environ. 2016. V. 548–549. P. 229–235.

  18. Cannell M.G.R., Smith R.I. Thermal Time, Chill Days and Prediction of Budburst in Picea-Sitchensis // J. Applied Ecology. 1983. № 20. P. 951–963.

  19. Carton J.A., Chepurin G.A., Chen L. SODA3: A New Ocean Climate Reanalysis // J. Clim. 2018. V. 31. № 17. P. 6967–6983.

  20. D’Amato G., Cecchi L., Bonini S., Nunes C., Liccardi G., Popov T., Cauwenberge P. Van. Allergenic pollen and pollen allergy in Europe // Allergy. 2007. V. 9(62). P. 976–990.

  21. Dorota M. Prediction of the birch pollen season characteristics in Cracow, Poland using an 18-year data series // Aerobiologia. 2013. V. 29. P. 31–44.

  22. Eyring V., Bony S., Meehl G.A. et al. Overview of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) experimental design and organization // Geosci. Model Dev. 2016. V. 9. № 5. P. 1937–1958.

  23. Haahtela T., Valovirta E., Saarinen K. et al. The Finnish Allergy Program 2008–2018: society-wide proactive program for change of management to mitigate allergy burden // J. Allergy Clin Immunol. 2021. V. 148. P. 319–326.

  24. Helbig N., Vogel B., Vogel H., Fiedler F. Numerical modeling of pollen dispersion on the regional scale // Aerobiologia (Bologna). 2004. V. 3. P. 3–19.

  25. Hersbach H., Bell B., Berrisford P. et al. The ERA5 global reanalysis // Quarterly J. Royal Meteorological Society. 2020. V. 146. P. 1999–2049.

  26. Huynen M., Menne B., Behrendt H. et al. Phenology and Human Health: Allergic Disorders. 2003. World Health Organisation.

  27. Fu Y., Campioli M., Deckmyn G., Janssens I. The Impact of Winter and Spring Temperatures on Temperate Tree Budburst Dates: Results from an Experimental Climate Manipulation // PLoS ONE. 2012. V. 7(10). E. 47324.

  28. Kim Y.H., Min S.K., Zhang X. et al. Evaluation of the CMIP6 multi-model ensemble for climate extreme indices // Weather and Climate Extremes. 2020. V. 29. 100 269

  29. Klimek L., Bachert C., Pfaar O. ARIA guideline 2019: treatment of allergic rhinitis in the German health system // Allergo J. Int. 2019. V. 28(7). P. 255–276.

  30. Koivikko A., Kupas R., Makinen Y., Pohjola A. Pollen seasons: forecasts of the most important allergenic plants in Finland // Allergy. 1986. V. 41(4). P. 233–242.

  31. Kukkonen J., Olsson T., Schultz D.M. et al. A review of operational, regional-scale, chemical weather forecasting models in Europe // Atmos. Chem. Phys. 2012. V. 12. P. 1–87.

  32. Laadi M. Regional variations in the pollen season of Betula in Burgundy: Two models for predicting the start of the pollination // Aerobiologia. 2001b. V. 17. P. 247–254.

  33. Latałowa M., Miętus M., Uruska A. Pollen seasonal variations in the atmospheric Betula pollen count in Gdańsk (southern Baltic coast) in relation to meteorological parameters // Aerobiologia. 2022. V. 18. P. 33–43.

  34. Linkosalo T., Ranta H., Oksanen A., Siljamo P., Luomajoki A., Kukkonen J. et al. A double-threshold temperature sum model for predicting the flowering duration and relative intensity of Betula pendula and B. pubescens // Agricultural and Forest Meteorology. 2010. V. 150. P. 1579–1584.

  35. Mahura A., Baklanov A., Korsholm U. Parameterization of the birch pollen diurnal cycle // Aerobiologia (Bologna). 2009. V. 25. P. 203–208.

  36. Myszkowska D., Jenner B., Stępalska D., Czarnobilska E. The pollen dynamics and the relationship among some pollen season characteristics (start, end, annual total, pollen season phases) in Kraków, Poland, 1991–2008 // Aerobiologia. 2011. V. 27(3). P. 229–238.

  37. Newnham R., Sparks T., Skjøth C., Head K., Adams-Groom B., Smith M. Pollen season and climate: is the timing of birch pollen release in the UK approaching its limit? // Int. J. Biometeorol. 2013. V. 57. P. 391–400.

  38. Norris-Hill J. A method to forecast the start of the Betula, Platanus and Quercus pollen seasons in North London // Aerobiologia. 1998. V. 14. P. 165–170.

  39. Pauling A., Rotach M.W., Gehrig R., Clot B. A method to derive vegetation distribution maps for pollen dispersion models using birch as an example // Int. J. Biometeorol. 2012. V. 56. P. 949–958.

