Прогнозирование индекса Южного колебания
DOI:
https://doi.org/10.21638/11701/spbu07.2017.404Аннотация
Работа посвящена анализу возможности прогнозирования индекса Южного колебания (ИЮК) при помощи метода искусственных нейронных сетей. В качестве входных параметров модели использован набор глобальных климатических индексов Северного и Южного полушарий за 1950–2010 гг. Верификация модели проводилась на основе контрольной выборки за 2007–2015 гг. Показана возможность удовлетворительного прогноза ИЮК с заблаговременностью от 1 до 5 месяцев для осени, зимы и весны. С учётом наличия двух ранее выделенных типов Эль-Ниньо и Ла-Нинья показана особая значимость прогноза ИЮК на апрель и май для событий восточного типа.
Ключевые слова:
Южное колебание, Эль-Ниньо, Ла-Нинья, ЭНЮК, система океан — атмосфера, прогнозирование, нейронные сети
Скачивания
Данные скачивания пока недоступны.
Библиографические ссылки
Литература
Воскресенская, Е. Н., Лубков, А. С., Марчукова, О. В., 2015. Пространственная классификация Эль-Ниньо и условия формирования события 2015 года. Системы контроля окружающей среды 2 (22), 80–90.
Воскресенская, Е. Н., Марчукова, О. В., 2015. Качественная классификация событий Ла-Нинья. Морской гидрофизический журнал 3, 15–26. https://doi.org/10.22449/1573-160X-2015-3-14-24.
Воскресенская, Е. Н., Марчукова, О. В., 2017. Пространственная классификация Ла-Нинья. Известия РАН. Физика атмосферы и океана 53 (1), 125–134. https://doi.org/10.7868/S0002351517010138.
Воскресенская, Е. Н., Полонский, А. Б., 1992. Северо-Атлантические колебания и их связь с Эль-Ниньо — южными осцилляциями. Морской гидрофизический журнал 4, 23–30.
Гущина, Д. Ю., Девитт, Б., Коркмазова, С. А., 2010. Внутрисезонная изменчивость тропической тропосферы и ее воспроизведение в атмосферной модели промежуточной степени сложности. Метеорология и гидрология 4, 11–35.
Демченко, П. Ф., Кислов, А. В., 2010. Стохастическая динамика природных объектов. Броуновское движение и геофизические примеры, ГЕОС, Москва, 190 с.
Колмогоров, А. Н., 1957. О представлении непрерывных функций нескольких переменных в виде суперпозиций непрерывных функций одного переменного и сложения. Доклады Академии Наук СССР 114, 953–956.
Лубков, А. С., Воскресенская, Е. Н., Кукушкин, А. С., 2013. Восстановление климатических данных гидрооптических характеристик на основе моделирования. Системы контроля окружающей среды 19, 162–165.
Лубков, А. С., Воскресенская, Е. Н., Кукушкин, А. С., 2016. Метод восстановления среднемесячных значений прозрачности воды на примере северо-западной части Черного моря. Оптика атмосферы и океана 04 (29), 343–350.
Лубков, А. С., Воскресенская, Е. Н., Марчукова, О. В., 2017. Объективная классификация явлений Эль-Ниньо. Использование и охрана природных ресурсов в России 1 (149), 41–44.
Марчукова, О. В., Воскресенская, Е. Н., Лубков, А. С., 2016-a. Статистический прогноз Эль-ниньо 2015–2016 годов и его верификация. Системы контроля окружающей среды 4 (24), 80–90.
Марчукова, О. В., Маслова, В. Н., Воскресенская, Е. Н., Лубков, А. С., 2016-b. Ла-Нинья 2016 года в рамках пространственной классификации событий. Системы контроля окружающей среды 6 (26), 84–92.
Монин, А. С., 1999. Гидродинамика атмосферы, океана и земных недр. Гидрометеоиздат, Санкт-Петербург, 524 с.
Мохов, И. И., Смирнов, Д. А., 2006. Исследование взаимного влияния процессов Эль-Ниньо — Южное колебание и Северо-Атлантического и Арктического колебаний. Известия РАН. Физика атмосферы и океана 42 (5), 650–667.
Нестеров, Е. С., 2000. Изменчивость характеристик атмосферы и океана в Атлантико-Европейском регионе в годы событий Эль-Ниньо и Ла-Нинья. Метеорология и гидрология 8, 74–83.
