Отрекшаяся от Великой Мехазмы
06.04.2020 в 15:29
Пишет Groemlin:Прогнозы погоды стали намного точнее. Как в метеорологии произошла тихая революция?
Информационное агентство России ТАСС (г. Москва), 23 марта 2020
Дата публикации: 26.03.2020
23 марта — Всемирный метеорологический день и российский День работников гидрометеорологической службы. ТАСС — о том, за счет чего прогнозы погоды делаются всё точнее и есть ли предел совершенству.
читать дальше?Накануне в Москве стояла обманчивая погода. Из-под облаков то и дело выглядывало солнце, но дул промозглый ветер, так что из шкафа пришлось достать пуховик. Само по себе это обычное дело: в столице вечно то холодно, то пасмурно. Удивительно другое — что будет за окном в выходные, с большой точностью было известно еще в конце прошлой недели. Лет 20–30 назад об этом оставалось мечтать.
Сайты и мобильные приложения с почасовыми прогнозами погоды — иногда их дают даже для отдельных районов, если город крупный, — стали чем-то само собой разумеющимся. Оттого кажется, что сделать прогноз немногим сложнее, чем открыть сайт: запустил программу, нажал пару кнопок — и готово. Но в действительности расчет будущей погоды сравним с составлением карты нейронных связей в человеческом мозге и моделированием эволюции галактик в космосе. Разница в том, что точность этих расчетов может проверить кто угодно, просто выйдя из дома.
ПОГОДА — ЭТО ХАОС
Прогнозировать погоду сложно, прежде всего, из-за того, что земная атмосфера хаотична. Математики вкладывают в это слово не тот смысл, что обыватели. «В хаотической системе растет доля ошибки, если есть неопределенность в начальных данных, а она есть всегда хотя бы потому, что измерения проводятся с некоторой точностью: допустим, температура известна до десятых долей градуса. Насколько бы хорошей ни была погодная модель, она даст ошибку», — объясняет Александр Чернокульский, старший научный сотрудник лаборатории теории климата Института физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН.
Раздел математики, изучающий хаотические системы, и появился-то во многом из-за прогнозов погоды. В начале 1960-х годов американский метеоролог Эдвард Лоренц повторно прогнал данные через компьютер и получил совсем не такой результат, как в первый раз. Причина была в том, что сначала вычисления производились с точностью до шестого знака после запятой, а потом — только до третьего. Оказалось, что разница между тысячными и миллионными долями имеет огромное значение.
Настолько разные решения уравнений так удивили Лоренца, что он поэтично заключил: «Единственный взмах крыла чайки способен изменить погоду навсегда». Позже коллеги посоветовали заменить чайку на более изящное животное, и чувствительность хаотической системы к начальным условиям получила название «эффект бабочки».
Ошибки при расчетах будущих состояний атмосферы и других хаотических систем со временем накапливаются, поэтому прогноз погоды на сутки вперед значительно лучше, чем на месяц. Тем не менее точность постепенно растет: современные пятидневные прогнозы так же хороши, как сорок лет назад — однодневные. Полезный прогноз можно сделать и на девять-десять дней. А предел предсказуемости классическими моделями, по словам Александра Чернокульского, составляет две недели.
Все эти модели построены по одному принципу. Погода описывается несколькими базовыми уравнениями, которые решаются пошагово подстановкой данных наблюдений, а не в общем виде, как учат в школе, — так их просто невозможно решить. Чтобы не оказаться в неловком положении, как когда-то Лоренц, модель запускают 10–20 раз, чуть-чуть меняя исходные значения, — вносят шум, чтобы рассмотреть разные варианты. «Если вы увидите в телефоне вероятность осадков 40%, то, грубо говоря, из десяти прогонов модели четыре показали, что в этом месте в это время осадки будут, а шесть — что нет», — объясняет Александр Чернокульский.
КАК СОВЛАДАТЬ С ХАОСОМ
Казалось бы, решить уравнения на современных компьютерах — плевое дело, но в прогнозировании погоды полно нюансов и ограничений. Во-первых, специалисты должны отличать заведомо ложные данные, понимать, какую информацию подавать в модель и когда это делать. К примеру, спутниковые данные, по словам Чернокульского, обновляются раз в 5–15 минут, наземные — каждые три часа, аэрологические — каждые 12 часов. В работе с моделью это нужно учитывать.
