Введение 4
1. Условия образования гроз и их классификация 5
1.1 Конвективная облачность и процессы, приводящие к ее образованию 5
1.2 Условия образования и структура грозового облака 6
2. Основные методы прогноза гроз 13
2.1 Методы прогноза гроз, основанные на адиабатической модели (метод
частицы) 13
2.1.1 Метод Н.В. Лебедевой для прогнозирования гроз 14
2.1.2 Метод Бейли для прогнозирования гроз 16
2.1.3 Метод Б.Е. Пескова для прогнозирования гроз 17
2.1.4 Метод Г.Д. Решетова для прогнозирования гроз 18
2.1.5 Метод Вайтинга для прогнозирования гроз 19
2.1.6 Метод Н.П. Фатеева для прогнозирования гроз 20
2.1.7 Метод Р.А. Ягудина для прогнозирования гроз 21
2.2 Методы прогноза гроз, учитывающие неадиабатичность атмосферных процессов 22
2.2.1 Метод И. А. Славина для прогнозирования гроз 23
2.2.2 Метод Фауста для прогнозирования гроз 26
3. Прогноз гроз на севере ЕЧР 28
3.1 Исходные данные 28
3.2 Использование метода Фатеева для прогноза гроз 29
3.3 Использование метода эталонов для прогноза гроз 35
Заключение 40
Список используемых источников 41
Приложение А - Обучающая выборка 43
Приложение Б - Контрольная выборка 46
Приложение В - Синоптические карты с ситуациями наличия и отсутствия гроз. 47
Приложение Г - Данные температурно-ветрового зондирования при ситуации наличия и отсутствия гроз 49
Приложение Д - Оперативный график для прогноза наличия и отсутствия гроз на севере ЕЧР 54
Грозы и связанные с ними другие метеорологические явления, такие как сильные ливни, шквалистые усиления ветра, град, являются одними из самых опасных природных явлений как для инфраструктуры, так и для людей в целом. Опасность представляют электрические разряды (молнии), поражающие высокие предметы на поверхности земли; шквалы, ломающие деревья, нарушающие работу линий электропередач, разрушающие плохозакрепленные конструкции на земле; и град, который может нанести ущерб не только материальным предметам и народному хозяйству, но и здоровью человека. Поэтому проверка и усовершенствование методов прогноза гроз, в частности на севере ЕЧР, является неотъемлемой частью для успешного прогнозирования опасных явлений и своевременного предупреждения населения об их приближении и принятию мер защиты от них.
Цель работы: оценить возможности использования метода Фатеева для прогнозирования гроз на севере ЕЧР.
Задачи:
- изучить физические причины и условия образования кучево-дождевой облачности, связанной с грозами, а также различные методы прогноза гроз;
- подготовить исходные данные (обучающие и контрольные выборки) для оценки метода наличия и отсутствия гроз;
- по возможности уточнить и проверить метод Фатеева для прогноза наличия и отсутствия гроз на севере ЕЧР.
1. При выполнении данной работы были изучены физические причины и условия образования кучево-дождевой облачности, связанной с грозами, а также были рассмотрены основные методы для прогноза гроз.
2. Основываясь на данных с мая 2013 по август 2017 года, были созданы обучающая и контрольная выборка, служащие для проверки метода Фатеева для прогноза наличия и отсутствия гроз на севере ЕЧР.
3. По двум лучшим предикторам, предложенным Фатеевым, и их сочетаниям, был получен оперативный график для прогноза наличия и отсутствия гроз с использованием метода эталонов.
В результате проведенных исследований были сделаны следующие выводы:
- при проверке метода Фатеева для прогноза гроз на севере ЕЧР уточнения коэффициента А не понадобилось;
- для использования метода Фатеева на севере ЕЧР было введено два ограничения (3.2) и (3.3):
1. Если на любом изобарическом уровне (850, 700, 600, 500 гПа) значение дефицита точки росы D больше, либо равно 13, то, несмотря на ложный прогноз отсутствия гроз методом Фатеева, грозу стоит прогнозировать. (3.2)
2. Если на всех изобарических уровнях (850, 700, 600, 500 гПа) значение дефицита точки росы D меньше, либо равно 5, то, несмотря на ложный прогноз наличия гроз методом Фатеева, грозу не стоит прогнозировать. (3.3)
- сравнительный анализ расчетов всех критериев успешности показал, что для условий севера ЕЧР целесообразнее использовать оперативный график, построенный по двум самых информативным предикторам Фатеева и их сочетаниям, чем сам метод Фатеева; предварительно его следует испытать на более представительном материале.
