Izvestiya, Atmospheric and Oceanic PhysicsIzvestiya, Atmospheric and Oceanic PhysicsИзвестия РАН. Физика атмосферы и океана0002-35153034-6487The Russian Academy of Sciences65827510.31857/S0002351523050115DJXTNIArticlesСтатьиAn Analysis of Intra-Seasonal Variability and Predictability of Atmospheric Processes of Regional Scale in the Northern Hemisphere Mid-LatitudesАнализ внутрисезонной изменчивости и предсказуемости атмосферных процессов регионального масштаба в умеренных широтах Северного полушарияVilfandR. M.ВильфандР. М.romanvilfand@mail.ruKulikovaI. A.КуликоваИ. А.i.kulikova2009@yandex.ruKhanV. M.ХанВ. М.khan@mecom.ruMakarovaM. E.МакароваМ. Е.m_makarova@mail.ruHydrometeorological Center of RussiaГидрометцентр РоссииObukhov Institute of Atmospheric Physics, Russian Academy of SciencesИФА им. А.М. Обухова РАНMarchuk Institute of Numerical Mathematics, Russian Academy of SciencesИнститут вычислительной математики им. Г.И. Марчука РАН0109202359552553820022025Copyright ©; 2023, Р.М. Вильфанд, И.А. Куликова, В.М. Хан, М.Е. МакароваCopyright ©; 2023, Р.М. Вильфанд, И.А. Куликова, В.М. Хан, М.Е. Макарова2023Р.М. Вильфанд, И.А. Куликова, В.М. Хан, М.Е. МакароваР.М. Вильфанд, И.А. Куликова, В.М. Хан, М.Е. Макароваhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0https://journals.eco-vector.com/0002-3515/article/view/658275

The issues related to the intra-seasonal variability and predictability of the atmospheric processes of a regional scale in the Northern Hemisphere are considered. To identify the latter, the circulation indices characterizing the large-scale modes of the atmospheric variability are used. An assessment of the regional intra-seasonal variability of the atmospheric processes in the summer and winter seasons of 1991–2020 is given. A study of the practical predictability of the regional atmospheric processes is carried out using the global semi-Lagrangian model developed at the INM RAS jointly with the Hydrometeorological Center of Russia, as well as the reanalysis of the European Center for Medium-Range Weather Forecasts on a weekly and monthly time scales. It is concluded that beyond of the first forecast week, the quality of deterministic (ensemble mean) forecasts drops sharply. In winter, the exception is the Pacific-North American oscillation region, where a useful signal is traced not only for the first prognostic week, but also for the second one. The use of the probabilistic forecasts makes it possible to increase the time interval of predictability compared to the deterministic approach from one week to a month. The biggest errors are noted in the forecasts of the circulation regimes in the west of the North Atlantic and in the west of the northern part of the Pacific, in the regions of the most significant intra-seasonal variability. The obtained results are supposed to be used in the operational practice of the intra-seasonal forecasting of the North Eurasian Climate Center (NEACC).

Рассматриваются вопросы, связанные с внутрисезонной изменчивостью и предсказуемостью атмосферных процессов регионального масштаба на Северном полушарии. Для идентификации последних используются индексы циркуляции, характеризующие крупномасштабные моды атмосферной изменчивости. Дается оценка региональной внутрисезонной изменчивости атмосферных процессов в летний и зимний сезоны 1991–2020 гг. Исследование практической предсказуемости региональных атмосферных процессов проводится с использованием глобальной полулагранжевой модели, разработанной в ИВМ РАН совместно с Гидрометцентром России, а также реанализов Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды на недельных и месячных масштабах времени. Делается вывод, что за пределами первой прогностической недели качество детерминистических (средних по ансамблю) прогнозов резко падает. В зимнее время исключением является регион Тихоокеанского-североамериканского колебания, где полезный сигнал прослеживается не только для первой, но и второй прогностической недели. Использование вероятностных прогнозов позволяет увеличить временной интервал предсказуемости по сравнению с детерминистическим подходом от одной недели до месяца. Наибольшие погрешности отмечаются в прогнозах режимов циркуляции на западе Северной Атлантики и северной части Тихого океана, – в регионах наиболее значительной внутрисезонной изменчивости. Полученные результаты предполагается использовать в оперативной практике внутрисезонного прогнозирования Северо-Евразийского климатического центра (СЕАКЦ).

