Związek między cyrkulacją atmosferyczną według Lityńskiego i sezonowymi opadami w Polsce

• Autorzy: Pianko-Kluczyńska, K.

Warianty tytułu

EN

The relationship between atmospheric circulation by Lityński and seasonal rainfall in Poland

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Warunki opadowe (czyli suma opadu i liczba dni z opadem), jakie panują w danym sezonie, na określonym terenie, są bardzo ważne w agrometeorologii. W pracy analizowano związki między indeksami cyrkulacyjnymi i typami cyrkulacji zdefiniowanymi przez J. Lityńskiego i sezonowymi warunkami opadowymi dla sześciu wybranych stacji synoptycznych Polski. Stacje te reprezentują różne regiony Polski. Poszukiwano związków przydatnych z punktu widzenia klimatologa oraz osoby prognozującej pogodę. Ważne więc było, aby dana sytuacja cyrkulacyjna nie tylko często towarzyszyła danej klasie opadowej, ale żeby jednocześnie do rzadkości należały przypadki, gdy cyrkulacja ta występowała z inną klasą opadową. Warunki opadowe określono, posługując się kilkoma klasyfikacjami: pięcioklasową bazującą na stosunku sumy opadu i liczby dni z opadem do ich wieloletnich średnich sezonowych (Biuletyn Meteorologiczno-Hydrologiczny w IMGW), siedmioklasową dla sumy opadu, opartą na standaryzowanym indeksie opadowym – SPI (często wykorzystywaną w opracowaniach agrometeorologicznych) oraz trzyklasową KLIM, stosowaną w prognozach długoterminowych zarówno w stosunku do sezonowej sumy opadu, jak i liczby dni z opadem. Cyrkulacja sezonowa została opisana za pomocą odniesienia wartości percentyli dla sezonu z danego roku do percentyli z okresu referencyjnego 1981–2010. Percentyle dotyczyły wartości indeksów będących podstawą klasyfikacji Lityńskiego oraz liczby dni z danym typem lub jego składową. Za pomocą indeksu Jaccarda zbadano siłę związków między klasami opadowymi i typami cyrkulacji oraz między klasami opadowymi i poszczególnymi składowymi cyrkulacji. Autor przeprowadził dwie rekonstrukcje warunków opadowych za pomocą prostego probabilistycznego klasyfikatora Bayesa (dla typów i indeksów cyrkulacyjnych na wejściu). Celem pracy było sprawdzenie, czy klasyfikacja według Lityńskiego jest przydatna przy opracowywaniu modelu prognozy sezonowych suszy i powodzi. Potwierdziła się hipoteza, że cyrkulacja atmosferyczna niesie ze sobą informację o bieżących i przyszłych warunkach opadowych, należy ją jednak uwzględniać w modelach prognostycznych razem z wiedzą o innych procesach atmosferycznych.

EN

Precipitation conditions (i.e. the sum of precipitation and number of days with precipitation), which exist in a given season and area, are very important for agriculture. The aim of the study was to verify the thesis that the atmospheric circulation based on Lityński’s indices and types of circulation, can determine the most likely precipitation conditions, in future seasons, in selected synoptic stations in Poland. Precipitation conditions were specified using several classifications: of five classes based on the ratio of total precipitation (number of days with precipitation to their seasonal many-years averages (Meteorological and Hydrological Bulletin, IMWM), of seven classes for total precipitation, based on Standardized Precipitation Index – SPI (often used in studies of agrometeorological), and of three classes system, which is used in long-term forecasts (this classification, denoted KLIM, describes either total precipitation and the number of days with precipitation). Seasonal circulation was described by reference of percentiles for the season of the year to the percentiles of the reference period 1981–2010. Percentiles were determined for the values of the indices and the number of days with selected type or its component. The author conducted two reconstructions of precipitation characteristics using a simple probabilistic Bayesian classifier (for types and circulation indices as explanatory variables). The aim of this work was to verify whether the classification according to Lityński is useful in forecasting of seasonal drought and flooding. The hypothesis has been confirmed that the atmospheric circulation delivers the information about current and future precipitation conditions but the knowledge of other atmospheric processes should be taken into account in forecasting models.

