대류 현상의 예측. 대기 전선의 구조와 동유럽 남부의 대류 현상 예측

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셰벨레나 올가 바실레브나

ASHKHM의 구조 "KGNIH FRONTON I! 11 가이드 정보 koshyaktishshkh 동부 유럽의 남쪽에 대한 현상

Siacialyust 11.00.09 - Mk "gzhfoyaogin, 기후학,

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작업은 러시아 연방 수문 기상 연구 센터에서 수행되었습니다.

물리 및 수리 과학의 과학 감독 박사, 교수 Shanina I.11.

공식 상대: 닥터 피아 "매트. Sci., Prof. Belov N.11 지리학 후보자 Velinsky O.K.

선도기관 Nalchik High Mountain Geophysical Institute

방어는 No./0 1993에서 진행됩니다. 시간에. 전문위원회 회의에서 K. 024. 약. 02 주소: 123376, Moscow, B. Predtechensky per., d. Hydrometeorological Research Center 9-13, Rosgidromettsentr.

논문은 Rosgkdro-mettsentr의 라이브러리에서 찾을 수 있습니다.

과학 비서

전문 위원회 ^S&lL^ A-I. 끔찍

0B111DYA HLRLC.1 에리스트 샤 워킹

주제의 관련성. 대기 중에 널리 퍼져 있는 대류 활동은 가장 중요한 기상 형성 요인 중 하나입니다. 이처럼 중요하고 때로는 위험한 기상 조건, 소나기, 뇌우, 스콜, 토네이도 등. 동시에 대류 활동의 예측은 종종 "주관성에서 자유롭지 않습니다". 대류 중심은 중규모 현상이므로 현재 운영적으로 적용되는 수치 모델.

그러나 일반적으로 기단의 특정 특성(온도, 습도, 수직 운동, 성층)을 특징으로 하는 대규모 구역 내에서 능동적 수렴(소나기, 뇌우, 우박, 스콜의 발생으로 이어짐)이 발생합니다. 대류 활동에 유리한 그러한 구역의 출현은 압력, 온도, 습도 및 바람의 수치 예측의 틀에서도 성공적으로 설명됩니다. 활성 대류 구역이라고 하는 특성화된 구역의 예측을 위해 활성 대류 구역을 예측하는 자동화된 방법이 러시아 연방 수문기상 센터의 항공 기상학과에서 개발되었습니다. 그러나 국가 전체의 유럽 영토에 대한이 기술의 정확도가 다소 높음에도 불구하고 (1992 년 따뜻한 계절의 총 정확도는 6?. 6 % 임) 예측 영역의 남쪽에 대한 정확도 방법은

평균보다 현저히 낮으므로 이러한 지역의 활성 대류대를 예측하는 방법론을 개선해야 합니다. 한편, 현재 주로 사용되는 입자법에 추가로 열압계의 대규모 특성을 활용하면 AO 구역 예측에 긍정적인 영향을 미칠 수밖에 없다는 점에는 이견이 없다.

동시에 중규모 현상을 예측하기 위한 분야의 대규모 특성을 사용하여 이론적인 측면과 새로운 자연 데이터를 끌어들이는 측면에서 중규모 현상 자체를 연구하는 것을 거부할 수 없습니다. 우리 대화하는 중이 야순전히 열적 불안정성과 비교하여 현재 충분히 연구되지 않은 순서 대류에 대해.

대류 활동을 연구하고 예측하는 문제의 나열된 측면이 이 작업의 관련성을 결정합니다.

본 연구의 목적은 유체역학적 불안정성 이론의 관점에서 질서대류가 발생하기 위한 조건을 추적하고 질서대류구조의 형성을 위한 종관적 조건을 분석하고 나아가 가장 유익한 정보를 식별하고 활용하는 것이다. 활성 대류 구역의 자동 예측을 위해 현재 사용되는 방법을 개선하기 위한 예측 변수로서 대규모 특성.

연구의 목적은 작업의 목적에 따라 다음과 같이 공식화됩니다.

1) 중력 관성파 및 더 짧은 파장 범위에서 띠 구조의 우세한 방향에 대한 질문의 일부 측면을 명확히 하기 위해 질서 있는 대류 구조(kosh. 활성 띠)의 발달 조건 조사

새로운 대류 및 중력 모드.

2) 특정 경우에 흐림 및 강수 분야에서 관찰된 준주기 구조의 형성 조건에 대한 자세한 분석.

3) AOA의 예측에서 예측 변수로 작용할 수 있는 대규모 특성을 식별하기 위해 CIS의 유럽 부분 남쪽에 대한 질서 있는 대류와 무질서한 대류의 발달 조건에 대한 일반 물리-통계적 분석.

4) 진단 링크 구축 및 활성 대류 예측을 위한 개선된 방법 개발 남부 지역유럽의 순수한 나라.

연구 방법. 유체역학적 불안정성 이론의 방법(정렬한 대류 구조의 발달 조건과 중력 관성파 및 단파장 모드의 범위에서 지배적인 방향)이 작업에 적용됩니다. 시놉틱 방법 - 기후 학적 방법의 요소 (연구 지역의 순환 조건의 일반적인 패턴을 식별하기 위해); mesomemetorological 분석 방법, 특히 등엔트로피 분석 (baroclinic aons의 내부 구조와 그 안에 정렬 된 대류 구조의 형성 조건을 연구하기 위해); 전산 물리-통계 및 구문-통계적 방법(열압 장의 대규모 특성과 "! Ioziikio-"의 가능성 사이의 예후 관계를 검색하기 위해 1

활성 대류).

사용된 재료 할당된 작업을 완료하는 데 다음 재료가 사용되었습니다.

시놉틱(표면) 차트(1U85-1992)

baric 지형도 850 - 300 g1!a(19B-1992)

통합 레이더 K £ 1r "Sh (1988-1991)

반일 강수량 총계 지도(1988-1991)

VO 레이더(1986-1992)의 이미지를 포함한 위성 MK 및 TV 이미지

자기 테이프에 대한 객체 분석 아카이브 데이터(1985-1992)

러시아연방수문기상센터(1989-1992)에서 운용중인 반감기 10유로인 예후모델의 출력자료

UKRNIGYI (1985-1988)의 실험 plviographic 테스트 사이트에서 데이터

계산은 부분적으로 개인용 컴퓨터에서 KS-1060의 러시아 연방 수문 기상 센터에서 수행되었습니다.

과학적 참신 ¡YULU "SSHHU. 결과 논문에서.

1. 처음으로 정면과 평행하지 않은 중규모파의 성장조건(조건(1)을 만족하는 특수한 경우)을 분석하여 성장비에 대한 결론을 내림 칙령의 비율! ny 파도와 대칭적으로 불안정한 파도, 또한 후자는 괜찮습니다. 더 빠르게 성장하고 있었고, 따라서 ep(al 조건)에서 우세했습니다. 이 결론은 관찰과 일치합니다.

2. 처음으로 tre에 대한 상세한 역사적 분석; 강수층이 발달한 기단의 차원 구조와 바람에 평행한 그러한 구조가 얕은 층의 존재를 특징으로 하는 두 가지 전형적인 상황에서 발달하는 바람 전단기(따라서 평균 층 온도)가 나타났습니다. 가능한 개발대류 및 상당히 baroclinic 및 비정상.

3. 처음으로 정적 불안정성의 매개변수와 "격자" 척도의 프로세스를 래스터화하는 매개변수 사이의 관계에 대한 물리-통계학적 분석과 활성 대류의 존재 여부 반면에 수행되었습니다.

객관적인 분석 운영 계획의 결과를 기반으로 합니다.

4. 출력 예후 데이터를 기반으로 활성 대류대 지도를 계산하고 구성하는 방법론의 개선된 버전이 새로 개발되었습니다.

이러한 주요 새로운 결론은 방어를 위해 제출됩니다.

작업 승인. 작업의 주요 결과는 항공 기상학과 세미나에서보고되었으며 논문 주제에 대한 보고서는 제 3 차 항공 기상학에 관한 전 연합 회의 프로그램에 포함되었습니다 (Suadal, 1990). 작업 과정에서 얻은 주요 결과 및 예후 방법론 개발과 관련된 주제 1. 2v.1(1991) 및 VII에 대한 OAM HMC 보고서에 포함되었습니다. 쩝. 1(1992). 일부 결과는 다음 기사에 게시됩니다.

1. Borisova V.V., Shakina N. II, Sheveleva O.V., "측면 스캔 위성 레이더에 의해 감지된 1개의 강수 대역" 형성 조건에 대한 Isanthropic 분석. Tr. GMTs RF, 1992, 문제 324.

2. Skrintunova E. E., Shakina N. P., Sheveleva O. V. 동유럽 남부의 활성 대류대 예측을 위한 개선된 방법, 기탁된 원고.

작업의 실용적인 가치. 저자 및 운영 테스트의 결과를 기반으로 활성 대류대의 자동 예측을 위해 개발된 개선된 기술은 AK 영역 예측의 성공을 크게 증가시킵니다. 방법론은 CMKD에서 고려할 수 있도록 준비되었습니다. 구현은 RCFC 모스크바 및 GAMC Vnukovo에서 예상됩니다.

작업의 구조와 범위. 논문은 서론, 4장, 결론, 참고문헌 목록으로 구성되어 있으며 149쪽의 인쇄된 페이지로 구성되어 있으며 18개의 표와 35개의 그림이 있으며 참고문헌 목록은 108개의 제목을 포함합니다.

서론은 논문 주제의 관련성을 입증하고 연구의 목적과 목적을 공식화하며 연구의 주요 내용을 간략하게 설명합니다.

첫 번째 장은 문제에 대한 설명을 제공하고 입자 방법을 사용한 대류 예측의 기본 토대와 넓은 지역에서 대류 활동에 유리한 조건을 예측하는 방법을 논의합니다.

대류를 예측하는 기존 방법의 대부분은 다음 체계를 기반으로 합니다.

1) 대기 상태의 예측을 합산하면? 관심의 순간에; 온도 및 습도의 수직 프로파일은 실제로 6, 12 또는 18시간에 예측됩니다.

2)이 상태의 안정성 정도가 추정됩니다 - 지상 또는 상층에서의 대류 가능성. 불안정한 에너지 매장량에 따라 한 강도 또는 다른 강도의 대류가 발생할 수 있습니다. 예측을 위해 불안정 에너지의 임계 값 또는 그와 관련된 모든 양을 사용하십시오. 대류의 한 형태 또는 다른 형태의 발달의 상당한 확률

대류 활동의 예측을 객관화하기 위한 많은 발전이 있습니다. 원칙적으로 저자는 알려진 계산 방법(예: 입자 방법의 변형)의 간단한 활성화 경로를 따르거나 수정하십시오!

알려진 계산 방법을 사용하여 특수 알고리즘을 만듭니다. 현재 Roshydromettsengr는 활성 대류대를 계산하기 위해 ZAM에서 개발한 방법을 가지고 있습니다. 이 방법은 N.V. Lebedeva의 방법을 기반으로 하여 질량내 해부 및 예측 판별 함수를 예측합니다. [\ E Reshetov가 제안한 baroclinic zone의 대류 예측. 이 기술은 Roshydrometeorological 센터(L. V. Berkovich의 다중 레벨 ^단열 반구 모델)에서 사용된 운영 수치 예측 계획의 출력 데이터를 사용합니다.

