63

  • Web Address
  • DOI
  • Date of creation in the UzSCI system 13-05-2024
  • Read count 63
  • Date of publication 27-06-2022
  • Main LanguageRus
  • Pages8-21
Tags
Ўзбек

В метеорологии разложение метеорологических полей по фиксированным функциям (сферическим, тригонометрическим, полиномов Чебышева, в ряд Фурье и пр.) широко используется для решения задач объективного анализа, численного моделирования и прогноза. Особое внимание, начиная с работ Н.А.Багрова, А.М.Обухова, уделяется разложению по системе естественных ортогональных функций (ЕОФ). Исходными данными для разложений метеорологических полей являются, как правило, данные наземной метеорологической сети наблюдений. Начиная с 90-ых годов прошлого столетия данные всех доступных метеорологических измерений ассимилируются на регулярную широтно-долготную сетку в виде реанализов. Эти данные, полученные как согласование всех имеющихся методов наблюдений, представляются достаточно надёжными в плане их точности. 
В данной статье использованы данные реанализа ECMWF ERA-40 среднемесячной приземной температуры воздуха для территории, ограниченной широтами 37,5°-47,5° с.ш. и долготами 55,0°-75,0° в.д., в целях оценки информационного содержания разложения температуры по системе естественных ортогональных функций с помощью минимального числа параметров. Получены пространственные корреляционные матрицы среднемесячной температуры воздуха, их собственные числа и собственные векторы, выполнены оценки скорости сходимости разложения, корреляционной связи главных компонент поля среднемесячной температуры с исходным полем. Представлены распределения дисперсий, средних величин и первых естественных составляющих среднемесячной температуры воздуха на территории Узбекистана для каждого месяца года по выборкам 1954-1986 гг. и 1987-2018 гг. 

Ўзбек

Метеорологияда метеорологик майдонларни фиксирланган функциялар (сферик, тригонометрик, Чебишев кўпҳадлари, Фурье қаторлари ва бошқалар) бўйича ёйиш объектив таҳлил, сонли моделлаштириш ва прогнозлаш масалаларини ечишда кенг қўлланилади. Н.А.Багров, А.М.Обухов ишларидан бошлаб табиий ортогонал функциялар (ТОФ) тизими бўйича ёйишга алоҳида эътибор қаратилади. Метеорологик майдонларни ёйишда бошланғич маълумотлар сифатида, одатда, ер усти метеорологик кузатув тармоғидан олинган маълумотлар хизмат қилади. Ўтган асрнинг 90-йилларидан бошлаб мавжуд бўлган барча метеорологик ўлчаш маълумотлари қайта таҳлиллар (реанализ) шаклида мунтазам кенглик-узунлик тўрига ассимиляцияланади. Барча мавжуд кузатиш усулларининг ўзаро мувофиқлашуви сифатида олинган бу маълумотлар аниқлиги жиҳатидан етарли даражада ишончли ҳисобланади. 
Ушбу мақолада минимал миқдордаги параметрлардан фойдаланган ҳолда табиий ортогонал функциялар тизими бўйича ҳарорат ёйилмасининг информацион мазмунини баҳолаш мақсадида, 37,5°-47,5° ш.к. ва 55,0°-75,0° ш.у. билан чегараланган ҳудуд учун ер усти ўртача ойлик ҳаво ҳароратининг ECMWF ERA-40 реанализ маълумотларидан фойдаланилган. Ўртача ойлик ҳаво ҳароратининг фазовий корреляция матрицалари, уларнинг хусусий қийматлари ва хусусий векторлари олинган, ёйишнинг яқинлашиш тезлиги, ўртача ойлик ҳаво ҳарорати майдонининг асосий компонентлари билан бошланғич майдон орасидаги корреляцион алоқа баҳоланган. Ўзбекистон ҳудудида 1954 йилдан 1986 йилгача ҳамда 1987 йилдан 2018 йилгача вақт қаторлари бўйича ҳар бир ой учун ўртача ойлик ҳаво ҳароратининг дисперсиялари, ўртача қийматлари ва биринчи табиий компонентлари тақсимоти ҳавола этилган. 

