ДОЛГОСРОЧНЫЕ ПРОГНОЗЫ ПОГОДЫ Физические основы долгосрочного прогноза погоды

ДОЛГОСРОЧНЫЕ ПРОГНОЗЫ ПОГОДЫ Физические основы долгосрочного прогноза погоды Синоптические методы Кафедра метеорологических прогнозов Цепелев Валерий Юрьевич кандидат географических наук e-mail: [email protected] т. кафедры: (812) 444-82-61

Содержание темы занятия Физические основы предсказуемости в задачах долгосрочного прогноза погоды Закономерности циркуляции атмосферы и погоды используемые в задачах ДПП Инерционность Аналоги Закономерности в развитии макропроцессов Ритмы и циклы

Физические основы предсказуемости в задачах долгосрочного прогноза погоды Возможность долгосрочного прогнозирования погоды основывается на познаваемости окружающего нас мира. Законы развития макросиноптических процессов и макропогоды подчиняются объективным законам природы и поэтому принципиально познаваемы. Успешность прогноза определяется уровнем развития науки и зависят от уровня знаний: Общей циркуляции атмосферы; Закономерностей развития макросиноптических процессов и макропогоды; Состояния методов прогноза при помощи ранее установленных закономерностей погодных процессов. Если бы у нас была на вооружении идеальная модель атмосферы, то: Сроки предсказуемости могли бы быть ограничены только учетом неадиабатических потоков тепла при условии точного знания начального состояния атмосферы и умении точно решать полные уравнения динамики для движений всех масштабов. Влияние подстилающей поверхности определялось бы только ее начальным состоянием. Нелинейность полей метеоэлементов не препятствовала бы решению системы полных уравнений (непрерывные поля на малых расстояниях линейны). Все что нам было бы необходимо для точного прогноза по модели - зафиксировать начальные состояния всех гидрометеорологических параметров в узлах сетки, шаг которой меньше, чем характерный линейный масштаб турбулентности. Но пока на вооружении у прогнозистов есть только модели атмосферы, которые соответствуют состоянию наших знаний об атмосфере и нашим технологиям. (Поэтому расстояние между узлами сетки в 107 раз больше линейного масштаба турбулентности.)

Физические основы предсказуемости в задачах долгосрочного прогноза погоды Из этого следует: Индивидуальные движения с масштабами меньшими, чем шаг сетки моделью не фиксируются. Существуют случайные ошибки измерений, интерполяции и округления метеопараметров. В моделях используются приближенные уравнения динамики, апроксимируемые конечно-разностными уравнениями. Вследствие этого ошибки прогноза будут расти с увеличением его срока. Прогноз индивидуальных процессов будет давать полезную информацию (сверх климатического описания состояния атмосферы) до тех пор, пока ошибки прогноза не достигнут естественной климатической изменчивости прогнозируемой величины. Этот срок можно назвать пределом предсказуемости индивидуальных процессов. Предел предсказуемости зависит от типа и масштаба процессов, характера и величины начальных ошибок, качества прогностической модели. Хотя теоретический предел предсказуемости отдельных индивидуальных синоптических процессов составляет 3-4 недели, но на длительные сроки возможно предсказать обобщенные (осредненные) характеристики: Формы и типы макросиноптической циркуляции; Средние поля метеоэлементов за декаду, месяц или сезон; Макромасштабные составляющие разложений полей метеоэлементов на естественные составляющие. В долгосрочном прогнозе ставится задача предсказания таких крупномасштабных характеристик циркуляции и погоды, как формы циркуляции, индексы циркуляции, географическое распределение аномалий метеоэлементов и т.д.