무질서한 대류를 유발하는 열적 불안정성의 영향 외에도 실제 대기에서 대류가 발생하는 층의 스케일이 상당히 크다(10km), 1 이러한 규모에서 윈드 시어가있는 레이어는 타는 것으로 판명되었습니다. 온도가 완전히 불균일하여 잠재적 인 에너지를 추가로 보유하여 온도 대비를 균등하게하는 움직임의 개발을위한 소스 역할을 할 수 있습니다. "어떤 움직임은 baroclinic으로 인해 불안정성, 무관심하고 약하게 안정적인 계층화로 발전할 수 있습니다. 불안정한 성층화로 이러한 멜리즘의 작용은 더 강렬한 대류 현상을 형성합니다. 대류 운동의 발달에 대한 추가적인 자극은 종종 공기의 강제 상승에 의해 주어지며, 그 강도는 동적 요인에 의해 결정됩니다.

종종 대류는 전면에서 가장 강렬합니다. 전선은 기압대이기 때문에 여기에서 대류가 발생하기 위한 조건은 유체역학적 불안정성의 영향을 받습니다. 그것으로 인한 수직 운동은 대류에 대한 추가적인 강제 요인으로 작용하거나 억제 e. 유체 역학, 특히 관성 불안정

예측 개선의 관점에서 큰 관심 대류 현상. 이러한 유형의 불안정성(대칭적 불안정성)에 대해 가장 많이 연구된 특정 사례는 전면과 평행한 수직 운동 밴드의 발달로 이어집니다. 포화 공기에서 생성된 조건은 발달에 특히 유리합니다. 클라우드 레이어 내에서.

두 번째 장에서는 "전면 영역의 관성 불안정성에 대한" 선형 문제의 분석 및 해결이 수행됩니다. 이 작업전면에 평행하지 않은 롤 형태의 대류 구조가 주로 발달하는 대기 조건을 밝히기 위해 설정되었습니다. 관찰에 따르면 그러한 구조는 매우 드물다. 일반적으로 흐린 막대는 전면과 평행 한 방향에 해당하는 윈드 시어를 따라 확장됩니다. 우리는 문제의 일반적인 경우가 아니라 파도의 매개 변수와 주요 흐름의 특성 비율의 특정 경우를 고려합니다.

k7" - 페이지, (1)

여기서 각각 x 및 z축을 따른 키트 웨이브 수, r은 코리올리 매개변수입니다.

이 경우는 이전에 연구된 소위 대칭 섭동의 경우보다 여전히 더 일반적입니다. 가장 단순한 경우 1=0 또는 V=0과 마찬가지로 (일반 광선과 달리) 분석 솔루션에 적합합니다.

G * - 1b + "[ ik (co + ki) +

+ (kA + 1g) (o ^ kiANg (kg +) + 1g "1 (d"-O (2)

여기서 cO는 복소수, k, 1, m은 다음에 따른 파수입니다. 축 k, y, g각기. 그리고 * "- Brent-Väisälä 주파수, n -<*■

다른 파장, 다른 층화 및 층 두께에 대해 중성적으로 안정하고 성장하는(및 공액 감쇠) 값의 존재 조건에 대한 연구가 이루어졌습니다. 또한, 3차 방정식(분산 관계)의 근의 하나로 밝혀진 파도 성장 지수에 대한 유동 매개변수의 영향을 조사하였다.

정면과 평행하지 않은 구조는 불안정하고 다양한 조건에서 성장할 수 있지만 정면과 평행하지 않은 띠보다 성장이 느려 후자가 우세함을 알 수 있다. 연구 중인 유형의 파동은 대칭적으로 불안정한 파동과 달리 반드시 전면과 평행하지 않은 방향으로 정렬된 띠 구조를 형성합니다. 그들은 정면과 평행한 방향으로 임의의 각도를 형성합니다. 분산 관계의 분석은 임의의 방향의 파동이 전단력이 있는 흐름에 존재할 수 있음과 동시에 충분히 높은 안정성을 갖는 조건을 포함하여 광범위한 조건에서 중립적으로 안정하고 불안정할 수 있음을 보여주었습니다. 그러나 그들의 성장은 전면에 평행한 밴드의 성장보다 느리기 때문에 후자가 우세해야 합니다. 정면과 평행하지 않은 성장 교란의 에너지원은 수직 윈드 시어가 있는 기류의 운동 에너지입니다. 따라서 소스는 baroclinic-unstable perturbations와 동일합니다. 고려되는 파도는 중간 규모(파장 30 - 300km)이며 주로 종관 규모의 바로-쐐기-불안정한 파도와 다릅니다.

그것의 비 정수 특성.

따라서 관측을 통해 알려진 전면과 평행하지 않은 대류 대의 발달 사례는 중력 관성 유형의 불안정성으로 설명될 수 없습니다. 불행히도 문헌에는 관찰된 평행하지 않은 중공 및 전선의 매개변수에 대한 자세한 데이터가 부족합니다.

여부 1>g;< условий развития упорядоченных конвективных струк-ур (независим« от их ориентации) приводит к общему выводу.что существование таких структур определяется параметрами более крупномасштабных движений (т.е. движений с характерными размерами, по крайней мере на порядок превышающими размеры конвективных структур). К таким параметрам относится прежде всего сдвиг ветра(связанный с горизонтальным градиентом температуры) и степень статической устойчивости (см. ур-ние (2)). Кроме того, поскольку для развития неустойчивости благоприятны насыщенные влагой слои, к определяющим параметрам следует отнести те, которые характеризуют условия упорядоченного подъема воздуха(давление, лапласиан давления) и степень его увлажнения.