Во-вторых, у модели есть пространственное разрешение. Как фотография в смартфоне складывается из пикселей, так и поверхность Земли в модели — из ячеек. Разрешение самых детальных моделей составляет несколько километров. Загвоздка в том, что некоторые атмосферные процессы, скажем, смерчи и зоны турбулентности, разворачиваются в пределах сотен метров, что намного меньше ячейки решетки в модели. Обычно такие процессы не опишешь в строгом соответствии с физическими законами — приходится параметризировать, то есть выкручиваться с помощью приблизительных коэффициентов, выведенных опытным путем, но это приводит к ошибкам.
С уменьшением масштаба приобретают значение вещи, которыми до этого можно было пренебречь, например, взаимодействием твердых и жидких частичек в воздухе с облаками. Для расчета этих процессов требуются новые уравнения, точные и «быстрые» данные, а подавать эту информацию в модель нужно особенно аккуратно.
В будущем качество данных повысится благодаря спектрорадиометрам, радарам и лидарам (лазерам) на новых спутниках. Передовые космические аппараты уже сейчас способны в случае необходимости наводить аппаратуру. «Раньше геостационарный спутник раз в 5–15 минут делал обзор всей видимой области, а теперь приборы могут концентрироваться на более узком участке и обрабатывать данные с шагом несколько десятков секунд. Допустим, идет взрывная конвекция (когда разогретый у земли воздух быстро поднимается вверх с образованием грозовых облаков — прим. ТАСС), надо срочно отследить этот момент, навести, быстро отснять, подать в модель и получить результат», — объясняет на примере Александр Чернокульский.
Другое перспективное направление — измерения с помощью обыкновенных смартфонов, оборудованных всевозможными датчиками, и другой потребительской электроники. По словам Чернокульского, пока «гражданские» показания ученые используют для прогнозов в обратную сторону — моделирования прошлой погоды, да и то лишь в отдельных районах. Эти расчеты можно сравнить с тем, как все было на самом деле, и поправить методику. Точно так же в 1950 году метеорологи впервые применили допотопный компьютер. «Наверное, такие системы могут помочь в горах, а на равнине от них не так много толка, потому что масштаб изменений больше», — считает Чернокульский.
Есть еще одна проблема — с уменьшением масштаба модели и ростом объема данных сложность вычислений колоссально растет. Для прогнозирования погоды применяются одни из самых мощных компьютеров на свете. Стоят они дорого, а их производительность больше не увеличивается прежними темпами: кремниевые микросхемы почти некуда совершенствовать. Вдобавок современным метеорологам осталось наследство из миллионов строчек программного кода, из-за чего вычисления не так-то просто оптимизировать.
ПРОГНОЗЫ — НЕ ПРОСТО ДЛЯ УДОБСТВА
Все перечисленные трудности в прогнозировании погоды не удастся преодолеть полностью, но с годами ученые будут все лучше понимать физические процессы, модели усовершенствуются, данных будет поступать все больше, а компьютеры ускорятся. Единственное, с чем ничего не поделаешь, — это хаотичность атмосферы. В прогнозы все равно будет заложена погрешность.
Но не все ошибки одинаковы. «Важно, чтобы ошибки в прогнозе с 97-процентной точностью не приходились на экстремальные явления, а их предсказывать сложнее», — говорит Александр Чернокульский. С изменением климата, вызванным парниковым эффектом, такие явления случаются все чаще. Ураганы, засухи, небывалые морозы приносят громадный ущерб, а главное — стоят жизни тысячам, если не миллионам, людей. Откажись человечество от горючего прямо сейчас, погода все равно будет преподносить страшные сюрпризы. Поэтому от метеорологов, их моделей, приборов и компьютеров подчас зависит не только наш комфорт, но и само выживание.
Марат Кузаев
Источник: ТАСС
Фото: Сергей Фадеичев / ТАСС
См.: www.rfbr.ru/rffi/ru/science_news/o_2105416
URL записи
*бурчит* все равно не 100%
@темы: Рыбка разных наук