Первое применение в режиме реального времени методики вероятностного прогноза извержений вулкана Безымянный

В конце 2016 г. начался очередной эпизод эруптивной активности вулкана Безымянный на Камчатке. Рассматриваются предвестниковые ситуации, выявленные по возрастанию уровня сейсмичности и проанализированные в реальном времени перед тремя извержениями вулкана в ноябре 2016 г. – марте 2017 г. Применение формализованной методики вероятностного прогноза, разработанной для вулкана Безымянный В.А. Салтыковым по сейсмическим данным 1999–2014 гг., позволило сформулировать вероятностные прогнозы извержений в режиме реального времени, которые были переданы Камчатскому филиалу Российского экспертного совета по прогнозу землетрясений, оценке сейсмической опасности и риска (КФ РЭС) и признаны оправдавшимися

Методика прогноза дождевых паводков в бассейне Верхнего Амура (на примере р. Онон)

Актуальность работы. Бассейн Амура относится к паводкоопасному региону. Дождевые наводнения в бассейне верхнего Амура, носящие катастрофический характер, наблюдались за последнее столетие 8 раз. Они охватывали одновременно огромные территории, сопровождались человеческими жертвами, разрушением жилых и производственных зданий, инженерных коммуникаций. Эффективным способом борьбы с наводнениями является регулирование речного стока путем создания водохранилищ. Существующих водохранилищ в речной системе Амура не хватает, чтобы эффективно регулировать сток воды. Их строительство предусмотрено в планах дальнейшего освоения региона. Прогнозы притока паводковых вод являются одной из ключевых задач, позволяющих минимизировать ущерб от паводков и определить наиболее рациональный режим эксплуатации существующих и вновь создаваемых водохранилищ. Цель работы: на примере реки Онон исследовать процессы формирования наводнений и разработать методику их краткосрочного прогноза в бассейне верхнего Амура. Методы исследования: методы водного баланса, географо-гидрологические, статистические, математическое моделирование процессов формирования стока. Результаты. Для реализации прогноза ежедневных расходов (уровней) воды дождевых паводков адаптирована концептуальная модель Д.А. Буракова, используемая в сибирских подразделениях Росгидромета. В качестве ландшафтно-гидрологической основы построения модели принято деление бассейна на районы и высотные зоны. Исходной территориальной единицей осреднения гидрометеорологических характеристик в бассейнах горных рек является высотная зона. В пределах высотной зоны территориальная неравномерность распределения запасов снега и емкостного поглощения воды учитывается с помощью распределений вероятности. Отрезки времени, в течение которых суточное поступление воды на поверхность бассейна превышает суточное испарение и просачивание, образуют последовательные паводкообразующие периоды. Для каждых суток паводкообразующего периода рассчитывается водоотдача высотных зон на основе инфильтрационно-емкостной модели Е.Г. Попова, гравитационный запас воды на склонах и приток в русловую сеть. В основу модели расчета добегания притока воды по русловой сети положен интеграл свёртки (генетическая формула паводка). В результате выполненных исследований разработана методика прогноза ежедневных уровней воды в русловой системе р. Онон. Испытания методики в оперативном режиме в Читинском гидрометеорологическом центре показали ее эффективность.Relevance. The Amur basin is situated in a flood-inclined region. Over the course of the past century the disastrous pluvial flooding have occurred in the basin eight times. They covered huge territories, took peopleґs lives and caused considerable damage to residential and industrial buildings, engineering systems. One of the efficient methods to struggle the floods is to regulate the river run-off developing flood-control reservoirs. The number of existing reservoirs on the Amur river system is insignificant to control efficiently the river run-off. Their building is tied with further region development. The forecast of flood water inflow allows minimizing damage and identifying the most rational reservoir release rules for the existing and expected reservoirs. Aim of the research is to investigate the floods formation by the example of the Onon river and to develop the methods for short-term forecast of floods in the upper Amur basin. Research methods: water balance method, geographical and hydrological methods, statistical method, mathematical modeling of run-off formation. Results. The Burakovґs conceptual model is adapted to forecast daily rain floods water flows. This model is used by the Siberian department of the Federal Service for Hydrometeorology and Environmental Monitoring of Russia. The landscape and hydrological basis for this model is the basin division into areas and altitudinal zones. The altitudinal zone is an initial territorial unit of averaging the hydrological characteristics of mountain rivers. Within the altitudinal zone, territorial irregularity of snow cover distribution and capacitive water absorption are taken into account by probability distribution. The periods, when the diurnal water entry to the surface of the basin exceeds the diurnal evaporation and infiltration, compose successive flood-forming periods. For each day of a flood-forming period, the water yield is estimated using the Popovґs infiltration capacitive model. Besides, the gravitational water storage on the slopes and the inflow in the channel network are calculated. The method, describing water lag along the river channels, is based on applying the convolution integral (the genetic flood formula). As a result of the research, the author has developed the method of forecasting daily water levels in the Onon riverbed system. The method was applied by the Chita department of the Federal Service for Hydrometeorology and Environmental Monitoring of Russia and proved its efficiency

