Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Современные подходы к распознаванию макросиноптических процессов в задаче прогноза погоды на месяц по Северо-Западу Российской Федерации

Диссертация: Современные подходы к распознаванию макросиноптических процессов в задаче прогноза погоды на месяц по Северо-Западу Российской Федерации
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Предложенный метод прогноза позволяет удовлетворительно предсказывать среднемесячные аномалии полей приземного давления, температуры и осадков с заблаговременностью до 15 дней. Качество прогнозов знака аномалии и конфигурации полей аномалий устойчиво превышает качество климатического прогноза. Отчетливо проявляется тенденция улучшения качества прогнозов полей аномалий приземного давления… Читать ещё >

Современные подходы к распознаванию макросиноптических процессов в задаче прогноза погоды на месяц по Северо-Западу Российской Федерации (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Глава 1. Обзор литературы
    • 1. 1. Введение
    • 1. 2. Обзор методов долгосрочных прогнозов погоды
    • 1. 3. Синоптические методы
    • 1. 4. Физико-статистические методы долгосрочного прогноза погоды
    • 1. 5. Вероятностные методы статистических долгосрочных прогнозов
    • 1. 6. Гидродинамические методы долгосрочного прогноза погоды
    • 1. 7. Биологические методы долгосрочного прогноза погоды
    • 1. 8. Методы долгосрочного прогноза погоды, учитывающие внешние воздействия к системе Земля-Атмосфера
    • 1. 9. Взаимодействие океана и атмосферы в задаче долгосрочного прогноза погоды
    • 1. 10. Метод аналогов
    • 1. 11. Макроциркуляционный метод
    • 1. 12. Индексы циркуляции и макропогоды
    • 1. 13. Классификация атмосферных процессов
    • 1. 14. Успешность долгосрочных прогнозов погоды
  • Глава 2. Метод типовых макропроцессов, история, принципы развития, используемый материал
    • 2. 1. История разработки и применения метода
    • 2. 2. Основные принципы и подходы, положенные в основу метода
    • 2. 3. Достоинства, ограничения и пути развития метода
    • 2. 4. Используемые базы данных
  • Глава 3. Распознавание и классификация и типовых макропроцессов в задаче прогноза погоды на месяц
    • 3. 1. Алгоритмы распознавания
    • 3. 2. Классификация макропроцессов
    • 3. 3. Вероятностное представление прогнозов
    • 3. 4. Технология составления прогноза
  • Глава 4. Оценка качества прогнозов на месяц полей аномалий приземного давления, температуры и осадков
    • 4. 1. Методика оценки качества прогнозов
    • 4. 2. Статистики, применяемые для оценки качества прогнозов
    • 4. 3. Анализ результатов оценки качества прогнозов
    • 4. 4. Выводы.ИЗ

Актуальность работы.

Для эффективной организации экономической деятельности в различных отраслях экономики необходимо знание прогноза погоды на месяц, сезон и год. За последние сто лет насчитывается множество попыток создать методы прогнозов погоды на сроки от одного месяца до года для различных регионов земного шара. В связи с недостаточным пониманием процессов и влияющих факторов в атмосфере на временных масштабах месяц и более, данный вид прогнозов пока еще имеет эффективность не достаточную для удовлетворения предъявляемых к нему требований. Динамическая неустойчивость атмосферы и внешние воздействия приводят к тому, что прогноз последовательных состояний атмосферы ограничен несколькими днями. Этот предел равный примерно двум неделям можно рассматривать как предел предсказуемости синоптических масштабов. Отсутствие синоптической предсказуемости для интервала свыше двух недель недостаточно для того, чтобы считать непредсказуемыми некоторые статистические характеристики внутренней динамики, такие как средние за месяц. Очевидно, что некоторые компоненты атмосферного потока могут сохраняться в нелинейной памяти в течение времени, превышающего предел детерминистической предсказуемости синоптических масштабов. Следовательно, нелинейная динамическая схема прогноза может предсказать эволюцию крупномасштабных составляющих на больший период, чем процессов синоптических масштабов. Прогноз на месяц означает прогноз «фаз циркуляционных режимов», или сроков перестроек, что представляется одной из самых трудных задач метеорологической науки.

Синоптико-статистические методы долгосрочных прогнозов, как правило, нацелены на прогноз именно смены циркуляционных режимов. В качестве одного из самых эффективных синоптико-статистических методов в России получил признание и распространение макроциркуляционный метод долгосрочного прогнозирования. Основы макроциркуляционного метода долгосрочных прогнозов погоды были разработаны в сороковых годах двадцатого века Г. Я. Вангенгеймом, а в современном виде сформулированы А. А. Гирсом. Начиная с 1945 года, макроциркуляционный метод применяется в ААНИИ для разработки долгосрочных прогнозов погоды в Арктике с заблаговременностью от 3 до 10 месяцев. В основу метода положены физические закономерности развития общей циркуляции атмосферы на пространстве всего Северного полушария.

В качестве развития идей Вангенгейма-Гирса, в РГГМУ под руководством Савичева А. И. был разработан синоптико-статистический метод долгосрочного прогноза погоды, который получил название «метода типовых макропроцессов». В последние десять лет метод интенсивно совершенствовался на базе внедренияовых идей по распознаванию и классификации крупномасштабных синоптических процессов Северного полушария.

Одной из проблем синоптико-статистических методов долгосрочного прогноза погоды является недостаточное качество алгоритмов, предназначенных для оценки меры близости двух макропроцессов. В настоящей работе представлен современный подход к решению проблемы прогноза погоды на месяц, в котором реализованы оригинальные методики сопоставления цепочки развития макропроцессов во времени и пространстве, с учетом их интенсивности. В работе предложено три простых алгоритма распознавания макропроцессов, которые последовательно позволяют оценивать сходство полей аномалий метеопараметров, степень сходства конфигурации и интенсивности очагов сравниваемых полей аномалий и характер эволюции макропроцессов от месяца к месяцу.

