Міне, ауа-райын болжау неге соншалықты қиын

Бүгін солтүстік-шығыстағы қарлы боран біз ескерткеннен бірнеше сағаттан кейін келді.

Ауа-райын болжау технологиясы ұзақ жолдан өтті. Атмосфералық жағдайдағы триллиондаған мәліметтер нүктелерін қарапайым имитацияларға біріктіре алатын суперкомпьютерлердің үлкен есептеу күшінің арқасында үш күндік болжам 10 жыл бұрынғы бір күндік болжаммен бірдей жақсы.

Қарлы дауылдың қай жерде және қашан соғатынын дәл анықтау өте қиын.

Тікелей себептердің бірі - жай факторлардың саны.

Бүгінгі солтүстік-шығыстағы дауылды болжаудың үлкен қиындықтарының бірі - жауын-шашынның түрі - бұл жаңбыр ма, әлде қар ма, әлде екеуі де аз бола ма? Бұл ұсақ бөлшектерді бақылау бір сағаттан екіншісіне өте қиын болуы мүмкін, өйткені оларға әсер ететін көптеген айнымалылар бар, - деді Грег Карбин, ауа-райы болжамдарын ұсынатын федералды агенттік, Ұлттық ауа-райы қызметінің болжамдық жұмыстар бөлімінің бастығы. негізгі теледидар желілері және басқа да бұқаралық ақпарат құралдары, біз ауа райы туралы ақпарат аламыз.

Жеңіл жаңбыр мен бұрқасын арасындағы қашықтық шамамен 30 мильге жетуі мүмкін, яғни штат аралында нөсер жауып, Бронкте бір уақытта жаңбыр жаууы мүмкін.

Тағытехникалықсебебі, 2016 ретінде Экономист мақала Болжамдардың қарама-қайшы модельдері әртүрлі нәтижелерге әкелуі мүмкін екендігіне назар аударды.

Мысалы, 2012 жылы «Сэнди» дауылы Шығыс жағалауын соқпас бұрын, американдық ауа-райының модельдерінің көпшілігі дауылдың материкті айналып өтіп, Атлант мұхитына қарай бет алатынын болжады, ал еуропалық модельдер дауыл жолын дұрыс анықтады.

Ауа-райын болжау жерсеріктерден бастап жердегі метеостанцияларға дейінгі бірқатар дереккөздер бойынша жиналған атмосфералық жағдайларды сипаттайтын шикі деректерден басталады. Бұл ақпарат триллиондаған мәліметтер нүктесі түрінде кейіннен ауа-райының болашақтағы ең ықтимал имитациясын тудыратын модельдер арқылы өңделеді.

Жалпы ереже бойынша компьютерлер қаншалықты көп деректерді қыса алады (және оларды тезірек жасай алады), болжам нәтижелері дәлірек болады.

Ауа-райының жақсы болжамы екі бөлімді қажет етеді: атмосфераның нақты бастапқы күйі және жеткілікті рұқсаты бар жақсы модель. Бірақ, шын мәнінде, атмосфераның дәл үш өлшемді бастапқы күйі ерекше қиын. Бұл атмосфералық модельдеу уақыт өте келе дамып келе жатқан белгісіздіктерді тудырады, деді Принстон университетінің атмосфералық және мұхиттық ғылымдарының зерттеушісі Си Чен Braganca-ге.

Чен зертханасы FV3 деп аталатын модель шығарды, ол атмосфералық модельдеуде бір уақытта жұмыс істеуге он мыңдаған процессорларды қолдана алады. Үлгіні Ұлттық ауа-райы қызметі 2016 жылы «Сэнди» дауылының болжамынан кейін жаңарту аясында қабылдады. Қазіргі уақытта жаңа модель іске асырылуда.

Ұлттық ауа-райы қызметінің қолданыстағы моделі бақылау және болжау жасау үшін Жерді 13 км-13 км блоктар торына бөледі.

Алайда, ауа-райының көптеген маңызды құбылыстары, мысалы, жауын-шашын, көбінесе бұлт процестерімен анықталады, олар әлдеқайда аз масштабта болуы мүмкін, деді Чен. Сондықтан ғалымдар «физикалық параметрлеу» деп аталатын әдіске сенім артады, бұл сөзсіз түрде белгісіздіктер енгізеді. Біздің міндетіміз - жетілдірілген теориялармен және қол жетімді есептеу ресурстарымен сенімсіздіктерді азайту.

Болжамдардың дәлдігін жақсарту соңғы онжылдықта айтарлықтай болды. Әлемдік модельдер бес-жеті күндік ауа-райын көрсете білді. Мысалы, біз қар жауатын қарлы боран бір апта бұрын алдын-ала айтылған болатын, дегенмен егжей-тегжейлі әзірлеу керек, деді Карбин Braganca-ге.

Бұл болашақ туралы айтады, өйткені Чен қосты.