способ составления комплексного долгосрочного регионального прогноза погоды

Формула изобретения

СПОСОБ СОСТАВЛЕНИЯ КОМПЛЕКСНОГО ДОЛГОСРОЧНОГО РЕГИОНАЛЬНОГО ПРОГНОЗА ПОГОДЫ путем проведения заблаговременно текущих измерений максимальной и минимальной суточной температуры, наблюдения явлений погоды и составления банка данных, отличающийся тем, что дополнительно ежедневно измеряют среднюю оптическую плотность облачности в светлое время суток, солнечную активность и вычисляют коэффициенты регрессии этих величин,а также температуры и явлений погоды, непосредственно перед составлением прогноза измеряют солнечную активность, для составления прогноза температуры определяют границу максимальной и минимальной температуры на основе информации банка данных за соответствующие прогнозируемому предыдущие периоды времени, затем определяют прогнозируемый ход температуры на N дней прогноза как







соответствующий полином Лагранжа n-й степени;

n+1 число лет, за которое учитывается информация при составлении прогноза;

соответственно максимальная и минимальная температура в i-й день j-го года

N долгосрочность (число дней) прогноза,

прогноз погодных явлений получают путем решения уравнений регрессии на каждый прогнозируемый день в виде





p_il вероятность l-го явления в i-й день;

K_1,2,3il коэффициенты регрессии;

средняя вероятность l-го явления в i-й прогнозируемый день;

S измеренное отклонение солнечной активности от среднестатической;

L отклонение оптической плотности от среднестатической;

длительность прогноза в днях,

при этом в качестве прогноза выбирается наиболее вероятное погодное явление.

Описание изобретения к патенту

Изобретение относится к метеорологии и может быть использовано на аэрологических станциях, в прогностических центрах и особенно при долгосрочном планировании режимов работы аппаратуры по исследованию атмосферы как информационно-динамического канала.

Известны способы составления краткосрочных прогнозов погоды, основанные на использовании детермированных моделей атмосферы или моделях со случайными воздействиями, содержащих уравнения гидротермодинамики в форме уравнений Эйлера, Навье-Стокса или интегродифференциальных уравнений в частных производных. Решение этих уравнений связано с существенными затратами машинного времени высокопроизводительных ЭВМ. Несмотря на это, формируемый по результатам решения этих уравнений прогноз погоды является краткосрочным и не может быть получен заблаговременно.

Наиболее близким по технической сущности и достигаемому положительному эффекту является способ составления краткосрочного прогноза оптической погоды. Способ предполагает проведение предварительных метеонаблюдений, составление банка данных, проведение метеонаблюдений в начальный момент времени, предшествующий моменту прогноза, и обработку результатов наблюдений с учетом информации банка данных. При проведении предварительных метеонаблюдений и метеонаблюдений в на-чальный момент времени производят определение совокупностей форм облачности с учетом конвективной облачности и форм облаков на трех ярусах, при составлении банка данных определяют вероятности перехода каждой из совокупностей форм облачности в другие совокупности, а при обработке результатов наблюдений учитывают вероятности перехода совокупности форм, облачности соответствующей совокупности, определенной в начальный момент времени. Недостатком прототипа является малая длительность прогноза.

Цель изобретения составление долгосрочного прогноза погоды, т. е. увеличение прогнозируемого интервала времени.

Данная задача решается следующим образом.

Проводят заблаговременно текущие измерения максимальной и минимальной суточной температуры, наблюдают явления погоды и составляют банк данных.