Индуктивное прогнозирование планетарного геомагнитного индекса Kp

В данной работе на основе метода индуктивного моделирования разработаны модели для прогнозирования планетарного геомагнитного индекса KP на 3 часа вперед. Коэффициент корреляции выхода данной модели с измеренными значениями составляет около 80%. Эффективность прогноза находится на уровне 60%. Программы, основанные на данном методе, достаточно быстродейственные для использования в оперативном режиме.В даній роботі на основі методу індуктивного моделювання розроблені моделі для прогнозу-вання планетарного геомагнітного індексу KP на 3 години вперед. Коефіцієнт кореляції виходу даної моделі з виміряними значеннями складає близько 80%. Ефективність прогнозу знаходиться на рівні 60%. Програми, що основані на даному методі, є достатньо швидкодійними для використання в оперативному режимі.We developed models for forecasting the KP index with 3 hours lead time. They are based on the inductive modelling approach. The linear correlation coefficient between the model output and the measured value is about 80%. The prediction efficiency is about 60%. The software utilizing this method is fast enough to be used in operations

Методика прогноза дождевых паводков в бассейне Верхнего Амура (на примере р. Онон)

Актуальность работы. Бассейн Амура относится к паводкоопасному региону. Дождевые наводнения в бассейне верхнего Амура, носящие катастрофический характер, наблюдались за последнее столетие 8 раз. Они охватывали одновременно огромные территории, сопровождались человеческими жертвами, разрушением жилых и производственных зданий, инженерных коммуникаций. Эффективным способом борьбы с наводнениями является регулирование речного стока путем создания водохранилищ. Существующих водохранилищ в речной системе Амура не хватает, чтобы эффективно регулировать сток воды. Их строительство предусмотрено в планах дальнейшего освоения региона. Прогнозы притока паводковых вод являются одной из ключевых задач, позволяющих минимизировать ущерб от паводков и определить наиболее рациональный режим эксплуатации существующих и вновь создаваемых водохранилищ. Цель работы: на примере реки Онон исследовать процессы формирования наводнений и разработать методику их краткосрочного прогноза в бассейне верхнего Амура. Методы исследования: методы водного баланса, географо-гидрологические, статистические, математическое моделирование процессов формирования стока. Результаты. Для реализации прогноза ежедневных расходов (уровней) воды дождевых паводков адаптирована концептуальная модель Д.А. Буракова, используемая в сибирских подразделениях Росгидромета. В качестве ландшафтно-гидрологической основы построения модели принято деление бассейна на районы и высотные зоны. Исходной территориальной единицей осреднения гидрометеорологических характеристик в бассейнах горных рек является высотная зона. В пределах высотной зоны территориальная неравномерность распределения запасов снега и емкостного поглощения воды учитывается с помощью распределений вероятности. Отрезки времени, в течение которых суточное поступление воды на поверхность бассейна превышает суточное испарение и просачивание, образуют последовательные паводкообразующие периоды. Для каждых суток паводкообразующего периода рассчитывается водоотдача высотных зон на основе инфильтрационно-емкостной модели Е.Г. Попова, гравитационный запас воды на склонах и приток в русловую сеть. В основу модели расчета добегания притока воды по русловой сети положен интеграл свёртки (генетическая формула паводка). В результате выполненных исследований разработана методика прогноза ежедневных уровней воды в русловой системе р. Онон. Испытания методики в оперативном режиме в Читинском гидрометеорологическом центре показали ее эффективность.Relevance. The Amur basin is situated in a flood-inclined region. Over the course of the past century the disastrous pluvial flooding have occurred in the basin eight times. They covered huge territories, took peopleґs lives and caused considerable damage to residential and industrial buildings, engineering systems. One of the efficient methods to struggle the floods is to regulate the river run-off developing flood-control reservoirs. The number of existing reservoirs on the Amur river system is insignificant to control efficiently the river run-off. Their building is tied with further region development. The forecast of flood water inflow allows minimizing damage and identifying the most rational reservoir release rules for the existing and expected reservoirs. Aim of the research is to investigate the floods formation by the example of the Onon river and to develop the methods for short-term forecast of floods in the upper Amur basin. Research methods: water balance method, geographical and hydrological methods, statistical method, mathematical modeling of run-off formation. Results. The Burakovґs conceptual model is adapted to forecast daily rain floods water flows. This model is used by the Siberian department of the Federal Service for Hydrometeorology and Environmental Monitoring of Russia. The landscape and hydrological basis for this model is the basin division into areas and altitudinal zones. The altitudinal zone is an initial territorial unit of averaging the hydrological characteristics of mountain rivers. Within the altitudinal zone, territorial irregularity of snow cover distribution and capacitive water absorption are taken into account by probability distribution. The periods, when the diurnal water entry to the surface of the basin exceeds the diurnal evaporation and infiltration, compose successive flood-forming periods. For each day of a flood-forming period, the water yield is estimated using the Popovґs infiltration capacitive model. Besides, the gravitational water storage on the slopes and the inflow in the channel network are calculated. The method, describing water lag along the river channels, is based on applying the convolution integral (the genetic flood formula). As a result of the research, the author has developed the method of forecasting daily water levels in the Onon riverbed system. The method was applied by the Chita department of the Federal Service for Hydrometeorology and Environmental Monitoring of Russia and proved its efficiency

