Долгосрочный прогноз погоды¶

Долгосрочный прогноз погоды — это научно обоснованное предположение о состоянии атмосферы на срок, превышающий естественный предел детерминированного предсказания, то есть обычно от десяти дней до нескольких месяцев и более. В отличие от краткосрочных и среднесрочных прогнозов, которые опираются на решение уравнений гидродинамики при заданных начальных условиях, долгосрочные прогнозы строятся преимущественно на статистических закономерностях и учёте медленно меняющихся факторов климатической системы.

¶Физические основы

Атмосфера относится к хаотическим динамическим системам, в которых малые возмущения начального состояния со временем экспоненциально усиливаются. Этот эффект известен как «предел предсказуемости»: для синоптических процессов он оценивается примерно в две недели. Именно поэтому методы, работающие для прогноза на 1–7 суток, перестают давать удовлетворительный результат на больших горизонтах.

На длинных интервалах определяющую роль начинают играть факторы, которые меняются медленно и потому поддаются учёту:

• температура поверхности океана и связанные с ней крупномасштабные аномалии (Эль-Ниньо, Ла-Нинья, Североатлантическая осцилляция);
• состояние стратосферного полярного вихря и квазидвухлетняя цикличность экваториального стратосферного ветра;
• снежный и ледовый покров, влагозапасы почвы, температура деятельного слоя;
• долгопериодные колебания солнечной активности и приливные эффекты.

Эти характеристики называют предикторами: их текущие значения содержат информацию о вероятном состоянии атмосферы в будущем.

¶Классификация по срокам

В российской метеорологической практике принята следующая градация:

Отдельно выделяют прогнозы на отопительный период, на вегетационный сезон для сельского хозяйства и на навигацию по Северному морскому пути.

¶Методы

Синоптико-статистический метод основан на анализе многолетних рядов наблюдений и поиске аналогов — лет, в которых крупномасштабные условия были похожи на текущие. Прогноз составляется по тому, как развивались события в годы-аналоги.

Гидродинамико-статистический подход предполагает расчёт ансамбля моделей общей циркуляции атмосферы с разными начальными условиями и последующую статистическую обработку результатов. Ансамблевый прогноз даёт не одно значение, а распределение вероятностей.

Статистические модели используют регрессионные зависимости между предикторами и прогнозируемой величиной — например, между аномалией температуры поверхности Тихого океана и температурой зимы в Европейской России.

Физико-статистические методы (в том числе разработки Гидрометцентра России) сочетают анализ циркуляционных индексов с эмпирическими правилами, накопленными за десятилетия наблюдений.

¶Точность и её пределы

Долгосрочные прогнозы принципиально вероятностны. Оправдываемость прогноза аномалии средней месячной температуры в умеренных широтах обычно составляет 60–75 %, тогда как для конкретных суток внутри месяца она близка к случайной. Полезность такого прогноза оценивается не по точному совпадению значений, а по статистической значимости превышения над климатологической нормой.

Наибольшую оправдываемость дают прогнозы для тропических широт, где связь с температурой океана выражена сильнее, и для крупных осреднённых по площади территорий. Прогноз осадков на длительный срок существенно менее надёжен, чем прогноз температуры.

¶Применение в России

Долгосрочные прогнозы используются в энергетике для планирования отопительного сезона и оценки нагрузок на энергосистемы, в сельском хозяйстве для выбора сроков посева и уборки, на транспорте, в строительстве, при организации Северного завоза и работы ледокольного флота. Гидрометцентр России выпускает прогнозы на месяц, на отопительный период и на вегетационный период; Росгидромет публикует вероятностные оценки аномалий температуры и осадков по регионам.

¶Ограничения и критика

Основные претензии к долгосрочным прогнозам связаны с их вероятностной формой: формулировки вроде «температура около и выше нормы» воспринимаются потребителями как недостаточно конкретные. Кроме того, оправдываемость сильно зависит от региона и сезона, а различия между методиками разных центров порой существенны. Научное сообщество сходится в том, что долгосрочный прогноз следует трактовать как оценку рисков, а не как точное предсказание.

¶Перспективы

Развитие долгосрочного прогнозирования связано с совершенствованием моделей климатической системы, включающих океан, криосферу и биосферу, с ростом вычислительных мощностей и с накоплением данных наблюдений, в том числе спутниковых. Отдельное направление — бесшовные системы прогноза, в которых краткосрочные и долгосрочные модели объединены в единый комплекс.

Источники: Гидрометцентр России, Росгидромет, Всемирная метеорологическая организация, учебные курсы по динамической и статистической метеорологии.