В методиках использована, впервые реализованная, концепция «ключевых районов» Северного полушария, которые позволяют описать процесс развития f макропроцессов в пространстве и времени, используя ограниченные вычислительные ресурсы. «Ключевые районы» полушария дают возможность значительно ускорить процесс классификации макропроцессов и с высокой степенью достоверности распознать текущий макросиноптический процесс.

Независимо от того, каким методом разрабатывается прогноз — численным гидродинамическим, синоптическим или статистическим, в него включены субъективные допуски прогнозиста. Создание полностью объективных прогнозов в настоящее время невозможно вследствие неопределенности будущего состояния атмосферы. Следовательно, необходимо указывать вероятность выпускаемых прогнозов в терминах, которые поясняют степень доверия к нему прогнозиста. В данном исследовании предложена, обоснована, разработана и внедрена в оперативную практику методика вероятностного представления результатов прогноза. Впервые, для макроциркуляционных методов прогноза на месяц, в работе создана и испытана методика оценки, вероятности осуществления прогноза среднемесячных аномалий приземного давления, температуры и осадков.

Метод реализован в форме программного комплекса, который позволяет разрабатывать прогнозы среднемесячных аномалий приземного давления, I температуры и осадков, прогнозировать развитие синоптических процессов и ход температуры на станциях внутри месяца, и оценивать вероятность осуществления прогнозов.

Важность и актуальность данной работы заключаются в том, что впервые удалось создать объективную методику распознавания, как во времени, так и в пространстве, комплексных многофакторных синоптических процессов с целью подбора года-гомолога к текущему макросиноптическому процессу, и на ее базе разработать уникальный автоматизированный прогностический комплекс. В связи с постоянно увеличивающейся потребностью различных отраслей экономики в долгосрочных прогнозах погоды, как с месячным периодом осреднения, так и с детализацией прогнозов внутри месяца по нескольким метеорологическим параметрам, комплекс является востребованным специалистами гидрометеорологической службы и география его использования постоянно расширяется.

Цель и задачи исследования

.

Целью работы являлась объективизация «метода типовых макропроцессов». В соответствии с этой целью были поставлены следующие задачи:

— решение проблемы объективизации процесса выбора лучшего года-гомолога, на основе концепции «ключевых районов» Северного полушария, для перевода прогностического «метода типовых макропроцессов» из разряда субъективных «экспертных оценок» в разряд автоматизированного программного комплекса;

— уточнение классификации макросиноптических процессов на основе объективной методики их сравнения;

— разработка методики детализации прогноза приземной температуры и давления внутри прогностического месяца;

— создание методики оценки, вероятности осуществления прогноза среднемесячных аномалий приземного давления, температуры и осадков;

Научная новизна работы.

В работе получены следующие новые научные результаты:

— Впервые разработана оригинальная методика сравнения, как во времени, так и пространстве макросиноптических процессов Северного полушария по нескольким метеопараметрам, которая не только отличается простотой реализации, но и эффективно применяется в оперативной работе;

— Разработана концепция «ключевых районов» Северного полушария, динамика аномалий приземного давления и температуры в которых, определяет дальнейшее развитие макроциркуляционных процессов во времени и пространстве;

— Впервые, в практике долгосрочного прогнозирования в России, разработан и внедрен в оперативную работу метод, оценки вероятности осуществления прогноза аномалий приземного давления, температуры и осадков на месяц.

— Апробирована и реализована в оперативной работе методика детализации прогноза приземной температуры и давления внутри прогностического месяца.

Практическая ценность и реализация результатов работы.

Практическая значимость исследования определяется востребованностью созданного на его основе программного комплекса долгосрочного прогноза погоды специалистами гидрометеорологической службы. География использования комплекса постоянно расширяется, начиная с 1995 года.

В 1995 году программный комплекс долгосрочного прогноза был внедрен в оперативную практику Ленинградского Центра по Гидрометеорологии и Мониторингу окружающей среды и научно-производственного предприятия «Комплексные системы» города Мурманска.

В 2000 году комплекс был адаптирован и внедрен в оперативную практику Сахалинского Управления Гидрометслужбы.

С 2002 года потребителями долгосрочных прогнозов погоды разработанных при помощи данного комплекса последовательно стали Коми.

ЦГМС, Ярославское ЦГМС, Новгородское и Псковское ЦГМС, Карельское ЦГМС, Санкт-Петербургское ЦГМС-Р.

В настоящее время, прогнозы, разработанные при помощи комплекса, находятся на испытании в Мурманском ЦГМС, Архангельском ЦГМС, Средневолжском и Верхневолжском УГМС.

Все потребители особенно подчеркивают качество и разнообразие прогностической продукции, полученной с помощью комплекса, по сравнению с долгосрочными прогнозами, разрабатываемыми Гидрометцентром России.

Основные выводы, которые можно сделать по результатам испытаний метода «типовых макропроцессов» для прогноза метеорологических полей на один месяц, заключаются в следующем.

1) Метод прогноза позволяет удовлетворительно предсказывать среднемесячные аномалии полей приземного давления, температуры и осадков с заблаговременностью до 15 дней.

2) Качество прогнозов знака аномалии и конфигурации полей аномалий устойчиво превышает качество климатического прогноза. Данный вывод можно сделать на основе оценки качества прогноза полей аномалий, сделанной с использованием коэффициента корреляции, который является статистически значимым и устойчиво положительным.

