Сравнение различных методов кластеризации для определения погодных режимов в Евро-Атлантическом секторе в зимний и летний сезоны
- Авторы: Бабанов Б.А.1, Семенов В.А.1,2, Мохов И.И.1,3
-
Учреждения:
- Институт физики атмосферы им. А. М. Обухова РАН
- Институт географии РАН
- Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
- Выпуск: Том 59, № 6 (2023)
- Страницы: 686-706
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.rcsi.science/0002-3515/article/view/162271
- DOI: https://doi.org/10.31857/S0002351523060020
- EDN: https://elibrary.ru/OSUIJZ
- ID: 162271
Цитировать
Аннотация
Для выделения режимов крупномасштабной атмосферной циркуляции (погодных режимов) используются различные методы кластерного анализа. В статье приведено сравнение четырех, наиболее часто используемых методов – k-means (KM), иерархической кластеризации Уорда (HW), модели Гауссовой смеси (GM) и самоорганизующихся карт Кохонена (SOM) на примере выделения погодных режимов в Евро-Атлантическом секторе. Использовались данные реанализа ERA5 для высоты геопотенциала на уровне 500 гПа (z500) для периода 1940–2022 гг. Для зимних месяцев методом KM выделялись четыре классических для Евро-Атлантики погодных режима – два режима, ассоциированные с положительной и отрицательной фазами Североатлантического колебания (NAO+ и NAO–), режим Скандинавского блокинга (SB) и режим, характеризующийся повышенным давлением над Северной Атлантикой. Для летних месяцев методом KM выделены режимы, похожие по пространственной структуре на зимние. Методом SOM выделяются режимы, практически неотличимые от режимов, полученных методом KM. В отличие от KM и SOM, методами HW и GM выделены режимы, характерная пространственная структура которых не полностью совпадает с четырьмя классическими зимними режимами в Евро-Атлантике и их летними аналогами. Режимами, полученными методами HW и GM, объясняется меньшая доля дисперсии z500, для них отличаются особенности переходов, относительные повторяемости и характерные продолжительности, а летние режимы меньше похожи на зимние по сравнению с режимами, полученными методом KM. Средние коэффициенты пространственной корреляции между характерными полями аналогичных режимов, детектированных методами KM и HW, составили 0.76 для зимы и 0.83 для лета, методами KM и GM – 0.70 для зимы и 0.72 для лета, методами HW GM – 0.41 и 0.44 соответственно. При использовании некоторых методов кластеризации выявлены статистически значимые тренды сезонной повторяемости режимов – положительный тренд “NAO+” и отрицательный тренд “NAO–”.
Об авторах
Б. А. Бабанов
Институт физики атмосферы им. А. М. Обухова РАН
Автор, ответственный за переписку.
Email: babanov@ifaran.ru
Россия, 119017, Москва, Пыжевский переулок, 3,
В. А. Семенов
Институт физики атмосферы им. А. М. Обухова РАН; Институт географии РАН
Email: babanov@ifaran.ru
Россия, 119017, Москва, Пыжевский переулок, 3,; Россия, 119017, Москва, Старомонетный переулок, 29
И. И. Мохов
Институт физики атмосферы им. А. М. Обухова РАН; Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Email: babanov@ifaran.ru
Россия, 119017, Москва, Пыжевский переулок, 3,; Россия, 119991, Москва, Ленинские горы, 1,
Список литературы
- Бабанов Б.А., Семенов В.А., Акперов М.Г., Мохов И.И., Keenlyside N.S. Повторяемость зимних режимов атмосферной циркуляции в Евро-Атлантическом регионе и связанные с ними экстремальные погодно-климатические аномалии в Северном полушарии // Оптика атмосферы и океана. 2023. Т. 36. № 4. С. 304–312.
- Бардин М.Ю., Платова Т.В. Долгопериодные вариации показателей экстремальности температурного режима на территории России и их связь с изменениями крупномасштабной атмосферной циркуляции и глобальным потеплением // Метеорол. и гидрол. 2019. № 12. С. 5–19.
