Прогноз погоды: методы и точность¶

Прогноз погоды — это научно обоснованное предположение о будущем состоянии атмосферы в определённом месте и на определённый период времени. Составлением прогнозов занимается метеорология, а сами прогнозы являются результатом сбора, обработки и анализа данных о текущем состоянии атмосферы с последующим моделированием её эволюции. Прогнозы погоды имеют огромное практическое значение для сельского хозяйства, авиации, судоходства, энергетики, строительства и повседневной жизни человека.

¶История развития

Попытки предсказать погоду предпринимались с древности на основе народных примет и наблюдений за поведением животных и растений. Однако научный подход к прогнозированию стал возможен только после изобретения телеграфа в XIX веке, что позволило оперативно собирать данные о погоде с обширных территорий. Первые синоптические карты, на которые наносились данные наблюдений, появились в 1850-х годах. В 1854 году по указанию французского астронома Урбена Леверье была создана служба погоды после того, как шторм нанёс серьёзный урон флоту союзников в Крымской войне.

Основоположником динамического прогнозирования считается английский учёный Льюис Фрай Ричардсон, который в 1922 году опубликовал труд, в котором предложил численные методы расчёта погоды. Однако практическая реализация этих идей стала возможна лишь с появлением электронно-вычислительных машин. Первый успешный численный прогноз погоды был выполнен в 1950 году группой американских математиков под руководством Джона фон Неймана на компьютере ENIAC. С развитием вычислительной техники и спутниковых технологий во второй половине XX века точность прогнозов значительно возросла.

¶Методы составления прогнозов

¶Синоптический метод

Синоптический метод основан на анализе карт погоды, на которые наносятся данные наблюдений с метеорологических станций, аэрологических зондов, кораблей и самолётов. Синоптики выявляют атмосферные фронты, циклоны и антициклоны, а затем, используя знания о закономерностях их перемещения и эволюции, составляют прогноз на срок от нескольких часов до нескольких суток. Этот метод в значительной степени опирается на опыт и интуицию специалиста.

¶Численные методы

Численные методы, также известные как гидродинамические, основаны на решении системы уравнений гидротермодинамики атмосферы. Эти уравнения описывают движение воздушных масс, перенос тепла и влаги, процессы облакообразования и осадков. Для решения уравнений вся атмосфера разбивается на трёхмерную сетку узлов, в которых с помощью суперкомпьютеров рассчитываются значения метеорологических величин на будущие моменты времени. Такие модели разрабатываются в крупных метеорологических центрах мира, среди которых Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), Национальный центр прогнозирования окружающей среды США (NCEP), Гидрометцентр России и другие.

Разрешение глобальных моделей составляет десятки километров, что недостаточно для точного прогнозирования локальных явлений, таких как грозы или туманы. Для этих целей используются региональные модели с более мелкой сеткой, которые «вложены» в глобальные и получают от них граничные условия.

¶Статистические методы

Статистические методы основаны на анализе многолетних рядов наблюдений и выявлении связей между текущим состоянием атмосферы и последующими изменениями погоды. Часто статистические методы применяются для коррекции выходных данных численных моделей с целью устранения систематических ошибок. Этот подход называется MOS (Model Output Statistics).

¶Классификация прогнозов

По заблаговременности прогнозы погоды делятся на несколько категорий:

Сверхкраткосрочные — на срок до 12 часов (в том числе штормовые предупреждения об опасных явлениях).
Краткосрочные — от 12 часов до 3 суток.
Среднесрочные — от 3 до 10 суток.
Долгосрочные — на срок от 10 суток до нескольких месяцев (обычно содержат лишь обобщённые характеристики, такие как средняя температура или аномалии осадков).

¶Точность прогнозов

Точность прогнозов погоды зависит от заблаговременности, региона, сезона и характера прогнозируемых явлений. Прогноз на сутки для температуры воздуха в среднем оправдывается с ошибкой не более 1–2 градусов Цельсия. С увеличением срока прогноза точность падает: прогноз на 7–10 суток носит ориентировочный характер. Прогнозирование осадков и особенно опасных явлений (ураганов, смерчей, сильных ливней) сопряжено с большими трудностями из-за их локального и хаотического характера.

Атмосфера является хаотической системой, что означает чрезвычайную чувствительность её эволюции к начальным условиям. Это явление, описанное американским метеорологом Эдвардом Лоренцем в 1963 году, получило название «эффект бабочки». Оно накладывает теоретический предел на предсказуемость погоды, который в настоящее время оценивается примерно в две недели. Малые ошибки в измерении начального состояния атмосферы быстро растут, что делает детальный прогноз на больший срок невозможным.

Для оценки неопределённости прогноза применяются ансамблевые методы. При этом запускается множество вариантов модели с незначительно изменёнными начальными условиями. Если все варианты дают схожий результат, прогноз считается надёжным; если результаты сильно различаются, прогноз носит вероятностный характер.

¶Источники данных

Для составления прогнозов используются данные следующих наблюдательных систем:

Наземные метеорологические станции, измеряющие температуру, влажность, давление, ветер и осадки.
Аэрологические зонды, запускаемые дважды в сутки с сотен станций по всему миру и измеряющие параметры атмосферы до высоты 30–40 километров.
Метеорологические спутники, предоставляющие информацию об облачности, температуре поверхности океана, вертикальных профилях температуры и влажности.
Метеорологические радиолокаторы, позволяющие отслеживать зоны осадков и грозовую активность.
Данные с кораблей, буёв и самолётов-лабораторий.

Международный обмен данными наблюдений осуществляется через Всемирную метеорологическую организацию (ВМО) в рамках Глобальной системы наблюдений. Без такого обмена невозможно составление точных прогнозов, поскольку атмосферные процессы не признают государственных границ.

¶Практическое применение

Прогнозы погоды используются во многих сферах деятельности. В авиации прогнозы необходимы для планирования маршрутов и обеспечения безопасности полётов. В морском судоходстве — для выбора путей и предупреждения о штормах. Сельское хозяйство нуждается в прогнозах для планирования посевных и уборочных работ, защиты растений от заморозков и засухи. Энергетические компании используют прогнозы для оценки спроса на электроэнергию и планирования выработки возобновляемых источников энергии. МЧС и другие службы опираются на штормовые предупреждения для своевременной эвакуации населения и принятия мер по защите от стихийных бедствий.

В быту прогнозы погоды стали неотъемлемой частью повседневной жизни благодаря мобильным приложениям и интернет-сервисам, предоставляющим информацию о погоде на текущий момент и на ближайшие дни. Современные приложения используют данные глобальных моделей, а также локальных наблюдений для уточнения прогноза в конкретной точке.