+
Действующая цена700 499 руб.
Товаров:27
На сумму: 13.473 руб.

Электронная библиотека диссертаций

Доставка любой диссертации в формате PDF и WORD за 499 руб. на e-mail - 20 мин. 800 000 наименований диссертаций и авторефератов. Все авторефераты диссертаций - БЕСПЛАТНО

Расширенный поиск

Вероятностный сезонный прогноз температуры воздуха на основе статистических связей метеорологических величин

  • Автор:

    Крыжов, Владимир Николаевич

  • Шифр специальности:

    25.00.30

  • Научная степень:

    Докторская

  • Год защиты:

    2013

  • Место защиты:

    Москва

  • Количество страниц:

    237 с. : 60 ил.

  • Стоимость:

    700 р.

    499 руб.

до окончания действия скидки
00
00
00
00
+
Наш сайт выгодно отличается тем что при покупке, кроме PDF версии Вы в подарок получаете работу преобразованную в WORD - документ и это предоставляет качественно другие возможности при работе с документом
Страницы оглавления работы


СОДЕРЖАНИЕ

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. СЕЗОННЫЙ МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ ПРОГНОЗ И ДАЛЬНИЕ СВЯЗИ В АТМОСФЕРЕ СЕВЕРНОГО ПОЛУШАРИЯ, ОПРЕДЕЛЯЮЩИЕ ФОРМИРОВАНИЕ ЗИМНЕЙ ПОГОДЫ И КЛИМАТА СЕВЕРНОЙ ЕВРАЗИИ
1.1 Сезонный метеорологический прогноз
1.2 Характеристики атмосферной циркуляции
1.3 Региональные дальние связи атмосферы северного полушария
1.4 Арктическая осцилляция
1.5 Выводы
Глава 2. ЭМПИРИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ СИНХРОННЫХ И
АСИНХРОННЫХ СВЯЗЕЙ ЗИМНЕЙ ЗОНАЛЬНОЙ ЦИРКУЛЯЦИИ И МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИХ ВЕЛИЧИН НА ЕВРОПЕЙСКОЙ ТЕРРИТОРИИ РОССИИ НА РАЗЛИЧНЫХ ВРЕМЕННЫХ МАСШТАБАХ
2.1 Используемые данные и методы статистического анализа
2.2 Связь зимней температуры воздуха и зимнего индекса арктической осцилляции
2.3 Анализ типов циркуляции, влияющих на среднюю годовую температуру воздуха на Европейской территории России
2.4 Связь средней годовой и средних сезонных аномалий температуры воздуха с полярностью среднего январско-февральского индекса арктической осцилляции

2.5 Механизмы, обеспечивающие пролонгированное влияние зимней фазы арктической осцилляции на температуру
воздуха на ЕТР
2.6 Влияние средней январско-февральской фазы арктической осцилляции на ноябрьскую циркуляцию и ноябрьскую температуру воздуха
2.7 Выводы
Глава 3. СВЯЗЬ ПОЛЯРНОСТИ СРЕДНЕГО ЗИМНЕГО ИНДЕКСА АРКТИЧЕСКОЙ ОСЦИЛЛЯЦИИ С ЦИРКУЛЯЦИЕЙ В ПРЕДШЕСТВУЮЩИЕ ОКТЯБРИ
3.1. Мотивация исследования
3.2. Анализ возможных предикторов среднего зимнего индекса арктической осцилляции
3.3. Анализ связей октябрьской циркуляции и зимней фазы арктической осцилляции
3.4. Статистический прогноз зимнего индекса арктической осцилляции и зимней температуры воздуха над Северной Евразией на основе октябрьской циркуляции
3.5. Выводы
Глава 4. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ПОСТОБРАБОТКА
ГИДРОДИНАМИЧЕСКИХ СЕЗОННЫХ ПРОГНОЗОВ
4.1. Краткий вводный обзор
4.2. Ансамблевый прогноз
4.2.1. Вероятностная интерпретация ансамблевого прогноза
4.2.3. Методы расчета вероятностных прогнозов
4.3. Мультимодельный ансамблевый прогноз
4.3.1. Цели применения мультимодельного подхода в прогнозировании на сезон
4.3.2. Основа рациональности мультимодельного подхода
4.3.3. Комплексация модельных прогнозов с учетом прошлого мастерства моделей
4.4. Особенности верификации модельных сезонных прогнозов
4.5. Выводы

Глава 5. МЕТОД ГЛОБАЛЬНОГО ВЕРОЯТНОСТНОГО
МУЛЬТИМОДЕЛЬНОГО ПРОГНОЗА НА ОСНОВЕ ПРОГНОЗОВ МОДЕЛЕЙ С НЕРАВНЫМИ И НЕПРОПОРЦИОНАЛЬНЫМИ РАЗМЕРАМИ АНСАМБЛЕЙ В ИСТОРИЧЕСКИХ И ТЕКУЩИХ ПРОГНОЗАХ
5.1. Краткий обзор методов комплексирования сезонных гидродинамических прогнозов
5.2. Модели, участвующие в проекте АРСС (2006 г.)
5.3. Разработка метода комплексации модельных прогнозов
АРСС
5.4. Метод оперативного мультимодельного вероятностного прогноза АРСС
5.5. Оценка успешности сезонных прогнозов АРСС
5.5.1. Оценка успешности исторических прогнозов
5.5.2. Оценка успешности прогнозов в реальном времени
5.6. Сравнение успешности различных методов комплексации мультимодельных прогнозов
5.7. Выводы
Глава 6. РЕГРЕССИОННЫЙ МЕТОД РЕГИОНАЛЬНОЙ ДЕТАЛИЗАЦИИ МУЛЬТИМОДЕЛЬНЫХ АНСАМБЛЕВЫХ ПРОГНОЗОВ С ВЕРОЯТНОСТНОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИЕЙ НА ОСНОВЕ РАСЧЕТА СУММАРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ПРОГНОЗА, СВЯЗАННОЙ С ПОГРЕШНОСТЯМИ РЕГРЕССИИ И РАЗБРОСОМ АНСАМБЛЕЙ
6.1. Краткий обзор методов региональной детализации на
основе регрессии
6.2. Расчет суммарной неопределенности прогноза, связанной с разбросом прогностического ансамбля и погрешностями регрессии
6.3. Применение на практике. Вероятностный прогноз зимней температуры и осадков на станциях Республики Корея на основе детализации глобальных сезонных
мультимодельных прогнозов
6.3.1. Используемые данные

Рис. 1.1- Эмпирические распределения вероятностей скорости ветра для лет с отрицательным индексом САК (треугольники) и лет с положительным индексом САК (кружочки) и их аппроксимации распределением Вейбулла (сплошная и штриховая линии, соответственно) для станции Харасавэй. (из Крыжов, 2001)

Рис. 1.2 - Карта коэффициентов корреляции (1960 - 2011 гг.) средних зимних значений атмосферного давления на уровне моря и среднего зимнего индекса САК, рассчитанного как ЭОФ] давления на уровне моря в атлантико-европейском секторе 80°-20°с.ш., 90°з.д.-40°в.д. (49% общей дисперсии).
Прямое и косвенное влияние зимней полярности САК на процессы в атлантико-европейском секторе и, в конечном счете, на температуру воздуха огромно. Во-первых, полярность САК определяет интенсивность адвекции

Рекомендуемые диссертации данного раздела

Время генерации: 0.134, запросов: 1393