Осовский С., 2002. Нейронные сети для обработки информации, Финансы и статистика, Москва, 344 с.
Полонский, А. Б., Воскресенская, Е. Н., Башарин, Д. В., Михайлова, Н. В., 2003. Глобальные и региональные проявления Эль-Ниньо в полях приземного давления и температуры в весенний период. Морской гидрофизический журнал 3, 50–62.
Ashok, K., Behera, S. K., Rao, S. A., Weng, H., Yumagata, T., 2007. El Niño Modoki and its possible teleconnection. J. Geophys Res. 112, C11007. https://doi.org/10.1029/2006JC003798.
Barnston, A. G., He, Y., 1999. Predictive Skill of Statistical and Dynamical Climate Models in SST Forecasts during the 1997—98 El Niño Episode and the 1998 La Niña Onset. American Met. Society. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1999)080<0217:PSOSAD>2.0.CO;2.
Barnston, G., Livezey, R. E., 1987. Classification, Seasonality and Persistence of Low-Frequency Atmospheric Circulation Patterns. Monthly Weather Review 115 (June), 1083–1126. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1987)115<1083:CSAPOL>2.0.CO;2.
Climate Prediction Center, 2016. Northern Hemisphere Teleconnection Patterns. http://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/teledoc/telecontents.shtml (дата обращения: 20.02.2018).
Enfield, D., Mestas-Nunez, A. M., 1999. Multiscale variability in global SST and their relationships with tropospheric climate patterns. J. Climate 12 (9), 2719–2733. https://doi.org/10.1175/1520-0442(1999)012<2719:MVIGSS>2.0.CO;2.
Glantz, M. H., 2002. La Niña and its impacts: facts and speculations, Publ. The United Nations University, New York, 271 р.
Glantz, M. H., 2015. Shades of Chaos: Lessons Learned About Lessons Learned About Forecasting El Niño and Its Impacts. Int. J. Disaster Risk Sci. 6, 94–103. https://doi.org/10.1007/s13753-015-0045-6.
Haykin, S., 1994. Neural networks, a comprehensive foundation. Macmillan College Publishing Company, N. Y., 823 р.
Hendon, H. H., Lim, E., Wang, G., Alves, O., Hudson, D., 2009. Prospects for predicting two flavors of El Niño. Geophysical research letters 36 (19). https://doi.org/10.1029/2009GL040100.
JISAO — Joint Institute for the Study of the Atmosphere and Ocean. 2016. Pacific Decadal Oscillation (PDO), http://jisao.washington.edu/pdo/ (дата обращения: 20.02.2018).
Larkin, N. K., Harrison, D. E., 2005. On the definition of El Niño and associated seasonal average U. S. weather anomalies. Geophys. Res. Lett. 32. L13705. https://doi.org/10.1029/2005GL022738.
Lin, X. C., Yu S. Q., 1993. El Niño and rainfall during the flood season (June—August) in China. Acta Meteorol. Sin. 51, 434–441. (In Chinese)
McPhaden, M. J., Zebiak, S. E., Glantz, M. H., 2006. ENSO as an integrating concept in Earth science. Science 314 (5806), 1740–1745. https://doi.org/10.1126/science.1132588.
Mo, K. C., White, G. H., 1985. Teleconnections in the Southern Hemisphere. Monthly weather review 113, 22–37.
Philander, S. G., 1990. El Niño, La Niña and the Southern Oscillation. Academic Press, San Diego, CA, 293 р.
Rasmusson, E. M., Carpenter, T. H., 1982. Variations in tropical sea surface temperature and surface wind fields associated with Southern Oscillation (El Niño). Monthly Weather Review 110, 354–384. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1982)110<0354:VITSST>2.0.CO;2.
Rasmusson, E. M., Wallace, J. M., 1983. Meteorological aspects of El Niño/Southern Oscillation. Science 222, 1195–1202.
Rosenblatt, F., 1962. Principles of neurodynamics: perceptrons and the theory of brain mechanisms. Spartan, N. Y., 626 р.
Trenberth, K. E., Caron, J. M., 2000. The Southern Oscillation Revisited: Sea Level Pressures, Surface Temperatures, and Precipitation. J. Climate, 13, 4358–4365. https://doi.org/10.1175/1520-0442(2000)013<4358:TSORSL>2.0.CO;2.
Walker, G. T., 1924. Correlation in seasonal variations of weather. Mem. India Meteorol. Dept. 24, 275–332.