3장에서는 강수 밴드의 정렬된 시스템이 지구 표면에 기록되었을 때의 조건에서 관찰된 기류의 3차원 구조를 분석합니다. 위성 측궤도 레이더(SB 레이더)의 도움으로 이루어진 관측은 정렬된 강우 시스템 통과의 "흔적"이 있음을 나타냅니다. 분석에 사용된 9개의 경우에서 축축한 토양의 평행 밴드의 "파장"은 10에서 35km까지 다양합니다. 따라서 우리는 현상의 실질적으로 "서브 그리드" 규모에 대해 이야기하고 있습니다. 대기의 열압장에 대한 보다 자세한 분석을 위해,

관측에 가장 가까운 날짜의 구에 대해 OAM에서 이전에 개발한 기술에 따라 등엔트로피 분석을 적용했으며 중간 규모 분석의 목적으로 반복적으로 사용했습니다. 이 기술의 틀 내에서 온도 및 바람 성분의 프로파일은 입방 스플라인을 사용하여 복원된 후 등엔트로피 표면과 수직 표면의 높이가 계산됩니다. 이 표면에서 입자의 움직임. 등엔트로피 분석 방법을 사용하면 정수 흐름의 재료 불변인 등엔트로피 표면의 위치와 잠재적인 Ertel 와류 값을 매우 정확하게 결정할 수 있습니다. 높이에 따른 오차의 누적을 배제할 수 있습니다. 흐림 및 강수 분야에서 줄무늬구조 발달 당시의 대기상태를 분석한 결과 2등급의 특성조건을 확인하였다.

첫 번째 클래스에는 사이클론의 따뜻한 부분과 관련된 상황이 포함됩니다. 이 현상은 침식 조건에서 따뜻한 전선의 기압대 근처의 따뜻한 부분의 공기에서 형성되며 대류의 발달은 수직을 따라 제한됩니다

공기 흡입. 첫 번째 종류의 상황은 사이클론의 후면과 관련이 있습니다. 안정적인 (전면) 층 아래의 차가운 공기에서 불안정성이 발생합니다. 그러나 잠시 후 두 클래스의 상황은 매우 유사하게 나타납니다. 위에서 연구한 사례에서 불균일한 토양 습윤 띠가 관찰된 지역에서 대기의 구조에는 수분에 무관심한 층화와 함께 파동 운동이 발생할 가능성이 있는 층들이 포함되었습니다. 층은 제한된 수직 두께(최대 4km)가 특징입니다. 이 경우 바람은 일반적으로 방향의 높이에 따라 거의 변하지 않지만 속도는 일반적으로 증가하며 1 등급의 경우

특성은 지상 근처에서 3-5m/s, 대류권계면에서 15-E0m/s의 값입니다. 두 번째 클래스의 경우 각각 5-10 및 .25-30m/s입니다. 바람의 방향은 관측된 밴드와 평행합니다. 연구 중인 현상은 전면에서의 파동 형성 또는 등가곡선의 angycyclonic curvature로 인해 전면이 부호를 변경하는 영역과 반복적으로 연관됩니다. 다른 경우 (2 학년), 현상은 뚜렷한 정면 영역, 그러나 중간 대류권에서 증가된 기압이 존재하고 frontogenetic에 해당하는 Frontogenetic 기능의 값이 있습니다. 즉, 현상이 발생하는 순간에는 반드시 기압대의 불안정성이 발생한다. 동시에, 예를 들어 잘 발달되고 빠르게 움직이는 대기 전선과 관련된 스트립 구조의 형성은 기록되지 않았습니다. 이것은 대기의 전체 두께에 걸쳐 잘 추적되고 연속적인 순간에 전방유전학적 기능의 표시를 유지할 것입니다. 아마도 준주기 퇴적물의 형성을위한 특정 조건을 만드는 특정 역할을하는 것은 baroclinic zone의 변형 일 것입니다.

또한 세 번째 장에서는 비교 분석엔트로피 분석 방법으로 계산된 수직 운동 필드 일반적으로 통용되는 방법 두 가지 방법 모두에 할당된 수직 운동 분야는 수직 운동 분포의 요약 그림을 제공합니다. 그러나 등엔트로피 분석 방법으로 계산하는 경우 결과는 더 작은 이 방법의 장점인 매끄럽고 자세한

네 번째 장은 물리적 및 통계적 분석에 전념합니다.

연구 지역에 대한 활성 대류의 발전을 위한 조건 및 활성 대류 구역의 객관적인 예측 방법의 개선. 고려중인 영토의 강수 및 대류 현상의 기후 특성이 제공됩니다. 다양한 계층화 매개변수와 시놉틱 프로세스 간의 관계를 분석하고 잠재적인 예측 변수 시스템을 선택하고 샘플에 대한 판별 분석을 수행합니다. 다음 예측 변수가 가장 유익한 것으로 인식되었습니다.

1) O, TK(마할라노비아 거리 1681.21)

2) aH&o > O, NK(마할라노비스 거리 1643.01) (3)

3) dT, B, TK (마우클라노비스 거리 1638.37)

4) 0, ¡^, HK(Mahalanobis 거리 1628.67), 여기서 dH^는 등압면 850hPa의 지리포텐셜의 라플라시안입니다. 이 값 자체는 분리 기준으로 매우 유용합니다. 따라서 임계값 Yuda가 있는 유일한 예측 변수로 4 H^를 사용할 때 예측의 성공은 다음과 같이 나타났습니다. 전체 정확도 74. OH, 활성 대류의 존재 예측 정확도 62. O7., 부재 예측의 정확성 79. 3 활성 대류의 존재에 대한 예측 65.17., 부재 경고 - 83.57 ..

