Погода имеет очень важное значение в человеческой жизни. С развитием цивилизации важность прогноза погоды для человечества только продолжает увеличиваться.

Практически каждый человек принимает относящиеся к погоде решения ежедневно, иногда незначительные, иногда огромной важности.

Несмотря на значительные усилия метеорологов в области прогноза погоды, информация о состоянии погоды все еще бывает недостаточной и недостоверной.

Современные гидродинамические модели циркуляции атмосферы позволяют давать детализированные по времени суток прогнозы погоды различного времени действия. Оценки показывают, что высокую достоверность (более 80%) имеют прогнозы на 5 суток. Сегодня различные метеорологические синтезирующие центры в экспериментальном порядке рассчитывают прогнозы погоды на сроки и более 5 суток, однако, такие прогнозы имеют низкую точность и достоверность и рассматривать их следует лишь как возможный сценарий развития погоды, вероятность осуществления которого ниже уровня 50%[3]. Поэтому к краткосрочным сценариям развития погоды следует относиться крайне осторожно.

В настоящее время распространены автоматизированные системы мониторинга метеопараметров атмосферы на глобальном или национальном уровнях. В таких системах для получения прогноза погоды, необходимо наличие данных о наблюдениях с метеоспутников, метеобуев, наземных метеостанций, кораблей и самолетов. Создание прогностических карт погоды производится с использованием суперкомпьютеров и кластеров. Об объёмах расчётов можно судить по такому примеру: расчёт данных по американской глобальной модели прогноза (по всему земному шару с шагом 3 часа на ближайшие 7 дней) на одном из самых мощных в мире суперкомпьютеров, входящем в десятку самых высокопроизводительных систем в мире, занимает около 4 часов[2]. Данные для прогнозирования погоды на локальном уровне (регион, город, район) также собирают и обрабатывают в таких национальных центрах.

Однако такие системы являются чрезвычайно сложными и дорогими в реализации и не обеспечивают нужной точности прогнозирования метеопараметров для множества локальных территорий (район, город). Поэтому возможен другой подход процесса прогнозирования на основе систем мониторинга, построенных по принципу сбора и обработки информации с локального до национального уровней. Для этого необходимо создание локальных автоматизированных пунктов по наблюдению, накоплению данных о метеопараметрах атмосферы и прогнозированию. Используя такую схему создания прогноза и учитывая данные прогноза, полученные в мировых центрах прогнозирования, можно получить более достоверные прогнозы как для региона, так и для всей страны. В целом, такая схема прогнозирования будет также более проста в реализации и более экономна.

В Украине в настоящее время отсутствиют автоматизированные пункты прогнозирования метеопараметров атмосферы на локальном уровне.

Поэтому особую актуальность приобретает создание автоматизированной системы мониторинга метеопараметров атмосферы и их анализа на локальном уровне, работающей в реальном масштабе времени, отличающихся низкой стоимостью и высокой сложностью.

Перечень минимального количества метеопараметров, необходимых для составления прогноза включает: атмосферные явления, ветер, температура воздуха, температура точки росы, атмосферное давление, его изменения между сроками замеров, облачность, минимальная температура за ночь или день, температура подстилающей поверхности, наличие снежного покрова и т.д[1]. Для более точного и качественного прогноза необходимо иметь базу данных, содержащую информацию о метеопараметрах за несколько десятков лет.

При создании автоматизированной системы прогнозирования метеопараметров атмосферы следует использовать следующее программное обеспечение: Matlab, Simulink, Real Time Workshop,C++, PHP, MySQL. Примерная структура системы представлена ниже:

Рисунок 1 – Структура автоматизированной системы мониторинга и прогнозирования метеопараметров атмосферы

Модуль наблюдения за текущими метеопараметрами атмосферы – это аппаратная часть системы, состоящая из базового набора датчиков, использующихся для снятия необходимого количества данных о текущих метеопараметрах, и средств, используемых для передачи полученных данных в компьютер. Предполагаемая частота получения данных – каждые 2 часа.

База данных – это упорядоченный набор всех полученных с помощью модуля наблюдения данных, хранящихся в виде БД MySQL.

Программный модуль анализа данных – это модуль, реализованный средствами Matlab и Simulink, в котором проводится предварительный статистический анализ имеющихся данных.

Прогнозный модуль – модуль, в котором на основе предварительного анализа данных и с учетом поступающей из модуля наблюдения за текущими метеопараметрами атмосферы информации в режиме реального времени и также на основе средств Matlab, Simulink, Real Time Workshop и С++ разрабатывается прогноз погоды на краткосрочный период (1-3 суток).