Физические основы предсказуемости в задачах долгосрочного прогноза погоды Результаты сравнения моделей общей циркуляции атмосферы (ОЦА), разработанных в ведущих мировых метеорологических центрах, показали, что даже для лучших гидродинамических моделей отрезок времени, называемый интервалом практической предсказуемости, составляет 5-7 суток. По различным оценкам, он может быть увеличен до 2 – 3 недель в зависимости от сезона года, региона и устойчивости атмосферной циркуляции. Ограничение предсказуемости «первого рода» определяется: Неопределенностью начальных условий (никогда не могут быть заданы с абсолютной точностью). 2. Наличием точек бифуркаций (ветвления) для нелинейной системы. Даже малые возмущения (подобные взмаху крыльев бабочки) Могут изменить результаты интегрирования модели ОЦА. Но существует предсказуемость «второго рода», которая определяет возможность прогноза крупномасштабных структур атмосферной циркуляции, а также статистических характеристик метеорологических полей на сезонных и более длительных интервалах времени. Физической основой сезонных прогнозов служат гипотезы о решающем вкладе внешних воздействий в низкочастотную изменчивость атмосферы. Предполагается, что для длительных промежутков времени состояние атмосферы зависит не от начальных условий, а от состояния и динамики развития таких внешних, к атмосфере источников тепла, как океан, поверхность суши (лед, снежный покров и влажность почвы). Эти источники тепла являются более инерционными, чем атмосфера, и поэтому легче прогнозируются. Кроме того, внешними источниками тепла являются светимость Солнца, содержание в атмосфере парниковых газов, вулканические выбросы и т.д.

Физические основы предсказуемости в задачах долгосрочного прогноза погоды Американским ученым Дж. Шуклой было экспериментально определен предел предсказуемости процессов различного масштаба и введено понятие предсказуемости осредненных по времени состояний, которая определяется предсказуемостью низкочастотных планетарных волн. Глобальная модель общей циркуляции атмосферы интегрировалась им на срок до 60 суток от девяти различных начальных условий, но с одинаковыми граничными условиями. При осреднении по первым 30 суткам прогноза, дисперсии прогностических полей, которые вызваны большой разницей в начальных условиях, сильно отличаются от дисперсий, которые вызваны случайными возмущениями в модели. При осреднении за период 31 — 60 суток эти дисперсии практически совпадают. Результаты экспериментов позволяют предположить, что эволюция длинных волн в атмосфере остается достаточно предсказуемой в течение месяца (возможно до 45 дней). Совместное влияние собственной непредсказуемости процессов и нарушения предсказуемости за счет неустойчивости процессов синоптического масштаба недостаточно для потери динамической предсказуемости среднемесячных значений. Улучшение разрешения моделей и корректная параметризация физических процессов может привести к увеличению предела предсказуемости осредненных по времени процессов. Существует так же возможность дополнительного увеличения предсказуемости, при помощи учета устойчивых аномалий температуры поверхности океана, океанического льда, снежного покрова и влагосодержания почвы.

Физические основы предсказуемости в задачах долгосрочного прогноза погоды Состояние подстилающей поверхности определяет предсказуемость атмосферных процессов. Осредненные по времени атмосферные процессы становятся более предсказуемы если на подстилающей поверхности формируется определенная структура аномалий температуры поверхности океана (ТПО), влагосодержания почвы, океанического льда и снежного покрова, которая действует на атмосферные процессы как медленно меняющееся внешнее возбуждение. Временной масштаб изменения граничных параметров значительно больше, чем временной масштаб возмущений синоптического масштаба. Для периода, равного месяцу, перечисленные граничные условия можно считать квазипостоянными. Процессы, вызывающие межгодовую изменчивость атмосферы, можно разделить по типу их воздействия: Внутренняя динамика атмосферы. К ним относятся - совместное воздействие неустойчивости процессов, нелинейных взаимодействий, термического и орографического возбуждения и флуктуации зонального ветра, взаимодействия между тропиками и внетропическими районами и т. д. Граничное возбуждение. Обусловлено флуктуациями ТПО, морского льда, снежного покрова, влагосодержания почвы и т.д. и их влиянием на амплитуду и фазы планетарных волн. Последние определяют траектории и интенсивность птмосферных возмущений циклонического масштаба. Изменения в граничных условиях влияют на амплитуды и фазы планетарных волн и на циркуляции Гадлея и Уолкера.

