Language
Country/Area
No result found
Чудо численного прогнозирования погоды: как использовать математические модели для предсказания будущей погоды?
Благодаря прогрессу науки и техники развитие метеорологии позволило нам лучше понять климатическую систему Земли. Численный прогноз погоды (ЧПП) является успешным примером применения математических моделей для прогнозирования погоды. Используя данные наблюдений, эти модели могут предсказывать будущую погоду, что значительно облегчает повседневную жизнь людей.
Целью численного прогнозирования погоды является использование текущих метеорологических наблюдений для предсказания будущих погодных условий. Этот процесс основан на использовании компьютеров, использующих сложнейшие математические модели.
История численного прогнозирования погоды
Истоки численного прогнозирования погоды можно проследить до 1920-х годов, когда метеоролог Луис Ф. Ричардсон впервые предложил использовать математические модели для составления прогнозов. Однако из-за нехватки вычислительной мощности в то время процесс был настолько громоздким, что Ричардсону потребовалось шесть недель, чтобы завершить шестичасовой прогноз для двух точек в Центральной Европе. Лишь в 1950-х годах, с появлением суперкомпьютера ENIAC, эффективность обработки данных значительно возросла, что сделало численное прогнозирование осуществимым и практичным.
В 1954 году группа Коула-Густава Россби из Шведского метеорологического и гидрологического института успешно выполнила первый оперативный прогноз, что ознаменовало официальный выход численного прогнозирования погоды на практическую стадию.
Основные принципы численного прогнозирования
В основе численного прогнозирования погоды лежат различные вычислительные модели, которые используют текущие метеорологические данные для прогнозирования будущей погоды на основе основных законов механики жидкости и термодинамики. Данные наблюдений в основном поступают с метеорологических спутников, метеозондов и наземных метеорологических станций. Эти данные обрабатываются с помощью технологии ассимиляции данных для создания начальных условий модели.
При составлении прогнозов метеорологические модели обрабатывают десятки терабайт данных, что требует использования самых мощных в мире суперкомпьютеров.
Математическая модель и метод расчета
В численных прогнозах используются уравнения, называемые примитивными уравнениями, которые состоят из нелинейных уравнений в частных производных, которые могут описывать динамические характеристики атмосферы. Решения этих уравнений не могут быть полностью получены традиционными аналитическими методами, поэтому для их аппроксимации необходимы численные методы.
Численные модели обычно используют для выполнения расчетов конечно-разностные или спектральные методы, которые способны учитывать широкий спектр физических процессов в атмосфере.
Точность и ограничения прогноза
Хотя современные методы численного прогнозирования погоды значительно усовершенствовались, текущие возможности прогнозирования ограничены приблизительно шестью днями, в первую очередь потому, что небольшие ошибки со временем становятся более серьезными, обычно удваиваясь в течение пяти дней. Это связано с хаотичным характером атмосферы.
Развитие интегрированного прогнозирования
Чтобы справиться с неопределенностью прогнозирования, с 1990-х годов постепенно стало применяться ансамблевое прогнозирование. Данный метод использует для расчетов несколько моделей прогнозирования и анализирует статистические характеристики результатов для повышения точности и надежности прогноза.
Ансамблевые прогнозы позволяют метеорологам лучше оценивать неопределенности прогнозов и расширять временной горизонт, в течение которого прогнозы остаются действительными.
Перспективы на будущее
Благодаря постоянному развитию вычислительной техники будущие численные прогнозы погоды станут более точными и смогут учитывать метеорологические явления меньшего масштаба. Однако вопрос о том, смогут ли эти технологические достижения решить проблемы нынешнего хаоса, остается заслуживающим изучения. Столкнувшись с проблемой продолжающегося изменения климата на Земле, как мы можем разумно использовать эти прогностические инструменты для адаптации к будущей жизни?
