Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 3.231.230.177
    [SESS_TIME] => 1628068482
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 8857426d8715d94b4c4ba51e4a28ec05
    [SALE_USER_ID] => 0
    [UNIQUE_KEY] => ee9a6e3a682563d23929191cfbcb1698
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Оптика атмосферы и океана

2020 год, номер 9

Численные эксперименты по прогнозу гололедных явлений

Р.Ю. ИГНАТОВ1, К.Г. РУБИНШТЕЙН1,2, Ю.И. ЮСУПОВ3
1Институт проблем безопасного развития атомной энергетики РАН, 115191, г. Москва, Большая Тульская ул., 52
prognozist@gmail.com
2Гидрометцентр России, 123242, г. Москва, Большой Предтеченский пер., 11-13
k.g.rubin@googlemail.com
3ООО НПЦ «Мэп Мейкер», 123242, г. Москва, Нововаганьковский пер., 5 стр. 1
usupov@gismeteo.ru
Ключевые слова: прогноз гололеда, Центральный регион России, WRF-ARW, forecast of ice, central region of Russia
Страницы: 735-741

Аннотация

Представлены методы и результаты численного прогноза гололедных явлений на территории Центральной России для холодных периодов 2003-2018 гг. Приведено сравнение успешности прогноза гололеда по двум методам: 1) анализ типов гидрометеоров и температуры воздуха у земли из прогнозов модели WRF-ARW; 2) использование теплобалансной модели с прогнозами модели WRF-ARW в качестве входных данных. Показаны некоторые преимущества прогнозов гололеда с помощью теплобалансной модели.

DOI: 10.15372/AOO20200911
Добавить в корзину
Товар добавлен в корзину