Одиннадцатая Всероссийская открытая конференция "Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса"
XI.D.252
Гидродинамико-статистическая модель прогноза смерчей и штормового ветра для территории Северного Кавказа, включая прибрежные районы Черного моря
Переходцева Э.В.
ФГБУ «Гидрометцентр России»
Возникновение на Северном Кавказе летнего штормового ветра со скоростью V>24м/с и смерчей (в том числе в прибрежных районах и на акватории Черного моря) непосредственно связано с активной конвекцией и мощной кучево-дождевой облачностью, которая может развиться при определенных аэросиноптических и термодинамических условиях, характеризуемых совокупностью значений целого ряда параметров (предикторов). В синоптической практике объективный автоматизированный прогноз (за 12-36ч) таких явлений не осуществляется; иногда за 3ч и менее синоптиками дается штормовое предупреждение об этих явлениях, исходя из субъективной оценки результатов некоторых графических и расчетных методов, зависящих от 2-3-х параметров. Гидродинамические модели прогноза погоды пока еще не дают успешных прогнозов ветра со скоростью V25м/с и даже с V20м/с.
В докладе приводятся результаты прогноза летнего штормового ветра на Северном Кавказе в Краснодарском и Ставропольском краях и в Ростовской области, а также смерчей в прибрежных районах и на акватории Черного моря, наблюдавшихся в 2010-2013гг в Туапсе, Анапе, Сочи, Лазаревском и т.д. Оперативный прогноз этих явлений с заблаговременностью до 2-х суток основан на разработанной автором гидродинамико-статистической модели распознавания с использованием байесовского подхода. Предварительно с целью уменьшения размерности пространства признаков без значительной потери информации с использованием эмпирико-статистического алгоритма проведен отбор наиболее информативного вектора-предсказателя. В модели прогноза при прогнозе этих явлений используются прогностические значения выбранных ранее предикторов из региональной гидродинамической модели краткосрочного прогноза погоды Гидрометцентра России (автор – Лосев В.М.).
Дистанционные методы исследования атмосферных и климатических процессов
184