Table of Contents

Какие модели прогноза погоды?

Модели прогнозирования погоды представляют собой сложные компьютерные программы, которые имитируют поведение атмосферы Земли для прогнозирования будущих погодных условий. Эти модели решают сложные математические уравнения, представляющие физические законы, регулирующие движение атмосферы, термодинамику и радиацию. При потреблении огромных объемов данных наблюдений со спутников, метеорологических станций и радаров они производят прогнозы в диапазоне от часов до недель. Современные операционные модели, такие как Глобальная система прогнозирования погоды (GFS), управляемая Национальной метеорологической службой NOAA и моделью Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), являются основой ежедневного прогнозирования погоды и сильных штормовых предупреждений. Понимание того, как эти модели работают, имеет важное значение для метеорологов, менеджеров по чрезвычайным ситуациям и всех, кто полагается на точную информацию о погоде.

Роль атмосферной динамики

Атмосферная динамика — отрасль метеорологии, изучающая силы и движения, управляющие движением воздуха в атмосфере. Все модели прогнозирования погоды построены на принципах атмосферной динамики, определяющих, как со временем развиваются системы давления, ветры и температурные градиенты. К ключевым факторам относятся:

Системы давления и градиенты

Масштабные системы давления — максимумы и минимумы — приводят к глобальным ветровым тенденциям. Воздух перемещается из областей высокого давления в районы низкого давления, и скорость этого движения пропорциональна градиенту давления. Модели должны точно представлять эти градиенты для прогнозирования скорости ветра и штормовых трасс. Школа JetStream Национальной метеорологической службы обеспечивает отличный обзор систем давления.

Эффект Кориолиса

Поскольку Земля вращается, движущийся воздух отклоняется вправо в Северном полушарии и влево в Южном полушарии. Этот эффект Кориолиса имеет решающее значение для формирования циклонов, антициклонов и океанических течений. Без него крупномасштабная атмосферная циркуляция была бы невозможна. Модели погоды включают силу Кориолиса через термины в уравнениях импульса.

Фронты и границы воздушных масс

Фронты — это узкие зоны, где встречаются две разные воздушные массы. Холодные фронты, теплые фронты и стационарные фронты часто производят осадки, грозы и быстрые изменения температуры. Модели используют данные о температуре, влажности и ветре, чтобы определить местонахождение фронтов и предсказать их движение. Точное расположение фронта является одним из самых сложных аспектов прогнозирования погоды, особенно в таких регионах, как средние широты, где распространены фронтальные системы.

Термическая нестабильность и конвекция

Когда атмосфера становится нестабильной — теплый воздух вблизи поверхности, находящейся под воздействием более холодного воздуха, — могут образовываться конвективные восходящие потоки, что приводит к грозам и сильным дождям. Модели представляют это с использованием индексов стабильности, таких как конвективная доступная потенциальная энергия (CAPE) и повышенный индекс. Модели с высоким разрешением, такие как HRRR, явно имитируют отдельные грозовые ячейки, улучшая прогнозы погоды.

Типы моделей прогнозирования погоды

Метеорологи полагаются на различные модели, каждая из которых предназначена для конкретных пространственных масштабов, временных диапазонов и целей прогнозирования.

Численность прогноза погоды (NWP)

Модели NWP решают управляющие уравнения движения жидкости (уравнения Навье-Стокса) численно по сетке, которая покрывает земной шар или область. Эти модели подразделяются на:

  • Глобальные модели — охватывают всю Землю, как правило, с горизонтальным расстоянием между сетками 10-50 км. Примеры: GFS (NOAA), ECMWF и Единая модель Метеобюро Великобритании. Они дают прогнозы на 16 дней вперед, но грубее, чем региональные модели.
  • Региональные/мезосферные модели — Сосредоточьтесь на ограниченной площади с более высоким разрешением (1-4 км. Примеры: HRRR, NAM (североамериканский мезомасштаб) и модель AROME, используемая в Европе. Они захватывают мелкомасштабные функции, такие как морской бриз, горные волны и местные грозы.
  • Ансамбль моделей — Запускать несколько прогнозов с немного отличающимися начальными условиями или модельной физикой для количественной оценки неопределенности.Ансамбль ECMWF (ENS) и GEFS предоставляют вероятностные прогнозы, необходимые для предупреждения об ураганах и наводнениях.

Статистические и машинные модели обучения

Статистические модели используют исторические связи между крупномасштабными атмосферными моделями и местной погодой для создания прогнозов. Например, Model Output Statistics (MOS) корректирует предубеждения в исходном выходе NWP. В последнее время подходы машинного обучения, такие как глубокое обучение и случайные леса, обучаются на массивных наборах данных для прогнозирования таких переменных, как осадки, температура и скорость ветра. Хотя эти модели не имеют физической интерпретируемости, они часто соответствуют или превышают точность традиционного NWP для краткосрочных прогнозов. Исследование ECMWF по ИИ в прогнозировании погоды демонстрирует эту тенденцию.

