Для метеорологического обеспечения полетов необходима
подробная информация об облачности, особенно о таких ее характеристиках,
как высота нижней и верхней границ, форма и количество облаков, расслоенность,
толщина облачных слоев и безоблачных прослоек, а также фазовое состояние
облачных элементов.
Прогноз указанных характеристик тесно связан с прогнозом
синоптического положения и разрабатывается на основе закономерностей,
отражающих связь между образованием облачности и различными атмосферными
объектами (барическими образовониями,
фронтами, воздушными массами). При разработке прогноза облачности прежде всего учитываются перемещение и эволюция барических образований и атмосферных фронтов,
адвекция и трансформация воздушных масс, суточный ход ряда метеорологических
величин и влияние местных физико-географических особенностей.
Перемещение и эволюция фронтальных
облачных систем прогнозируются
исходя из ожидаемого перемещения и
эволюции барических образований и характеристик в
этих случаях зависит главным образом от
наличия в распоряжении прогнозиста информации о
фактическом состоянии фронтальных разделов. Поскольку
фронтальные облачные системы на протяжении
периода краткосрочного прогноза (до 36ч) часто претерпевают
сравнительно небольшие изменения, успешность
прогноза облачности на фронте и от точности предсказания
перемещения фронта. Однако в
условиях активных атмосферных процессов необходимо прогнозировать и эволюцию фронтальных облачных
систем.
Значительные сложности могут возникать и при прогнозе внутримассовой облачности. Характеристики этой
облачности, как правило, существенно
изменяются на протяжении периода прогноза
и не могут быть определены путем простого переноса облачных полей, наблюдавшихся в исходный момент.
При прогнозе облачности рекомендуется:
- построить траектории перемещения
частиц и определить район, из которого ожидается поступление
воздушной массы;
- оценить фактическое
распределение облачности в этом районе (на синоптической карте выделить зоны
облачности с различной высотой нижней границы, например до 200 м, 200 – 300 м и
т.д.);
- оценить возможную эволюцию облачности в процессе ее
ожидаемого перемещения (с учетом эволюции барических образований и атмосферных
фронтов, влияния подстилающей поверхности, суточного хода и других
облакообразующих факторов).
Метод Приходько по коэффициенту
стратификации.
Количество развивающейся в дневные часы конвективной
облачности 
определяется в первую
очередь распределением по вертикали в эти часы температуры и влажности воздуха.
В рассматриваемом методе прогноза количества конвективной облачности это
учитывается коэффициентом стратификации 
,являющимся аргументом уравнения нелинейной регрессии вида 
[4].
Расчетные формулы и алгоритм реализации метода.
1. Находится значение 
- разность между ожидаемым
максимальным значением температуры воздуха у поверхности земли 
днём и её значением в
момент утреннего зондирования 
по формуле
,°С;
2. Вычисляется коэффициент
стратификации 
по формуле
, где
- среднее значение относительной воздуха в момент утреннего
зондировании в слое от верхней границы приземной инверсии до высоты 3000 м, %;
q - средний вертикальный градиент
температуры в момент утреннего зондирования в слое от верхней границы приземной
инверсии до высоты 3000 м, ° С/100м;
D - средний дефицит точки росы в слое
от поверхности земли до 200 м, если у поверхности земли 1°С<D<4°C,и от земли до 500 м в остальных случаях;
А
- величина, обеспечивающая корректировку метода в зависимости
от местных условий;
3. Вычисляется количество
конвективной облачности по уравнению регрессии
.
Результаты расчётов переводятся в
баллы с помощью выражения
,бал.
Уравнение регрессии получено путём
точной аппроксимации графической
зависимости между величинами 
и 
для района Москвы.
Оправдываемость
прогнозов по этому методу зависит от полноты учёта местных особенностей района.
Метод М.Г.
Приходько по параметру конвекции
(
).
Метод
основан на учёте влияния на дневную конвекцию совокупности следующих основных
факторов:
интенсивности дневного перегрева
подстилающей поверхности и прилегающих к ней слоёв воздуха;
влагосодержания приземного слоя воздуха,
вовлекаемого в конвективный поток;
стратификации атмосферы в слое от
поверхности земли до уровня 700 мбар;
влагосодержания слоя атмосферы выше
верхней границы приземной инверсии [5].
Роль всех этих факторов в образовании
конвективной облачности выражена М.Г. Приходько через безразмерный параметр 
.
Расчётные формулы и алгоритм
реализации метода.
1.
Вычисляется дефицит точки росы на уровне 775 мбар по формуле
,°С;
2. Расчитывается суммарный дефицит
точки росы в слое от 
до уровня 700 мбар по
формуле
,°С;
3. Вычисляется высота 
по формуле
, м;
4. Вычисляется значение параметра
конвекции по формуле
5. Вычисляется количество
конвективной облачности по уравнению регрессии
и
переводится в баллы выражением
,бал.
Уравнение получено путем аппроксимации
графической зависимости между величинами 
и 
в [ ].
Метод
А.Ф.Заводченкова.
Метод основан на учёте влияния на
дневную конвекцию следующих факторов: толщины слоя 
, суммарного дефицита точки росы 
, температуры 
на уровне 850 мбар и
разности температур (
) [6]. Прогноз конвективной облачности по этому методу на
практике осуществляется с использованием составной номограммы, представленной в
[ 6].
Для аналитического решения этой
прогностической задачи данная номограмма аппроксимирована [ 7]. совокупностью
взаимосвязанных выражений (1)-(3).
