Самое большое количество ошибок обнаруживается в метеорологии на стадии

Принципы контроля качества гидрометеорологической информации

О.А. Алдухов, И.В. Черных  Введение

Основным способом удаления ошибок из любого набора данных является использование процедуры контроля качества (КК) до анализа данных [1 – 3].

Постоянное увеличение быстродействия компьютера позволяет использовать более сложные и чувствительные процедуры КК. Тем не менее важно понять основные принципы используемых методов КК и их способности отвергать ошибочные данные и сохранять правильные данные.

Эта задача особенно важна для исторических глобальных наборов данных. Примером может служить наиболе полный проконторолиованный массив аэрологических данных (КАРДС, Comprehensive Aerological Reference Data Set, CARDS) [2, 3], который содержит данные из множества источников и, следовательно, большое количество ошибок. Такие наборы данных содержат очень длинные временные ряды данных наблюдений, проведенных в различных климатических условиях, в разные сроки. За длинные периоды времени происходили изменения в работе сети наблюдений. Это делает задачу КК таких исторических глобальных наборов данных намного более сложной по сравнению с процедурами КК для оперативных данных. Легко обнаружить очень грубую ошибку, но важная и сложная задача заключается в том, чтобы принять правильное решение, когда величина ошибки находится на уровне вероятных данных: это ошибочное наблюдение или фактическое экстремальное событие? Этот процесс принятия решения является особенно трудным для глобальных наборов данных и особенно важен для наборов данных, предназначенных для получения справочной информации или для использования в научных исследованиях, например, для валидации климатических моделей, при определении климатических трендов или экстремальных значений.

Все процедуры КК основываются на избыточности информации в данных, включая общую сумму человеческих знаний о физических процессах в атмосфере. Чем больше избыточности содержится в данных, тем больше наша способность контролировать качество данных. С другой стороны, чем больше избыточность, тем менее эти данные важны для общества, потому что большая часть информации уже известна из других источников. Таким образом, при разработке методов КК надо сохранять равновесие между старым, хорошо известным знанием и новым знанием, накопленным в контролируемом на качество наборе данных. Известным примером является большая скорость ветра в струйных течениях, впервые обнаруженная во время Второй мировой войны. Первоначально эти наблюдения были признаны ошибочными. Для любой процедуры КК можно выделить три логических этапа: обнаружение ошибки, ее локализация и исправление. Для простых методов КК некоторые шаги могут быть объединены.

Наиболее сложная проблема при разработке любого алгоритма КК состоит в противоположных требованиях первого и третьего этапов, которые необходимы для обеспечения точной оценки в каждой точке данных. Значения в соседних точках будут контролироваться на согласованность (сравниваться между собой с учетом их известной зависимости), следовательно, чем больше данных используется, тем более трудным будет второй этап локализации ошибки, потому что мы не знаем заранее, какой элемент данных является ошибочным. Следовательно, надо сохранять разумный баланс между интерполяцией с использованием данных из многих станций или уровней зондирования и использованием меньшего количества интерполируемых данных.

Следующая важная проблема заключается в выборе методов и критериев, при которых минимизируется число признанных правильными ошибочных значений и количество забракованных правильных значений. Использование очень «сильных» критериев во время КК может значительно снизить количество принятых ошибочных значений, но в то же время многие правильные наблюдения будут забракованы. При использовании «мягких» критериев многие ошибочные значения могут быть допущены как правильные. Эти ошибки называются соответственно α и β-ошибками (с точки зрения статистических гипотез) алгоритма принятия решения (АПР).

Целью КК является классификация: каждое контролируемое значение отнести, как правило, к одному из двух классов, правильных или ошибочных значений. В основе каждого метода КК лежит критерий классификации – правило, которое используется для отнесения значения в каждый класс. Наиболее широко используемый подход в КК для метеорологических данных состоит в определении функции g ( fi , Afi ), где  fi   – значение, которое следует проконтролировать с помощью КК  Afi представляет собой набор дополнительной информации, необходимой для процедуры КК.Затем на основании определенной функции g ( fi , Afi ) специалист / компьютер способен принять решение о корректности или ошибочности каждого значения fi с помощью простых правил, включенных в АПР:

Здесь для простоты предполагается симметрия около нуля для функции g ( fi , Afi ). В действительности, допустимые пределы слева и справа могут быть не —g0 и g0 значения, а любые значения g1 и g2.

Классы методов контроля

Возможные методы КК различаются в зависимости от функции g и набора дополнительных сведений Afi , которые используются при контроле значения fi. Например, функция g может быть контролируемым значением на основе контроля на физические пределы, и набором Afi могут быть либо глобальные пределы для значения f либо региональные / сезонные ограничения для значения fi . На основе практического опыта, климатической информации известно, что температура в свободной атмосфере (до 30 км) находится в диапазоне от -120 до + 80 °C (набор Af содержит глобальные физические ограничения). Но если мы рассматриваем в качестве примера значение температуры на изобарической поверхности 500 гПа (T500) в Вене, то диапазон допустимых физических пределов может сократиться от -45 до -5 °C (набор Af  содержит местные физические ограничения). Однако так как в Вене имеет место значительная внутригодовая изменчивость, для каждого месяца могут быть использованы конкретные физические ограничения (см.рис. 1, сплошные линии для месячных физических пределов).

Рис. 1. Климатические (физические ограничения или среднее/ вариации) методы КК для значения T на уровне давления 500 гПа в Вене (индекс станции – 11035)

Функция g может быть отклонением от климатических среднемесячных значений, в то время как набор A fi включает известные среднемесячные значения, изменчивость и предположения о распределении наблюдаемых значений fi   относительно среднего значения (например, нормального распределения наблюденных значений, см. рис. 1, пунктирные линии).

Оба метода КК (на физические пределы и отклонения от среднего значения) базируются на использовании только климатической (глобальной или локальной) информации и могут выявлять только очень большие ошибки, потому что эти проверки не принимают во внимание текущие погодные условия. Обозначим эти методы как g ( fi , Cfi ), где набор Cfi представляет собой использование климатических данных. Сила климатических проверок состоит в высокой надежности при принятии правильного решения.

Если значения вокруг контролируемой точки используются в процессе принятия решений (например, температур T в Вене), тогда «ворота» для ошибки будут намного меньше. Обозначим эти методы g (fi , Cfi , Bfi ), где набор Cfi обозначает использование климатической информации и набор Bfi обозначает использование текущих наблюдений на соседних точках по времени или в пространстве по горизонтали и вертикали. Например, в аэрологических данных можно протестировать отклонения каждого значения T от интерполированного значения из соседних станций на том же вертикальном уровне (горизонтальный контроль), от наблюдения на том же уровне в ближайший час (временной контроль), от значения на ближайшем вертикальном уровне в тот же час (вертикальный контроль), или от значения, вычисленного по какой-либо термодинамической связи в тот же час (например, гидростатический контроль).

Хороший обзор различных КК методов для метеорологических и особенно для аэрологических данных содержится в [4]. Примеры оценок среднеквадратических значений невязок («случайных помех», «шума» каждого метода КК) для правильных T-значений для различных методов КК показаны на рис. 2 за период 1964 – 2003 гг. на основе оптимальной интерполяции (ОИ) [5]. Она является предпочтительным методом для использования в КК по двум причинам: во-первых, оптимальная оценка производится в смысле сведения к минимуму среднеквадратического отклонения и, во-вторых, дает ожидаемую ошибку интерполяции, основанную на известных статистических свойствах интерполированных значений. При этом статистические свойства – средние, дисперсии и корреляционные функции – должны быть известны. Эти оценки могут зависеть от месяца, высоты и расположения ближайших наблюдений /данных, используемых при расчете интерполированного значения (рис. 2).

Рис. 2. Распределение среднеквадратических значений невязок для различных простых КК методов для температур в Вене

Легко увидеть, что при использовании оценок ОИ, в КК могут использоваться очень «узкие» ворота ( g0 значения) для температур в Вене по сравнению с климатическими проверками (рис. 1).

Теоретически и практически лучшие «предсказания» для каждого T-значения в Вене производятся на основе четырехмерной интерполяции с использованием данных из всех (в любом направлении) соседних точек при условии отсутствия ошибок в этих соседних точках. Если используемые для интерполяции данные в любой из соседних точек (набор BT ) ошибочные, то «большие» невязки получаются даже в случае, когда рассматриваемое контролируемое значение является на самом деле правильным. Таким образом, использование текущих данных в КК дает значительные преимущества с точки зрения обнаружения ошибок из-за более высокой чувствительности таких методов КК, но в то же время возникают многие проблемы в локализации ошибки.

Следовательно, должен сохраняться оптимум между максимумом информации для сопоставления со значением в контролируемой точке и минимумом количества влияющих точек, который позволит минимизировать число случаев с большими невязками из-за ошибки во влияющей точке.

