Разное/Агро/Модели, методы и приложения для прогнозирования погоды

Модели, методы и приложения для прогнозирования погоды

Краткий обзор

Моделирование прогнозирования погоды - это компьютерная программа, которая предоставляет метеорологическую информацию для будущего времени в заданных местах. В современных моделях прогнозирования в основном применяется численное прогнозирование погоды, и это означает “набор упрощенных уравнений, используемых для расчета изменений атмосферных условий”. Процесс написания этих уравнений, наложения граничных условий и их решения с помощью суперкомпьютеров известен как численное моделирование. Примером таких уравнений является гипсометрическое уравнение, заданное как PI = POexp–gz/RT. Компьютеризированные численные модели разработаны для различных интервалов, которые известны как глобальные модели, в соответствии с которыми мы имеем долгосрочный прогноз и среднесрочный прогноз, и региональные модели, в соответствии с которыми мы имеем краткосрочный прогноз. Методы включают в себя постоянный, климатологический, наблюдение за небом, использование барометра, прогнозирование текущего момента, использование моделей прогнозирования, аналоговое и ансамблевое прогнозирование. Прогнозирование может быть применено в воздушном сообщении, предупреждениях о суровых погодных условиях, морских, сельскохозяйственных, коммунальных компаниях, частном секторе и военном применении. Прогнозирование погоды - это сложная и сложная наука, которая зависит от эффективного взаимодействия наблюдений за погодой, анализа данных метеорологом и компьютерами, а также системы быстрой связи.

Ключевые слова: Погода, прогнозирование погоды, прогноз, модели прогнозирования, данные о погоде, методы прогнозирования и приложения.

1. ВВЕДЕНИЕ

Постоянно растущий спрос современного общества на более точные прогнозы погоды очевиден большинству людей. Спектр потребностей в прогнозах погоды варьируется от желания широкой публики узнать, например, позволят ли выходные провести пикник на пляже, или митинг организации, или свадебный прием на открытом воздухе. Такие разнообразные отрасли, как авиакомпании и производители фруктов, в значительной степени зависят от точных прогнозов погоды, чтобы иметь представление о том, каким будет расписание их следующих рейсов или будет ли погода подходящей для сбора урожая. Кроме того, в развитых странах проектирование зданий и многих промышленных объектов в значительной степени зависит от хорошего знания атмосферы.

Прогнозирование погоды может быть определено как акт прогнозирования будущих погодных условий или попытка указать погодные условия, которые, вероятно, произойдут.

Прогнозирование погоды - это применение науки и техники для прогнозирования состояния атмосферы на будущее время и в данном месте. Люди пытались неофициально предсказывать погоду на протяжении тысячелетий, а официально - по крайней мере с девятнадцатого века. Прогнозы погоды составляются путем сбора качественных данных о текущем состоянии атмосферы и использования научного понимания атмосферных процессов для прогнозирования того, как атмосфера будет развиваться в течение следующих нескольких часов.

Некогда общечеловеческие усилия, основанные главным образом на изменениях атмосферного давления, текущих погодных условиях и состоянии неба, теперь используются прогнозные модели для определения будущих условий. Модель в этом контексте представляет собой компьютерную программу, которая производит метеорологическую информацию для будущего времени в заданных положениях и высотах. Горизонтальная область модели является либо глобальной, охватывающей всю землю, либо региональной, охватывающей только часть земли. Региональные модели также известны как модели с ограниченной территорией. Человеческий вклад по-прежнему требуется для выбора наилучшей модели прогноза, на которой будет основан прогноз, что включает в себя навыки распознавания образов, знание характеристик модели и знание отклонений модели. Хаотичный характер атмосферы, ошибки, связанные с измерением начальных условий, неполное понимание атмосферных процессов означают, что прогноз становится менее точным по мере увеличения разницы в текущем времени и времени, на которое делается прогноз.

Существует множество конечных пользователей прогнозов погоды. Предупреждения о погоде являются важными прогнозами, поскольку они используются для защиты жизни и имущества. Прогнозы, основанные на температуре и осадках, важны для сельского хозяйства и, следовательно, для торговцев сырьевыми товарами на фондовых рынках. Прогнозы температуры также используются коммунальными компаниями для оценки спроса на ближайшие дни. Каждый день люди используют прогнозы погоды, чтобы определить, что надеть в тот или иной день. Поскольку в последнее время, например, в Уйо, Нигерия, мероприятия на свежем воздухе сильно сократились из–за сильных дождей, прогнозы можно использовать для планирования мероприятий в связи с этими событиями, а также для планирования заранее и выживания в них.

2. КАК МОДЕЛИ СОЗДАЮТ ПРОГНОЗЫ

2.1 Сбор данных

С момента изобретения первых метеорологических приборов в семнадцатом веке наблюдение за погодой претерпело значительные усовершенствования.        Более плотные сети мониторинга, более сложные приборы и системы связи, а также более подготовленные метеорологические наблюдатели позволяют получать все более подробные, надежные и репрезентативные данные о погоде и климате. В области прогнозирования погоды сбор данных был разделен на две категории, а именно:

  1. Наблюдения за погодой на поверхности
  2. Наблюдения за погодой в верхних слоях атмосферы.

Наблюдения за погодой на поверхности

Наблюдения за погодой на поверхности - это фундаментальные данные, используемые в целях безопасности, а также по климатологическим соображениям для прогнозирования погоды и выдачи предупреждений по всему миру.  Они могут быть получены вручную метеорологическим наблюдателем или с помощью компьютера через наблюдателей, чтобы дополнить автоматизированную метеостанцию.

Ссылаясь на Лютгенса и Тарбака (1989), обширная сеть метеостанций, необходимая для составления карты погоды, будет охватывать достаточно, чтобы быть полезной для краткосрочных прогнозов. В глобальном масштабе Всемирная метеорологическая организация, в которую входят более 130 стран, отвечает за сбор необходимых данных и составление некоторых общих прогнозных диаграмм.

Наземные метеорологические наблюдения за атмосферным давлением, температурой, скоростью и направлением ветра, влажностью, осадками производятся вблизи поверхности земли обученными наблюдателями или автоматическими метеостанциями.  Всемирная метеорологическая организация стремится стандартизировать приборы, методы наблюдений и сроки проведения этих наблюдений во всем мире.  Согласно международному соглашению, регулярные синоптические наблюдения проводятся каждые шесть часов, начиная с полуночи по среднему времени по Гринвичу (0000GMT, 0600GMT, 1200GMT и 1800GMT) каждый день. Кроме того, наблюдения в авиационных целях проводятся во многих аэропортах каждый час или чаще, если погода быстро меняется. Специализированные наблюдения могут также проводиться при определенных условиях для сельскохозяйственных, промышленных, исследовательских или других целей (Miller and Thompson, 1975).

Наблюдения за погодой в верхних слоях атмосферы

Измерения температуры, влажности и ветра над поверхностью обнаруживаются путем запуска радиозондов на метеозондах. Радиозонд - это устройство для использования на метеозондах, которое измеряет различные атмосферные параметры и передает их на стационарный приемник. Радиозонды могут работать на радиочастоте 403 МГц или 1680 МГц, и оба типа могут быть немного увеличены или уменьшены по мере необходимости. Мохан и Морган (1991) утверждают, что прибор передает на наземную станцию вертикальные профили температуры, давления и относительной влажности воздуха на высоте около 30 км. Кроме того, ветры на различных уровнях вычисляются путем отслеживания воздушных шаров с помощью радиопеленгационной антенны.

Данные о погоде в верхних слоях атмосферы также получаются с помощью самолетов, зондов падающего ветра, радаров и спутников. Все чаще используются данные с метеорологических спутников из-за их почти глобального охвата. Хотя их изображения в видимом свете очень полезны для синоптиков, чтобы увидеть развитие облаков, небольшая часть этой информации может быть использована численными моделями прогнозирования погоды. Однако инфракрасные данные могут быть использованы, поскольку они дают информацию о температуре на поверхности и вершинах облаков.  Отдельные облака также можно отслеживать время от времени, чтобы получить информацию о направлении и силе ветра на уровне управления облаками.

Миллер и Томпсон (1975) согласны с тем, что наблюдения собираются в ряде точек, где они обрабатываются Центральной организацией по анализу погоды. Всемирная метеорологическая организация определила три места в качестве Мировых метеорологических центров, они расположены в Мельбурне, Австралия; Москве, Россия; и Вашингтоне, округ Колумбия, США. Кроме того, в большинстве стран существуют национальные центры, где удовлетворяются основные потребности национальной экономики в погоде. В Нигерии Национальный метеорологический центр расположен в Абудже.

2.1.1 Ассимиляция и анализ данных

Чтобы выполнить свою работу, большинство численных моделей рассматривают атмосферу как ряд коробок. В середине каждого прямоугольника находится точка, для которой модель фактически вычисляет погодные переменные и делает прогнозы. Результат этого трехмерного построения атмосферы известен как сетка; точка в середине является точкой сетки, а расстояние между одной точкой и другой называется расстоянием между сетками (Ackerman and Knox, 2003).

Сеточные точечные модели атмосферы могут стать суетливыми, когда данные в начальных условиях не получены точно в местоположении точки сетки. Кроме того, процесс создания равномерно распределенного набора данных из неравномерно разнесенных наблюдений называется интерполяцией.

Затем Аккерман и Нокс (2003) говорят, что многочисленные операции интерполяции и сглаживания данных для использования в числовых моделях в совокупности называются ассимиляцией данных.

В процессе ассимиляции данных информация, полученная в результате наблюдений, используется в сочетании с самым последним прогнозом числовой модели на момент проведения наблюдений, поскольку он содержит информацию из предыдущих наблюдений. Это используется для получения трехмерного представления температуры, влажности и ветра, называемого метеорологическим анализом. Это модельная оценка текущего состояния атмосферы. Усвоение данных происходит с помощью циклов анализа. В каждом цикле анализа наблюдения за текущим (и, возможно, прошлым) состоянием системы объединяются с результатом и математической моделью (прогнозом) для получения анализа, который считается “наилучшей” оценкой текущего состояния системы. Это называется этапом анализа. По сути, этап анализа пытается сбалансировать неопределенность в данных и в прогнозе. Затем модель расширяется во времени, и ее результат становится прогнозом в следующем цикле анализа.