Wallace, J. M., Gutzler, D. S., 1981. Teleconnections in the geopotential height field during the Northern Hemisphere winter. Mon. Wea. Rev. 109, 784–812. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1981)109<0784:TITGHF>2.0.CO;2.
Wheeler, M. C., Kiladis, G. N., 1999. Convectively coupled equatorial waves: Analysis of clouds and temperature in the wavenumber–frequency domain. J. Atmos. Sci. 56, 374–39.
Yuan, Y., Yang, H., Li, C. Y., 2012. Study of El Niño events of different types and their potential impact on the following summer precipitation in China (in Chinese). Acta Meteorol. Sin. 70, 467–478.
Yuan, Y., Yang, S., 2012. Impacts of different types of El Niño on the East Asian climate: Focus on ENSO Cycles. J. Clim. 25, 7702–7722. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-11-00576.1.
Zhou, S., Miller, A. J., Wang, J., Angell, J. K., 2001. Trends of NAO and AO and their associations with stratospheric processes. Geophys. Res. Lett. 28, 4107–4110. https://doi.org/10.1029/2001GL013660.
References
Ashok, K., Behera, S. K., Rao, S. A., Weng, H., Yumagata, T., 2007. El Niño Modoki and its possible teleconnection. J. Geophys Res. 112, C11007. https://doi.org/10.1029/2006JC003798.
Barnston, A. G., He, Y., 1999. Predictive Skill of Statistical and Dynamical Climate Models in SST Forecasts during the 1997—98 El Niño Episode and the 1998 La Niña Onset. American Met. Society. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1999)080<0217:PSOSAD>2.0.CO;2.
Barnston, G., Livezey, R. E., 1987. Classification, Seasonality and Persistence of Low-Frequency Atmospheric Circulation Patterns. Monthly Weather Review 115 (June), 1083–1126. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1987)115<1083:CSAPOL>2.0.CO;2.
Climate Prediction Center, 2016. Northern Hemisphere Teleconnection Patterns. http://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/teledoc/telecontents.shtml.
Demchenko, P. F., Kislov A. V., 2010. Stokhasticheskaia dinamika prirodnykh ob”ektov. Brounovskoe dvizhenie i geofizicheskie primery [Stochastic dynamics of natural objects]. Brownian motion and geophysical examples, GEOS, Moscow. (In Russian)
Enfield, D., Mestas-Nunez, A. M., 1999. Multiscale variability in global SST and their relationships with tropospheric climate patterns. J. Climate 12 (9), 2719–2733. https://doi.org/10.1175/1520-0442(1999)012<2719:MVIGSS>2.0.CO;2.
Glantz, M. H., 2002. La Niña and its impacts: facts and speculations, Publ. The United Nations University, New York, 271 р.
Glantz, M. H., 2015. Shades of Chaos: Lessons Learned About Lessons Learned About Forecasting El Niño and Its Impacts. Int. J. Disaster Risk Sci. 6, 94–103. https://doi.org/10.1007/s13753-015-0045-6.
Gushchina, D. Y., Korkmazova, S. A., Dewitte, B., 2010. Vnutrisezonnaia izmenchivost’ tropicheskoi troposfery i ee vosproizvedenie v atmosfernoi modeli promezhutochnoi stepeni slozhnosti [Intraseasonal tropical variability in an intermediate complexity atmospheric model]. Meteorologiia i gidrologiia [Russian Meteorology and Hydrology] 35(4), 237–252.
Haykin, S., 1994. Neural networks, a comprehensive foundation. Macmillan College Publishing Company, N. Y., 823 р.
Hendon, H. H., Lim, E., Wang, G., Alves, O., Hudson, D., 2009. Prospects for predicting two flavors of El Niño. Geophysical research letters 36 (19). https://doi.org/10.1029/2009GL040100.
JISAO — Joint Institute for the Study of the Atmosphere and Ocean. 2016. Pacific Decadal Oscillation (PDO), http://jisao.washington.edu/pdo/.
Kingtse C. Mo, Glenn H. White, 1985. Teleconnections in the Southern Hemisphere. Monthly weather review 113, 22–37.
Kolmogorov, A. N., 1957. O predstavlenii nepreryvnykh funktsii neskol’kikh peremennykh v vide superpozitsii nepreryvnykh funktsii odnogo i drugogo [Representation of continuous functions of several variables as the uperposition of continuous functions of one variable and addition]. Doklady Akademii Nauk SSSR [Reports of the USSR Academy of Sciences] 114 (5), 953–956.
