scienceitНаука. Инновации. ТехнологииScience. Innovations. Technologies2308-4758North-Caucasus Federal University10.37493/2308-4758.2022.2.6scienceit-164Research ArticleНАУКИ О ЗЕМЛЕEARTH SCIENCESПРОГНОЗ ГРАДА И ОЦЕНКА ЕГО МАКСИМАЛЬНОГО РАЗМЕРА ПО ВЫХОДНЫМ ДАННЫМ ГЛОБАЛЬНОЙ МОДЕЛИ АТМОСФЕРЫ С ЗАБЛАГОВРЕМЕННОСТЬЮ ДО ТРЕХ СУТОКHail Forecast and Estimation of Its Maximum Size on the Output Data of the Global Atmospheric Model with Tree-Day Lead TimeКагермазовАртур ХасанбиевичKagermazovArtur Khasanbievich

кандидат физико-математических наук, заведующий лабораторией атмосферных конвективных явлений

Scopus ID: 55185153100 Researcher ID: AEO-1949-2022

Телефон: (928) 720-35-96

candidate of physical and mathematical sciences, head of the laboratory of atmospheric convective phenomena 

Scopus ID: 55185153100  Researcher ID: AEO-1949-2022

Tel: (928) -720-35-96 

ka5408@mail.ruСозаеваЛежинка ТанашевнаSozaevaLezhinka Tanashevna

кандидат физико-математических наук, доцент, старший научный сотрудник

РФ, Кабардино-Балкарская Республика, г Нальчик, пр. Ленина, 2

Scopus ID: 57204527832 Researcher ID: AIC-6568-2022

Телефон: (928) 723 20-08 

 candidate of physical and mathematical sciences, docent, senior research associate the laboratory of atmospheric convective phenomena

Scopus ID: 57204527832 Researcher ID: AIC-6568-2022

Телефон: (928) 723 20-0 

ljk_62@rambler.ruФГБУ «Высокогорный геофизический институт»РоссияFederal state budgetary institution «High-Mountain Geophysical Institute»Russian Federation20220108202202103120Copyright © Кагермазов А.Х., Созаева Л.Т., 20222022Кагермазов А.Х., Созаева Л.Т.Kagermazov A.K., Sozaeva L.T.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://scienceit.elpub.ru/jour/article/view/164

Введение. Глобальное потепление вызывает увеличение частоты и интенсивности опасных явлений погоды. В связи с этим становится актуальным их прогноз, востребованный службами по борьбе с градом, а также другими отраслям экономики. Этому способствует оперативная доступность результатов моделирования атмосферы Земли, в частности, значений стратификации по глобальной модели (GFSNCEP). В данной работе рассматривается возможность прогнозирования града с заблаговременностью до трех суток с помощью дискриминантного анализа и оценка его размера по регрессионному уравнению. Успешность прогноза града оценивается по критериям качества прогнозов. Качество регрессионной модели по показателям, характеризующим статистическую значимость и практическую применимость регрессионного уравнения, соответствует принятым критериям.Материалы и методы исследования. Материалами исследований послужили выходные данные глобальной модели атмосферы GFSNCEP с заблаговременностью до трех суток. Прогноз проводился по дискриминантным функциям. Для оценки успешности прогноза града составлена таблица сопряженности по явлениям «град» и «не град», по которой рассчитаны критерии качества прогнозов. Для оценки максимального размера града составлялось регрессионное уравнение. Были рассчитаны показатели, характеризующие статистическую значимость и практическую применимость уравнения. Данные наблюдений о выпадении града и его размере были предоставлены военизированными службами по активному воздействию на метеорологические и другие геофизические процессы, расположенными в радиусе репрезентативности фактических данных аэрологического зондирования на станции «Минеральные воды».Результаты исследования и их обсуждение. Результаты расчетов показали, что прогноз града соответствуют всем критериям качества прогнозов. Показатели успешности прогноза оказались хорошими. Так, оправдываемость прогноза града составила ≈70%. Все показатели, характеризующие статистическую значимость и практическую применимость регрессионных уравнений, показали, что предлагаемая модель града может адекватно оценивать максимальный диаметр града. Выводы. Исследования показали, что предлагаемый подход прогноза града и оценки его максимального размера по данным глобальной модели атмосферы при увеличении заблаговременности до трех суток не приводит к заметному снижению качества прогнозов и регрессионного уравнения.

