Глобальная система прогноза¶

Глобальная система прогноза — это комплекс взаимосвязанных метеорологических моделей, центров обработки данных и сетей наблюдения, обеспечивающих составление прогнозов погоды для всей территории Земного шара на срок от нескольких часов до двух недель. В отличие от локальных или региональных систем, глобальная система охватывает всю планету, используя единую вычислительную инфраструктуру и стандартизированные форматы обмена данными.

¶История создания

Предпосылки для создания глобальной системы прогноза возникли в середине XX века, когда норвежский учёный Вильгельм Бьеркнес предложил рассматривать атмосферу как физическую систему, состояние которой можно рассчитать математически. В 1950 году группа американских исследователей под руководством Джона фон Неймана впервые успешно выполнила численный прогноз погоды на компьютере ENIAC.

Переломным моментом стало создание в 1960-х годах Всемирной службы погоды под эгидой Всемирной метеорологической организации (ВМО). В 1975 году был запущен проект «Глобальный эксперимент», в рамках которого впервые были объединены данные наблюдений со всех континентов и океанов. С 1979 года функционирует Всемирная система наблюдений, включающая метеоспутники, дрейфующие буи и наземные станции.

¶Структура и компоненты

Глобальная система прогноза состоит из трёх основных блоков:

• Система наблюдений — наземные метеостанции (около 10 000), аэрологические зонды, коммерческие самолёты (программа AMDAR), океанические буи, а также полярно-орбитальные и геостационарные спутники. Данные собираются каждые 3–6 часов и передаются в глобальные центры.
• Система телекоммуникаций — Глобальная система телесвязи ВМО, обеспечивающая передачу данных в режиме, близком к реальному времени, по выделенным каналам и через интернет.
• Вычислительные центры — три Всемирных метеорологических центра (Вашингтон, Москва, Мельбурн) и около 40 региональных специализированных центров, где выполняются расчёты на суперкомпьютерах.

¶Численные модели

Основу прогнозирования составляют модели общей циркуляции атмосферы, решающие уравнения гидротермодинамики. Наиболее известные глобальные модели:

• IFS — модель Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ЕЦСПП), признанная эталоном точности для среднесрочных прогнозов;
• GFS — модель Национальных центров экологического прогнозирования США;
• ПЛАВ — модель Гидрометцентра России (глобальная модель с переменным шагом сетки);
• ICON — модель Германской метеорологической службы.

Горизонтальное разрешение современных глобальных моделей составляет 9–25 км, вертикальное — до 100 уровней. Расчёты выполняются на суперкомпьютерах производительностью десятки петафлопс. Прогноз выпускается каждые 6 часов с заблаговременностью до 15 суток.

¶Ансамблевый подход

Для оценки вероятности прогноза используется ансамблевый метод: запускается от 20 до 50 вариантов модели с незначительно изменёнными начальными условиями и параметризациями. Разброс ансамбля характеризует степень неопределённости прогноза. На основе ансамблевых расчётов строятся вероятностные прогнозы, включая оценку риска опасных явлений. Глобальная система прогноза также включает специализированные продукты: прогнозы траекторий тропических циклонов, распространения вулканического пепла, морского волнения и индексов пожарной опасности.

¶Применение и значение

Глобальные прогнозы служат основой для:

• оперативной деятельности национальных метеослужб, которые используют их как граничные условия для региональных моделей с высоким разрешением;
• авиационной метеорологии (маршруты полётов, зоны турбулентности);
• морского судоходства и добычи полезных ископаемых на шельфе;
• сельского хозяйства, энергетики и строительства;
• международного мониторинга климата и предупреждения о стихийных бедствиях.

¶Ограничения

Точность глобальных прогнозов снижается с увеличением заблаговременности: если на 3–5 суток оправдываемость прогноза температуры в средних широтах составляет 85–90 %, то на 10–14 суток она падает до 60–70 %. Основные ограничения связаны с хаотической природой атмосферы, недостаточной плотностью наблюдательной сети над океанами и погрешностями параметризации физических процессов (облачность, осадки, турбулентность).

¶Источники

• Всемирная метеорологическая организация. «Руководство по глобальной системе обработки данных и прогнозирования».
• Kalnay E. «Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability». Cambridge University Press, 2003.
• Гидрометцентр России. «Технология глобального прогнозирования погоды».
• Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды. «IFS Documentation».