Старая версия

Классификация современных прогнозов погоды

Классификация современных прогнозов погоды © sciences.ncsu.edu

Основные виды прогнозов и их особенности.


В недавней публикации мы рассказывали о том, как составляются прогнозы погоды, что такое прогностические модели и как они работают. Сегодня рассмотрим более подробно основные виды прогнозов и их особенности.

Прогнозы погоды принято классифицировать по степени заблаговременности на три основные группы: краткосрочные, долгосрочные и наукастинг (прогнозы «на сейчас»). Среди них выделяют ещё среднесрочные (консультативные, от 4 до 10 суток) и климатические прогнозы (на срок свыше 2-х лет).

Составление краткосрочных прогнозов погоды является задачей синоптиков национальных метеорологических центров или их подразделений. Это наиболее востребованные и популярные прогнозы, которые подготавливаются на ближайшие 1 – 3 суток. Методика их составления такова, что вначале прогнозист выявляет крупномасштабные процессы в атмосфере, определяющие характер погоды в общих чертах. С этой целью обычно проводится синоптический анализ. Его суть заключается в определении на картах погоды основных синоптических объектов — циклонов, антициклонов, атмосферных фронтов, струйных течений. Затем специалист определяет, какие из них пройдут через его зону ответственности, и описывает примерный ход погоды на основании уже известных связей между ними и метеорологическими величинами и явлениями. Например, каждому известно, что циклон, как правило, приносит ненастную, ветреную погоду и обильные осадки, а в антициклоне обычно малооблачно и спокойно. Конечно, в работе синоптика всё намного сложнее, но общий вид таких правил остаётся примерно тем же.

Любому прогнозисту известно, что проведение атмосферных фронтов на картах погоды в значительной мере субъективно. Есть даже поговорка: «Сколько синоптиков, столько и фронтов». Чтобы уменьшить зависимость фронтологического анализа от «человеческого фактора» — личности прогнозиста, разработаны методы объективного анализа атмосферных фронтов, основанные на данных численных моделей и метеорологических спутников. Широкое внедрение этих методов в прогностическую практику стало возможным после появления автоматизированных рабочих мест (АРМ) прогнозиста, позволяющих быстро выполнять сложные расчёты различных параметров атмосферы. Синоптику остаётся лишь слегка подкорректировать положение фронтов, сверившись с приземной картой погоды.

После выявления циклонов, антициклонов, атмосферных фронтов, которые будут определять характер погоды в пункте прогноза, синоптик устанавливает, правильно ли в численных моделях учтена сложившаяся синоптическая ситуация. В большинстве случаев в гидродинамический прогноз нужно вносить лишь незначительные корректировки или не вносить их вовсе. Однако иногда значительные ошибки содержатся уже в исходных данных, не говоря о будущем состоянии атмосферы. Тогда прогнозист прибегает к использованию метода траекторий. Он самостоятельно определяет по приземным и высотным картам погоды, откуда в его зону ответственности придёт воздушная масса и какие изменения претерпит она на своём пути. Здесь синоптику помогает личный опыт и опыт его коллег, обобщённый в виде региональных методик прогнозирования. Метеоролог может применять климатические данные, чтобы оценить вероятность получившегося сценария развития погодных процессов. Практика показывает, что такие уточнения численного прогноза могут быть очень полезными.

Также опыт специалиста помогает ему определить, какие из множества прогностических моделей лучше всего «работают» по его региону прогнозирования. К примеру, одна модель замечательно прогнозирует ход температуры, другая с высокой точностью «видит» туманы, третья хорошо просчитывает максимальные порывы ветра и т.д. Поэтому, на выходе для потребителей прогноз погоды представляет собой сложную комбинацию многих факторов и благодаря этому его точность с каждым годом растёт и на данный момент по Украине достигает в среднем 98 - 99% на первые сутки и 95 – 97% на вторые и третьи сутки.

Прогноз текущей погоды (наукастинг) является особой, совершенно самостоятельной ветвью прогностической метеорологии. Заблаговременность такого прогноза, как правило, не превышает 2 часа. Следовательно, синоптику приходится иметь дело с быстро протекающими атмосферными процессами. Чаще всего говорят о наукастинге развития конвективных (кучево-дождевых) облаков и связанных с ними опасных метеорологических явлений (ОЯ) — ливневых осадков, гроз, града, шквалов, смерчей. Основными потребителями прогнозов текущей погоды являются авиация, морской флот и противоградовые службы, но иногда такая информация доводится и до гражданского населения.