2.1.2 Численное прогнозирование погоды

Linacre и Geerts (1997) определяют численное прогнозирование погоды (NWP) как упрощенный набор уравнений, называемый примитивным уравнением, используемым для расчета изменений условий. Современное прогнозирование погоды в значительной степени зависит от численного прогнозирования погоды. 

Ссылаясь на работу Хоутона (Houghton, 1986), задача записи уравнений и граничных условий в подходящей форме, а затем их решения с помощью высокоскоростных цифровых компьютеров известна как численное моделирование. Путем сравнения поведения модели с поведением реальной атмосферы проверяется достоверность процедур, используемых моделью. Наиболее важным применением численного моделирования является разработка методов, достаточно надежных и достаточно быстрых для использования в обычном прогнозировании погоды.

В этой работе по моделированию прогнозирования используется множество уравнений, одним из которых является гипсометрическое уравнение, которое может быть получено из гидростатического уравнения, записанного как

Мы можем упростить уравнение (1), разделив его на P, чтобы получить

Интегрировав правую часть уравнения (2) от P0 до P1 и в левой части от Z0 до Z1 мы имеем:

Взяв показатель степени обеих сторон уравнения (3), мы имеем:

На уровне моря Z0 = 0. Таким образом,

Уравнение (4) является гипсометрическим уравнением, которое дает давление PI атмосферы на определенной высоте Z1,

Где P0 - давление на уровне моря, 

g - ускорение под действием силы тяжести,

R - молярная газовая постоянная и

T - температура на поверхности

Мохан и Морган (1991) согласны с Барри и Чорли (1992) в том, что некоторые компьютерные численные модели атмосферы предназначены для работы в различных пространственных масштабах в зависимости от диапазона прогноза. Для среднесрочных прогнозов (до 10 дней) данные наблюдений поступают в компьютер со всего земного шара, поскольку в пределах этого диапазона прогнозов метеорологическая система может перемещаться на большие расстояния. С другой стороны, для краткосрочных прогнозов (до 3 дней), модель использует данные, полученные из более ограниченного региона земного шара. По сравнению с глобальной моделью региональная модель дает преимущество в большем разрешении данных по сравнению с меньшей областью интереса.

Как бы то ни было, в основном существует три типа моделей численного прогнозирования погоды, а именно: краткосрочные прогнозы, среднесрочные прогнозы (как кратко обсуждалось Моханом и Морганом, 1991; и Барри и Чорли, 1992 выше) и долгосрочные прогнозы.

Так, Linacre и Geerts (1997) описывают долгосрочные прогнозы как описательные прогнозы, которые делаются на период от десяти до тридцати дней или от одного до четырех месяцев (сезонный прогноз). Кроме того, используется динамическая численная модель прогнозирования погоды, которая учитывает океанические процессы, метеорологические бюро теперь регулярно предоставляют сезонные прогнозы, точность которых заметно повышается благодаря более глубокому пониманию значимости южного колебания, на которое указывают температуры поверхности моря, сила пассатов, расположение районов дневной конвенции через тропический Тихий океан и глубину темоклинали.

Но из всех этих трех типов численного прогнозирования погоды Мохан и Морган (1991) говорят, что на самом деле, если смотреть с объективностью статистического анализа, краткосрочное прогнозирование погоды на удивление более точное, вероятно, из-за короткого промежутка времени, в течение которого делается этот прогноз.

Наиболее современными моделями систем обработки метеорологических данных для двух категорий численных моделей являются следующие:Глобальные модели: Некоторые из наиболее известных глобальных численных моделей являются:

  1. Глобальная система прогнозирования (GFS) – Разработана Национальной организацией по атмосфере в Америке. Выходные данные находятся в свободном доступе.
  2. NOGAPS – Разработан ВМС США для сравнения с GFS
  3. Глобальная экологическая многомасштабная модель (GEM) – Разработана метеорологической службой Канады
  4. Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) – модель, управляемая европейцами с ограниченной доступностью
  5. UKMO – Разработан Метеорологическим управлением Соединенного Королевства. Ограниченная доступность, но вручную корректируется профессиональными прогнозистами.
  6. GME – разработан Немецкой метеорологической службой 
  7. ARPEGE – разработан французской метеорологической службой Meteo France.
  8. Промежуточная модель общей циркуляции (IGCM) – разработана сотрудниками кафедры метеорологии Университета Рединга.