- Гирс А.А. Макроциркуляционный метод долгосрочных метеорологических прогнозов. Л.: Гидрометеоиздат, 1974. 485 с.
- Дзердзеевский Б.Л., Курганская В.М., Витвицкая З.М. Типизация циркуляционных механизмов в Северном полушарии и характеристика синоптических сезонов // Труды НИУ ГУГМС. Л.: Гидрометиздат. 1946. 80 с.
- Arthur D., Vassilvitskii S. K-means++ the advantages of careful seeding // Proceedings of the eighteenth annual ACM-SIAM symposium on Discrete algorithms. 2007. P. 1027–1035.
- Banfield J.D., Raftery A.E. Model-based Gaussian and non-Gaussian clustering // Biometrics. 1993. P. 803–821.
- Bao M., Wallace J.M. Cluster analysis of Northern Hemisphere wintertime 500-hPa flow regimes during 1920–2014 // J. Atmospheric Sciences. 2015. V. 72. № 9. P. 3597–3608.
- Barnston A.G., Livezey R.E. Classification, seasonality and persistence of low-frequency atmospheric circulation patterns // Monthly weather review. 1987. V. 115. № 6. P. 1083–1126.
- Baur F., Hess P., Nagel H. Kalender der grosswetterlagen Europas 1881–1939 // Bad Homburg. 1944. V. 35.
- Bilmes J.A. A gentle tutorial of the EM algorithm and its application to parameter estimation for Gaussian mixture and hidden Markov models // International computer science institute. 1998. V. 4. № 510. P. 126.
- Bradley P.S., Fayyad U.M. Refining initial points for k-means clustering // ICML. 1998. V. 98. P. 91–99.
- Cassou C. Intraseasonal interaction between the Madden–Julian oscillation and the North Atlantic Oscillation // Nature. 2008. V. 455. № 7212. P. 523–527.
- Cattiaux J., Vautard R., Cassou C., Yiou P., Masson-Delmotte V., Codron F. Winter 2010 in Europe: A cold extreme in a warming climate // Geophysical Research Letters. 2010. V. 37. № 20.
- Charlton-Perez A.J., Ferranti L., Lee R.W. The influence of the stratospheric state on North Atlantic weather regimes // Quarterly J. Royal Meteorological Society. 2018. V. 144. № 713. P. 1140–1151.
- Cheng X., Wallace J.M. Cluster analysis of the Northern Hemisphere wintertime 500-hPa height field: Spatial patterns // J. atmospheric sciences. 1993. V. 50. № 16. P. 2674–2696.
- Christiansen B. Atmospheric circulation regimes: Can cluster analysis provide the number? // J. Climate. 2007. V. 20. № 10. P. 2229–2250.
- Corti S., Molteni F., Palmer T.N. Signature of recent climate change in frequencies of natural atmospheric circulation regimes // Nature. 1999. V. 398. № 6730. P. 799–802.
- Dawson A., Palmer T.N., Corti S. Simulating regime structures in weather and climate prediction models // Geophysical Research Letters. 2012. V. 39. № 21.
- Fabiano F., Christensen H.M., Strommen K., Athanasiadis P., Baker A., Schiemann R., Corti S. Euro-Atlantic weather Regimes in the PRIMAVERA coupled climate simulations: impact of resolution and mean state biases on model performance // Climate Dynamics. 2020. V. 54. P. 5031–5048.
- Falkena S.K., de Wiljes J., Weisheimer A., Shepherd T.G. Revisiting the identification of wintertime atmospheric circulation regimes in the Euro-Atlantic sector // Quarterly J. Royal Meteorological Society. 2020. V. 146. № 731. P. 2801–2814.
- Folland C.K., Knight J., Linderholm H.W., Fereday D., Ineson S., Hurrell J.W. The summer North Atlantic Oscillation: past, present, and future // J. Climate. 2009. V. 22. № 5. P. 1082–1103.
