Как составляются традиционные прогнозы погоды
Как обычные метеорологи прогнозируют погоду? В этом цикле из двух статей сравниваются традиционные методы с методологией «Старого фермерского альманаха» (The Old Farmer’s Almanac — популярного в США ежегодника с прогнозами погоды и полезными советами). Главное — не то, какие данные собираются, а то, как они используются. Первая часть посвящена традиционному прогнозированию погоды.
Часть I. Как создаются традиционные прогнозы
Прогнозирование погоды: от нескольких дней до нескольких часов
Большинство прогнозов погоды, транслируемых по телевидению, радио или в интернете, охватывают период от нескольких ближайших часов до нескольких недель.
Сверхкраткосрочные прогнозы, также известные как наукастинг (прогнозирование погоды на ближайшие 1–2 часа), обычно охватывают следующий час или два. Они сосредоточены преимущественно на осадках — в частности, на точном времени начала и окончания, а также на интенсивности дождя, снега или града.
Главным инструментом для таких прогнозов служат метеорологические радары, которые показывают текущие осадки, направление их движения и изменение интенсивности. В значительной степени эти прогнозы строятся на экстраполяции: специалисты берут текущую ситуацию, оценивают изменения за последний час и проецируют эти данные на ближайшие два часа.
Данные о грозовых разрядах и спутниковые снимки высокого разрешения помогают сделать экстраполяцию более точной, а компьютерные модели прогнозирования позволяют предсказать изменения, которые выходят за рамки простого переноса текущих тенденций.
Прогнозы на период от 1 до 10 дней в основном базируются на детерминированных компьютерных моделях. Они отталкиваются от текущего состояния атмосферы и используют законы гидрогазодинамики (поскольку атмосфера ведет себя как жидкая среда), чтобы предсказать дальнейшие изменения погоды.
За пределами 10-дневного периода компьютерные модели быстро теряют точность, так как погрешности имеют тенденцию накапливаться со временем. Незначительные ошибки в оценке исходного состояния атмосферы (даже такие малые, как 0,5 °C в температуре или 1,6 км/ч в скорости ветра) могут со временем разрастаться в компьютерной модели, приводя к существенным искажениям в конечном прогнозе.
Изображение: SpiffyJ/Getty Images
Проблема микромасштабных процессов
Сегодня метеорологи располагают детальной информацией, полученной в ходе физических наблюдений, с датчиков, радаров и спутниковых снимков. Однако эти данные не охватывают микромасштабный уровень. Исходная информация не учитывает колебания температуры и влажности, вызванные, например, протекающим через ферму ручьем, или направление ветра, зажатого между высотными зданиями. Кроме того, современные ученые не до конца понимают все движущие силы в атмосфере, включая микрофизические процессы, которые приводят к формированию отдельных облаков и торнадо.
По этим причинам при традиционном прогнозировании микромасштабные эффекты параметризуют — то есть используют упрощенные уравнения, которые достаточно хорошо описывают эти процессы в краткосрочной перспективе, но со временем могут приводить к накоплению и росту ошибок.
Хотя компьютеры становятся все более быстрыми и мощными, их возможности не безграничны, а прогнозирование погоды остается одной из самых сложных и ресурсоемких задач. Если бы компьютеру требовалось 48 часов для расчета прогноза на ближайшие 2 часа, такой прогноз потерял бы всякий смысл. Поэтому в прогностические модели приходится вносить дополнительные упрощения, позволяющие получать данные оперативно.
Незначительные погрешности в исходных данных и упрощения физических законов, неизбежные из-за отсутствия абсолютно точной информации и бесконечно мощных компьютеров, легли в основу концепции так называемого «эффекта бабочки». Согласно этой теории, такое простое событие, как взмах крыльев бабочки в Центральной Америке, может вызвать крошечное изменение локального воздушного потока, которое со временем усилится и через неделю приведет к урагану на побережье Мексиканского залива.
Один из способов, с помощью которого ученые учитывают этот фактор, — многократный запуск компьютерных моделей с небольшими изменениями исходных метеоусловий. Например, температуру меняют с 25,7 °C на 25,8 °C, чтобы посмотреть, как изменится результат. Такие расчеты, известные как ансамблевые прогнозы, позволяют синоптикам увидеть весь спектр возможных сценариев и оценить их вероятность, чего не могут дать обычные детерминированные модели.
Смотрите также:
Как изменить цвет гортензии http://kupidonchik.org/kak-izmenit-tsvet-gortenzii/.
Интересности на тему: 5 домашних средств от зимней простуды и кашля
Классные советы в статье "3 схемы «Садов победы» для легкого старта в садоводстве" здесь.
При выходе за рамки примерно 20 дней ошибки в компьютерных прогнозах накапливаются настолько, что точность расчетов падает до уровня среднестатистических климатических данных, и прогнозы теряют практическую ценность. Поэтому для долгосрочного прогнозирования метеорологам приходится использовать другие стратегии.
Во второй части статьи рассказывается о том, чем отличается методология прогнозирования «Альманаха».
