Lepsze prognozowanie pogody i klimatu
Prognozy pogody zależą od dokładności warunków początkowych oraz numerycznych modeli atmosfery. Analizy przeprowadzane są na podstawie pomiarów temperatury, prędkości wiatru i wilgotności wykonanych na wysokości około 60 – 80 kilometrów nad powierzchnią Ziemi. Obecnie największą wadą globalnego systemu obserwacyjnego jest brak dokładnych informacji o wiatrach, zwłaszcza nad oceanami. Numeryczne modele NWP, oparte na symulacjach matematycznych procesów przebiegających w atmosferze, pozwalają przewidywać pogodę z uwzględnieniem bieżących danych z obserwacji warunków pogodowych. Modele te umożliwiają prognozowanie pogody na kilka godzin lub nawet na cały tydzień do przodu w różnych skalach przestrzennych. Do prawidłowego przewidywania klimatu modele te muszą jednak zawierać zarówno algorytmy do prognozowania warunków w atmosferze, nad oceanami i na lądzie, jak i wzory odzwierciedlające skład atmosfery i jego wahania. Wyniki modelowania są szeroko wykorzystywane do poznania bieżących i przyszłych zmian klimatu. Brak danych obserwacyjnych oraz niedoskonałość modeli sprawiają, że analizy i prognozy cechują się pewnym stopniem niepewności. Jednakże nawet w przypadku najdoskonalszych modeli oraz dokładnie znanych warunków początkowych im dłuższy jest prognozowany okres, tym większa jest niepewność prognozy – a wszystko to z powodu naturalnej nieliniowości przepływów. Te wyzwania zostały podjęte przez uczestników finansowanego ze środków UE projektu MODES (Modal analysis of atmospheric balance, predictability and climate), w ramach którego przyjrzano się zdolnościom predykcyjnym modeli NWP z perspektywy globalnej. „Naukowcy zajmujący się atmosferą zbadali właściwości dynamiczne atmosfery i klimatu w różnych skalach przestrzennych i czasowych i udowodnili, że im większa skala przestrzenna, tym większy poziom niepewności warunków początkowych, na których opiera się prognoza pogody” – mówi koordynator projektu, prof. Nedjeljka Žagar. Badacze opracowali i wdrożyli nowe narzędzie programowe MODES do analizy równowagi atmosfery oraz przewidywalności modeli pogodowych i klimatycznych. To innowacyjne podejście zostało wykorzystane do sprawdzenia poprawności i ulepszenia tych modeli. „Projekt MODES dostarczył nam ogólnego trójwymiarowego i zależnego od skali obrazu przewidywalności zjawisk atmosferycznych oraz powiązanych niepewności analitycznych w obiegach zrównoważonych i niezrównoważonych” – dodaje prof. Žagar. „Wyniki pokazują, że największe niepewności występują w przypadku regionów tropikalnych, co jest spowodowane niezrównoważeniem fal inercyjno-grawitacyjnych” – wyjaśnia. Podczas badania przyjrzano się zrównoważeniu i przewidywalności zjawisk atmosferycznych pod kątem energii przenoszonej przez dany rodzaj fal: fale zrównoważone/Rossby’ego oraz fale niezrównoważone/inercyjno-grawitacyjne (IG). Takie podejście – nazywane również odwzorowaniem normalnym – stanowi podstawę metod opracowanych w ramach projektu MODES. „Poziom energii fal IG jest znacznie niższy niż poziom energii fal Rossby’ego, a ich skala przestrzenna jest zwykle mniejsza, przez co trudno je modelować. Jednakże mają one bardzo istotny wpływ na pogodę oraz klimat. Z tego powodu ocena ich właściwości z użyciem modeli NWP i klimatycznych jest tak ważna” – twierdzi prof. Žagar. W tym celu uczestnicy projektu MODES stworzyli metodę szacowania zakłóceń temperatury i wiatru powiązanych z falami IG w modelach globalnych. System ten może zostać użyty do sprawdzania poprawności modeli NWP i klimatycznych poprzez bezpośrednie porównanie ich z danymi dotyczącymi zmienności fal grawitacyjnych zgromadzonymi podczas szczegółowych obserwacji. Wyniki projektu z pewnością wspomogą pracę naukowców zajmujących się modelowaniem NWP i klimatu oraz powiązanych z nimi podmiotów. Oprogramowanie MODES zostało udostępnione społeczności badającej zjawiska atmosferyczne oraz zastosowane w wiodących modelach prognoz pogody wykorzystywanych przez Europejskie Centrum Prognoz Średnioterminowych. Wybrane wyniki analizy modalnej są publikowane codziennie na stronie projektu.
Słowa kluczowe
Pogoda, klimat, NWP, MODES, równowaga atmosfery, analiza modalna