Модели Nowcasting

В Nowcasting используется радиолокационная экстраполяция и спутниковые снимки для прогнозирования условий на 0-6 часов вперед. Эти модели имеют решающее значение для авиации, внезапных наводнений и сильных штормов. Система Auto-Nowcast, разработанная NCAR, является ярким примером, сочетающим детерминированную адвекцию с машинным обучением для отслеживания штормовых ячеек.

Источники данных для погодных моделей

Точная инициализация модели погоды — ее начального состояния — так же важна, как и сама модельная физика.

Спутники

Геостационарные спутники (например, GOES-16/17, Himawari) обеспечивают непрерывное покрытие облачных структур, водяного пара и температуры поверхности моря. Спутники на полярных орбитах (например, NOAA-20, MetOp) обеспечивают вертикальные профили температуры и влажности высокого разрешения с помощью микроволновых и инфракрасных зондов. Спутниковые данные особенно ценны над океанами и малонаселенными регионами. Спутниковая и информационная служба NOAA подробно объясняет эти наблюдения.

Погодные станции и поверхностные сети

Тысячи автоматизированных станций наблюдения за поверхностью (ASOS) и станций-кооператоров сообщают о температуре, точке росы, ветре, давлении и осадках в почасовых или субчасовых интервалах. Сети денсеров, такие как Mesonet в Соединенных Штатах, предоставляют дополнительные локальные детали. Эти наблюдения закрепляют нижние граничные условия модели и используются для проверки прогнозов.

радары

Погодные радары двойной поляризации сканируют атмосферу для обнаружения интенсивности осадков, типа (дождь, снег, град) и ветра с использованием доплеровского сдвига. Данные радара ассимилируются в модели высокого разрешения для улучшения краткосрочных прогнозов осадков. Сеть NEXRAD в США и национальные радиолокационные сети в Европе и Азии поставляют информацию в режиме реального времени.

Наблюдения в верхнем воздухе

Радиозонды, запускаемые два раза в день с сотен объектов по всему миру, измеряют температуру, влажность, давление и ветер до высот 30 км. Датчики на основе летательных аппаратов (отчеты AMDAR) и профилировщики ветра дополняют эти данные. Без наблюдений в верхнем воздухе модели будут бороться за захват вертикальной структуры атмосферы, особенно в регионах с разницей в данных.

Методы ассимиляции данных

Сырые наблюдения не используются непосредственно в качестве входных данных; вместо этого они объединяются с краткосрочным прогнозом модели посредством процесса, называемого ассимиляцией данных. Такие методы, как 3D-Var, 4D-Var и фильтры ансамбля Kalman, производят наиболее точное начальное состояние, минимизируя разницу между наблюдениями и фоновым полем модели. Например, система 4D-Var ECMWF считается одной из самых сложных схем ассимиляции в оперативном использовании.

Математические основы погодных моделей

В основе любой модели NWP лежат дифференциальные уравнения, описывающие сохранение массы, импульса и энергии.Эти уравнения не могут быть решены аналитически, поэтому численные методы аппроксимируют их на трехмерной сетке.

Уравнения Навье-Стокса

Эти уравнения управляют движением вязких жидких веществ, включая воздух. В метеорологии они упрощаются, предполагая, что атмосфера ведет себя как ньютоновская жидкость с турбулентным смешиванием. Три компонента уравнения импульса включают силу градиента давления, силу Кориолиса, трение и гравитацию. Статья Википедия об уравнениях Навье-Стокса обеспечивает твердое математическое введение.

Уравнение непрерывности

Это уравнение обеспечивает сохранение массы при движении воздуха. В атмосфере уравнение непрерывности связывает расхождение ветра с изменениями плотности. Для несжимаемых потоков используется упрощенная форма, но полные модели учитывают сжимаемый воздух, особенно на больших высотах.

Термодинамическое уравнение

Первый закон термодинамики, применяемый к воздушной посылке, относится к изменениям температуры при диабетическом нагреве (например, солнечное излучение, скрытое выделение тепла из конденсата) и адиабатическом расширении / сжатии. Это уравнение является ключевым для прогнозирования образования облаков, осадков и атмосферной стабильности.

Численные методы и разрешение сетки

Модели дискретизируют атмосферу с помощью сетки точек. Глобальные модели обычно используют сетку широты-долготы или сетку кубической сферы, а региональные модели часто используют конформную проекцию Ламберта. Горизонтальное расстояние сетки может быть как мелкой, как 1 км, так и грубой, как 50 км. Вертикальные уровни варьируются от 30 до 137 слоев, с более высоким разрешением вблизи поверхности для захвата процессов пограничного слоя. Шаги времени должны быть достаточно малы, чтобы удовлетворить условие Куранта-Фридрикса-Льюи (CFL), обеспечивая числовую стабильность. Решение этих уравнений на высокопроизводительных компьютерах позволяет моделям производить прогнозы в доли реального времени.

