350 руб
Журнал «Информационно-измерительные и управляющие системы» №9 за 2010 г.
Статья в номере:
Восстановление мелкомасштабной структуры поля приземной температуры в Альпийском регионе
Ключевые слова: среднемесячная температура обратная задача Альпийский регион мелкомасштабная структура статистическая модель линейный оператор надежность модели
Авторы:
Е. В. Каданцев - аспирант Московского физико-технического института. E-mail: kadevg@mail.ru Е. В. Дмитриев - к.ф.-м.н., с.н.с. Института вычислительной математики РАН. E-mail: yegor@mail.ru А. И. Чавро - д.ф.-м.н., проф. Института вычислительной математики РАН. E-mail: chavro@inm.ras.ru
Аннотация:
Предложена статистическая модель решения обратной задачи по восстановлению мелкомасштабной структуры поля среднемесячной температуры в Альпийском регионе (со сложной орографией) по прогнозируемому крупномасштабному полю этой величины. Задача решается методом наилучшего в среднеквадратичном оценивании искомого вектора с использованием априорной статистической информации в виде первых и вторых моментов. Показано, что несмотря на выбор региона с высокой пространственной изменчивостью, большими перепадами температур по времени и по пространству статистическая модель восстанавливает достаточный объем информации на сети метеостанций с точностью порядка 1,5°С, при естественной изменчивости 3,2°. Исследована информативность координат входного вектора и предложена методика выбора оптимальной комбинации этих координат.
Страницы: 60-68
Список источников
  1. Беркович Л. В., Белоусов С. Л., Ткачева Ю. В., Калугина Г. Ю. Оперативный гидродинамический краткосрочный прогноз метеовеличин и характеристик погоды в пунктах // Метеорология и гидрология. 2001. №2. С. 14-26.
  2. Булдовский Г. С. Гидродинамический прогноз ветра по Москве и результаты его испытания // Информационный сборник. 2000. № 26. С. 8-17.
  3. Веселова Г. К., Беркович Л. В. О результатах испытания гидродинамического прогноза облачности по Москве на срок до 42 ч. // Информационный сборник. 2000. №26. С. 18-22.
  4. Дмитриев Е. В. Оценка среднемесячных аномалий регионального поля приземной температуры по осредненным характеристикам глобального поля // Метеорология и гидрология. 2000. №10. С. 25-36.
  5. Дмитриев Е. В., Чавро А. И. Восстановление детальной структуры регионального геофизического поля в Москве // Наукоемкие технологии. 2003. Т.4. №6. С. 41-49.
  6. Лоэв М. Теория вероятностей. М.: ИЛ. 1962. С. 720.
  7. Пытьев Ю. П. Математические методы интерпретации эксперимента. М.: Высшая школа. 1989.
  8. Пытьев Ю. П. Математические методы анализа и интерпретации эксперимента. М.: Изд-во МГУ. 1990.
  9. Румшинский Л. З.Математическая обработка результатов эксперимента. М.: Наука. 1971. С. 192.
  10. Тихонов А. Н., Арсенин В. П. Методы решения некоторых задач. М.: Наука. 1986. С. 288.
  11. Успенский А. В. Обратные задачи математической физики - анализ и планирование экспериментов / В кн.: Математические методы планирования эксперимента. Новосибирск: Наука. 1981. С. 199-242.
  12. Чавро А. И., Дмитриев Е. В. Статистическая модель восстановления региональной структуры геофизических полей // Метеорология и гидрология. 2002. №6. С. 39-49.
  13. Чавро А. И., Дымников В. П. Методы математической статистики в задачах физики атмосферы. Курс лекций. М.: ИВМ РАН. 2000.
  14. Чавро А. И. О возможности восстановления среднемесячных значений поля Н500 по некоторым функционалам этого поля // Метеорология и гидрология. 1998. №1. С. 46-54.
  15. Cressman G. P. An Operational Objective Analysis System // Monthly Weather Review. 1987. С. 367-374.
  16. Draper N., Smith H. Applied Regression Analysis, Second Edition. John Wiley and Sons, Inc. 1981. С. 307-312.
  17. Kim J.-W., Chang J.-T., Baker N. L. and Gates W. L. The climate inversion problem: Determination of the relation between local and large-scale climate. Climate Research Institute and Department of Atmospheric sciences. Oregon State University. Report No. 22. 1981.
  18. Storch H., Zorita E. and Cubasch V. Downscaling of global climate change estimates to regional scales: An application to Iberian rainfall in wintertime. Max Planck Institut für Meteorologie. Hamburg. Germany. Report No. 64. 1991.