Słowa kluczowe

PL

SPI; RPI; cyrkulacja atmosferyczna; klasyfikacja cyrkulacji Lityńskiego; probabilistyczna prognoza pogody; klasyfikator Bayesa; indeks Jaccarda

EN

SPI; RPI; atmospheric circulation; circulation classification of Lityński; probabilistic weather forecast; Bayesian classifier; Jaccard index

• Czasopismo: Przegląd Naukowy Inżynieria i Kształtowanie Środowiska
• Rocznik: 2015
• Tom: Vol. 24, No. 2
• Strony: 167--177
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., tab., wykr.

Twórcy

autor

Pianko-Kluczyńska, K.

• Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej – Państwowy Instytut Badawczy, Centrum Monitoringu Klimatu Polski, 01-673 Warszawa, ul. Podleśna 61, Poland,

Bibliografia

• Agnew, C.T. (2000). Using the SPI to Identify Drought. Drought Networks News, 12(1), 5-12.
• Brodzińska, B., Czekierda, D., Gabrylewicz, M., Jania, K., Jaworski, M., Konarski, J. i W. Wiążewski. (2014). Biuletyn Państwowej Służby Hydrologiczno-Meteorologicznej. Warszawa: Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej PIB.
• COST ACTION 733. (2014). Harmonisation and Applications of Weather Types Classifications for European Regions. Pobrano z lokalizacji: http://cost733.geo.uni-augsburg.de/cost733wiki.
• Gąsiorek, E. i Musiał, E. (2011). Porównanie i klasyfikacja warunków opadowych na podstawie Wskaźnika Standaryzowanego Opadu i Wskaźnika Względnego Opadu. Woda – Środowisko – Obszary Wiejskie, 11, Z.4 (36), 107-119.
• Kanecka-Geszke, E. i Smarzyńska, K. (2007). Ocena suszy meteorologicznej w wybranych regionach agrometeorologicznych Polski przy użyciu różnych wskaźników. Acta Sci. Pol., Formatio Circumiectus, 6(2), 41-50.
• Masters, T. (1996). Probabilistyczne sieci neuronowe. W T. Masters, Sieci neuronowe w praktyce. Programowanie w języku C. (strony 189-209). Warszawa: Wydawnictwa Naukowo-Techniczne. Pianko-
• Kluczynska, K. (2013). The relationship between the state of the stratosphere and the occurrence of meteorological drought in Poland. Meteorologische Zeitschrift, 22(5), 561-567.
• Real, R. i Vargas, J.M. (1996). The Probabilistic Basis of Jaccard’s Index of Similarity. Systematic Biology, 45, 380-385.
• Solomatine, D.P., See, L.M. i Abrahart, R.J. (2008). Data Driven Modelling: Concepts, Approaches and Experiences. W R. J. Abrahart, L. M. See i D. P. Solomatine, Practical Hydroinformatics Computational Intelligence and Technological Developments in Water Aplications. (strony 19-29). Hamburg: Springer.
• Strumiłło, P. (2008). Rozpoznawanie obrazów. Pobrano z lokalizacji Politechnika Łódzka, Instytut Elektroniki: http://www.eletel.p.lodz.pl/pstrumil/po/rozpoznawanie.pdf.
• Szwejkowski, Z., Dragańska, E. i Banaszkiewicz, B. (2004). Wpływ wskaźników cyrkulacyjnych Półkuli Północnej na temperaturę i opady w Polsce Północno-Wschodniej. Acta Agrophysica, 3(2), 385-392.
• Ustrnul, Z. i Czekierda, D. (2009). Opady atmosferyczne. W Z. Ustrnul i D. Czekierda, Atlas ekstremalnych zjawisk meteorologicznych oraz sytuacji synoptycznych w Polsce. (strony 101-132). Warszawa: Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej,
• Ustrnul, Z. i Czekierda, D. (2001). Circulation background of the atmospheric precipitation in Central Europe (based on the Polish example). Meteorologische Zeitschrift, 10(2), 103-111.