Применение материалов спутниковых наблюдений для разработки долгосрочных ледовых прогнозов для озер и водохранилищ

Целью работы является разработка методик долгосрочного прогнозирования сроков полного очищения ото льда озера Байкал, Братского и Усть-Илимского водохранилищ с использованием значений телеконнекционного индекса AO (Arctic Oscillation).
Для разработки региональных методик ледовых прогнозов в рамках настоящего исследования были использованы сроки полного очищения акватории Южной, Центральной и Северной котловин озера Байкал, Братского и Усть-Илимского водохранилищ определенные с применением данных радиометра AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) за 1998- 2020 гг. согласно методике, описанной в (Сутырина, 2014). За период исследования также были определены средние, наиболее поздние и наиболее ранние сроки полного очищения ото льда исследуемых водоемов. Согласно полученным данным сроки полного очищения изучаемых водоёмов изменяются в широких пределах, и разброс сроков достигает от 22 дней на Братском водохранилище до 29 дней в Северной котловине озера Байкал.
На основании совместного анализа массивов данных о сроках полного очищения водоемов и значений AO, усредненных за ноябрь-апрель, были получены прогнозные зависимости, которые позволяют прогнозировать характер ледовой обстановки со средней заблаговременностью от 20 до 32 дней и максимальной - от 35 до 44 дней. Обеспеченность допустимой погрешности прогнозов предложенных прогностических зависимостей составляет от 91,3 до 95,7 %, индекс корреляции составляет от 0,85 до 0,91. По результатам проверки эффективности разработанные методики прогнозирования сроков полного очищения ото льда акваторий Южной, Центральной и Северной котловин озера Байкал могут быть отнесены к категории хороших, Братского и Усть-Илимского водохранилищ – к категории удовлетворительных. Значения коэффициента прогностической информативности 0,81 и более демонстрируют временную стабильность и возможность практического использования полученных прогнозных методик.

Исследование выполнено при поддержке РФФИ, грант № 17-29-05045.