CC BY
10
2021
Известия ТИНРО
Том 201, вып. 2
УДК 551.5(265.53)
Т.А. Шатилина1, Г.Ш. Цициашвили2, Т.В. Радченкова2*
1 Тихоокеанский филиал ВНИРО (ТИНРО), 690091, г. Владивосток, пер. Шевченко, 4;
2 Институт прикладной математики ДВО РАН, 690041, г. Владивосток, ул. Радио, 7
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА ИНТЕРВАЛЬНОГО РАСПОЗНАВАНИЯ ДЛЯ ВЫДЕЛЕНИЯ ПРЕДШЕСТВУЮЩИХ БАРИЧЕСКИХ СТРУКТУР, ОПРЕДЕЛЯЮЩИХ ЭКСТРЕМАЛЬНЫЕ ТЕРМИЧЕСКИЕ РЕЖИМЫ В ЮЖНОКУРИЛЬСКОМ РАЙОНЕ ТИХОГО ОКЕАНА В ЛЕТНИЙ ПЕРИОД
Методом интервального распознавания выделены особенности предшествующих барических полей, определяющие экстремальные термические режимы в прибрежных водах южнокурильского района в июле и августе. Показано, что наибольшие коэффициенты распознавания для экстремальных термических режимов в южнокурильском районе по данным геопотенциала Н500 над 2-м естественным синоптическим районом обнаруживаются в феврале, марте, мае, июне. Для экстремально холодных режимов в южнокурильском районе в июле и августе в феврале и марте характерно интенсивное развитие над восточным побережьем Азии тропосферной ложбины, а в мае и июне — наличие тропосферных депрессий над Охотским морем. Для теплых режимов барическая структура существенно отличается. В предшествующий период в феврале-июне для экстремально теплых лет характерно наличие тропосферного гребня над северо-западной частью Тихого океана и отсутствие депрессий над Охотским морем. В эти годы область с положительными значениями аномалий геопотенциала Н500 располагается над СЗТО и Курильскими островами.
Ключевые слова: южнокурильский район, метод интервального распознавания, барические структуры, тропосферные депрессии, тропосферные гребни.
DOI: 10.26428/1606-9919-2021-201-470-483.
Shatilina T.A., Tsitsiashvili G.Sh., Radchenkova T.V. Application of interval approach to pattern recognition for identification of preceeding baric structures that determine extreme thermal modes in the South-Kuril area in summer // Izv. TINRO. — 2021. — Vol. 201, Iss. 2. — P. 470-483.
Patterns of atmosphere baric fields preceeded to development of extreme thermal modes in the South-Kuril area in summer are identified using the interval approach to their recogni-
* Шатилина Татьяна Александровна, кандидат географических наук, ведущий научный сотрудник, е-mail: [email protected]; Цициашвили Гурам Шалвович, доктор физико-математических наук, профессор, главный научный сотрудник, е-mail: guram@iam. dvo.ru; Радченкова Татьяна Вадимовна, младший научный сотрудник, е-mail: [email protected].
Shatilina Tatiana A., Ph.D., leading researcher, Pacific branch ofVNIRO (TINRO), 4, Shevchenko Alley, Vladivostok, 690091, Russia, e-mail: [email protected]; Tsitsiashvili Guram Sh., D.Math., professor, principal researcher, Institute of Applied Mathematics, 7, Radio Str., Vladivostok, 690041, Russia, e-mail: [email protected]; Radchenkova Tatyana V., junior researcher, Institute of Applied Mathematics, 7, Radio Str., Vladivostok, 690041, Russia, e-mail: [email protected].
tion. The best recognition rates are noted for the field of AT 500 hPa over the region of East Asia in February, March, May, and June. Extreme cold summer conditions in the South-Kuril area in summer were preceeded by development of AT 500 hPa trough and baric depression at the sea surface over East Asia in these winter and spring months. Warm summer conditions in the South-Kuril area were preceeded by opposite patterns, as AT 500 hPa ridge over the North-West Pacific and high pressure over the Okhotsk Sea, with positive anomalies of H500 height over the North-West Pacific and Kuril Islands.
Key words: South-Kuril area, interval approach to pattern recognition, baric structure, troposphere trough, troposphere ridge.
Введение
Анализ ошибок прогнозирования температуры воды по линейным моделям для прибрежных вод южнокурильского района (ЮКР) [Шатилина и др., 1992; Шатилина, 1995] показал, что количество неоправдавшихся прогнозов увеличивается в июле-августе (время формирования нагульных скоплений сайры), а наиболее крупные расхождения между прогнозируемыми значениями температуры воды и истинными наблюдаются при аномально больших изменениях ее температуры.
Таким образом, появилась необходимость разработки метода прогноза экстремальных условий в ЮКР. Такой метод был впервые использован авторами настоящей статьи для распознавания экстремальной ледовитости Японского и Охотского морей ранее [Шатилина и др., 2006; Efficient Algorithms of Time..., 2009].
В последующих работах [Цициашвили и др., 2012; Шатилина и др., 2016] показано, что использование метода интервального распознавания позволяет определить формирование экстремальных термических условий в летний сезон по развитию атмосферных процессов в предшествующие месяцы. Было продемонстрировано преимущество метода интервального распознавания для прогноза резких изменений температуры воды, что не могут обеспечить методы регрессионного анализа в условиях больших флюктуаций температуры воды и воздуха.
Выбор признаков для распознавания экстремумов в ЮКР основывается на качественной концепции влияния барических полей на термический режим Японского и Охотского морей и прилегающей части Тихого океана.
Цель работы — с помощью метода интервального распознавания выделить барические структуры для распознавания экстремальных термических условий в ЮКР в летний период.