ОПЫТ ВЫПУСКА СНЕГОЛАВИННОГО БЮЛЛЕТЕНЯ ДЛЯ ГОРНОГО РЕГИОНА ЗАИЛИЙСКИЙ АЛАТАУ

The most common method of communicating avalanche forecasts to the public is the avalanche bulletin. They are compiled at most major avalanche forecasting and research centers. Bulletins provide up-to-date information on snow cover stability, avalanche danger level, main avalanche problems and weather forecast. Consumers of information are tourists, skiers, administrations of tourist facilities. On their basis, they can plan the work of ski resorts and other recreational activities. In the Republic of Kazakhstan, a reference-recommendation on avalanche danger in the mountains is compiled only for government apparatus, and the population is deprived of information about avalanches. For several years, an experiment has been carried out in the laboratory of natural hazards of the Institute of Geography to issue an avalanche bulletin. For this, current avalanche and meteorological information is collected at three mountain meteorological stations – Lake Ulken Almaty, Mynzhylki and Shymbulak. The level of avalanche danger is assessed weekly according to the Kazakhstan version of the European five-point danger scale. Classification of avalanche danger levels is carried out using a specially created neural network. Information about the level of avalanche danger, the state of the snow cover and the weather forecast is indicated in the weekly avalanche bulletin. The accuracy of the classification of avalanche situations using artificial intelligence was 84–90%. The final accuracy of forecasts of the level of avalanche danger, taking into account the weather forecast, was 73–82%. The bulletin is published on the Internet and telegram channel before every weekend. In the future, it is planned to introduce the experience gained into the work of the official avalanche service of the Republic of Kazakhstan.Самым распространенным методом доведения снеголавинных прогнозов до населения является снеголавинный бюллетень. Они составляются в большинстве крупных центров прогнозирования и изучения снежных лавин. В бюллетенях указывается актуальная информация о стабильности снежного покрова, уровне лавинной опасности, основных лавинных проблемах и прогнозе погоды. Потребителями информации являются туристы, горнолыжники, администрации туристических объектов. На их основе они могут планировать работу горнолыжных баз и другую рекреационную деятельность. В Республике Казахстан справка-рекомендация о лавинной опасности в горах составляется только для государственных органов, а население лишено информации о лавинах. В течение нескольких лет в лаборатории природных опасностей Института географии и водной безопасности Министерства науки и высшего образования Республики Казахстан проводится эксперимент по выпуску снеголавинного бюллетеня. Для этого собирается текущая снеголавинная и метеорологическая информация на трех горных метеорологических станциях – Большое Алматинское озеро, Мынжилки и Чимбулак. Еженедельно проводится оценка уровня лавинной опасности по Казахстанскому варианту Европейской пятибалльной шкалы опасности. Классификация уровней лавинной опасности проводится с помощью специально обученной нейронной сети. Информация об уровне лавинной опасности, состоянии снежного покрова и прогноз погоды указывается в еженедельном снеголавинном бюллетене. Бюллетень публикуется в сети интернет и телеграмм-канале перед каждыми выходными. Точность классификации лавиноопасной обстановки с помощью искусственного интеллекта составила 84–90%. Итоговая точность прогнозов уровня лавинной опасности с учетом прогноза погоды составила 73–82%. В дальнейшем планируется внедрить полученный опыт в работу официальной снеголавинной службы Республики Казахстан