Региональные модели: Некоторые из наиболее известных региональных численных моделей являются:

  1. Модель исследования и прогнозирования погоды (WRF) была разработана совместно NCEP и сообществом метеорологических исследований. WRF имеет несколько конфигураций, включая:
  • WRF – NMM: Негидростатическая мезомасштабная модель ERF является основной моделью краткосрочного прогноза погоды для Соединенных Штатов,
  • AR-WRF: Advanced Research WRF, разработанная главным образом в Национальном центре атмосферных исследований США (NCAR).
  1. Североамериканская мезомасштабная модель (NAM)
  2. Университет штата Колорадо для численного моделирования атмосферной метеорологии и других явлений окружающей среды в масштабах от метров до сотен километров
  3. MMS – Мезомасштабная модель пятого Поколения
  4. Усовершенствованная система прогнозирования регионов (ARPS) – разработана в Университете Оклахомы. Это комплексная многомасштабная негидростатическая система моделирования и прогнозирования, которая может использоваться для прогнозирования погоды в региональном масштабе вплоть до моделирования и прогнозирования торнадо. 
  5. Модель ограниченной области с высоким разрешением (HIRLAM)
  6. GEM – LAM – Глобальная экологическая Многомасштабная модель Ограниченной территории
  7. Аладин: Гидростатическая и негидростатическая модель ограниченной области с высоким разрешением, разработанная и эксплуатируемая несколькими европейскими и североафриканскими странами под руководством Meteo-France.
  8. COSMO: Модель COSMO, ранее известная как LM, aLMD или LAMI, представляет собой негидростатическую модель ограниченной площади, разработанную в рамках консорциума по маломасштабному моделированию (Германия, Швейцария, Италия, Польша и Греция). 

Согласно Linacre и Geerts (1997), преимущество численного прогнозирования погоды заключается в том, что оно позволяет избежать ошибок человеческого суждения при составлении прогноза и может постоянно улучшаться за счет увеличения объема и надежности входных данных, нового понимания физики атмосферных изменений и более быстрых и больших компьютеров.

2.1.3 Постобработка Выходных данных модели

Исходные данные часто изменяются перед тем, как быть представленными в качестве прогноза.  Это может быть в форме статистических методов для устранения известных отклонений (термин, используемый для описания тенденции или предпочтения в отношении конкретной перспективы, идеологии или результата) в модели или ее корректировки с учетом консенсуса среди других числовых прогнозов погоды. MOS или Статистика выходных данных модели - это метод, используемый для интерпретации выходных данных числовой модели и получения рекомендаций для конкретного объекта. Это руководство представлено в закодированной цифровой форме и может быть получено практически для всех станций Национальной метеорологической службы.

3.0 ПРОБЛЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

Важной целью всех научных усилий является получение точных прогнозов. Физик или химик, проводящий эксперимент в лаборатории, делает это в надежде обнаружить определенные фундаментальные принципы, которые могут быть использованы для прогнозирования результатов других экспериментов, основанных на этих принципах. На самом деле, большинство законов науки - это просто очень точные предсказания относительно результатов определенных видов экспериментов. Но мало кто из ученых-физиков сталкивается с более сложными или сложными проблемами прогнозирования, чем метеоролог.

Во-первых, метеорологическая лаборатория охватывает весь земной шар, так что даже проблема измерения нынешнего состояния атмосферы является огромной. Кроме того, поверхность земли представляет собой неправильное сочетание суши и воды, каждая из которых по–разному реагирует на источник энергии - солнце. Кроме того, сама атмосфера представляет собой смесь газообразных, жидких и твердых составляющих, многие из которых влияют на энергетический баланс Земли, одна из них, вода, постоянно меняет свое состояние. Кроме того, размеры атмосферных вихрей варьируются от чрезвычайно больших, которые могут сохраняться неделями или месяцами, до мельчайших вихрей, продолжительность жизни которых составляет всего несколько секунд.

Согласно Миллеру и Томпсону (1975) и Айадо и Берту (2001), проблема прогнозирования заключается в попытке наблюдать, анализировать и прогнозировать многочисленные взаимосвязи между источником солнечной энергии, физическими особенностями земли и свойствами и движениями атмосферы. Это основа, на которой прогнозы погоды до сих пор ошибаются.

Акерман и Нокс (Ackerman and Knox, 2003) указывают на причины, по которым прогнозы все еще ошибаются сегодня, заявляя, что ограничения, которые непосредственно связаны с современными моделями численного прогнозирования, заключаются в следующем: 

i. Несовершенные данные: 

Данные современных численных моделей по-прежнему включают в себя большое количество радиозондовых наблюдений. Однако за последние несколько десятилетий количество радиозондовых площадок во всем мире фактически сократилось. Развитые страны в современном мире тратят больше денег на запуск метеорологических спутников, чем на скучные метеозонды. Спутниковые данные в среднем являются глобальными, но исследователи в области ассимиляции данных все еще пытаются выяснить, как эти данные могут быть должным образом “переварены” моделями. Кроме того, важные метеорологические особенности по-прежнему остаются незамеченными, особенно над океанами. Результаты модели настолько хороши, насколько хороши данные в ее начальных условиях.

ii. Ошибочное “видение” и “выдумки”:

Сегодняшние прогнозы также предполагают неизбежный компромисс между горизонтальным разрешением и продолжительностью прогноза. Это связано с тем, что высокое разрешение означает множество точек для выполнения вычислений. Это требует много компьютерного времени. Прогноз на далекое будущее также требует миллионов или миллиардов дополнительных вычислений. Если высокое разрешение сочетается с долгосрочным прогнозом, эта задача задушит самые быстрые суперкомпьютеры на сегодняшний день. Можно было бы не получать прогнозов в течение нескольких недель. Будущие усовершенствования в области вычислительной техники помогут ускорить процесс.

