Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 18.119.248.149
    [SESS_TIME] => 1715794030
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 5376929ef6e50214c41382c33436c0b4
    [UNIQUE_KEY] => 922bc0231e4ec320cca1d4b9bd99064f
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Оптика атмосферы и океана

2023 год, номер 4

Классификация прогностического ансамбля как метод повышения качества долгосрочного прогноза погоды

В.Ю. ЦЕПЕЛЕВ
Российский государственный гидрометеорологический университет, Санкт-Петербург, Россия
v0010200@mail.ru
Ключевые слова: ансамблевый прогноз погоды, долгосрочный прогноз погоды, классификация ансамбля, сценарий развития, макроциркуляционный процесс, постпроцессинг, оценка качества прогноза, аномалии приземного давления и температуры
Страницы: 313-319

Аннотация

Предложен метод классификации членов ансамбля прогнозов погоды и выявления из полученного набора того класса, который с наибольшей вероятностью отражает будущее состояние атмосферы. Первый прогностический месяц ансамбля используется для сравнения каждого из выделенных классов с фактически реализовавшимися полями давления и температуры с целью выявления наиболее реалистичного сценария развития макроциркуляционных процессов. Лучший класс из ансамбля используется для прогноза полей аномалий давления и температуры на следующий месяц. Предложенный метод позволяет повысить качество прогнозов погоды в северо-западной части РФ и Арктическом бассейне.

DOI: 10.15372/AOO20230408
EDN: UAFGPA
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину