Transcript Использование долгосрочных метеорологических прогнозов в

Гидрометеорологический научноисследовательский центр Российской Федерации
Отдел долгосрочных прогнозов погоды
Использование долгосрочных
метеорологических прогнозов в
практической деятельности
отдельных секторов экономики
Валентина Моисеевна Хан
Оперативно-производственное совещание
«Совершенствование адресного гидрометобеспечения
критически важных объектов в ключевых секторах экономики»,
Москва, 19-21 ноября 2012г.
1
Цель Глобальной рамочной основы для
климатического обслуживания
ГОКО направлена на содействие
предоставления своевременной
качественной климатической
информации различным
представителям социальноэкономического сектора, на основе
которой могут приниматься
практические решения и меры.
В рамках ГОКО предполагается
устранить пробелы в
предоставлении существующих
видов обслуживания и расширить
их.
Предполагается, что инвестиции в
климатические наблюдательные
системы, научные исследования и
системы управления информацией
принесут большую социально-
Взаимодействие с пользователями является
центральным звеном
2
Приоритетные направления ГОКО на
ближайшую перспективу
Сельское хозяйство
Уменьшение опасности
стихийных бедствий
Водные ресурсы
Здравоохранение
4
Примеры практического использования
долгосрочных метеорологических прогнозов
ЭНЕРГЕТИКА
В России сделан ряд шагов к более тесному сотрудничеству
энергетического комплекса с гидрометеорологическими службами.
Значимым событием явилось проведение 1-й Международной научнопрактической конференции «Использование гидрометеорологической
информации для нужд энергетической отрасли Российской Федерации»
(«Метео-Энерго»), г.Москва, 21-22 апреля 2009 г.
9
Основные направления использования ДМП
в энергетической отрасли
1. Использование ДМП при планировании
запасов топлива на ОЗП
В зависимости от прогнозируемых аномалий температуры можно осуществлять корректировку
запасов топлива.
При этом необходимо анализировать экономические последствия использования ДМП,
идентифицировать возможные риски и разрабатывать мероприятия по сокращению рисков.
Для ОЗП 2009/2010 было проведено апробирование методики и получены
выводы о возможностях и ограничениях ее использования
Использовались ДМП из двух центров - Центр исследований атмосферы и
окружающей среды, США (Atmospheric and Environmental Research – AER) и
Гидрометцентр России
МАРТ 2010г., прогнозы и факты приведены к
нормам 1978-2007
МАРТ 2010г., прогнозы и факты приведены к
нормам 1961-1990гг.
Основные направления использования ДМП
в энергетической отрасли
2. Планирование потребление газа
на основе прогностических значений
градус-суток отопительного периода
(ГСОП)
Специальный параметр градус-сутки отопительного периода
(ГСОП) характеризует средний интегральный перепад температур
между наружным воздухом и воздухом внутри отапливаемых
помещений
ГСОП = z * (Твв – Тнв),
где z – продолжительность периода с температурами,
устойчиво держащимися ниже +8С, Твв – средняя температура
воздуха внутри отапливаемых помещений, принимаемая за 18.3С,
Тнв – средняя температура наружного воздуха
Прогнозируемые и фактические значения
параметра ГСОП в зависимости от
долготы места
Декабрь, 2009 г.
1800
AER
ГМЦ
ФАКТ
1600
1400
ГСОП
1200
1000
800
600
400
200
0
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
Долгота
В целом прогнозы обоих центров для параметра ГСОП за холодный период
продемонстрировали хорошие результаты при среднем отклонении от фактических
значений 14-16% в обоих случаях. Эти прогнозы можно использовать как качественные
в задачах теплоэнергетики для всего холодного периода.
12
Основные направления использования ДМП в
энергетической отрасли
3. Формирование статистической информации о
фактических значениях ГСОП для потребностей
энергетической отрасли
80
80
7000
75
6000
70
Мурманск
5000
65
Архангельск
Якутск
Сыктывкар
Ханты-Мансийск
С.-Петергбург
60
ЕкатеринбургТомск
МоскваКазань
Омск
Минск
Барнаул
Киев
50
Воронеж
Саратов
20
40
Архангельск
Чита
ЕкатеринбургТомск
МоскваКазань
Омск
Минск
Барнаул
Воронеж
Саратов
Киев
2000
50
120
140
160
180
0
3000
Чита
2000
Поронайск
Хабаровск
1000
Одесса Астрахань
Ростов
45
Сочи
Владивосток
100
4000
Магадан
Рига
1000
80
Якутск
Сыктывкар
Ханты-Мансийск
С.-Петергбург
55
Ташкент
60
5000
65
3000
Поронайск
Хабаровск
Сочи
Мурманск
60
Одесса Астрахань
Ростов
45
6000
70
4000
Магадан
Рига
55
7000
75
20
40
Владивосток
Ташкент
60
80
100
120
140
160
180
Пространственное распределение пороговых значений ГСОП для холодного
периода (ноябрь-март) 33% процентили (рисунок слева),
66% процентили (рисунок справа) частотных распределений
0
Выводы
Использование максимального потенциала ДМП для
повышения результативности деятельности
энергетической отрасли представляется крайне важной
задачей.
Ожидаемые выгоды:
- улучшение показателей работы предприятий
электроэнергетики
- повышение надежности системы принятия решений
- безаварийность прохождения ОЗП
- рациональный расход топлива
- при проведении тарификации
- для оценки риска надежности энергетического
оборудования
Примеры практического использования
долгосрочных метеорологических прогнозов
ЛЕСНОЕ ХОЗЯЙСТВО
Федеральное государственное учреждение "Центральная база
авиационной охраны лесов "Авиалесоохрана“ включена в перечень
сил постоянной готовности
федерального уровня единой
государственной
системы
предупреждения
и
ликвидации
чрезвычайных ситуаций. Основная задача авиационной охраны –
своевременное обнаружение и оперативная ликвидация лесных
пожаров в труднодоступных районах.
