Laikapstākļu skaitliskā prognozēšana ir process, kurā izmanto atmosfēras un okeānu matemātiskos modeļus, lai prognozētu laikapstākļus, pamatojoties uz pašreizējiem laikapstākļiem un fizikālajiem likumiem, kas nosaka atmosfēras kustību.
Skaitliskie laikapstākļu prognozēšanas modeļi darbojas, sadalot Zemes atmosfēru trīsdimensiju režģī. Šajos režģos tiek ievadīti pašreizējie laikapstākļu novērojumi, piemēram, temperatūra, mitrums, vēja ātrums un spiediens.
Procesā, ko sauc par datu asimilāciju, šie novērojumi tiek apvienoti ar modeļa iepriekšējo prognozi, lai noteiktu sākotnējos nosacījumus. Pēc tam modeļi piemēro vienādojumus, kas balstīti uz fiziku un hidrodinamiku, lai aprēķinātu, kā laika gaitā mainīsies atmosfēras apstākļi katrā režģa punktā.
Šos sarežģītos aprēķinus veic ar jaudīgiem superdatoriem. NWP modeļi ir dažāda mēroga, sākot no globālajiem modeļiem - Globālās prognožu sistēmas vai Eiropas Vidēja termiņa laika prognožu centra -, kas aptver visu planētu, līdz reģionālajiem modeļiem - Laikapstākļu izpētes un prognozēšanas modelim -, kas koncentrējas uz konkrētām teritorijām.
Šie modeļi ir būtiski meteorologiem un pētniekiem, palīdzot uzlabot laikapstākļu prognožu precizitāti tādās jomās kā aviācija, sagatavotība katastrofām un klimata pētījumi.
Lai gan NWP ir pārveidojusi mūsdienu prognozēšanu, tā nav pilnībā aizstājusi vecākās metodes. Tradicionālā prognozēšana balstījās uz empīriskām metodēm - mākoņu veidošanās modeļu, spiediena sistēmu vai vēsturisko laikapstākļu diagrammu atpazīšanu.
Šīs pieejas joprojām ir vērtīgas īstermiņa, lokālām prognozēm. Tomēr NWP ir kļuvusi par liela mēroga un ilgtermiņa prognožu pamatu, jo tā izmanto fiziku un hidrodinamiku, lai nodrošinātu objektīvāku un zinātniskāku prognožu pamatu.
NWP, neraugoties uz tās stiprajām pusēm, saskaras ar vairākām būtiskām problēmām, kas ierobežo tās precizitāti. Pirmā ir tā, ka modeļos izmantotie sākotnējie dati nekad nav pilnīgi, jo neviens novērojumu tīkls nevar aptvert visas atmosfēras detaļas.
Tā kā atmosfēra ir haotiska sistēma, pat vismazākās kļūdas sākuma apstākļos laika gaitā var pieaugt, kas samazina ilgtermiņa prognožu ticamību. Modeļos jāvienkāršo arī daudzi maza mēroga procesi, piemēram, mākoņu veidošanās, pērkona negaisi un reljefa ietekme, jo tos ir grūti precīzi attēlot.
Visbeidzot, pat ar moderno superdatoru jaudu ir praktiski ierobežojumi, cik smalks var būt modeļu tīkls, kas ietekmē spēju prognozēt ļoti lokālus laikapstākļus.
Prognozes sagatavošana ietver daudz vairāk nekā tikai modeļa palaišanu. Meteorologi bieži izmanto ansambļa prognozēšanu, kad modelis tiek palaists vairākas reizes ar nedaudz atšķirīgiem sākotnējiem apstākļiem.
Tādējādi tiek iegūts iespējamo iznākumu diapazons, un tas palīdz kvantitatīvi noteikt prognozes nenoteiktību. Pēc tam tiek piemērotas pēcapstrādes metodes, lai precizētu neapstrādāto modeļa rezultātu, koriģējot sistemātiskas novirzes un iekļaujot vietējo pieredzi.
Rezultāti tiek paziņoti tā, lai sabiedrībai būtu skaidra nenoteiktība, piemēram, norādot 30 % lietus varbūtību, nevis vienu absolūtu rezultātu.
NWP modeļus var iedalīt gan pēc to mēroga, gan pēc laika skalas. Globālie modeļi, piemēram, GFS un ECMWF, nodrošina plašas, zemākas izšķirtspējas prognozes visai planētai. Reģionālie modeļi, piemēram, WRF vai AROME, koncentrējas uz mazākām teritorijām ar lielāku izšķirtspēju, tāpēc tie ir labāk piemēroti vietējo parādību, piemēram, pērkona negaisu vai snigšanas, prognozēšanai.
Daži modeļi ir specializēti arī pēc laika diapazona. Pašreizējās prognozes modeļi nodrošina ļoti īstermiņa prognozes līdz sešām stundām, vidēja darbības rādiusa modeļi parasti aptver trīs līdz septiņas dienas, bet tāla darbības rādiusa vai sezonālie modeļi nodrošina prognozes, kas sniedzas nedēļām vai mēnešiem uz priekšu.
Skaitliskās laikapstākļu prognozes ir revolucionāri mainījušas veidu, kā mēs izprotam un paredzam atmosfēras pārmaiņas. Apvienojot fiziku, matemātiku un skaitļošanas jaudu, NWP nodrošina daudz precīzāku pamatu mūsdienu prognozēšanai nekā tradicionālās metodes. Tajā pašā laikā tādas problēmas kā nepilnīgi dati, modeļu vienkāršojumi un haotiskā atmosfēras daba atgādina, ka laikapstākļu prognozēšana vienmēr būs saistīta ar nenoteiktību.
Neraugoties uz šiem ierobežojumiem, NWP turpina pilnveidoties, jo tehnoloģijas attīstās, piedāvājot arvien precīzākas un uzticamākas prognozes, kam ir būtiska nozīme ikdienas lēmumu pieņemšanā un ilgtermiņa plānošanā.
Publicēts:
2025. gada 30. septembris
Vai tas bija noderīgi?
Aizstājvārdi:
NWP
Parakstīties uz mūsu biļetenu