Как составить прогноз температуры воздуха

Когда-то погоду предсказывали по форме облаков. Сейчас у нас есть суперкомпьютеры, но и они не всегда точны. Разбираемся, как прогнозируют погоду в XXI веке

Содержание

  1. Что это
  2. Откуда синоптики берут данные
  3. Современные модели прогнозирования
  4. Почему разные приложения дают разные прогнозы
  5. Почему синоптики ошибаются

Что такое прогнозирование погоды

Прогноз погоды — научно обоснованное предположение о том, какая погода будет в определенное время в определенном месте. Наука о погоде и методах ее предсказания называется синоптической метеорологией. Она является частью метеорологии — науки, изучающей атмосферу Земли и происходящих в ней явлениях. Специалистов, которые составляют прогнозы, называют синоптиками.

Прогнозы погоды можно условно разделить:

  • по срокам (сверхкраткосрочные, краткосрочные, среднесрочные и другие);
  • по охвату территории: местные, региональные, страновые, мировые (глобальные);
  • по назначению: общего пользования, авиационные, морские, речные и сельскохозяйственные.

Прогноз погоды могут делать с помощью:

  • анализа синоптической карты погоды — географической карты, на которой в виде цифр и символов изображены результаты наблюдений метеорологических станций в определенные моменты времени;
  • численных методов прогноза погоды — компьютерной математической модели атмосферы, которая построена на базе системы уравнений гидродинамики и текущих данных погоды;
  • статистических методов — сбора статистических метеоданных, исходя из предположения, что в будущем погода повторится. Этот метод дополняет численный.

Сегодня почти во всех странах существуют региональные национальные метеослужбы. Гидрометцентр для России, Метеофранс для Франции, Оффенбах для Германии и т. д. Туда стекаются метеоданные о текущем состоянии атмосферы для дальнейших расчетов прогнозов погоды. Все национальные метеослужбы обмениваются информацией со Всемирной метеорологической организацией (ВМО), членами которого являются 193 государства и 6 территорий.

Фото:Гидрометцентр России


Фото: Гидрометцентр России

Откуда синоптики берут данные

Чтобы предсказать погоду, нужно знать «текущие условия» — то есть то, какая она сейчас. К основным параметрам относятся: температура, атмосферное давление, влажность, скорость и направление ветра, осадки и их количество.

Современный прогноз погоды основывается в первую очередь на данных спутников, а метеостанции, зонды и радары корректируют и непрерывно дополняют их. Вместе все эти источники создают полноценную картину происходящего в атмосфере.

Метеостанции

Метеостанции — специальные площадки, где непрерывно проводятся метеорологические измерения погоды и климата. На станциях установлены приборы для метеоизмерений: термометр, гигрометр, барометр, осадкомер и другие устройства. Они одинаковы по всему миру. Для точности метеорологи производят замеры регулярно и синхронно — через каждые 3 часа.

Наземные метеостанции бывают разные: огромные мачты в полях, плавающие буйки в море, шарообразные радары. Часть станций расположена в виде автономных устройств в труднодоступных местах, таких как горы и моря.

У метеостанций есть недостатки: они собирают данные только возле себя, расположены далеко друг от друга и не знают количество осадков.

Метеостанция в Виттене, Германия

Метеостанция в Виттене, Германия

(Фото: Wikipedia)

Метеозонды

Метеозонды — беспилотные аэростаты. Зонд выглядит как наполненный гелием резиновый или пластиковый шар, к которому крепится контейнер с аппаратурой — датчиками для измерения температуры, влажности и атмосферного давления, а также батарейки и антенны, с помощью которой эти данные передаются.

Весит один метеозонд примерно 300 граммов и поднимается на высоту 30–40 километров. Зонды одноразовые: набирая высоту, шар лопается от избыточного давления. Пенопластовый контейнер падает на землю, и повторно не используется.

Метеозонды запускают в 870 точках Земли два раза в день, обычно в 00 и 12 часов по UTC.

Фото:Wikipedia


Фото: Wikipedia

Метеорологические радары

Метеорологические радары — специализированные радары для определения координат выпадения осадков, их типа, направления движения и интенсивности. Они обнаруживают опасные метеоусловия, такие как гроза, град, а также зоны интенсивных осадков и турбулентности.

Появление таких радаров связано со Второй мировой войной: радисты заметили «шум», который возникал на приборах во время осадков. Исследование этого явления привело к созданию специализированных погодных радаров, предназначенных для нужд метеорологии.

Современные радары каждые 10 минут делают трехмерный снимок атмосферы в радиусе 200–250 километров вокруг себя. Это позволяет описать погоду вплоть до микрорайона. Но для точного глобального прогноза их должно быть много. Здесь возникает проблема: так, российские радары расположены только в европейской части страны, а также Новосибирске, Барабинске и Владивостоке. Другая проблема — зона видимости радаров. Высотные здания могут загораживать обзор, создавая слепые зоны, а низкие осадки оказываются невидимы из-за кривизны планеты.

Грозовой фронт на экране метеорадара

Грозовой фронт на экране метеорадара

(Фото: Wikipedia)

Метеоспутники

Метеоспутники — искусственные спутники Земли, их используют для просмотра и сбора данных о погоде и климате планеты. Они позволяют наблюдать за погодой на больших территориях, подобно тому, как вид с крыши или вершины горы дает более широкий обзор.

Метеоспутники определяют зоны интенсивных осадков и опасных явлений природы. Спутники отслеживают выбросы от вулканов и дым от лесных пожаров, последствия загрязнений, песчаные и пыльные бури, а также границы океанских течений.

Метеоспутник GOES-8

Метеоспутник GOES-8

(Фото: Wikipedia)

Суперкомпьютеры

Весь поток погодных данных от метеостанций, зондов, радаров, спутников, датчиков на самолетах и кораблях поступает в центры обработки метеорологической информации — они есть в каждой национальной метеослужбе. Такие центры оснащены суперкомпьютерами. Менее мощные машины были бы не способны обработать такое количество данных в приемлемый срок.

Так, в Великобритании погоду предсказывает Cray XC40, который занимает 11-е место в списке мощнейших суперкомпьютеров мира с производительностью в 7 петафлопс (семь тысяч триллионов операций в секунду). Такая машина может спрогнозировать начало дождя вплоть до минуты. Главный суперкомпьютер российской гидрометеослужбы уступает британскому, его мощность 1,2 петафлопса.

Полученные результаты синоптики анализируют и составляют окончательный прогноз. Машина считает конкретные характеристики, а обобщить их может только человек. Синоптики делают прогнозы там, где есть ответственность и где технологии не способны предсказать некоторые погодные явления на местности, такие как туман и гололед.

Суперкомпьютер Росгидромета

Суперкомпьютер Росгидромета

(Фото: Росгидромет)

Как сегодня составляют прогноз погоды: модели прогнозирования

Синоптики выделяют два основных типа моделей: глобальные и локальные.

Глобальные модели

Эти модели обсчитывают всю атмосферу Земли или полушария. Учитывают обширные погодные системы, которые могут простираться по всему континенту — холодные фронты и сильные штормы.

