Долгосрочные прогнозы погоды на неделю месяц сезон составляют по результатам
Долгосрочные прогнозы погоды на неделю месяц сезон составляют по результатам
Ясно
Малооблачно
Облачно
Пасмурно
Дождь
Снег
Гроза
Как рассчитывается долгосрочный прогноз в «Гисметео»?
Первый подход к долгосрочному прогнозированию — это климат. На протяжении многих веков метеорологи вели наблюдения за погодой, чтобы использовать ее для прогнозов. Конечно, статистический метод имеет свои ограничения, особенно в эпоху климатических изменений.
С наступлением компьютерного века открылись новые возможности для прогнозирования. Появились численные модели прогнозов погоды.
Модели долгосрочных прогнозов отличаются от моделей краткосрочных (на трое суток) и среднесрочных (до 10 суток) прогнозов. В долгосрочном прогнозировании большую роль играют температурные аномалии поверхности океана. В более коротких прогнозах их вклад незначительный.
В краткосрочных и среднесрочных прогнозах указываются конкретные значения метеорологических параметров в данном месте в данное время. Такие прогнозы дают полную картину погодных условий, они понятны и популярны у пользователей.
В долгосрочных прогнозах дается описание осредненных метеорологических параметров, выраженных в виде отклонений от среднестатистических величин этого периода. Таким образом, прогноз показывает насколько более холодным или более теплым, чем обычно, будет месяц или сезон.
В таком виде долгосрочные прогнозы удобны для бизнеса. Предприятия топливно-энергетического комплекса, жилищно-коммунального хозяйства, аграрного сектора и транспортные компании закладывают полученные данные в свои модели развития и тем самым ведут успешную деятельность.
Но для обычных людей «отклонения от среднестатистических величин» мало о чем говорят. Пользователи хотят получить не абстрактные рассуждения, а конкретные значения метеопараметров (температуры, облачности и осадков).
Гисметео — сервис для обычных людей. Поэтому мы предоставляем долгосрочные прогнозы в привычной и понятной форме.
Научное сообщество считает такие подходы сомнительными. Да, это так, указывать точные цифры температуры с заблаговременностью более месяца не совсем корректно. Ведь ситуация в атмосфере не стоит на месте, и с каждым последующим расчетом значения параметров будут меняться. Но мы осознанно идем на это, поскольку в обществе есть спрос, а у нас есть научно обоснованный технологичный прогноз.
Наши долгосрочные прогнозы рассчитываются ансамблевой моделью из множества членов. Это позволяет нивелировать ошибки начальных данных и расширить спектр возможных сценариев. На сайте публикуется наиболее вероятный на момент расчета прогноз. Долгосрочные прогнозы рассчитываются два раза в неделю, по вторникам и пятницам. Следите за обновлениями.
Как составляются долгосрочные прогнозы погоды?
Климатические прогнозы, также называемые долгосрочными прогнозами, позволяют определить, в какую сторону будет меняться погода в ближайшие месяцы или сезоны: влажнее или суше обычного, жарче или холоднее, или не будет сильного сдвига в ту или иную сторону. Итак, какая информация входит в них и как они составляются?
Климатические прогнозы могут стать эффективным инструментом, который поможет принимать решения в отношении деятельности, на которую влияет изменчивость погоды — от планирования рабочей силы и методов ведения сельского хозяйства до подготовки к сезону суровых погодных условий или даже к отпуску.
Прогнозы работают потому, что погода не просто случайна. Погода определяется энергией солнца и переносом энергии, массы и импульса между океанами, атмосферой, льдом и сушей, и все это происходит на вращающейся, наклоненной планете.
В прошлом климатические прогнозы использовали взаимосвязь между более крупными климатическими факторами, такими как Эль-Ниньо и Ла-Нинья, и средней погодой в регионе в определенное время года. В качестве грубого инструмента для широких областей это было достаточно эффективно — несомненно, лучше, чем простое угадывание. Однако сейчас есть климатология и вычислительная техника для расчета климатического прогноза, основанного на текущем состоянии океанов, атмосферы, суши и льда, а также на том, как они могут взаимодействовать и изменяться со временем.
