Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 635051)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Метеорология и гидрология  / №7 2008

Статистическая модель восстановления экстремальных значений приземной температуры воздуха на сети метеостанций в Московском регионе (150,00 руб.)

0   0
Первый авторЧавро
АвторыНоготков И.В., Дмитриев Е.В.
ИздательствоМ.: ПРОМЕДИА
Страниц12
ID331836
АннотацияЦель данной работы - демонстрация возможности восстановления максимальных и минимальных суточных температур воздуха на масштабах большого города по данным краткосрочного прогноза погоды. Предлагается статистическая модель, которая позволяет восстановить более 85 процентов естественной изменчивости экстремальной температуры.
УДК551.5
Чавро, А. Статистическая модель восстановления экстремальных значений приземной температуры воздуха на сети метеостанций в Московском регионе / А. Чавро, И.В. Ноготков, Е.В. Дмитриев // Метеорология и гидрология .— 2008 .— №7 .— С. 5-16 .— URL: https://rucont.ru/efd/331836 (дата обращения: 05.05.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

МЕТЕОРОЛОГИЯ И ГИДРОЛОГИЯ 2008 ¹7 УДК 551.509.314:551.524<<470.311>> Статистическая модель восстановления экстремальных значений приземной температуры на сети метеостанций в Московском регионе А. И. Чавро*, И. В. Ноготков*, Е. В. Дмитриев* Изучение предсказуемости экстремальных значений метеорологических величин является одной из актуальных задач нынешнего времени. <...> Цель данной работы—демонстрация возможности восстановления максимальных и минимальных суточных температур воздуха на масштабах большого города по данным краткосрочного прогноза погоды. <...> Предлагается статистическая модель, которая позволяет восстановить более 85% естественной изменчивости экстремальной температуры на метеостанциях г. Москва. <...> Демонстрируется необходимость применения процедур заполнения пропусков в данных наблюдений. <...> Предлагается классификация экстремальных ситуаций в атмосфере, с помощью которой можно значимо повысить точность решения. <...> Введение В последние годы появились публикации, посвященные предсказуемости детальной структуры геофизических полей для больших городов и отдельных регионов с учетом их локальных особенностей [13, 17]. <...> Модели, используемые на сегодняшний день для восстановления детальной структуры метеорологических полей, можно разделить на два класса: гидродинамические и статистические [22]. <...> Под гидродинамическими можно понимать как отдельные вложенные региональные модели, так и глобальные модели, обладающие возможностью локального увеличения пространственного разрешения. <...> Например, результаты прогноза погоды в г. Москва, представленные в работах [1—4, 11], основаны на использовании гидродинамических моделей высокого разрешения и априорной информации, полученной автоматизированными средствами наблюдений. <...> С одной стороны, существенным преимуществом региональных гидродинамических моделей является возможность воспроизведения некоторых сложных атмосферных процессов, связанных с локальной <...>