В отличие от прототипа дополнительно ежедневно измеряют среднюю оптическую плотность облачности в светлое время суток, солнечную активность и вычисляют коэффициенты регрессии этих величин, а также температуры и явлений погоды, непосредственно перед составлением прогноза измеряют солнечную активность, для составления прогноза температуры определяют границу максимальной и минимальной температуры на основе информации банка данных за соответствующие прогнозируемому предыдущие периоды времени, затем определяют прогнозируемый ход температуры на N дней прогноза как:

y_{max i}(t_n+1)y_{max i}(t_j)L_j(t_n+1); (1)

y_{min i}(t_n+1)y_{max i}(t_j)L_j(t_n+1), (2) где L_j(t) соответствующий полином Лагранжа n-ой степени.

n + 1 число лет, за которые учитывается информация при составлении прогноза;

y_mini(t_j), y_maхi(t_j) соответственно максимальная и минимальная температура в i-ый день j-го года i ; j

N долгосрочность (число дней) прогноза, t_j j.

Прогноз погодных явлений получают путем решения уравнений регрессии на каждый день в виде:

Р_il К_1il y_il + К_2il S + К_3il L +

+ P, (3) где y_il= y_maхi(t_l) y_mini(t_l);

Р_il вероятность l-го явления в i-ый день;

К_1,2,3il соответствующие коэффициенты регрессии;

Р средняя вероятность l-ого явления в i-ый прогнозируемый день;

S измеренное отклонение солнечной активности от среднестатиcтической;

L отклонение оптической плотности от среднестатиcтической;

i длительность прогноза в днях.

При этом в качестве прогноза выбирается наиболее вероятное погодное явление.

На фиг. 1 приведен пример составления прогноза температуры; на фиг. 2-3 результаты прогнозирования по способу на 1993 год. На фигурах приняты следующие обозначения, пунктирная линия прогноз температуры, сплошная линия фактический ход температуры; явления погоды обозначены как:

метель;

* снег;

гололед;

облажной дождь;

ливневый дождь;

гроза с дождем;

туман;

густая дымка;

первая половина дня с туманом;

вторая половина дня с грозой;

снег с дождем;

преобладание малооблачной без осадков погоды; в верхней строке фактические явления погоды, в нижней прогнозируемые.

Способ реализуется следующим образом.

Ежедневно для составления банка данных измеряют максимальную и минимальную температуру. При наличии многолетних наблюдений в данном случае можно воспользоваться информацией из таблиц ТМ-1. В качестве явлений погоды целесообразно выбрать основные, т. к. чрезмерное увеличение неизвестных в уравнении регрессии неизбежно усложняет процесс и снижает точность и эффективность прогноза. Авторами в качестве явлений погоды были использованы:

1 метель, 2 снег, 3 гололед, 4 облажной дождь, 5 ливневый дождь, 6 гроза с дождем, 7 туман, 8 густая дымка, 9 первая половина дня с туманом, 10 вторая половина дня с туманом, 11 снег с дождем; 12 преобладание малооблачной без осадков погоды. Совокупность прогнозируемых явлений погоды определяется прежде всего потребителем прогноза и может в соответствии с этим быть увеличена или уменьшена. Приведенная совокупность погодных явлений была использована авторами при прогнозировании погоды для потребностей авиации. В случае, если потребителем будет, например, фермер, то явление 8 и 9 можно объединить, а также ввести новые, имеющие значения именно для него, например, град. При составлении банка данных также ежедневно измеряют среднюю оптическую плотность облачности и солнечную активность.

Имея полный набор информации, можно построить прогноз. Следует отметить, что удобнее всего строить прогноз на некоторый период, например, месяц или декаду. Исследования, проведенные авторами, показали, что корреляционные связи между прогнозируемыми параметрами за этот период максимальны, что снижает объем вычислительных затрат на решение уравнения регрессии. Для построения прогноза, например, на январь месяц будет использована информация о температуре и погодных явлениях из банка данных также за январь месяц по всем предшествующим годам. Для составления прогноза хода максимальной и минимальной температур берут данные о максимальной и минимальной температурах в 1-ый день прогнозируемого месяца за все годы в баке данных и в соответствии с выражениями (1) и (2) производят интерполирование максимальной и минимальной температур в этот день. Данная процедура поясняется фиг. 1. Затем аналогичным образом поступают для второго дня и т. д. Таким образом, по окончании этого процесса получают прогноз хода максимальной и минимальной температур на прогнозируемый интервал времени. При этом степень аппроксимирующего полинома должна быть равна числу лет, за которые учитывается информация при составлении прогноза.

