1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Известия РАН. Физика атмосферы и океана
  4. T. 59, № 6, 2023

Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2023, T. 59, № 6, стр. 686-706

Сравнение различных методов кластеризации для определения погодных режимов в Евро-Атлантическом секторе в зимний и летний сезоны

Б. А. Бабанов a, *, В. А. Семенов a, b, И. И. Мохов a, c

a Институт физики атмосферы им. А. М. Обухова РАН
119017 Москва, Пыжевский переулок, 3, Россия

b Институт географии РАН
119017 Москва, Старомонетный переулок, 29, Россия

c Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
119991 Москва, Ленинские горы, 1, Россия

* E-mail: babanov@ifaran.ru

Поступила в редакцию 03.06.2023
После доработки 25.07.2023
Принята к публикации 28.08.2023

Аннотация

Для выделения режимов крупномасштабной атмосферной циркуляции (погодных режимов) используются различные методы кластерного анализа. В статье приведено сравнение четырех, наиболее часто используемых методов – k-means (KM), иерархической кластеризации Уорда (HW), модели Гауссовой смеси (GM) и самоорганизующихся карт Кохонена (SOM) на примере выделения погодных режимов в Евро-Атлантическом секторе. Использовались данные реанализа ERA5 для высоты геопотенциала на уровне 500 гПа (z500) для периода 1940–2022 гг. Для зимних месяцев методом KM выделялись четыре классических для Евро-Атлантики погодных режима – два режима, ассоциированные с положительной и отрицательной фазами Североатлантического колебания (NAO+ и NAO–), режим Скандинавского блокинга (SB) и режим, характеризующийся повышенным давлением над Северной Атлантикой. Для летних месяцев методом KM выделены режимы, похожие по пространственной структуре на зимние. Методом SOM выделяются режимы, практически неотличимые от режимов, полученных методом KM. В отличие от KM и SOM, методами HW и GM выделены режимы, характерная пространственная структура которых не полностью совпадает с четырьмя классическими зимними режимами в Евро-Атлантике и их летними аналогами. Режимами, полученными методами HW и GM, объясняется меньшая доля дисперсии z500, для них отличаются особенности переходов, относительные повторяемости и характерные продолжительности, а летние режимы меньше похожи на зимние по сравнению с режимами, полученными методом KM. Средние коэффициенты пространственной корреляции между характерными полями аналогичных режимов, детектированных методами KM и HW, составили 0.76 для зимы и 0.83 для лета, методами KM и GM – 0.70 для зимы и 0.72 для лета, методами HW GM – 0.41 и 0.44 соответственно. При использовании некоторых методов кластеризации выявлены статистически значимые тренды сезонной повторяемости режимов – положительный тренд “NAO+” и отрицательный тренд “NAO–”.

Ключевые слова: кластерный анализ, k-means, погодные режимы, атмосферная циркуляция, Евро-Атлантический регион, Североатлантическое колебание

Список литературы

  1. Бабанов Б.А., Семенов В.А., Акперов М.Г., Мохов И.И., Keenlyside N.S. Повторяемость зимних режимов атмосферной циркуляции в Евро-Атлантическом регионе и связанные с ними экстремальные погодно-климатические аномалии в Северном полушарии // Оптика атмосферы и океана. 2023. Т. 36. № 4. С. 304–312.

  2. Бардин М.Ю., Платова Т.В. Долгопериодные вариации показателей экстремальности температурного режима на территории России и их связь с изменениями крупномасштабной атмосферной циркуляции и глобальным потеплением // Метеорол. и гидрол. 2019. № 12. С. 5–19.

  3. Гирс А.А. Макроциркуляционный метод долгосрочных метеорологических прогнозов. Л.: Гидрометеоиздат, 1974. 485 с.