circulation indicesatmospheric variability modespredictabilityintra-seasonal forecastsиндексы циркуляциимоды атмосферной изменчивостипредсказуемостьвнутрисезонные прогнозыВитар Ф., Браунт Э. Субсезонное-сезонное прогнозирование (ССП): на пути к бесшовному прогнозированию // ВМО. Бюллетень. 2019. Т. 68(1). С. 70–74.Дымников В.П. Устойчивость и предсказуемость крупномасштабных атмосферных процессов. М.: ИВМ РАН, 2007. 283 с.Киктев Д.Б., Круглова Е.Н., Куликова И.А. Крупномасштабные моды атмосферной изменчивости. Часть I. Статистический анализ и гидродинамическое моделирование // Метеорология и гидрология. 2015. № 3. С. 5–22.Куликова И.А., Круглова Е.Н., Киктев Д.Б. Крупномасштабные моды атмосферной изменчивости. Часть II. Их влияние на пространственное распределение температуры и осадков на территории Северной Евразии // Метеорология и гидрология. 2015. № 4. С. 5–14.Лоренц Э. Некоторые аспекты предсказуемости поведения атмосферы. / В кн. Долгосрочное и среднесрочное прогнозирование погоды. М.: Мир, 1987. С. 10–32.Муравьев А.В., Вильфанд Р.М. О стандартизации оценок качества прогнозов на средние и долгие сроки // Метеорология и гидрология. 2000. № 12. С. 24–34.Руководство по гидрологической практике. Том I. Гидрология: от измерений до гидрологической информации. ВMO. 2011. № 168. 314 с.Толстых М.А., Киктев Д.Б., Зарипов Р.Б., Зайченко М.Ю., Шашкин В.В. Воспроизведение сезонной атмосферной циркуляции модифицированной полулагранжевой моделью атмосферы // Изв. РАН. Физика атмосферы и океана. 2010. Т. 46. № 2. С. 149–160.Тьюки Д. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ. М.: Мир, 1981. 690 с.Филатов А.Н. Долгосрочный прогноз погоды и устойчивость и предсказуемость атмосферных процессов / В кн. Шестьдесят лет Центру Гидрометеорологических Прогнозов. Л.: Гидрометеоиздат, 1989. С. 191–206.Уоллес Д., Блэкмон М. Наблюдаемая низкочастотная изменчивость атмосферы. / В кн. Крупномасштабные динамические процессы в атмосфере. М.: Мир, 1988. С. 66–109.Barnston A., Livezey R.E. Classification, seasonably and persistence of low frequency atmospheric circulation patterns // Mon. Wea. Rev. 1987. V. 115. P. 1083–1126.Dole R.M., Gordon N.D. Persistent anomalies of the extratropical Northern Hemisphere wintertime circulation: geographical distribution and regional persistence characteristics // Mon. Wea. Rev. 1983. V. 111. P. 1567–1586.Ferro C.A.T., Stephenson D.B. Extrenal dependence indices: improved verification measures for extreme events and warnings // Weather and Forecasting. 2012. V. 26. P. 699–713.Forecast Verification in Atmospheric Science. A Practitioner’s Guide. Second Ed. / Eds. I. Jolliffe, and D. Stephenson. John Wiley & Sons Ltd, 2012. 274 p.Frederiksen J.S., Branstator G. Seasonal variability of teleconnection patterns // J. Atm. Sci. 2005. V. 62. P. 1346–1365.Hersbach, Hans & Bell, Bill & Berrisford, Paul & Hirahara, Shoji & Horányi, András & Muñoz Sabater, Joaquín & Nicolas, Julien & Peubey, Carole & Radu, Raluca & Schepers, Dinand & Simmons, Adrian & Soci, Cornel & Abdalla, Saleh & Abellan, Xavier & Balsamo, Gianpaolo & Bechtold, Peter & Biavati, Gionata & Bidlot, Jean & Bonavita, Massimo & Thépaut J.-N. The ERA5 global reanalysis // Quarterly J. Royal Meteorological Society. 2020. V. 146. P. 1999–2049.Horel J.D. A Rotated Principal Component Analysis of the Interannual Variability of the Northern Hemisphere 500 mb Height Field // Mon. Wea. Rev. 1981. V. 109. P. 2080–2092.Lau N.C. A diagnostic study of recurrent meteorological anomalies appearing in a 15-year simulation with a GFDL GCM // Mon. Wea. Rev. 1981. V. 109. P. 2287–2311.Murphy A.H. Assessing the economic value of weather forecasts: An overview of methods, results and issues // Meteor. Appl. 1994. V. 1. P. 69–73.Murphy A.H., Huang J. On the quality of CAC’s probabilistic 30-day and 90-day forecasts // Amer. Meteor. Soc. 1991. P. 390–399.Murphy A.H., Winkler R.L. A general framework for forecast verification // Mon. Wea. Rev. 1987. V. 115. P. 1330–1338.Richman M.B. Rotation of principal components // J. Climatol. 1986. V. 6. P. 293–335.Roebber P.J. Visualizing multiple measures of forecast quality // Wea. Forecasting. 2009. V. 24. P. 601–608.Seo K.-H., Lee H.-J., Frierson D.M.W. Unraveling the teleconnection mechanisms that induce wintertime temperature anomalies over the Northern Hemisphere continents in response to the MJO // J. Atm. Sci. 2016. V. 73. P. 3557–3571.Standardized Verification System (SVS) for Long-Range Forecasts (LRF) // New Attachment II-9 to the Manual on the GDPS (WMO-No. 485). 2002. V. I.Wallace J.M., Gutzler D.S. Teleconnections in the geopotential height field during the Northern Hemisphere winter // Monthly Weather Review. 1981. V. 109. P. 784–812.Wilks D.S. Statistical methods in the atmospheric sciences. 3d ed. London: Academic Press, 2011. 676 p.Wilks D.S. Diagnostic Verification of the Climate Prediction Center Long-Lead Outlooks, 1995–98 // J. Climate. 2000. V. 13. Is. 13. P. 2389–2403.Wilks D.S. Forecast value: Prescriptive decision studies. Economic Value of Weather and Climate Forecasts / Eds. R.W. Katz and A.H. Murphy. Cambridge University Press. 1997. P. 109–145.Younas W., Tang Y. PNA Predictability at Various Time Scale // J. Climate. 2013. V. 26. P. 9090–9114.