https://doi.org/10.15407/conf_UHMI_CGO_2024.048
Вступ. Чисельні методи прогнозу погоди – науковий напрямок, котрий виник на межі трьох наук: метеорології, математики та кібернетики. В основу цього напрямку покладено використання рівнянь динамічної метеорології, котрі є математичними виразами основних законів фізики: закону зміни кількості руху, закону збереження енергії та закону збереження маси. Цьогоріч минає 120 років, коли у 1904 р. Вільгельмом Б’єркнесом була висунута ідея про те, що прогноз погоди, по своїй суті, є задачею математичної фізики, котра зводиться до розв’язання системи рівнянь гідродинаміки. Вона вперше була реалізована британським математиком Льюісом Фрайєм Річардсоном у 1922 році, який шляхом розв’язання рівнянь руху та нерозривності обчислив зміни вітру та тиску біля земної поверхні на 3 год. наперед. На той час це був грандіозний експеримент, що тривав шість тижнів (усі розрахунки виконувалися на папері), проте він закінчився невдачею. Величини розрахованих тенденцій виявилися нереальними (у деяких точках вони досягали 70 гПа за 3 год.), оскільки Річардсон використовував нестійку кінцево-різницеву схему (на той час теорії стійкості просто ще не існувало). У 1946 р. у Прінстонському інституті передових досліджень (Institute for Advanced Study, США) під керівництвом Джона вон Неймана було зібрано колектив вчених, метою яких було створення числового (чисельного) прогнозу погоди. У вже у 1950 р. ними було здійснено перший прогноз атмосферного тиску на електронно-обчислювальній машині (ЕОМ) “ENIAC”, який охоплював територію Північної Америки. Розрахункова сітка була двохмірною і налічувала 270 точок, крок за часом становив 3 години. Саме поява ЕОМ та розвиток числових методів, зокрема розв'язку диференціальних рівнянь, стали факторами, які сприяли формуванню і подальшому бурхливому розвитку числового прогнозу погоди, як окремого самостійного напряму в метеорології.
Метою даного дослідження є аналіз іноземних та вітчизняних наукових публікацій щодо сучасних тенденцій розвитку числових прогнозів погоди загалом, точності прогнозів приземної температури повітря та опадів й огляд шляхів їх покращення з акцентом на моделі GFS та WRF, які набули широкого застосування в Україні.
Серед основних особливостей сучасності можна відзначити наступні: зменшення витрат часу, необхідного для складання прогнозів; збільшення завчасності прогнозів, їх часової та просторової деталізації; зменшення впливу людського фактору; створення нових технічних засобів спостереження та моніторингу, їх автоматизація та залучення безпосереднім та непрямим чином до складання прогнозів. Від початку ХХІ століття першість у розробленні числових моделей прогнозу погоди, їх впровадженні в оперативну практику належить високорозвиненим державам, таким, як США, Німеччина, Франція та Японія. Проте ще наприкінці ХХ століття намітилася тенденція до зосередження наукових та технологічних потужностей не в межах окремих країн, а на інтеграцію та об’єднання спільних зусиль для вирішення того чи іншого завдання. Сучасний світ тяжіє до створення своєрідних науково-дослідницьких та оперативно-прогностичних консорціумів, яскравим прикладом яких можуть бути Європейський центр середньострокових прогнозів погоди (ECMWF), консорціуми COSMO та HIRLAM. Окрім них на території Європи діють ACCORD, LACE та SEECOP. В ЄС в якості консорціуму розглядається й метеорологічна служба Великобританії (United Kingdom Met Office). Варто також зазначити, що до частини європейських консорціумів входять країни, які територіально не відносяться до Європи, наприклад, Марокко, Туніс, Туреччина та Ізраїль. Моделі прогнозу погоди або їх результати створені однією державою або спільними зусиллями можуть використовуватися іншими державами-учасницями консорціуму.
Другою особливістю є невпинна тенденція до збільшення роздільної просторової здатності числових моделей прогнозу погоди, як глобальних, так і регіональних. Так, наприклад, на початку 2000-х років найвища горизонтальна роздільність глобальної моделі GFS (США) становила 1°х1°, нині – 0,25°х0,25°, подібні зміни відбулися і з глобальною моделлю GME (Федеративна Республіка Німеччина), в якій впродовж десятиліття горизонтальна роздільна здатність збільшилася від 100х100 км на початку ХХІ століття до 30х30 км у період 2011-2016 років. Аналогічні зміни відбулися й з глобальними моделями IFS (ECMWF) та ICON (яка має дві реалізації: в якості глобальної вона експлуатується Німецькою службою погоди, а як регіональна – країнами-учасницями консорціуму COSMO; кожна із цих реалізацій розвивається паралельно і має свої власні версії моделі). За цей же час кроки сітки у горизонтальній площині регіональних моделей прогнозу погоди змінилася від декількох десятків кілометрів до кілометрів. Так, наприклад, у 2011 р. найбільш розповсюдженими кроками у моделях COSMO та HRM були 14х14 км, для WRF NMM та WRF ARW – 10...15 км. Нині у багатьох країнах величина кроку сітки у регіональних числових моделей прогнозу погоди, які використовуються в оперативному режимі, досягла значень ~1…3 км. Також має місце збільшення кількості рівнів по вертикалі та номенклатури прогностичних метеорологічних величин та параметрів. У сукупності це призводить до збільшення розмірів вихідних файлів прогностичних моделей. Наприклад, у 2009 р. у середньому розмір одного файлу моделі GFS з роздільністю 1°х1° становив 15,6 Мб, у 2017 р. – 20,7 Мб, а у 2024 – 42,4 Мб. Відповідно необхідний набір вхідних даних для здійснення одного прогнозу погоди із завчасністю 72 год. зріс від 390 Мб (2009 р.) до 1060 Мб (2024 р.). Якщо ж порівнювати версії глобальної моделі із роздільністю 1°х1° та 0,25°х0,25°, то розмір одного набору файлів для здійснення прогнозу погоди із завчасністю 132 год. становитиме 1,95 Гб та 23,5 Гб відповідно.