Introduction. Global warming causes an increase in the frequency and intensity of dangerous weather events. Therefore, their forecast becomes relevant, which is in demand by the anti-hail services, as well as other sectors of the national economy. This is facilitated by the operational availability of the results of modeling the Earth’s atmosphere, in particular, the values of stratification according to the global model (GFS NCEP). In this article the possibility of hail predicting with a lead time of up to three days using discriminant analysis and estimating its size using a regression equation is considered. The success of the hail forecast is assessed by the criteria of forecast quality. The quality of the regression model according to the indicators characterizing the statistical significance and practical applicability of the regression equation meets the accepted criteria.Materials and methods of research. The research materials were the output data of the global atmospheric model GFS NCEP with a lead time of up to three days. The forecast was carried out by discriminant functions. To assess the success of the hail forecast, a conjugacy table was compiled for the phenomena «hail» and «not hail», according to which the criteria for the quality of forecasts were calculated. To estimate the maximum size of the hail, a regression equation was compiled. The indicators characterizing the statistical significance and practical applicability of the equation were calculated.The observation data on the fallout of hail and its size were provided by paramilitary services for active impact on meteorological and other geophysical processes located within the radius of the representativeness of the actual data of aerological sounding at the «MineralnyeVody» station.The results of the study and  their discussion. The results of the calculations showed that the hail forecast meets all the criteria for the quality of forecasts. The success rates of the forecast turned out to be good. Thus, the justifiability of the hail forecast was ≈70%.All the indicators characterizing the statistical significance and practical applicability of regression equations have shown that the proposed hail model can adequately estimate the maximum diameter of the hail.Conclusion. Studies have shown that the proposed approach to hail forecasting and estimating its maximum size according to the global atmospheric model, with an increase in the lead time to three days, does not lead to a noticeable decrease in the quality of forecasts and the regression equation.

