Численный прогноз погоды

В настоящее время численное моделирование является основным подходом при составлении краткосрочных и среднесрочных метеорологических прогнозов. Сущность данного подхода заключается в определении будущей погоды путём решения уравнений гидротермодинамики, записанных применительно к атмосфере. Эти уравнения очень сложны (нелинейны) и поэтому решаются при помощи ЭВМ. Вычислительная сложность алгоритмов получается настолько высокой, что их выполнение возможно только на самых быстродействующих суперкомпьютерах.

Создание и внедрение в метеорологическую практику гидродинамических моделей атмосферы — процесс невероятно сложный, сопряжённый с огромными научными и материальными вложениями. По этой причине модели разрабатываются и функционируют лишь в развитых странах мира — США, Канаде, Германии, Великобритании, Японии, России. Национальные метеослужбы других государств пользуются готовой продукцией модельных расчётов ведущих метеорологических держав.

Существует классификация моделей атмосферы по размерам территории, для которой производятся расчёты. Глобальные модели, название которых говорит само за себя, вычисляют значения метеорологических величин для всего земного шара. Разрешение их по горизонтали составляет порядка 50 км, что вполне достаточно для описания погодообразующих процессов крупного масштаба. Среди них в метеорологической практике чаще всего применяются американская Global Forecasting System (GFS) и модель Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ЕЦСПП, англ. European Center for Medium-Range Forecasting — ECMWF) и британская Unified Model (UM, UKMET). Мезомасшабные модели (модели по ограниченной территории) за счёт уменьшения площади расчёта до одной страны или её региона позволяют увеличить разрешение до 1—2 км, благодаря чему их используют для составления детализированных прогнозов. Наиболее известной мезомасштабной моделью является американская Weather Research and Forecasting Model (WRF). WRF — бесплатная модель с открытым исходным кодом, что позволяет использовать её не только в государственных, но и частных бюро погоды с возможностью тонкой настройки под различные нужды.

Процесс подготовки гидродинамического прогноза погоды можно условно разделить на два этапа. Первый этап можно назвать подготовительным. Начинается всё со сбора сводок погоды и их архивации в памяти компьютера метеорологического центра. Затем происходит раскодирование сводок, контроль их качества и создание предварительной базы данных. Понятно, что расположение метеостанций, судов погоды и т.п. не является однородным, поэтому их данные интерполируются в узлы так называемой регулярной сетки — множества точек, равномерно расположенных в пространстве. Многие области земного шара (к примеру, океаны, пустыни) на картах погоды выглядят как «белые пятна», и для восполнения этого недостатка информации широко используются метеорологические спутники. Результатом подготовительного этапа является объективный анализ метеовеличин.

Второй этап численного моделирования атмосферных процессов представляет собой собственно гидродинамический прогноз. По объективному анализу модель вычисляет тенденцию изменения метеорологических величин через небольшой промежуток времени, порядка 10 мин. Полученная картина погоды есть основа для расчёта следующей тенденции, и этот процесс повторяется снова и снова. В большинстве метеорологических центров максимальная заблаговременность модельного прогноза составляет 1—2 недели. Оперативность предвычисления погоды важна, поскольку прогноз при слишком долгой его подготовке теряет практическую ценность. С целью уменьшения затрачиваемого машинного времени многие сложные физические процессы описываются приближённо.

Результаты гидродинамического моделирования распространяются в метеорологические центры в виде графической информации — карт и диаграмм. Однако у синоптиков всегда есть возможность воспользоваться численными прогнозами в исходном (закодированном) виде для проведения сложных вычислений на персональных компьютерах. Стоит отметить, что в последнее время ресурсы Интернета (см. Приложение) предоставляют открытый доступ к модельным данным, причём их набор не слишком отличается от того, что есть в прогностических организациях. Это позволяет всем желающим приблизиться к метеорологической науке. Пример прогноза температуры воздуха на высоте 2 м над подстилающей поверхностью по модели GFS показан ниже.

Рис. 2. Пример гидродинамического прогноза погоды.