Это является основанием для проведения интерполяции в каждом направлении отдельно (горизонтальном, вертикальном и временном), что минимизирует количество используемых в интерполяции точек.

Принятие решений для простых методов контроляПринципиальное предположение, сделанное в АПР (1) для любого метода КК состоит в том, что вероятность P достоверности значения  fi    равна 1, если значение функции g ( fi , A fi ), где A fi = C fi или A fi= {C fi , B fi }, находится в интервале [-g0 , g0] и P ≡ 0 – в противном случае (см. рис. 3).

Рис. 3. Предполагаемое распределение вероятности правильности значения fi для метода КК согласно АПР (1)Алгоритм принятия решений (1) является не совсем естественной реализацией АПР по отношению к метеорологическим данным. Трудно согласиться, что значения  fi   и  fj   принадлежат к противоположным классам,если значение g ( fi , A fi ) является немного меньше, чем критическое значение g0 , а g ( fj , A fj ) несколько больше. Например, почему наблюдаемая температура -27,8 °C относится к классу правильных значений, в то во время как -27,9 °C относится к классу ошибочных значений? Очевидно, что использование критического значения g0 в действительности состоит в разделении диапазона значений g—функции на две области: первой, в которой значение переменной  fi  имеет высокую вероятность быть правильным, и второй, где оно имеет низкую вероятность быть правильным. В действительности вероятность корректности значения переменной  fi  зависит от того, что g ( fi , A fi ) является не ступенчатой функцией, изображенной на рис. 3, а гладкой функцией, показанной на рис. 4.

На рис. 2 показан принцип разграничения методов КК 1-го типа, которые используют проконтролированные или

Рис. 4. Распределения вероятностей для корректности fi -значений для КК методов 1-го и 2-го типов

климатические данные, и методов КК 2-го типа, которые используют взаимную согласованность между наблюденными метеорологическими данными, основанную на проверке гидростатических, горизонтальных и временных соотношений. Различие заключается, во-первых, в том, что КК методы 1-го типа обычно способны обнаруживать только очень грубые ошибки в данных, потому что они не используют текущие наблюдения, а используют только исторические сведения. Во-вторых, методы 1-го типа имеют значительно более плоское распределение вероятностей корректности вокруг критических значений g0 и —g0 , что означает больший процент неверных решений, например αи β-ошибки, описанные ниже. В-третьих, методы 1-го типа не могут гарантировать правильность контролируемых значений, которые имеют небольшое значение g ( fi , A fi ). Наконец, сильной стороной методов 1-го типа является то, что они обнаруживают грубые ошибки с высокой вероятностью, так как при проверке они используют данные, которые уже прошли процедуру контроля качества. В противовес методам 1-го типа методы 2-го типа иногда делают неправильное решение даже для очень больших ошибок, потому что ошибки могут присутствовать в соседних наблюдениях.

В применении КК методов к метеорологическим данным опыт показывает, что даже если наблюдаемое значение fi  идентично климатическому среднему значению, правильность значения не гарантирована. Например, явно ошибочными являются временные ряды, где все температуры, за исключением одного, о котором идет речь, являются значительно выше среднего значения. Аналогично для температур и геопотенциальных высот, удовлетворяющих гидростатическому уравнению, не гарантировано, что все наблюдаемые значения верны. Например, все значения могут быть ошибочны из-за систематической ошибки температуры на всех уровнях или постоянной ошибки во всех значениях высот геопотенциала. Удовлетворение гидростатическому уравнению дает только надежду, что значения будут правильными и вероятность их корректности явно выше, чем когда зондирование не проходит этот тест.

Использование АПР (1), когда распределение вероятностей для корректности меняется плавно, как на рис. 4, приводит к двум нежелательным классам данных: правильные значения, которые классифицируются как ошибочные значения, и ошибочные значения, которые классифицируются как правильные значения. Эти ошибки называются соответственно αи β-ошибками (с точки зрения статистических гипотез) АПР. На рис. 5 эти два класса представляют области, отмеченные α и β и ограниченные красными и синими линиями.

Рис. 5. αи β-ошибки из простого АПР

Оба нежелательных класса могут существенно повлиять на качество данных. В рамках простых методов КК, основанных на АПР (1), любые попытки уменьшить количество неправильно отклоненных правильных данных, увеличивая критическое значение g0 , приводят к принятию большего количества ошибочных значений. Попытки уменьшить количество неправильно принятых ошибочных значений, уменьшая значение g0 , приводит к увеличению числа отклоненных правильных значений. Оба подхода имеют недостатки. Единственное решение заключается в сведении к минимуму количества αи β-ошибок.

Попытка использовать последовательно несколько различных КК методов не решает эту проблему. Если критические значения g^m0 (m =1, 2, K)устанавливаются для каждого метода КК, то количество отклоненных правильных значений будет увеличиваться. Вполне возможно, что может увеличиваться только число α-ошибок. Это приведет к значительному сокращению имеющихся данных и потере многих интересных ситуаций. Если значения g^m0 увеличены, это приведет к увеличению количества ошибочных значений, принятых каждым КК методом, и увеличению количества β-ошибок.

Для того чтобы сократить αи β-ошибки КК метода (1), может быть введен класс сомнительных значений. Вероятность правильности этих значений является недостаточно высокой, чтобы принять их как правильные, и не очень низкой для их отклонения как ошибочных (см. рис. 6). Теперь модель АПР основана на условиях:

Однако изменения, принятые в (2), не решают эту проблему полностью, потому что αи β-ошибки простого АПР до сих пор существуют, хотя их число сокращается. Модель (2) просто задерживает принятие решения о правильности данных путем создания класса сомнительных значений для следующего КК метода. Он необходим, т. к. у нас все еще есть некоторые неклассифицированные значения, которые будут производить αи β-ошибки.

С помощью простых АПР (1) или (2) практически невозможно точно разделить наблюденные метеорологические данные на классы правильных и ошибочных значений.

Рис. 6. Предполагаемое распределение вероятностей корректности для АПР (2) с дополнительным классом сомнительных данных2.Комплексный контроль качества

Идея методов комплексного контроля качества (ККК), предложенная Гандиным [6, 7], состоит в следующем: собираются выходные данные из многих простых методов КК и затем принимается решение на основе одновременного анализа результатов всех КК. Эта идея была развита и применена к данным аэрологических наблюдений [1 – 3, 8 – 15].

Принципиальным различием между ККК и простыми методами КК является понимание того, что не существует простых тестов, таких как (1) или (2), которые будут давать приемлемые результаты, и что необходимы гораздо более сложные тесты. Эта сложная логика называется алгоритмом принятия решений для ККК. Он основан на всестороннем анализе многих простых методов КК, являющихся компонентами ККК и принимает во внимание характеристики каждого из них.

Надо понимать, что «однажды созданный» ККК не является панацеей от всех возможных ошибок из-за непредсказуемой природы ошибок. В действительности все возможные ошибки могут быть обнаружены с помощью ККК совместно с анализом специалиста результатов/протоколов ККК и внесения поправок/ добавлений к АПР.

Для разработки АПР надо понять тип ошибок, которые надо обнаружить. Например, развивая АПР для наблюденных значений геопотенциальной высоты H и температуры T, в программе должно быть признано, что возможными ошибками являются:

• искаженные наблюдения H и T на большинстве стандартных изобарических поверхностей, искажение сообщений из-за неправильного кодирования/ декодирования или сочетание многих независимых ошибок;
• ошибки в координатах зондирования, то есть зондирование отнесено к неправильной точке наблюдения;
• ошибка датчиков радиозонда начиная с любого низкого или среднего уровня;
• сдвиг всех H выше определенного уровня на постоянную величину из-за неправильной оценки толщины между смежными стандартными изобарических поверхностями;
• искаженные значения H;
• искаженные значения T.

Реакция компонентов ККК (простых методов КК) должна быть понятна для каждой ошибки. В таблице приведены реакции различных компонентов (δT_hydr. – гидростатическая проверка, δT_horiz. – горизонтальная проверка, δT_time – временная проверка, δT_vert. – вертикальная проверка с использованием обязательных уровней и δT_sign. – вертикальная проверка с использованием особых уровней) для простой ошибки τ температуры на i-й изобарической поверхности. Следует отметить, что влияния этих ошибок могут быть найдены в результатах ККК для соседних станций (горизонтальный контроль), для соседних сроков наблюдений (временной контроль) и для особых уровней (вертикальный контроль на особых уровнях с использованием данных на стандартных уровнях).

Таблица

Реакция различных компонентов ККК на ошибки τ в Ti . Символ ε представляет собой «шум» в методе КК

Теперь должна быть решена обратная задача, которая состоит в обнаружении наличия ошибки и правильной локализации ошибки с помощью ККК невязок. В результате ККК правильно классифицирует данные в наборы правильных и ошибочных значений с достаточно большей точностью, то есть он значительно уменьшает количество αи β-ошибок (рис. 7).

