1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Известия РАН. Физика атмосферы и океана
  4. T. 59, № 5, 2023

Известия РАН. Физика атмосферы и океана, 2023, T. 59, № 5, стр. 525-538

Анализ внутрисезонной изменчивости и предсказуемости атмосферных процессов регионального масштаба в умеренных широтах Северного полушария

Р. М. Вильфанд a, *, И. А. Куликова a, **, В. М. Хан a, b, c, ****, М. Е. Макарова a, ***

a Гидрометцентр России
123376 Москва, Большой Предтеченский переулок, д. 13, строение 1, Россия

b ИФА им. А.М. Обухова РАН
119017 Москва, Пыжевский пер., 3, Россия

c Институт вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН
119333 Москва, ул. Губкина, д. 8, Россия

* E-mail: romanvilfand@mail.ru
** E-mail: i.kulikova2009@yandex.ru
**** E-mail: khan@mecom.ru
*** E-mail: m_makarova@mail.ru

Поступила в редакцию 22.05.2023
После доработки 01.06.2023
Принята к публикации 26.06.2023

Аннотация

Рассматриваются вопросы, связанные с внутрисезонной изменчивостью и предсказуемостью атмосферных процессов регионального масштаба на Северном полушарии. Для идентификации последних используются индексы циркуляции, характеризующие крупномасштабные моды атмосферной изменчивости. Дается оценка региональной внутрисезонной изменчивости атмосферных процессов в летний и зимний сезоны 1991–2020 гг. Исследование практической предсказуемости региональных атмосферных процессов проводится с использованием глобальной полулагранжевой модели, разработанной в ИВМ РАН совместно с Гидрометцентром России, а также реанализов Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды на недельных и месячных масштабах времени. Делается вывод, что за пределами первой прогностической недели качество детерминистических (средних по ансамблю) прогнозов резко падает. В зимнее время исключением является регион Тихоокеанского-североамериканского колебания, где полезный сигнал прослеживается не только для первой, но и второй прогностической недели. Использование вероятностных прогнозов позволяет увеличить временной интервал предсказуемости по сравнению с детерминистическим подходом от одной недели до месяца. Наибольшие погрешности отмечаются в прогнозах режимов циркуляции на западе Северной Атлантики и северной части Тихого океана, – в регионах наиболее значительной внутрисезонной изменчивости. Полученные результаты предполагается использовать в оперативной практике внутрисезонного прогнозирования Северо-Евразийского климатического центра (СЕАКЦ).

Ключевые слова: индексы циркуляции, моды атмосферной изменчивости, предсказуемость, внутрисезонные прогнозы

Список литературы

  1. Витар Ф., Браунт Э. Субсезонное-сезонное прогнозирование (ССП): на пути к бесшовному прогнозированию // ВМО. Бюллетень. 2019. Т. 68(1). С. 70–74.

  2. Дымников В.П. Устойчивость и предсказуемость крупномасштабных атмосферных процессов. М.: ИВМ РАН, 2007. 283 с.

  3. Киктев Д.Б., Круглова Е.Н., Куликова И.А. Крупномасштабные моды атмосферной изменчивости. Часть I. Статистический анализ и гидродинамическое моделирование // Метеорология и гидрология. 2015. № 3. С. 5–22.

  4. Куликова И.А., Круглова Е.Н., Киктев Д.Б. Крупномасштабные моды атмосферной изменчивости. Часть II. Их влияние на пространственное распределение температуры и осадков на территории Северной Евразии // Метеорология и гидрология. 2015. № 4. С. 5–14.

  5. Лоренц Э. Некоторые аспекты предсказуемости поведения атмосферы. / В кн. Долгосрочное и среднесрочное прогнозирование погоды. М.: Мир, 1987. С. 10–32.

  6. Муравьев А.В., Вильфанд Р.М. О стандартизации оценок качества прогнозов на средние и долгие сроки // Метеорология и гидрология. 2000. № 12. С. 24–34.

  7. Руководство по гидрологической практике. Том I. Гидрология: от измерений до гидрологической информации. ВMO. 2011. № 168. 314 с.

  8. Толстых М.А., Киктев Д.Б., Зарипов Р.Б., Зайченко М.Ю., Шашкин В.В. Воспроизведение сезонной атмосферной циркуляции модифицированной полулагранжевой моделью атмосферы // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2010. Т. 46. № 2. С. 149–160.

  9. Тьюки Д. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ. М.: Мир, 1981. 690 с.

  10. Филатов А.Н. Долгосрочный прогноз погоды и устойчивость и предсказуемость атмосферных процессов / В кн. Шестьдесят лет Центру Гидрометеорологических Прогнозов. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. С. 191–206.

