Skaitliskās laikapstākļu prognozes: kas tās ir un kā tiek veidotas
Laikapstākļu skaitliskās prognozes ir veids, kā tiek veidotas laikapstākļu prognozes. To veic, izmantojot atmosfēras datormodeļus. Šādi modeļi apraksta pašreizējos laika apstākļus un to, kā tie mainās laika gaitā, izmantojot vienādojumus. Izmantojot pašreizējos laikapstākļus, vienādojumus var atrisināt vai aproksimēt, lai noteiktu, kādi laikapstākļi būs tuvākajā nākotnē. Attiecīgie fizikālie parametri, piemēram, spiediens, temperatūra, vēja virziens un ātrums, tiek uzskatīti par laika funkcijām. Tos modelē ar daļēju diferenciālvienādojumu sistēmu. Tā ir dinamiska sistēma, ko risina skaitliski. Lielākā daļa šo vienādojumu ir izpildīti, izmantojot FORTRAN. Vienādojumi ir aproksimēti. Tā kā aprēķinu skaits ir milzīgs, tos parasti veic superdatori, lai pabeigtu, pirms vēl nav par vēlu.
Kas vēl jāzina par skaitliskajām prognozēm
Skaitliskās prognozes balstās uz trim galvenajiem posmiem: novērojumi un dati, iniciālie apstākļi (data assimilation) un modeļa modeli un skaitliskā integrācija. Lai prognoze būtu uzticama, ir svarīgi iegūt precīzus un plašus sākotnējos lauka mērījumus un tos pareizi integrēt modelī.
Galvenie datu avoti
- Satellītu novērojumi (radiometri, mikrobangus) — plašs pārklājums virs jūras un nomaļām teritorijām.
- Radiosondžas (baloni) — vertikāli profili ar temperatūru, mitrumu un vēju mērījumiem.
- Virsmas meteoroloģiskie stacijas — temperatūra, spiediens, nokrišņu daudzums un vēja dati.
- Radari — nokrišņu struktūras un intensitātes noteikšana īstermiņa prognozēm.
- Kuģu, lidmašīnu un boju mērījumi — īpaši svarīgi virs jūras.
Modeļu uzbūve un aproksimācijas
Atmasfēras modeļi sadala Zemi telpiski režģī (grid), kur katrā režģa punktā aprēķina parametrus. Režģa izšķirtspēja nosaka, cik labi modelis spēj attēlot lokālas struktūras — augstāka izšķirtspēja ļauj redzēt sīkas lietusgāzes vai reljefa ietekmi, bet prasa vairāk aprēķinu. Daudzi fizikālie procesi (piem., mākoņu mikrofizika, konvekcija, radiācija) ir pārāk smalki, lai tos modelētu tieši, tāpēc tiem izmanto parametrizācijas — aproksimācijas, kas apraksta vidējas mēroga ietekmi.
Datassimilācija un sākotnējie apstākļi
Datassimilācija ir process, kurā novērojumu dati tiek kombinēti ar modeļa iepriekšējiem aprēķiniem, lai iegūtu pēc iespējas precīzākus sākotnējos apstākļus. Šis posms ir kritiski svarīgs, jo modelis tālāk integrē šos sākmes datus, un nelielas kļūdas var ātri izplatīties, mazinot prognozes ticamību.
Ensemble prognozēšana un nenoteiktība
Viena deterministiska prognoze sniedz konkrētu kaventu rezultātu, taču reālajā atmosfērā pastāv daudz nenoteiktību. Lai to novērtētu, izmanto ensemblus — vairākus modeļa palaidienus ar nedaudz atšķirīgiem sākotnējiem apstākļiem vai modelēšanas iestatījumiem. Ensemble rezultāti ļauj aprēķināt varbūtības (piem., 70% varbūtība, ka līs) un sniedz informāciju par riskiem.
Prognozes horizonti un pielietojums
- Nowcasting (tagadnes prognoze): dažas stundas — īpaši balstās uz radar- un satelīta novērojumiem.
- Īstermiņa prognoze: līdz 3 dienām — labi detalizētas lokālām vajadzībām.
- Vidēja termiņa: 3–10 dienas — noderīgi plānošanai, tomēr pieaug nenoteiktība.
- Ilgtermiņa/klimatiskas prognozes: vairākas nedēļas vai mēneši — vairāk orientētas uz statistiskām anomālijām un tendencēm.
Šos rezultātus izmanto meteoroloģiskās dienesti, aviācija, jūrniecība, lauksaimniecība, enerģētika un plašsaziņas līdzekļi.
Tehniskie un praktiskie izaicinājumi
Skaitliskās prognozes nav perfekti precīzas. Atmosfēra ir haotiska sistēma (to pirmo reizi parādīja E. Lorencs), un nelielas kļūdas sākotnējos datos var novest pie fundamentāli atšķirīgiem rezultātiem. Citas problēmas ir nepilnības parametrizācijās, ierobežota novērojumu pārklājuma reģionos un ierobežoti skaitļošanas resursi. Tāpēc pastāv kompromiss starp izšķirtspēju, modeļa sarežģītību un laiku, kas nepieciešams prognozes iegūšanai.
Kā tiek uzlabotas prognozes
- Uzlabojot novērojumu tīklu (vairāk satelītu, radaru, lidmašīnu mērījumu).
- Attīstot datassimilācijas metodes, lai labāk izmantotu esošos datus.
- Palielinot modeļu izšķirtspēju un uzlabojot parametrizācijas.