Области αи β-ошибок по-прежнему существуют. Это набор криволинейных треугольников между действительной вероятностью корректности и предполагаемой ККК вероятностью. Он включает гораздо меньшие области на рис. 7, т. к. ККК более точно аппроксимирует фактическое распределение вероятности корректности для каждой переменной. Это стало возможным, потому что ККК имеет возможность использовать несколько критических значений g0 для каждого компонента ККК

Рис. 7. Теоретическое распределение вероятностей корректности fi для компонента КККв зависимости от результатов других компонентов ККК. Кроме того, эти значения g₀ могут быть намного меньше по сравнению с автономным применением какого-либо одного метода КК. Все ошибки рассматриваются с различных точек зрения, прежде чем значение отклоняется как ошибочное. С помощью набора простых методов ККК не допускает, чтобы какой-либо один метод принял неправильное решение.

Теоретически, чем больше компонентов, используемых в ККК, тем ближе будет аппроксимированная вероятность к действительной вероятности правильности измерения. Единственное ограничение заключается в нашей способности развить правильный АПР для нескольких компонентов ККК, что непросто. Важная часть ККК – алгоритм принятия решений – должна быть разработана на основе теории и опыта работы с данными. Чтобы быть успешным, АПР должен принимать во внимание сложные связи между различными компонентами ККК. Таким образом, разработка АПР – это как наука, так и искусство.

Выводы

Все гидрометеорологические данные перед использованием должны пройти процедуру контроля качества. КК метод зависит от того, как будут использоваться данные. Сравнительно небольшое количество данных для местного или оперативного использования может быть проконтролировано с помощью простых методов КК, основанных на простом критерии качества. Создание глобального набора данных, предназначенного для широкого научного использования, требует использования очень сложного метода КК. Во-первых, качество данных должно быть достаточно высоким, чтобы были возможны исследования экстремальных событий. Во-вторых, исходные данные очень сложные из-за различных резолюций в пространстве и времени, возможных климатических изменений, изменений в датчиках и изменений в процедурах обработки данных в случайное время. В настоящее время единственным возможным решением является использование методов ККК.

Основными принципами контроля качества являются следующие.

1.Любой метод КК, основанный на одном критерии, всегда производит много αи β-ошибок.

2.Последовательное использование простых методов КК является полезным только в том случае, когда хотят гарантировать, что ни одно ошибочное значение не принято как правильное. Следствием этого является то, что многие правильные значения будет исключены как ошибочные. Такие методы КК данных подходят для определенных ситуаций.

3.Единственным способом найти универсальное решение является применение методов ККК с использованием всех знаний о соответствующих процессах, включая физические и статистические характеристики. Разработчик ККК должен быть осторожен с использованием любых гипотетических знаний или выражением недоверия к данным, т. к. это может привести к отбраковке правильных данных (струйные течения, озоновая дыра).

4.Чем больше компонентов, используемых в ККК, тем более надежными должны быть результаты, ограниченные возможностью разрабатывать правильные АПР для многих ККК компонентов.

5.ККК должен содержать методы КК с использованием как климатических, так и текущих данных. К методам КК аэрологических данных относятся климатические проверки и методы, основанные на пространственных и временных взаимно согласованных автокорреляциях, наблюденных данных для всех переменных.

6.ККК следует использовать наиболее чувствительные компоненты КК для обнаружения ошибок в любом подмножестве данных. В то же время они должны разделять значения на подмножества с минимумом общих членов (лучшим случаем является одно значение в пересекаемых наборах), чтобы в подмножестве сомнительных значений точно определить ошибочное значение.

7.Все ошибочные значения, определенные при помощи любого компонента ККК, должны проходить процедуру восстановления, используя результаты других компонентов ККК.

8.Все потенциально правильные значения на основе решения любого компонента ККК должны быть проверены всеми остальными компонентами ККК.

9.Из-за неоднородности характеристик атмосферы желательно использовать статистические свойства, определенные по данным каждой станции. Это будет гарантировать надежные результаты КК.

10.Поскольку ККК может обнаруживать только ошибки, известные или предполагаемые, важное значение имеет постоянный мониторинг процесса ККК. В данных будут проявляться неучтенные ошибки и потребуются изменения в АПР.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1.Алдухов О. А., Черных И. В. Методы анализа и интерпретации данных радиозондирования. Т. 1. Контроль качества и обработка данных. Обнинск: ФГБУ «ВНИИГМИ-МЦД», 2013. 300 с.

2.Alduchov O. A., Eskridge R.Complex quality control of upper air parameters at mandatory and signi fi cant levels for the CARDS dataset. Asheville, NC: National Climatic Data Center Report, 1996. 151 p.

3.Eskridge R. E., Alduchov O. A., Chernykh I. V., Zhai P., Polansky A. C., Doty S.A comprehensive aerological reference dataset (CARDS): rough and systematic errors // Bull. Amer. Meteor. Soc. 1995. V. 76. № 10. P. 1759 – 1775.

4.Gandin L.Complex quality control of meteorological observations // Monthly Weather Review. 1988. V. 116. № 5. P. 1137 – 1156.

5.Гандин Л. С. Об оператиной методике расчетного анализа метеорологических полей // Труды ГГО. 1962. Вып. 124. С. 18 – 29.

6.Гандин Л. С. Объективный анализ метеорологических полей. Л.: Гидрометеоиздат, 1963. 287 с.

7.Гандин Л. С. Автоматический контроль качества текущей метеорологической информации // Метеорология и гидрология. 1969. № 3. С. 3 – 13.

8.Анцыпович В. А. Комплексный контроль геопотенциала и температуры на стандартных изобарических поверхностях // Труды Гидрометцентра СССР. 1980. Вып. 217. С. 67 – 82.

9.Багаутдинов А. А. Автоматический контроль качества информационных архивов, используемых в статистическом прогнозе погоды // Труды Западно-Сибирского гидрометеорологического института. 1978. № 39. С. 44 – 57.

10.Парфиневич Я. Методическое пособие. Комплексный контроль аэрологической информации. М.: Гидрометеоиздат. 1976. 67 с.

11.Alduchov O.Combined quality control of geopotential height and temperature values for isobaric surfaces in FGGE upper-air reports // GARP. International conference on the scienti fi c results of the MONSOON experiment, Denpasar, Indonesia, 26 – 30 October, 1981. Geneva: WMO, 1982. P. 8 – 15.

12.Collins W. G., Gandin L.Comprehensive hydrostatic quality control at the National Meteorological Center // Monthly Weather Review. 1990. V. 118. № 12. P. 2752 – 2767.

13.Collins W.Complex quality control of signi fi cant level rawinsonde temperatures //

14.J. Atmospheric and Oceanic Technology. 1998. V. 15. № 1. P. 69 – 79.

15.Collins W.The operational complex quality control of radiosonde heights and temperatures at the National Centers for Environmental Prediction. Part I: Description of the method // J. Applied Meteorology. 2001. V. 40. № 2. P. 137 – 151.

16.Collins W.The Operational Complex Quality Control of Radiosonde Heights and Temperatures at the National Centers for Environmental Prediction. Part II: Examples of Error Diagnosis and Correction from Operational Use // J. Applied Meteorology. 2001. V. 40. № 2. P. 152 – 168.

Откуда возникают ошибки прогнозов?

В СМИ часто звучит фраза «Синоптики обещают …». Это не совсем верно — не «обещают», а прогнозируют. «Обещать» здесь было бы самонадеянно, потому что прогноз погоды имеет дело с вероятностными процессами, которым неизбежно присуща та или иная степень неопределенности.

За последние десятилетия мировое метеорологическое сообщество достигло значительных успехов в развитии технологий численного прогноза погоды. Сегодня, например, прогнозы на трое суток для приземного давления настолько же успешны, как прогнозы на сутки 20 лет назад.

Тем не менее, полностью избавиться от ошибок в прогнозах погоды невозможно. Почему?

Причин тому несколько:

1) Неполнота и неточность наших знаний о текущем состоянии атмосферы

Чтобы прогнозировать погоду надо, прежде всего, знать, что происходит в атмосфере сейчас, в начальный момент времени. Данные гидрометеорологических наблюдений — «сырье» для расчета прогноза погоды. Чтобы подготовить прогноз на пару дней вперед, надо иметь данные о фактической погоде на территории с масштабами нескольких тысяч километров. А прогноз на неделю и далее требует уже информации о том, что происходит с погодой на всем земном шаре. При долгосрочном прогнозе приходится рассматривать практически всю климатическую систему, в которую входят атмосфера, океан и верхний слой суши.

Текущее состояние атмосферы мы всегда знаем лишь приближенно, так как наши наблюдения за атмосферой являются неполными и неточными – наблюдательная сеть достаточно редка и данные наблюдений содержат ошибки. Обширные области планеты (океаны, высокие и тропические широты) остаются слабо освещенными данными наблюдений. На территории нашей страны плотность и оснащенность наблюдательной сети также оставляют желать лучшего. Можно повышать плотность сети и уменьшать погрешности измерений, но не бесконечно — возможности такой детализации ограничены, поэтому наше знание текущего состояния атмосферы никогда не будет полным.