Тем временем, однако, некоторые модели по-прежнему не способны улавливать или “видеть” мелкомасштабные явления, такие как облака, капли дождя и снежинки. Чтобы компенсировать это нечеткое “видение” моделей, компьютерный код включает грубые приближения того, что не видно. Это называется параметризацией. Несмотря на то, что в них вложено много научных знаний, эти приближения далеки от того, чтобы отразить сложную реальность из этих явлений. Это происходит потому, что явления самого малого масштаба часто наиболее сложны для понимания. Поэтому не будет оскорблением способностей метеорологов сказать, что параметризация - это “выдумка” реальных явлений.

iii.           Хаос: 

Будет удивительно отметить, что даже если бы был изобретен суперкомпьютер, который мог бы выполнять квадриллионы вычислений каждую секунду, лучшего результата прогнозирования все равно не было бы получено. Грубое численное прогнозирование погоды с чрезвычайно высоким разрешением имеет свои пределы.

Причиной этих ограничений является любопытное свойство сложных, развивающихся систем, таких как атмосфера. Это называется “Чувствительная зависимость от начальных условий” и является отличительной чертой того, что в народе известно как теория хаоса. Хаос в атмосфере не означает, что все в беспорядке; вместо этого это означает, что атмосфера как в реальной жизни, так и в компьютерной модели может сильно отличаться от начальных условий, которые лишь немного отличаются.

Поскольку мы не знаем атмосферных условий в совершенстве в любое время, хаос означает, что сходство между прогнозом модели и реальностью будет все меньше и меньше с каждым днем.

4.0 МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОГОДЫ

Конечно, для того, чтобы существовал прогноз погоды, должны быть методы, с помощью которых он делается. Эти методы заключаются в следующем:

4.1 Прогнозирование постоянства

Прогнозирование постоянства - это самый простой метод прогнозирования, который предполагает продолжение настоящего. Он полагается на сегодняшние условия для прогнозирования погоды когда он находится в устойчивом состоянии, например, во время летнего сезона в тропиках. Этот метод прогнозирования сильно зависит от наличия застойной погоды. Это может быть полезно как в краткосрочных прогнозах, так и в долгосрочных прогнозах.

Прогнозы постоянства используются местными синоптиками для определения таких событий, как время прихода грозы, которая движется в их регион. Прогнозы постоянства не учитывают изменения, которые могут произойти в интенсивности или траектории движения метеорологической системы, и они не предсказывают образование. Из-за этих ограничений и быстроты, с которой меняется погодная система в большинстве географических регионов, постоянные прогнозы сбываются через двенадцать часов или максимум через день.

4.2 Климатологическое прогнозирование

В то время как прогнозирование постоянства является наиболее точным в течение коротких периодов (до того, как факторы изменения успеют сработать), наилучшей оценкой погоды на долгое время вперед является среднее значение прошлых измерений в это время дня и года.

Прогноз климатологии основан на наблюдении, что погода на определенный день в определенном месте не сильно меняется из года в год. В результате долгосрочное среднее значение погоды в определенный день или месяц должно быть хорошим предположением о погоде на этот день или месяц.  Наиболее очевидный прогноз климатологов в этой части мира (Нигерия) звучит так: “В декабре холодно, в июле тепло (популярный июльский перерыв)”. Не нужно быть метеорологом, чтобы сделать такой прогноз.

Современные методы численного прогнозирования по-прежнему используют климатологическую статистику в качестве “проверки реальности”. Там убедитесь, что компьютерные модели не сходят с ума, с точки зрения климатологии.  

4.3 Смотреть на небо

Наряду с тенденцией давления, использование состояния неба является одним из наиболее важных погодных параметров, которые могут быть использованы для прогнозирования погоды в горных районах. Сгущение облачного покрова или вторжение более высокой облачности указывает на дождь в ближайшем будущем. Утренний туман предвещает хорошую погоду, так как дождю предшествует ветер или облака, которые препятствуют образованию тумана. Приближение линии грозы может указывать на приближение холодного фронта. Безоблачное небо указывает на хорошую погоду в ближайшем будущем. Использование небесного покрова в прогнозировании погоды привело к появлению различных знаний о погоде на протяжении веков.

4.4 Использование барометра

Использование барометрического давления и тенденции давления (изменение давления во времени) используется в прогнозировании с конца 19 века. Чем больше изменение давления, особенно если оно превышает 2,54 мм рт. ст., тем больших изменений погоды можно ожидать. Если падение давления происходит быстро, приближается система низкого давления, и вероятность дождя возрастает. Быстрое повышение давления связано с улучшением погодных условий, таких как прояснение неба.

4.5 Вещание в настоящее время

Прогноз погоды в течение следующих шести часов часто называют прогнозом погоды на данный момент. В этом временном диапазоне можно с достаточной точностью прогнозировать более мелкие явления, такие как отдельные ливни и грозы, а также другие явления, слишком мелкие, чтобы их можно было определить с помощью компьютерной модели. Человек, обладающий новейшими данными радаров, спутников и наблюдений, сможет лучше проанализировать имеющиеся мелкомасштабные объекты и, таким образом, сможет сделать более точный прогноз на следующие несколько часов.

