Атмосферные процессы, несмотря на свою видимую цикличность и закономерность, подчиняются законам нелинейной динамики. Одной из фундаментальных характеристик атмосферы является чувствительность к начальным условиям, впервые теоретически описанная Эдвардом Лоренцем в контексте упрощённых моделей атмосферы. Эта чувствительность означает, что малейшие погрешности в измерении текущего состояния атмосферы могут привести к экспоненциальному расхождению траекторий в прогнозах уже через короткий промежуток времени.
Атмосфера представляет собой динамическую систему с хаотическим поведением, то есть систему, в которой детерминированность уравнений не гарантирует долгосрочной предсказуемости. Этот хаос не случаен в смысле физического шума, но проявляется в сложности внутренних взаимодействий между различными масштабами движения, от микротурбулентности до планетарных волн.
В центре любой численной погодной модели лежат уравнения Навье — Стокса, описывающие движение вязкой жидкости. В атмосферных моделях они упрощаются до примитивных уравнений, включающих:
Модели, построенные на этих уравнениях, решаются численно с использованием сеток, охватывающих всю Землю. Однако численные методы не могут учесть все масштабы движения и подвержены дискретизационным ошибкам, что также ограничивает предсказуемость.
Краткосрочная предсказуемость (до 3–5 суток) основана на том, что крупномасштабные атмосферные структуры, такие как циклоны, антициклоны, фронты, сохраняют свою конфигурацию достаточно долго. В этом режиме прогнозы сравнительно точны при хорошем знании начальных условий.
Среднесрочная предсказуемость (5–10 суток) ограничивается началом усиленного проявления хаотических эффектов. На этом этапе ошибки начинают доминировать, особенно в прогностических параметрах, таких как осадки и ветер.
Долгосрочная предсказуемость (свыше 10 суток) возможна лишь в статистическом или климатическом смысле. Здесь играют роль такие медленно изменяющиеся параметры, как состояние океана, снежный покров, влажность почвы и т.п. Вместо прогноза погоды речь идёт о прогнозе погодных аномалий или общей циркуляции атмосферы.
Исходное состояние атмосферы формируется на основе данных наблюдений — с метеостанций, спутников, радиозондов, авиационных и морских измерений. Однако распределение наблюдений по земной поверхности неравномерно, особенно в океанах и в высоких широтах, что приводит к пробелам и ошибкам в начальных полях. Для корректировки модели используется метод ассимиляции данных — математическая процедура объединения наблюдений и прогноза предыдущего времени.
Даже при совершенной модели, любая ошибка или неопределённость в начальных условиях приведёт к расхождению прогноза через некоторое время. Это фундаментальное ограничение предсказуемости, вызванное хаотическим характером атмосферы.
Для оценки устойчивости прогноза и учёта начевой неопределённости используют энсамблевое моделирование. Вместо одного прогноза выполняется множество (десятки и сотни) запусков модели с немного изменёнными начальными условиями. Полученное множество решений позволяет:
Энсамблевые методы — современный инструмент оценки прогностической надежности, особенно в контексте опасных погодных явлений.
Одна из ключевых проблем численного моделирования — невозможность явным образом учитывать процессы, происходящие на масштабах меньше пространственного разрешения модели (обычно от 1 до 50 км). Это включает:
Для их учёта вводятся параметризации — эмпирические или полуэмпирические описания, связывающие крупномасштабные переменные с эффектами малых масштабов. Однако параметризации — главный источник неопределённости моделей, поскольку часто зависят от плохо известных или сильно варьирующихся параметров.
Некоторые крупномасштабные явления обладают повышенной предсказуемостью благодаря своей устойчивости и связи с медленно изменяющимися параметрами. Среди них:
Наличие таких телесвязей позволяет строить сезонные прогнозы, базирующиеся на взаимодействии океана и атмосферы, а также на статистических связях между глобальными индексами и региональной погодой.
В последние годы активно развиваются методы искусственного интеллекта и машинного обучения для улучшения предсказуемости. Эти методы позволяют:
Однако такие методы требуют больших объёмов качественных данных и обладают ограниченной объяснительной силой, поэтому пока они выступают как дополнение, а не замена физическим моделям.
Существует фундаментальный предел предсказуемости атмосферы, обусловленный её хаотической природой. По оценкам, даже при идеальных начальных условиях и совершенной модели, горизонт детерминированного прогноза составляет:
Этот предел связан с характерным временем удвоения ошибок, называемым временем Ляпунова. Попытки преодоления этого ограничения сосредоточены на статистических и вероятностных подходах, а также на повышении плотности наблюдательной сети.
Изменение климата вносит дополнительные сложности в оценку предсказуемости. Рост температуры, увеличение влажности и изменение циркуляционных режимов могут:
Это требует постоянного обновления моделей, пересмотра параметризаций и адаптации методов к новым реалиям глобальной атмосферы.