Старая версия

Почему прогнозы погоды не всегда сбываются?

Почему прогнозы погоды не всегда сбываются? © ppe-openplatform.wmo.int

Так уж сложилось, что прогнозы погоды иногда не соответствуют фактическому положению дел в атмосфере, особенно если мы говорим о прогнозах на месяц или сезон. Даже на ближайшие сутки иногда погода преподносит такие сюрпризы, которые выходят за рамки прогноза, и мы сразу спешим обвинить в этом синоптика и в целом скептически, а иногда с насмешкой, относимся к профессии прогнозиста. Но если углубиться в данный вопрос чуть основательнее, то окажется, что существует ряд веских причин и подводных камней, которые приводят к возникновению ошибок и неопределённости.


В недавней публикации мы упоминали, что по состоянию на 2021 год средняя оправдываемость (или точность) прогнозов погоды на ближайшие сутки достигает 98 – 99%, а на вторые и третьи сутки в пределах 95 – 97%. Это касается не только Украины, но и многих других более развитых стран. Тут ещё многое зависит от методики и принципов оценки, которые в разных странах имеют определённые различия, но этот фактор опустим сейчас. В любом случае, если сравнивать нынешние прогнозы с прогнозами, которые составлялись 20 и 30 лет назад, то их качество выросло в разы. И всё это нам удалось за счёт стремительного развития численного моделирования и усовершенствования математического аппарата, который постоянно дорабатывается ведущими специалистами по всему миру. Однако, даже несмотря на такой скачок и прогресс в сфере прогнозирования, нам никогда не удастся добиться 100%-ой идеальной оправдываемости ввиду ряда основных причин:

1. Хаотический (случайный) характер движений в атмосфере. Это многим известный «эффект бабочки», который заключается в том, что сколь угодно малое влияние на начальное состояние атмосферы может вызвать трудно прогнозируемые последствия в будущем. Отсюда возникает предел предсказуемости, который для современных прогностических моделей составляет порядка 10 – 14 дней. Ниже на карте представлен хороший наглядный пример хаотичности атмосферных процессов. У нас всегда присутствует неопределённость начального уровня (это всевозможные флуктуации температуры воздуха, мелкие турбулентные движения и т.д., которые мы не можем измерить и учесть, как не старались бы). С течением времени такая неопределённость нарастает, словно снежный ком, и приводит к неточности выходных данных – той самой прогностической вероятности, выраженной в процентах. В данном примере изображена вероятность выпадения осадков над Великобританией, просчитанная численной моделью ECMWF с заблаговременностью несколько суток. Таким образом, любые полученные данные из модели имеют приближённый характер. К примеру, если модель посчитала нам на завтра максимальную температуру днём +13,5 °С, то это не значит, что она должна быть по итогу именно такой. Это может быть и +13,1 °С, и +13,9 °С, что довольно близко к прогнозному значению. Подобные расхождения как раз связаны с начальной неопределённостью и хаотичностью атмосферных процессов. Все это не означает, что мы ничего не можем сказать о будущем атмосферы за пределами пары недель. Прогнозы на долгие сроки формулируются в другой форме и требования к ним иные - как правило для долгосрочных прогнозов используются вероятностная формулировка и представление результатов в виде отклонений (аномалий) от некоторых средних показателей за месяц, сезон и т.д. Формально ничего не стоит детализировать, например, прогноз на несколько недель вперед по суткам или даже по минутам, но эта «точность» будет дутой, т.е. необеспеченной реальными возможностями современных прогностических технологий.