Суровая погода, как правило, длится недолго (менее двух часов), и из-за ее мезомасштабного характера (менее ста километров) она влияет на местные /региональные районы требующие прогнозов для конкретного объекта. В эту категорию входят грозы, порывистые фронты, торнадо, сильные ветры, особенно вдоль побережья, над озерами и горами, сильный снег и ледяные осадки. Развитие радиолокационных сетей, новых приборов и высокоскоростных линий связи обеспечило средства выдачи предупреждений о таких явлениях.

Например, несколько стран, включая Нигерию, недавно разработали интегрированные спутниковые и радиолокационные системы для предоставления информации о горизонтальной и вертикальной протяженности гроз. Такие данные дополняются сетями автоматических метеостанций, которые измеряют ветер, температуру и влажность.

Методы Nowcasting используют высокоавтоматизированные компьютеры и системы анализа изображений для быстрой интеграции данных из различных источников. Интерпретация отображаемых данных требует квалифицированного персонала и/или обширного программного обеспечения для предоставления соответствующей информации. Оперативное прогнозирование опасностей сдвига ветра и порывов ветра в аэропортах является одним из примеров важности процедур прогнозирования погоды.

4.6 Использование моделей прогнозирования

В прошлом люди-синоптики отвечали за составление полного прогноза погоды на основе имеющихся наблюдений. Сегодня человеческий вклад, как правило, ограничивается выбором модели на основе различных параметров, таких как погрешности модели и производительность. Использование консенсуса прогнозных моделей, а также элементов ансамбля различных моделей может помочь уменьшить ошибку прогноза. Однако, независимо от того, насколько мала средняя ошибка в любой отдельной системе, большие ошибки в любой конкретной части руководства все еще возможны при любом заданном запуске модели. Люди могут использовать знания о локальных эффектах, которые могут быть слишком малы по размеру, чтобы быть разрешены моделью, чтобы добавить информацию к прогнозу.  

4.7 Аналоговое прогнозирование

Аналоговый метод - это сложный способ составления прогноза, требующий от синоптика запоминания предыдущего погодного события, которое, как ожидается, будет имитировано предстоящим событием. Задача аналогового синоптика состоит в том, чтобы найти дату в истории, когда погода идеально соответствует или аналогична сегодняшней погоде. Тогда прогноз на завтра прост – что бы ни случилось на следующий день после аналога, это будет погода на завтра. Прогноз на послезавтра - это то, что произошло на второй день после аналога, и так далее.

Что делает этот метод сложным в использовании, так это то, что редко существует идеальный аналог для события в будущем. На самом деле, нет двух одинаковых моделей или последовательностей погоды. Например, может быть пять разумных аналогов для конкретного месяца, но изучение последовательностей последующих погодных условий может показать мягкую дождливую погоду в двух случаях и периоды похолодания в трех других. Поэтому при составлении прогноза необходимо учитывать многие факторы, которые могут повлиять на погодные тенденции, такие как температура моря и степень или количество осадков.

Некоторые называют этот тип прогнозирования распознаванием образов. Это остается полезным методом наблюдения за осадками над пустотами данных, такими как океаны, а также прогнозирования количества и распределения осадков в будущем. Аналогичный метод используется в прогнозировании на средние расстояния, которое известно как телеконференция – когда системы в других местоположениях используются, чтобы помочь определить местоположение другой системы в окружающем режиме. Телеконференция используется сегодня синоптиками для составления общих прогнозов на месяцы вперед. В то время как в краткосрочном прогнозировании распознавание образов все еще используется синоптиками в дополнение к современным компьютеризированным методам. Но, в конце концов, сложности погоды, как и человеческие личности, не поддаются простой классификации.  

Основной проблемой этого метода вполне может быть отсутствие достаточно полной информации, что также, конечно, ограничивает полезность численных прогнозов погоды.

4.8 Ансамблевое прогнозирование

Хотя прогнозная модель будет реалистично предсказывать развитие погодных условий в отдаленном будущем, ошибки в прогнозе неизбежно будут расти со временем из-за хаотической природы атмосферы и неточности первоначальных наблюдений. Таким образом, детализация, которая может быть предоставлена в прогнозе, уменьшается со временем по мере увеличения этих ошибок. Они становятся точкой, когда ошибки настолько велики, что прогноз не имеет никакой корреляции с фактическим состоянием атмосферы.

Однако просмотр одного прогноза не дает никаких указаний на то, насколько вероятно, что этот прогноз окажется правильным. Комплексное прогнозирование влечет за собой составление множества прогнозов, чтобы отразить неопределенность в исходном состоянии атмосферы (из-за ошибок в наблюдениях и недостаточной выборки). Затем неопределенность в прогнозе может быть оценена по диапазону различных полученных прогнозов. Однако простая логика, лежащая в основе ансамблевого прогнозирования, заключается в том, что двух запусков модели недостаточно для построения прогноза.

Комплексные прогнозы все чаще используются для оперативного прогнозирования погоды. Комплексное прогнозирование требует сложного понимания атмосферы и компьютерных моделей.

5. ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗА ПОГОДЫ

Важность точных прогнозов погоды невозможно переоценить, поскольку потребность в них всегда востребована практически во всех аспектах жизни. Эти прогнозы могут быть применены в следующих областях:  

5.1 Предупреждения и рекомендации о суровых погодных условиях

Основная часть современного прогнозирования погоды - это предупреждения и рекомендации о суровых погодных условиях, которые национальные метеорологические службы выдают в случае, если ожидается суровая или опасная погода.  Это делается для защиты жизни и имущества. Некоторые из наиболее известных предупреждений о суровых погодных условиях - это предупреждения о сильных грозах и торнадо, а также недавние предупреждения Национального метеорологического агентства о районах, подверженных наводнениям в некоторых частях Нигерии. Другие формы этих предупреждений включают зимнюю погоду, сильный ветер, наводнение, тропический циклон и туман.  Предупреждения и предупреждения о суровых погодных условиях транслируются через средства массовой информации, включая радио, с использованием аварийных систем в качестве Системы аварийного оповещения, которые включаются в регулярные программы.

5.2 Воздушное движение

Поскольку авиационная промышленность особенно чувствительна к погоде, точное прогнозирование погоды имеет важное значение, учитывая тот факт, что все большее число авиакатастроф, зарегистрированных во всем мире, вызвано погодными причинами. Подобно тому, как турбулентность и обледенение представляют значительную опасность для полета, грозы являются серьезной проблемой для всех воздушных судов из-за сильной турбулентности из-за их восходящих потоков и границ оттока, обледенения из-за сильных осадков, а также крупного града, сильного ветра и молнии, все это может привести к серьезным повреждениям воздушного судна. в полете. Вулканический пепел также является серьезной проблемой для авиации, поскольку самолеты могут терять мощность двигателя из-за облаков пепла. Ежедневно авиалайнеры направляются так, чтобы использовать попутный ветер jet stream для повышения топливной экономичности. Перед взлетом экипажи самолетов проходят инструктаж об условиях, которых следует ожидать в пути и в пункте назначения. Кроме того, аэропорты часто меняют, какая взлетно-посадочная полоса используется, чтобы воспользоваться встречным ветром. Это сокращает расстояние, которое требуется для взлета и для устранения потенциальных боковых ветров.

5.3 Морской

Коммерческое и рекреационное использование водных путей может быть существенно ограничено направлением и скоростью ветра, периодичностью и высотой волн, приливами и осадками. Каждый из этих факторов может повлиять на безопасность морского транзита. Следовательно, были установлены различные коды для эффективной передачи подробных прогнозов морской погоды лоцманам судов по радио, например MAFOR (Морской прогноз).

5.4 Сельское хозяйство

Фермеры полагаются на прогнозы погоды, чтобы решить, какую работу выполнять в тот или иной конкретный день. Например, сушка сена возможна только в сухую погоду. Длительные периоды засухи могут погубить посевы хлопка, пшеницы и кукурузы. В то время как посевы могут быть уничтожены засухой, их высушенные остатки можно использовать в качестве заменителя корма для скота в виде силоса. Заморозки и заморозки наносят ущерб урожаю как весной, так и осенью. Например, персиковое дерево в полном цвету может потерять свой потенциальный урожай персиков из-за весенних заморозков. Апельсиновым рощам может быть нанесен значительный ущерб во время заморозков и заморозков, независимо от их времени.

5.5 Коммунальные предприятия

Электроэнергетические и газовые компании полагаются на прогнозы погоды, чтобы предвидеть спрос, на который погода может сильно повлиять. Они используют величину, называемую градусным днем, чтобы определить, насколько сильно будет использоваться нагрев (градусный день нагрева) или охлаждение (градусный день охлаждения). Эти количества основаны на среднесуточной температуре 650F (180C). Более низкие температуры приводят к нагреванию на градус-дни (по одному на градус по Фаренгейту), в то время как более высокие температуры приводят к охлаждению на градус-дни. Зимой сильные холода могут вызвать резкий рост спроса, поскольку люди включают отопление. Аналогичным образом, в летний или сухой сезон резкий рост спроса может быть связан с увеличением использования кондиционеров системы в жаркую погоду. Предвидя резкий рост спроса, коммунальные компании могут производить дополнительные поставки электроэнергии или природного газа до повышения цен, или, в некоторых случаях, поставки ограничиваются из-за использования отключений и отключений электроэнергии.

5.6 Частный сектор

Все чаще частные компании платят за прогнозы погоды, адаптированные к их потребностям, чтобы они могли увеличить свою прибыль или избежать больших потерь. Например, сети супермаркетов могут менять ассортимент на своих полках в ожидании изменения потребительских привычек в отношении расходов при различных погодных условиях. Прогнозы погоды можно использовать для инвестирования в сырьевые рынки, такие как фьючерсы на апельсины, кукурузу, соевые бобы и масло. Кроме того, представители общественности используют знания о будущих погодных условиях, чтобы ежедневно определять, что надеть.

5.7 Военное применение

Как и в частном секторе, военные синоптики сообщают о погодных условиях бойцам войны, сообществу. Военные синоптики предоставляют пилотам предполетные сводки о погоде и предоставляют услуги по защите ресурсов военных объектов в режиме реального времени.

6. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Прогнозирование погоды - это сложная и сложная наука, которая зависит от эффективного взаимодействия наблюдений за погодой, анализа данных метеорологами и компьютерами, а также систем быстрой связи. Метеорологи достигли очень высокого уровня мастерства в области краткосрочного прогнозирования погоды. Ожидается дальнейшее совершенствование за счет создания более плотных сетей наблюдений за поверхностью и верхними слоями атмосферы, более точных численных моделей атмосферы, более крупных и быстрых компьютеров и многого другого. Однако продолжение международного сотрудничества имеет важное значение, поскольку атмосфера представляет собой непрерывную жидкость, которая не знает политических границ.  

До сих пор точность долгосрочного прогнозирования была минимальной, но краткосрочное прогнозирование принесло огромную пользу и пользу сегодняшнему миру.

REFERENCES 

  1. Ackerman, S. A. and Knox, J. A. (2003). Meteorology: Understanding the Atmosphere. Brooks/Cole USA, pp 362 – 379
  2. Aguado, E and Burt, J. E. (2001) Understanding Weather and Climate, Second Edition. Prentice Hall, New Jersey, pp. 348 – 355.
  3. Barry, R. G. and Chorley, R. J. (1992). Atmosphere, Weather and Climate, Sixth edition, Routledge,  New York, pp. 175 – 184
  4. Houghton, J. T. (1986). The Physics Of Atmosphere, Second Edition Published by the Press Syndicate of the University of Cambridge, New York, pp. 165 – 188.
  5. Linacre, E and Geerts, B. (1997). Climates and Weather Explained Routledge London, pp. 321 – 345
  6. Lutgens, F. K. and TarBuck, E. J. (1989). The Atmosphere: An  Introduction to Meteorology, Fourth edition. Prentice Hall, New Jersey, pp. 299 – 331.
  7. Miller, A.  and  Thompson,  J.  C.  (1975).
  8. Elements of Meteorology, Sec Edition.       A         Bell      and      Ho Columbus, Ohio pp. 205 – 233.
  9. Mohan, J. M. and Morgan, M. D. (1991). Meteorology: The Atmosphere and Science of Weather, Fourth edition. Macmillan Ontario, pp. 356 – 381.  

Iseh. A. J. Woma. T. Y.  - www.ijert.org

Ниже Вы можете высказаться по теме или оставить свои вопросы - узнайте больше информации!
10 исторических фактов о нацистском движении в Америке

10 исторических фактов о нацистском движении в Америке
Против мнения
Не нравится
Нейтрально
Нравится
Поддерживаю
Против мнения
Не нравится
Нейтрально
Нравится
Поддерживаю

Легко забыть, что в 1930-е годы Адольф Гитлер и его Национал-социалистическая партия — хотя многие считали их радикальны...
Фомин Анатолий
Против аккаунта
Не нравится
Нейтрально
Нравится
Поддерживаю
(отчет-воспоминания) Сибирская экспедиция Станислава Понятовского

(отчет-воспоминания) Сибирская экспедиция Станислава Понятовского
Против мнения
Не нравится
Нейтрально
Нравится
Поддерживаю
Против мнения
Не нравится
Нейтрально
Нравится
Поддерживаю

Сборник антропологии, посвященный искусству и быту Надамурского края.Гражина Петрович (директор Университетской биб...
Даккар
Против аккаунта
Не нравится
Нейтрально
Нравится
Поддерживаю
Воспоминания: У ворот ада и рая

Воспоминания: У ворот ада и рая
Против мнения
Не нравится
Нейтрально
Нравится
Поддерживаю
Против мнения
Не нравится
Нейтрально
Нравится
Поддерживаю

Я рано решила, что мир — ужасное место. О да, это было прекрасно, чудесно и таинственно, но также и ужасно. Я верила это...
Варфоломеев А.Г.
Против аккаунта
Не нравится
Нейтрально
Нравится
Поддерживаю
Мир Диснея погружается в хаос, когда две семьи дерутся в огромной битве за Волшебное Королевство

Мир Диснея погружается в хаос, когда две семьи дерутся в огромной битве за Волшебное Королевство
Против мнения
Не нравится
Нейтрально
Нравится
Поддерживаю
Против мнения
Не нравится
Нейтрально
Нравится
Поддерживаю

Спор между двумя семьями, стоящими в очереди в Диснейуорлд , в среду стал неприятным, когда ссора переросла в ...
Даккар
Против аккаунта
Не нравится
Нейтрально
Нравится
Поддерживаю
person Опубликовал(а): Сергей Островский
Против аккаунта
Не нравится
Нейтрально
Нравится
Поддерживаю
Оцените статью:
person group filter_1
Ширина охвата темы
0
0
0
Глубина
0
0
0
Оценка автору
0
0
0

Чтобы увидеть комментарии, или написать свой, авторизуйтесь.

ВНИМАНИЕ: факты и мнения, высказанные в этой статье, являются личным мнением автора. BeText.ru не несет никакой ответственности за точность, полноту, пригодность или достоверность любой информации в этой статье.