Larkin, N. K., Harrison, D. E., 2005. On the definition of El Niño and associated seasonal average U. S. weather anomalies. Geophys. Res. Lett. 32. L13705. https://doi.org/10.1029/2005GL022738.
Lin, X. C., Yu S. Q., 1993. El Niño and rainfall during the flood season (June—August) in China. Acta Meteorol. Sin. 51, 434–441. (In Chinese)
Lubkov, A. S., Voskresenskaya, E. N., Kukushkin, A. S., 2013. Vosstanovlenie klimaticheskikh dannykh gidroopticheskikh kharakteristik na osnove modelirovaniia [The reconstruction of hydrooptical parameters data sets based on the modeling]. Sistemy kontrolia okruzhayushchei sredy [Environmental monitoring systems] 19, 162–165. (In Russian)
Lubkov, A. S., Voskresenskaya, E. N., Kukushkin, A. S., 2016. Metod vosstanovleniia srednemesiachnykh znachenii prozrachnosti vody na primere severo-zapadnoi chasti Chernogo moria [Method for reconstructing the monthly mean water transparencies for the Northwestern part of the Black Sea as an example]. Optika atmosfery i okeana [Atmos. Ocean Opt.] 29, 457–464. https://doi.org/10.1134/S1024856016050092https://doi.org/10.1134/S1024856016050092.
Lubkov, A. S., Voskresenskaya, E. N., Marchukova, O. V., 2017. Ob”yektivnaia klassifikatsiia iavlenii El’-Nin’o [Objective classification of El Niño]. Ispol’zovanie i okhrana prirodnykh resursov v Rossii [Use and protection of natural resources of Russia] 1 (149), 41–44. (In Russian)
Marchukova O. V., Voskresenskaya E. N, Lubkov A. S., 2016-a. 2015–2016 Statisticheskii prognoz El’-nin’o 2015–2016 godov i ego verifikatsiia [El Niño statistical forecast and its verification]. Sistemy kontrolia okruzhaiushchei sredy [Environmental control systems] 4 (24), 80–90. (In Russian)
Marchukova, O. V., Voskresenskaya, E. N., Maslova, V. N., Lubkov, A. S., 2016-b. La-Nin’ia 2016 goda v ramkakh prostranstvennoi klassifikatsii sobytii [La Niña 2016 within the spatial events classification]. Sistemy kontrolia okruzhayushchei sredy [Environmental control systems] 6 (26), 84–92. (In Russian)
McPhaden, M. J., Zebiak, S. E., Glantz, M. H., 2006. ENSO as an integrating concept in Earth science. Science 314 (5806), 1740–1745. https://doi.org/10.1126/science.1132588.
Mokhov, I. I., Smirnov, D. A., 2006. Issledovanie vzaimnogo vliianiia protsessov El’-Nin’o — Iuzhnoe kolebanie i Severo-Atlanticheskogo i Arkticheskogo kolebanii [Study of the mutual influence of the El Niño-Southern Oscillation processes and the North Atlantic and Arctic Oscillations]. Izvestiya RAN. Fizika atmosfery i okeana [Proceedings of the RAS. Atmospheric and Oceanic Physics] 42 (5), 598–614. https://doi.org/:10.1134/S0001433806050069.
Monin, A. S., 1999. Gidrodinamika atmosfery, okeana i zemnykh nedr [Hydrodynamics of the atmosphere, the ocean and the earth’s interior], Gidrometeoizdat, Saint Petersburg. (In Russian)
Nesterov, E. S., 2000. Izmenchivost’ kharakteristik atmosfery i okeana v Atlantiko-Evropeiskom regione v gody sobytii El’-Nin’o i La-Nin’ia [Variability of atmospheric and oceanic characteristics in the European-Atlantic region in the El-Niño and La-Niña years]. Meteorologiia i gidrologiia [Russian Meteorology and Hydrology] 8, 43–50.
Osovskii, S., 2002. Neironnye seti dlya obrabotki informatsii [Neural Networks for Data Processing], Finansy i statistika, Moscow. (In Russian)
Philander, S. G., 1990. El Niño, La Niña and the Southern Oscillation. Academic Press, San Diego, CA, 293 р.