  4. Дзердзеевский Б.Л., Курганская В.М., Витвицкая З.М. Типизация циркуляционных механизмов в Северном полушарии и характеристика синоптических сезонов // Труды НИУ ГУГМС. Л.: Гидрометиздат. 1946. 80 с.

  5. Arthur D., Vassilvitskii S. K-means++ the advantages of careful seeding // Proceedings of the eighteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms. 2007. P. 1027–1035.

  6. Banfield J.D., Raftery A.E. Model-based Gaussian and non-Gaussian clustering // Biometrics. 1993. P. 803–821.

  7. Bao M., Wallace J.M. Cluster analysis of Northern Hemisphere wintertime 500-hPa flow regimes during 1920–2014 // J. Atmospheric Sciences. 2015. V. 72. № 9. P. 3597–3608.

  8. Barnston A.G., Livezey R.E. Classification, seasonality and persistence of low-frequency atmospheric circulation patterns // Monthly weather review. 1987. V. 115. № 6. P. 1083–1126.

  9. Baur F., Hess P., Nagel H. Kalender der grosswetterlagen Europas 1881–1939 // Bad Homburg. 1944. V. 35.

  10. Bilmes J.A. A gentle tutorial of the EM algorithm and its application to parameter estimation for Gaussian mixture and hidden Markov models // International computer science institute. 1998. V. 4. № 510. P. 126.

  11. Bradley P.S., Fayyad U.M. Refining initial points for k-means clustering // ICML. 1998. V. 98. P. 91–99.

  12. Cassou C. Intraseasonal interaction between the Madden–Julian oscillation and the North Atlantic Oscillation // Nature. 2008. V. 455. № 7212. P. 523–527.

  13. Cattiaux J., Vautard R., Cassou C., Yiou P., Masson-Delmotte V., Codron F. Winter 2010 in Europe: A cold extreme in a warming climate // Geophysical Research Letters. 2010. V. 37. № 20.

  14. Charlton-Perez A.J., Ferranti L., Lee R.W. The influence of the stratospheric state on North Atlantic weather regimes // Quarterly J. Royal Meteorological Society. 2018. V. 144. № 713. P. 1140–1151.

  15. Cheng X., Wallace J.M. Cluster analysis of the Northern Hemisphere wintertime 500-hPa height field: Spatial patterns // J. atmospheric sciences. 1993. V. 50. № 16. P. 2674–2696.

  16. Christiansen B. Atmospheric circulation regimes: Can cluster analysis provide the number? // J. Climate. 2007. V. 20. № 10. P. 2229–2250.

  17. Corti S., Molteni F., Palmer T.N. Signature of recent climate change in frequencies of natural atmospheric circulation regimes // Nature. 1999. V. 398. № 6730. P. 799–802.

  18. Dawson A., Palmer T.N., Corti S. Simulating regime structures in weather and climate prediction models // Geophysical Research Letters. 2012. V. 39. № 21.

  19. Fabiano F., Christensen H.M., Strommen K., Athanasiadis P., Baker A., Schiemann R., Corti S. Euro-Atlantic weather Regimes in the PRIMAVERA coupled climate simulations: impact of resolution and mean state biases on model performance // Climate Dynamics. 2020. V. 54. P. 5031–5048.

  20. Falkena S.K., de Wiljes J., Weisheimer A., Shepherd T.G. Revisiting the identification of wintertime atmospheric circulation regimes in the Euro-Atlantic sector // Quarterly J. Royal Meteorological Society. 2020. V. 146. № 731. P. 2801–2814.

  21. Folland C.K., Knight J., Linderholm H.W., Fereday D., Ineson S., Hurrell J.W. The summer North Atlantic Oscillation: past, present, and future // J. Climate. 2009. V. 22. № 5. P. 1082–1103.

  22. Govender P., Sivakumar V. Application of k-means and hierarchical clustering techniques for analysis of air pollution: A review (1980–2019) // Atmospheric pollution research. 2020. V. 11. № 1. P. 40–56.

