Прогнозирование погоды

По  Джорджу Хаффману

Задача прогнозирования погоды, которая будет наблюдаться в будущем времени называется прогнозом погоды. В качестве одной из основных целей метеорологии как науки, прогнозирование погоды зависело в значительной степени от научно-технического прогресса в области метеорологии, который произошли со второй половины 19-го века.

 Историческая справка
На протяжении большей части истории, прогнозирование на определенном участке зависело исключительно от наблюдений, которые могут быть сделаны на этом участке. Наблюдения неба, ветра и температурных условий, а также знание местной истории – лишь ограниченные возможности. Погодные знания также накапливаются при попытках кодифицировать очевидную закономерность в поведении атмосферы.

С развитием телеграфа в середине 1800-х годов, синоптики смогли получать наблюдения из многих отдаленных мест в течение нескольких часов после сбора таких данных. Эти данные впоследствии могут быть организованы в так называемые синоптические карты погоды, что означает отображение данных о погоде, происходящей в то же самое время на местности. Это были предшественники синоптических карт погоды, производимых сегодня. Физических основ атмосферных движений еще не было, однако было понятно, что прогноз будет зависеть от различных эмпирических правил. Наиболее фундаментальные правила, разработанные в этот период – погодные системы и осадки в районах низкого давления.

Прогнозирование погоды пережило революцию в 1920-х годах в работах группы норвежских ученых во главе с Бьеркнесом Вильгельмом. Бьеркнес ввел полярный фронт теории, объясняющей крупномасштабные движения воздушных масс. Его группа ввела эмпирические основы описания системы атмосферной циркуляции, циклоны и антициклоны, формирования осадков.

К 1930му году радиотехника оснастила прогнозистов важным новым инструментом – радиозондами. Радиозонды - аэростаты с автоматизированным пакетов метеорологических приборов, которые передают обратно наблюдения при подъеме в атмосферу. Такие устройства расширили и уточнили теории полярного фронта, раскрыли особенности верхних слоев атмосферы и открыли такие функции, как реактивный поток.

Текущие методы прогнозирования погоды были инициированы теоретическими работами американского метеоролога Юля Чарни о развитии численного прогноза погоды. То есть, погодные явления прогнозируются в результате решения уравнений, которые управляют поведением атмосферы. Эксперименты с численными прогнозами в 1950 году оказались настолько плодотворны, что вскоре были приняты на практической основе. С тех пор, компьютеризированные системы, основанные на численных моделях стали центральной частью прогнозов погоды.

Процесс прогнозирования
Создание прогноза погоды состоит из трех этапов: наблюдение, анализа и экстраполяции, чтобы определить будущее состояние атмосферы и прогнозирование конкретных переменных. Одна качественная техника экстраполяции предполагает, что особенности погоды будут продолжать протекать, так же, как протекают сейчас. В некоторых случаях третий этап (прогноз) просто состоит из отметок результатов экстраполяции, но фактический прогноз обычно включает в себя деятельность за рамками этого.

Инструменты, которые используются метеорологами для прогнозирования, зависят от предполагаемого диапазона прогноза, или как далеко в будущем необходимо спрогнозировать. Краткосрочные прогнозы, которые иногда называют "текущими", составляют до 12ти часов.Ежедневные прогнозы действительны в течение от 1 до 2 дней - это область, в которой численные методы прогнозирования внесли свой большой вклад. В 1980-х годах, однако, технологии послужили в разработке среднесрочных прогнозов, которые проходят от трех до семи дней наперед. Расширенные прогнозы, которые простираются более чем на неделю вперед, зависят от сочетания численных и статистических прогнозов. Наконец, краткосрочные прогнозы климата, такие, как один месяц и три месяца - средние прогнозы выданные центром климатических предсказаний из Национальной службы погоды (NWS), в основном зависят от статистических сведений.

Уменьшение точности численных прогнозов с увеличением диапазона отражает недостатки в текущих численных моделях, но оно также отражает чрезвычайную сложность атмосферы. Теоретические результаты показывают, что "идеальная" схема прогнозирования для описания ежедневной погоды бесполезна в диапазоне от двух до трех недель, хотя используется для прогнозирования среднемесячных прогнозов в определенных случаях.