Интерпретационная модель анализа среды возникновения лавинного климата

Рассмотрена актуальная проблема прогнозирования лавинной опасности. Предложена модель формализации ситуаций, основанная на интерпретации рядов распределения вероятностей и определении границ лавиноопасных и нелавиноопасных множеств. Показана возможность применения модели на реальных данных. Обоснована необходимость применения данной модели для прогнозирования временной характеристики схода лавины.Розглянуто актуальну проблему прогнозування лавинної небезпеки. Запропоновано модель формалізації ситуацій, яку засновано на інтерпретації рядів розподілу ймовірностей і визначенні кордонів лавинонебезпечних та нелавинонебезпечних множин. Показано можливість застосування моделі на реальних даних. Обґрунтовано необхідність застосування даної моделі для прогнозування часової характеристики сходу лавини.An important problem of avalanche risks forecasting is considered. The model of situations formalization, which is based on the interpretation of distribution series of probabilities and delimitation of avalanche hazard degree sets, is offered. The possibility of using the model on real data is shown. Necessity for applying the given model for forecasting the time characteristic of avalanches descent is proved

ВОЗМОЖНОСТИ КРАТКОСРОЧНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СТОКА МАЛОЙ РЕКИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

The paper addresses prospects for short-term (from 1 to 7 days) forecasting of river streamflow runoff based on several machine learning methods: multiple linear regression (LM) model, a multilayer perceptron (MLP) artificial neural network, and a recurrent artificial neural network with long short-term memory (LSTM). Methods for expanding the set of predictors for model construction are proposed, and the possibility of random shuffling of the time-series of predictors for model calibration and verification are assessed. The object of the study is the small river of Central Russia – river Protva (Spas-Zagorie gauge). Current and lagged values of streamflow discharge at the gauge and daily precipitation at local weather stations are used as predictors for the model, as well as moisture index and evaporation rate. The obtained results show the possibility of constructing an effective operational forecasting system for short-term runoff forecasting. The study revealed the applicability of artificial neural network models, acceptable for operational practice, using all available hydrometeorological information on the catchment, as they showed the most stable results at all lead times from 1 to 7 days. In contrast to the linear model, which efficiency decreases after lead time of more than 3 days, the artificial neural networks models have higher forecast efficiency up to 7 days. The results obtained are robust for all phases of the water regime, both spring floods and summer floods. The software implementation of the models is made on the basis of open software libraries in the Python language, which makes it possible to widely use the methods for scientific research and applied problems.В статье исследуются возможности краткосрочного (от 1 до 7 суток) прогнозирования расходов воды на основе нескольких методов машинного обучения: модели множественной линейной регрессии, искусственной нейронной сети по типу многослойного перцептрона и рекуррентной искусственной нейронной сети с долгосрочной кратковременной памятью. Предлагаются методы расширения набора предикторов для построения моделей и исследуется возможность случайного перемешивания хронологического ряда предикторов для калибровки и верификации моделей как повышающая устойчивость результатов прогноза. В качестве объекта исследования используется малая река Средней полосы России – река Протва (гидрометрический пост Спас-Загорье). В качестве предикторов используются расходы воды на посту и суточные суммы осадков на трех ближайших метеостанциях в текущий момент времени (сутки) и со сдвигом назад до 7 суток, а также индекс увлажнения бассейна и характеристики температуры воздуха и испарения. На конкретном примере показана возможность построения эффективной оперативной прогностической системы для краткосрочного прогнозирования стока. Исследование выявило приемлемую для оперативной практики применимость моделей искусственных нейронных сетей, использующих всю доступную гидрометеорологическую информацию на водосборе, как показавших наиболее устойчивые результаты на всех заблаговременностях от 1 до 7 суток. Так, в отличие от линейной прогностической модели, эффективность которой снижается на заблаговременностях более 3 суток, модели искусственных нейронных сетей показали высокую эффективность прогноза до 7 суток. Полученные результаты устойчивы для всех фаз водного режима, как весеннего половодья, так и летних паводков. Программная реализация моделей выполнена на основании открытых программных библиотек на языке Python, что показывает возможность широкого использования описанных методик для научных исследований и прикладных задач