Материалы и методы
Для анализа термических условий использовались архив японского метеорологического агентства JMA [http://ds.data.jma.go.jp] за период 1980-2019 гг. и данные измерений температуры воды на сети гидрометеорологических станций (ГМС) Росгидромета с 1977 по 2017 г. из архива ВНИГМИ-МЦД [htt://meteo.ru]. Анализ и качество этих данных подробно описаны в литературе [Ростов и др., 2017]. Для анализа термических условий в прибрежных водах ЮКР были использованы ГМС Южно-Курильск, Курильск и Малокурильское. Анализ изменчивости температуры воды на поверхности приводится в юго-западной части Охотского моря в области течения Соя (45°30'-47о30° с.ш. 143°30'-146°30' в.д.), в ЮКР (42о30'-44о30' с.ш. 146о30'-149о30' в.д.) и к юго-востоку от о. Хоккайдо (ЮВХ) по данным JMA за период 1985-2019 гг.
Основными данными послужили также архивы реанализа (NCEP/NCAR Reanalysis Monthly Meansand Other Derived Variables) атмосферного давления, полей геопотенциала H500 и температуры воздуха в узлах регулярной сетки 2,5°*2,5° за период с 1980 по 2019 г. Средние многолетние значения и среднеквадратичные отклонения от них для используемых в работе параметров рассчитаны за базовый период 1981-2010 гг.
Идея применения метода интервального распознавания исходит из предположения, что экстремальные макропроцессы в летний период формируются в предшествующие
периоды, т.е. имеют предысторию в своем развитии. Так, в работе Е.В. Завьялова с соавторами [2019] при разработке прогноза аномально жарких температурных условий в нижнем Поволжье авторы ссылаются на положение Б.П. Мультановского [1933] о фазировке макроциркуляционных процессов, который полагает, что аномалии климатических характеристик определяются макроциркуляционными процессами, формирование которых происходит в течение длительного предшествующего периода.
В данной работе в качестве признаков для распознавания аномальных значений температуры воды используются данные Н}00 в узлах 5-градусной сетки для трех районов 2-го естественного синоптического района: южного (30-40° с.ш. 120-160° в.д.), умеренного (45-55о с.ш. 120-160о в.д.) и северного (60-70о с.ш. 120-160о в.д.).
Метод интервального распознавания отчасти напоминает метод планирования экспериментов [Налимов, 1971], в котором все эксперименты проводятся при минимальных и максимальных значениях отдельных факторов. В методе интервального распознавания минимальные и максимальные значения отдельных признаков становятся концами интервалов, по которым строится процедура распознавания.
Коэффициент интервального распознавания критических объектов п = г/(г + т), где г — число критических объектов (годы с аномальной температурой воды), а т — число некритических объектов, ошибочно распознаваемых как критические, является своеобразным аналогом коэффициента множественной регрессии. Этот метод так устроен, что критические годы в обучающей выборке всегда распознаются, что очень важно при прогнозировании критических лет и характеризует вероятность ошибочно не распознать подобный год. Значение п = 1 означает, что все критические годы с экстремальной температурой воды распознаются как критические по значениям сопутствующего признака (параметр Н500). Однако некоторые некритические годы также могут распознаваться как критические (значение коэффициента распознавания меньше 1). Особенностью данного метода становится тот факт, что его вычислительная сложность линейно зависит от числа объектов в выборке и от числа признаков. Это обеспечивает достаточно хорошую скорость вычислений.
Для верификации результатов интервального распознавания анализируется динамика предшествующих барических полей, определяющих аномальные термические режимы в прибрежных водах ЮКР в летний сезон.
Результаты и их обсуждение
На первом этапе мы применяли метод интервального распознавания в годы, когда аномалии температуры воды изменялись в диапазоне ДТж > 1,5 оС; ДТж < -1,5 оС, что незначительно превышает нормальные значения температуры воды в летний период в этом районе (табл. 1).
На станции Курильск количество холодных и теплых лет в июле — 7, а в августе холодных лет было 8, теплых — 10. На станции Южно-Курильск в июле количество холодных лет составило 3, а теплых — 4, в августе холодных лет было 5, теплых — 7. На станции Малокурильское холодных лет было в июле 5, теплых — 7, в августе количество холодных лет увеличилось до 9, количество теплых составило 8 лет.
На следующем этапе мы изменили интервал аномалий температуры воды до значений ДТж > 2 оС; ДТж < -2 оС. Эти значения экстремальны на ГМС Курильск, Южно-Курильск и Малокурильское, а также в области течения Соя, ЮКР и ЮВХ и представлены в табл. 2.
Для этого интервала количество экстремальных лет уменьшается. Так, на станции Курильск холодных лет в июле было 3, а теплых — 4, в августе — 3 и 5. В Южно-Ку-рильске в июле был один холодный и один теплый год, в августе был один холодный и три теплых. На ГМС Малокурильское количество лет с экстремальными режимами увеличивается. В июле количество холодных лет составило 4 случая, а теплых было всего 3, в августе холодных было 3, а теплых — 5 лет.
Таблица 1
Годы со значениями аномалий температуры воды в диапазоне ATw > 1,5 оС; ATw < -1,5 оС на ГМС южных Курильских островов в период 1977-2017 гг.
Table 1
Years with extreme SST anomalies (AT > 1,5 оС; AT < -1,5 оС) at meteostations
w w
on southern Kuril Islands in 1977-2017
Курильск Южно-Курильск Малокурильское
Июль Август Июль Август Июль Август
1978 1978 1983 1985 1978 1980
1983 1980 1984 1987 1983 1983
1984 1987 1986 1988 1986 1985
1986 1988 1989 1994 1987 1986
1988 1989 2000 1999 1988 1987
1995 1994 2010 2000 1995 1988
1998 1995 2014 2002 2000 1989
2000 1997 2003 2003 1994
2003 1998 2004 2004 1995
2004 1999 2006 2010 1997
2009 2000 2010 2011 1999
2012 2002 2014 2017 2002
2015 2003 2003
2016 2004 2004
2005 2010
2010 2011
2014 2014
2016
Примечание. Жирным шрифтом выделены годы с аномалией температуры воды ATw > 1,5 оС, без выделения — годы с аномалией температуры воды ATw < -1,5 оС.
Таблица 2
Годы с экстремальными значениями аномалий температуры воды ATw > 2 оС; ATw < -2 оС на ГМС южных Курильских островов в 1977-2017 гг. и в районах Соя, ЮКР, ЮВХ
в 1985-2019 гг.
Table 2
Years with extreme SST anomalies (AT > 2 оС; AT < -2 оС) at meteostations
ww
on southern Kuril Islands in 1977-2017 and in three marine areas: Soya Current, South-Kuril area, and the area southeastward from Hokkaido in 1985-2019
Курильск Южно-Курильск Малокурильское Соя ЮКР ЮВХ
Июль Август Июль Август Июль Август Июль Август Июль Август Июль Август
1978 1978 1989 1988 1978 1980 1986 1992 1985 1987 1986 1993
1983 1980 2000 1994 1983 1988 1990 1993 1986 1994 1993 1994
1986 1987 1999 1986 1994 1995 1994 1998 1998 1994 1999
1988 1988 2010 1987 1999 1997 1997 2000 2002 2003 2002
1995 1994 1988 2003 2000 2002 2013 2003 2009 2003
2004 1999 1995 2004 2010 2003 2019 2016 2011 2009
2016 2003 2003 2010 2013 2010 2019 2014 2010
2004 2004 2011 2011 2017 2012
2010 2013
2015
2016
Примечание. Жирным шрифтом выделены годы с аномалией температуры воды ДГ^ > 2 оС, без выделения — годы с аномалией температуры воды ДГ^ < -2 оС.
В области течения Соя (юго-западная часть Охотского моря) холодных лет в июле было 2, а экстремально теплых — 5 лет. В августе в этом районе число холодных лет увеличивается до 5, а экстремально теплых — уменьшается до 3. В ЮКР в июле экс-
тремально холодных было 2 года, а экстремально теплых — 4. В августе экстремально холодных было 3, а экстремально теплых — 4. К юго-востоку от о. Хоккайдо в июле количество холодных лет составило 4, теплых—тоже 4, в августе количество холодных лет составило 4, а теплых — увеличилось до 7 лет.
Одним из информативных предикторов для прогноза температуры воды в описанных районах является геопотенциал Н500. Так, в работе Т.А. Шатилиной с соавторами [2019] показано, что положение областей с экстремальными значениями Н500 практически совпадает с положением областей, где температура воздуха и воды тоже является экстремальной. Рисунок 1, где представлен сравнительный ход аномалий геопотенциала Н500 в периоды, когда аномалии температуры воды ниже -2 оС и когда аномалии температуры воды изменяются выше 2 оС, также подтверждает физическое обоснование выбора предиктора Н500 для прогноза температуры воды.
ДЯ500, дам а
г /
6
4
-2
-4
-6
115
-4
Долгота
120 125 130
135 140 1978 — <
155 160 А 2010
Долгота
155 160 ▲ 2002
Рис. 1. Изменчивость аномалий геопотенциальных высот Н500 между 115-160° в.д.: а — на 50о с.ш. в июле 1978, на 45о с.ш. в августе 1994 и 2010 гг.; б — на 50о с.ш. в июле 1985, на 45о с.ш. в августе 2002 и 2003 гг. Квадратами на графиках выделена область ЮКР
Fig. 1. Anomalies of H500 height between 115-1б0о E: а — along 50о N in July, 1978 and along 45о N in August, 1994 and 2010; б — along 50о N in July, 1985 and along 45о N in August, 2002 and 2003. The South-Kuril area is marked
Различие в ходе аномалий Н500 в экстремально теплые (рис. 1, а) и холодные годы (рис. 1, б) дает нам основание применить метод интервального распознавания для выделения предшествующих барических полей, обусловливающих экстремальные похолодания или потепления. Это различие может также означать разные фазы крупномасштабных макропроцессов, определяющих режим вод в ЮКР, особенно его экстремумы.
Результаты интервального распознавания предшествующих барических процессов, определяющих экстремумы в термическом режиме вод
На первом этапе метод интервального распознавания низких значений аномалий температуры воды применялся для значений ATw < -1,5 оС на ГМС южных Курильских островов в июле-августе по данным геопотенциала Н500 в 1977-2017 гг. (табл. 3).
На станции Курильск для холодных лет в июле наибольший коэффициент распознавания n = 0,78 отмечается в марте в южном районе. Для холодных лет на станции Юж-но-Курильск количество значимых коэффициентов распознавания обнаружено для всех районов, практически для всех месяцев. На станции Малокурильское для 5 холодных лет коэффициент распознавания достаточно высокий для всех районов. Уже зимой он достигает 1 (100 %-ное распознавание). Для холодных лет в августе на станции Курильск наибольший коэффициент выявлен в умеренном районе. На станции Южно-Курильск наибольшим распознаванием отличается южный район, а в августе 100 %-ное распознавание (n = 1) для всех районов у июня. Для холодных лет в августе на ГМС Малокурильское наибольшее распознавание в северном районе в феврале и июне.
В табл. 4 и 5 представлены результаты распознавания n для станций в экстремальные годы, когда аномалии температуры воды изменяются в пределах AT < -2 оС и AT > 2 оС.
2
0
0
Таблица 3
Коэффициенты интервального распознавания низкой температуры воды ATw < -1,5 оС на ГМС южных Курильских островов в июле-августе по данным геопотенциала Н500
в 1977-2017 гг.