English

In meteorology, the decomposition of meteorological fields into fixed functions (spherical, trigonometric functions, Fourier series, etc.) is widely used to solve problems of objective analysis, numerical modeling and forecasting. Particular attention, starting with the works of N.A.Bagrov, A.M.Obukhov, is given to the expansion in terms of a system of natural orthogonal functions (EOF). The initial data for the decomposition of meteorological fields are, as a rule, the data of the ground-based meteorological observation network. Since the 90s of the last century, the data of all available meteorological measurements have been assimilated onto a regular latitude-longitude grid in the form of reanalyses. These data, obtained as agreement of all available observation methods, seem to be quite reliable in terms of their accuracy. This article uses the ECMWF ERA-40 reanalysis data of the average monthly surface air temperature for the territory bounded by latitudes 37.5°-47.5° N. and longitudes 55.0°-75.0° E, in order to assess the information content of the temperature expansion according to the system of natural orthogonal functions using the minimum number of parameters. The spatial correlation matrices of the average monthly air temperature, their eigenvalues and eigenvectors were obtained, estimates of the rate of convergence of the expansion, the correlation between the main components of the average monthly temperature field and the initial field were made. Distributions of dispersions, mean values and first natural components of mean monthly air temperature in Uzbekistan for each month of the year are presented for samples from 1954 to 1986 and from 1987 to 2018. 

№ Name of reference
1 Арушанов М.Л. Восстановление полей приземного давления и геопотенциала на АТ-500 по данным о типе и количестве облачности с помощью естественных ортогональных функций // Тр. САНИИ, Вып. 85(166). – 1983. – С. 39-49.
2 Арушанов М.Л. Исследование пространственно-временной статистической структуры поля облачности над южной территорией среднеазиатского региона // Тр. САНИИ, Вып. 85(166). – 1983. – С. 24-38.
3 Багров Н.А. Аналитическое представление полей // Тр. ЦИП, Вып. 64. – 1958. – С. 3-18.
4 Гантмахер Ф.Р., Крейн М.Г. Осцилляционные матрицы и ядра и малые колебания механических систем. – М. Гостехиздат. – 1950. – 420 с.
5 Деммель Дж. Вычислительная линейная алгебра. – М.: МИР, 2001. – 410 c.
6 Мартемьянов В.И., Овчинникова Л.П. О представлении вертикальных профилей геопотенциала и температуры на некоторых станциях северного полушария с помощью системы собственных векторов // Тр. САНИГМИ, Вып. 29(44). – 1967. – С. 8-19.
7 Мещерская А.В., Руховец Л.В., Юдин М.И., Яковлева Н.И. Естественные составляющие метеорологических полей. – Л.: Гидрометеоиздат, 1970. – 199 с.
8 Мещерская А.В., Клюквин Л.Н. О разложении полей аномалии средней месячной температуры по естественным ортогональным функциям // Тр. ГГО, Вып. 201. – 1968. – С. 14-51.
9 Мусаелян Ш.А. Проблемы предсказуемости состояния атмосферы и гидродинамический долгосрочный прогноз погоды. – Л.: Гидрометеоиздат, 1984. – 184 с.
10 Обухов, А.М. О статистически ортогональных разложениях эмпирических функций // Известия АН СССР. Серия геофизическая. – 1960. – № 3. – С. 432–439.
11 Фадеев Д.К., Фадеева В.Н. Вычислительные методы линейной алгебры. – М.: Изд-во ФМ литературы. – 1962. – 734 с.
12 Bengsston L. and Shukla J. Integration of space and in situ observations to study global climate change // Bull. Amer. Meteor. Soc., 69, 1988. – PP. 1130-1143.
13 Kalnay E. et al. The NMC/NCAR 40-year Reanalysis Project // Bull. Amer. Meteor. Soc., 77, 1996. – PP. 437-471.
14 Kanamitsu M., Ebisuzaki W., Woollen J., S-K Yang, Hnilo J.J., Fiorino M., and Potter G.L. NCEP-DOE AMIP-II Reanalysis (R-2) // Bull. Amer. Met. Soc., 83. 2002. – PP. 1631-1643.
15 Gibson J.K., Kallberg P., Nomura A., Uppala S. The ECMWF re-analysis (ERA) project – Plans and current status. 10th Int. Conf. Interactive Inf. and Proc. Syst. Meteor // Oceanogr. and Hydrol., Nashville, TN, AMS. 1994. – PP. 164-167.
16 Grimer M. The space-filtering of monthly surface temperature anomaly date in terms of pattern, using empirical orthogonal functions // Quarterly journal of the Royal Met. Society, vol. 89, №381. 1963. – PP. 7-16.
17 Schubert S.D., Rood R.B. and Pfaendtner J. An Assimilated Data Set for Earth Science Applications // Bull. Amer. Meteor. Soc., 74. 1993. – PP. 2331-2342.
18 Trenberth K. E. and Olson J. G. An evaluation and inter comparison of global analyses from NMC and ECMWF // Bull. Amer. Meteor. Soc., 69. 1988. – PP. 1047-1057.
Waiting