Введение 4
1. Классификация низкой облачности, характеристика и условия
образования, основные методы прогноза низкой внутримассовой неконвективной облачности 6
1.1. Виды облаков нижнего яруса и их
характеристика 6
1.2. Условия образования облаков 9
1.3. Поле неконвективной облачности, его пространственная и
временная изменчивость 11
1.4.Основные методы прогноза низкой внутримассовой неконвективной облачности 17
2. Условия образования низкой внутримассовой облачности на ЕЧР 25
2.1. Физико-географические, климатические и синоптические
особенности ЕЧР 25
2.2. Синоптические ситуации при формировании низкой
облачности 33
2.3. Повторяемость низкой внутримассовой неконвективной
облачности 37
3. Прогнозирование низкой внутримассовой неконвективной облачности
на ЕЧР 39
3.1. Проверка метода Е.И. Гоголевой для прогноза низкой
облачности в Петрозаводске 39
3.2. Проверка графика на основе метода Е.И. Гоголоевой для
прогноза низкой облачности на територии ЕЧР 40
использования метода прогноза 43
Заключение 49
Список использованных источников 51
Приложение А. Типовые синоптические ситуации при формировании низкой облачности 52
Приложение Б. Исходные данные и результаты оценки метода прогноза низкой облачности 55
Облачность - важный фактор погоды и климата. Благодаря экранирующему эффекту она препятствует охлаждению поверхности Земли за счёт собственного теплового излучения и её нагреву излучением Солнца, таким образом, уменьшая сезонные и суточные колебания температуры воздуха.
Облачность и осадки оказывают большое влияние на сельское хозяйство, промышленность, транспорт, строительство, затрудняя работу всех сфер. Однако наибольшее влияние низкая облачность оказывает на авиацию, потому как высота нижней границы этих облаков располагается на высотах до 2 километров. Для безопасности полетов нужно учитывать многие факторы, особенно факторы внешней среды, следовательно, и влияние облачности.
Актуальность данной работы состоит в том, что низкая облачность затрудняет, а в некоторых случаях даже делает невозможным полет воздушного судна, поэтому прогнозирование облачности является очень важным и необходимым условием в первую очередь для авиации.
Цель данной работы:
Проверить оправдываемость прогноза низкой внутримассовой неконвективной облачности по нескольким методам применительно к европейской территории России и выявить успешность использования этих методов.
Поставленные задачи:
1) ознакомится с условиями образования низкой внутримассовой неконвектвной облачности;
2) подобрать исходные материалы для проверки метода Е.И.Гоголевой и для проверки графика, основанного на методе Г оголевой;
3) проанализировать полученные результаты и сделать вывод о возможности использования выбранных методов для успешного прогноза низкой облачности.
Структура работы:
Работа состоит из введения, 3-х разделов, заключения, списка использованных источников и двух приложений.
В первом разделе разбирается классификация низкой облачности, подробно рассказывается про виды облаков нижнего яруса, рассматриваются условия их образования, пространственная и временная изменчивость, а также приводится ряд методов для прогноза низкой внутримассовой неконвективной облачности.
Во втором разделе подробно рассматривается выбранная территория, её климатические и физико-географические особенности, синоптические условия образования облачности и её повторяемость на ЕЧР.
Третий раздел посвящен проверке методов на успешность прогноза низкой облачности и оценке эффективности использования одного из выбранных методов.
В Приложении А приведены типичные синоптические ситуации для образования низкой внутримассовой облачности, а в Приложении Б таблицы с исходными данными.
Исходные данные взяты для Петрозаводска за период с 2016 по 2019 гг. и для 19 станций на ЕЧР с 2016 по 2021 гг.
В данной работе были подробно изучены виды низкой внутримассовой неконвективной облачности, условия их образования, зависимость от ряда факторов, таких как климатические и синоптические особенности, а также пространственная и временная изменчивость. Вместе с тем были изучены методы для прогноза низкой облачности. Подобранны данные и более подробно рассмотрены два метода прогнозирования. Анализируя проделанную работу можно сделать следующие выводы:
• По методу Е.И Гоголевой оправдалось 68% рассмотренных случаев, это является неплохим показателем, однако из-за того, что были рассмотрены только случаи наличия явления, нельзя однозначно утверждать об успешности данного метода
• Более подробно был рассмотрен другой метод, основанный на методе Е.И. Гоголевой, график которого используется для прогноза нижней границы облаков 300 м и ниже при адвекции тепла в зимний период. Для проверки данного графика были подобраны как случаи наличия явления, так и случаи его отсутствия, также этот график был уточнен для изучаемой территории, что повысило общую оправдываемость на 7 %, исходя из более детальной проверки, можно сказать, что в общем этот метод можно использовать, так как процент общей оправдываемости составил 75. Прогноз данным методом не идеальный, но близок к успешному, о чем говорят рассчитанные критерии: критерий точности М.А. Обухова составил 0,53 (точными считаются прогнозы с критерием 0,6 и выше), критерий надежности Н.А. Багрова оказался равным 0,50 (надежными считаются прогнозы с критерием равным 0,6 и выше).
•Процент не оправдавшихся прогнозов может быть связан с рядом факторов, одними из которых являются большая изменчивость облачности, которая при отсутствии информации о её пространственном распределении создает дополнительные трудности. Еще к одной из основных проблем прогноза могут служить сложные связи процессов облакообразования с состоянием и изменением полей таких метеорологических величин, как температура, влажность, ветер, вертикальные движения воздуха. Применительно к проделанной работе на недостаточный процент оправдываемости влияют данные, определяемые визуальным методом, так как вероятность их точности очень мала.
Исходя из поставленной цели и задач, в результате проделанной работы я:
— ознакомилась с условиями образования низкой внутримассовой неконвективной облачностью и проанализировала их, основными аспектами образования являются адвекция теплого влажного воздуха на холодную подстилающую поверхность и турбулентное перемешивание
— подготовила исходные данные для анализа и прогноза данной облачности
— произвела проверку методов:
a. метод Е.И. Гоголевой, в результате проверки оправдываемость наличия явления оказалась 68%
b. другого метода, на основании метода Е.И. Гоголевой, в результате получила общую оправдываемость прогнозов 75 %, критерий точности 0,53, критерий надежности 0,5, данные методы оказались не особо успешными, но близкими к надежным.
Данные результаты могут быть использованы для уточнения и более тщательной проверки методов.