глобальная модель атмосферыаэрологическое зондированиезаблаговременностьметеорологические параметрыпрогноз опасных явленийоценка максимального размера градаglobal atmospheric modelaerological soundinglead timemeteorological parametersforecast of dangerous phenomenaestimation of the maximum size of hailReferencesАлексеева А.А. Методика прогноза опасных и стихийных конвективных явлений погоды, а также их совокупности, приносящих значительный ущерб отраслям экономики / Методический кабинет Гидрометцентра [Электронный ресурс] http://method.meteorf.ru/danger/economy/economy.html (дата обращения: 14.04.2021).Alekseeva A.A. Methods of forecasting dangerous and natural convective weather events, as well as their combination, causing significant damage to the economy / Methodical office Hydrometeorological Center [Electronic resource] http://method.meteorf.ru/danger/economy/economy.html (accessed: 14.04.2019).Алексеева А.А., Глушкова Н.И.Способ прогноза стихийных конвективных гидрометеорологических явлений теплого полугодия. Патент Российской Федерации № 2162237. 2001.Alekseeva A.A., Glushkova N.I. Method of forecasting natural convective hydrometeorological phenomena of the warm half of the year // Patent Russian Federation № 2162237.2001.Беленцова В.А., Федченко Л.М., Чеповская О.И. Оценка интенсивности градовых процессов на Северном Кавказе // Труды ВГИ. 1974. Вып. 25 С.3–16.Belentsova V.A., Fedchenko L.M., Chepovskaya O.I. Assessment of the intensity of hail processes in the North Caucasus // Trudy VGI. 1974. V. 25 P.3–16.Беленцова В.А., Федченко Л.М. О влиянии циркуляции и термодинамического состояния нижнего слоя тропосферы на локализацию и интенсивность конвективных процессов на Северном Кавказе // Труды ВГИ. 1979. Вып. 44 С.48–59.Belentsova V.A., Fedchenko L.M. On the influence of circulation and thermodynamic state of the lower tropospheric layer on the localization and intensity of convective processes in the North Caucasus // Trudy VGI.1979. V. 44 P.48-59.Беленцова В.А., Гораль Г.Г., Терскова Т.Н., Федченко Л.М., Чеповская О.И. Аэросиноптические и термодинамические особенности возникновения и развития интенсивных градобитий и шквалов в условиях Северного Кавказа // Труды ВГИ. 1982. Вып. 51 С.88–99.Belentsova V.A., Goral G.G., Terskova T.N., Fedchenko L.M., Chepovskaya O.I. Aerosynoptic and thermodynamic features of the occurrence and development of intensity of hail storms and squalls in the conditions of the North Caucasus // Trudy VGI. 1982. V. 51 P.88–99.Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: пер. с нем. СПб.: ДиаСофтЮП, 2005. 608 с.Büyul A., Zöfel P. SPSS: The Art of Information Processing Analysis of statistical data and recovery of hidden patterns: Per with him SPb.: DiaSoftYUP, 2005. 608 p.Haiden T., Janousek M., Vitart F., Ferranti L. Prates F. Evaluation of ECMWF forecasts, including the 2019 upgrade // ECMWF Technical Memorandum. 2019. No 853.Haiden T., Janousek M., Vitart F., Ferranti L. Prates F. Evaluation of ECMWF forecasts, including the 2019 upgrade // ECMWF Technical Memorandum. 2019. No 853.Dueben P., Wedi N., Saarinen S., & Zeman C. Global simulations of the atmosphere at 1 45 km grid-spacing with the integrated forecasting system // Journal of the Meteorological. Society of Japan. 2020. Ser. IIDueben P., Wedi N., Saarinen S., & Zeman C. Global simulations of the atmosphere at 1 45 km grid-spacing with the integrated forecasting system // Journal of the Meteorological. Society of Japan.2020. Ser.IIDzombak B. Severe hailstorms are costly and hard to predict // Eos 2021. No 102 https://doi.org/10.1029/2021EO158268Dzombak B. Severe hailstorms are costly and hard to predict // Eos 2021. No 102 https://doi.org/10.1029/2021EO158268.Кагермазов А.Х., Созаева Л.Т. Валидация выходных данных глобальной модели атмосферы по данным аэрологического зондирования с нарастающей заблаговременностью // Наука. Инновации. Технологии. 2020. №4 C.137–148.Kagermazov A.Kh., Sozaeva L.T. Validation the output data of the global model of the atmosphere on data of aerological sensing with increscent lead time. Science. Innovation. Technology. 2020. No 4 P.137–148.Кагермазов А.Х. Цифровая атмосфера. Современные методы и методология исследования опасных метеорологических процессов и явлений. Нальчик: Печатный двор, 2015. 215 с.Kagermazov A.Kh.Digital atmosphere Modern methods and methodology for the study of hazardous meteorological processes and phenomena.Nalchik: Pechatnyy dvor, 2015. 215 p.Кагермазов А.Х. Альтернативный прогноз града по выходным данным глобальной модели атмосферы GFS NCEP с заблаговременностью 72 часа «Hail forecast with a 72-hour lead time» Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2020666197 от 04.12.2020.Kagermazov A.Kh. Alternative hail forecast based on the output data of the global atmospheric model GFS NCEP with a 72-hour lead time «Hail forecast with a 72-hour lead time». Certificate of registration of the computer program № 2020666197 dated 04.12.2020.Кагермазов А.Х., Федченко А.Х., Созаева Л.Т., Жабоева М.М. Среднесрочный прогноз града по выходным данным глобальной модели атмосферы // Наука. Инновации. Технологии. 2021. № 2 C.91–106.Kagermazov A.Kh., Fedchenko L.M., Sozaeva L.T., Zhaboeva M.M. Medium-range hail forecast on global atmospheric model output data // Science. Innovation. Technology. 2021.No 2 P.91–106.Кагермазов А.Х., Созаева Л.Т. Оценка характеристик интенсивности града по выходным данным глобальной модели атмосферы GFS NCEP // Наука. Инновации. Технологии 2021 № 4 C.113-126.Kagermazov A.Kh., Sozaeva L.T. Estimation оf the characteristics оf the intensity оf hail оn global atmospheric model output data GFS NCEP // Science. Innovation. Technology. 2021. No 4 P.113-126.Kalnay E., Kanamitsu M., and Baker W.E. Global numerical weather prediction at the National Meteorological Center // Bull Amer Meteor Soc. 1990. V.71 P.1410–1428.Kalnay E., Kanamitsu M., and Baker W.E. Global numerical weather prediction at the National Meteorological Center // Bull Amer Meteor Soc. 1990. V.71 P.1410–1428.Kanamitsu M. Description of the NMC global data assimilation and forecast system // Weather and Forecasting 1989 V.4 P.335–342.Kanamitsu M. Description of the NMC global data assimilation and forecast system // Weather and Forecasting 1989 V.4 P.335–342.Kanamitsu M., Alpert J.C., Campana K.A. et al. Recent changes implemented into the global forecast system at NMC // Weather and Forecasting. 1991.V.6 P.425–435.Kanamitsu M., Alpert J.C., Campana K.A. et al. Recent changes implemented into the global forecast system at NMC // Weather and Forecasting.1991.V.6 P.425–435.Федченко Л.М., Беленцова В.А., Берова М.А. Прогноз интенсивности градовых процессов на Северном Кавказе // Труды ВГИ 1983. Вып .50 C.21–35.Fedchenko L.M., Belentsova V.A., Berova M.A. Forecast of the intensity of hail processes in the North Caucasus // Trudy VGI.1983. V.50 P.21–35Raupach T.H., Martius O., Allen J.T. et al. The effects of climate change on hailstorms // Nat Rev Earth Environ 2021. No 2 P.213–226 https://doi.org/10.1038/s43017-020-00133-9.Raupach T.H., Martius O., Allen J.T. et al. The effects of climate change on hailstorms // Nat Rev Earth Environ 2021. No 2 P.213–226 https://doi.org/10.1038/s43017-020-00133-9.Официальный сайт Национальных центров экологического прогнозирования США. Центр экологического моделирования [Электронный ресурс] https://www.emc.ncep.noaa.gov/ (дата обращения: 16.04.2021).Official website of the National Centers for Environmental Prediction Environmental Modeling Center [Electronic resource] https://www.emc.ncep.noaa.gov/ (accessed: 16.04.2021).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.