Polonskii, A. B., Voskresenskaya, E. N., Basharin, D. V., Mikhailova, N. V., 2003. Global’nye i regional’nye proyavleniia El’-Nin’o v polyakh prizemnogo davleniia i temperatury v vesennii period [Global and regional El Niño manifestations in the fields of surface pressure and temperature in spring]. Physical Oceanography 3, 50–62. (In Russian)
Rasmusson, E. M., Carpenter, T. H., 1982. Variations in tropical sea surface temperature and surface wind fields associated with Southern Oscillation (El Niño). Monthly Weather Review 110, 354–384. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1982)110<0354:VITSST>2.0.CO;2.
Rasmusson, E. M., Wallace, J. M., 1983. Meteorological aspects of El Niño/Southern Oscillation. Science 222, 1195–1202.
Rosenblatt, F., 1962. Principles of neurodynamics: perceptrons and the theory of brain mechanisms. Spartan, N. Y., 626 р.
Trenberth, K. E., Caron, J. M., 2000. The Southern Oscillation Revisited: Sea Level Pressures, Surface Temperatures, and Precipitation. J. Climate, 13, 4358–4365. https://doi.org/10.1175/1520-0442(2000)013<4358:TSORSL>2.0.CO;2.
Voskresenskaya, E. N., Lubkov, A. S., Marchukova, O. V., 2015. Prostranstvennaia klassifikatsiia El’-Nin’o i usloviia formirovaniia sobytii 2015 goda [El-Niño spatial classification and conditions of 2015 even generation]. Sistemy kontrolia okruzhaiushchei sredy [Environmental monitoring systems] 2 (22), 80–90. (In Russian)
Voskresenskaya, E. N., Marchukova, O. V., 2015. Kachestvennaia klassifikatsiia sobytii La-Nin’ya [Qualitative classification of the La Niña events]. Morskoi gidrofizicheskii zhurnal [Physical Oceanography] 3, 14–24. https://doi.org/10.22449/1573-160X-2015-3-14-24.
Voskresenskaya, E. N., Marchukova, O. V., 2017. Prostranstvennaia klassifikatsiia La-Nin’ia [Spatial classification of La-Niña events]. Izvestiia RAN. Fizika atmosfery i okeana [Proceedings of the Russian Academy of Sciences. Atmosphere and Ocean Physics].
Voskresenskaya, E. N., Polonskii, A. B., 1992. Severoatlanticheskie kolebaniia i ikh svyaz’ s El’-Nin’o — iuzhnymi ostsilliatsiiami [North Atlantic oscillation and their relation to El Niño — Southern Oscillation]. Morskoi gidrofizicheskii zhurnal [Physical Oceanography] 4, 23–30. (In Russian)
Walker, G. T., 1924. Correlation in seasonal variations of weather. Mem. India Meteorol. Dept. 24, 275–332.
Wallace, J. M., Gutzler, D. S., 1981. Teleconnections in the geopotential height field during the Northern Hemisphere winter. Mon. Wea. Rev. 109, 784–812. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1981)109<0784:TITGHF>2.0.CO;2.
Wheeler, M. C., Kiladis, G. N., 1999. Convectively coupled equatorial waves: Analysis of clouds and temperature in the wavenumber–frequency domain. J. Atmos. Sci. 56, 374–39.
Yuan, Y., Yang, H., Li, C. Y., 2012. Study of El Niño events of different types and their potential impact on the following summer precipitation in China (in Chinese). Acta Meteorol. Sin. 70, 467–478.
Yuan, Y., Yang, S., 2012. Impacts of different types of El Niño on the East Asian climate: Focus on ENSO Cycles. J. Clim. 25, 7702–7722. https://doi.org/10.1175/JCLI-D-11-00576.1.
Zhou, S., Miller, A. J., Wang, J., Angell, J. K., 2001. Trends of NAO and AO and their associations with stratospheric processes. Geophys. Res. Lett. 28, 4107–4110. https://doi.org/10.1029/2001GL013660.
Загрузки
Опубликован
13.12.2017
Как цитировать
Лубков, А. С., Воскресенская, Е. Н. и Марчукова, О. В. (2017) «Прогнозирование индекса Южного колебания», Вестник Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле, 62(4), сс. 370–388. doi: 10.21638/11701/spbu07.2017.404.
Выпуск
Раздел
Статьи
Лицензия
Статьи журнала «Вестник Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Санкт-Петербургским государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