O는 등압 표면 850, 700, BOOGSH의 총 이슬점 적자입니다. "우리 재료에 적용할 때 이 값에 대한 분리 기준은 34 *의 값이며, 2B의 값과 대조적으로" 방법에 사용됩니다. N. E. Lebedeva는 분명히 설명했습니다. 기후적 특징연구 지역

dT « - 850hPa 표면의 건식 온도계와 습식 온도계의 온도 차이, 즉 포화 상태에 대한 공기 증기의 근접성을 특징으로 하는 값.

표 1 가장 유익한 3개 및 4개의 매개변수 조합을 사용한 분리 성공의 특성화

예측 변수

정당화 소송

오|n£i|ots |AK | AK

모험 전

기준

루빈스타인

차별

기능 (I, - proshoa 및 al. 현금의 경우. (C, - 예측이 없기 때문에 현상.

나, -0. 058^+0. 430+0. 897TH--9. 425

1^=0. 031d|^+0. 6310+0. 766Ж--10.064

b, -0.115dCi+0.2380+0. 004NK--4.749

b^-0.095aH^O. 3250+0. 005NK--7.902

b, -0.57dT -0, 3160+0.93TK-9.16 |_x -0.888^T +0. 4070+0. 783 GK--10.823

b -0.1450+0. OZbTs^+0.002NK--3.376

악. 2260+0.044^+0.003NK--7.706

및 -0.088R^+4T +0.3490+0.8791"

10. 455 G-O. 067^^5+1. 217LT +0.4320+ +0.745-К-11.586

I_I-■ ■ ■ *

포화 공기 증기의 질식 근접. 임계값은 dT ~ 3.5*의 값으로 간주되어야 함을 발견했습니다. 이 값은 객체 분석 아카이브의 데이터(일반 정확도 777., Bagrov의 기준 0.60, Obukhov의 기준 O. 54)에 따라 계산할 때 매우 유익한 것으로 판명되었지만 수치 예측 데이터에 따라 계산할 때 &T를 사용한 예측의 성공은 급격히 감소합니다. 이는 압력 특성의 예측과 비교하여 현재 운영 계획에서 예측 매개변수의 정확도가 불충분하기 때문에 설명됩니다.

레니야. 이를 감안할 때 개선된

레니야. 이를 염두에두고 압력 특성 자체를 포함하는 개선 된 기술에 사용하기 위해 판별 함수를 제안합니다.

Нloc¿ 등압 표면 1000 릴라의 지리 전위로, 표면 압력의 크기를 나타냅니다. 유일한 예측 변수로 사용되는 이 값은 117개의 댐을 구분하는 기준과 함께 다음과 같은 예측 성공을 제공합니다. 현상 존재 경고 96.4%, 존재 경고 45.2%.

각 조합에 대해 종속 샘플에서 정당화 및 경고 값, Bagrov 및 Obukho의 기준, Rubinshtein의 기준을 얻었습니다.

임계 확률 Р=0에 대한 알려진 현상. b(표 1). 또한, 3개의 매개변수의 각 조합에 대해 판별 함수가 발견되었습니다.

또한 일반 표본에서 얻은 개인 표본에 대해서는 개별 매개변수 값에 따라 분할하여 계산하였다. 일반적으로; 부분 샘플로 분할해도 결과가 크게 개선되지 않았습니다.

이러한 결과를 기반으로 활성 대류 영역의 자동 예측을 위한 개선된 방법이 공식화되었습니다. dcdcriminant 함수(3) 중 첫 번째가 사용됩니다. 방법론에는 다음 단계가 포함됩니다.

1) 850r11& 표면의 지리 전위의 라플라시안 계산.

2) “대류 매개변수 계산: 고도 및 응결 온도.

3) 습도 특성 계산: 850, 700, 500 hPa 표면의 전체 적자 및 온도차

지상 근처의 건구 및 습구.

4) 판별 함수의 값 계산

1 ^.115-^0.240 b 0.004 "NK -4.749 (4)

5) 현상의 발생 확률 계산.

$) 확률 값을 기반으로 활성 대류 맵이 자동으로 구성됩니다. 영역은 25% 확률 값(위의 구분 기준에 따라)에서 등각선으로 윤곽이 지정됩니다. 또한 활성대류의 발생이 거의 무조건적(확률값 607 이상)으로 간주될 수 있는 영역이 강조 표시됩니다.

방법론은 에 따라 새로운 예측 방법 테스트를 위한 연구소의 준 온라인 모드에서 테스트되었습니다.

쌀. 1. 활성 대류대를 예측하기 위한 개선된 방법이 개발된 예측 영역의 하위 영역.

1992년의 따뜻한 계절의 소재에 대한 주제 1.2v.1.

이 방법론은 유럽 영토의 일부에 대해서만 개발되었지만 (그림 1) 주제 1.2c를 해결하는 과정에서. 1. 테스트 과정에서 ETC 전체에 일반화시키려는 시도가 있어 어느 정도 정당화되었다. 방법론이 직접 개발된 영역의 예측 성공 특성은 전체 영역보다 높은 것으로 나타났고, 더욱이 북부 및 중부보다 높게 나타났습니다. ETC의 북쪽. 예측 성공 특성은 표 2에 나와 있습니다. 그래서 전체에 대한 정당성을 깨고