  40. Porteous T., Wyke S., Smith S., Bond C., Francis J., Lee AJ., Lowrie R., Scotland G., Sheikh A., Thomas M., Smith L. “Help for Hay fever”, a goal – focused intervention for people with intermittent allergic rhinitis, delivered in Scottish community pharmacies: study protocol a pilot cluster randomized controlled trial. // Trials. 2013. V. 15. № 14. P. 217.

  41. Ritenberga O., Sofiev M., Siljamo P., Saarto A., Dahl A., Ekebom A., Sauliene I., Shalaboda V., Severova E., Hoebeke L., Ramfjord H. A statistical model for predicting the inter-annual variability of birch pollen abundance in Northern and North-Eastern Europe // Science of the Total Environment. 2018. V. 615. P. 228–239.

  42. Rodriguez-Rajo F.J., Frenguelli G., Jato M.V. Effect of air temperature on forecasting the start of the Betula pollen season at two contrasting sites in the south of Europe (1995–2001) // International J. Biometeorology. 2003. V. 47. P. 117–125.

  43. Siljamo P., Sofiev M., Filatova E., Grewling L., Jäger S., Khoreva E., Linkosalo T., Ortega Jimenez S., Ranta H., Rantio-Lehtimäki A., Svetlov A., Veriankaite L., Yakovleva E., Kukkonen J. A numerical model of birch pollen emission and dispersion in the atmosphere. Model evaluation and sensitivity analysi // Int. J. Biometeorol. 2012. V. 57. P. 125–136.

  44. Simpson D., Benedictow A., Berge H., Bergström R., Emberson L.D., Fagerli H., Flechard C.R., Hayman G.D., Gauss M., Jonson J.E., Jenkin M.E., Nyíri A., Richter C., Semeena V.S., Tsyro S., Tuovinen J.-P., Valdebenito Á., Wind P. The EMEP MSC-W chemical transport model – technical description // Atmos. Chem. Phys. 2012. V. 12. P. 7825–7865.

  45. Sofiev M., Siljamo P., Ranta H. Towards numerical forecasting of long-range air transport of birch pollen: theoretical considerations and a feasibility study // Int. J. Biometeorol. 2006. V. 50. P. 392.

  46. Sofiev M., Siljamo P., Ranta H., Linkosalo T. A numerical model of birch pollen emission and dispersion in the atmosphere, Description of the emission module // Int. J. Biometeorol. 2012(a). V. 57. P. 45–58.

  47. Stach A., Emberlin J., Adams-Groom B., Smith M., Myszkowska D. Factors that determine the severity of Betula spp. pollen seasons in Poland (Poznań and Cracow) and the United Kingdom (Worcester and London) // International J. Biometeorology. 2008. V. 52(4). P. 311–321.

  48. Tarasevich M.A., Volodin E.M. Influence of various parameters of INM RAS climate modelon the results of extreme precipitation simulation // International Young Scientists Schooland Conference on Computational Information Technologies for Environmental Sciences, May 27–June 6, 2019. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. V. 386. P. 012012.

  49. Tarasevich M.A., Volodin E.M. The Influence of Autumn Eurasian Snow Cover on the Atmospheric Dynamics Anomalies during the Next Winter in INMCM5 Model Data // Supercomputing Frontiers and Innovations. 2021. V. 8(4). P. 24–39.

  50. Vogel H., Pauling A., Vogel B. Numerical simulation of birch pollen dispersion with an operational weather forecast system // Int. J. Biometeorol. 2008. V. 52. P. 805–814.

  51. Volodin E.M., Mortikov E.V., Kostrykin S.V. et al. Simulation of the present-day climate with the climate model INMCM5 // Clim. Dyn. 2017. V. 49. P. 3715–3734.

  52. Volodin E.M., Gritsun A.S. Simulation of observed climate changes in 1850–2014 with climate model INM-CM5 // Earth System Dynamics. 2018. V. 9(4). P. 1235–1242.

  53. Vorobyeva V., Volodin E. Evaluation of the INM RAS climate model skill in climate indicesand stratospheric anomalies on seasonal timescale // Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography. 2021. V. 73(1). P. 1–12. (a)

  54. Vorobyeva V.V., Volodin E.M. Experimental Studies of Seasonal Weather Predictability Based on the INM RAS Climate Model // Mathematical Models and Computer Simulations. 2021. V. 13(4). P. 571–578. (b)

  55. Zink K., Pauling A., Rotach M.W., Vogel H., Kaufmann P., Clot B. EMPOL 1.0: a new parameterization of pollen emission in numerical weather prediction models // Geosci. Model Dev. 2013. V. 6. P. 1961–1975.

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

следующая статья выпуска предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Известия РАН. Физика атмосферы и океана

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал