CC BY
28
МОДЕЛЬ ДОЛГОСРОЧНОГО ПРОГНОЗА КРУПНОЙ И ЭКСТРЕМАЛЬНОЙ АНОМАЛИИ ТЕМПЕРАТУРЫ ВОЗДУХА В ЦЕЛЯХ ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ чрезвычайных ситуаций
Т.Н. Задорожная, старший научный сотрудник, к.г.н., доцент
В.П. Закусилов, доцент, к.г.н., доцент ВУНЦ ВВС Военно-воздушная академия Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина, г. Воронеж
В последние десятилетия значительно увеличилась повторяемость стихийных бедствий и, связанных с ними, материальных потерь, человеческих жизней и экологических катастроф. Показателем, создающим чрезвычайно опасную ситуацию, является температура воздуха.
Ярким примером чрезвычайной ситуации может служить летний период 2010 года, в течение которого удерживалась экстремально высокая температура воздуха, повлекшая за собой лесные и даже пригородные пожары над Восточной Европой с большими экономическими потерями, гибелью людей, растительного и животного мира. Не менее опасная чрезвычайная ситуация сложилась и в январе 2014 года в Северной Америке, когда температура воздуха опускалась до -53 оС. В результате, от обморожения погибли люди, была нарушена нормальная работа транспорта и хозяйственная деятельность страны. Поэтому остро встает вопрос о разработке подходов по заблаговременному предупреждению экстремально опасных явлениях погоды.
Повышение качества долгосрочных прогнозов погоды можно достичь путем усовершенствования существующих и разработки новых методов прогноза. В результате многолетнего опыта [1, 2] достоверно установлено, что важным фактором, формирующим режим погоды, является общая циркуляция атмосферы, а ее показателем может служить циркумполярный вихрь, его интенсивность и структура.
Целью данной работы является оценка вклада интенсивности циркумполярного вихря в распределение аномалии температуры воздуха в отдельных пунктах Европейской территории в целях разработки прогноза с средней месячной температуры.
Информативной базой служил архив аномалий средних месячных температур воздуха на территории Европы, ограниченной широтами 45-70° с.ш. и долготами 20о-60о в.д. Период наблюдений составил 53 года. Реализации для одного пункта составлялись из январей.
В качестве предиктора, служили данные об интенсивности вихря скорости О, рассчитанные на стандартных изобарических поверхностях 1000, 850, 700, 500, 300, 200 и 100 гПа, с различными радиусами охвата территории г = 10, 20, 30, 40, 50о с центром в районе полюса по формуле [3]:
п=Ш д2н=Ш (н - мо), (1)
£ а
343
где 1 - параметр Кориолиса; а- радиус Земли; НО - значения геопотенциала на полюсе; Н - среднее значение геопотенциала на
Ф
соответствующей широте .
Выбор наиболее информативного варианта осуществлялся на основе расчета парных коэффициентов корреляции Я ^, ДТг).
Для компактного представления в таблице 1 показан характер влияния циркумполярного вихря скорости на разных широтных зонах и изобарических поверхностях, где помещена степень покрытия территории значимыми коэффициентами Я, дтг.] относительно общего количества исследуемых
точек.
Таблица 1
Степень покрытия территории значимыми коэффициентами корреляции с различными предикторами
Высот ы Предикторы
80ос.г 70 ос 60о ш 50ос.ш. 40ос.ш
1000г Па 42% 13% 45 % 32% 68%
850гП а 55% 32% 10 % 16% 48%
700гП а 61% 13% 26 % 45% 52%
500гП а 94% 23% 23 % 19% 16%
300гП а 77% 16% 16 % 23% 26%
200гП а 81% 35% 23 % 16% 35%
100гП а 52% 23% 10 % 32% 13%
Из анализа таблицы следует, что наиболее полно описывается исследуемая территория, если расчет производить на широте ф = 80°с.ш., при этом максимум влияния этого фактора оказывается на высоте у=500 гПа.