Проблемы в прогнозировании погоды

Даже при постоянном прогрессе в области вычислений и наблюдений прогнозирование погоды остается в основном ограниченным хаотичным характером атмосферы и пробелами в наших знаниях.

Теория хаоса и эффект бабочки

Эдвард Лоренц обнаружил в 1960-х годах, что небольшие изменения начальных условий могут привести к совершенно разным результатам — знаменитому эффекту бабочки. Этот присущий хаос ограничивает детерминированный навык примерно за 10-12 дней. Предсказание ансамбля решает эту проблему, запуская несколько начальных состояний для получения распределения вероятности. Статья в Википедии о эффекте бабочки обеспечивает доступный фон.

Модельная физика и субгридная параметризация

Процессы, происходящие ниже шкалы сетки, такие как турбулентность, облачная микрофизика, конвекция и радиационный перенос, должны быть приближены с использованием параметризации. Эти приближения вводят систематические смещения. Например, некоторые модели имеют известное теплое смещение по определенным наземным поверхностям или борются за представление морских стратокумуловых облаков. Текущие исследования направлены на улучшение этих параметризации посредством полевых экспериментов и явного моделирования с высоким разрешением.

Пробелы в данных и ошибки наблюдения

Хотя спутниковое покрытие является глобальным, во многих регионах отсутствуют адекватные наблюдения за поверхностью или верхним воздухом, особенно над Южным океаном, полюсами и развивающимися странами. Ошибки наблюдения из-за дрейфа приборов, сбоев связи или ошибок человека еще больше ухудшают ассимиляцию данных. Новые спутниковые миссии, такие как EPS-SG и запланированные созвездия радиооккультации, обещают заполнить некоторые пробелы.

Модельный дрейф и системные ошибки

В течение более длительных периодов прогнозирования (за пределами 72 часов) модели часто отходят от реальности из-за накопленных ошибок и несовершенной физики. Методы коррекции предвзятости, такие как использование повторных прогнозов, помогают уменьшить эти ошибки. Тем не менее, прогнозирование событий с высокой отдачей, таких как интенсификация ураганов или тип зимних осадков, остается серьезной проблемой.

Будущее моделей прогнозирования погоды

В следующем десятилетии произойдут трансформационные изменения, обусловленные вычислительной мощностью, новыми системами наблюдения и машинным обучением.

Искусственный интеллект и глубокое обучение

Модели ИИ в настоящее время разрабатываются для прямого прогнозирования погоды из прошлых данных без решения явных уравнений физики. Google GraphCast и Huawei Pangu-Weather продемонстрировали умение конкурировать с традиционным NWP для крупномасштабного прогнозирования за долю вычислительной стоимости. Однако эти модели не имеют физических ограничений и могут бороться с экстремальными событиями, не замеченными в данных обучения. Гибридные подходы, которые сочетают ИИ с традиционными моделями на основе физики, вероятно, будут доминировать в ближайшей перспективе. Обзор 2022 года в Nature Communications обсуждает эти тенденции.

Глобальные модели высокого разрешения

Глобальные модели приближаются к разрешению в километре, что позволит явно симулировать глубокую конвекцию и устранить многие ошибки параметризации. Модель следующего поколения ECMWF (IFS Cycle 49r1) и глобальная система прогнозирования следующего поколения США (NGGPS) нацелены на расстояние между сетками 1-2 км. Это потребует суперкомпьютеров экзафлопсного масштаба и эффективных численных алгоритмов.

Безотказное прогнозирование и вероятностный прогноз

Предпринимаются усилия по объединению прогнозов погоды и климата в единую систему, которая прогнозирует на субсезонных и сезонных масштабах. Подсезонный эксперимент (SubX) и ежемесячная система прогнозирования ECMWF уже обеспечивают прогнозы на две-шесть недель. Вероятностные продукты, такие как вероятность осадков, превышающих порог, становятся стандартом для лиц, принимающих решения.

Наука и данные, полученные от толпы

Смартфоны, персональные метеостанции и телематика транспортных средств предлагают поток наземных наблюдений. Такие инициативы, как Web Weather Observation (WOW) и веб-сайт метеорологических наблюдений Метеобюро, собирают и ассимилируют эти данные. Интеграция информации из краудсорсинга может улучшить текущие трансляции и местные прогнозы в скудных городских или сельских районах.

Заключение

Модели прогнозирования погоды основаны на глубоком понимании динамики атмосферы, надежных математических рамок и постоянного притока высококачественных наблюдений. Пока проблемы остаются из-за хаоса, ограничений данных и несовершенной физики, поле быстро развивается. От ансамблевого прогнозирования до эмуляторов, управляемых ИИ, инструменты, доступные метеорологам, более мощны, чем когда-либо. Для педагогов и студентов понимание этих основ является ключом к критической интерпретации прогнозов и оценке сложности атмосферы. Поскольку вычислительные ресурсы и наблюдательные сети продолжают улучшаться, так же будет наша способность предвидеть экстремальные погодные условия и защищать жизни и имущество.