2) Несовершенство используемых прогностических методов и моделей

Основным прогностическим инструментом сегодня становятся численные модели атмосферы – они успешно воспроизводят многие свойства атмосферы и становятся все более совершенными. Что из себя представляет современная прогностическая модель атмосферы? — Это сложный программный комплекс (трудозатраты на разработку составляют сотни человеко-лет), который решает систему уравнений, описывающую эволюцию атмосферы, т.е. рассчитывает температуру, влажность, ветер и другие параметры на разных высотах в различных точках земного шара. В модели учитываются процессы термогидродинамики, преобразований влаги, радиационно-облачные взаимодействия, сложные процессы в пограничном слое атмосферы и на границе с ее подстилающей поверхностью и т.д. Некоторые физические процессы в моделях не учитываются сознательно из-за того, что они меньше влияют на успешность прогноза. Другие огрубляются, т.к. их расчет требует больших вычислительных ресурсов (расчет прогнозов погоды – одна из самых «жадных» до компьютерных ресурсов задач, решаемых сегодня учеными). О третьих мы пока мало знаем.. Среди влияющих факторов можно выделить более и менее важные, но, в конечном счете, учет множества «мелочей» рождает новое качество прогнозов.

На сегодняшний день автоматизированные прогностические технологии не способны прогнозировать некоторые погодные явления. Это связано с тем, что многие явления погоды, включая опасные явления, имеют локальный характер и сложную природу образования, которую в настоящее время затруднительно описать формально для полной автоматизации прогноза с приемлемым уровнем успешности. По этой причине целый ряд явлений погоды (например, туманы, гололед и др.) прогнозируются в основном специалистами-синоптиками на местах, которые хорошо знают условия их образования и развития в конкретном регионе. Результаты модельных расчетов синоптики используют как основу для составления окончательных, «официальных» прогнозов погоды, предполагающих синтез опыта специалистов-прогнозистов и результатов различных прогностических технологий.

3) Проблема предсказуемости

Проблема предсказуемости стала осознаваться уже после первых численных экспериментов по моделированию эволюции атмосферы на долгие сроки. Еще в 50-х годах было показано, что сколь угодно малые ошибки задания начальных данных для расчета прогноза с течением времени трансформируются в большие. За пределами примерно двух недель ошибки детализированного по дням модельного прогноза вырастают до уровня ошибок случайного прогноза. Так проявляются объективные (т.е. непреодолимые при любой квалификации прогнозистов) ограничения на возможность точно прогнозировать конкретный ход эволюции атмосферных процессов на достаточно длительных интервалах времени. Ограничение связано с тем, что начальные условия для расчета прогноза всегда содержат погрешности и начальные ошибки имеют тенденцию расти в течение периода прогноза из-за неустойчивости атмосферных процессов («эффект бабочки»). Практическая предсказуемость атмосферы зависит от целого ряда факторов, в том числе и от структуры атмосферных течений (т.е. от текущей погодной ситуации) – в некоторых случаях развитие погодных процессов хорошо «просматривается» на несколько суток вперед, а бывает, что и прогноз на завтра оказывается очень ненадежным.

Все это не означает, что мы ничего не можем сказать о будущем атмосферы за пределами пары недель. Можем, но прогнозы на долгие сроки формулируются в другой форме и требования к ним иные — как правило для долгосрочных прогнозов используются вероятностная формулировка и представление результатов в терминах средних за период (например, месяц или сезон) величин. Формально ничего не стоит детализировать, например, прогноз на несколько недель вперед по суткам или даже по минутам, но эта «точность» будет дутой, т.е. необеспеченной реальными возможностями современных прогностических технологий.

= = = = = = = =

Что будет дальше? — Качество прогнозов постепенно будет расти, будет расширяться период полезного прогноза, но ни у нас в стране, ни в других странах, ни через десять, ни через сто лет оно не будет идеальным — просто потому что возможности и знания человека ограничены. Так что метеорологам всегда будет к чему стремиться. Это напоминает старинную загадку о том, можно ли пройти путь между двумя точками, если сначала преодолеть половину назначенного расстояния, потом половину от оставшегося отрезка, потом еще половину и т.д. Ответ понятен: нельзя, можно лишь постепенно приближаться к цели.

8.1. Этапы автоматизированных систем контроля

Данные
гидрометеорологических наблюдений от
момента своего возникновения до выдачи
в виде прогнозов или справочников
проходят большой путь, на отдельных
отрезках которого производят различные
преобразования информации. Основные
этапы прохождения информации: регистрация
наблюдений, занесение на машинные
носители, передача в центры обработки,
ввод в ЭВМ, преобразование, контроль,
обработка, вывод результатов на хранение
и для использования. На каждом из этих
этапов в информацию могут проникать
различные ошибки. Причина их — неисправности
и сбои используемой аппаратуры, каналов
связи, неверные действия оператора и
т. д.

В процессе
практического использования ЭВМ для
обработки гидрометеорологических
данных удалось установить, что эти
ошибки достигают больших значений. При
обычных (ручных) методах работы специалист
такую ошибку сразу же заметит, так как
она сильно искажает естественный ход
того или иного элемента во времени или
пространстве. ЭВМ сама по себе такими
способностями не обладает. В связи с
этим разрабатываются и используются
автоматические методы контроля качества
исходных данных.

Широко известным
является деление ошибок на две группы:
систематические и случайные.
Систематическими
ошибками считаются
те, которые обычно появляются в информации
регулярно и связаны с неисправностью
прибора или неверным с ним обращением
оператора. Случайные
ошибки бывают
не всегда. Их проявление обусловлено
лишь чисто случайными факторами. Большие
случайные ошибки называются еще грубыми
промахами. Эти ошибки могут сильно
исказить естественный ход элемента и
поэтому их легче обнаружить.

С позиций
достоверности гидрометеорологическая
информация делится на три группы:
достоверная, сомнительная и ошибочная.

К достоверной
информации относят
те результаты наблюдений, правильность
которых не вызывает сомнений в том
смысле, что они хорошо согласуются с
представлением опытного специалиста
о характере наблюденного процесса или
явления. Например, на Среднем Урале
информация о температуре воздуха зимой,
равной -20 °С, обычно не вызывает сомнений
и может считаться достоверной.

Сомнительной
информацией считается
та, которая хотя и возможна,
но слабо согласуется с известными
представлениями о ней (например, с ходом
этой величины во времени или пространстве).
Такие значения при более тщательном
анализе могут оказаться как достоверными,
так и ошибочными.

Ошибочной
информацией называется
та, в которой тем или иным методом
обнаружены ошибки. Эти ошибки иногда
бывают такими большими, что ошибочность
значений уже не вызывает сомнения.

До
использования ЭВМ в обработке информации
практически не существовало четких
численных (числовых) критериев отнесения
наблюденного
гидрометеорологического элемента к
той или иной из трех
групп. Разработка методов автоматического
контроля потребовала определения таких
критериев, без которых не может быть
реализована на ЭВМ ни одна программа
контроля.

Назовем
системой контроля технологию поиска и
исправления ошибок информации. В
зависимости от степени автоматизации
этой технологии система может быть
автоматической или автоматизированной.
Автоматической
называется
такая система, в которой на ЭВМ
осуществляются все операции по поиску
и исправлению ошибок. В автоматизированной
системе контроля
некоторая часть информации
контролируется дополнительно специалистом,
который принимает
окончательное решение о необходимости
и возможности исправления того или
иного значения. На машину в этом случае
возлагается задача лишь отыскания
сомнительных элементов информации.
Существующие в настоящее время системы
контроля результатов гидрометеорологических
наблюдений являются в основном
автоматизированными.

Общая
технологическая схема автоматизированного
контроля гидрометеорологической
информации при ее обработке на ЭВМ
следующая.
Результаты наблюдений вводятся в ЭВМ
и раскодируются. Затем каждый
элемент сообщения проверяется по тем
или иным правилам. При
этом контролируемое значение относится
к одной из трех указанных
выше групп по характеру достоверности.
В соответствии с отнесением данных
наблюдений к той или иной группе им
присваивается некоторый кодовый признак
достоверности. Этот признак обычно
записывается
в определенных разрядах ячейки. Чаще
всего используются
три двоичных разряда, запись в которых
может осуществляться, например,
по такой системе: 0 — значение достоверное,
1 — значение сомнительное, 2 — значение
ошибочное.

Далее над достоверной
информацией осуществляются все
необходимые вычисления. Ошибочная
информация в некоторых случаях может
быть автоматически восстановлена,
например, по данным наблюдений соседних
пунктов или по данным наблюдений одного
пункта в смежные сроки. Тогда дальнейшие
операции с этим элементом проводятся,
как и с обычной достоверной информацией.

