Опыт долгосрочного прогнозирования условий термического режима Республики Татарстан

• Main Author: Мирсаева, Н. А.
• Format: Conference Object
• Language: Russian
• Published: Минск : БГУ 2021
• Subjects: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::География; ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Геофизика; North Atlantic
• Online Access: https://elib.bsu.by/handle/123456789/268207

Раздел 2. Климатические риски и актуальные проблемы климатологии и метеорологии Рассматриваются физические основы долгопериодных, асинхронных связей между тепловым режимом Северной Атлантики в августе (марте) и условиями термического режима в Республике Татарстан в последующем январе (июле). Обсуждаются вопросы методики и результаты тестирования возможности использования информативных свойств полей аномалий температуры поверхности океана для долгосрочного прогнозирования условий термического режима в республике, давшего положительные результаты. Общая оправдываемость прогнозов термического режима для января с использованием методов «средних эталонов» и непараметрического дискриминантного анализа оказалась одинаковой (F=72 %). Аналогичные прогнозы для июля выявили более высокую эффективность метода «средних эталонов» (F=72 %), и меньшую эффективность метода непараметрического дискриминантного анализа (F=66 %) The physical basis of long-period, asynchronous connections between the thermal regime of the North Atlantic in August (March) and the conditions of the thermal regime in the Republic of Tatarstan in the subsequent January (July) is considered. The questions of the methodology and the results of testing the possibility of using the informative properties of the fields of ocean surface temperature anomalies for long-term forecasting of the conditions of the thermal regime in the republic, which gave positive results, are discussed. The overall validity of the forecasts of the thermal regime for January using the methods of "average standards" and nonparametric discriminant analysis was the same (F=72 %). Similar forecasts for July revealed a higher efficiency of the "average standards" method (F=72 %), and a lower efficiency of the nonparametric discriminant analysis method (F=66 %)