Table 3
Rates of recognition for cases of low SST (ATw < -1,5 оС) at meteostations on southern Kuril Islands in July-August, 1977-2017, by preceeding fields of AT 500 hPa
Месяц Курильск Южно-Курильск Малокурильское
1 2 3 1 2 3 1 2 3
Июль
Январь 0,39 0,54 0,54 0,23 1,00 0,75 0,56 0,83 0,83
Февраль 0,37 0,44 0,54 0,25 0,60 0,75 0,45 1,00 1,00
Март 0,78 0,70 0,23 1,00 1,00 0,33 1,00 0,83 0,56
Апрель 0,50 0,58 0,50 1,00 1,00 1,00 0,63 0,71 1,00
Май 0,64 0,47 0,30 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,63
Июнь 0,58 0,58 0,58 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,83
Август
Январь 0,47 0,47 0,42 0,45 0,45 0,56 0,41 0,43 0,69
Февраль 0,53 0,73 0,73 0,71 0,63 0,71 0,50 0,60 0,75
Март 0,57 0,73 0,67 0,63 0,71 0,45 0,50 0,60 0,36
Апрель 0,57 0,44 0,35 0,63 0,63 0,56 0,64 0,60 0,56
Май 0,42 0,50 0,36 1,00 0,71 0,56 0,69 0,64 0,69
Июнь 0,67 1,00 0,73 1,00 1,00 1,00 0,53 0,82 0,82
Июль 0,80 0,50 0,73 0,83 0,38 0,50 0,82 0,60 0,50
Примечание. Жирным шрифтом выделены месяцы с коэффициентом распознавания больше 0,75. Цифрами указаны районы: 1 — южный, 2 — умеренный, 3 — северный. Холодные годы указаны в табл. 1.
Таблица 4
Коэффициенты интервального распознавания аномально низкой температуры воды AT < -2 оС на ГМС в июле-августе по данным геопотенциала Н500 в 1977-2017 гг.
Table 4
Rates of recognition for cases of extreme low SST (ATw < -2 оС) at meteostations on southern Kuril Islands in July-August, 1977-2017, by preceeding fields of AT 500 hPa
Месяц Курильск Малокурильско е
1 2 3 1 2 3
Июль
Январь 0,50 0,75 0,75 0,56 0,83 0,83
Февраль 1,00 1,00 1,00 0,45 1,00 1,00
Март 1,00 1,00 0,50 1,00 0,83 0,56
Апрель 1,00 1,00 1,00 0,63 0,71 1,00
Май 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,63
Июнь 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,83
Август
Январь 0,57 0,80 0,50 0,50 1,00 0,50
Февраль 0,57 1,00 1,00 0,75 1,00 1,00
Март 1,00 0,67 0,80 0,75 0,60 0,75
Апрель 0,57 0,80 0,80 0,60 0,75 0,60
Май 1,00 1,00 0,80 1,00 1,00 1,00
Июнь 0,80 1,00 1,00 0,75 1,00 1,00
Июль 1,00 0,40 1,00 1,00 1,00 1,00
Примечание. Жирным шрифтом выделены месяцы с коэффициентом распознавания больше 0,75. Цифрами указаны районы: 1 — южный, 2 — умеренный, 3 — северный. Экстремально холодные годы указаны в табл. 2.
Таблица 5
Коэффициенты интервального распознавания аномально низкой температуры воды ATw < -2 оС в области течения Соя, южнокурильском районе и к юго-востоку от о. Хоккайдо в июле-августе по данным геопотенциала Н500 в 1985-2019 гг.
Table 5
Rates of recognition for cases of extreme low SST (ATw < -2 оС) in the area of Soya Current, in the South-Kuril area, and in the area southeastward from Hokkaido in July-August, 1985-2019,
by preceeding fields of AT 500 hPa
Месяц Соя ЮКР ЮВХ
1 2 3 1 2 3 1 2 3
Июль
Январь 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,44 0,67
Февраль 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,40 0,57 0,80
Март 1,00 1,00 1,00 0,67 1,00 1,00 1,00 1,00 0,40
Апрель 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,29 0,80 0,57
Май 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,80 1,00 0,80
Июнь 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,57 0,44
Август
Январь 0,83 0,83 1,00 1,00 0,75 1,00 1,00 0,80 0,67
Февраль 0,71 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,80
Март 0,83 1,00 0,83 1,00 1,00 1,00 0,80 0,57 0,50
Апрель 0,26 0,63 0,50 1,00 0,60 0,75 0,24 1,00 0,50
Май 0,56 0,71 1,00 1,00 1,00 0,60 1,00 0,80 1,00
Июнь 0,83 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,80 0,57 0,67
Июль 1,00 0,50 0,63 1,00 0,43 0,60 0,80 0,80 1,00
Примечание. Жирным шрифтом выделены месяцы с коэффициентом распознавания больше 0,75. Цифрами указаны районы: 1 — южный, 2 — умеренный, 3 — северный. Экстремально холодные годы указаны в табл. 2.
Из данных табл. 4 следует, что если аномалии температуры воды изменяются в интервале ДТ^ < -2 оС и ДТ^ > 2 оС, то увеличивается число значимых коэффициентов распознавания. Они достигают 100 % в июле. Для августа число 100 %-ного распознавания уменьшается, но все же достаточно велико. 100 %-ное распознавание обнаруживается в марте и мае для Курильска, и в феврале, мае и июне — для Малокурильское.
В табл. 5 представлены коэффициенты интервального распознавания аномально низкой температуры воды ДТ^ < -2 оС в районах Соя, ЮКР, ЮВХ.
Для экстремально холодных лет во всех районах значимые коэффициенты (п > 0,75) распознавания по геопотенциалу Н500 выявляются уже в зимний период. Хорошим распознаванием отличаются уже зимние месяцы январь и февраль, а также апрель, май и июнь.