Для каждого пункта на исследуемой территории рассчитаны прогностические уравнения регрессии.
В качестве ошибок прогноза использовались параметры 5 и р. Параметр р оценивает успешность прогноза по знаку аномалий.
Средние по полю оценки успешности прогнозов представлены в таблице 2. Анализ таблицы показывает, что по всем показателям успешным
является прогноз, если использовать информацию о циркумполярном вихре на поверхности АТ-500 гПа.
Таблица 2
Средние оценки успешности прогнозов по территории
Оц енки Изобарическая поверхность (гПа)
1000 850 700 500 300 200 100
д 2,61 2,36 2,55 2,30 2,64 2,42 2,89
с 0,41 0,44 0,44 0,54 0,48 0,47 0,33
Я 0,62 8 0,59 6 0,58 6 0,70 0 0,58 3 0,51 5 0,43 1
На рисунке представлены фактические и прогностические поля аномалии температуры, рассчитанные для января 2010 года.
Рис. Поля аномалии температуры (январь 2010 г.)
Сравнивая фактическое и прогностические поля температуры воздуха для января, который был в 2010 году экстремально холодным, можно сделать вывод, что как по локализации очагов аномалии, так и по конфигурации изолиний эти поля достаточно хорошо согласуются между собой.
Это свидетельствует о том, что данный подход является успешным и может быть использован для заблаговременного предупреждения о возможном возникновении крупных отклонениях от нормы температуры воздуха, что позволит различным организациям правильно спланировать работу по уменьшению возможного ущерба, вызываемого данными аномалиями температуры.
Список использованной литературы
1. Задорожная Т.Н., Акимов Л.М. Исследование прогностических возможностей циркуляции атмосферы для прогноза температуры над Европейской территорией. Матер. конф. (26-27 окт. 2005 г.). Ч. 1. Воронеж. ВВАИУ. 2005 г. - С. 3-6.
2. Акимов Л.М., Задорожная Т.Н. Использование структурных особенностей циркумполярного вихря для прогноза температуры воздуха в отдельных регионах северного полушария. Вестник ВГУ. Серия: География. Геоэкология. - Воронеж. 2013. - № 1. - С. 87-73.
3. Педь, Д.А. Особенности средних месячных многолетних полей 500 на северном полушарии. // Тр. Гидрометцентра СССР, 1972. Вып. 93. - С. 59-77.
ПРИМЕНЕНИЕ ИТЕРИРОВАННЫХ СИСТЕМ РАНДОМИЗИРОВАННЫХ ФУНКЦИЙ В ЗАДАЧАХ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Т.Н. Задорожная, старший научный сотрудник, к.г.н., доцент А.Г. Буховец, научный сотрудник, д.т.н., доцент ВУНЦ ВВС Военно-воздушная академия Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина, г. Воронеж
Для обеспечения безопасности при чрезвычайных ситуациях социального, природного или техногенного характера необходимы прогнозные расчеты, которые могут являться основой для принятия оперативных решений. В связи с этим роль прогноза в решении управленческих задач значительно повышается. Современные математические подходы к прогнозированию включают в себя новые разделы прикладной математики. Появившаяся в конце прошлого века фрактальная теория позволила с новых позиций взглянуть на временные ряды и дать объяснения некоторым фактам, в частности таким, как чрезмерно большие отклонения от средних значений.
Обычно временные ряды представляются в виде совокупности детерминированной составляющей, циклической компоненты и случайной составляющей [1, 2]. В последнее время получает распространение подход, при котором временной ряд рассматривается как некоторая компонента (координата в фазовом пространстве) случайной динамической системы [3]. Появление моделей временных рядов, в основе которых лежат динамические процессы, связано с перенесением исследований устойчивости временного ряда как такового на анализ устойчивости некоторой динамической системы. Особенно актуальным стала такая постановка задачи после того как было обнаружено, что даже в детерминированных динамических системах может возникать режим хаотического поведения. Исследование таких режимов в
346