3) Качество прогнозов среднемесячных величин по мере мастерства ниже уровня качества климатических прогнозов. Это говорит о том, что, в отличие от знака аномалии, прогноз её величины находится на недостаточном уровне.

4) Относительная ошибка прогноза метеорологических полей по предложенной методике устойчиво меньше относительной ошибки климатического прогноза.

5) Отчетливо проявляется тенденция улучшения качества прогнозов полей аномалий приземного давления и температуры в течение последних 25 лет. Качество прогноза полей аномалий осадков находится на постоянном уровне.

6) Годовой ход качества прогнозов имеет следующие особенности — в среднем для метеорологических полей аномалий приземного давления и температуры наиболее успешные прогнозы разрабатывались в холодный период года с ноября по март и в августе, а наименее успешные прогнозы разрабатывались с мая по июль. Прогноз полей аномалий осадков наименее успешен с мая по июль и в сентябре, а наиболее успешен с ноября по март и в августе.

7) В холодный период года поля высоких значений оценок качества прогнозов аномалий метеорологических величин располагаются над внетропической частью центральной и восточной Европы, а низких значенийнад западной и юго-западной частью Европы и над Атлантикой. В теплый период года конфигурация полей высоких значений оценок качества прогнозов меняется на обратную, а над центральной и восточной Европой располагаются поля низких оценок.

8) Достигнутый уровень качества прогнозов приземной температуры на месяц сравним со средним уровнем аналогичных прогнозов Гидрометцентра России и ГГО. Сравнить качество прогнозов аномалий приземного давления и осадков, к сожалению, не представляется возможным.

Заключение

.

В связи с отсутствием значительного прогресса в прогнозировании, с использованием гидродинамических методов прогнозов, на сроки более двух недель, синоптические и физико-статистические методы остаются важным инструментом в прогнозе погоды на месяц и более. Из нескольких существующих научных направлений, которые исторически сложились в России в процессе решения проблемы разработки долгосрочного прогноза погоды, нами был выбран макроциркуляционный подход созданный и теоретически обоснованный в сороковых годах 20 века Г. Я. Вангенгеймом и дополненный и расширенный в А. А. Гирсом. Макроциркуляционный подход к прогнозу погоды на месяц и сезон, который относится к разряду синоптико-статистических методов, может позволить разрабатывать прогнозы достаточно высокого качества, если будет решена проблема распознавания текущего макропроцесса и отнесения его к одному из типовых сценариев развития. Настоящее исследование было направлено на решение проблемы распознавания макропроцессов и создания современной системы прогноза погоды на месяц на базе существующей научной школы макроциркуляционного прогноза. В процессе решения этой проблемы были получены следующие результаты.

1) Разработана методика распознавания макропроцессов на основе использования трех простых алгоритмов. При помощи первого алгоритма выбираются типовые макропроцессы с максимальным сходством полей аномалий метеопараметров. Второй алгоритм предназначен для оценки конфигурации и интенсивности очагов сравниваемых полей аномалий метеопараметров, а третий предназначен для оценки сходства в характере эволюции макропроцессов от месяца к месяцу. Последовательное применение алгоритмов впервые позволяет с высокой степенью уверенности распознавать макросиноптические процессы.

2) Для каждого типового макропроцесса, который представляет собой один из базовых сценариев развития макропогоды на Северном полушарии, были выделены так называемые «ключевые районы», географическая локализация и особенности развития макросиноптических процессов в которых строго индивидуальны. «Ключевые районы» получены для каждого из типовых макропроцессов в каждом месяце года и по каждому типу метеопараметров в отдельности. Предполагается, что «ключевые районы» совместно с полями средних по типовому макропроцессу аномалий приземного давления и температуры являются индивидуальной характеристикой типового макропроцесса. Для полного описания каждого типового макропроцесса необходимо и достаточно использование этой характеристики.

3) Использование понятия «ключевых районов» в процедуре распознавания и классификации макропроцессов позволяет в 90% случаев уверенно распознавать макропроцесс. Кроме того использование понятия «ключевых районов» в методике распознавания типовых макропроцессов позволяет изучать не полные поля аномалий метеопараметров на всем Северном полушарии, а только те районы полушария, в которых локализованы очаги повышенной повторяемости знака аномалии, что значительно ускоряет и упрощает процесс распознавания.

4) При помощи предложенных методик распознавания макропроцессов и с использованием понятия «ключевых районов» полушария объективно уточнена классификация макропроцессов каждого календарного месяца года.

5) Предложен и успешно испытан в оперативной практике метод, позволяющий объективно оценить вероятность осуществления прогноза аномалий метеопараметров в выделенном географическом районе. В качестве прогностического принимается «ансамбль» реализаций, у которых «начальные условия» наиболее полно аппроксимируют текущий макропроцесс. Прогностические реализации, которые имеют максимальную степень близости по «начальным условиям» с текущим макропроцессом, составляют прогностический «ансамбль». Полный набор прогностических реализаций составляют «оценочный ансамбль». Поле вероятности прогноза аномалии метеопараметра в каждой точке рассчитывают как процент соответствия осредненного поля прогностического «ансамбля» к осредненному полю «оценочного ансамбля». Интерпретация прогностических карт сводится к определению районов с высокой вероятностью осуществления прогноза.

6) Опираясь на алгоритмы и подходы, изложенные выше, нами была разработана и введена в оперативную эксплуатацию автоматизированная методика долгосрочного прогноза погоды. Методика реализована в виде программного комплекса «рабочее место синоптика-дол госрочника». В автоматизированной методике предусмотрена разработка прогнозов на месяц полей аномалий приземного давления, температуры, осадков, введена возможность детализации прогноза внутри месяца средними по периодам однородной циркуляции полями аномалий давления и температуры и детализации внутримесячного хода температуры по выбранной станции.