Над сомнительными
данными иногда производят и другие
операции по контролю на основе привлечения
некоторых дополнительных сведений
(если это возможно). Если в результате
таких действий сомнительное значение
удастся отнести к достоверным или
ошибочным данным, то над ним проводятся
соответствующие этим группам операции.
Если все же такое решение не будет
принято, то сомнительное значение
выводится на печать с уведомлением о
наиболее вероятном характере ошибки.
Если же весь массив информации при
наличии в нем ошибок или сомнительной
информации не может быть далее подвергнут
обработке, то он выводится в специальный
файл. Информация, отнесенная к достоверной
и прошедшая полную обработку по заданной
программе, записывается в другой файл.

Сведения об ошибках,
напечатанные ЭВМ в виде специальной
таблицы, анализируются специалистом,
в результате чего составляется ведомость
на исправление ошибок. Этот анализ и
исправление информации могут осуществлять
в центрах обработки, если количество
ошибок невелико, или в пунктах наблюдений,
когда количество их значительно или
характер их таков, что требует привлечения
дополнительных исходных данных,
хранящихся в этих пунктах.

Данные из ведомости
вводятся в ЭВМ, а затем исправленные
значения объединяются с основным
массивом. Дальнейшие действия над таким
объединенным массивом осуществляются
по общей схеме, т. е. производится
повторный контроль. Эти циклы могут
повторяться несколько раз для получения
достоверной информации.

Описанная схема
используется для контроля в основном
режимной гидрометеорологической
информации. Для отдельных видов этой
информации общая схема иногда несколько
видоизменяется. Что касается оперативных
данных, то здесь следует учесть уменьшение
возможностей для исправления ошибочных
данных путем повторного запроса
достоверных данных из пунктов наблюдений,
так как весь цикл обработки информации
осуществляется в течение всего лишь
нескольких часов. Здесь, как правило,
ошибочная информация просто бракуется
и исключается из дальнейшей обработки.

В
гидрометеорологии разработано и внедрено
в практику множество
методов контроля как оперативной, так
и режимной информации. Все
методы можно объединить в две группы:
синтаксический контроль
и логический контроль. Одновременно
эти группы являются и двумя этапами
контроля. На первом этапе выявления
ошибок используются
синтаксические методы контроля, на
втором — логические.

Первая
группа методов контроля существует для
проверки структуры
(синтаксиса) построения сообщения.
Каждое сообщение строится по строго
определенным правилам (схемам), которые
и берутся за основу методов синтаксического
контроля. Синтаксический контроль
обычно осуществляется в ЭВМ одновременно
с раскодированием информации. В числе
алгоритмов, по которым проводится
проверка, используются:

• проверка
  каждого символа сообщения и исключение
  запрещенных
  комбинаций элементов. Например, форматом
  представления некоторых
  видов гидрометеорологических данных
  предусматривается использовать
  только цифровые символы кода; наличие
  букв в таком случае
  будет указывать на ошибку в сообщении;

• проверка
  наличия тех элементов, которые должны
  быть в сообщении
  в обязательном порядке. Это относится,
  например, к призрачной
  части сообщения;

• проверка
  знака числа у тех элементов наблюдения,
  для которых этот
  знак строго определен. Например, дата
  и срок наблюдений, видимость, давление
  и другие элементы должны быть всегда
  положительными
  величинами;

• контроль
  формата представления величины
  (количество разрядов
  символов, занятых тем или иным элементом
  сообщения, не должно
  превышать определенного числа). Такой
  алгоритм используется в тех
  случаях, если длина групп в сообщении
  не является величиной постоянной;

• анализ
  точности записи числа путем проверки
  положения запятой
  в значениях, перфорация которых
  осуществляется в естественном виде
  (т. е. со знаком запятой);

• анализ
  сочетаний отдельных элементов или
  групп сообщения. Например,
  если общее количество облачности равно
  нулю, то должны быть
  равны нулю значения облачности верхнего
  и среднего ярусов;

• проверка правильности
  общего построения сообщения: общего
  количества групп, наличия признаков
  начала и конца в сообщении и т. п.

Здесь перечислены
лишь некоторые алгоритмы синтаксического
контроля гидрометеорологической
информации.

Уже на этапе
синтаксического контроля могут быть
выявлены отдельные случайные ошибки
или грубые промахи. Однако после этого
этапа контроля часть ошибок в информации
может еще сохраниться. По этой причине
наряду с методами синтаксического
контроля используются методы логического
контроля. В основу последних положены
различные закономерности изменения
того или иного элемента наблюдений во
времени или пространстве, взаимосвязи
отдельных элементов и их комплексов.

Одним из приемов,
который используется для контроля,
является установление для каждого
элемента некоторых экстремальных
(максимальных и минимальных) границ его
изменения (контроль
правдоподобия).
Эти границы могут устанавливаться по
известным физическим представлениям
или по результатам многолетних наблюдений.

Для таких элементов,
как температура воздуха, пределы
изменений устанавливаются по фактическим
наблюдениям. Например, если за длительный
период работы метеорологической станции
температура воздуха не была ниже -45 °С
и не поднималась выше +35 °С, то эти
значения могут быть приняты в качестве
предельных (пределов) при контроле
текущей информации.

В общем случае
алгоритм контроля величины любого
элемента (X_i)
на пределы может быть представлен
следующим выражением:

Х_макс
≥ X_i
≥ Х_мин

где Х_мин,
Х_макс
— минимальный
и максимальный пределы для данной
величины.

Эти пределы задаются
в программах контроля информации на
ЭВМ в виде констант (постоянных значений).
Такие константы могут задаваться
одинаковыми для всех пунктов наблюдения
и для всех месяцев или сезонов года, но
можно задавать их и более точно, выбирая
для каждого месяца или сезона, а также
для каждого пункта свое значение. В
таком случае количество констант в
программе увеличивается и несколько
усложняется программа контроля, так
как каждый раз в наборе констант
необходимо отыскивать нужное значение,
соответствующее данному месяцу и
конкретному посту.

Алгоритм
контроля на пределы нашел широкое
применение при анализе результатов
гидрометеорологических наблюдений. Он
может использоваться при контроле как
оперативной, так и режимной информации.
Метод контроля на пределы по своему
характеру близок к синтаксическому
контролю и является первым этапом
логического контроля.

Алгоритмы логического
контроля оперативной информации строятся
в основном на сравнении между собой
значений элементов, наблюдаемых
одновременно во многих соседних пунктах.
Сюда относятся так называемые методы
объективного анализа. На данном этапе
проверяется согласованность наблюдений
соседних станций. Этот прием называется
«горизонтальным контролем» в отличие
от «вертикального контроля», при котором
используется аэрологическая информация
только одного пункта наблюдения. В
качестве одного из основных алгоритмов
при этом применяется метод оптимальной
интерполяции. Методика горизонтального
контроля основывается на следующем.

С помощью метода
оптимальной интерполяции по данным о
значении элемента на окружающих станциях
вычисляют значение его на проверяемой
станции. Затем находят разность ΔХ=Х_Р
– Х_Н
между
рассчитанным (Х_Р)
и наблюденным
(Х_Н)
значениями
элемента. Если разность окажется большой,
то можно высказать предположение о
наличии ошибки в исходной информации
данной станции. Допустимое значение
разности определяется экспериментальным
путем по результатам предыдущих
наблюдений и закладывается в программу
контроля. При оптимальной интерполяции
значение элемента в контролируемой
точке (принимаем его за неизвестное)
вычисляется сразу по нескольким соседним
станциям, показания которых берутся с
некоторыми весовыми коэффициентами,
устанавливаемыми на основе многолетних
данных. Эти коэффициенты выбираются
таким образом, чтобы средняя квадратическая
ошибка интерполяции была минимальной.

Наличие значительных
расхождений между вычисленным и
наблюденным значениями элемента в точке
еще не указывает на местоположение
ошибки, которая может находиться как в
данных контролируемой станции, так и в
показаниях соседних станций. Для
определения ее местоположения из расчета
последовательно исключают каждую из
окружающих точек. Если в результате
такого исключения разность становится
допустимой, можно предположить, что
ошибочны данные как раз этой точки из
окружения. Если же при последовательном
исключении всех точек разность не
уменьшилась до требуемого значения,
информация контролируемой станции
предполагается ошибочной и подлежит
исправлению. Исправление осуществляется
путем замены ошибочного значения на
значение элемента, вычисленное методом
оптимальной интерполяции. В этом большое
преимущество данного метода перед теми,
которые не позволяют автоматически
исправить ошибочное значение.

