Статистическое моделирование экстремальных осадков в летний период в Прибайкалье (с использованием корреляционной теории случайных полей)
- Авторы: Болгов М.В.1, Трубецкова М.Д.1
-
Учреждения:
- Институт водных проблем РАН
- Выпуск: Том 50, № 3 (2023)
- Страницы: 263-273
- Раздел: ВОДНЫЕ РЕСУРСЫ И РЕЖИМ ВОДНЫХ ОБЪЕКТОВ
- URL: https://journals.eco-vector.com/0321-0596/article/view/660002
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0321059623030057
- EDN: https://elibrary.ru/CZDRVF
- ID: 660002
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Для территории Прибайкалья разработана вероятностная модель сумм экстремальных осадков для сильных ливней, охватывающих большие территории. Исследованы пространственные корреляционные функции полей осадков, выпадающих за сутки и за весь период дождя. На примере бассейна р. Ии оценены погрешности определения средних по заданному контуру экстремальных осадков. Определены погрешности интерполяции расчетных величин осадков для Прибайкалья при отсутствии данных наблюдений с оценкой погрешности получаемых значений по формулам Дроздова–Шепелевского. Они составили порядка 10–15% и более. Исследованы особенности структуры полей осадков с использованием их разложения по естественным ортогональным функциям для периодов за сутки и за период дождя для разных выборок: для всей совокупности случаев и для выборок, состоящих из 10 и 30 максимальных сумм осадков на каждой метеостанции, т. е. для экстремальных событий. Выявлено, что при ограничении данных наблюдений диапазоном наибольших значений структура поля осадков упрощается, и для ее описания достаточно первых 4–5 компонент разложения. Полученные результаты важны для прогнозных задач и для построения имитационных моделей, позволяющих моделировать поля осадков с целью последующего детерминированного моделирования стока.
Об авторах
М. В. Болгов
Институт водных проблем РАН
Email: bolgovmv@mail.ru
Россия, 119333, Москва
М. Д. Трубецкова
Институт водных проблем РАН
Автор, ответственный за переписку.
Email: bolgovmv@mail.ru
Россия, 119333, Москва
Список литературы
- Алексеев Г.А. Определение вероятности гидрологических и климатологических явлений, повторяющихся несколько раз в году // Исследования процессов формирования стока и методика гидрологических расчетов. Тр. ГГИ. 1954. Вып. 43(97). С. 106–112.
- Багров Н.А. Аналитическое представление последовательностей метеорологических полей посредством естественных ортогональных составляющих // Тр. ЦИП. 1959. Вып. 74. С. 3–27.
- Болгов М.В. Моделирование многомерных гидрологических характеристик методом разложения по естественным ортогональным функциям // Метеорология и гидрология. 1994. № 7. С. 82–95.
- Болгов М.В. О точности расчетов максимального стока // Вод. ресурсы. 1988. № 6. С. 21–31.
- Болгов М.В., Коробкина Е.А., Филиппова И.А., Осипова Н.В. Об учете оценок предельных значений стока при построении функции распределения максимальных расходов воды // Гидротех. стр-во. 2019. № 1. С. 23–28.
- Булыгина О.Н., Разуваев В.Н., Александрова Т.М. Описание массива данных суточной температуры воздуха и количества осадков на метеорологических станциях России и бывшего СССР (TTTR). http://meteo.ru/data/162-temperature-precipitation#описание-массива-данных
- Гандин Л.С., Каган Р.Л. Статистические методы интерпретации метеорологических данных. Л.: Гидрометеоиздат, 1976. 360 с.
- Дроздов О.А., Шепелевский А.А. Теория интерполяции в стохастическом поле метеорологических элементов и ее применение к вопросам метеорологических карт и рационализации сети // Тр. НИУ ГУГМС. 1946. Сер. 1. Вып. 13. С. 65–115.
- Каган Р.Л. К оценке репрезентативности осадкомерных данных // Тр. ГГО. 1966. Вып. 191. С. 22–34.
- Колмогоров А.Н. Локальная структура турбулентности в несжимаемой вязкой жидкости при очень больших числах Рейнольдса // ДАН СССР. 1941. Т. 30. № 4. С. 299–303.
- Крицкий С.Н., Менкель М.Ф. Гидрологические основы управления речным стоком. М.: Наука, 1981. 255 с.
- Мещерская А.В., Руховец Л.В., Юдин М.И., Яковлева Н.И. Естественные составляющие метеорологических полей / Под ред. М.И. Юдина. Л.: Гидрометеоиздат, 1970. 199 с.
- Огородников В.А., Каргаполова Н.А., Басова К.В., Ильина А.А., Сересева О.В. Численные стохастические модели метеорологических процессов и полей и некоторые их приложения // Вод. хоз-во России. 2012. № 4. С. 33–42.
- Огородников В.А., Сересева О.В. Мультипликативная численная стохастическая модель полей суточных сумм жидких осадков и ее использование для оценки статистических характеристик экстремальных режимов их выпадения // Оптика атмосферы и океана. 2015. Т. 28. № 3. С. 238–245.
- СП 33-101-2003. Определение основных расчетных гидрологических характеристик. М.: Госстрой России, 2004. 70 с.
- Христофоров А.В. Надежность расчетов речного стока. М.: Изд-во Моск. ун-та, 1993. 165 с.
- Embrechts P., Kluppelberg C., Mokosh T. Modeling Extreme Events. Berlin: Springer, 1977. 645 p.
- Feki H., Slimani M., Cudennec C. Geostatistically based optimization of a rainfall monitoring network extension: case of the climatically heterogeneous Tunisia // Hydrol. Res. 2017. V. 48 (2). P. 514–541.
- Foehn A., Hernández J.G., Schaefli B., Cesare D.G. Spatial interpolation of precipitation from multiple rain gauge networks and weather radar data for operational applications in Alpine catchments // J. Hydrol. 2018. V. 563. P. 1092–1110.
- Handbook of Hydrology / Ed. D.R. Maidment. L.: McGraw-Hill, 1992. 507 p.
- Hosking J.R.M. L-moments: Analysis and estimation of distribution using linear combination of order statistics // J. Roy. Statist. 1990. V. 52. № 1. P. 105–112.
- Kyriakidis P.C., Kim J., Miller N.L. Geostatistical Mapping of Precipitation from Rain Gauge Data Using Atmospheric and Terrain Characteristics // J. Applied Meteorol. Climatol. 2001. V. 40. Iss. 11. P. 1855–1877.
- Lorenz E.N. Empirical orthogonal functions and statistical weather prediction. Cambridge: MIT, Department Meteorol., Statistical Forecasting Project, 1956. 49 p.
- Omer T., Ul Hassan M., Hussain I., Ilyas M., Hashmi S.G.M., Khan Y.A. Optimization of Monitoring Network to the Rainfall Distribution by Using Stochastic Search Algorithms: Lesson from Pakistan // Tellus A: Dynamic Meteorol. and Oceanogr. 2022. V. 74. P. 333–345.
- Ozturk D., Gul F.K. Geostatistical Approach for Spatial Interpolation of Meteorological Data // Anais da Academia Brasileira de Ciências. 2016. V. 88 (4). P. 2121–2136.
Дополнительные файлы