Сбор данных
Ежедневно собираются сотни миллионов данных наблюдений с наземных станций и океанических буев, метеорологических аэростатов, самолетов и спутников. Эти наблюдения охватывают все уголки земного шара и позволяют создавать высокодетализированную трехмерную картину текущего состояния окружающей среды Земли.
Компьютерная модель долгосрочного прогноза помещает этот огромный объем данных в трехмерную сетку, затем с помощью математических отношений, представляющих физику океанов, суши, льда, атмосферы и их взаимодействие, рассчитывает, как каждое значение может измениться в течение следующих нескольких месяцев. Подумайте об этом, как если бы мы взяли условия, которые мы можем измерить на земном шаре сегодня, поместили их на отдельный, но идентичный мир, а затем переместились на несколько месяцев вперед.
Множество возможных вариантов развития событий
Когда мы заглядываем на несколько месяцев вперед, существует много шансов на случайные, на первый взгляд, изменения в погоде. Это означает, что погода на ближайшие несколько месяцев не предопределена — существует несколько вполне реальных возможностей.
Используя модель Земли, можно проверить, какими могут быть эти будущие состояния. Для этого вносятся небольшие изменения в начальные условия (наблюдения), которые передаются в модель — эти изменения отражают неопределенность в наблюдениях. Например, можно запустить модель прогнозирования 100 раз, каждый раз немного меняя начальные условия. 100 различных сценариев, которые при этом возникнут, называются «ансамблем», со 100 «членами ансамбля». Если, скажем, 80 из этих 100 прогнозов предсказывают развитие более влажных, чем в среднем, условий в каком-либо районе, можноговорить, что вероятность более влажного, чем в среднем, сезона в этом районе составляет 80 процентов. Если только 50 из прогнозов окажутся более влажными, чем в среднем, вероятность составить 50%.
Проверка модели
Чтобы проверить надежность модели, ее запускают на определенный период в прошлом — обычно около 30 лет. Сравниваются исторические прогнозы, полученные в результате этих прогонов («ретроспективные прогнозы»), с тем, что произошло на самом деле. Поскольку некоторые климатические события (такие как Ла-Нинья или Эль-Ниньо) происходят не каждый год, используется как можно более длительный период, чтобы проверить, как модель поведет себя в различных ситуациях.
Как и в случае с прогнозами, для ретроспективных прогнозов также используются ансамбли. При использовании нескольких дат начала с несколькими членами ансамбля в течение многих лет генерируется большое количество данных — порядка десятков тысяч модельных лет — достаточное для того, чтобы удостоверится, что модель работает.
Превращение данных в прогнозы
Чтобы понять и объяснить прогнозы, климатологи интерпретируют все данные и превращают их в полезную информацию. По сути, они разбирают информацию модели, чтобы определить, что является движущей силой прогноза, и, сочетая это со своими знаниями о том, как работает модель, создают картину общих движущих сил нашего климата и степень уверенности в прогнозе. Затем их задача — представить эту информацию обществу в Интернете, на телевидении и радио, в печати и при личной встрече.
Поэтому в следующий раз, когда вы зададитесь вопросом «Когда пойдет дождь?», посмотрите на небо со спутника, подумайте о столетии науки о климате, о миллионах расчетах, которые ежесекундно выполняются в течение нескольких месяцев на суперкомпьютерах, и восхититесь тем, как много науки и техники уходит на «вероятность выпадения осадков выше среднего».
Все материалы на данном сайте взяты из открытых источников — имеют обратную ссылку на материал в интернете или присланы посетителями сайта и предоставляются исключительно в ознакомительных целях. Права на материалы принадлежат их владельцам. Администрация сайта ответственности за содержание материала не несет. Если Вы обнаружили на нашем сайте материалы, которые нарушают авторские права, принадлежащие Вам, Вашей компании или организации, пожалуйста, сообщите нам.