Тропосферные и ионосферные эффекты землетрясений вблизи и на удалении от сейсмически активного региона

Проведен анализ экспериментальных данных о вариациях электромагнитного излучения в ОНЧ диапазоне в атмосфере Земли и полного электронного содержания ионосферы вблизи и на больших удалениях от зоны землетрясения. Показано, что вариации ОНЧ излучения в сейсмически спокойном регионе в течение суток и ото дня ко дню имеют особенности, которые коррелируют с изменениями глобальной сейсмической активности. Эффекты в вариациях ОНЧ проявляются как до усиления сейсмической активностью с заблаговременностью, пропорциональной магнитуде землетрясения, так и в первые сутки после него. Влияние сильных землетрясений на широтный ход полного єлектронного содержания может носить различный характер: экваториальная аномалия, в частности, может исчезать и такой эффект наблюдается на больших удалениях от эпицентра (более 6 тыс. км)

Физическое значение производной тензора деформации макромасштабной турбулентности и его роль в уравнении баланса энтропии

Важной компонентой уравнения баланса энтропии является тензор деформации, который указывает на содержание перестроечного механизма в общей циркуляции атмосферы. Производная по времени от тензора деформации, в свою очередь, указывает на скорость происходящей деформационной перестройки. Если эта скорость соответствует колебаниям на временном интервале климатических эпох, то этот вид колебаний соответствует перестройкам климата.Важливою компонентою рівняння балансу ентропії є тензор деформації, який визначає вміст механізму перебудови в загальній циркуляції атмосфери. Похідна за часом від тензора деформації, в свою чергу, визначає швидкість деформаційної перебудови, що відбувається. Якщо ця швидкість відповідає коливанням на тимчасовому інтервалі кліматичних епох, то цей тип коливань відповідає перебудовам клімату

Межгодовая изменчивость и прогноз весенних ледовых явлений на оз. Байкал и водохранилищах Ангарского каскада

The study of interannual variability of ice phenomena on large inland waters, as well as the ice forecasts for them are of great practical importance for navigation because any ice on water interferes with navigation. This article presents a description of the developed approach to mapping the stages of melting and destruction of ice cover on Lake Baikal, and the Bratsk and Ust-Ilimsk reservoirs using data from AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) and shows examples of the ice condition maps in the spring. The AVHRR data, obtained for the period 1998–2015, made possible to analyze processes of the ice disappearance on aquatories of the South, Central and North parts of Lake Baikal, and the Bratsk and Ust'-Ilimsk reservoirs including determination of dates of the total ice disappearance (the first ice-free dates) on the reservoirs under investigation: the average, earliest and latest dates, and a range. It has been found that the interannual changes of these dates are the opposite to the inter-annual fluctuations of values of the Arctic Oscillation (AO) index, that allows using the AO index as a predictor in regional predictive dependencies.Using results of analysis of the AO index values, averaged over different time intervals, and the data series of the first dates of the ice-free situations we constructed regional equations allowing to foresee a character of the ice situation with the average earliness from 21 to 33 days. Tests of effectiveness of the proposed predictive dependencies demonstrated a good quality of forecasts of the dates when Southern, Central and Northern parts of Lake Baikal,as well the Bratsk and Ust-Ilimsk reservoirs become totally free of ice.По данным радиометра AVHRR изучена изменчивость сроков очищения ото льда акваторий озера Байкал, Братского и Усть-Илимского водохранилищ с 1998 по 2015  г. Разработаны региональные методики долгосрочного прогнозирования сроков полного очищения исследуемых акваторий с использованием значений индекса Арктической осцилляции, позволяющие прогнозировать характер развития ледовых явлений со средней заблаговременностью от 21 до 33 суток