  23. Greene C.A. et al. The climate data toolbox for MATLAB // Geochemistry, Geophysics, Geosystems. 2019. V. 20. № 7. P. 3774–3781.

  24. Guemas V., Salas-Mélia D., Kageyama M., Giordani H., Voldoire A., Sanchez-Gomez E. Summer interactions between weather regimes and surface ocean in the North-Atlantic region // Climate dynamics. 2010. V. 34. P. 527–546.

  25. Hannachi A. Low-frequency variability in a GCM: Three-dimensional flow regimes and their dynamics // J. climate. 1997. V. 10. № 6. P. 1357–1379.

  26. Hartigan J.A., Wong M.A. A k-means clustering algorithm // Applied statistics. 1979. V. 28. № 1. P. 100–108.

  27. Hersbach H. et al. The ERA5 global reanalysis // Quarterly J. Royal Meteorological Society. 2020. V. 146. № 730. P. 1999–2049.

  28. Hess P., Brezowsky H. Katalog der Grosswetterlagen Europas 1881–1976, 3. verbesserte und ergänzte Aufl // Berichte des Deutschen Wetterdienstes. 1977. V. 113. P. 1–140.

  29. Hurrell J.W. Decadal trends in the North Atlantic Oscillation: Regional temperatures and precipitation // Science. 1995. V. 269. № 5224. P. 676–679.

  30. Hurrell J.W., Kushnir Y., Ottersen G., Visbeck M. An overview of the North Atlantic oscillation // Geophysical Monograph-American Geophysical Union. 2003. V. 134. P. 1–36.

  31. Huth R. et al. Classifications of atmospheric circulation patterns: recent advances and applications // Annals of the New York Academy of Sciences. 2008. V. 1146. № 1. P. 105–152.

  32. James P.M. An objective classification method for Hess and Brezowsky Grosswetterlagen over Europe // Theoretical and Applied Climatology. 2007. V. 88. P. 17–42.

  33. Kanungo T., Mount D.M., Netanyahu N.S., Piatko C.D., Silverman R., Wu A.Y. An efficient k-means clustering algorithm: Analysis and implementation // IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. 2002. V. 24. № 7. P. 881–892.

  34. Kearns M., Mansour Y., Ng A.Y. An information-theoretic analysis of hard and soft assignment methods for clustering // Learning in graphical models. 1998. P. 495–520.

  35. Khan K., Rehman S.U., Aziz K., Fong S., Sarasvady S. DBSCAN: Past, present and future // The fifth international conference on the applications of digital information and web technologies (ICADIWT 2014). IEEE, 2014. P. 232–238.

  36. Kohonen T. Self-organizing maps. Springer Science & Business Media. 2012. V. 30.

  37. Kondrashov D., Ide K., Ghil M. Weather regimes and preferred transition paths in a three-level quasigeostrophic model // J. atmospheric sciences. 2004. V. 61. № 5. P. 568–587.

  38. Lamb H.H. British Isles weather types and a register of the daily sequence of circulation patterns 1861–1971 // Geophysical Memoirs 116, HMSO, London. 1972. 85 p.

  39. Lamrous S., Taileb M. Divisive hierarchical k-means // 2006 International Conference on Computational Intelligence for Modelling Control and Automation and International Conference on Intelligent Agents Web Technologies and International Commerce (CIMCA'06). IEEE. 2006. P. 18–18.

  40. Liu Y., Weisberg R.H. A review of self-organizing map applications in meteorology and oceanography // Self-organizing maps: applications and novel algorithm design. 2011. V. 1. P. 253–272.

  41. Loikith P.C., Lintner B.R., Sweeney A. Characterizing large-scale meteorological patterns and associated temperature and precipitation extremes over the northwestern United States using self-organizing maps // J. Climate. 2017. V. 30. № 8. P. 2829–2847.