Мониторинг пожарной опасности по условиям погоды входит в
число функциональных обязанностей "Авиалесоохрана“.
Обслуживание органов лесного хозяйства специализированной
метеорологической информацией по условиям погоды на несколько
суток специалистами из подразделений Росгидромета имеет давнюю
традицию (несколько десятилетий).
Технология составления прогнозов пожарной опасности на долгие
сроки разработана недавно.
13
Долгосрочное прогнозирование пожарной
опасности лесов на основе ансамблевых
сезонных прогнозов
Методика прогнозирования пожарной опасности на долгие
сроки сочетает в себе современные технологии
долгосрочного прогнозирования и накопленные опытом
теоретические предпосылки.
За основу взят расчет индекса Нестерова и классов ПО на базе
прогностической информации.
Комплексный метеорологический показатель пожарной
опасности Нестерова рассчитывается с использованием
n
   t (t   )
1
t - температура воздуха
τ - точка росы
n – количество сухих дней (осадки менее 3мм)
Боле подробное описание методики представлено
в (Хан, Метеорология и Гидрология 2012)
14
Блок-схема технологии выпуска прогноза
ПО на долгие сроки
Исходные прогностические поля
модели ПЛАВ
Исходные прогностические поля
модели CFS
Раскодировка, форматирование, расчет средних
значений по ансамблю
Раскодировка, форматирование, расчет средних
значений по ансамблю
Комплексирование значений метеопараметров
(температура и осадки), по двум моделям.
Интерполирование в координаты 1335 станции
Расчет индексов Нестерова и классов ПО с учетом
эмпирических зависимостей нарастания ППО от
температуры
Расчет градаций ПО
Характеристики снежного покрова из спутниковых данных и реанализов
Раскодировка, форматирование, интерполирование в координаты 1335 станции
Корректировка значений индексов Нестерова, классов
ПО и градаций ПО с учетом данных о снежном
покрове
Представление прогностических карт ПО в графическом виде
15
Прогноз показателя пожарной опасности (ППО) в
градациях по территории России
на август 2012г.
Прогноз
Август
80
Норма
Ниже нормы
Выше нормы
75
Широта
70
Мурманск
65
Архангельск
Сыктывкар
С.-Петергбург
60
Рига
55
Москва Казань
Екатеринбург
Омск
Магадан
Томск
Минск
Барнаул
Киев
50
Якутск
Ханты-Мансийск
Чита
Воронеж
Саратов
Поронайск
Хабаровск
Одесса
Астрахань
Ростов
45
Сочи
20
Владивосток
Ташкент
40
60
80
100
120
140
160
180
Долгота
Факт
Август
80
Норма
Ниже нормы
Выше нормы
75
Широта
70
Мурманск
65
Архангельск
С.-Петергбург
60
Рига
55
Сыктывкар
Москва Казань
Екатеринбург
Омск
Киев
Магадан
Томск
Минск
50
Якутск
Ханты-Мансийск
Барнаул
Чита
Воронеж
Саратов
Поронайск
Хабаровск
Одесса
Астрахань
Ростов
45
Сочи
20
40
Владивосток
Ташкент
60
80
100
Долгота
120
140
160
180
17
Испытание метода прогноза пожарной
опасности на ретроспективных модельных и
фактических данных за 6 лет
Месяц
Число
совпад
ений
градац
ий
Число
несовп
авших
градац
ий
Число
смежны
х
совпад
ений
Оправдыва
емость
в
процентах
методическ
ого
прогноза
Месяц
Число
совпад
ений
градац
ий
Число
несовп
авших
градац
ий
Число
смежн
ых
совпад
ений
Оправдыв
аемость в
процентах
методиче
ского
прогноза
Апрель
1036
56
243
87
Апрель
1031
64
240
86
Май
734
126
475
73
Май
718
123
494
72
Июнь
569
101
665
68
Июнь
570
108
657
67
Июль
538
117
680
66
Июль
589
106
640
68
Август
538
118
679
66
Август
590
117
628
68
Сентябрь
605
97
633
69
Сентябрь
635
108
592
70
Оценки успешности прогнозов,
рассчитанных ГПО по
среднеансамблевым значениям
температуры
Оценки успешности прогнозов
ГПО, рассчитанных по
отдельным членам ансамбля с
последующим обобщением
16
ДМП в специализированном виде позволяет
повысить эффективность превентивных мер
подразделений лесного хозяйства
При
подготовке
и
утверждении
плана
мероприятий по охране лесов от пожаров на
территории
РФ
(лесопожарные
формирования,
пожарная
техника
и
оборудование, выработка и принятие решений
по предупреждению и ликвидации ЧС,
связанных с лесными пожарами)
18
Подходы к расширению сотрудничества
с потребителями
–
–
–
–
–
–
расширение прикладных научных исследований в области погоды
и климата для различных социально-экономических задач;
понимание требований пользователей к климатической и
прикладной климатической информации;
демонстрация эффективности использования климатической
информации при принятии решений;
обмен передовым опытом в применении климатической
информации и продукции для принятия решений в различных
социально-экономических секторах;
повышение информированности как поставщиков, так и
пользователей климатической информации, в особенности лиц
принимающих решения и средств массовой информации;
консультирование пользователей по вопросам эффективности
использования информации об изменчивости и изменении
климата в решениях, связанных с учетом факторов климатических
рисков и адаптацией
19
Спасибо за
внимание!
20