7) Предложенный метод прогноза позволяет удовлетворительно предсказывать среднемесячные аномалии полей приземного давления, температуры и осадков с заблаговременностью до 15 дней. Качество прогнозов знака аномалии и конфигурации полей аномалий устойчиво превышает качество климатического прогноза. Отчетливо проявляется тенденция улучшения качества прогнозов полей аномалий приземного давления и температуры в течение последних 25 лет. В годовом ходе качества прогнозов выявляются следующие особенности — в среднем для метеорологических полей аномалий приземного давления и температуры наиболее качественные прогнозы разрабатывались в холодный период года с ноября по март и в августе, а наименее успешные прогнозы разрабатывались с мая по июль. Прогноз полей аномалий осадков наименее успешен с мая по июль и в сентябре, а наиболее успешен с ноября по март и в августе.

8) В качестве дополнительного результата исследования впервые за последние 15 лет представлен подробный обзор современного состояния развития науки в области прогнозов погоды на месяц и сезон.

Таким образом, данное научное исследование позволило объективизировать синоптико-статистический макроциркуляционный метод прогнозов и вывести его на уровень современных научных достижений в области долгосрочного прогноза погоды. Кроме того, удалось создать такой технологический процесс разработки прогнозов погоды на месяц, который не зависит от присутствия автора разработчика, минимизирует субъективизм в принятии решений и с максимальноя пользой использует практически всю имеющуюся в распоряжении синоптика-долгосрочника текущую гидрометеорологическую информацию. По объему предоставления прогностической информации метод не имеет конкурентных разработок в России, а по качеству прогнозов соответствует лучшим разработкам в данной области.

