ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ЧИСЛЕННОГО ПРОГНОЗА ТЕМПЕРАТУРЫ ВОЗДУХА В ЗАВИСИМОСТИ ОТ СИНОПТИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ В ПЕРМСКОМ КРАЕ - Костарев, Сергей Владимирович; Русин, Игорь Николаевич (Geographical Bulletin, 2019)
Классическая верификация численных прогнозов погоды представляет собой оценку успешности прогностических моделей для всего спектра наблюдаемых метеорологических условий. Тем не менее для оперативного прогнозирования важно знать ограничения применимости прогностических данных в различных ситуациях. Эта задача может быть решена в рамках условной верификации путем разделения выборки с использованием синоптической типизации. В статье рассматриваются результаты исследования качества прогноза приземной температуры для территории Пермского края по глобальной модели численного прогноза погоды GFS. Для летнего периода дополнительно сравнивались качества прогнозов модели GFS и мезомасштабной модели WRF-ARW. Оценка проведена комплексно по всей выборке случаев, а также дифференцированно в зависимости от наблюдаемой синоптической ситуации. Показано, что наиболее высокое качество прогнозов по модели GFS характерно для осеннего периода. В зимний и весенний периоды наблюдается систематическое занижение прогностической температуры в центральной части антициклона и в теплом секторе циклона соответственно. Установлено, что в летний период модель GFS по сравнению с WRF-ARW позволяет получить более качественные прогнозы приземной температуры. Для обеих моделей летом выявлено улучшение качества прогнозов температуры для различных частей циклонов (за исключением тыловой части) и ухудшение – для малоградиентных полей давления, а также для периферий и центров антициклонов. Выявленные особенности распределения ошибок могут использоваться для коррекции численных прогнозов. DOI: 10.17072/2079-7877-2019-3-48-62