Прогноз погоды — это прогноз погоды на очень краткосрочный мезомасштабный период — до 2 часов, по данным Всемирной метеорологической организации , и до шести часов, по данным других авторов в этой области. [1] [2] Данный прогноз представляет собой экстраполяцию во времени известных параметров погоды, в том числе полученных средствами дистанционного зондирования Земли , с использованием методик, учитывающих возможную эволюцию воздушных масс . Таким образом, этот тип прогноза включает детали, которые не могут быть решены с помощью моделей численного прогноза погоды (ЧПП), рассчитанных на более длительные периоды прогнозирования.
При прогнозировании текущей погоды в метеорологии используются данные наземных метеостанций , данные профилировщиков ветра и любые другие доступные погодные данные для инициализации текущей погодной ситуации и прогнозирования путем экстраполяции на период от 0 до 6 часов. В этом временном диапазоне можно с достаточной точностью прогнозировать небольшие особенности, такие как отдельные штормы. Эхосигналы метеорологических радиолокаторов и спутниковые данные, обеспечивающие облачный покров, особенно важны для прогнозирования текущей погоды, поскольку они очень подробны и определяют размер, форму, интенсивность, скорость и направление движения отдельных характеристик погоды на постоянной основе и с гораздо лучшим разрешением. чем наземные метеостанции. [3]
Раньше это была простая экстраполяция синоптика на следующие несколько часов. [3] Но с развитием мезомасштабных численных моделей погоды эта информация может быть введена в экспертную систему для получения гораздо лучшего прогноза, сочетающего численный прогноз погоды и местные эффекты, которые обычно невозможно узнать заранее. Различные исследовательские группы, государственные и частные, разработали такие программы.
Например, французская метеорологическая служба Météo-France использует программное обеспечение под названием ASPIC для экстраполяции в мелком масштабе зон выпадения осадков. [4] Другими примерами являются AutoNowcaster , разработанный UCAR для прогнозирования краткосрочного движения и развития гроз, [5] 3D-прогноз текущей погоды — экспериментальная технология, разработанная Передовым институтом вычислительных наук RIKEN [6] и частными фирмами, такими как Tomorrow.io ( ранее ClimaCell) с использованием собственного программного обеспечения HyperCast для прогнозирования типа и интенсивности осадков с геопространственным разрешением 300-500 м [7]
Экстраполяция данных, включая развитие или рассеивание, может использоваться для определения вероятного местоположения движущейся погодной системы. Можно оценить интенсивность осадков из конкретного облака или группы облаков, что дает очень хорошее представление о том, стоит ли ожидать наводнения, разлива реки и т. д. В зависимости от площади застроенной территории, дренажа и землепользования в общем, может быть выпущено предупреждение о прогнозе.
Таким образом, прогноз текущей погоды используется для обеспечения общественной безопасности, операций, чувствительных к погодным условиям, таких как уборка снега, для авиационных прогнозов погоды как на терминале, так и на маршруте, морской безопасности, управления водными ресурсами и электроэнергией, морской добычи нефти, строительной индустрии и индустрии отдыха. Сила прогнозирования текущей погоды заключается в том, что он обеспечивает прогнозы начала, роста, движения и исчезновения штормов для конкретного местоположения, что позволяет людям в конкретном месте подготовиться к определенному погодному явлению. [3]
Признано, что прогноз текущей погоды имеет огромную ценность в пустынных районах, например, в странах Африки к югу от Сахары , где быстро меняющиеся погодные условия могут иметь серьезные последствия для населения и экономической активности, которые можно смягчить за счет раннего предупреждения. [8]
Краткосрочный прогноз так же стар, как и само прогнозирование погоды. В девятнадцатом веке первые современные метеорологи использовали методы экстраполяции для прогнозирования движения систем низкого давления и антициклонов на картах поверхности. Впоследствии исследователи применили законы гидродинамики к атмосфере и разработали ЧПП, каким мы его знаем сегодня. Однако разрешение данных и параметризация примитивных метеорологических уравнений по-прежнему оставляют неопределенность в отношении мелкомасштабных прогнозов во времени и пространстве.
Появление средств дистанционного зондирования, таких как радары и спутники, а также более быстрое развитие компьютеров во многом помогают восполнить этот пробел. Например, с конца 1980-х годов цифровые радиолокационные системы позволяли отслеживать грозы , предоставляя пользователям возможность получать подробную информацию о каждой отслеживаемой грозе. Сначала они идентифицируются путем сопоставления необработанных данных об осадках с набором заранее запрограммированных в системе характеристик, включая признаки организации по горизонтали и непрерывности по вертикали. [9] После того как грозовая ячейка определена, скорость, пройденное расстояние, направление и расчетное время прибытия (ETA) отслеживаются и записываются для последующего использования.
В 2017 году появление пассивных средств зондирования, таких как беспроводные сети, способствовало дальнейшему развитию прогнозирования текущей погоды. Стало возможным получать исходные данные каждую минуту и достигать большей точности краткосрочного прогнозирования.
Как упоминалось ранее, несколько стран разработали программы прогнозирования текущей погоды. Всемирная метеорологическая организация (ВМО) поддерживает эти усилия и неоднократно проводила кампании по тестированию таких систем. [10] Например, во время Олимпийских игр в Сиднее и Пекине нескольким странам было предложено использовать свое программное обеспечение для поддержки Игр. [11] [12] [13]
Несколько научных конференций, посвященных этой теме. В 2009 году ВМО даже организовала симпозиум, посвященный прогнозированию текущей погоды. [14]
{{cite web}}: CS1 maint: неподходящий URL ( ссылка )