Показать весь текст

Список литературы

  1. К.Ф. АгринскишРусские народные приметы о погоде и их значение для практической метеорологии и сельского хозяйства. Саратов, 1899
  2. А.В. Бабкин" Статистический способ прогноза аномалии температуры воздуха на Европейской территории СССР, в Западной Сибири и Казахстане в январе, феврале, марте, апреле и мае. Труды Гидрометцентра СССР, 1986, № 272, стр. 90−96
  3. Н.А. Багров, К. В. Кондратович, Д. А. Педь, А.И. Угрюмов* Долгосрочные метеорологические прогнозы. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1985
  4. М.Х. Бай дал. Многолетняя изменчивость блокирующих антициклонов и связанных с ними явлений. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1985, № 12, стр. 40−51
  5. Л. Балашев, Народная метеорология. Наука и жизнь, 1975, № 9, стр. 8386
  6. Е.Н. Блинова^ Состояние и перспективы гидродинамических методов долгосрочного прогноза погоды. Метеорология и гидрология, № 10, стр. 23−32, 1972
  7. А.А.Бобков, В. Ю. Цепелев, Атмосферные предпосылки формирования крупномасштабных аномалий температуры поверхности Тихого Океана. Известия Русского Географического Общества, т. 134, вып.5, стр. 37−44, 2002
  8. А.А.Бобков, В. Ю. Цепелев, Г. В. Шевченко- Об анемобарической обусловленности «обращения» течения Соя в проливе Лаперуза. Вестник Санкт-Петербургского Университета, Сер.7, Вып. 2, стр.99−107, 2004
  9. А.А. Бобков, Н. В. Усов, В. Ю. Цепелев 4 Гидрометеорологическиефакторы, влияющие на формирование аномалий температуры воды у мыса Картеш. Вестник Санкт-Петербургского Университета, Сер.7, Вып. 2, стр. 115 119, 2005
  10. М.А. Боголепов Периодические возмущения климата. Москва, 1928
  11. Е.В. Боголюбова Метод прогноза месячной суммы осадков в Казахстане. Деп. В ИЦ ВНИИГМИ-МЦД 4.03.85, № 383 гм-85
  12. В.Я. Основы макросиноптического метода долгосрочного прогноза погоды для Арктики. Труды ААНИИ, т. 34, стр. 314, 1952
  13. А.И. Воейков, Чередование теплых и холодных зим. Метеорологический вестник, № 9, стр. 409−422, 1891
  14. В.И. Воробьев Долгосрочные прогнозы. Ленинград, 1977
  15. А.А. Гангнус Ритмы нашего мира. Москва, мысль, 1971
  16. Дж. Герман, Р. Голдберг- Солнце, погода и климат. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1981
  17. А.А. Гире Разработка способа учета фона стадий циркуляционных эпох как одного из этапов развития макроциркуляционного метода. Труды ААНИИ, № 397, стр. 5−9, 1984
  18. А.А. Макроциркуляционный метод долгосрочных метеорологических прогнозов. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1974
  19. Г. В. Груза, Э. Я. Ранькова Вероятностные метеорологические прогнозы. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1983
  20. Л.В. Голованов Созвучье полное в природе. Москва, Мысль, 1977
  21. Н.А. Горбачева К вопросу о марковости чередования типов циркуляции. Труды ВНИИГМИ-МЦД, 1974, вып.№ 1, с.62−69
  22. А.А. Дмитриев, В. Н. Ягодинский Москвичу о погоде, Ленинград, Гидрометеоиздат, 1984
  23. О.А. Дроздов, А. С. Григорьева Многолетние циклические колебания атмосферных осадков на территории СССР. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1971
  24. И.П. Дружинин, Б. И. Сазонов, В. Е. Ягодинский Космос Земля -Прогнозы. Москва, Мысль, 1974
  25. Л.А. Дыдина Макроциркуляционный метод прогнозов погоды на 3−10 дней для Арктики. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1940
  26. Н.И. Егоров, И. М. Безуглов, В. А. Снежинский Морская гидрометеорология. Ленинград, 1962
  27. А.С. Ермолов Народное погодоведение. Санкт-Петербург, Типография Суворина, 1905
  28. А.С. Ермолов, Народная сельскохозяйственная мудрость в пословицах, поговорках и приметах. Москва, 1905
  29. А.И. Ерофеева Прогноз осадков на юге Западной Сибири на апрель-июнь. Труды Зап. Сиб. НИИ, № 74, стр. 20−23, 1985
  30. А.С. Зверев Синоптическая метеорология. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1968
  31. Ю.В. Казанцев О соответствии закона сохранения момента количества движения и его дифференциальной формы (применительно к задачам метеорологии). Труды ДВНИИ, № 138,1988
  32. B.C. Калачикова Особенности развития блокирующих антициклонов над Восточной Азией в холодное полугодие. Труды ДВНИИ, № 41, стр. 111−118, 1974
  33. Н.Н. Кайгородов Времена года в народных пословицах, поговорках и приметах. Санкт-Петербург, 1911
  34. A.M. Кац Сезонные изменения общей циркуляции атмосферы и долгосрочные прогнозы погоды. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1960
  35. К.В.Кондратович Долгосрочные гидрометеорологические прогнозы-в Северной Атлантике. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1977
  36. Э.Б. Краус Взаимодействие океана и атмосферы. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1976
  37. Н.Е. Кочин О влиянии рельефа земли на волны на поверхности раздела двух масс разной плотности. Труды ГГС, вып. 14, стр. 19−30, 1937
  38. Э.Ф. Лесгафт Влияние Гольфстрима на движение циклонов в Атлантическом океане. Санкт-Петербург, 1902
  39. И.Б. Литинецкий Изобретатель Природа. Москва, Изд. Знание, 1980
  40. В.Ф. Логинов Характер солнечно-атмосферных связей. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1973
  41. В.Ф. Логинов Новое в исследовании солнечно-атмосферных связей. Человек и стихия. Ленинград, Гидрометеоиздат, стр. 27−28, 1982
  42. И.В. Максимов Геофизические силы и воды океана. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1970
  43. Б. Махенхауэр Спектральный метод. В сборнике «Численные методы, используемые в атмосферных моделях» т.2, стр. 88−192, Ленинград, Гидрометеоиздат, 1982
  44. В.П. Мелешко, В. М. Гаврилина, В. М. Мирвис, В. А. Матюгин, Ю. А. Пичугин, С. В. Вавулин Гидродинамико-статистический долгосрочный прогноз метеорологических полей по модели ГГО. Метеорология и Гидрология, № 9 стр 5−16, 2002