탭. 2. 제안된 방법에 따른 예측의 성공 지표

1 | 성공률 d. - 유럽 전역의 Dpy- 1 다음이 아닌 경우: h 정확합니다. 남부를 위해

| 예측, 국가 부분의 X 번째 영역(그림 4.6) 부분

| 1(자연 반복-

용량 48.5 53.2 43.6

| 일반 협상 가능성 70. 8 66. 7 78. 1

| 정당화 프로

현상의 존재 76. 7 76. 2 84. 0

| 정당화 프로

부재의 영지 yavl. 67.5 60.9 75.2

|

| 현상 B7. g 54.5 61.4

경고

현상의 부재 83.7 80.6 90.9

바그로프의 기준 0.411 0.345 0.54

1 오부호프 기준 0.497.0.35 0.521

전체 영토의 70.8%, 현상 존재에 대한 예측 정확도 76.77., 현상 부재에 대한 예측 정확도 67.5%, 현상 경고 57.27, 경고 그것의 부재는 87입니다. 영토의 남쪽 부분의 경우 이러한 지표는 4-8 더 높습니다. Bagrov와 Obukhov의 기준은 첫 번째 경우에는 0.411과 0.497이고 두 번째 경우에는 0.54와 0.621입니다. 비교를 위해 이전에 채택한 방법으로 예측할 때 동일한 재료에서 얻은 성공률을 제시합니다. 총 정당성 67. 5X, Tab. 3. 예측의 확률적 형태로 전환하는 경우 제안된 방법에 따른 예측 성공 지표

1 | AK 1 2 1 ........ 1의 예상 발생 확률(실제 재발-| |주어진 그라데이션에 대해 가장 많이- | 1 tsiiD 1 1 |

| 90-100 ■ 1 1 | 95.2 |

| 80-90 | 97.8 |

| 70-80 | 96.6 |

| 60-70 | 90.7 |

| 50-60 | 82.3 |

| 40-50 | 76.5 |

| 30-40 I p.o " |

| 20-30 | 51.2 |

| 10-20 I 48.7 |

| 0-10 1 | 28.5 | | |

현상의 존재 예측의 정당성은 60.6%, 현상의 부재 예측의 정당성은 76.6X, 현상의 경고는 76.8%, 부재의 경고는 60.3%, 방법 남쪽은 말할 것도 없고 북쪽에도 가시적인 이득을 준다.

테이블에서. 3은 예측의 확률적 형태의 특성을 보여준다. 현상의 실제 발생 빈도 값이 다소 "이동"합니다. 큰 값, 이는 현상의 부재와 존재의 표본 크기의 차이로 설명됩니다. 실제 임계값은 약 25%이며, 이는 대체 예측 형식에 대한 분리 기준의 올바른 선택을 확인합니다.

주요 결과 및 결론

1. 관성적으로 불안정한 파동에 대한 방정식을 해석적으로 풀면 솔루션의 스펙트럼에서 파동의 클래스가 선택되며, 조건 ku "" TG를 충족하는 파장, 위상 속도, 성장률 및 기타 특성은 특정 조건에서 결정됩니다. 본 연구의 목적은 대기전선의 선에 임의의 각도로 위치하는 파동구조의 발달 가능성을 평가하는 것이었다. 넓은 범위조건은 중립적으로 안정적이고 불안정하지만 성장률인 ceteris paribus는 더 낮은 것으로 판명되었으며 성장률은

그것은 전면에 평행하게 배향된 스트라이프 구조를 형성하는 이전에 연구된 대칭적으로 불안정한 파동보다 큽니다. 이것으로부터 우리는 후자가 현장 데이터에 의해 확인된 실제 조건에서 우세해야 한다고 결론을 내립니다.

2. 불균일한 토양수분의 소규모 띠구조 형성을 위한 종관적 조건을 연구하고 분류하였다. 본 연구의 목적은 기상요소 분야에서 흐름의 3차원적 구조와 그 대규모 특성이 중규모 이질성 형성 가능성과 어떤 관련이 있는지 알아보는 것이다. 형성을 위한 2가지 등급의 조건이 있는 것으로 밝혀졌으며, 그 중 첫 번째는 사이클론의 따뜻한 부분과 관련이 있으며 3-5m/의 특징적인 풍속을 갖는 침식된 대기 전선(종종 따뜻함)의 존재를 포함합니다. gemli 근처 및 대류권계면에서 15-20 m/s; 대류 발달 층은 수직 두께(1.5-3km)가 작고 하향 수직 움직임에 의해 제한됩니다. 두 번째 등급은 사이클론의 후방과 관련이 있으며 각각 풍속이 5-10 및 25-30 m/s인 기압대 악화가 특징입니다. 차가운 공기에서 대류의 발달은 3-6km 높이에 위치한 증가 된 안정성 층에 의해 제한됩니다. 기상 요소 분야의 구조는 등엔트로피 분석 방법으로 복원되었습니다.

3. 연구(항목 2) 과정에서 높이에 따른 오차의 누적을 배제한 등엔트로피 해석법을 이용하여 수직운동을 계산할 때, 시간과 공간. 에서 계산된 수직 이동 분야와 일반적으로 일치합니다.

그러나 Roshydrometcenter에서 채택한 운영 모델은

등엔트로피 분석은 덜 흐릿하고 부드러운 그림을 제공하므로 이점이 있습니다.

4. 기류의 다양한 대규모("격자") 특성을 예측 변수로 사용할 가능성에 대한 통계적 연구가 수행되었습니다. 연구는 3 개의 따뜻한 계절 (1988-1990)의 재료에 대해 유럽 남부의 영토에 대해 수행되었습니다. 이러한 양(다양한 등압 표면의 지리 전위의 라플라시안, 수평 온도 구배 등)이 선택되며, 이미 기존 데이터베이스와 함께 활성 대류 예측에서 중요한 예측 변수로 입증되었습니다. Frontogenesis, advection angle 등과 같은 다른 양은 도함수의 유한 차분 근사를 사용하여 계산할 때 과도한 평활화가 발생하고 결과적으로 계산된 값의 예측 값이 손실된다는 이유로 거부되었습니다. (물론 해당 유체역학적 양은 흐림과 강수의 중간 규모 장의 형성에 중요하지만).