В табл. 6 и 7 представлены коэффициенты интервального распознавания п аномально высокой температуры воды в годы, когда аномалии температуры воды ДТ^ > 2 оС на ГМС южных Курильских островов по ряду 1977-2017 гг. и в области течения Соя, в ЮКР и к ЮВХ по ряду 1985-2019 гг. в июле-августе по данным геопотенциала Н500 в трех районах.
Наибольшие коэффициенты распознавания п от 0,75 до 1,0 для экстремально высокой температуры воды в июле на ГМС Курильск выявляются в умеренном и северном районах с марта по июнь, а для экстремально высокой температуры в августе — только в феврале и июне. На ГМС Южно-Курильск наибольшее распознавание по температуре воды в августе отмечается для всех районов с января по июль. На ГМС Малокурильское наибольшее распознавание по данным температуры воды в июле выявлено для всех районов с января по июль.
Наибольшие коэффициенты распознавания п > 0,75 для экстремально высокой температуры воды в июле в области Соя выявлены в южном районе с марта по июнь, а в августе — в умеренном районе с января по июль. В ЮКР наибольшие коэффициенты распознавания в июле наблюдаются в умеренном районе с марта по июнь, а в августе —
Таблица 6
Коэффициенты интервального распознавания аномально высокой температуры воды ДГ, > 2 оС на ГМС южных Курильских островов в июле-августе по данным геопотенциала Н.пп в 1977-2017 гг.
500
Table 6
Rates of recognition for cases of extreme high SST (ATw > 2 оС) at meteostations on southern Kuril Islands in July-August, 1977-2017, by preceeding fields of AT 500 hPa
Месяц Курильск Южно-Курильск Малокурильское
1 2 3 1 2 3 1 2 3
Июль
Январь 0,67 0,67 0,36 - - - 1,00 0,50 0,75
Февраль 0,80 0,33 0,22 - - - 0,75 0,33 0,25
Март 0,67 0,80 1,00 - - - 1,00 1,00 1,00
Апрель 0,67 1,00 1,00 - - - 1,00 1,00 1,00
Май 1,00 1,00 1,00 - - - 1,00 1,00 1,00
Июнь 0,36 0,80 0,22 - - - 0,30 1,00 0,60
Август
Январь 0,63 0,63 0,63 1,00 1,00 1,00 0,45 0,83 0,63
Февраль 1,00 1,00 0,63 1,00 0,60 1,00 0,83 0,45 0,45
Март 0,63 0,63 0,83 0,60 1,00 1,00 0,71 0,63 0,83
Апрель 0,63 0,63 0,63 0,75 1,00 0,60 0,45 0,56 0,45
Май 0,56 0,56 0,42 1,00 0,75 0,75 0,63 0,36 0,38
Июнь 1,00 1,00 0,83 1,00 0,75 1,00 1,00 0,63 1,00
Июль 0,83 0,83 0,28 1,00 1,00 0,60 0,83 0,83 0,42
Примечание. Жирным шрифтом выделены месяцы с коэффициентом распознавания больше 0,75. Цифрами указаны районы: 1 — южный, 2 — умеренный, 3 — северный. Экстремально теплые годы указаны в табл. 2. На ГМС Южно-Курильск в июле не зафиксировано экстремально высокой температуры.
Таблица 7
Коэффициенты интервального распознавания аномально высокой температуры воды ATw > 2 оС в области течения Соя, южнокурильском районе и к юго-востоку от о. Хоккайдо по данным геопотенциала Н500 в 1985-2019 гг.
500 Table 7
Rates of recognition for cases of extreme high SST (ATw > 2 оС) in the area of Soya Current, in the South-Kuril area, and in the area southeastward from Hokkaido in July-August, 1985-2019,
by preceeding fields of AT 500 hPa
Месяц Соя ЮКР ЮВХ
1 2 3 1 2 3 1 2 3
Июль
Январь 0,83 0,83 0,63 0,57 0,50 0,67 0,31 0,50 0,57
Февраль 0,21 0,25 0,42 0,31 0,67 0,80 1,00 1,00 0,67
Март 0,29 0,24 0,83 0,57 0,80 1,00 0,80 0,80 0,80
Апрель 0,83 0,71 0,45 0,16 1,00 0,33 1,00 0,67 0,80
Май 0,83 0,83 0,45 0,50 0,80 0,29 1,00 0,67 0,80
Июнь 0,33 0,71 1,00 1,00 1,00 0,44 0,57 1,00 0,67
Август
Январь 0,30 1,00 0,75 0,50 1,00 0,57 0,58 0,54 0,58
Февраль 1,00 1,00 0,60 0,50 1,00 0,67 0,58 0,44 0,70
Март 0,75 1,00 1,00 1,00 0,80 1,00 0,70 0,58 0,50
Апрель 0,43 1,00 1,00 0,67 0,80 0,57 0,35 0,88 0,44
Май 0,75 0,75 0,33 0,80 1,00 0,57 0,47 0,50 0,39
Июнь 1,00 0,75 1,00 0,80 1,00 1,00 0,78 0,50 0,64
Июль 1,00 1,00 0,60 0,80 0,80 0,36 0,88 0,64 0,58
Примечание. Жирным шрифтом выделены месяцы с коэффициентом распознавания больше 0,75. Цифрами указаны районы: 1 — южный, 2 — умеренный, 3 — северный. Экстремально теплые годы указаны в табл. 2.
в умеренном районе с января по июль. Для района ЮВХ наибольшее распознавание для экстремально высокой температуры воды в июле выявлено в южном и умеренном районах с февраля по май, а по температуре воды в августе — только в апреле и июне.