  45. Методическое указание. Проведение производственных (оперативных) испытаний новых и усовершенствованных методов гидрометеорологических и гелиофизических прогнозов. — М., Комитет гидрометеорологии при кабинете министра СССР, 1991, 150 с.
  46. Л.И. Мирошниченко Солнечная активность и Земля. Москва, Изд. Наука, 1981
  47. А.С. Монин Вращение Земли и климат. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1972
  48. А.С. Монин, Б. Л. Гаврилин Гидродинамический прогноз погоды. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1977
  49. Б.П. Мультановский Влияние центров действия атмосферы на погоду Европейской России в теплое время года. Засухи. Географический сборник, т.2, вып. 3, 1915
  50. Б.П. Мультановский Основные положения синоптического метода долгосрочного прогноза погоды. Москва, Издательство ЦУЕГМС, 1933
  51. А.В. Муравьев, P.M. Вильфанд О стандартизации оценок качества среднесрочных и долгосрочных прогнозов погоды. Метеорология и гидрология, № 12, 2000
  52. А.В. Муравьев, И. А. Куликова, Е. Н. Круглова, В. Д. Казначеева Использование ансамблей в прогнозе метеорологических полей. Информационный сборник, № 29, 2002, с 17 -35 .
  53. A.M. Обухов, М. В. Курганский, М. С. Татарская Динамические условия возникновения засух и других крупномасштабных погодных аномалий. Метеорология и гидрология, № 10, стр. 5−13,1984
  54. С.Т. Пагава Ритмические процессы в атмосфере. Метеорология и гидрология, № 1, стр. 14−21, 1965
  55. С.Т. Пагава Основы синоптического метода сезонных прогнозов погоды. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1966
  56. Э. Пальмен, Ч. Ньютон Циркуляционные системы атмосферы. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1973
  57. А.Х. Перри, Дж.М. Уокер Система океан-атмосфера. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1979
  58. С. Петерсен Анализ и прогноз погоды. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1961
  59. М.А. Служба погоды и перспективы ее развития. Проблемы современной гидрометеорологии, Ленинград, стр. 46−52, 1977
  60. А.Ф. Плахотин Взаимодействие океана и атмосферы. Москва, Наука, 1978
  61. Т.В. Покровская Синоптико-климатологические и гелио-геофизические долгосрочные прогнозы погоды. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1977
  62. Т.В. О некоторых итогах долгосрочных прогнозов погоды. Труды ГГО, Вып. 428, стр. 75−85, 1979
  63. В.Б. Привальский Климатическая изменчивость (стохастические модели, предсказуемость, спектры). Москва, Изд. Наука, 1985
  64. Э.М. Рассмуссоон, Дж.М. Холл Крупное потепление в Тихом океане в 1982−83 гг. Бюллетень ВМО, т.32, № 4, стр. 381−387, 1983
  65. Руководство по месячным прогнозам погоды. Москва, Гидрометеоиздат, 1972
  66. Л.Ю. Рыжаков, С. В. Рабцевич Результаты составления опытных долгосрочных прогнозов для Антарктики в 1977—1981 гг. Инф. Бюллетень сов. Антарктической экспедиции, № 107, стр. 32−41, 1985
  67. А.И. Савичев А. И. Учет модели предыдущего развития макросиноптических процессов в предсказании аномалий метеорологического режима над Северной Атлантикой. Труды ЛГМИ, т. 102, стр.36−40, 1989
  68. В.П. Садоков, P.M. Вильфанд Новые результаты в разработке статистических методов долгосрочных прогнозов погоды и технология их выпуска. 70 лет Гидрометцентру России, Санкт-Петербург, Гидрометеоиздат, стрю 134−140, 1999
  69. Н.С. Сидоренков Атмосфера и вращение Земли. В сборнике «Человек и стихия 84», стр. 25−27, Ленинград, Гидрометеоиздат, 1983.
  70. А.А. Скаков, Г. К. Турулина, Е. Ф. Власенко Статистическая модель долгосрочного прогноза опысных явлений погоды в Казахстане. Метеорология и гидрология, № 8, стр. 18−25, 1986
  71. Солнечно-земные связи, погода и климат. Под редакцией Б. Мак-Кормака и Т. Селиги. Москва, Изд. Мир, 1982
  72. Д.М. Сонечкин Стохастичность в моделях общей циркуляции атмосферы. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1984.
  73. А.Н. Стрижев Народный календарь. Наука и жизнь, №№ 2,6,8,10,1968
  74. В.В.Тимонов Очаги взаимодействия океана и атмосферы. Труды ЛГМИ, вып.32, 1970
  75. С.Д. Тимофеев Влияние на атмосферу приливных сил Луны. Труды ГГО, вып. 227, 1968
  76. В.Г. Токарев Синоптико-статистическая схема прогноза аномалии температуры воздуха на первую половину лета в Западной Сибири. Труды Зап. Сиб. НИИ, № 79,стр. 84−93,1986
  77. А.И. Угрюмов Тепловой режим океана и долгосрочные прогнозы погоды. Ленинград, Гидрометеоиздат, 1981
  78. А.Н. Филатов О проблеме предсказуемости атмосферных процессов. Метеорология и гидрология, № 11, стр.5−12, 1984
  79. А.Н. Филатов, А. В. Муравье, Ю. Д. Реснянский Долгосрочный метеорологический прогноз: математические проблемы и возможности гидродинамических моделей. 70 лет Гидрометцентру России, Санкт-Петербург, Гидрометеоиздат, стр. 141−165, 1999
  80. С.П. Хромов Муссоны в общей циркуляции атмосферы. Сборник «А. И. Воейков и современные проблемы климатологии», Ленинград, Гидрометеоиздат, 1956
  81. С.П. Хромов Синоптическая метеорология. ГИМИЗ, 1940
  82. В.Н. Черниговский Горизонты физиологии. В сборнике «Будущее науки» Москва, Изд. Знание, стр. 226−242, 1970
  83. А.Л. Чижевский Космический пульс жизни/ Москва, Издательство Мысль, 1995
  84. А.Л. Чижевский Эпидемические катастрофы и периодическая деятельность Солнца. Москва, 1930
  85. А.Л. Чижевский Вся жизнь. Москва, Изд. Советская Россия, 1974
  86. Г. Н. Чичасов Технология долгосрочных прогнозов погоды. Санкт-Петербург, Гидрометеоиздат, 1991
  87. В.Б. Шостакович Солнечные пятна. Периодичность в явлениях природы. Иркутск, 1928