5. 판별 분석 방법을 사용하여 표시된 재료에 대해 선택한 값 간의 관계를 설정하여 지역 그리드 모서리의 데이터를 기반으로 활성 대류의 발생을 예측할 수 있습니다(객체 분석 재료, 즉 RR 개념의 틀 내에서) 다음과 같은 예측 변수 조합이 최적인 것으로 판명되었습니다.

a) 등압 표면의 지리 전위의 라플라시안은 8P0gPn이고, 표면의 총 수분 결핍은 500, 700,850 릴라, 응결 수준의 온도(또는 높이)입니다.

b) 공기의 온도와 젖어있는 온도의 차이

온도계 "등압 표면 850 hPa, 등압 표면의 총 수분 부족 500, 700, 850 hPa, 응결 수준의 온도.

b) 총 수분 부족, 등압 표면 1000 hPa의 지리 전위, 응결 수준의 높이.

300Pa 표면의 지리 전위 라플라시안, 850hPa 표면의 수평 온도 구배를 포함하여 매개변수의 다른 조합에 대해 얼마나 덜 성공적인 예측을 얻었는지.

유. 활성 대류 구역을 계산하는 방법이 개발되었으며 수치 운영 반구 모드 w의 출력 데이터를 기반으로 하는 자동화된 예측 계획에 도입하기 위한 권장 사항에 로컬 대류 구역으로 포함됩니다. 이 기술은 저자 및 작동 테스트를 통과했으며 F 11.311 ^> well 및 GAMC Vnukovo에서 구현될 것으로 예상됩니다.

사용법: 인간 활동의 모든 영역에서 심각한 물질적 피해를 수반하는 그러한 상황의 발생에 대해 사전에 아는 것이 중요합니다. Essence: 대기 값의 다양한 지점에서 측정 기압공기 온도와 습도. 850 hPa 수준에서 최대 수직 대류 공기 속도와 대규모 질서 운동의 수직 속도 값이 결정됩니다. 또한 진폭을 측정합니다. 일일 코스 850 hPa 수준에서 대규모 질서 정연한 공기 이동의 수직 속도. 수행할 때 자연 대류 현상의 예측이 제공됩니다. 주어진 조건. 효과: 알려진 유형의 자발적 대류 수문기상 현상 또는 이들의 조합을 예측할 때 신뢰도가 높아집니다.

본 발명은 기상학에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 특정 지역에서 이러한 위험하고 자발적인 대류 수문기상 현상(소나기, 우박, 스콜)을 예측하는 방법에 관한 것입니다. 지구, 전날의 기상 매개 변수 값에 대한 데이터를 기반으로 개발되었으며 인간 활동의 모든 영역에서 가장 효과적으로 사용할 수 있습니다. 그러한 가능성에 대해 미리 아는 것이 중요합니다. 중대한 물질적 피해가 수반되는 상황. 최대 수직 대류 풍속 값을 결정하는 대기의 여러 지점에서 대기압, 온도 및 대기 습도 값을 측정하는 것으로 구성된 자연 대류 수문 기상 현상을 예측하는 방법이 있습니다. 단기 일기 예보 파트 1. L.: Gidrometeoizdat, 1986, pp. 444-448). 이 방법의 단점은 위험한 대류 현상 중 하나인 우박의 예측에만 제한적으로 사용된다는 것입니다. 기술적 본질과 달성된 결과에서 가장 근접한 것으로 알려진 것은 대기의 다양한 지점에서 대기압, 온도 및 대기 습도 값을 측정하는 것으로 구성된 자발적 대류 수문 기상 현상을 예측하는 방법으로, 이는 최대 수직 대류 풍속 및 850hPa 수준에서 대규모 질서 정연한 움직임의 수직 속도(위험 및 특히 위험한 강수, 기상 레이더 및 인공 지구 위성에 따른 우박 및 스콜. / N.I. Glushkova, V.F. 랍체프. 모스크바: Roshydromet, 1996, p. 112-113). 알려진 방법의 단점은 위험한 대류 현상 유형 중 하나인 소나기를 예측하는 데에만 제한적으로 사용된다는 것입니다. 그 결과, 경우에 따라 소나기와 동시에 관측되는 다른 위험한 대류 현상(우박, 스콜)에 대한 예측의 신뢰도가 높지 않습니다. 본 발명의 기술적 결과는 알려진 유형의 자연 대류 수문 기상 현상 또는 이들의 조합을 예측하는 신뢰성을 높이는 것입니다. 이 기술적 결과는 대기의 다양한 지점에서 대기압, 온도 및 대기 습도 값을 측정하는 것을 포함하여 자발적 대류 수문 기상 현상을 예측하는 방법에서 최대 값을 결정한다는 사실에 의해 달성됩니다. 850 hPa 수준에서 수직 대류 공기 속도 및 대규모 질서 정연한 이동의 수직 속도, 본 발명에 따르면 850 hPa 수준에서 대규모 질서 공기 이동의 수직 속도의 일일 변동 진폭 추가로 측정하고 조건이 충족되었을 때 자연 대류 현상의 예측을 제공합니다.

