#MeteoBook@pogoda812

#MeteoBook@pogoda812

#наука@pogoda812

ПОЧЕМУ НЕВОЗМОЖНЫ ИДЕАЛЬНО ТОЧНЫЕ ПРОГНОЗЫ ПОГОДЫ?

Сегодня я хочу немного рассказать о том, откуда берётся прогноз погоды. Мне кажется, именно этого знания многим не хватает, и оно будет ответом на многие вопросы. В частности, почему нельзя (и, возможно, всегда будет нельзя) добиться абсолютной точности прогнозов на бесконечно долгий срок.

Для того, чтобы составить прогноз погоды, нам нужно знать основные параметры атмосферы на момент cоставления прогноза и знать закономерности, в соответствии с которыми эти параметры будут меняться в будущем. То есть иметь какую-то модель атмосферы и начальные данные для прогноза.

Самое трудное - это закономерности. Атмосфера - это трёхмерный объект. В каждой её точке есть температура, давление, влажность воздуха и ветер. Они зависят не только от географических координат, но и от высоты. И, очевидно, что все эти параметры зависят друг от друга. То есть нельзя сказать, что, если мы знаем, например, температуру, то по ней можем рассчитать давление или что-нибудь ещё. Это, увы, не так. Даже если мы знаем один параметр в каждой точке Земли и на любой высоте, другие параметры мы не сможем узнать. Потому что давление воздуха зависит от его температуры, ветер - от давления, а температура - и от давления, и от ветра, поскольку ветер может попросту принести другую воздушную массу. Ну, или, например, препятствовать выхолаживанию воздуха ночью. И все эти параметры зависят не только друг от друга, но и от параметров в других точках Земли и на других высотах.

Задача уже кажется невероятно сложной, но всё-таки в каком-то виде она решена. Можно записать дифференциальные уравнения, описывающие зависимости всех параметров. Они получатся очень сложными, и, конечно, не будут иметь аналитического решения. Но зато можно получить приближённое, численное решение. Именно этим и занимаются прогностические модели.

Модели принимают исходное состояние атмосферы (то, что наблюдают на метеостанциях, данные с зондов, спутиковые данные, данные радиолокаторов). И после этого начинается "прогон" модели. Это слово я упоминаю практически в каждом обзоре. Что же это такое? Модель, используя эти начальные данные и заложенные в неё уравнения, рассчитывает, что случится с атмосферой через какое-то небольшое количество времени. Чем меньше этот промежуток, тем точнее будет расчёт, но больше понадобится вычислений. Затем эти рассчитанные данные принимаются за исходные на следующем шаге, и процесс повторяется столько раз, сколько нужно, чтобы досчитать до нужного срока (обычно это 1-2 недели).

Так почему же этот прогноз не получается (и не может получиться) точным? Думаю, ответ очевиден. В этой схеме неточно абсолютно всё. Исходные данные неполные и содержат ошибки. Любая модель - это всё-таки модель, она не отражает всю сложность настоящего мира. Итерационный метод накапливает ошибки на каждом шаге. Но главное, почему я не очень верю в саму возможность идеального прогноза - в том, что небольшие ошибки в исходных данных и в самой модели приводят к большим ошибкам в расчётах. Думаю, все слышали про "эффект бабочки". Так вот, на погоду влияет абсолютно всё. Вплоть до того, что кто-то, например, разжёг костёр и вызвал дополнительную конвекцию. И таких "костров", которые невозможно заранее предсказать, каждую секунду на планете возникает огромное множество. Какой бы точной и всеобъемлющей ни была модель, она просто не в состоянии учесть всё. А из-за того, что задача такая (неустойчивая, или, как говорят математики, плохо обусловленная по отношению ко входным данным), каждый неучтённый фактор будет приводить к уменьшению точности прогноза по мере увеличения его срока. И, мне кажется, это фундаментальная вещь, закон природы, как скорость света или принцип неопределённости в квантовой механике. По мере того, как росла мощность компьютеров и адекватность моделей, удалось добиться существенного повышения точности прогнозов за последние 30-50 лет. Я думаю, предел ещё далеко не достигнут, но в какой-то момент, возможно, мы в него упрёмся.

Но это ещё не всё.