  88. Дж. Шукла Предсказуемость средних во времени. В сборнике «Долгосрочное и среднесрочное прогнозирование погоды. Проблемы и перспективы» под редакцией Д. Бариджа и Э. Челлена, стр. 117−215, Москва, Издательство Мир, 1987
  89. В.В.Шулейкин Связь между климатом Европы и переносом тепла в Атлантике. Изв. АН СССР, Физика Атмосферы и Океана, т.4, № 3, 1968
  90. J. Ambuh Interpretation statistique des previsions numeriques. Arbeitsber. Schweiz. Meteorol. Zentralanst, № 123, 1984
  91. S. Arrenius On the influence carbonic acid in the air upon the temperature of the ground. Philosoph. Mag., № 41,1896
  92. Baraston and Ropelewski 1992 Prediction of ENSO episodies using canonical correlation analysis. J. Climate, 5,1316−1345
  93. Barnston, 1994 Linear statistical short-term climate predictive skill in the Northern Hemisphere. J. Climate 5,1514−1564
  94. J. Bjerknes Atmospheric teleconnections from Equatorial Pacific. Mont. Weat. Rev., № 3, 1969
  95. R. Bjerknes Das problem von der wettervohersage, betrachtet von standpnukt der mechanic und der physic. Meteor. Z., № 21, 1904
  96. C. Brankovich, T.N. Palmer, L. Eerranti Predictibility of seasonal atmospheric variations, Journal of Climate. № 7, 1994
  97. Brownlee The Lancet. № 8,1919
  98. Ed. Bruckner Klimaschankungen seit 1700. Wien, 1890
  99. J.C.L. Chan Tropical cyclone activity in the Northwest Pacific in relation to the ENSO phenomenon. Mon.Wea.Rev., № 4, pp.599−606, 1985
  100. J.G.Charney, J. Shukla, K.C. Mo Comprasion of a barotropic blocking theory with observation. J.Atm.Sci. Vol.38, № 4, 1981
  101. J.G. Charney, R.G. Fleagle at.al. The feasibility of a global observation and analisys experiment. Bull. Amer. Meteor. Soc., № 47, 1966
  102. Cheng, X. and J.M. Wallace Cluster analysis of Northern Hemisphere wintertime 500-hPa height field. Spatial Patterns. J. Atmos. Sci. 50, pp.2674−2696,1993
  103. Arnaud Czaja, Claude Frankignoul Observed Impact of Atlantic SST Anomalies on the North Atlantic Oscillation. J. Climate, Vol.15, pp.606−623, 2002
  104. W.H. Dines The heat balance of the atmosphere. Quart. J. Roy. Meteor. Soc. 43,1917
  105. F.J. Doblas-Reyes, M.J. Casado, M.A. Pastor Sensivity of the Northern Hemisphere blocking frequency to the detection index. Journal of Geophysical Research, Vol. 1047, No. D2, 1029/2000JD000290, 2002
  106. Van Den Dool at al. 1st annual review of skill of CPC long-lead seasonal prediction. Preceediny of the 21st Annual Climate Diagnostic and Prediction Workshop, Huntsville, Alabama, October 28 November 1, 1996, US Dept. Commerce, NOAA/NWS, 13−16
  107. C.E. Dunkerton, F.W. Fallon Variations in LOD and pole position as inferred from atmospheric angular momentum. Proc.Intern.Conf.Earth rotat. and terr.ref. frame, Ohio, pp.450−468
  108. R. Emden Uber strahlygsgleichgewicht unt atmospharische strahlung: ein beitray zur theorie der oberen inversion. Sitz Koniglich Bay. Akad. Der Wiss, 1913
  109. Kerry Emanuel A simple model of multiple climate regimes. Journal of Geophisical Research, Vol. 107, No. D9, 1029/2001JD001002, 2002
  110. Evans R.E. Seasonal predictability experiments. Berkley US Department of Commerce, NOAA, NWS, CPC/NCEP, 1997
  111. Geophys. J. of the Roy. Austr. Soc., Vol.69, 1983
  112. G.C.Gawley, S.R. Dorling Reproducing a Subjective Classification Scheme for Atmospheric Circulation Patterns over the Unated Kingdom using a Neural Network. J. Atmos. Sci. 52, pp.2650−2652,1994
  113. Q.Z. Geng et.al., Influences of the extra-tropical Pacific SST on the precipitation of the North China region. Advances in Atmospheric Sciences, Vol. 14
  114. L. Goddar, S.J. Mason, S.E. Zebiak, C.F. Ropelewski, R. Basher, M.A. Cane Current Approaches to Seasonal to Interannual Climate Prediction
  115. Stephen M. Griffies and Kirk Bryan Predictability of North Atlantic Multidecadal Climate Variability.
  116. H.F. Graf On ENSO and northern hemispheric temperature. Gerlands Beitr. Geophys., Vol.95, № 1, pp.63−75, 1986
  117. Huang Long-lead seasonal temperature prediction using optimal climate normals. J. Climate 9, pp.809−817, 1995
  118. Hung, Van den Dool Constructed analogue prediction of the East Central Tropical pacific SST through remainder of 1998 and 1999. Climate Prediction Center, NOAA, Camp Springs, Maryland.
  119. INSROP WORKING PAPER No. 10−1995, pp. 6−23
  120. Ji, An experimental coupled Center, some early results, Tellus, 46A, 398 418,1994
  121. William S. Kessler Is ENSO a cycle or a series of events? Geophisical Research Letters, Vol.29, No.23, 2132, 2002
  122. J.E. Kristjansson, A. Staple, J. Kristiansen, E. Kaas A new look at possible connections between solar activity, clouds and climat. Geophisical Reserch Letters, Vol.29, No.23, 2002
  123. H.A. Kruse, H.V.Storch A steep towards long-range weather prediction: The exceptional atmospheric circulation of January 1983 and relation to EL Nino. Meteorol. Rundschau, Vol.34, № 5, pp.152−160,1986
  124. Lau Ka-Ming Element of stochastic-dynamical theory of the long-range variability of the ENSO. J.Atm.Sci., Vol.42, № 14, pp.1552−1558, 1985
  125. J.M. Lough, H.C. Fritts The southern oscillation and three rings. 3rd Conf.Clim.Var. and Sym.Contemp.Clim: 1850−2100. Los Angeles, California, Jan. 811, 1985, Boston Massachusets, 1985, pp.56−57
  126. H.H. Lamb Climate: Present, Pust and Future. Vol.1, Methuen, 1972
  127. Lectures presented at the International Training Course of the Long-range forecasting. WMO/TP-No 979, 1999.
  128. Benjamin Lloyd-Huges, Mark Saunders Seasonal prediction of European Spring Precipitation from ENSO and Local Sea Surface temperatures. International Journal of Climatology, 2001