- Govender P., Sivakumar V. Application of k-means and hierarchical clustering techniques for analysis of air pollution: A review (1980–2019) // Atmospheric pollution research. 2020. V. 11. № 1. P. 40–56.
- Greene C.A. et al. The climate data toolbox for MATLAB // Geochemistry, Geophysics, Geosystems. 2019. V. 20. № 7. P. 3774–3781.
- Guemas V., Salas-Mélia D., Kageyama M., Giordani H., Voldoire A., Sanchez-Gomez E. Summer interactions between weather regimes and surface ocean in the North-Atlantic region // Climate dynamics. 2010. V. 34. P. 527–546.
- Hannachi A. Low-frequency variability in a GCM: Three-dimensional flow regimes and their dynamics // J. climate. 1997. V. 10. № 6. P. 1357–1379.
- Hartigan J.A., Wong M.A. A k-means clustering algorithm // Applied statistics. 1979. V. 28. № 1. P. 100–108.
- Hersbach H. et al. The ERA5 global reanalysis // Quarterly J. Royal Meteorological Society. 2020. V. 146. № 730. P. 1999–2049.
- Hess P., Brezowsky H. Katalog der Grosswetterlagen Europas 1881–1976, 3. verbesserte und ergänzte Aufl // Berichte des Deutschen Wetterdienstes. 1977. V. 113. P. 1–140.
- Hurrell J.W. Decadal trends in the North Atlantic Oscillation: Regional temperatures and precipitation // Science. 1995. V. 269. № 5224. P. 676–679.
- Hurrell J.W., Kushnir Y., Ottersen G., Visbeck M. An overview of the North Atlantic oscillation // Geophysical Monograph-American Geophysical Union. 2003. V. 134. P. 1–36.
- Huth R. et al. Classifications of atmospheric circulation patterns: recent advances and applications // Annals of the New York Academy of Sciences. 2008. V. 1146. № 1. P. 105–152.
- James P.M. An objective classification method for Hess and Brezowsky Grosswetterlagen over Europe // Theoretical and Applied Climatology. 2007. V. 88. P. 17–42.
- Kanungo T., Mount D.M., Netanyahu N.S., Piatko C.D., Silverman R., Wu A.Y. An efficient k-means clustering algorithm: Analysis and implementation // IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. 2002. V. 24. № 7. P. 881–892.
- Kearns M., Mansour Y., Ng A.Y. An information-theoretic analysis of hard and soft assignment methods for clustering // Learning in graphical models. 1998. P. 495–520.
- Khan K., Rehman S.U., Aziz K., Fong S., Sarasvady S. DBSCAN: Past, present and future // The fifth international conference on the applications of digital information and web technologies (ICADIWT 2014). IEEE, 2014. P. 232–238.
- Kohonen T. Self-organizing maps. Springer Science & Business Media. 2012. V. 30.
- Kondrashov D., Ide K., Ghil M. Weather regimes and preferred transition paths in a three-level quasigeostrophic model // J. atmospheric sciences. 2004. V. 61. № 5. P. 568–587.
- Lamb H.H. British Isles weather types and a register of the daily sequence of circulation patterns 1861–1971 // Geophysical Memoirs 116, HMSO, London. 1972. 85 p.
- Lamrous S., Taileb M. Divisive hierarchical k-means // 2006 International Conference on Computational Intelligence for Modelling Control and Automation and International Conference on Intelligent Agents Web Technologies and International Commerce (CIMCA'06). IEEE. 2006. P. 18–18.
- Liu Y., Weisberg R.H. A review of self-organizing map applications in meteorology and oceanography // Self-organizing maps: applications and novel algorithm design. 2011. V. 1. P. 253–272.
- Loikith P.C., Lintner B.R., Sweeney A. Characterizing large-scale meteorological patterns and associated temperature and precipitation extremes over the northwestern United States using self-organizing maps // J. Climate. 2017. V. 30. № 8. P. 2829–2847.
- Lund I.A. Map-pattern classification by statistical methods // J. Applied Meteorology and Climatology. 1963. V. 2. № 1. P. 56–65.
- Matsueda M., Palmer T.N. Estimates of flow-dependent predictability of wintertime Euro-Atlantic weather regimes in medium-range forecasts // Quarterly J. Royal Meteorological Society. 2018. V. 144. № 713. P. 1012–1027.
- Michelangeli P.A., Vautard R., Legras B. Weather regimes: Recurrence and quasi stationarity // J. atmospheric sciences. 1995. V. 52. № 8. P. 1237–1256.
- Molteni F., Tibaldi S., Palmer T.N. Regimes in the wintertime circulation over northern extratropics. I: Observational evidence // Quarterly J. Royal Meteorological Society. 1990. V. 116. № 491. P. 31–67.
- Murtagh F., Contreras P. Algorithms for hierarchical clustering: an overview // Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. 2012. V. 2. № 1. P. 86–97.
- Murtagh F., Contreras P. Algorithms for hierarchical clustering: an overview, II // Wiley Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery. 2017. V. 7. № 6. P. e1219.
- Philipp A., Della-Marta P.M., Jacobeit J., Fereday D.R., Jones P.D., Moberg A., Wanner H. Long-term variability of daily North Atlantic–European pressure patterns since 1850 classified by simulated annealing clustering // J. Climate. 2007. V. 20. № 16. P. 4065–4095.
- Polo I., Ullmann A., Roucou P., Fontaine B. Weather regimes in the Euro-Atlantic and Mediterranean sector, and relationship with West African rainfall over the 1989–2008 period from a self-organizing maps approach // J. Climate. 2011. V. 24. № 13. P. 3423–3432.
- Roux M. A comparative study of divisive and agglomerative hierarchical clustering algorithms // J. Classification. 2018. V. 35. P. 345–366.
- Santos J.A., Corte-Real J., Leite S.M. Weather regimes and their connection to the winter rainfall in Portugal // International J. Climatology: A J. Royal Meteorological Society. 2005. V. 25. № 1. P. 33–50.
- Selesnick I.W., Burrus C.S. Generalized digital Butterworth filter design // IEEE Transactions on signal processing. 1998. V. 46. № 6. P. 1688–1694.
- Selim S.Z., Alsultan K. A simulated annealing algorithm for the clustering problem // Pattern recognition. 1991. V. 24. № 10. P. 1003–1008.
- Shi C., Wei B., Wei S. et al. A quantitative discriminant method of elbow point for the optimal number of clusters in clustering algorithm // EURASIP J. on Wireless Communications and Networking. 2021. V. 2021. № 1. P. 1–16.
- Smyth P., Ide K., Ghil M. Multiple regimes in northern hemisphere height fields via mixturemodel clustering // J. Atmospheric Sciences. 1999. V. 56. № 21. P. 3704–3723.
- Vautard R. Multiple weather regimes over the North Atlantic: Analysis of precursors and successors // Monthly weather review. 1990. V. 118. № 10. P. 2056–2081.
- Vautard R., Mo K.C., Ghil M. Statistical significance test for transition matrices of atmospheric Markov chains // J. Atmospheric Sciences. 1990. V. 47. № 15. P. 1926–1931.
- Vorobyeva V., Volodin E. Evaluation of the INM RAS climate model skill in climate indices and stratospheric anomalies on seasonal timescale // Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography. 2021. V. 73. № 1. P. 1 t892 435.
- Willmott C.J. Synoptic weather-map classification: correlation versus sums-of-squares // The Professional Geographer. 1987. V. 39:2. P. 205–207.
- Yang M.S., Lai C.Y., Lin C.Y. A robust EM clustering algorithm for Gaussian mixture models // Pattern Recognition. 2012. V. 45. № 11. P. 3950–3961.
Дополнительные файлы