Описанный выше
алгоритм позволяет довольно легко
обнаружить одиночные станции с ошибочными
данными наблюдений. Однако если грубые
ошибки содержатся одновременно в данных
наблюдений на нескольких станциях,
расположенных близко друг от друга, то
в отыскивании ошибок возникают
определенные трудности. В этом случае
ошибочные значения, используемые
одновременно в обработке, могут взаимно
уменьшать разность между вычисленным
и наблюденным значениями контролируемого
элемента и тем самым делают невозможным
их поиск. Поэтому в гидрометеорологии
прибегают к повторному горизонтальному
контролю, а также к предварительному
устранению грубых ошибок с помощью так
называемого «вертикального контроля».

Методы вертикального
контроля наиболее применимы для тех
видов информации, которые включают в
себя набор сведений об одних и тех же
элементах за несколько сроков наблюдений
или по нескольким высотам (уровням) в
одной и той же точке (станции). К таким
видам относится, например, аэрологическая
информация, структура сообщения которой
содержит сведения о температуре,
давлении, влажности воздуха и других
характеристиках на различных высотах
от поверхности земли в пункте наблюдения.
Другим примером информации, пригодной
для вертикального контроля, являются
все виды режимных данных, так как они
включают большое количество сведений
об одних и тех же элементах (от срока к
сроку) в пункте наблюдения.

При вертикальном
контроле, как и при других видах контроля,
используются проверки на соответствие
контролируемой величины различного
рода физическим представлениям (контроль
согласованности).
Например, при контроле аэрологических
данных некоторые из элементов сообщения
(геопотенциал изобарических поверхностей
и температура воздуха) должны
соответствовать уравнению статики
(статический
контроль).
При этом учитывается изменение температуры
воздуха с высотой. В настоящее время
статический контроль широко используется
в различных системах автоматической
обработки аэрологической информации.
Как показывает опыт, с помощью этого
метода удается обнаруживать сравнительно
небольшие ошибки в значениях геопотенциала
и температуры и в большинстве случаев
исправлять ошибочные значения.

Еще одним способом
контроля согласованности является
геострофический
контроль, т.е.
проверка выполняемости геострофических
соотношений, связывающих поля ветра и
горизонтального градиента. В принципе
с помощью геострофического контроля
можно проверять данные как о ветре, так
и о геопотенциале. Однако значения
геопотенциала, как только что упоминалось,
можно проверять с помощью статического
контроля. Кроме того, геопотенциал менее
изменчив в пространстве, нежели ветер,
вследствие чего контроль непрерывности
по горизонтали и по вертикали более
эффективен для геопотенциала, чем для
ветра. По этим причинам целесообразно
применять геострофический контроль
как один из методов проверки данных о
ветре, считая тем самым, что данные о
геопотенциале уже проконтролированы
успешно другими методами. Такой
геострофический
контроль ветра может
проводиться путем вычисления для пункта
ветрового зондирования геострофического
ветра по данным наблюдений о геопотенциале.

При контроле
согласованности
данных по высоте можно обнаруживать
случайные ошибки разных типов, а именно
ошибки в наблюдениях, расчете некоторых
элементов, кодировании и передаче
данных. Ошибки, связанные с неисправностью
измерительной аппаратуры или с
неправильным снятием показаний приборов,
таким путем непосредственно не
обнаруживаются, так как при них в данных
не возникает несоответствия между
значениями элемента на различных
высотах. Подобные ошибки могут быть
выявлены лишь с помощью приемов
горизонтального контроля, в том числе
и путем объективного анализа
гидрометеорологических полей.

Другим примером
метода вертикального контроля служит
проверка согласованности данных по
срокам наблюдений. Последовательность
операций здесь примерно та же, что и при
проверке согласованности данных по
высоте. Согласно этому алгоритму,
анализируется значение элемента в
пункте наблюдений от срока к сроку. При
этом анализ может осуществляться
несколькими способами, из которых
наиболее распространенным является
интерполяционный.

При интерполяционном
способе проверки
согласованности наблюдений от срока к
сроку каждое из них последовательно
исключается из ряда и восстанавливается
путем интерполяции между наблюдениями
в смежные сроки. После такого восстановления
будем иметь за один и тот же срок два
значения элемента — наблюденное (Х_Н)
и вычисленное
(Х_В).
Далее
определяется разность между этими двумя
значениями:

ΔХ
= Х_Н –Х_В

по величине которой
можно судить о достоверности контролируемого
элемента наблюдения (Х_Н).
Суждение о достоверности, сомнительности
или ошибочности наблюдения принимается
по схеме:

если |ΔХ|
< с₁
то Х_Н
— достоверное
значение;

если с₁
< |Δх|
< с₂,
то Х_Н
— сомнительное
значение;

если |ΔХ|
> с₂,
то Х_Н
— ошибочное
значение.

Здесь с₁
— некоторая
числовая константа, за которую при
достоверных значениях Х_Н
не должно
выходить абсолютное значение ΔХ;
с₂
— другая
константа, выход за которую абсолютного
значения ΔХ
происходит только в тех случаях, когда
значение Х_Н
явно ошибочно.

Очевидно, что если
величина ΔХ
попадает в диапазон между с₁
и с₂,
то
соответствующее ей контролируемое
значение Х_Н
должно быть отнесено к разряду
сомнительных, так как абсолютное значение
ΔХ,
с одной стороны, уже слишком велико,
чтобы значение Х_Н
могло быть
безусловно принято за достоверное, но,
с другой стороны, оно еще недостаточно
велико, чтобы контролируемое значение
можно было отнести к разряду ошибочных.
Для значений Х_Н,
отнесенных
к сомнительным, применяются дополнительные
приемы анализа в целях отнесения их
либо к достоверным, либо к ошибочным.
Эти приемы основаны, как правило, на
использовании некоторой дополнительной
информации данного или других сообщений.

Если сомнительное
значение удалось отнести к разряду
достоверных, то далее над ним осуществляются
все необходимые вычислительные операции.
Если значение признано ошибочным, оно
может быть автоматически исправлено
машиной. Чем меньше абсолютная разность
между наблюденным и соответствующим
ему вычисленным (восстановленным)
значением, тем больше вероятность того,
что значение контролируемого элемента
является достоверным.

Константы с₁
и с₂
заблаговременно
вводятся в ЭВМ и непосредственно
включаются в состав машинных программ.
Следует, однако, сказать, что при
определении численного значения величин
с₁
и с₂
для
каждого конкретного элемента
гидрометеорологических наблюдений
встречаются серьезные трудности.
Действительно, если назначить с₁
и с₂
слишком
малыми, то очень большое количество
наблюдений будет относиться машиной к
сомнительным или ошибочным. При этом
возникает необходимость ручного
дополнительного анализа или даже
исключения (бракования) правильных
данных.

Некоторое
распространение в программах
автоматизированного контроля
гидрометеорологической информации
получили так называемые статистические
методы. Суть их заключается в том, что
результаты наблюдений за определенный
промежуток времени (например, за месяц)
рассматриваются как случайный стационарный
ряд, к которому применимы определенные
статистические законы. Эти законы
устанавливают определенные соотношения
между значениями элементов числового
ряда и частотой их появления. Статистические
методы позволяют отыскивать лишь грубые
промахи. Недостатком этих методов
является то, что они не позволяют
исправить ошибочное значение. Для
исправления ошибки приходится пользоваться
другими методами.

Систематические
ошибки, которые обычно не достигают
больших значений, практически невозможно
контролировать описанными выше способами.
Контроль таких ошибок основан на том
свойстве, что их влияние сказывается
тем больше, чем за более длительный
период времени анализируется информация.
Проникая в данные каждого наблюдения
с одним и тем же знаком, ошибки суммируются
при суммировании наблюденных значений.
Такое суммирование, как известно,
производится при подсчете средних
значений (за месяц, год). Именно эти
средние значения и подвергаются
дополнительному контролю на предмет
выявления систематических ошибок. При
этом используются методы горизонтального
контроля. Средние значения контролируемой
станции сравниваются с такими же данными
той из соседних станций, по которой в
предыдущие годы существовала устойчивая
связь.

Большинство
алгоритмов контроля дает положительный
результат лишь в том случае, если
количество ошибок в информации невелико
и если они имеют случайный характер.
Однако и в этом случае часть ошибок в
информации не будет обнаружена. К ним
относятся ошибки, которые находятся в
пределах естественных колебаний
элемента. Для получения лучших результатов
в автоматизированном контроле обычно
используют сочетание описанных выше
методов.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Метеорология – наука об атмосфере Земли. Климатология – раздел метеорологии, изучающий динамику изменения средних характеристик атмосферы за какой-либо период – сезон, несколько лет, несколько десятков лет или за более длительный срок. Другими разделами метеорологии являются динамическая метеорология (изучение физических механизмов атмосферных процессов), физическая метеорология (разработка радиолокационных и космических методов исследования атмосферных явлений) и синоптическая метеорология (наука о закономерностях изменения погоды). Эти разделы взаимно перекрываются и дополняют друг друга. атмосфера; климат.