Особенности барических полей, предшествующих экстремальному повышению и понижению температуры воды в прибрежных районах южных Курильских островов
По результатам интервального распознавания в те месяцы, когда коэффициенты распознавания достигали 100 %, были построены барические поля для экстремально холодных и теплых по температуре воды лет.
На рис. 2 представлены барические карты в зимний и весенний сезоны в месяцы с наибольшими коэффициентами распознавания в годы с аномалиями АТ < -2 оС.
5" 125° 135° 145° 155° 165°
65" 65°
■55" 55'
45" 45°
■35" 35°
115° 125° 135° 145° 155° 165° 115" 125° 135° 145° 155° 165°
115° 125° 135° 145° 155° 165° 11.5° 125" 135° 145' 155° 165°
■45" 45.
115° 125° 135° 145° 155° 165°
115° 125° 135° 145° 155° 165°
Рис. 2. Барическое поле средней тропосферы Н500 над Восточной Азией: а — в феврале 1986 г.; б — марте 1980 г.; в — мае 1986 г.; г — мае 2002 г.; д — мае 1993 г.; е — июне 1985 г. Темно-серым цветом обозначены области высоких значений аномалий Н500, а светло-серым — низких значений аномалий Н500
Fig. 2. Absolute topography of 500 hPa surface over East Asia in February, 1986 (a); in March, 1980 (б); in May, 1986 (в); in May, 2002 (г); in May, 1993 (д); in June, 1985 (е). Dark gray shading — positive anomalies of H500, light gray shading — negative anomalies of H500
Аномально холодные термические режимы в июле в прибрежных водах ЮКР формируются, когда большая часть Охотского моря находится в феврале под влиянием тропосферной ложбины, а тропосферный циклон располагается над западной частью моря, южнее своего многолетнего положения. Над северной частью отмечается повышение геопотенциала Н500, а отрицательные значения охватывают центральную и южную части Японского моря (рис. 2, а).
Если в марте тропосферная ложбина охватывает практически все Охотское море и в ее дельте аномалии Н500 достигают минус 8 дам (рис. 2, б), то в августе в этот же год мы наблюдаем экстремальное похолодание. В южных районах наблюдается рост геопотенциальных высот.
Когда в мае над побережьем Восточной Азии располагалась депрессия и в ее дельте отмечались низкие значения аномалий геопотенциала (рис. 2, в), в июле в этот же год было аномальное похолодание.
Если в мае над восточной частью Охотского моря располагается тропосферная депрессия, в ее дельте отмечается очаг пониженных значений аномалий Н500 (рис. 2, г, д), то в августе в эти годы формируются холодные термические режимы. Над континентальными районами Восточной Азии в августе прослеживается интенсивный теплый гребень, аномалии Н500 достигают 6-8 дам (рис. 2, г).
В июне в восточной части Охотского моря наблюдается тропосферная ложбина, усиливается холодный вынос полярных масс воздуха в тыловой части депрессии, аномалии геопотенциальных высот над Охотским морем достигают минус 4-5 дам (рис. 2, е), и возникают аномально холодные термические режимы в прибрежных водах ЮКР.
Отметим, что механизмы формирования экстремально холодных условий в июле и августе в южнокурильском районе Тихого океана нами уже рассматривались [Шатилина и др., 2019]. Отмечено, что экстремально холодные условия в районе южных Курильских островов формируются при наличии тропосферной депрессии над Охотским морем, а в приземном поле при наличии активного охотского антициклона.
На рис. 3 представлены средние поля геопотенциала Н500, предшествующие аномальному потеплению ДГи > 2 оС прибрежных вод южных Курильских островов, в области течения Соя, южнокурильского района и к юго-востоку от о. Хоккайдо.
Когда в феврале охотский тропосферный циклон располагается над северо-западной частью Охотского моря, вблизи этого центра наблюдается очаг экстремально низких значений геопотенциальных высот Н500. В этом случае северо-западная часть Тихого океана и Курильские острова находятся под воздействием тропосферного гребня (здесь располагается область с экстремально высокими значениями аномалий Н500, достигающими 6 дам) (рис. 3, а). Эти процессы формируют экстремально теплые режимы в июле и августе в ЮКР.
Если в марте над Охотским морем ослаблено влияние холодной тропосферной ложбины, а северо-западная часть Тихого океана и Курильские острова находятся в области теплого гребня (повышенных значений аномалий Н500) (рис. 3, б), то в июле и августе формируются экстремально теплые режимы.
Когда в мае ослаблялось влияние тропосферной ложбины и районы южных Курильских островов находились под влиянием тропосферного гребня, где аномалии Н500 достигали 4 дам (рис. 3, в), в июле наблюдалась аномально высокая температура воды.
Когда в июне вся северо-западная часть Тихого океана и прилегающая часть южных Курильских островов находились под влиянием тропосферного гребня, аномалии Н500 достигали 6 дам (рис. 3, г-е), в августе формировался экстремально теплый режим.
Хотелось бы напомнить, что над областями высоких значений аномалий Н500 у земли располагаются теплые воздушные массы, а над очагами низких — холодные воздушные массы [Шатилина и др., 2019]. Поэтому так важно на картах геопотенциальных высот Н500 выделять очаги экстремально высоких и низких значений аномалий Н500.
13.5° 14.5° 15.5° 165'
11.5° 125° 13.5° 14.5° 155° 165°
Рис. 3. Среднее поле Н500 — барическое поле средней тропосферы над Восточной Азией: а — в феврале 2010 г.; б — марте 2004 г.; в — мае 1978 г.; г — мае 2004 г.; д — июне 2004 г.; е — мае 2016 г. Темно-серым цветом обозначены области высоких значений аномалий Н500, а светло-серым — низких значений аномалий Н500
Fig. 3. Mean month field of H500 over East Asia in February, 2010 (a); in March, 2004 (б); in May, 1978 (в); in May, 2004 (г); in June, 2004 (д); in May, 2016 (е). Dark gray shading — positive anomalies of H light gray shading — negative anomalies of H
Кроме того, над этими областями повышается или понижается не только температура воздуха, но и температура воды.