ПРИМЕР ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ

Рассмотрим упрощенный пример прогнозирования хода температуры для случая, когда используется информация банка данных за четыре предыдущих года. Следует отметить, что, чем большее количество информации используется, тем точнее будет прогноз, однако рассматриваемый пример поможет понять более глубоко методику реализации предложенного способа.

Пусть нам заданы n + 1 опорных точек t_o, t₁, t_n с равностоящим шагом на оси времени, равным 1 году. Этим точкам будут соответствовать значения температуры y(t_j), измеренные в соответствующие моменты времени t_j. В общем виде экстраполяционный полином Лагранжа запишется в виде

y(t)y_jL(t)

L_j(t) . Для нашего случая положим: n 3, t_o 0, t₁ 1, t₂=2, t₃ 3, t₄ 5. Тогда:

L_o(t) ;

L₁(t) ;

L₂(t) ;

L₃(t) ;

L₄(t) .

С учетом того, что шаг экстраполяции выбран равным 1 году, то итоговое выражение для прогноза запишется в виде:

t t₄ 5

С учетом (1)

y(5) y(0) 5y(1) + 10y(2) 10y(3) + 5y(4). Таким образом, для составления прогноза необходимо в соответствии с глубиной имеющегося банка данных по температуре получить расчетное соотношение вида (7), извлечь из банка данных сведения о температуре в прогнозируемый день за n лет назад (в нашем случае за 5 лет), подставить эти значения в формулу (7) и вычислить прогнозируемое значение. Рассмотрим два характерных примера хода температуры и получаемых при этом прогнозов.

1 случай.

y(0) 1; y(1) 1; y(3) 1; y(4) 1; т. е. гипотетический случай, когда отcутcтвует тенденция изменения температуры в данный день. Прогноз (5) будет:

y(5) 1 5 + 10 10 + 5 1.

2 случай. В случае, когда, например, имелась тенденция к повышению температуры:

y(0) 1; y(1) 2; y(3) 3; y(3) 4; y(4) 5.

Прогноз (5) будет:

(5) 1 10 + 30 40 + 25 6.

Затем для прогнозирования погодных явлений, используя информацию банка данных о них, измерения солнечной активности, средней оптической плотности и спрогнозированные значения y_il. После решения уравнения регрессии вида (3) за прогнозируемое погодное явление принимается то, вероятность которого максимальна. Пример прогноза погоды, составленного по данному способу на 1993 г, приведен ниже и на фиг. 2-13.

ЯНВАРЬ

1-я декада (1-10 дн. ): колебания температуры воздуха от 5-0^оС до (-10)-(-15)^оС. Преобладание тумана, снега. Кратковременно дождь, метель.

2-я декада (11-20 дн.): колебания температуры воздуха от 0-(-5) до (-10)-(-15)^оС. Преобладание пасмурной погоды со снегом и густой дымкой. Кратковременно дождь, туман, метель.

3-я декада (21-31 дн.): колебания температуры воздуха от 0-5 до -10^оС. Преобладание пасмурной погоды со снегом. Кратковременно туман, дождь, метель.

ФЕВРАЛЬ

1-я декада (1-10 дн.): колебание температуры воздуха от 0-(-5). до (-15)-(-20)^оС. Преобладание пасмурной погоды со снегом и туманом. Кратковременно дождь.

2-я декада (11-20 дн.): колебание температуры воздуха от (-15)-(-20)^оС до 5-10^оС. Преобладание пасмурной погоды с туманом, снегом, моросящими осадками. Кратковременно гололед, метель.

3-я декада (21-28 дн.): колебания температуры воздуха от (-10)-(-15)^оС до 5-10^оС. Преобладание пасмурной погоды со снегом, дождем, туманом. Кратковременно метель, гололед.

МАРТ

В целом месяц ожидается холодный, с преобладанием пасмурной погоды. Ожидается частое выпадение осадков, в утренние часы образование туманов, густых дымок. Колебание температуры воздуха ожидается от (-5)-(-10)^оС до 10-15^оС.

1-я декада (1-10 дн.): колебания температуры воздуха от (-5)-(-10)^оС до 5-10^оС. Преобладание пасмурной с осадками, туманом, густыми дымками погоды. Кратковременно (1-2 дн) с метелью.

2-я декада (11-20 дн.): колебание температуры воздуха от 0-5^оС до 5-10^оС. Преобладание пасмурной погоды с осадками и туманом.

3-я декада (21-31 дн.): колебание температуры воздуха от 0-5^оС до 10-15^оС. Преобладание переменной облачности преимущественно без осадков, в конце декады ожидаются кратковременные осадки, туман.

АПРЕЛЬ

Ожидается преобладание малооблачной погоды с кратковременным выпадением осадков, в утренние часы образование непродолжительных туманов или густых дымок. Колебание температуры воздуха от 0-5^оС до 25-30^оС.

1-я декада (1-10 дн.): колебание температуры воздуха от 0-5^оС до 15-20^оС тепла. Преобладание пасмурной погоды с ливневыми осадками и кратковременной грозой.

2-я декада (11-20 дн.): колебания температуры воздуха от 5-10^оС до 20-25^оС. Преобладание малооблачной погоды с кратковременным дождем и грозой.

3-я декада (21-30 дн.): колебания температуры воздуха от 0-5^оС до 25-30^оС. Преобладание малооблачной погоды с кратковременными ливнями и грозами.

Примечание: при грозе, ливнях существует малая вероятность выпадения града, усиление ветра до 15-20 м/с.

МАЙ

Ожидается теплая, дождливая погода с кратковременными грозами.

1-я декада (1-10 дн.): колебания температуры воздуха от 5-10^оС до 20-25^оС, временами (не более 66%) гроза, ливневые осадки.

2-я декада (11-20 дн. ): колебание температуры воздуха от 10-15^оС до 30-35^оС. Временами ливни, грозы.

3-я декада (21-31 дн. ): колебание температуры воздуха от 10-15^оС до 25-30^оС. Временами грозы, ливни.

ИЮНЬ

Ожидается переменная облачность, временами ливневый дождь, гроза, кратковременно в утренние часы образование туманов. Колебание температуры воздуха от 15-20^оС до 30-35^оС.

1-я декада (1-10 дн.): колебания температуры воздуха от 15-20^оС до 30-35^оС. Временами грозы, ливни.

2-я декада (11-20 дн. ): колебания температуры воздуха от 15-20^оС до 30-35^оС. Кратковременно (не более 30%) гроза, ливневый дождь.

3-я декада (21-30 дн. ): колебания температуры воздуха от 15-20^оС до 30-35^оС. Кратковременно гроза, ливневый дождь.

ИЮЛЬ Ожидается малооблачный, жаркий, сухой месяц. Колебание температуры воздуха от 20-25^оС до 30-35^оС. Кратковременно (не более 30%) дождь, гроза.

1-я декада (1-10 дн.): колебания температуры воздуха от 15-20^оС до 30-35^оС. Кратковременно ливневый дождь, гроза.

2-я декада (11-20 дн. ): колебания температуры от 20-25^оС до 30-35^оС. Кратковременно ливневый дождь, гроза.

3-я декада (21-31 дн. ): колебания температуры воздуха от 20-25^оС до 30-35^оС. Кратковременно ливневый дождь, гроза.

АВГУСТ

Преобладание жаркой, сухой погоды. Колебания температуры воздуха от 10-15^оС до 30-35^оС. Кратковременно ливневый дождь, гроза.

1-я декада (1-10 дн.): колебания температуры воздуха от 10-15^оС до 30-35^оС. Преобладание малооблачной погоды. Кратковременно дождь, гроза.

2-я декада (11-20 дн. ): колебание температуры воздуха от 15-20^оС до 30-35^оС. Преобладание малооблачной погоды с кратковременной грозой, ливнем.

3-я декада (21-31 дн. ): колебания температуры воздуха от 10-15^оС до 25-30^оС. Преобладание малооблачной погоды. Кратковременно гроза, ливневый дождь.

СЕНТЯБРЬ

Преобладание малооблачной, теплой, сухой погоды. Колебание температуры воздуха от 5-10^оС до 25-30^оС. Кратковременно гроза, дождь, туман.

1-я декада (1-10 дн.): колебания температуры воздуха от 5-10^оС до 25-30^оС. Кратковременно ливневый дождь, гроза, туман.

2-я декада (11-20 дн.): колебания температуры воздуха от 5-10^оС до 20-25^оС. Кратковременно дождь, гроза, туман.

3-я декада (21-30 дн.): колебания температуры воздуха от 5-10^оС до 15-20^оС. Временами дождь, гроза. Кратковременно туман.

ОКТЯБРЬ

Ожидается теплый сухой месяц. Колебания температуры от 20-25^оС до 0-(-5)^оС.

1-я декада (1-10 дн.): колебания темпеpатуpы воздуха от 20-25^оС до 5-0^оС. Кратковременно дождь.

2-я декада (11-20 дн.): колебания температуры воздуха от 15-20^оС до 0-(-5)^оС. Кратковременно дождь, туман.

3-я декада (21-31 дн): колебания температуры воздуха от 15-20^оС до 0-(-5)^оС. Преобладание пасмурной, дождливой погоды, в конце срока выпадение снега.

НОЯБРЬ

Преобладание холодной пасмурной погоды с туманом и осадками. Колебания температуры воздуха от 10-15^оС до (-5)- (-10)^оС.

1-я декада (1-10 дн.): колебания температуры воздуха от 10-15^оС до 0-(-5)^оС. Преобладание пасмурной погоды с густыми дымками, туманом. Кратковременно осадки.

2-я декада (11-20 дн.): колебания температуры воздуха от 10-15^оС до 0-(-5)^оС. Преобладание пасмурной погоды с осадками, туманом. Кратковременно метель.

3-я декада (21-30 дн.): колебания температуры воздуха от 5-10^оС до (-5)-(-10)^оС. Преобладание пасмурной погоды в осадками, туманом.

ДЕКАБРЬ

Преобладание пасмурной погоды с выпадением снега, образованием продолжительных туманов. Кратковременно метель, дождь. Временами гололед.

1-я декада (1-10 дн.): колебания температуры воздуха от 10-5^оС до (-5)-(-10)^оС. Преобладание пасмурной погоды с выпадением снега, кратковременной метелью, продолжительными туманами, кратковременным гололедом.

2-я декада (11-20 дн.): колебания температуры воздуха от 5-0^оС до (-15)-(-20)^оС. Преобладание пасмурной погоды с выпадением осадков, туманом. Кратковременно гололед.

3-я декада (21-31 дн.): колебания температуры воздуха от (-10)-(-15)^оС до 0-5^оС. Преобладание пасмурной погоды с туманом, осадками. Кратковременно гололед.

Способ позволяет прогнозировать погоду для компактного региона радиусом 130-150 км. При этом получается комплексный прогноз погоды, включающий для каждых суток месяца минимальную и максимальную температуры воздуха, состояние облачности, явлений погоды. Отличительной чертой прогноза является то, что при необходимости параметры могут быть расширены. Заблаговременность прогноза до года. При этом в зависимости от требований заказчика прогноз может быть составлен на год, сезон, месяц, декаду, сутки. При необходимости может разрабатываться уточнение прогноза для конкретного периода времени. Область применения прогноза самая обширная и охватывает практически все сферы жизнедеятельности человека, начиная от земледелия, промышленности, транспорта и т. д. Заблаговременность прогноза позволяет с помощью рационального планирования в конкретной области деятельности человека добиться максимально эффективного конечного результата при наименьших затратах и экономии материальных ресурсов.