Результатом описаних вище процесів стало нарощування обчислювальних потужностей та об'ємів сховищ даних національними гідрометеорологічними службами. Ця тенденція є спільною не лише, наприклад, для країн G20 (Групи двадцяти), але й для невеликих європейських країн. Так, у Чехії для задач числового прогнозування погоди використовується NEC-LX зі 7680 ядрами та система зберігання даних (storage) ~1 000 000 Гб (1 Пб), а у Словенії – суперкомп’ютер SGI ICE-X (з 1284 ядрами).
Сучасна парадигма числового прогнозування погоди на регіональному та локальному рівнях передбачає використання даних глобальної або регіональної моделі прогнозу погоди із більш грубою сіткою в якості початкових та граничних умов. В Українському гідрометеорологічному інституті ДСНС України та НАН України (УкрГМІ) з лютого 2008 р. і по теперішній день використовується мезомасштабна атмосферна модель WRF (США), яка зарекомендувала себе надійним джерелом прогностичної метеорологічної інформації високої точності. В якості вхідних для неї слугують дані GFS. З осені 2011 р. по грудень 2016 р. з метою проведення наукових досліджень та прогнозу погоди у межах науково-технічної співпраці з Німецькою службою погоди в УкрГМІ використовувалася модель COSMO. В якості вхідних для неї були дані глобальної моделі GME (із горизонтальною роздільною здатністю 30х30 км). Результати верифікації числових моделей прогнозу погоди, яка була виконана для періоду серпень – вересень 2012 р., та їх роздільна здатність наведено у табл. 1. Час ініціалізації для всіх моделей – 00 UTC (Всесвітній координований час). Верифікація здійснювалася на основі даних наземних спостережень, які проводяться на метеостанціях державної гідрометеорологічної мережі. Проведений аналіз показав, що в середньому по території України для приземної температури повітря величина кореня середньої квадратичної помилки (RSME) для першої доби прогнозів знаходиться у межах 1,99…2,14°С, а для третьої доби прогнозу – 2,21…2,63°С. У той же час значення середньої абсолютної помилки (МАЕ) для першої доби прогнозів для різних регіональних моделей знаходиться у межах від 1,59°С до 1,69°С, а для третьої доби прогнозу – від 1,76°С до 2,02°С.
Таблиця 1. RMSE прогнозу приземної температури повітря різної завчасності
Сучасні числові моделі прогнозу погоди, які використовуються в УкрГМІ здатні добре прогнозувати опади, які пов’язані із проходженням атмосферних фронтів (див. рис. 1). Моделі WRF тяжіють до завищення кількості хибних тривог слабких опадів, тобто випадків, коли вони прогнозувалися, але не спостерігалися. Кращу справджуваність прогнозів мають помірні опади. Сильні опади добре прогнозуються по території, але гіршою мірою в окремо взятій точці. Має місце наступна закономірність: чим більшою є градація опадів, яка прогнозується, тим більшими є значення помилок (MAE та RSME) прогнозів опадів. Загалом точність адаптованих для території України моделей прогнозу погоди за величиною помилок прогнозів приземної температури та опадів є співставною з іноземними аналогами, які експлуатуються у США, Південній Америці та Європі.
Попри значні успіхи в розвитку числового прогнозування погоди актуальними залишаються задачі, пов’язані із підвищенням точності моделей. У наш час досягається це одним із наведених нижче шляхів: створення нових математичних методів та схем розв'язання диференціальних рівнянь; проведення подальших досліджень, виявлення нових закономірностей і створення нових параметризацій фізичних процесів в атмосфері; асиміляція в моделях даних спостережень; подальше збільшення роздільної просторової здатності числових моделей прогнозу погоди; застосування більш досконалих статичних даних щодо рельєфу місцевості, типів підстильної поверхні та землекористування, альбедо підстильної поверхні тощо; проведення досліджень щодо знаходження оптимальної конфігурації фізичних схем для даної території / даного регіону; ансамблеві прогнози; коригування числових прогнозів на етапі після обробки даних.
Висновки. Експлуатація моделей прогнозу погоди на сучасному рівні вимагає комплексного вирішення питання: від технічного оснащення до інформаційного наповнення.
Ключові слова: числовий прогноз погоди