Основная задача наукастинга — выявлять на картах погоды первые признаки развития опасных явлений, а затем отслеживать их перемещение. Для этого используются данные плотной сети метеостанций, а также спутников, метеорологических радиолокаторов (МРЛ) и систем грозопеленгации. В настоящее время получили широкое применение доплеровские МРЛ, которые позволяют не только наблюдать за эволюцией облачности, но и мгновенно оценивать скорость и направление её перемещения (на основании эффекта Доплера), быстро определять зоны конвективных ОЯ. Сведения обновляются каждые 5—15 мин, чего достаточно для своевременной выдачи штормового предупреждения.

Термин «наукастинг» (от англ. - Nowcasting) был введен в активный обиход ещё в 1980-х в Метофисе (MetOffice) Великобритании К. Браунингом при описании технологии экстраполирования последовательности радарных изображений для прогноза осадков.

На рисунке приведена карта радиолокационной отражаемости сети МРЛ Германии в 13 ч 45 мин 19 августа 2013 г. (время всемирное), где указаны скопления кучево-дождевых облаков, направление их перемещения и их местоположение через 1 час. Это наглядный пример полуавтоматического наукастинга опасных конвективных явлений для локальной территории.

Составление долгосрочных прогнозов погоды является одной из важнейших задач метеорологии, которая, к сожалению, так и не получила окончательного разрешения на сегодняшний момент. Общепринятой методики их подготовки до сих пор не существует, а уже созданные являются ненадёжными. Тем не менее применение последних даёт некоторые практические результаты. Среди прогнозистов и потребителей наиболее востребованными в данной категории являются прогнозы на месяц и сезон. Мы часто можем видеть заголовки в СМИ о том, какая будет зима или когда выпадет первый снег. Но точность и практическая значимость подобных прогнозов всё ещё оставляет желать лучшего, несмотря на стремительный прогресс численного моделирования и усовершенствование материально-технической базы.

На данный момент широко распространён метод аналогов. Он основывается на предположении, что если в текущем месяце или сезоне установился определённый характер общей циркуляции атмосферы и аналогичная ситуация уже наблюдалась в прошлом, то сходное развитие синоптических процессов последует в будущем. Недостаток данного метода заключается в субъективности выбора аналогов и в том, что даже малое отклонение фактической обстановки от аналога может привести к составлению неверного прогноза.

Другой методикой является прогноз по первой декаде. Суть его заключается в том, что тенденция развития синоптических условий в первой декаде месяца определяет то, каким в итоге окажется месяц в целом. Лучше всего данный метод работает для температуры воздуха и его оправдываемость иногда достигает 70 – 75%. К примеру, численные модели показали, что в первые 10 дней месяца будет наблюдаться аномально тёплая погода, а значит и весь месяц в целом с высокой степенью вероятности может выйти теплее нормы. Но в этой методике не учтены дальнейшие процессы в атмосфере, которые могут кардинально поменяться во второй половине месяца.

В последние годы появилось множество прогностических климатических моделей, которые дают весьма неплохие результаты на месяц вперёд. Среди них можно выделить CFS (ClimateForecastSystem), CanSIPS и некоторые другие. Среди продукции данных моделей помимо температуры воздуха, рассчитываются также аномалии количества осадков, приземного давления и высотных полей геопотенциала. Анализ таких данных позволяет выделить ориентировочные факторы и процессы, которые будут обуславливать погодные условия в определённой местности на ближайший месяц. Однако, из-за фактора случайности атмосферных процессов и возникновения начальных ошибок, качество долгосрочных прогнозов пока ещё остаётся на довольно низком уровне. Пример долгосрочного прогноза аномалий количества осадков в Европе по модели CFS представлен на карте (применительно для декабря 2021 г).

Довольно часто явные ошибки возникают в прогнозах даже на ближайшие 12 – 24 часа, не говоря уже о более долгосрочных. Почему так происходит и с чем связаны неточности, мы расскажем в следующей публикации.

Подготовил Игорь Кибальчич, кандидат географических наук, синоптик.

4,3/5 (14 оценок)

Не пропусти самое интересное!

Подписывайся на наши каналы в мессенджерах!

Публикации

Видео