2. Неполнота и неточность данных о текущем состоянии атмосферы. Поскольку для составления прогноза нужно знать, что происходит в атмосфере сейчас, (в начальный момент времени), то данные гидрометеорологических наблюдений являются «сырьём» для расчета прогноза погоды. Для подготовки прогноза на пару дней вперед, надо иметь данные о фактической погоде на территории с масштабами нескольких тысяч километров. А прогноз на неделю и далее требует уже информации о том, что происходит с погодой на всем земном шаре. При долгосрочном прогнозе приходится рассматривать практически всю климатическую систему, в которую входят атмосфера, океан и верхний слой суши. Текущее состояние атмосферы мы всегда знаем лишь приближенно, так как наши наблюдения являются неполными и неточными. В масштабе всей планеты наблюдательная сеть достаточно редка, что особенно заметно в таких географических областях, как океаны, пустыни, высокогорные регионы, ледяные покровы в высоких широтах. Кроме того, кодированные сводки погоды могут содержать изначальные ошибки из-за человеческого фактора. Станции радиозондирования расположены с шагом примерно 300 — 500 км, а спутниковые данные зачастую недостаточно точны. Можно конечно повышать плотность сети и тем самым уменьшать погрешности измерений, но не бесконечно - возможности такой детализации ограничены, поэтому наше знание текущего состояния атмосферы никогда не будет полным. На карте приведено распределение метеостанций по земному шару. Хорошо заметна неравномерность покрытия территории – в одних регионах их достаточно много, в то время как в других может вовсе не быть на протяжении сотен километров.

3. Несовершенство численных моделей и методов прогнозирования. Как мы уже выяснили, основным прогностическим инструментом на сегодняшний день являются численные модели атмосферы – они успешно воспроизводят многие свойства атмосферы и становятся все более совершенными. В таких сложных программных комплексах, которые реализуются на суперкомпьютерах, учитываются всевозможные физические процессы в самой атмосфере и на границе с подстилающей поверхностью. Некоторые факторы в моделях не учитываются сознательно из-за того, что они меньше влияют на успешность прогноза. Другие же огрубляются, поскольку их расчет требует больших вычислительных ресурсов. Среди влияющих факторов можно выделить более и менее важные, но, в конечном счете, учет множества «мелочей» порождает новое качество прогнозов.

Существенным ограничением является сложность моделирования процессов мелкого масштаба, что значительно уменьшает эффективность предвычисления многих опасных явлений. На современном этапе автоматизированные прогностические технологии не способны прогнозировать некоторые погодные явления, которые имеют локальный характер и сложную природу образования. По этой причине такие явления как туманы, шквалы, смерчи и т.п. прогнозируются в основном специалистами-синоптиками на местах, которые хорошо знают условия их образования и развития в конкретном регионе. Результаты модельных расчетов синоптики используют в качестве основы для составления окончательных, «официальных» прогнозов погоды, предполагающих синтез опыта специалистов и результатов различных прогностических технологий. Поэтому роль синоптиков крайне важна и необходима, их не заменят даже наиболее совершенные технологии. Ниже на фото представлена система суперкомпьютеров в вычислительном центре MetOffice, Великобритания.

Что касается перспектив на будущее, то качество прогнозов постепенно будет расти параллельно с расширением периода полезного прогноза, но ни в какой стране мира через десять или даже сто лет оно не будет идеальным - просто потому что возможности и знания человека ограничены. Так что метеорологам всегда будет к чему стремиться. Это напоминает старинную загадку о том, можно ли пройти путь между двумя точками, если сначала преодолеть половину назначенного расстояния, потом половину от оставшегося отрезка, потом еще половину и т.д. Ответ понятен: нельзя, можно лишь постепенно приближаться к цели. Подобная трактовка сродни во многом принципам в квантовой механике. Когда мы рассматриваем микромир, то мы никогда не сможем с точностью определить положение в пространстве и скорость движения элементарной частицы. Мы можем говорить лишь об определённой степени вероятности, несмотря на огромный прорыв современных технологий.

Подготовил Игорь Кибальчич, кандидат географических наук, синоптик.

4,5/5 (20 оценок)

Не пропусти самое интересное!

Подписывайся на наши каналы в мессенджерах!

Публикации

Видео