  11. Уоллес Д., Блэкмон М. Наблюдаемая низкочастотная изменчивость атмосферы. / В кн. Крупномасштабные динамические процессы в атмосфере. М.: Мир, 1988. С. 66–109.

  12. Barnston A., Livezey R.E. Classification, seasonably and persistence of low frequency atmospheric circulation patterns // Mon. Wea. Rev. 1987. V. 115. P. 1083–1126.

  13. Dole R.M., Gordon N.D. Persistent anomalies of the extratropical Northern Hemisphere wintertime circulation: geographical distribution and regional persistence characteristics // Mon. Wea. Rev. 1983. V. 111. P. 1567–1586.

  14. Ferro C.A.T., Stephenson D.B. Extrenal dependence indices: improved verification measures for extreme events and warnings // Weather and Forecasting. 2012. V. 26. P. 699–713.

  15. Forecast Verification in Atmospheric Science. A Practitioner’s Guide. Second Ed. / Eds. I. Jolliffe, and D. Stephenson. John Wiley & Sons Ltd, 2012. 274 p.

  16. Frederiksen J.S., Branstator G. Seasonal variability of teleconnection patterns // J. Atm. Sci. 2005. V. 62. P. 1346–1365.

  17. Hersbach, Hans & Bell, Bill & Berrisford, Paul & Hirahara, Shoji & Horányi, András & Muñoz Sabater, Joaquín & Nicolas, Julien & Peubey, Carole & Radu, Raluca & Schepers, Dinand & Simmons, Adrian & Soci, Cornel & Abdalla, Saleh & Abellan, Xavier & Balsamo, Gianpaolo & Bechtold, Peter & Biavati, Gionata & Bidlot, Jean & Bonavita, Massimo & Thépaut J.-N. The ERA5 global reanalysis // Quarterly J. Royal Meteorological Society. 2020. V. 146. P. 1999–2049.

  18. Horel J.D. A Rotated Principal Component Analysis of the Interannual Variability of the Northern Hemisphere 500 mb Height Field // Mon. Wea. Rev. 1981. V. 109. P. 2080–2092.

  19. Lau N.C. A diagnostic study of recurrent meteorological anomalies appearing in a 15-year simulation with a GFDL GCM // Mon. Wea. Rev. 1981. V. 109. P. 2287–2311.

  20. Murphy A.H. Assessing the economic value of weather forecasts: An overview of methods, results and issues // Meteor. Appl. 1994. V. 1. P. 69–73.

  21. Murphy A.H., Huang J. On the quality of CAC’s probabilistic 30-day and 90-day forecasts // Amer. Meteor. Soc. 1991. P. 390–399.

  22. Murphy A.H., Winkler R.L. A general framework for forecast verification // Mon. Wea. Rev. 1987. V. 115. P. 1330–1338.

  23. Richman M.B. Rotation of principal components // J. Climatol. 1986. V. 6. P. 293–335.

  24. Roebber P.J. Visualizing multiple measures of forecast quality // Wea. Forecasting. 2009. V. 24. P. 601–608.

  25. Seo K.-H., Lee H.-J., Frierson D.M.W. Unraveling the teleconnection mechanisms that induce wintertime temperature anomalies over the Northern Hemisphere continents in response to the MJO // J. Atm. Sci. 2016. V. 73. P. 3557–3571.

  26. Standardized Verification System (SVS) for Long-Range Forecasts (LRF) // New Attachment II-9 to the Manual on the GDPS (WMO-No. 485). 2002. V. I.

  27. Wallace J.M., Gutzler D.S. Teleconnections in the geopotential height field during the Northern Hemisphere winter // Monthly Weather Review. 1981. V. 109. P. 784–812.

  28. Wilks D.S. Statistical methods in the atmospheric sciences. 3d ed. London: Academic Press, 2011. 676 p.

  29. Wilks D.S. Diagnostic Verification of the Climate Prediction Center Long-Lead Outlooks, 1995–98 // J. Climate. 2000. V. 13. Is. 13. P. 2389–2403.

  30. Wilks D.S. Forecast value: Prescriptive decision studies. Economic Value of Weather and Climate Forecasts / Eds. R.W. Katz and A.H. Murphy. Cambridge University Press. 1997. P. 109–145.

  31. Younas W., Tang Y. PNA Predictability at Various Time Scale // J. Climate. 2013. V. 26. P. 9090–9114.

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

следующая статья выпуска содержание выпуска

Известия РАН. Физика атмосферы и океана

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал