350 руб
Журнал «Наукоемкие технологии» №8 за 2010 г.
Статья в номере:
Воостановление мелкомасштабного поля экстремальных значений приземной температуры в районе пролива Ла-Манш по данным реанализа
Ключевые слова: среднесуточная температура экстремальная температура обратная задача Ла-Манш мелкомасштабная структура
Авторы:
И. В. Ноготков - аспирант, Институт вычислительной математики РАН. E-mail: ilya.nogotkov@gmail.com А. И. Чавро - д. ф.-м. н., проф., в.н.с., Институт вычислительной математики РАН. E-mail: chavro@inm.ras.ru Е. В. Дмитриев - к. ф.-м. н., с. н. с., Институт вычислительной математики РАН. E-mail: yegor@mail.ru
Аннотация:
Предложена статистическая модель для решения обратной задачи реконструкции полей среднесуточных, а также минимальных и максимальных приземных температур на сети метеорологических станций в районе пролива Ла-Манш на основе крупномасштабных полей температуры, предсказанных с помощью глобальной модели краткосрочного прогноза.
Страницы: 37-49
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 № 26. Санкт-Петербург. Гидрометеоиздат. 2000. С. 8-17.
  3. Веселова Г. К., Беркович Л. В., Шахотько Е. Н. О результатах оперативных испытаний гидродинамического краткосрочного прогноза погоды по Москве на основе полусферной неадиабатической модели атмосферы // Информационный сборник № 25. Санкт-Петербург. Гидрометеоиздат. 1999.
  4. Веселова Г. К., Беркович Л. В. О результатах испытания гидродинамического прогноза облачности по Москве на срок до 42 ч // Информационный сборник № 26. Санкт-Петербург. Гидрометеоиздат. 2000. С. 18-22.
  5. Дмитриев Е. В., Чавро А. И. Восстановление детальной структуры регионального геофизического поля температуры в Москве // Наукоемкие технологии. 2003. № 6. Т. 4. С. 41-49.
  6. Дмитриев Е. В., Рубинштейн К. Г., Чавро А. И.Детализация крупномасштабного поля приземной температуры для московского региона // Метеорология и гидрология. 2003. № 7. С. 14-30.
  7. Пытьев Ю. П. Математические методы интерпретации эксперимента. М.: Высшая школа. 1989.
  8. Толстых М. А. Полулагранжева модель атмосферы с высоким разрешением для численного прогноза погоды // Метеорология и гидрология. 2001. №4. С. 5-16.
  9. Чавро А. И., Дмитриев Е. В. Статистическая модель восстановления региональной структуры геофизических полей // Метеорология и гидрология. 2002. № 6. С. 39-49.
  10. Чавро А. И., Дымников В. П. Методы математической статистики в задачах физики атмосферы: Курс лекций. М.: ИВМРАН. 2000.
  11. Batist, А. N.,Chelliah, M. (July 1997). Comparison of tropospheric temperatures derived from the NCEP/NCAR reanalysis, NCEP operational analysis, and the microwave sounding unit.
  12. Chavro, A. I., Rubinshtein, K. G., and Dmitriev, E. V., The procedure downscaling of the meteorological elements for using in numerical weather forecasting // Abstracts of World climate change conference, September 29 - October 3. 2003. Moscow. Russia.С. 343.
  13. Cressman, G. P. (1959). An Operational Objective Analysis System // Monthly Weather Review. 87. 367-374.
  14. Dmitriev, E. V., Nogotkov, I. V., Rogutov, V. S., Khomenko, G., Chavro, A. I., (2007). Temporal error estimate for statistical downscaling regional meteorological models // Fisica de la Tierra. 2007. №19. P. 219-241.
  15. Storch, H. & F.W., Zwiers (1999). Statistical analysis in climate research // Cambridge University press, Cambridge.