Существует несколько глобальных моделей: американская модель (GFS), европейская модель (ECMWF), немецкая (ICON), английская (UKMet), канадская (СМС), японская (JMA), русская (ПАЛВ) и другие. Синоптики используют в основном американскую и европейскую.

  • Американская модель (GFS). Создана Национальной метеорологической службой США. Она запускается четыре раза в день: в 00, 6, 12 и 18 часов по UTC. Результаты публикует спустя 3,5 часа. Выдает прогнозы на 16 дней вперед.

    Доступ к данным модели бесплатный. Любой может скачать их на официальном сайте. Популярный сайт Windguru отображает результаты именно по американской модели.

    Вычислительная мощность американской модели выросла в десять раз за последние четыре года, и теперь модель способна проводить восемь квадриллионов вычислений в секунду.

  • Европейская модель (ECMWF). Названа в честь операционного агентства в Европе в результате партнерства между 34 различными странами. Она делает прогнозы на 10 дней вперед. Запускается два раза в день: в 00 и 12 часов по UTC. Из-за сложности считает прогноз целых 6 часов.

    Доступ к данным платный. Результаты отображаются на сайте Foreca. «Гисметео», Yahoo, «Яндекс» и другие популярные ресурсы берут данные именно с него.

    Европейская модель в среднем более мощная в вычислительном отношении, а американская иногда дает более точные прогнозы.

Локальные модели

Глобальные модели хороши и полезны, но часто на небольшом квадрате невозможно адекватно предсказать погоду из-за гор, водоемов или снежных покровов, которые влияют на изменение погодных данных. Тогда выручают локальные модели — они с высокой точностью моделируют отдельную область, страну или город.

Самая популярная среди локальных моделей — модель WRF (Weather Research and Forecasting). Она открыта — любой может скачать ее на GitHub и запустить. Применима для всех стран мира и может учитывать местную географию и топографию.

Горизонтальная сетка глобальной модели прогноза погоды и увеличенная площадь, охватываемая локальной моделью

Горизонтальная сетка глобальной модели прогноза погоды и увеличенная площадь, охватываемая локальной моделью

(Фото: Researchgate)

Ансамблевые прогнозы

Все математические модели прогнозирования погоды имеют ограниченные возможности. Они не могут рассчитать метеорологические параметры в абсолютно каждой точке пространства в абсолютно каждый момент времени. Такие физические процессы, как туманы и гололед, в силу локальности и сложности природы, затруднительно описать с помощью математики. Вдобавок заданные параметры о текущем состоянии погоды не могут быть абсолютно точными.

Поэтому появились современные методы прогнозирования — «ансамблевые». Расчет прогноза запускается не один, а несколько раз, со слегка разными входными данными.

Ансамблевые прогнозы позволяют рассчитать вероятность явления. Например, вероятность осадков составляет 80%. Это значит, что из 50 членов ансамбля 40 (абсолютное большинство) прогнозируют дождь. Вместе с тем, есть 10 членов, которые исключают осадки.

Прогноз погоды от нейросети

С расцветом нейросетей их стали активно применять в прогнозировании погоды. Основной плюс — не нужно решать сложные физические уравнения и хранить огромные объемы информации. Вы собираете некоторый архив данных, а затем нейросеть самостоятельно анализирует его и выделяет закономерности.

Алгоритмы машинного обучения применяет, например, «Яндекс.Погода», используя систему Meteum. Нейросеть берет прогнозы, рассчитанные американской, канадской, японской и европейской моделями, и считает свой по модели WRF. Эти прогнозы сверяются с реальными наблюдениями в нескольких точках города, собранных по метеостанциям и спутникам. Потом она находит повторяющиеся закономерности и выдает прогноз «с точностью до дома».

Фото:Dim Hou / Unsplash

Почему разные приложения дают разные прогнозы

Это происходит потому, что провайдеры используют разные алгоритмы, основанные на разных моделях прогнозов с разным уровнем детализации. Кто-то просто «штампует» прогнозы моделей, не делая поправку на реальную погоду. Другие нанимают синоптиков для наблюдений и исправлений ошибок.

Большинство популярных сайтов с прогнозами в интернете, отображают данные либо из американской GFS, либо из европейской ECMWF. Национальные метеослужбы делают прогнозы по собственным локальным моделям. Поэтому прогнозы погоды на Гисметео будет отличаться от Росгидромета.

Почему синоптики ошибаются

Точность краткосрочных прогнозов равна 95%. Прогнозы на пятые сутки имеют успешность на 80%, на 10 и более дней — только в половине случаев.

На точность прогнозов влияет множество факторов: количество и качество собираемых данных, способы их сбора и обработки, компьютерные ошибки и тот простой факт, что атмосфера Земли хаотична и ее очень трудно предсказать.

Ниже — основные причины, по которым погода не соответствует предсказаниям.

Неполнота наблюдений

Для идеального прогноза погоды необходимо точно знать текущие данные о фактической погоде на территории в несколько тысяч километров. Прогноз больше, чем на неделю, требует информации о том, что происходит с погодой на всем земном шаре.

На сегодня текущее состояние атмосферы известно приближенно, поскольку многие области планеты наблюдаются приборами слабо — океаны, тропики, пустыни, горы.

Как правило, метеостанций в городах значительно больше, чем в менее населенных районах. Среднее расстояние между метеостанциями на европейской территории России — 150 километров, в Сибири ― 300, на арктическом побережье еще больше. Данные в районах, где нет станций, восстанавливаются при помощи нахождения промежуточного значения, то есть приближенно. За счет этого возникают ошибки. Увеличивать плотность сети глобального наблюдения можно, но не бесконечно, поэтому данные никогда не станут полными.

Атмосфера хаотична

Синоптики пытаются предсказать то, что по своей природе непредсказуемо. Атмосфера представляет собой хаотичную систему: небольшое изменение состояния атмосферы в одном месте может иметь значительные последствия в другом — так проявляется «эффект бабочки». Любая ошибка, которая возникает в прогнозе, будет быстро увеличиваться и вызывать дальнейшие, но уже в большем масштабе.

Несовершенство моделей

Еще одна причина ошибок — несовершенство используемых прогностических моделей и методов. Некоторые погодные явления, такие как туманы и гололед, в моделях сознательно не учтены или упрощены, поскольку даже современные суперкомпьютеры не могут быстро их просчитать.

Несмотря на все технологические достижения, суперкомпьютеры не всегда точны. Хаотическая природа погоды означает, что до тех пор, пока синоптикам приходится делать предположения о процессах, происходящих в атмосфере, у любого компьютера всегда будет шанс ошибиться, независимо от того, насколько он мощный и быстрый.

Исследователи из Университета Пенсильвании нашли предел точности прогнозов погоды. Они обнаружили, что даже уменьшив первоначальные ошибки, лучшее, чего можно добиться, — это прогноз примерно на 15 дней вперед. И это если погода «установится».

logologo

    FAQ

    Прогноз погоды

    Дарья Гущина

    Дарья Гущина

    Сохранить в закладки

    36215

    347

    Сохранить в закладки

    Как составляют прогноз погоды, почему он не всегда точен и где лучше всего смотреть погоду

    Метеостанция в Австралии

    Метеостанция в Австралии

    Схема циркуляции атмосферы вокруг Земли

    Схема циркуляции атмосферы вокруг Земли

    Движение воздуха в циклоне

    Движение воздуха в циклоне

    Циклон «Катрина», 26 марта 2004 года

    Циклон «Катрина», 26 марта 2004 года

    Гроза в тропиках

    Гроза в тропиках

    02.05.2017

    Над материалом работали

    Дарья Гущина

    Дарья Гущина

    доктор географических наук, профессор РАН, профессор кафедры Метеорологии и климатологии МГУ им. М. В. Ломоносова

    icon-checkmark Читать полностью
    Неандертальцы: как они жили и почему исчезли

    Добавить в закладки

    Вы сможете увидеть эту публикацию в личном кабинете

    Журнал Неандертальцы: как они жили и почему исчезли

    Дружба

    Добавить в закладки

    Вы сможете увидеть эту публикацию в личном кабинете

    ПРОМО Вы нужны нам: как поддержать ПостНауку

    Как запустить hi-tech-стартап?

    Добавить в закладки

    Вы сможете увидеть эту публикацию в личном кабинете

    Видео

    3346

    15

    Как запустить hi-tech-стартап?

    Каролингское историописание

    Добавить в закладки

    Вы сможете увидеть эту публикацию в личном кабинете

    Видео

    4543

    Каролингское историописание

    FAQ: Изменение ледников в Арктике

    Добавить в закладки

    Вы сможете увидеть эту публикацию в личном кабинете

    FAQ FAQ: Изменение ледников в Арктике

    Живые и ископаемые плауновидные

    Добавить в закладки

    Вы сможете увидеть эту публикацию в личном кабинете

    Видео

    3560

    Живые и ископаемые плауновидные

    Золотая лихорадка и четырехмерная кристаллография

    Добавить в закладки

    Вы сможете увидеть эту публикацию в личном кабинете

    Видео

    16823

    240

    Золотая лихорадка и четырехмерная кристаллография

    Супертонкая электроника

    Добавить в закладки

    Вы сможете увидеть эту публикацию в личном кабинете

    Видео

    4795

    Супертонкая электроника

    ПостНаука

    Добавить в закладки

    Вы сможете увидеть эту публикацию в личном кабинете

    tv Суррогатное материнство: этика против генетики

    Вы никогда не ругали синоптиков за ошибочные прогнозы? А вот генпрокуратура не ругает, а требует от Росгидромета улучшить точность прогнозов погоды. Оценим вместе, насколько это вообще возможно.

    ©Wikipedia
    ©Wikipedia

    Сначала наблюдение

    Прогнозирование погоды начинается с наблюдения за текущим состоянием атмосферы. Зная ее текущее состояние, синоптики могут затем прогнозировать предстоящие изменения погоды в ближайшие дни или недели.

    «Мы живем в воздушном океане, все изменения погоды зависят от солнечного излучения. Состояние воздушного океана скорее говорит о будущей погоде, чем о погоде в настоящий момент», — писал во введении к своей «Книге о погоде» Роберт Фицрой — основатель и руководитель Британского метеорологического департамента, будущего Met Office.

    Первый в истории прогноз погоды, опубликованный в печати, был составлен именно Робертом Фицроем. Он был опубликован в английской газете Times 1 августа 1861 года. По одной из версий, именно неточность составляемых им прогнозов и стала причиной его добровольного ухода из жизни.

    Многочисленные погодные датчики, размещенные на поверхности Земли и над ней, в море и на орбите, измеряют целый ряд погодных параметров, которые помогают максимально нарисовать наиболее полную картину погоды на нашей планете. Сбор погодной информации ведется метеорологическими организациями по всему земному шару, а затем национальные метеослужбы обмениваются ею со своими коллегами в других странах.

    К основным погодным параметрам относятся: температура, атмосферное давление, влажность, скорость и направление ветра, осадки и их количество. Для их измерения на суше действует сеть метеостанций. В России таких метеостанций 1670, тогда как, например, в Китае их более 53 тысяч. Они могут обслуживаться как специалистами-метеорологами, так и быть полностью автоматизированными. В США, к примеру, действует сеть автоматизированных систем наблюдений (ASOS) за поверхностью. Такие метеостанции установлены в более чем 900 аэропортах по всей стране, где они собирают информацию о погодных явлениях.

    Автоматическая метеостанция в аэропорту Чайлдресс (штат Техас) /©weather.gov
    Автоматическая метеостанция в аэропорту Чайлдресс (штат Техас) /©weather.gov

    А вот отслеживать в режиме реального времени местоположение и перемещение облачных образований, возникновение зон интенсивных осадков, фиксировать зоны опасных явлений, в том числе гроз, града, шквалов, следить за их развитием и перемещением помогают специальные погодные радары. В нашей стране разработкой и производством такого оборудования занимается концерн «Алмаз-Антей», известный своими системами противовоздушной и противоракетной обороны. Доплеровский метеорологический радиолокатор (ДМРЛ-С), разработанный этой ведущей оборонной корпорацией, относится к новому поколению радаров с двойной поляризацией сигнала. Современные радары ДМРЛ-С имеют радиус обзора 250–300 км и позволяют осуществлять циклические наблюдения с периодичностью от 3 до 15 минут в круглосуточном автоматизированном режиме. Они предоставляют данные с высоким пространственным разрешением (0,5–1 км) на площади до 200 тыс. км2. Всего в планах Росгидромета до 2020 года значится установка около 140 радиолокаторов ДМРЛ-С. Специально разработанное для радиолокатора ДМРЛ-С программное обеспечение (ПО ВОИ «ГИМЕТ-2010») дает возможность соотносить метеоявления на карте ДМРЛ-С с синоптической ситуацией. Графическую информацию с таких радаров мы можем увидеть на картах осадков, имеющихся на многих погодных сайтах.

    В США также существует сеть метеорадаров, которая включает более чем 120 доплеровских радаров. Недавно они были усовершенствованы с помощью технологии Dual Polarization Technology, аналогичной той, что применили в ДМРЛ-С. На данный момент сеть погодных радаров в США считается самой развитой в мире. Радарами покрыта практически вся территория, причем восточная часть страны с большим запасом. Именно поэтому краткосрочный прогноз погоды в Вашингтоне и Нью-Йорке считается одним из самых точных на планете. В России сейчас также реализуется программа развития радиолокационной сети, новые радары строятся, прежде всего, в Центральном регионе, на юге Сибири и Дальнего Востока.

    Доплеровский радары отправляют импульсы радиоволн для сканирования атмосферы/ © noaa
    Доплеровский радары отправляют импульсы радиоволн для сканирования атмосферы/ © noaa

    На воде, в океанах и морях, собирают данные о погоде метеобуи. Они, как и другие типы метеорологических станций, измеряют такие параметры, как температура воздуха над поверхностью океана, скорость ветра (постоянная и порывистая) и направление, барометрическое давление. Поскольку погодные буи находятся в водоемах, они также измеряют температуру поверхности моря и высоту волн. Полученные данные обрабатываются и могут регистрироваться на борту буя, а затем передаваться по радио, сотовой или спутниковой связи в метеорологические центры для использования в прогнозировании погоды. Используются как пришвартованные буи, так и дрейфующие, в том числе и в открытых океанских течениях. Фиксированные буи измеряют температуру воды на глубине до 3 метров.

    Для измерения параметров атмосферы непосредственно в ее «толще» в воздух запускаются метеозонды. Они измеряют параметры атмосферы и по радио передают данные обратно на аэрологические станции наблюдений. Во всем мире действует порядка 870 станций метеорологического зондирования, из них 115 — на территории нашей страны. Вот только с 2015 года Росгидромет стал запускать метеозонды для изучения атмосферы в два раза реже. Вместо ежедневного двухразового зондирования российские метеорологи перешли на одноразовое. «Информации теперь собирается меньше, а это, в свою очередь, сказывается на точности начальных данных, от которых “стартуют” прогностические модели», — отметил директор Гидрометцентра Роман Вильфанд. Отразилось это на качестве прогнозов погоды не только в нашей стране, но и, например, в соседнем Китае, прогнозы в котором во многом зависят от данных российских метеостанций.

    Выше метеозондов наблюдают за погодой метеоспутники. Но и здесь все не так просто. Россия имеет четыре метеоспутника. Два из них находятся на геостационарной орбите, это «Электро-Л №1» и «Электро-Л №2». К сожалению, запущенный в январе 2011 года «Электро-Л №1» вышел из строя, хотя предполагалось, что космический аппарат проработает на орбите не менее 10 лет. «Электро-Л №2» работает. Находясь постоянно в одной точке над Землей, он снимает целиком все Восточное полушарие планеты. Космический аппарат этой серии с высоты 35 786 км способен проводить многоспектральную съемку в видимом и инфракрасном диапазонах с разрешением 1 км и 4 км соответственно. Снимки делаются каждые полчаса.

    Низкоорбитальные спутники «Метеор-1» и «Метеор-2» имеют более низкую орбиту — 825 километров, это позволяет получать более детальную информацию, чем при использовании расположенных на гораздо более высокой орбите геостационарных спутников. Оба космических аппарата выведены на солнечно-синхронную орбиту. Вот только «Метеор-1» тоже не функционирует, на орбите он еще находится, но картинку уже не дает. Таким образом, у нашей страны на сегодняшний день только два действующих метеоспутника. Для сравнения, у США на орбите постоянно работают пять метеоспутников и еще один аппарат находится в резерве. Однако стоить сказать, что еще восемь лет назад российских метеорологических спутников в космосе не было совсем. Российские метеорологи пользовались информацией, полученной от спутников, запущенных США, ЕС и Китаем. Даже особо точные военные карты с грифом «совершенно секретно» составлялись на основе данных с американских спутников.

    Благодаря именно спутниковым наблюдениям удается существенно повысить точность прогнозов погоды. Так, например, благодаря инструменту AIRS (Atmospheric InfraRed Sounder), выведенному в космос на борту спутника Aqua, NASA удалось существенно повысить точность прогнозирования погоды. Прибор позволяет создавать трехмерные карты температуры воздуха и поверхности, водяного пара и свойств облаков. Имея 2378 спектральных каналов, AIRS дает разрешение более чем в 100 раз больше, чем предыдущие инфракрасные зонды, и обеспечивает более точную информацию о вертикальных профилях атмосферной температуры и влажности. AIRS также может измерять следовые парниковые газы, такие как озон, угарный газ, двуокись углерода и метан.

    Структура облачности урагана Ирма (август-сентябрь 2017 года) построенная на основе данных AIRS/ © airs.jpl.nasa.gov
    Структура облачности урагана Ирма (август-сентябрь 2017 года) построенная на основе данных AIRS/ © airs.jpl.nasa.gov

    Помимо содействия в составлении самых точных прогнозов, AIRS отслеживает выбросы вулканов и дым от лесных пожаров, измеряет вредные соединения, такие как аммиак. Если вы слышите о том, что озоновый слой над Антарктидой начал восстанавливаться, то это благодаря AIRS, который и это замечает.

    Есть и другие способы наблюдения за погодой из космоса. Метод скаттерометрии позволяет дистанционно определять скорость и направление ветра в океанах. Скаттерометр — это микроволновой радар, сканирующий поверхность океана и позволяющий измерять удельную эффективную площадь рассеяния, что дает возможность восстанавливать параметры приводного ветра. Радар «видит» волны и определяет куда и с какой скоростью дует ветер. Первый такой прибор был установлен на борту американского космического аппарата SeaSat в 1978 году и впервые доказал возможность точного измерения скорости ветра с орбиты. На орбите уже работало большое количество спутников-скатеррометров. Подобный инструмент RapidScat был установлен на Международной космической станции и действовал с сентября 2014 года по август 2016 года. Создание полномасштабной группировки спутников-скатеррометров позволит более эффективно осуществлять прогнозирование морских штормов, изучать океаническую циркуляцию, взаимодействие атмосферы и океана и их влияние на погоду и глобальный климат.

    Суперпомощники

    «Прогноз погоды — это решение сложной математической задачи. В рамках системы уравнений описываются законы атмосферной циркуляции, притока тепла, вертикальных движений. Это очень сложная система, и решать ее можно только на суперкомпьютерах», — объясняет Роман Вильфанд.

    Сама идея создания прогноза погоды с использованием динамических уравнений была впервые выдвинута английским математиком Льюисом Фраем Ричардсоном еще в 1922 году. Он понял, что динамику атмосферы можно моделировать, выполняя тысячи уравнений, тем самым имея возможность прогнозировать погоду.

    Однако в докомпьютерный век существовал единственный вариант применения данного численного метода — вручную. Ричардсон подсчитал, что потребуется 64 тысячи человек для выполнения расчетов, необходимых для своевременного качественного прогноза. И хотя это было непрактично, его теория легла в основу прогнозирования погоды по мере совершенствования технологии.

    Сегодня по всей планете ежедневно и ежечасно собираются миллиарды метеорологических данных, зарегистрированных наземными метеорологическими станциями, метеозондами, океанскими буями и метеорологическими спутниками. Весь этот поток погодных данных направляется в центры обработки метеорологической информации, оснащенные, как правило, самыми современными компьютерами, так как прогноз на завтра нужен уже сейчас, а не завтра или через неделю. Менее мощные машины были бы не способны обработать такое количество данных в приемлемый срок.

    По состоянию на ноябрь 2016 года, в списке Top500, рейтинге самых мощных вычислительных систем мира, значилось 23 суперкомпьютера, предназначенных для прогнозирования погоды. И хотя эти 23 системы представляют собой менее пяти процентов от общего числа суперкомпьютеров в списке, они составляют более семи процентов от общей производительности списка. В настоящее время самым мощным компьютером для прогнозирования погоды является машина Метеорологического бюро Соединенного Королевства Cray XC40, которая обеспечивает производительность 7 петафлопс и находится под номером 11 в Top500. Второй самый мощный — это спустившийся в рейтинге на 2 позиции по сравнению с прошлым годом Cheyenne, установленный в Национальном центре атмосферных исследований США (NCAR). Сегодня он занимает 22 место в списке, обеспечивая производительность 4,8 петафлопса. Один петафлопс означает, что за секунду машина может совершить тысячу триллионов операций с плавающей точкой.

    Суперкомпьютер Cray XC40 национальной службы погоды Соединенного Королевства – Met Office/ © metoffice.gov.uk
    Суперкомпьютер Cray XC40 национальной службы погоды Соединенного Королевства – Met Office/ © metoffice.gov.uk

    На этом фоне российские метеорологи, конечно, смотрятся весьма скромно. Главный вычислительный центр  Росгидромета располагает на сегодняшний день тремя вычислительными кластерами общей производительностью 62 терафлопса (триллиона операций в секунду). Новый суперкомпьютер планируют установить к концу года. Параметры его производительности не раскрываются. Актуальность в нем назрела после урагана, который произошел в Москве 29 мая. Тогда погибло 18 человек. По словам Романа Вильфанда, для окончательной настройки компьютера потребуется еще от 6 до 8 месяцев. Но прогнозы высокого разрешения для Московского региона с шагом в километр появятся еще позже — к концу 2019 года.

    Методы прогнозирования погоды

    Считается, что предсказание погоды является конечной целью исследования атмосферы. Прогнозирование отмечается как наиболее развитая область в метеорологии. Природа современного прогнозирования погоды достаточно сложна. Принято выделять три метода научного прогнозирования погоды: синоптическое прогнозирование погоды, численный (он же гидродинамический) метод и статистический.

    Синоптическое прогнозирование — это традиционный подход к прогнозированию погоды. До конца 1950-х годов этот метод использовался как основной. Он основывается на построении и анализе синоптических карт, изображающих атмосферные условия в конкретный момент времени.  На них выделяются отдельные объекты (циклоны, антициклоны, атмосферные фронты и т. д.), для каждого из которых свойственны определенные типы погодных условий. Современный метеорологический центр ежедневно готовит серию синоптических карт. Такие карты составляют основу прогнозов погоды. Задача подготовки синоптических карт на постоянной основе включает в себя сбор и анализ огромного количества данных наблюдений, полученных с множества метеорологических станций.

    Первую карту погоды составил французский математик, директор Парижской обсерватории Урбен Леверье 19 февраля 1855 года. Этот процесс отнял немало времени. Ее составили на основе данных, полученных по телеграфу из нескольких городов Европы. Разносторонний Леверье также известен тем, что на основании его расчетов была открыта планета Нептун.

    На основе тщательного изучения метеорологических карт на протяжении многих лет были сформулированы определенные эмпирические правила. Эти правила помогают метеорологам оценить скорость и направление движения погодных систем. Например, когда известен тип погоды, создаваемой вдоль фронта, а также скорость и направление движущейся бури, можно сделать довольно точный прогноз погоды для выбранной местности.

    Но из-за внезапных изменений в циклонической системе эти прогнозы действительны на протяжении лишь короткого периода времени, скажем, в течение нескольких часов или дня. Прогнозирование на более длительный период уже затруднительно.

    Современная синоптическая карта / © meteorf.ru
    Современная синоптическая карта / © meteorf.ru

    В середине прошлого века пришли к выводу, что другие методы могут более точно прогнозировать будущую погоду, чем это было возможно с помощью традиционного синоптического подхода. Численный метод включает в себя много математики. Он также называется «гидродинамическим» и основан на построении математических моделей атмосферы и моделей взаимодействия атмосферы и океана. В нем решаются уравнения гидро- и термодинамики и используются основные физические законы.

    Газы атмосферы подчиняются ряду физических принципов, и если известны текущие условия атмосферы, то известные физические законы могут использоваться для прогнозирования будущей погоды.

    С конца 1940-х годов наблюдается устойчивый рост использования математических моделей в прогнозировании погоды. Эти процедуры стали возможны благодаря продвижению в формулировании математических моделей. Математические уравнения применяются для разработки теоретических моделей общей циркуляции атмосферы. Они также используются для прогнозирования изменений в атмосфере с течением времени. В них учитываются параметры определенных элементов погоды, таких как воздушные течения, температура, влажность, испарение, облачность, дождь, снег и взаимодействие воздушных потоков с поверхностью суши и океанов.

    В разработке численного метода прогнозирования погоды решающие шаги были сделаны советским ученым, академиком А. М. Обуховым и американским ученым Дж. Чарни. Именно они довели этот метод до практической реализации, ставшей возможной с появлением ЭВМ.

    Когда мы рассматриваем постоянно меняющуюся атмосферу, необходимо учитывать большое количество переменных. Это очень сложная задача. И для ее решения были подготовлены численные модели, которые игнорируют некоторые переменные в предположении, что некоторые аспекты атмосферы не изменяются со временем. Это позволяет снизить требования к производительности компьютеров, но одновременно снижается и качество прогноза.

    Статистические методы используются наряду с численным прогнозом погоды. Этот метод часто дополняет численный метод. Статистические методы используют прошлые записи метеорологических данных, исходя из предположения, что в будущем погода будет повторяться.

    Основная цель изучения прошлых метеорологических данных — выяснить те аспекты погоды, которые являются хорошими показателями будущих событий. Но таким образом можно делать прогноз погоды с большим шагом по территории. Это особенно полезно при проектировании только одного аспекта погоды за раз. Например, это имеет большое значение для долгосрочного прогнозирования максимальной температуры в течение дня в определенном месте. Процедура заключается в сборе статистических данных, касающихся температуры, скорости и направления ветра, количества облачности, влажности конкретного сезона года. Статистический метод имеют большое значение для долгосрочных прогнозов погоды.

    Как видим, возможностей для улучшения точности прогнозов погоды достаточно. Мощности суперкомпьютеров растут, и с большой уверенностью можно сказать, что они будут находить свое применение в метеорологии. Все новые инструменты для наблюдения за погодой выводятся в космос, растет сеть метеорадаров. В целом, это касается и нашей страны. Развивается новое направление в прогнозировании погоды — наукастинг, позволяющий выпускать сверхкраткосрочный прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов. Так что будем надеяться, что обещания главы Гидрометцентра Романа Вильфанда о прогнозах погоды с точностью до района и даже улицы будут реализованы.

    Источник: Naked Science.

    Вы никогда не ругали синоптиков за ошибочные прогнозы? А вот генпрокуратура не ругает, а требует от Росгидромета улучшить точность прогнозов погоды. Оценим вместе, насколько это вообще возможно.

    Сначала наблюдение

    Прогнозирование погоды начинается с наблюдения за текущим состоянием атмосферы. Зная ее текущее состояние, синоптики могут затем прогнозировать предстоящие изменения погоды в ближайшие дни или недели.

    «Мы живем в воздушном океане, все изменения погоды зависят от солнечного излучения. Состояние воздушного океана скорее говорит о будущей погоде, чем о погоде в настоящий момент», — писал во введении к своей «Книге о погоде» Роберт Фицрой — основатель и руководитель Британского метеорологического департамента, будущего Met Office.  

    Первый в истории прогноз погоды, опубликованный в печати, был составлен именно Робертом Фицроем. Он был опубликован в английской газете Times 1 августа 1861 года. По одной из версий, именно неточность составляемых им прогнозов и стала причиной его добровольного ухода из жизни.

    Многочисленные погодные датчики, размещенные на поверхности Земли и над ней, в море и на орбите, измеряют целый ряд погодных параметров, которые помогают максимально нарисовать наиболее полную картину погоды на нашей планете. Сбор погодной информации ведется метеорологическими организациями по всему земному шару, а затем национальные метеослужбы обмениваются ею со своими коллегами в других странах.

    К основным погодным параметрам относятся: температура, атмосферное давление, влажность, скорость и направление ветра, осадки и их количество. Для их измерения на суше действует сеть метеостанций. В России таких метеостанций 1670, тогда как, например, в Китае их более 53 тысяч. Они могут обслуживаться как специалистами-метеорологами, так и быть полностью автоматизированными. В США, к примеру, действует сеть автоматизированных систем наблюдений (ASOS) за поверхностью. Такие метеостанции установлены в более чем 900 аэропортах по всей стране, где они собирают информацию о погодных явлениях.

    Автоматическая метеостанция в аэропорту Чайлдресс (штат Техас) /©weather.gov

    А вот отслеживать в режиме реального времени местоположение и перемещение облачных образований, возникновение зон интенсивных осадков, фиксировать зоны опасных явлений, в том числе гроз, града, шквалов, следить за их развитием и перемещением помогают специальные погодные радары. В нашей стране разработкой и производством такого оборудования занимается концерн «Алмаз-Антей», известный своими системами противовоздушной и противоракетной обороны. Доплеровский метеорологический радиолокатор (ДМРЛ-С), разработанный этой ведущей оборонной корпорацией, относится к новому поколению радаров с двойной поляризацией сигнала. Современные радары ДМРЛ-С имеют радиус обзора 250–300 км и позволяют осуществлять циклические наблюдения с периодичностью от 3 до 15 минут в круглосуточном автоматизированном режиме. Они предоставляют данные с высоким пространственным разрешением (0,5–1 км) на площади до 200 тыс. км2. Всего в планах Росгидромета до 2020 года значится установка около 140 радиолокаторов ДМРЛ-С. Специально разработанное для радиолокатора ДМРЛ-С программное обеспечение (ПО ВОИ «ГИМЕТ-2010») дает возможность соотносить метеоявления на карте ДМРЛ-С с синоптической ситуацией. Графическую информацию с таких радаров мы можем увидеть на картах осадков, имеющихся на многих погодных сайтах.

    В США также существует сеть метеорадаров, которая включает более чем 120 доплеровских радаров. Недавно они были усовершенствованы с помощью технологии Dual Polarization Technology, аналогичной той, что применили в ДМРЛ-С. На данный момент сеть погодных радаров в США считается самой развитой в мире. Радарами покрыта практически вся территория, причем восточная часть страны с большим запасом. Именно поэтому краткосрочный прогноз погоды в Вашингтоне и Нью-Йорке считается одним из самых точных на планете. В России сейчас также реализуется программа развития радиолокационной сети, новые радары строятся, прежде всего, в Центральном регионе, на юге Сибири и Дальнего Востока.

    Доплеровский радары отправляют импульсы радиоволн для сканирования атмосферы/ © noaa

    На воде, в океанах и морях, собирают данные о погоде метеобуи. Они, как и другие типы метеорологических станций, измеряют такие параметры, как температура воздуха над поверхностью океана, скорость ветра (постоянная и порывистая) и направление, барометрическое давление. Поскольку погодные буи находятся в водоемах, они также измеряют температуру поверхности моря и высоту волн. Полученные данные обрабатываются и могут регистрироваться на борту буя, а затем передаваться по радио, сотовой или спутниковой связи в метеорологические центры для использования в прогнозировании погоды. Используются как пришвартованные буи, так и дрейфующие, в том числе и в открытых океанских течениях. Фиксированные буи измеряют температуру воды на глубине до 3 метров.

    Для измерения параметров атмосферы непосредственно в ее «толще» в воздух запускаются метеозонды. Они измеряют параметры атмосферы и по радио передают данные обратно на аэрологические станции наблюдений. Во всем мире действует порядка 870 станций метеорологического зондирования, из них 115 — на территории нашей страны. Вот только с 2015 года Росгидромет стал запускать метеозонды для изучения атмосферы в два раза реже. Вместо ежедневного двухразового зондирования российские метеорологи перешли на одноразовое. «Информации теперь собирается меньше, а это, в свою очередь, сказывается на точности начальных данных, от которых “стартуют” прогностические модели», — отметил директор Гидрометцентра Роман Вильфанд. Отразилось это на качестве прогнозов погоды не только в нашей стране, но и, например, в соседнем Китае, прогнозы в котором во многом зависят от данных российских метеостанций.

    Выше метеозондов наблюдают за погодой метеоспутники. Но и здесь все не так просто. Россия имеет четыре метеоспутника. Два из них находятся на геостационарной орбите, это «Электро-Л №1» и «Электро-Л №2». К сожалению, запущенный в январе 2011 года «Электро-Л №1» вышел из строя, хотя предполагалось, что космический аппарат проработает на орбите не менее 10 лет. «Электро-Л №2» работает. Находясь постоянно в одной точке над Землей, он снимает целиком все Восточное полушарие планеты. Космический аппарат этой серии с высоты 35 786 км способен проводить многоспектральную съемку в видимом и инфракрасном диапазонах с разрешением 1 км и 4 км соответственно. Снимки делаются каждые полчаса.

    Низкоорбитальные спутники «Метеор-1» и «Метеор-2» имеют более низкую орбиту — 825 километров, это позволяет получать более детальную информацию, чем при использовании расположенных на гораздо более высокой орбите геостационарных спутников. Оба космических аппарата выведены на солнечно-синхронную орбиту. Вот только «Метеор-1» тоже не функционирует, на орбите он еще находится, но картинку уже не дает. Таким образом, у нашей страны на сегодняшний день только два действующих метеоспутника. Для сравнения, у США на орбите постоянно работают пять метеоспутников и еще один аппарат находится в резерве. Однако стоить сказать, что еще восемь лет назад российских метеорологических спутников в космосе не было совсем. Российские метеорологи пользовались информацией, полученной от спутников, запущенных США, ЕС и Китаем. Даже особо точные военные карты с грифом «совершенно секретно» составлялись на основе данных с американских спутников.

    Благодаря именно спутниковым наблюдениям удается существенно повысить точность прогнозов погоды. Так, например, благодаря инструменту AIRS (Atmospheric InfraRed Sounder), выведенному в космос на борту спутника Aqua, NASA удалось существенно повысить точность прогнозирования погоды. Прибор позволяет создавать трехмерные карты температуры воздуха и поверхности, водяного пара и свойств облаков. Имея 2378 спектральных каналов, AIRS дает разрешение более чем в 100 раз больше, чем предыдущие инфракрасные зонды, и обеспечивает более точную информацию о вертикальных профилях атмосферной температуры и влажности. AIRS также может измерять следовые парниковые газы, такие как озон, угарный газ, двуокись углерода и метан.

    Структура облачности урагана Ирма (август-сентябрь 2017 года) построенная на основе данных AIRS/ © airs.jpl.nasa.gov

    Помимо содействия в составлении самых точных прогнозов, AIRS отслеживает выбросы вулканов и дым от лесных пожаров, измеряет вредные соединения, такие как аммиак. Если вы слышите о том, что озоновый слой над Антарктидой начал восстанавливаться, то это благодаря AIRS, который и это замечает.

    Есть и другие способы наблюдения за погодой из космоса. Метод скаттерометрии позволяет дистанционно определять скорость и направление ветра в океанах. Скаттерометр — это микроволновой радар, сканирующий поверхность океана и позволяющий измерять удельную эффективную площадь рассеяния, что дает возможность восстанавливать параметры приводного ветра. Радар «видит» волны и определяет куда и с какой скоростью дует ветер. Первый такой прибор был установлен на борту американского космического аппарата SeaSat в 1978 году и впервые доказал возможность точного измерения скорости ветра с орбиты. На орбите уже работало большое количество спутников-скатеррометров. Подобный инструмент RapidScat был установлен на Международной космической станции и действовал с сентября 2014 года по август 2016 года. Создание полномасштабной группировки спутников-скатеррометров позволит более эффективно осуществлять прогнозирование морских штормов, изучать океаническую циркуляцию, взаимодействие атмосферы и океана и их влияние на погоду и глобальный климат.

    Суперпомощники

    «Прогноз погоды — это решение сложной математической задачи. В рамках системы уравнений описываются законы атмосферной циркуляции, притока тепла, вертикальных движений. Это очень сложная система, и решать ее можно только на суперкомпьютерах», — объясняет Роман Вильфанд.

    Сама идея создания прогноза погоды с использованием динамических уравнений была впервые выдвинута английским математиком Льюисом Фраем Ричардсоном еще в 1922 году. Он понял, что динамику атмосферы можно моделировать, выполняя тысячи уравнений, тем самым имея возможность прогнозировать погоду.

    Однако в докомпьютерный век существовал единственный вариант применения данного численного метода — вручную. Ричардсон подсчитал, что потребуется 64 тысячи человек для выполнения расчетов, необходимых для своевременного качественного прогноза. И хотя это было непрактично, его теория легла в основу прогнозирования погоды по мере совершенствования технологии.

    Сегодня по всей планете ежедневно и ежечасно собираются миллиарды метеорологических данных, зарегистрированных наземными метеорологическими станциями, метеозондами, океанскими буями и метеорологическими спутниками. Весь этот поток погодных данных направляется в центры обработки метеорологической информации, оснащенные, как правило, самыми современными компьютерами, так как прогноз на завтра нужен уже сейчас, а не завтра или через неделю. Менее мощные машины были бы не способны обработать такое количество данных в приемлемый срок.

    По состоянию на ноябрь 2016 года, в списке Top500, рейтинге самых мощных вычислительных систем мира, значилось 23 суперкомпьютера, предназначенных для прогнозирования погоды. И хотя эти 23 системы представляют собой менее пяти процентов от общего числа суперкомпьютеров в списке, они составляют более семи процентов от общей производительности списка. В настоящее время самым мощным компьютером для прогнозирования погоды является машина Метеорологического бюро Соединенного Королевства Cray XC40, которая обеспечивает производительность 7 петафлопс и находится под номером 11 в Top500. Второй самый мощный — это спустившийся в рейтинге на 2 позиции по сравнению с прошлым годом Cheyenne, установленный в Национальном центре атмосферных исследований США (NCAR). Сегодня он занимает 22 место в списке, обеспечивая производительность 4,8 петафлопса. Один петафлопс означает, что за секунду машина может совершить тысячу триллионов операций с плавающей точкой.

    Суперкомпьютер Cray XC40 национальной службы погоды Соединенного Королевства – Met Office/ © metoffice.gov.uk

    На этом фоне российские метеорологи, конечно, смотрятся весьма скромно. Главный вычислительный центр  Росгидромета располагает на сегодняшний день тремя вычислительными кластерами общей производительностью 62 терафлопса (триллиона операций в секунду). Новый суперкомпьютер планируют установить к концу года. Параметры его производительности не раскрываются. Актуальность в нем назрела после урагана, который произошел в Москве 29 мая. Тогда погибло 18 человек. По словам Романа Вильфанда, для окончательной настройки компьютера потребуется еще от 6 до 8 месяцев. Но прогнозы высокого разрешения для Московского региона с шагом в километр появятся еще позже — к концу 2019 года.

    Методы прогнозирования погоды

    Считается, что предсказание погоды является конечной целью исследования атмосферы. Прогнозирование отмечается как наиболее развитая область в метеорологии. Природа современного прогнозирования погоды достаточно сложна. Принято выделять три метода научного прогнозирования погоды: синоптическое прогнозирование погоды, численный (он же гидродинамический) метод и статистический.

    Синоптическое прогнозирование — это традиционный подход к прогнозированию погоды. До конца 1950-х годов этот метод использовался как основной. Он основывается на построении и анализе синоптических карт, изображающих атмосферные условия в конкретный момент времени.  На них выделяются отдельные объекты (циклоны, антициклоны, атмосферные фронты и т. д.), для каждого из которых свойственны определенные типы погодных условий. Современный метеорологический центр ежедневно готовит серию синоптических карт. Такие карты составляют основу прогнозов погоды. Задача подготовки синоптических карт на постоянной основе включает в себя сбор и анализ огромного количества данных наблюдений, полученных с множества метеорологических станций.

    Первую карту погоды составил французский математик, директор Парижской обсерватории Урбен Леверье 19 февраля 1855 года. Этот процесс отнял немало времени. Ее составили на основе данных, полученных по телеграфу из нескольких городов Европы. Разносторонний Леверье также известен тем, что на основании его расчетов была открыта планета Нептун.

    На основе тщательного изучения метеорологических карт на протяжении многих лет были сформулированы определенные эмпирические правила. Эти правила помогают метеорологам оценить скорость и направление движения погодных систем. Например, когда известен тип погоды, создаваемой вдоль фронта, а также скорость и направление движущейся бури, можно сделать довольно точный прогноз погоды для выбранной местности.

    Но из-за внезапных изменений в циклонической системе эти прогнозы действительны на протяжении лишь короткого периода времени, скажем, в течение нескольких часов или дня. Прогнозирование на более длительный период уже затруднительно.

    Современная синоптическая карта / © meteorf.ru

    В середине прошлого века пришли к выводу, что другие методы могут более точно прогнозировать будущую погоду, чем это было возможно с помощью традиционного синоптического подхода. Численный метод включает в себя много математики. Он также называется «гидродинамическим» и основан на построении математических моделей атмосферы и моделей взаимодействия атмосферы и океана. В нем решаются уравнения гидро- и термодинамики и используются основные физические законы.  

    Газы атмосферы подчиняются ряду физических принципов, и если известны текущие условия атмосферы, то известные физические законы могут использоваться для прогнозирования будущей погоды.

    С конца 1940-х годов наблюдается устойчивый рост использования математических моделей в прогнозировании погоды. Эти процедуры стали возможны благодаря продвижению в формулировании математических моделей. Математические уравнения применяются для разработки теоретических моделей общей циркуляции атмосферы. Они также используются для прогнозирования изменений в атмосфере с течением времени. В них учитываются параметры определенных элементов погоды, таких как воздушные течения, температура, влажность, испарение, облачность, дождь, снег и взаимодействие воздушных потоков с поверхностью суши и океанов.

    В разработке численного метода прогнозирования погоды решающие шаги были сделаны советским ученым, академиком А. М. Обуховым и американским ученым Дж. Чарни. Именно они довели этот метод до практической реализации, ставшей возможной с появлением ЭВМ.

    Когда мы рассматриваем постоянно меняющуюся атмосферу, необходимо учитывать большое количество переменных. Это очень сложная задача. И для ее решения были подготовлены численные модели, которые игнорируют некоторые переменные в предположении, что некоторые аспекты атмосферы не изменяются со временем. Это позволяет снизить требования к производительности компьютеров, но одновременно снижается и качество прогноза.

    Статистические методы используются наряду с численным прогнозом погоды. Этот метод часто дополняет численный метод. Статистические методы используют прошлые записи метеорологических данных, исходя из предположения, что в будущем погода будет повторяться.

    Основная цель изучения прошлых метеорологических данных — выяснить те аспекты погоды, которые являются хорошими показателями будущих событий. Но таким образом можно делать прогноз погоды с большим шагом по территории. Это особенно полезно при проектировании только одного аспекта погоды за раз. Например, это имеет большое значение для долгосрочного прогнозирования максимальной температуры в течение дня в определенном месте. Процедура заключается в сборе статистических данных, касающихся температуры, скорости и направления ветра, количества облачности, влажности конкретного сезона года. Статистический метод имеют большое значение для долгосрочных прогнозов погоды.

    Как видим, возможностей для улучшения точности прогнозов погоды достаточно. Мощности суперкомпьютеров растут, и с большой уверенностью можно сказать, что они будут находить свое применение в метеорологии. Все новые инструменты для наблюдения за погодой выводятся в космос, растет сеть метеорадаров. В целом, это касается и нашей страны. Развивается новое направление в прогнозировании погоды — наукастинг, позволяющий выпускать сверхкраткосрочный прогноз об опасных явлениях погоды на ближайшие несколько часов. Так что будем надеяться, что обещания главы Гидрометцентра Романа Вильфанда о прогнозах погоды с точностью до района и даже улицы будут реализованы.

    Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl + Enter.

    18. Прогноз температуры и влажности воздуха у поверхности Земли

    3

    Основными факторами, которые необходимо учитывать при прогнозе температуры воздуха у поверхности Земли являются:

    Перенос воздуха в горизонтальном направлении (адвективные изменения),

    Изменение свойств воздушной массы при её перемещении над неоднородной подстилающей поверхностью, в различных радиационных условиях (трансформационные изменения),

    Изменение теплообмена с подстилающей поверхностью в течение суток (изменения температуры за счёт суточного хода).

    Всоответствии с этими факторами формула для прогноза температуры воздуха у поверхности Земли имеет вид:

    Tпр = Ta + δтрT + δс.х.T .

    Здесь:

    Tпр – прогностическое значение температуры воздуха,

    Ta – температура воздуха, откуда ожидается перемещение воздушной частицы

    (адвективная температура),

    δтрT – трансформационные изменения температуры воздуха,

    δс.х.T – изменения температуры воздуха за счёт суточного хода.

    18.1.1. Адвективные изменения температуры воздуха

    Адвективные изменения температуры воздуха в некоторых случаях, например, при прохождении атмосферных фронтов, могут превышать 10 °С за несколько часов.

    Для учёта адвекции строится траектория воздушной частицы способом обратного переноса. От точности построения траектории воздушной частицы зависит правильность определения адвективных изменений температуры воздуха.

    В начале траектории значения определяются по данным 2-3 станций.

    Адвективная поправка δадвT определяется как разность температур в начале Тн и

    конце траектории Tк (пункте прогноза):

    δадвT = Тн Tк .

    Траектории строятся с учётом синоптической обстановки:

    Н.А. Дашко Курс лекций по синоптической метеорологии

    18. Прогноз температуры и влажности воздуха у поверхности Земли

    4

    В области низких подвижных циклонов и антициклонов и на периферии обширных малоподвижных циклонов рекомендуется построение траектории производить по картам

    АТ700.

    В области малоподвижных антициклонов при наличии мощных инверсий (до 1.5-2 км) перемещение воздушных частиц рассчитывают по АТ850.

    В малоградиентных полях в холодное время года рекомендуется использовать приземное барическое поле, в теплое – АТ850.

    При прогнозе более чем на 12 ч для учёта возможных изменений барического поля траектории воздушных частиц строят с использованием 2-х карт – прогностической и фактической.

    18.1.2. Трансформационные изменения температуры воздуха

    Расчёт трансформационных изменений температуры воздуха на 24 часа производится по одной из формул:

    δтрT = −0.2δадвT + 0.4δN (на ночь),

    δтрT = −0.2δадвT AδN Bδα (на день).

    Здесь:

    δадвT – адвективная поправка,

    δN = N(пр)к Nн – разность (в баллах) между ожидаемым количеством облачности в пункте прогноза и фактическим количеством облачности в начале траектории в исход-

    ный срок, количество облаков N(пр)к выражается в условной шкале:

    N(пр)к = NL + 0.75NM + 0.25NC , или N(пр)к = NL + 0.5(NM + NC ) ,

    где δα = αк − αн – разность между значениями альбедо в пункте, для которого составля-

    ется прогноз и в районе, откуда придет воздушная частица (табл. 18.1).

    A и B – коэффициенты, учитывающие влияние скорости ветра, увлажненности почвы, суммарной радиации и эффективного излучения на трансформационные изменения температуры воздуха (табл. 18.2) при скорости ветра до 6 м/с.

    Если скорость ветра превышает 6 м/с, то значения коэффициентов A и B умножаются на коэффициент К (табл. 18.3).

    Н.А. Дашко Курс лекций по синоптической метеорологии

    Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

    • #
    • #
    • #
    • #
    • #
    • #
    • #
    • #
    • #
    • #
    • #

    Добавить комментарий