  129. N. Lockyer Report of simultaneous solar and terristial changes. Berieht des Internationalen Meteorol. Komitees, Versamml. Zu Paris 1900 und Southport 1903
  130. E.N. Lorenz A study of predictability of a 28 variable atmospheric model. Tellus, № 17,1965
  131. R.A. Madden Estimates of the natural variability of time-averaged sea-level pressure. Mon.Wea.Rev., Vol. 104,№ 7, pp.942−952, 1976
  132. J.M. Murphy, T.N. Palmer Experimental monthly long-range forecast for the United Kingdom. P.2: A real long-range forecast by an ensemble of numerical integrations. Meteorological Magazine, Vol. 115, № 1372, pp.337−349, 1986
  133. J. Namias Long-range weather forecasting history, current status and outlook. Bull. Amer. Meteorol. Soc., Vol. 39, N 5 — Part 1, pages 635−644, 1968
  134. J. Namias Seasonal interactions between the North Pacific Ocean and atmosphere during the 1960. Mon. Wea. Rev., № 97, 1969
  135. N. Nicholls Drought over Australia during ENSO event of 1982−83. Long Range Forecasting Results Report Ser. WMO, № 6/1, pp.202−208, 1986
  136. J. Orlemans On the occurence of cross-wetterlagen in winter related to anomalies in North Atlantic sea temperature. Met. Rund., 1975
  137. Penland and Magorian Prediction of Ninio 3 sea surface temperature using linear inverse modeling, J. Climate, № 10,1993
  138. O. Pettersen Uber die Beziehungen zwischen hydrologischen und meteorologischen Phanomenen. Met. Zeotschrift, 1896
  139. E.M. Rasmusson, P.A. Arkin Interannual climate variability associated with ENSO. Coupled Ocean-Atmospheric Modeling, Amsterdam, pp.697−725, 1985
  140. R.A. Ratclife and R. Murray New lay associations between North Atlantic sea temperature and European pressure applied to long-range weather forecasting. Q.J.R. Met. Soc.6№ 96, 1976
  141. C.G. Revell, S.W. Goulter South Pacific Tropical cyclones and the southern oscillation. Mon. Wea. Rev., Vol.114, № 6, pp.1138−1145, 1986
  142. D.F. Rex Blocking action in the middle troposphere and its effect upon regional climate. Tellus, Vol.2, № 3,4, 1985
  143. L.F. Richardson Weather predictions by numerical process, Cambridge University Press. 1922
  144. David S. Richardson Measures of skill and value of ensemble prediction systems, their interrelationship and the effect of ensemble sizeio European Centre for Medium-Range Weather Forecast, UK, 14 November, 2000- revised 10 May 2001
  145. S.N. Rodionov, J.H. Martin A Knowledge-Based System for the Diagnosis and Prediction of Short-term Climate Changes in the North Atlanticio J. Climate, 9, pp.1816−1823, 1996
  146. M.J. Rodwell, C.K. Folland, Atlantic air-sea interaction and seasonal predictability, Q.J.R. Meteorol. Soc. (2002), 128, pp 1413−1443
  147. J. Sandstrem On relations of the surface temperature of the sea to the air temperature, ю Archiv of mat. Ast. Och. Fysik, vol. 28, № 3, 1942
  148. Mark A. Saunders and Budong Qian, Seasonal predictability of the winter NAO from north Atlantic sea surface temperature, Geophisical Research Letters, Vol.29, No.22, 2002
  149. M. Schmidt Possible influences of solar radiation variation in the atmospheric circulation in the Northern Hemisphere of the Earth. Climate Change, Vol.8, № 3, pp.279−296, 1986
  150. J. Shukla Predictability of a large atmospheric model. Predict. Fluid Motions Conference La Jolla, California 1983 New York 1984, pp. 449−456
  151. J. Shukla Predictability in the Midst of Chaos: A Scientific Basis for Climate Forecasting.
  152. J. Shukla, E.M. Rasmusson Variability in the Tropical circulation. WCRP Publ. Ser. № 4,11/24−11/39, 1985
  153. J.K. Sivillo, J.E. Ahlquist, Z. Toth An Ensemble Forecasting Primer, Weather and Forecasting. Vol. 12, pp. 809−818, 1997
  154. G.C. Simpson Further studies in terristial radiative. Mem. Roy. Met. Soc., № 3, 1928
  155. J.S. Smagorinsky, Mamabe, J.L. Holloway. Numerical results from a nine level general circulation model of the atmosphere. Mon. Wea. Rev. № 93, 1965
  156. J. Smagorinsky The problem of climate and climate variations. World Climate Papers., № 72, 1984
  157. Standardised Verification System (SVS) for Long-Range Forecasts (LRF), WMO, Version 3.0−12 August 2002
  158. Z. Toth, E. Kalnay, S.M. Tracton, R. Wobus, J. Irwin A Synoptic Evaluation of the NCEP Ensemble, Weather and Forecasting. Vol.12, pp. 140−153, 1997
  159. Zoltan Toth, Yuejian Zhu, Timothy Marchok, M. Steven Tracton and Eugenia Kalnay Verification of the NCEP global ensemble forecast. Enviromrntal Modeling Center, NCEP, NWS/NOAA Washington DC 20 233
  160. Ricardo M. Trigo, Timothy J. Osborn, J.M. Corte-Real The North Atlantic Oscillation influence on Europe: climate impacts and associated physical mechanisms. Climate Research, Vol.20, pp.9−17,2002
  161. J.M. Wallace On the Arctic and Antarctic Oscillations. July 17, 2000
  162. Walker Sun-spot and pressure. Memories of the Ind. Dep, Vol. 21,1915
  163. R. Wilby Evidense of ENSO in the synoptic climate of the British Isles since 1880. Weather, № 48, 1993
  164. Zebiak and Cane Experimental forecast of El-Nino. Nature 321, 827−832,1987
  165. H. Zhang and T. Casey Verification of Categorical Probability Forecast, Bureau of Meteorology Research Centre, Melburne, Victoria, Ausralia. Weather and Forecasting, Volume 15, pp 80−89, 1999
  166. Zhou Xiuji, Zou Chengzhi, Yang Peicai A global climate model with regard of the cloudiness, vapor and feedback with C02. Advances in Atmospheric Sciences, Vol. 36 #36 ззю314−329б 1986
  167. Т. Yasunati Zonally propogating modes in the global east-west circulation associated with the Southern oscillation. Journal of Meteorological Society Japan, Vol.63, № 6, pp.1013−1029, 1 985 134
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!