Прогноз погоды представляет собой научную задачу, основанную на уравнениях гидродинамики, термодинамики, переноса влаги и радиации, описывающих эволюцию атмосферного состояния. Исходными данными служат текущие параметры атмосферы, получаемые посредством наблюдений с наземных станций, аэрологических зондов, спутников, радиолокаторов и других средств дистанционного зондирования.
Физическая модель атмосферы базируется на системе уравнений Навье–Стокса в приближении несжимаемой или слабо сжимаемой жидкости, уравнения непрерывности, термодинамического уравнения состояния, уравнений переноса водяного пара, а также уравнений радиационного баланса.
Для численного прогноза атмосферы вся система уравнений дискретизируется по пространству и времени. Наиболее распространённые численные схемы: метод конечных разностей, метод конечных объёмов, псевдоспектральные методы. Геометрия сетки может быть как регулярной, так и адаптивной.
Результаты численного моделирования чувствительны к:
Мировые центры прогноза (например, ECMWF, GFS, ICON, UKMO) используют суперкомпьютеры и детализированные глобальные модели, а также вложенные региональные модели с повышенным разрешением.
Термодинамические процессы: изменения температуры воздуха происходят под действием солнечного облучения, теплопередачи с подстилающей поверхности, фазовых переходов воды (испарение, конденсация) и вертикальных перемещений воздуха. Адиабатическое охлаждение и нагревание при восходящих и нисходящих движениях формируют облачность и осадки.
Влажность и конденсационные процессы: содержание водяного пара определяется влагосодержанием воздуха, температурой и давлением. Образование облаков происходит при достижении точки росы и наличии конденсационных ядер.
Турбулентность и конвекция играют ключевую роль в вертикальном обмене энергии и влаги, особенно в приземном слое атмосферы и в условиях развития кучевой облачности.
Радиационный баланс атмосферы регулирует её энергетическое состояние. Чистый радиационный поток зависит от альбедо поверхности, облачности, содержания водяного пара, углекислого газа и аэрозолей.
Синоптический метод: базируется на анализе синоптических карт и эмпирических правил. Используется для краткосрочных прогнозов и как вспомогательный метод при численном прогнозировании.
Численный прогноз (NWP – Numerical Weather Prediction): основан на решении уравнений движения атмосферы с учётом физики процессов. Может быть:
Статистический метод: использует корреляции между наблюдаемыми параметрами и исходом прогноза. Примеры – методы аналогий, регрессионные модели, нейросетевые алгоритмы.
Машинное обучение и нейросетевые модели: современные гибридные подходы, обучающиеся на больших массивах исторических данных. Позволяют учитывать сложные нелинейные взаимосвязи и выполнять сверхбыстрые прогнозы.
Климатическая модель — это расширенная версия численной модели атмосферы, дополненная:
Современные модели (например, модели CMIP – Coupled Model Intercomparison Project) позволяют прогнозировать изменения климата при различных сценариях развития экономики, энергетики, сельского хозяйства и демографии.
Источники погрешностей:
Для уменьшения неопределённости применяется ансамблевое прогнозирование: запуск многих вариантов модели с варьируемыми начальными условиями и параметрами. Результат представляет собой статистическое распределение возможных состояний атмосферы.
Физика атмосферы обеспечивает теоретическую основу для всех этапов моделирования климата:
Погодный и климатический прогноз – это не только научная задача, но и важнейший инструмент для экономики, экологии, здравоохранения, безопасности и стратегического планирования. Разработка физически обоснованных и надёжных моделей атмосферы остаётся приоритетной задачей современной науки.