여기서: c 1 , c 2 , c 3 , c 4는 경험적 계수이며, 그 해의 따뜻한 기간에 대한 값은 예를 들어 다음과 같습니다. c 1 = 2 (s / m), c 2 = -0.52 (12h/hPa) , c 3 = -0.16(12h/hPA), c 4 = -90; W m - 최대 수직 대류 속도의 값(m/s); 850 - 850hPa(hPa/12h) 수준에서 대규모 질서정연한 공기 이동의 수직 속도 값 850 - 850hPa(hPa/12h) 수준에서 대규모 질서정연한 공기 이동의 수직 속도의 일일 변동 진폭 값. 제안 기술 솔루션선언된 기능 세트 이후 특허성 "참신함", "발명 단계" 및 "산업 적용 가능성"의 조건을 준수합니다: 대기의 다양한 지점에서 대기압, 온도 및 대기 습도 측정, 값 결정 ​850 hPa 수준에서 대규모 질서정연한 공기의 최대 수직 대류 풍속 및 수직 속도의 추가 측정 850hPa, 조건이 다음과 같을 때 자발적 대류 현상 예측

C 1 W m +c 2 850 +c 3 850 +c 4 0,

여기서 : c 1 , c 2 , c 3 , c 4 - 연도의 따뜻한 기간에 대한 값은 예를 들면 다음과 같습니다. c 1 = 2 (s / m), c 2 = -0.52 (12h/hPA), c3 = -0.16(12h/hPA), c4 = -90; W m - 최대 수직 대류 속도의 값(m/s); 850 - 850hPa(hPa/12h) 수준에서 대규모 질서정연한 공기 이동의 수직 속도 값 850 - 850hPa(hPa/12h) 수준에서 대규모 질서정연한 공기 이동의 수직 속도의 일일 변동 진폭 값이 불분명한 결과를 제공합니다. 알려진 유형의 자연 대류 수문 기상 현상 또는 이들의 조합을 예측하는 신뢰성을 높입니다. 본 발명에서 제안하는 자연 대류 수문 기상 현상 예측 방법은 심각한 물질적 피해를 동반하는 상황의 가능성을 사전에 파악하는 것이 중요한 인간 활동의 모든 영역에서 사용할 수 있습니다.

주장하다

C 1 W m +c 2 850 +c 3 850 +c 4

강력한 적운 및 적란운의 발달과 관련된 뇌우, 폭우 및 기타 현상을 예측하기 위해 N.V. Lebedeva는 특정 대류 현상의 발생 가능성이 결정되는 대류 매개 변수를 계산하기 위해 대기의 아침 사운딩 데이터를 사용하도록 제안했습니다. 이러한 옵션에는 다음이 포함됩니다.

1) 850.700 및 500hPa(ΣD, °С) 수준에서 총 이슬점 온도 적자.이 매개변수는 연행의 영향을 간접적으로 고려하고 850–500 hPa 층에서 구름 형성 가능성을 특성화합니다. ΣD>25°С이면 대류권 하반부의 공기 건조도가 높기 때문에 대류가 적란운을 형성하지 않기 때문에 추가 계산이 이루어지지 않습니다. ΣD≤25°С이면 두 번째 매개변수가 계산됩니다.

2) 최대 대류 발생 시 지표면 부근 또는 지표 역전 상부 경계에서의 이슬점 온도 적자(Do, °С). Do>20°C이면 응결 수준이 2.5km 이상의 높이에 있으므로 강수가 지표면에 도달하지 않고 추가 계산이 이루어지지 않습니다. 이러한 결로 수준의 높이와 결과적으로 구름의 아래쪽 경계 높이에서 빗방울은지면으로가는 동안 완전히 증발 할 시간이 있습니다. 응결 수준이 2km 미만이고 대류 발생에 유리한 조건이 있는 경우 이 경우 다른 모든 매개변수를 결정해야 합니다.

3) 대류 불안정층(CIL)의 두께는 (ΔНcns, hPa)입니다.이 층의 각 입자는 높은 고도까지 대류에 참여할 것입니다. SNS 두께가 두꺼울수록 적란운이 형성될 확률이 높을수록 뇌우 활동이 발생할 가능성이 높아집니다(SNS 두께는 기상도에 의해 결정됨).

4) 응결 수준(Ncond., km).결로 수준은 적란운의 하한 높이의 평균 위치를 나타냅니다. 결로 수준의 결정은 또한 에어로지컬 차트에 따라 수행됩니다.

5) 대류 수준(Hconv., km).대류 수준을 통해 적란운 꼭대기의 평균 위치를 결정할 수 있습니다. 이 수준이 높을수록 "뇌우" 구름이 더 강력해야 합니다.

6) 대류 수준의 기온(Tconv, °С).이 온도가 낮을수록 소나기와 뇌우가 발생할 가능성이 더 높다는 것이 확인되었습니다.

7) 상태 곡선(T")의 온도와 계층화 곡선(T)의 온도 사이의 평균 편차입니다.이 편차는 ΔT로 표시되며 다음 공식에 의해 결정됩니다.

여기서: T" 및 T는 각각 100hPa의 배수인 수준에서 상태 곡선 및 성층 곡선의 온도이고, n은 응축 수준에서 시작하여 두께가 100hPa인 전체 층의 수입니다. 대류 수준까지.

ΔT가 클수록 공기 불안정성의 정도가 커지고 결과적으로 대류가 더 집중적으로 발전할 수 있다는 것은 매우 분명합니다.

8) 대류 구름의 평균 수직력(ΔHc.o, km).이 값은 대류 수준의 높이와 결로 수준의 차이로 정의됩니다. 이 값이 클수록 대류 현상이 발생할 가능성이 높고 강도가 커집니다.

표에 따라 이러한 8개의 대류 매개변수를 계산한 결과입니다. 1 N.V. Lebedeva는 대류 현상의 발생 가능성을 평가할 것을 제안합니다.

N.V.의 방법에 따른 뇌우의 존재 예측의 정당화. Lebedeva는 80%이고 부재는 89%입니다.