  42. Lund I.A. Map-pattern classification by statistical methods // J. Applied Meteorology and Climatology. 1963. V. 2. № 1. P. 56–65.

  43. Matsueda M., Palmer T.N. Estimates of flow-dependent predictability of wintertime Euro-Atlantic weather regimes in medium-range forecasts // Quarterly J. Royal Meteorological Society. 2018. V. 144. № 713. P. 1012–1027.

  44. Michelangeli P.A., Vautard R., Legras B. Weather regimes: Recurrence and quasi stationarity // J. atmospheric sciences. 1995. V. 52. № 8. P. 1237–1256.

  45. Molteni F., Tibaldi S., Palmer T.N. Regimes in the wintertime circulation over northern extratropics. I: Observational evidence // Quarterly J. Royal Meteorological Society. 1990. V. 116. № 491. P. 31–67.

  46. Murtagh F., Contreras P. Algorithms for hierarchical clustering: an overview // Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. 2012. V. 2. № 1. P. 86–97.

  47. Murtagh F., Contreras P. Algorithms for hierarchical clustering: an overview, II // Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. 2017. V. 7. № 6. P. e1219.

  48. Philipp A., Della-Marta P.M., Jacobeit J., Fereday D.R., Jones P.D., Moberg A., Wanner H. Long-term variability of daily North Atlantic–European pressure patterns since 1850 classified by simulated annealing clustering // J. Climate. 2007. V. 20. № 16. P. 4065–4095.

  49. Polo I., Ullmann A., Roucou P., Fontaine B. Weather regimes in the Euro-Atlantic and Mediterranean sector, and relationship with West African rainfall over the 1989–2008 period from a self-organizing maps approach // J. Climate. 2011. V. 24. № 13. P. 3423–3432.

  50. Roux M. A comparative study of divisive and agglomerative hierarchical clustering algorithms // J. Classification. 2018. V. 35. P. 345–366.

  51. Santos J.A., Corte-Real J., Leite S.M. Weather regimes and their connection to the winter rainfall in Portugal // International J. Climatology: A J. Royal Meteorological Society. 2005. V. 25. № 1. P. 33–50.

  52. Selesnick I.W., Burrus C.S. Generalized digital Butterworth filter design // IEEE Transactions on signal processing. 1998. V. 46. № 6. P. 1688–1694.

  53. Selim S.Z., Alsultan K. A simulated annealing algorithm for the clustering problem // Pattern recognition. 1991. V. 24. № 10. P. 1003–1008.

  54. Shi C., Wei B., Wei S. et al. A quantitative discriminant method of elbow point for the optimal number of clusters in clustering algorithm // EURASIP J. on Wireless Communications and Networking. 2021. V. 2021. № 1. P. 1–16.

  55. Smyth P., Ide K., Ghil M. Multiple regimes in northern hemisphere height fields via mixturemodel clustering // J. Atmospheric Sciences. 1999. V. 56. № 21. P. 3704–3723.

  56. Vautard R. Multiple weather regimes over the North Atlantic: Analysis of precursors and successors // Monthly weather review. 1990. V. 118. № 10. P. 2056–2081.

  57. Vautard R., Mo K.C., Ghil M. Statistical significance test for transition matrices of atmospheric Markov chains // J. Atmospheric Sciences. 1990. V. 47. № 15. P. 1926–1931.

  58. Vorobyeva V., Volodin E. Evaluation of the INM RAS climate model skill in climate indices and stratospheric anomalies on seasonal timescale // Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography. 2021. V. 73. № 1. P. 1 t892 435.

  59. Willmott C.J. Synoptic weather-map classification: correlation versus sums-of-squares // The Professional Geographer. 1987. V. 39:2. P. 205–207.

  60. Yang M.S., Lai C.Y., Lin C.Y. A robust EM clustering algorithm for Gaussian mixture models // Pattern Recognition. 2012. V. 45. № 11. P. 3950–3961.

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