Значительная часть метеорологов занимается прогнозом погоды. Они работают в правительственных и военных организациях и частных компаниях, обеспечивающих прогнозами авиацию, сельское хозяйство, строительство и флот, а также передают их по радио и телевидению. Другие специалисты проводят наблюдения за уровнем загрязнения, оказывают консультации, преподают или занимаются научно-исследовательской работой. При метеорологических наблюдениях, прогнозе погоды и научных изысканиях все бóльшее значение приобретает электронное оборудование.

ПРИНЦИПЫ ИЗУЧЕНИЯ ПОГОДЫ

Температура, атмосферное давление, плотность и влажность воздуха, скорость и направление ветра – основные показатели состояния атмосферы, а к дополнительным параметрам относятся данные о содержании таких газов, как озон, углекислый газ и т.п.

Характеристикой внутренней энергии физического тела является температура, которая повышается с увеличением внутренней энергии среды (например, воздуха, облаков и т.д.), если баланс энергии положителен. Основными составляющими энергетического баланса являются нагревание при поглощении ультрафиолетового, видимого и инфракрасного излучения; остывание за счет излучения инфракрасной радиации; теплообмен с земной поверхностью; приобретение или потеря энергии при конденсации или испарении воды, а также при сжатии или расширении воздуха. Температура может измеряться в градусах по шкалам Фаренгейта (F), Цельсия (С) или Кельвина (К). Минимальная возможная температура, 0° по шкале Кельвина, называется «абсолютным нулем». Разные температурные шкалы связаны между собой соотношениями:

F = 9/5 С + 32; С = 5/9 (F – 32) и К = С + 273,16,

где F, С и К соответственно обозначают температуру в градусах по шкалам Фаренгейта, Цельсия и Кельвина. Шкалы Фаренгейта и Цельсия совпадают в точке –40°, т.е. –40° F = –40° C, что можно проверить по приведенным выше формулам. Во всех прочих случаях значения температур в градусах по шкалам Фаренгейта и Цельсия будут различаться. В научных исследованиях обычно используются шкалы Цельсия и Кельвина.

Атмосферное давление в каждой точке обусловлено массой вышележащего столба воздуха. Оно изменяется, если меняется высота столба воздуха над данной точкой. Давление воздуха на уровне моря составляет ок. 10,3 т/м². Это означает, что вес столба воздуха с горизонтальным основанием площадью 1 кв.м на уровне моря составляет 10,3 т.

Плотность воздуха – это отношение массы воздуха к занимаемому им объему. Плотность воздуха возрастает при его сжатии и уменьшается при расширении.

Температура, давление и плотность воздуха связаны между собой уравнением состояния. Воздух в значительной степени подобен «идеальному газу», для которого, согласно уравнению состояния, температура (выраженная в шкале Кельвина), умноженная на плотность и разделенная на давление, есть величина постоянная.

Согласно второму закону Ньютона (закону движения), изменения скорости и направления ветра обусловлены действующими в атмосфере силами. Это сила тяжести, которая удерживает слой воздуха у земной поверхности, градиент давления (сила, направленная из области высокого давления в область низкого) и сила Кориолиса (). Сила Кориолиса оказывает влияние на ураганы и другие крупномасштабные погодные явления. Чем меньше их масштабы, тем менее существенна для них эта сила. Например, от нее не зависит направление вращения смерча (торнадо).

ВОДЯНОЙ ПАР И ОБЛАКА

Водяной пар – это вода в газообразном состоянии. Если воздух не способен удерживать бóльшее количество водяного пара, он переходит в состояние насыщения, и тогда вода с открытой поверхности перестает испаряться. Содержание водяного пара в насыщенном воздухе находится в тесной зависимости от температуры и при ее повышении на 10° С может увеличиться не более, чем вдвое.

Относительная влажность – это отношение фактически содержащегося в воздухе водяного пара к количеству водяного пара, соответствующему состоянию насыщения. Относительная влажность воздуха вблизи земной поверхности часто велика утром, когда прохладно. С повышением температуры относительная влажность обычно уменьшается, даже если количество водяного пара в воздухе мало изменяется. Предположим, что утром при температуре 10° С относительная влажность была близка к 100%. Если в течение дня температура понизится, начнется конденсация воды и выпадет роса. Если же температура повысится, например до 20° С, роса испарится, но относительная влажность составит лишь ок. 50%.

Облака возникают при конденсации водяного пара в атмосфере, когда образуются либо капельки воды, либо кристаллы льда. Формирование облаков происходит, когда при подъеме и охлаждении водяной пар переходит через точку насыщения. При подъеме воздух попадает в слои все более низкого давления. Ненасыщенный воздух с подъемом на каждый километр охлаждается примерно на 10° С. Если воздух с относительной влажностью ок. 50% поднимется более чем на 1 км, начнется образование облака. Конденсация сначала происходит у основания облака, которое растет вверх до тех пор, пока воздух не перестанет подниматься и, следовательно, охлаждаться. Летом этот процесс легко увидеть на примере пышных кучевых облаков с плоским основанием и воздымающейся и опускающейся вместе с перемещением воздуха вершиной. Облака формируются также в фронтальных зонах, когда теплый воздух скользит вверх, надвигаясь на холодный, и при этом охлаждается до состояния насыщения. Облачность возникает и в областях низкого давления с восходящими потоками воздуха.

Туман представляет собой облако, расположенное у самой земной поверхности. Он часто опускается на землю в тихие, ясные ночи, когда воздух влажный, а земная поверхность охлаждается, излучая в пространство тепло. Туман также может образоваться при прохождении теплого влажного воздуха над холодной поверхностью суши или воды. Если холодный воздух оказывается над поверхностью теплой воды, прямо на глазах возникает туман испарения. Он часто образуется по утрам поздней осенью над озерами, и тогда кажется, что вода кипит.

Конденсация является сложным процессом, при котором микроскопические частицы содержащихся в воздухе примесей (сажи, пыли, морской соли) служат ядрами конденсации, вокруг которых формируются капельки воды. Такие же ядра необходимы для замерзания воды в атмосфере, так как в очень чистом воздухе при их отсутствии капельки воды не замерзают до температур ок. –40° С. Ядро льдообразования представляет собой маленькую частицу, похожую по структуре на кристалл льда, вокруг которой и формируется кусочек льда. Вполне естественно, что находящиеся в воздухе ледяные частицы являются лучшими ядрами льдообразования. В роли таких ядер выступают также мельчайшие глинистые частички, они приобретают особенное значение при температурах ниже –10°–15° С. Таким образом, создается странная ситуация: капельки воды в атмосфере почти никогда не замерзают при переходе температуры через 0° С. Для их замерзания требуются существенно более низкие температуры, особенно если в воздухе содержится мало ядер льдообразования. Одним из способов стимулирования выпадения осадков является распыление в облаках частичек йодистого серебра – искусственных ядер конденсации. Они способствуют смерзанию крошечных капелек воды в ледяные кристаллы, достаточно тяжелые, чтобы выпадать в форме снега.

Формирование дождя или снега – довольно сложный процесс. Если ледяные кристаллы внутри облака слишком тяжелы, чтобы оставаться взвешенными в восходящем потоке воздуха, они выпадают в виде снега. Если нижние слои атмосферы достаточно теплые, снежинки тают и выпадают на землю дождевыми каплями. Даже летом в умеренных широтах дожди обычно зарождаются в форме льдинок. И даже в тропиках дожди, выпадающие из кучево-дождевых облаков, начинаются с ледяных частичек. Убедительным доказательством того, что лед в облаках существует даже летом, служит град.

Дождь обычно идет из «теплых» облаков, т.е. из облаков с температурой выше точки замерзания. Здесь мелкие капельки, несущие заряды противоположного знака, притягиваются и сливаются в более крупные капли. Они могут увеличиться настолько, что станут слишком тяжелыми, перестанут удерживаться в облаке восходящими потоками воздуха и прольются дождем. дождь.

Основа современной международной классификации облаков была заложена в 1803 английским метеорологом-любителем Луком Говардом. В ней для описания внешнего вида облаков использованы латинские термины: alto – высоко, cirrus – перистый, cumulus – кучевой, nimbus – дождевой и stratus – слоистый. Различные сочетания этих терминов применяются для наименования десяти главных форм облаков: cirrus – перистые; cirrocumulus – перисто-кучевые; cirrostratus – перисто-слоистые; altocumulus – высококучевые; altostratus – высокослоистые; nimbostratus – слоисто-дождевые; stratocumulus – слоисто-кучевые; stratus – слоистые; cumulus – кучевые и cumulonimbus – кучево-дождевые. Высококучевые и высокослоистые облака располагаются выше, чем кучевые и слоистые.

Облака нижнего яруса (слоистые, слоисто-кучевые и слоисто-дождевые) состоят почти исключительно из воды, их основания располагаются примерно до высоты 2000 м. Облака, стелющиеся по земной поверхности, называются туманом.

