| Название НИОКТР |
Субсезонный прогноз аномалий погоды и его приложения в агрометеорологии и охране здоровья населения
|
| Аннотация |
Несмотря на существенный прогресс, достигнутый в последнее десятилетие в повышении качества долгосрочного прогноза аномалий погоды с заблаговременностью от двух до шести недель (на так называемом субсезонном масштабе), повышение его точности остается актуальной задачей. Весьма актуально и доведение субсезонного прогноза до конкретных потребителей, для чего требуется разработка новых методик и способов обработки ансамблевых долгосрочных прогнозов. В частности, потребителю важно знать прогноз характеристик, которые напрямую не прогнозируются моделью, но могут быть получены из модельных метеорологических величин.
Исследования в области вероятностного прогноза аномалий погоды на временном масштабе несколько недель, направленные на создание практически применимых методик прогноза в смежных областях (таких, как агрометеорология и охрана здоровья населения) являются новыми в мире.
В проекте используется глобальная модель атмосферы для долгосрочных прогнозов ПЛАВ072L96, имеющая горизонтальное разрешение 0,9x0,72 градуса по долготе и широте соответственно, 96 уровней по вертикали, которая будет усовершенствована в ходе проекта.
Усовершенствованная модель будет использована в разрабатываемых методиках прогноза аномалий влагозапасов почвы и опасных значений УФ-индекса. Исследования планируются по следующим направлениям:
1. Повышение точности воспроизведения радиационных притоков тепла в атмосфере, теплового баланса и баланса влаги на поверхности суши.
2. Диагностика и совершенствование воспроизведения в модели ПЛАВ динамики стратосферы Арктики и стратосферно-тропосферного динамического взаимодействия в зимне-весенний период.
3. Разработка и реализация модели эволюции температуры поверхности океана (ТПО) на субсезонном масштабе на основе методов машинного обучения. Анализ влияния такой модели на воспроизведение атмосферной циркуляции.
4. Разработка метода вероятностного прогноза аномалий влагозапасов почвы с 2–3 недельной заблаговременностью на основе выходных массивов модели ПЛАВ для территории Поволжья и черноземных областей России с учётом данных наблюдений сети станций Росгидромета по запасам продуктивной влаги в различных слоях почвы.
5. Разработка экспериментальной методики вероятностного прогноза опасных значений ультрафиолетового индекса с заблаговременностью 1-3 недели.
В ходе проекта будут получены следующие результаты:
1) готовая к испытаниям востребованная сельхозпроизводителями методика вероятностного прогноза аномалий влагозапаса почвы (в т.ч. засух) в Поволжье и черноземных областях России с заблаговременностью 2- 3 недели;
2) опытная методика вероятностного прогноза опасных значений ультрафиолетового индекса по территории России с заблаговременностью 1-3 недели
Данные методики, соответствующие мировому уровню, являются новыми в России, так как в настоящее время отсутствуют.
3) улучшение воспроизведения радиационных притоков тепла и, следовательно, поля приземной температуры (за счет нового, более точного алгоритма расчета радиационных притоков тепла и более полного учета прямого влияния аэрозолей, новых физиографических полей)
4) уменьшение систематических ошибок воспроизведения циркуляции стратосферы, оценка роли стратосферы, как источника предсказуемости на внутрисезонном временном масштабе для экстремальных явлений погоды, таких как волны холода;
5) повышение точности прогноза температуры поверхности океана в прогностической системе ПЛАВ, являющейся, в соответствие с регламентом Всемирной метеорологической организации, обязательным прогнозируемым элементом долгосрочных прогностических систем.
|
| Доступ к ОКОГУ исполнителя |
False
|
| Количество связанных РИД |
0
|
| Количество завершенных ИКРБС |
0
|
| Сумма бюджета |
21000.0
|
| Дата начала |
2025-05-29
|
| Дата окончания |
2027-12-31
|
| Номер контракта |
25-17-00314
|
| Дата контракта |
2025-05-29
|
| Количество отчетов |
3
|
| УДК |
551.5:001.891.57
|
| Количество просмотров |
12
|
| Руководитель работы |
Толстых Михаил Андреевич
|
| Руководитель организации |
Борщ Сергей Васильевич
|
| Исполнитель |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ГИДРОМЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЙ НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ"
|
| Заказчик |
Российский научный фонд
|
| Федеральная программа |
Отсутствует
|
| Госпрограмма |
—
|
| Основание НИОКТР |
Грант
|
| Последний статус |
2025-12-09 14:42:44 UTC, 2025-12-09 14:42:44 UTC
|
| ОКПД |
Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области наук о Земле и взаимосвязанных наук об окружающей среде
|
| Отраслевой сегмент |
—
|
| Минздрав |
—
|
| Межгосударственная целевая программа |
—
|
| Ключевые слова |
гидродинамический прогноз погоды; субсезонный прогноз; долгосрочный прогноз погоды; глобальная модель атмосферы; вероятностный прогноз
|
| Соисполнители |
—
|
| Типы НИОКТР |
Разработка новых материалов, научно-методических материалов, продуктов, процессов, программ, устройств, типов, элементов, услуг, систем, методов, методик, рекомендаций, предложений, прогнозов
|
| Приоритетные направления |
—
|
| Критические технологии |
—
|
| Рубрикатор |
37.21.77 - Моделирование физическое и математическое
|
| OECD |
—
|
| OESR |
Климатические исследования; Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8); Метеорология и науки об атмосфере
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
| Регистрационные номера |
—
|