Физические основы предсказуемости в задачах долгосрочного прогноза погоды Возможна ли предсказуемость атмосферных процессов, осредненных по пространству и времени? «Решающим является вопрос о том, что в действительности запоминается. Если система помнит только осредненное по времени или по пространству состояние, то должна существовать по крайней мере возможность прогноза этого состояния. Мне кажется, что именно в этом и состоит проблема долгосрочного прогноза.» Дж.Чарни Степень динамической предсказуемости зависит от пространственно-временного спектра состояний атмосферы и взаимодействия между процессами разных масштабов. Если бы не было постоянного влияния подстилающей поверхности то изменчивость осредненных по времени процессов зависела бы только от периода осреднения. То есть предсказуемость средних по времени была бы не выше предсказуемости амплитуд и фаз отдельных возмущений. На рисунке приведены дисперсии для разных интервалов волновых чисел и частот в зимнем сезоне. Наибольший вклад в межгодовую изменчивость вносят низкочастотные планетарные волны. А поскольку изменчивость пространственно-временных средних определяется низкочастотными компонентами планетарного масштаба, то и существует возможность их прогноза.

Физические основы предсказуемости в задачах долгосрочного прогноза погоды Выводы: Предел предсказуемости для волн синоптического масштаба (волновые числа 5—12) приблизительно равен двум неделям, а для волн планетарного масштаба (волновые числа 0—4) превышает месяц. Поэтому существует физическая основа для прогнозов именно среднемесячных и более значений. Предел предсказуемости волн синоптического масштаба можно увеличить до сроков, превышающих месяц, улучшив сами модели, начальные условия и параметризацию физических процессов. Существует дополнительная предсказуемость, обусловленная флуктуациями медленно меняющихся граничных условий (температуры поверхности океана, влагосодержания почвы, океанического льда и снежного покрова). Наблюдения и эксперименты по моделям позволяют предположить, что флуктуации температуры поверхности океана и влагосодержания почвы в низких широтах вызывают заметные изменения в осредненной за месяц или сезон циркуляции. Если крупномасштабная аномалия температуры поверхности океана, океанического льда или снежного покрова имеет достаточно большую величину, то она может привести к значимым изменениям циркуляции в средних широтах. Так как в средних широтах уже существуют мощные неустойчивые образования, то влияние граничных условий будет значимым только в том случае, если оно достаточно велико. Существуют свидетельства того, что флуктуации источников тепла в тропиках могут вызывать значимые изменения и во внетропических широтах, следовательно, существует возможность дополнительной предсказуемости процессов средних широт.

Закономерности циркуляции атмосферы используемые в задачах долгосрочного прогноза погоды Инерционность Инерция состояния - сохранение некоторое время основных черт исходного положения. Вероятность сохранения существующего режима погоды в три - пять раз больше вероятности ее изменения. Инерция развития - сохранение направленности развития синоптических процессов. Однородная направленность в развитии процессов характерна для естественного синоптического периода. Для прогноза, инерция развития часто используется в виде экстраполяции тенденции процессов в будущее. Инерционность явлений погоды обусловливается тем, что по причинам физического порядка определенные погодные аномалии (например, очень высокое давление или очень низкая температура), охватывающие обширные территории, не могут исчезать в течение короткого времени. Инерция явлений погоды охватывает период, не превышающий нескольких суток. Если же за аномалией месячных средних чаще всего следует аномалия того же знака, то это означает, что в указанном случае имеет место скорее высокая повторяемости процессов, чем их инерционность (наблюдается восстановление существовавших в течение некоторого времени процессов после небольшого перерыва.