- Ieguldot skaitļošanas jaudā — moderni superdatori ļauj palaist sarežģītākus un ātrākus aprēķinus.
- Pielietojot mašīnmācīšanos, lai papildinātu tradicionālās fizikas bāzētās metodes.
Rezultātu novērtēšana
Prognožu kvalitāti regulāri pārbauda ar dažādiem kritērijiem — vidējās kvadrātiskās kļūdas (RMSE), anomāliju korelācijas koeficients, nokrišņu klasifikācijas precizitāte u.c. Šīs metrikas palīdz meteorologiem uzraudzīt modeļa sniegumu un plānot uzlabojumus.
Noslēgumā: skaitliskās laikapstākļu prognozes ir sarežģīta, daudzpakāpju procesu ķēde, kas apvieno novērojumus, fizikas vienādojumus un skaitliskos risinājumus. Tās sniedz būtiski noderīgu informāciju, taču lietotājiem jāņem vērā prognožu nenoteiktība un laika gaitā pieaugošā kļūda.
Skaitliskās laikapstākļu prognozes, izmantojot GFS
Pamatideja
Atmosfēra tiek modelēta kā šķidrums. Laikapstākļu skaitliskās prognozēšanas pamatideja ir ņemt paraugus no šķidruma stāvokļa noteiktā laikā. Pēc tam šķidruma dinamikas un termodinamikas vienādojumus var izmantot, lai novērtētu šķidruma stāvokli noteiktā laikā nākotnē.
Vietējā laika prognoze
Rezultāti parasti ir pārāk neprecīzi, lai tos varētu izmantot laikapstākļu prognozēšanai jebkurā vietā. Šā iemesla dēļ meteorologi pārbauda vērtības un salīdzina tās ar vēsturiskajiem datiem. Citiem vārdiem sakot, viņi izmanto šos datus, lai palīdzētu izstrādāt laika prognozi.
Model Output Statistics ir statistikas modelis, kas tika izstrādāts pagājušā gadsimta 60. un 70. gados. Tas izmanto regresijas analīzi pilnībā automatizētai prognozei. Izmantojot to, vēsturiskie dati tiek analizēti automātiski. Viens no tā lietojumiem ir tā sauktais tiešais modeļa izvads. MOS izmanto gan vēsturiskos datus, gan statistisko modelēšanu. Prognozes, kas ilgākas par aptuveni sešām stundām, ir neuzticamas.
Vēl viens labi zināms modelis ir Global Forecast System (GFS), ko vada ASV meteoroloģijas dienests NOAA. Tas sniedz prognozes četras reizes dienā. Tā kā informācija ir bezmaksas, GFS bieži izmanto, jo īpaši mazākas meteoroloģiskās stacijas.
Ansambļi
Atmosfēra ir haotiska sistēma. Nelielas izmaiņas ieejas vērtībās ne vienmēr rada nelielas izmaiņas izejas vērtībās. Tas ir saistīts ar iesaistītajiem hidrodinamikas vienādojumiem. Šos vienādojumus atrisina vai aproksimē, izmantojot novērotos parametrus. To veic vēl vairākas reizes ar parametriem, kuru pamatā ir novērotās vērtības, bet kuri ir nedaudz mainīti. Tā kā skaitļošanas jauda ir ierobežota, šāda modeļa "izšķirtspēja" ir rupjāka. Kad visi aprēķini ir pabeigti, tos salīdzina savā starpā. Aprēķinātie rezultāti, kas ir "līdzīgi", norāda, ka prognoze ir relatīvi laba. Dažos gadījumos tas nozīmē, ka ir iespējams precīzi prognozēt laikapstākļus aptuveni desmit dienu garumā; citos gadījumos prognoze pat dažu dienu garumā var būt sarežģīta.
Saistītās lapas
- Meteoroloģijas dienests
- Tropisko ciklonu prognozes modelis
Jautājumi un atbildes
J: Kas ir skaitliskā laika prognoze?
A: Skaitliskās laikapstākļu prognozes ir veids, kā tiek veidotas laikapstākļu prognozes, izmantojot atmosfēras datormodeļus.
J: Kā šie modeļi apraksta pašreizējos laikapstākļus?
A: Šie modeļi apraksta pašreizējos laika apstākļus, izmantojot vienādojumus, kuros ņemti vērā tādi parametri kā spiediens, temperatūra, vēja virziens un ātrums.
J: Kā šie vienādojumi tiek atrisināti?
A: Šos vienādojumus atrisina skaitliski, izmantojot dinamisku daļēju diferenciālvienādojumu sistēmu.
J: Kādā programmēšanas valodā šie vienādojumi tiek īstenoti?
A: Lielākā daļa šo vienādojumu ir īstenoti, izmantojot FORTRAN.
J: Kāpēc šo vienādojumu risināšanai izmanto superdatorus?
A: Superdatorus izmanto tāpēc, ka aprēķinu skaits ir milzīgs un tie ir jāpabeidz ātri.
J: Kādi fizikālie parametri tiek ņemti vērā, modelējot laikapstākļus?
A: Modelējot laikapstākļus, tiek ņemti vērā tādi fizikālie parametri kā spiediens, temperatūra, vēja virziens un ātrums.
J: Vai ar šo modelēšanu var precīzi prognozēt laikapstākļus?
A: Lai gan modelēšana ne vienmēr ir pilnīgi precīza, tā kalpo kā noderīgs rīks, lai prognozētu laikapstākļus nākotnē.