Наблюдение и анализ
Метеорологические наблюдения, проводимые по всему миру включают доклады наземных станций, радиозондов, кораблей в море, самолетов, радаров и метеорологических спутников. Хотя доступ к данным недоступен в некоторых странах, многие из этих данных передаются глобальной системе телесвязи (ГСТ) Всемирной метеорологической организации (ВМО) в региональные и глобальные центры. Там полученная информация сравнивается, перераспределяется обратно через GTS и используется в различных численных моделях прогноза. Как правило, эти численные модели используют данные наблюдение в 00:00 и 12:00 универсального координированного времени (7 утра и 7 вечера по восточному поясному времени, соответственно). Также прилагаются особые усилия, чтобы собрать как можно больше метеорологических данных в это время суток. Данные распечатываются, строятся и графически отображаются в широком разнообразии форм, чтобы помочь прогнозистам.

Помимо того, что данный поступают в модели прогнозов, некоторые процедуры слегка модифицируют сведения для использования в этих моделях. Это делается для того, чтобы обеспечить наиболее последовательную картину атмосферы внутри ограниченной модели. В краткосрочном прогнозировании значительные усилия тратятся на обеспечение гибкого доступа к самым последним наблюдениям. Интерактивные компьютернык системы очень важны для оказания помощи синоптикам использовать огромную массу данных.

Экстраполяция
По возможности метеорологи полагаются на численные модели для экстраполяции состояния атмосферы в будущем, так как эти модели основаны на фактических уравнениях, описывающих поведение атмосферы. Различные модели, однако, значительно отличаются уровнями приближения к уравнениям. Более точным приближениям, требуются более точные модели, чтобы сократить машинную работу.

Моделирование прогнозов в Соединенных Штатах сосредоточено в NWS - Национальном центре прогнозирования окружающей среды (NCEP) в Сьютленде, штат Мэриленд. Суперкомпьютер, который там находится занят выполнением четырех основных моделей. Две модели сосредоточены на Северной Америке и окружающих водах. Две другие модели равномерно охватывают весь земной шар. Одна модель для каждого домена является относительно простой, предназначенной для быстрого вычисления и обновления, даже когда возникают проблемы с компьютером. Другая модель для каждого домена является более полной, обеспечивая лучший ответ при больших мощностях.

Дополнительные модели выполняются на компьютере по мере необходимости, например, во время ураганов. После каждого запуска модели, выбранные результаты дополнительно обрабатываются и передаются на NWS офисы, другие - в правительственные учреждения, университеты, частным метеорологам и широкой общественности, а также в ГСТ для международного распространения.

Отдельная деятельность численного моделирования осуществляется в Европейском центре среднесрочных прогнозов погоды (ЕЦСПП) в Брекнеле, Англия. Консорциум европейских стран организовал ECMWF и решил построить глобальную модель с большими пространственными деталями и дорогими приближениями, чем в любой другой модели, существовавшей в то время. Результаты направляются в государства-члены консорциума, а отдельные передаются по ГСТ.

Некоторые страны, включая Австралию, Канаду, Китай, Великобританию, и Россию, проводят численные прогнозы на любой региональной или глобальной области. Многие другие страны решили использовать численные прогностические продукции, предоставляемые по ГСТ и выделяют свои собственные ресурсы для шагов прогнозирования.

Прогнозирование
Когда прогнозист излагает предсказание конкретной переменной - например, минимальную температуру в данную ночь в городе, где он или она находится, то генерируется большое количество данных. Ни одно из данных, однако, не дает окончательного предсказания. Синоптик также должен применять знания средних климатических условий, местных изменений микроклимата и типичных моделей поведения в сложившейся ситуации. NWS предприняла значительные усилия, чтобы выразить такую ​​дополнительную информацию в виде статистических уравнений регрессии. Эти уравнения имеют коэффициенты, которые меняются в зависимости от географического расположения и времени года. В результате материала NCEP прогноз также включает в себя цели, основанные на статистике статистические выходные данные моделей предсказания температуры, ветра, осадков, температуры и других переменных от 300 станций по всему США. Такие статистические материалы относительно редки за пределами Соединенных Штатов, потому что это большое количество данных, необходимых для разработки уравнений, в том числе генерируемых моделью данных.

Большинство прогнозистов в США имеют в наличии всю информацию, описанную выше. Их работа заключается в том, чтобы оценить ситуацию, сравнить различные источники и предоставить наилучшую оценку для интересующих нас переменных, таких как температура и вероятность осадков. Теория полярного фронта может быть использована, чтобы помочь синоптикам синтезировать результаты сложных численных моделей, так же, как она помогает синтезировать модели реальных данных.Разнообразие прогнозов наблюдается в средствах массовой информации и в любой день представляет различные оценки, основанные на той же информации. Например, статистические продукты очень полезны, но не идеальны, поэтому прогнозист должны решить, какие указания, если таковые имеются, принять.

Неблагоприятные погодные события
Большое внимание уделяется прогнозам синоптиков во времена тяжелых событий, таких как метели, ураганы и торнадо. Соответственно, NWS выделяет значительные ресурсы на прогноз таких событий. Метели и сильные внетропические циклоны обрабатываются с помощью обычных каналов информации прогноза, в местном отделением NWS выдаются специальные рекомендации по мере необходимости.

Национальный центр ураганов в Майами, штат Флорида несет ответственность за отслеживания и прогнозирования ураганов и условий их предшествования в Атлантике, Карибском бассейне и восточной части Тихого океана. Несмотря на разнообразие спутников с датчиками, в бурях летают самолеты «охотники за ураганами», чтобы собрать полные данные. Как и обычно получают информацию для получения текущего состояния шторма и обеспечения отправной точки численных прогнозов. Проблема осложняется тем, что население распределилось так широко вдоль залива Атлантического океана, что некоторым регионам нужно больше, чем 24 часов на предупреждение для эвакуации до прихода урагана. Несмотря на исследования, однако, могут существовать условия, при которых 24-часовой прогноз маловероятен.

Буревой центр прогнозирования (SPC) в Норман (штат Оклахома) несет главную ответственность за прогнозирования опасных событий, связанных с грозами, в том числе торнадо, нисходящие порывы, град и молнии. "Конвективный прогноз" выдается на сутки вперед, ограничивая общую область ожидаемой активности. Подробное руководство затем подается в местные отделения NWS в диапазоне от 1 до 3 часов. После сообщения о событии, SPC работает с местными NWS и государственными органами для получения дополнительных наблюдений и предупреждает населенные пункты, в которых ожидается угроза.

Прогнозирование исследований
Новых численные модели продолжают разрабатываться, так как суперкомпьютеры становятся все более мощными. Однако это не просто делать все больше и больше вычислений. Некоторые приближения в таких моделях зависят от других частей простых решений, чтобы полученное предположение было удовлетворяющим. Например, обработка поступающей солнечной радиации имеет относительно небольшое значение для моделей, которые более не актуальны через два дня. Однако некоторые схемы солнечного излучения должны быть включены для моделей, которые по-прежнему актуальны на срок до семи или восьми дней.

Чтобы улучшить численные модели, метеорологи пересматривают концепцию предсказуемости. Как далеко наперед можно успешно предсказать значения? Можно ли определить случаи, когда атмосфера более предсказуема, чем в другое время? Метеорологи признают, что в прогнозировании текущие статистические модели должны вовремя заменить экспертные системы - то есть создать системы искусственного интеллекта. Эта идея, однако, только в начальной стадии развития. Наибольший потенциал для улучшения прогнозирования лежит в коротких и средних дистанциях, а экспериментальная работа будет характеризоваться расширенным диапазоном. Улучшение повседневной прогностики, вероятно, возрастет сравнительно небольшими темпами.

Библиография: Карр, Майкл, Полная книга погоды 2000 ; Dunlop, Шторм, погода и прогнозирование(1987); Эллиот, Джордж, Погода прогнозирования (1988); Ходжсон, Майкл, предметы первой необходимости: прогнозирование погоды , 2-е изд. (1999), Ли, Альберт, Погода Мудрость, REV.издание (1990); Рэмси, Дэн, прогнозирования погоды (1990); Ray, PS, Эд. мезомасштабная метеорология и прогнозирование (1986); США правительство типографии, и прогнозирования погоды (1987).  

Источник: http://www.scholastic.com/teachers/article/weather-forecasting

Перевод на русский: Каховский Д.А.