Закономерности циркуляции атмосферы используемые в задачах долгосрочного прогноза погоды Инерционность В зоне умеренных широт повторяемость процессов подвержена сильному влиянию сезонных изменений и различий в условиях местности. На рисунке показаны изолинии коэффициентов корреляции между средним значением атмосферного давления предшествующих 10 суток в различных пунктах Европы и среднего давления в Потсдаме и Бресте в течение последующих 10 суток. Установление местных и сезонных различий в тенденциях к инерции и повторяемости статистическими методами и объяснение физических причин их существования имеет значение и для проблемы ДПП. Часто повторяемость процессов существует только для аномалий определенного знака. Например: для периода с 1848 по 1947 гг., обнаружено, что если температура первой половины декабря в Центральной Европе более чем на 3°С превышала норму, то январь и февраль в 13 случаях из 14 оказались теплее нормы. Если же температура первой половины декабря была ниже нормы на 3°С, то середина зимы оказалась аномально холодной лишь в 4 случаях из 14, а в 10 случаях, наоборот, была теплее нормы. Повторяемость аномалий погоды изменяется от сезона к сезону и, как правило, не является одинаковой для положительных и отрицательных аномалий.

Закономерности циркуляции атмосферы используемые в задачах долгосрочного прогноза погоды Аналоги В практике долгосрочного прогноза погоды под аналогом понимается макросиноптическое положение или процесс, сходный с первоначальным. Применение аналогов в долгосрочном прогнозе: На принципе аналогичности основано выделение периодов однородной циркуляции. Типизация процессов основана на оценке их аналогичности, так как в одну типовую группу включаются только схожие макропроцессы. Оценка качества прогнозов основана на определении степени сходства прогностических и фактических полей метеоэлементов. Широко применяются принцип аналогичности при разработке ДПП для подбора к текущему макропроцессу наиболее близкого макропроцесса из архива наблюдений.

Закономерности циркуляции атмосферы используемые в задачах долгосрочного прогноза погоды Аналоги Аналогичность двух макропроцессов по формам атмосферной циркуляции Вангенгейма-Гирса.

Закономерности циркуляции атмосферы используемые в задачах долгосрочного прогноза погоды Аналоги Оценка качества прогнозов базируется на принципах аналогичности.

Закономерности циркуляции атмосферы используемые в задачах долгосрочного прогноза погоды Аналоги Задача подбора аналогов ставит ряд неоднозначных вопросов. Какие характеристики макропроцессов и погоды следует брать в качестве признаков подобия? Какие расхождения в сходстве макропроцессов и погоды можно считать допустимыми? Какими должны быть оценки аналогичности, чтобы обеспечить требуемую степень подобия? Выбор признаков, по которым оценивается подобие определяется целью, с которой подбирается аналог. При оценке аналогичности макропроцессов могут быть использованы данные о степени сходства последовательности полей метеоэлементов, а также статистическое описание временного комплекса таких полей. Привлечение большого числа признаков подобия повышает точность подбора аналогов, однако ограниченность рядов наблюдений не позволяет использовать этот прием достаточно широко. Допустимая степень расхождения аналогичности определяется строгостью оценки сходства по каждому из признаков подобия. Чем меньше допуски, тем меньше аналогов можно подобрать, так как ряды наблюдений ограничены. Техника подбора аналогов многообразна. Так на ранних этапах развития долгосрочного прогнозирования проводилась визуальная оценка аналогичности сравнением ежедневных синоптических карт и сборно-кинематических карт. Но такой способ очень приблизителен и субъективен.

Закономерности циркуляции атмосферы используемые в задачах долгосрочного прогноза погоды Аналоги В настоящее время методы подбора аналогов основаны на количественной оценке степени подобия макропроцессов. Большая часть таких методов дает оценку аналогичности не макропроцессов, а синоптических положений. Для оценки аналогичности характеристик полей аномалий метеоэлементов по знаку широко используется качественный коэффициент корреляции. Для автоматизированного расчета критерия подобия по полю геопотенциала было предложено использовать сумму абсолютных значений разности аномалий геопотенциала в одноименных точках: где n+ - число точек, в которых знаки аномалий совпали; n_ - число точек, в которых знаки аномалий не совпали; N - общее число точек, использованных для оценки аналогичности полей. Значение р максимально ( р = +1) при совпадении знаков ха­рактеристик полей во всех точках, минимально ( р = -1) при противоположности знаков во всех точках: при р =0 знаки совпадают в половине случаев. В качестве критерия подобия используют так же коэффициент корреляции, среднеквадратическое отклонение, параметр Хейдеке, Эвклидово расстояние и многие другие параметры.