Том 28, номер 03, статья № 6

Огородников В. А., Сересева О. В. Мультипликативная численная стохастическая модель полей суточных сумм жидких осадков и ее использование для оценки статистических характеристик экстремальных режимов их выпадения. // Оптика атмосферы и океана. 2015. Т. 28. № 03. С. 238-245.    PDF
Скопировать ссылку в буфер обмена

Аннотация:

Рассмотрен мультипликативный подход к построению численных стохастических моделей пространственных и пространственно-временных полей суточных сумм жидких осадков на регулярной сетке. Подход состоит в том, что независимо моделируются поля индикаторов осадков с заданной корреляционной функцией и вероятностями выпадения осадков и поля сумм осадков с соответствующей корреляционной функцией и одномерным распределением. Итоговым полем является произведение этих полей. Приведены результаты верификации модели по исследованию свойств статистических характеристик экстремальных осадков.

Ключевые слова:

численная стохастическая модель, поля индикаторов, осадки, неоднородность

Список литературы:

  1. Пригарин С.М., Маршак А. Численная имитационная модель разорванной облачности, адаптированная к результатам наблюдений // Оптика атмосф. и океана. 2005. Т. 18, № 3. С. 256–263.
  2. Драган Я.П., Рожков В.А., Яворский И.Н. Методы вероятностного анализа ритмики океанологических процессов. Л.: Гидрометеоиздат, 1987. 320 с.
  3. Kleiber W., Katz R.W., Rajagopalan B. Daily spatiotemporal precipitation simulation using latent and transformed Gaussian processes // Water Resources Research. 2012. V. 48, iss. 1. P. 11105–11114.
  4. Ogorodnikov V.A., Prigarin S.M. Numerical modelling of random processes and fields: algorithms and applications. Utrecht: VSP, 1996. 240 p.
  5. Semenov M.A., Barrow E.M. Use of a stochastic weather generator in the development of climate change scenarios // Clim. Change. 1997. V. 35, iss. 4. P. 397–414.
  6. Анисимова А. Численное моделирование индикаторных случайных полей жидких осадков // Труды конференции молодых ученых ИВМиМГ СО РАН. Новосибирск: Изд-во ИВМиМГ СО РАН, 1997. С. 3–15.
  7. Ukhinova O.S., Ogorodnikov V.A. Stochastic models of spatial-time fields of precipitation sums // Proc. 6th St. Peterburg WorkShop on simulation. 2009. P. 193–197.
  8. Пригарин С.М. Методы численного моделирования случайных процессов и полей. Новосибирск: Изд-во ИВМиМГ СО РАН, 2005. 258 с.
  9. Дробышев А.Д., Марченко А.С., Огородников В.А., Чижиков В.Д. Статистическая структура временных рядов суточных сумм жидких осадков в равнинной части Новосибирской области // Труды ЗапСибНИИ Госкомгидромета. 1989. Вып. 86. С. 44–66.
  10. Марченко А.С. Аппроксимация эмпирического распределения вероятностей суточных сумм жидких осадков // Труды ЗапСибНИИ Госкомгидромета. 1989. Вып. 86. С. 66–74.
  11. Смирнов Н.В., Большев Л.Н. Таблицы для вычисления функций нормального распределения. М.: Изв. АН СССР, 1962. 109 с.
  12. Марпл-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. М.: Мир, 1990. 540 c.