На рис. 4 представлены примеры формирования экстремальных термических режимов в августе 1993 г., который был аномально холодным, и в августе 2016 г., который был экстремально теплым.
В августе 1993 г. над восточной частью Охотского моря располагалась тропосферная депрессия, ложбина от этой депрессии оказывала влияние на Японское море и на районы Японских островов, над которыми аномалии Н500 изменялись от минус 3 до минус 5 дам, второй очаг с пониженными значениями аномалий Н500 отмечался над Охотским морем (рис. 4, а). Температура воды в области первой ветви Куросио,
115°
125°
Рис. 4. Среднее поле АТ500 в августе и положение экстремально высоких значений Н500 у восточного побережья Азии: а — 1993 г.; б — 2016 г. Темно-серым цветом обозначены области высоких значений аномалий Н500, а светло-серым — низких значений аномалий Н500; плюсом — аномально высокие значения температуры воды, минусом — аномально низкие.
Fig. 4. Mean month field of H500 over East Asia in August of 1993 (a) and 2016 (б). Dark gray shading — positive anomalies of H500; light gray shading — negative anomalies of H500; «+» — cases of extreme high SST; «-»- cases of extreme low SST
к юго-востоку о. Хоккайдо, была экстремально низкой. В августе 2016 г. ЮКР находился под влиянием теплых тропосферных гребней от теплого субтропического антициклона (рис. 4, б). В приземном поле наблюдалось вторжение на Курильские острова гавайского антициклона. Температура воды была экстремально высокой (рис. 4, б). Следует также отметить, что по данным Гидрометцентра России [Бережная и др., 2016] на станции Усть-Камчатск в августе 2016 г. аномалия температуры воздуха составила 2,4 оС, что было зафиксировано впервые, на станции Петропавловск-Камчатский — 2,8 оС за 63 года.
Выводы
Использование метода интервального распознавания позволило выделить предшествующие барические поля Н500, определяющие экстремальность термического режима в прибрежных водах ЮКР в июле-августе.
В ходе вычислений показано, что уменьшение числа критических объектов (аномалий температуры воды) за счет увеличения предельного значения аномалий (с ДТ^ > 1,5 оС до ДТ^ > 2,0 оС) при использовании метода существенно увеличивает значения коэффициентов распознавания по геопотенциалу Н500 в предшествующие месяцы.
Показано, что структура барических полей, предшествующих экстремально холодным и экстремально теплым режимам, существенно различается. Экстремально холодные годы характеризуются наличием глубокой тропосферной ложбины над Охотским морем в зимний и весенний сезоны. Теплым сезонам предшествуют процессы с повышенной зональностью, зимняя тропосферная ложбина у восточного побережья Азии развита слабо, а высотная фронтальная зона располагается выше климатического положения, о чем свидетельствуют устойчивые положительные аномалии в умеренных широтах 2-го естественного синоптического района.
Результаты работы дают возможность использовать метод интервального распознавания для разработки прогноза экстремальности термического режима в южнокурильском районе по предшествующим барическим полям с заблаговременностью 2-5 мес. Данный прогноз будет не в виде уравнений регрессии, а в виде региональной модели взаимодействия атмосферы и океана, т.е. подбираются аналоги барических структур, предшествующих экстремальным режимам.
Благодарности
Благодарим рецензентов за конструктивные замечания, которые способствовали улучшению содержательной части статьи.
Финансирование работы
Исследование не имело спонсорской поддержки.
Соблюдение этических стандартов
Настоящая статья не содержит каких-либо исследований с использованием животных в качестве объектов.
Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов.
Информация о вкладе авторов
Идея работы и постановка задачи — Т.А. Шатилина, ГШ. Цициашвили. Содержательная часть статьи — Т.А. Шатилина, математические методы — Г.Ш. Цициашвили, программы по опубликованным алгоритмам — Т.В. Радченкова.
Список литературы
Бережная Т.В., Голубев А.Д., Паршина Л.Н. Аномальные гидрометеорологические явления на территории Российской Федерации в августе 2016 г. // Метеорол. и гидрол. — 2016. — № 11. — С. 109-118.
Завьялова Е.В., Морозова С.В., Полянская Е.А. Синоптико-статистический метод долгосрочного прогноза аномально жарких температурных условий в нижнем Поволжье // Тр. 3-й Всерос. конф. «Гидрометеорология и экология: достижения и перспективы развития». — СПб. : Химиздат, 2019. — С. 358-362.
Мультановский Б.П. Современное состояние разработки метода долгосрочных предсказаний погоды в СССР // Метеорол. вестн. — 1933. — № 5. — С. 129-143.
Налимов В.В. Теория эксперимента : моногр. — М. : Наука, 1971. — 208 с.
Ростов И.Д., Дмитриева Е.В., Воронцов А.А. Тенденции климатических изменений термических условий прибрежных районов Охотского моря за последние десятилетия // Изв. ТИНРО. — 2017. — Т. 191. — С. 176-195. DOI: 10.26428/1606-9919-2017-191-176-195.
Цициашвили Г.Ш., Шатилина Т.А., Радченкова Т.В. Особенности изменчивости поверхностной температуры воды в районах, расположенных в области основных течений Японского моря и северо-западной части Тихого океана в 2000-2012 гг., и ее влияние на промысел сайры // Вопр. промысл. океанологии. — 2012. — Вып. 9, № 2. — С. 96-116.
