Надёжность сведений о погоде в г.Обнинск (Часть 3. Источники данных)

обнинск тайфун климат погода

Можно ли доверять сервисам вроде open-meteo.com, которые показывают температуру с точностью до десятых градуса в любой географической точке на карте? Мы провели сравнительный анализ данных open-meteo.com, которые рассчитывают с помощью теоретических моделей, с экспериментальными сведениями, собранными ФГБУ НПО Тайфун.

Наши публикации о климатических изменениях в городе Обнинск (часть 1, часть 2) привлекли внимание, и нам указали на то, что open-meteo.com предоставляют не реальные измерения, а смоделированные данные. Да-да, когда вводишь координаты родной деревни и получаешь скорость ветра на высоте 10 метров в полдень 3 сентября 1950-ого года, стоит спросить себя, кто же её там измерял? Замечание принято.

Нам (жителям Обнинска) немного проще – у нас есть вышка и институты, поэтому мы взялись искать “живые” данные. На сайте ВНИИГМИ-МЦД сведений об обнинской погоде мы не нашли (но отправили запросы и будем ждать, вдруг поделятся), а вот на сайте Иниститута экспериментальной меторологии ФГБУ “НПО”Тайфун” мы обнаружили архивы показателей за 2008-2023 годы. И в данных Open Meteo, и в архивах НПО “Тайфун” присутствуют температуры на высоте 2 метра, что открывает уникальную возможность для сравнения.

Данные НПО Тайфун

Несколько замечаний о данных для тех, кто решит их обрабатывать:

  1. в названиях 3-х файлов есть символы на кириллице

  2. данные представлены в виде вводного текста (~ 10 строк) и столбцов, разделенных какой-то комбинацией из пробелов и отступов.

  3. начиная с какого-то года в данных появляется +1 столбец (time UTC)

  4. отсутствующие значения в столбцах заменены определенными “кодами”, описанными в вводном тексте. Но начиная с какого-то года, коды немного меняются :)

По этим причинами мы решили поделиться скриптом (R скрипт) для тех, кто захочет объединить архивные данные.

В данных НПО Тайфун в 200 строках (< 1.8%) отсутствовали показатели температур на высоте 2 метра. При сравнении температур эти часы не учитывались (исключались также из данных Open Meteo).

Сравнение температур

На рисунке ниже показана почасовая разность между показаниями температуры на высоте 2 метра по данным Open Meteo и НПО Тайфун.

Примечательным нам показалось то, что практически в каждые сутки были такие часы, когда Open Meteo показывал более высокую температуру (оранжевая линия), но также были и часы, когда Open Meteo показывал более низкую температуру (синяя линия ниже оси Х). Например, 5 сентября 2008 года разница температур колебалась от -3oС до +3oС.

Мы предположили, что разница температур зависит от времени суток. На иллюстрации показан разброс значений величины ТOpen Meteo – TНПО Тайфун, (oС) в разные часы суток. Действительно, чаще всего температура по данным НПО Тайфун была выше той, что показывал сервис Open Meteo, в дневные часы. Ранним утром и поздним вечером температура по данным Open Meteo почти всегда была выше. Интересно также то, что разница была выразительне в более тёплые годы, а в холодные (в 2013, 2016, 2021, 2022) значения ТOpen Meteo – TНПО Тайфун имели меньший размах.

На иллюстрации ниже показана динамика разницы температур для некоторых дней. На верхней панели – для тех дней, когда разница отличалась максимальным размахом, на нижней – когда минимальным.

На что это похоже? Если бы имело место только завышение температуры по данным НПО Тайфун, мы бы предположили, что в теплые солнечные часы термоизмерительные приборы НПО Тайфун слегка 🤭 перегреваются. Но так как есть и часы с обратной разницей температур, наверное, разница обусловлена моделями Open Meteo.

Сравнение скорости ветра

В архивах, скачаннах с сайта ИЭМ ФГБУ НПО “Тайфун”, есть показания для скорости и направления ветра на высоте 8 метров, в данных Open Meteo – на высоте 10 метров. По этой причине мы ограничимся сравнением среднесуточных значений для скорости ветра.

Среднесуточные значения Open Meteo были всегда выше, чем аналогичные показатели для данных НПО Тайфун. Связано ли это с разницей в 2 метра или иными причинами – сказать сложно, но профили изменений достаточно похожи. 19 сентября 2022 года был очень ветренным днём по данным как Open Meteo, так и НПО Тайфун.

А как обстоит дело с направлениями ветра?

Сравнение направлений ветра

Если скорость ветра на высоте 8 и 10 метров, очевидно, могут различаться, то направления (по нашему предположению) должны совпадать.

И тут, как говорится, ой…

Модели Open Meteo показывают, что ветер примерно с равной частотой дул с северо-запада и юго-запада, но по данным НПО Тайфун юго-западные ветра случались гораздо чаще. И ещё одно весьма популярное “по факту” направление ветра – ВСВ, прямо из экологического аппендикса. Кто знает, может лучше б ветер дул так, как Open Meteo придумывает, а?

Мы бы хотели к розе ветров добавить и показатели качества воздуха. Ведь у нас в городе есть станции мониторинга, которые чего-то там транслируют на сайт https://air.giskaluga.ru, но владельцы сайта данные для скачивания не публикуют, как и региональное министерство. Но это – отдельный разговор.

Нравятся наши материалы?

👉 @Regina_Lab

👉 @reginaobninsklab

Поделиться

Ссылка для цитирования

Надёжность сведений о погоде в г.Обнинск (Часть 3. Источники данных). // Блог Regina Lab. - 2024. - URL: https://reginaobninsklab.github.io/posts/obninsk-climate-part3-sources/. - Дата публикации: 29 сентября 2024 г.

Права

Если не указано иное, то статья целиком и составляющие её текст, иллюстрации и данные могут использоваться на условиях публичной лицензии Creative Commons CC BY 4.0 Deed Attribution 4.0 International.

Отказ от ответственности

См. соответствующий раздел на странице “О проекте”.

Софт

Allaire J, Xie Y, Dervieux C, McPherson J, Luraschi J, Ushey K, Atkins A, Wickham H, Cheng J, Chang W, Iannone R (2023). rmarkdown: Dynamic Documents for R. R package version 2.22, https://github.com/rstudio/rmarkdown.

Wickham H (2022). stringr: Simple, Consistent Wrappers for Common String Operations. R package version 1.5.0, https://CRAN.R-project.org/package=stringr.

Wickham H, François R, Henry L, Müller K, Vaughan D (2023). dplyr: A Grammar of Data Manipulation. R package version 1.1.2, https://CRAN.R-project.org/package=dplyr.

Wickham H, Henry L (2023). purrr: Functional Programming Tools. R package version 1.0.1, https://CRAN.R-project.org/package=purrr.

Wickham H, Hester J, Bryan J (2024). readr: Read Rectangular Text Data. R package version 2.1.5, https://CRAN.R-project.org/package=readr.

Wickham H, Vaughan D, Girlich M (2024). tidyr: Tidy Messy Data. R package version 1.3.1, https://CRAN.R-project.org/package=tidyr.

Xie Y (2023). knitr: A General-Purpose Package for Dynamic Report Generation in R. R package version 1.43, https://yihui.org/knitr/.

Xie Y (2015). Dynamic Documents with R and knitr, 2nd edition. Chapman and Hall/CRC, Boca Raton, Florida. ISBN 978-1498716963, https://yihui.org/knitr/.

Xie Y (2014). “knitr: A Comprehensive Tool for Reproducible Research in R.” In Stodden V, Leisch F, Peng RD (eds.), Implementing Reproducible Computational Research. Chapman and Hall/CRC. ISBN 978-1466561595.

Xie Y, Cheng J, Tan X (2024). DT: A Wrapper of the JavaScript Library ‘DataTables’. R package version 0.33, https://CRAN.R-project.org/package=DT.

Xie Y, Allaire J, Grolemund G (2018). R Markdown: The Definitive Guide. Chapman and Hall/CRC, Boca Raton, Florida. ISBN 9781138359338, https://bookdown.org/yihui/rmarkdown.

Xie Y, Dervieux C, Riederer E (2020). R Markdown Cookbook. Chapman and Hall/CRC, Boca Raton, Florida. ISBN 9780367563837, https://bookdown.org/yihui/rmarkdown-cookbook.