Language
Country/Area
No result found
Секрет глобального прогнозирования погоды: как использовать самые мощные суперкомпьютеры для расчета будущей погоды?
С развитием технологий точность прогнозов погоды достигла небывалого прогресса. Численный прогноз погоды (ЧПП) использует математические модели для описания атмосферы и океанов с целью прогнозирования будущей погоды на основе текущих погодных условий. Хотя самые ранние попытки датируются 1920-ми годами, лишь с появлением компьютерного моделирования в 1950-х годах численное прогнозирование погоды смогло давать реалистичные результаты.
Во всем мире запускается несколько моделей прогнозирования — от глобальных до региональных — с использованием в качестве входных данных текущих метеорологических наблюдений с радиозондов, метеорологических спутников и других систем наблюдений.
Метеорологи используют эти данные для инициализации моделей, а затем применяют основные уравнения динамики атмосферных жидкостей и термодинамики для прогнозирования погоды на ближайшие несколько дней. Несмотря на то, что производительность современных суперкомпьютеров продолжает расти, точность прогнозов численных метеорологических моделей по-прежнему ограничена диапазоном около шести дней. Факторы, влияющие на точность прогноза, включают плотность и качество данных наблюдений, используемых в качестве входных данных для прогноза, а также несовершенства самой модели.
Даже при использовании более мощных суперкомпьютеров точность прогнозирования с помощью числовых моделей ограничена диапазоном примерно в шесть дней.
Для повышения точности прогнозов метеорологи разработали методы постобработки, такие как статистика выходных данных модели (MOS), позволяющие улучшить обработку ошибок в числовых прогнозах. Эти методы помогают метеорологам смягчить последствия хаотического поведения, расширяя точность прогнозов на многие области, особенно при прогнозировании траекторий тропических циклонов и качества воздуха.
История численного прогнозирования погоды
История численного прогнозирования погоды восходит к 1920-м годам, когда метеоролог Льюис Фрай Ричардсон попытался составить прогнозы состояния атмосферы, используя утомительные ручные вычисления. Лишь в 1950 году широкое использование компьютеров позволило существенно сократить время расчета прогнозов. В том же году компьютер ENIAC впервые использовался для составления прогнозов погоды на основе упрощенных уравнений, что ознаменовало начало новаторского периода в численном прогнозировании.
К 1954 году группа Карла-Густава Россби из Шведского метеорологического и гидрологического института использовала ту же модель для успешного составления первых практических прогнозов погоды. К 1955 году численное прогнозирование погоды в Соединенных Штатах начало осуществляться под руководством Объединенного подразделения численного прогнозирования погоды (JNWPU), что ознаменовало активное участие Соединенных Штатов в численном прогнозировании погоды.
В 1956 году Норман Филлипс разработал первую успешную климатическую модель, способную реалистично отображать ежемесячные и сезонные закономерности тропосферы.
По мере увеличения мощности компьютеров увеличился и размер исходных наборов данных, и были разработаны новые атмосферные модели, позволяющие в полной мере использовать эти вычислительные ресурсы. Эти достижения позволили метеорологам точнее предсказывать изменение климата и его последствия, хотя проблемы остаются. Например, модели все еще не очень хорошо работают для процессов, которые происходят в узких областях, таких как лесные пожары.
Процесс инициализации и расчета
В численном прогнозировании погоды инициализация — это процесс ввода данных наблюдений в модель для создания начального состояния. Основные данные поступают из наблюдений национальных метеорологических служб, включая радиозонды, запускаемые с метеозондов и метеорологических спутников. Эти данные обрабатываются и преобразуются в полезные значения для математических алгоритмов модели, которые затем используются для прогнозирования будущей погоды.
Данные наблюдений собираются различными способами, в том числе с помощью метеозондов, которые поднимаются в стратосферу, и с помощью метеорологических спутников.
Помимо процесса инициализации, обработка этих наблюдений требует значительной вычислительной мощности. Современные модели погоды опираются на ряд математических уравнений для прогнозирования будущих погодных условий. Большинство этих уравнений являются нелинейными уравнениями в частных производных и поэтому не могут быть решены точно, поэтому для получения приближенных решений часто используются численные методы. Кроме того, разные модели используют разные методы решения, которые могут включать методы конечных разностей или спектральные методы.
Постобработка и интегрированное прогнозирование
Даже после обработки числовые прогнозы никогда не бывают идеальными, поэтому для корректировки прогнозов была разработана статистика выходных данных модели (MOS). Эти статистические модели корректируются на основе трехмерных полей, генерируемых численными моделями, поверхностными наблюдениями и климатическими условиями в определенных местах. Они могут корректировать эффекты lleol и смещения моделей, делая прогнозы более точными.
С 1990-х годов ансамблевые прогнозы широко используются для количественной оценки неопределенности прогнозов, помогая метеорологам оценивать достоверность прогнозов и продлевать срок их действия.
Этот подход оценивает неопределенность путем анализа нескольких прогнозов, полученных либо из разных физических параметризаций одной и той же модели, либо из разных начальных условий. Это не только повышает точность прогнозов погоды, но и способствует более глубоким исследованиям влияния изменения климата.
Хотя наши возможности прогнозирования улучшаются с развитием технологий, остается много проблем. Сможем ли мы в будущем найти лучший баланс между точностью прогнозов и меняющимся климатом?