Шатилина Т.А. Анализ ошибок прогнозирования температуры воды в Южно-Курильском районе // Тез. докл. 6-й Всерос. конф. по проблемам промыслового прогнозирования. — Мурманск : ПИНРО, 1995. — С. 166.
Шатилина Т.А., Егорова Т.С., Красиков В.А., Сафин В.И. Линейные прогностические модели температуры воды по метеорологическим предикторам в Южно-Курильском промысловом районе // Технологии и средства моделирования сложных систем. — Владивосток, 1992. — С. 130-141.
Шатилина Т.А., Цициашвили Г.Ш., Радченкова Т.В. Комплексная оценка изменчивости температуры воды на поверхности в северо-западной части Тихого океана в июле-сентябре 1950-2014 гг. // Изв. ТИНРО. — 2016. — Т. 184. — С. 120-134.
Шатилина Т.А., Цициашвили Г.Ш., Радченкова Т.В. Опыт использования метода интервального распознавания для прогноза экстремальной ледовитости Татарского пролива (Японское море) // Метеорол. и гидрол. — 2006. — № 10. — С. 65-73.
Шатилина Т.А., Цициашвили Г.Ш., Радченкова Т.В. Особенности изменчивости летних центров действия атмосферы над Дальним Востоком и климатические экстремумы в период 1980-2017 гг. // Уч. зап. РГГМУ — 2019. — № 56. — С. 61-80. DOI: 10.33933/20742762-2019-56-61-80.
Efficient Algorithms of Time Series Processing and their Applications / ed. G.Sh. Tsitsiash-vili. — N.Y. : Nova Science Publishers, Inc., 2009. — 97 p.
References
Berezhnaya, T.V., Golubev, A.D., and Parshina, L.N., Anomalous hydrometeorological phenomena on the territory of the Russian Federation in August 2016, Tr. Gidrometeorol. Nauchno-Issled. Tsentra Ross. Fed., 2016, no. 11, pp. 109-118.
Zavyalova, E.V., Morozova, S.V., and Polyanskaya, E.A., Synoptic-statistical method of long-term forecast of anomally hot temperature conditions in the lower Volga Region, in Tr. 3-y Vseros. konf. «Gidrometeorologiya i ekologiya: dostizheniya i perspektivy razvitiya» (Proc. 3rd All-Russ. Conf. "Hydrometeorology and ecology: scientific and educational achievements and perspectives"), St. Petersburg: Khimizdat, 2019., pp. 358-362.
Multanovsky, B.P., The current state of the development of a method for long-term weather predictions in the USSR, Meteorol. vestn., 1933, no. 5, pp. 129-143.
Nalimov, V.V., Teoriya eksperimenta (Experiment theory), Moscow: Nauka, 1971.
Rostov, I.D., Dmitrieva, E.V., and Vorontsov, A.A., Tendencies of climatic changes for thermal conditions in the coastal areas of the Okhotsk Sea in last decades, Izv. Tikhookean. Nauchno-Issled. Inst. Rybn. Khoz. Okeanogr., 2017, vol. 191, pp. 176-195. doi 10.26428/1606-9919-2017-191-176-195
Tsitsiashvili, G.Sh., Shatilina, T.A., and Radchenkova, T.V., Surface water temperature variability in the Japan Sea and the North-West Pacific in 2000-2012 and the impact on saury fishing, Vopr. Promysl. Okeanologii, 2012, vol. 9, no. 2, pp. 96-116.
Shatilina, T.A., Analysis of errors in predicting water temperature in the South Kuril region, in Tezisy dokl. 6 Vseross. konf. probl. rybopromyslovogo prognozirovaniya (Proc. 6th All-Russ. Conf. Probl. Fish. Prediction), Murmansk: PINRO, 1995, p. 166.
Shatilina, T.A., Egorova, T.S., Krasikov, V.A., and Safin, V.I., Linear predictive models of water temperature by meteorological predictors in the South Kuril fishing area, Tekhnologii i sredstva modelirovaniya slozhnykh sistem (Technologies and tools for modeling complex systems), Vladivostok, 1992, pp. 130-141.
Shatilina, T.A., Tsitsiashvili, G.Sh., and Radchenkova, T.V., Complex assessment of variability for the sea surface temperature in the North-West Pacific in July-September 1950-2014, Izv. Tikhookean. Nauchno-Issled. Inst. Rybn. Khoz. Okeanogr., 2016, vol. 184, pp. 120-134.
Shatilina, T.A., Tsitsiashvili, G.Sh., and Radchenkova, T.V., Experience of using the method of interval recognition for predicting extreme ice coverage of the Tatar Strait (Sea of Japan), Tr. Gidrometeorol. Nauchno-Issled. Tsentra Ross. Fed., 2006, no. 10, pp. 65-73.
Shatilina, T.A., Tsitsiashvili, G.Sh., and Radchenkova, T.V., Features of the summer atmospheric force centers variability over the Far East and climatic extremes in the period 1980-2017, Uchenyye zapiski Rossiyskogo gosudarstvennogo gidrometeorologicheskogo universiteta, 2019, no. 56, pp. 61-80. doi 10.33933/2074-2762-2019-56-61-80
Efficient Algorithms of Time Series Processing and their Applications, Tsitsiashvili, G.Sh., ed., New York: Nova Science Publishers, Inc., 2009.
JMA: Japan Meteorological Agency. http://ds.data.jma.go.jp/gmd/goos/data/rrtdb/jma-pro.html. Cited September 20, 2019.
Vserossiyskiy nauchno-issledovatel 'skiy institut gidrometeorologicheskoy informatsii — Mirovoy tsentr dannykh (All-Russian Research Institute of Hydrometeorological Information — World Data Center). htt://meteo.ru. Cited September 20, 2019.
Поступила в редакцию 9.07.2020 г.
После доработки 25.03.2021 г.
Принята к публикации 21.05.2021 г.