Расчетные формулы и алгоритм реализации метода.
1. Вычисляется суммарный дефицит
точки росы по формуле
,°С;
2. Находится разность температур 
между уровнями 850 и
500 мбар
,°С;
3. Определяется толщина слоя 
по формуле
, гп.дам ,
где 
и 
- абсолютные высоты изобарических поверхностей 1000 и 850 мбар
в геопотенциальных декаметрах;
4. Последовательным использованием параметров
по соответствующим формулам находится ожидаемое количество конвективной
облачности
; (1)
; (2)
;(3)
,бал.
В формуле
( ) А - величина
обеспечивающая корректировку метода в зависимости от местных условий.
Прогноз
количества конвективной облачности по данным температуре на уровне 850 мбар.
Для прогноза конвективной
облачности по этому методу рекомендуется [2] использовать следующую формулу
( 4 )
Из этой формулы следует, что для
определения 
этим методом
необходимо предварительно вычислить температуру частицы воздуха, которую она
приобретает при подъёме с поверхности земли до уровня 850 мбар по сухой (
) и влажной (
) адиабате.
Расчётные формулы и алгоритм
реализации метода.
1. Приводятся исходные значения
температуры воздуха и давления атмосферы к виду в каком они входят в формулы
для расчёта 
и 
:
,°К;
;
;
,°С;
2. Вычисляется количество
конвективной облачности по формуле (4) и переводится в баллы выражением
,
где А - величина, обеспечивающая корректировку метода с учетом
местных условий.
Метод А.Н.
Мошникова.
Метод основан на использовании в
качестве предиктора для решения данной прогностической задачи толщины
конвективного неустойчивого слоя (
) , определённого по данным утреннего зондирования атмосферы.
Метод позволяет оценить также нижнюю и верхнюю границы градации ожидаемые
максимального количества облачности.
Расчётные формулы.
1.Определяется нижняя граница
градации ожидаемого максимального количества конвективной облачности по
формулам
;
, бал.
2.Определяется верхняя граница
градации ожидаемого максимального количества конвективной облачности по
формулам
;
.
Здесь А - величина обеспечивающая корректировку метода с учётом
местных условий.
Прогноз осадков и количества
внутримассовой не конвективной облачности.
Метод основан на учёте совместного
влияния на возникновение и развитие внутримассовой неконвективной облачности
двух определяющих параметров:
- адвективного значения дефицита точки росы на уровне
поверхности 850 мбар;
- прогностического значения барического аналога вертикальной
скорости воздуха в мили барах за 12 часов на том же уровне.
В зависимости от
сочетаний значений этих параметров (
,) возможны следующие формулировки прогноза: осадки или
градации 0-3, 4-6, 7-10 количества облачности в баллах.
Графический
метод прогноза по (,) на эти четыре области. Аналитическое решение этой
прогностической задачи обеспечивается аппроксимацией разделительных
(дискриминантных) линий соответствующими алгебраическими выражениями вида 
.
Расчетные
формулы и логические условия. Алгоритм реализации метода.
1.Вычисляется по прогностическому значению параметра 
пороговое значение
параметра 
по формуле
; ( 5 )
если 
, (
6 )
то
прогнозируется наличие осадков и дальнейшие вычисления прекращаются. Если же
условие не выполняется ,то вычисления продолжаются.
2.Вычисляется пороговое значение параметра 
по формуле
; для 0
1
(
7 )
; для 1
если 
, (
8 )
то прогнозируется
облачность 7-10 баллов и расчёты прекращаются. Если условие не выполняется то
расчёты продолжаются.
3.Вычисляется пороговое значение параметра 
по формуле
; для 0
2,5
(
9 )
; для 2,5
если 
, (10
)
то
прогнозируется облачность 4-6 баллов и дальнейшие расчёты прекращаются. Если
условие не выполняется , то прогнозируется облачность 0-3 балла и расчёты
прекращаются.
Формулы (5),
(7), (9) получены путём аппроксимации дискриминантных линий номограммы,
приведённой в [ ].
В формулах (6),
(8), (10) слагаемые А, В, С - переменные обеспечивающие корректировку метода с учётом
местных условий путём сдвига соответствующих дискриминантных линий на величины
А, В, С соответственно.
Используемая литература :
1.Отчёт о НИР ”Исследования по математическому и
программному обеспечению специализированных вычислителей, предназначенных для
решения задач метеорологического обеспечения авиации”, ВВВАИУ, Воронеж 1992 г, стр.50-60.
2.Методические рекомендации “Прогноз опасных явлений погоды”, Москва, Воениздат, 1988г., стр.7-8; графики: рис1.2 стр.7, рис.1.3 стр.8.
3.Анализ и
краткосрочный прогноз опасных явлений и некоторых элементов погоды, Ленинград,
Гидрометеоиздат, 1980г., стр.84-88, рис.2 стр.87.
4.Зверев А.С. “Синоптическая метеорология”.Л.,Гидрометиздат,1977г., стр. 712.
5.Приходько М.Г. “Кпрогнозу колличества внутримассовых
конвективных облаков”. Труды Гидрометцентра
СССР, Л.,1980г., вып.220, стр.84-89.
6.Методические рекомендации
подразделениям авиации Вооружённых Сил СССР., М.Воениздат,1986г., стр.192.
7.Кудашкин А.С. и др.”Исследование по разработке методики
аппроксимации функциональных зависимостей на ЭВМ с учётом особенностей задач по
эксплуатации летательных аппаратов”,Воронеж,1991г., стр.23.