Основания облаков среднего яруса (высококучевых и высокослоистых) находятся на высотах от 2000 до 7000 м. Эти облака имеют температуру от 0° С до –25° С и часто представляют собой смесь капель воды и ледяных кристаллов.

Облака верхнего яруса (перистые, перисто-кучевые и перисто-слоистые) обычно имеют нечеткие очертания, так как состоят из ледяных кристаллов. Их основания располагаются на высотах более 7000 м, а температура ниже –25° С.

Кучевые и кучево-дождевые облака относятся к облакам вертикального развития и могут выходить за пределы одного яруса. Особенно это относится к кучево-дождевым облакам, основания которых находятся всего в нескольких сотнях метров от земной поверхности, а вершины могут достигать высот 15–18 км. В нижней части они состоят из капелек воды, а в верхней – из кристаллов льда.

КЛИМАТ И КЛИМАТООБРАЗУЮЩИЕ ФАКТОРЫ

Древнегреческий астроном Гиппарх (2 в. до н.э.) условно разделил поверхность Земли параллелями на широтные зоны, отличающиеся по высоте полуденного стояния Солнца в самый длинный день года. Эти зоны были названы климатами (от греч. klima – наклон, первоначально означавшего «наклон солнечных лучей»). Таким образом было выделено пять климатических зон: одна жаркая, две умеренных и две холодных, – которые и составили основу географической зональности земного шара.

Более 2000 лет термин «климат» употреблялся именно в таком смысле. Но после 1450, когда португальские мореплаватели пересекли экватор и вернулись на родину, появились новые факты, потребовавшие пересмотра классических воззрений. В числе сведений о мире, приобретенных во время путешествий первооткрывателей, были и климатические характеристики выделенных зон, что позволило расширить сам термин «климат». Климатические зоны уже не были лишь математически рассчитанными по астрономическим данным районами земной поверхности (т.е. жарко и сухо там, где Солнце поднимается высоко, а холодно и сыро там, где оно стоит низко, а потому слабо греет). Было обнаружено, что климатические зоны не просто соответствуют широтным поясам, как это представлялось ранее, а имеют весьма неправильные очертания.

Солнечная радиация, общая циркуляция атмосферы, географическое распределение материков и океанов и крупнейшие формы рельефа – главные факторы, влияющие на климат суши. Солнечная радиация является важнейшим фактором климатообразования и поэтому будет рассмотрена более подробно.

РАДИАЦИЯ

В метеорологии термин «радиация» означает электромагнитное излучение, к которому относят видимый свет, ультрафиолетовое и инфракрасное излучение, но не включают радиоактивное излучение. Каждый объект в зависимости от своей температуры испускает разные лучи: менее нагретые тела – главным образом инфракрасные, горячие тела – красные, более горячие – белые (т.е. эти цвета будут преобладать при восприятии нашим зрением). Еще более горячие объекты испускают голубые лучи. Чем сильнее нагрет объект, тем больше он излучает световой энергии.

В 1900 немецкий физик Макс Планк разработал теорию, объясняющую механизм излучения нагретых тел. Эта теория, за которую в 1918 он был удостоен Нобелевской премии, стала одним из краеугольных камней физики и положила начало квантовой механике ( КВАНТОВАЯ МЕХАНИКА). Но не всякое световое излучение испускается нагретыми телами. Существуют и другие процессы, вызывающие свечение, например флюоресценция.

Хотя температура внутри Солнца составляет миллионы градусов, цвет солнечного света определяется температурой его поверхности (ок. 6000° С). Электрическая лампа накаливания испускает световые лучи, спектр которых существенно отличается от спектра солнечного света, так как температура нити накала в лампочке составляет от 2500° С до 3300° С.

Преобладающим типом электромагнитного излучения облаков, деревьев или людей является инфракрасное излучение, невидимое для человеческого глаза. Оно является основным способом вертикального обмена энергией между земной поверхностью, облаками и атмосферой.

Метеорологические спутники оснащены специальными приборами, которые выполняют съемку в инфракрасных лучах, испускаемых в космическое пространство облаками и земной поверхностью. Более холодные, чем земная поверхность, облака излучают меньше и, следовательно, выглядят в инфракрасных лучах темнее, чем Земля. Большое преимущество инфракрасной фотосъемки заключается в том, что ее можно проводить круглосуточно (ведь облака и Земля излучают инфракрасные лучи постоянно).

Угол инсоляции. Величина инсоляции (приходящей солнечной радиации) меняется во времени и от места к месту в соответствии с изменением угла, под которым солнечные лучи падают на поверхность Земли: чем выше Солнце над головой, тем она больше. Изменения этого угла определяются в основном обращением Земли вокруг Солнца и ее вращением вокруг своей оси.

Обращение Земли вокруг Солнца не имело бы большого значения, если бы земная ось была перпендикулярна плоскости орбиты Земли. В этом случае в любой точке земного шара в одно и то же время суток Солнце поднималось бы на одинаковую высоту над горизонтом и проявлялись бы только небольшие сезонные колебания инсоляции, обусловленные изменением расстояния от Земли до Солнца. Но на самом деле земная ось отклоняется от перпендикуляра к плоскости орбиты на 23°30′, и из-за этого меняется угол падения солнечных лучей в зависимости от положения Земли на орбите.

Для практических целей удобно считать, что Солнце во время годичного цикла смещается к северу в период с 21 декабря по 21 июня и к югу – с 21 июня по 21 декабря. В местный полдень 21 декабря вдоль всего Южного тропика (23°30′ ю.ш.) Солнце «стоит» прямо над головой. В это время в Южном полушарии солнечные лучи падают под наибольшим углом. Такой момент в Северном полушарии носит название «зимнего солнцестояния». В ходе кажущегося смещения к северу Солнце пересекает небесный экватор 21 марта (весеннее равноденствие). В этот день оба полушария получают одинаковое количество солнечной радиации. Наиболее северного положения, 23°30′ с.ш. (Северного тропика), Солнце достигает 21 июня. Этот момент, когда в Северном полушарии солнечные лучи падают под наибольшим углом, называется летним солнцестоянием. 23 сентября, в осеннее равноденствие, Солнце вновь пересекает небесный экватор.

Наклоном земной оси к плоскости орбиты Земли обусловлены изменения не только угла падения солнечных лучей на земную поверхность, но и ежесуточной продолжительности солнечного сияния. В равноденствие продолжительность светового дня на всей Земле (за исключением полюсов) равна 12 ч, в период с 21 марта по 23 сентября в Северном полушарии она превышает 12 ч, а с 23 сентября по 21 марта – меньше 12 ч. Севернее 66°30′ с.ш. (Северного полярного круга) с 21 декабря полярная ночь длится круглые сутки, а с 21 июня в течение 24 ч продолжается световой день. На Северном полюсе полярная ночь наблюдается с 23 сентября по 21 марта, а полярный день – с 21 марта по 23 сентября.

Таким образом, причиной двух отчетливо выраженных циклов атмосферных явлений – годового, продолжительностью 365 1/4 суток, и суточного, 24-часового, – является вращение Земли вокруг Солнца и наклон земной оси.

Величина солнечной радиации, поступающей за сутки на внешнюю границу атмосферы в Северном полушарии, выражается в ваттах на квадратный метр горизонтальной поверхности (т.е. параллельной земной поверхности, не всегда перпендикулярной солнечным лучам) и зависит от солнечной постоянной, угла наклона солнечных лучей и продолжительности дня (табл. 1).

Таблица 1. ПОСТУПЛЕНИЕ СОЛНЕЧНОЙ РАДИАЦИИ НА ВЕРХНЮЮ ГРАНИЦУ АТМОСФЕРЫ (Вт/м² в сутки)

Широта, ° с.ш. :: 0 :: 10 :: 20 :: 30 :: 40 :: 50 :: 60 :: 70 :: 80 :: 90

21 июня :: 375 :: 414 :: 443 :: 461 :: 470 :: 467 :: 463 :: 479 :: 501 :: 510

21 декабря :: 399 :: 346 :: 286 :: 218 :: 151 :: 83 :: 23 :: 0 :: 0 :: 0

Среднегодовое значение :: 403 :: 397 :: 380 :: 352 :: 317 :: 273 :: 222 :: 192 :: 175 :: 167

Из таблицы следует, что контраст между летним и зимним периодами поразителен. 21 июня в Северном полушарии величина инсоляция примерно одинакова. 21 декабря между низкими и высокими широтами существуют значительные различия, и это основная причина того, что климатическая дифференциация этих широт зимой намного больше, чем летом. Макроциркуляция атмосферы, которая зависит главным образом от различий в прогревании атмосферы, лучше развита зимой.

Годовая амплитуда величины потока солнечной радиации на экваторе довольно мала, но резко возрастает по направлению к северу. Поэтому при прочих равных условиях годовая амплитуда температур определяется главным образом широтой местности.

Вращение Земли вокруг своей оси. Интенсивность инсоляции в любой точке земного шара в любой день года зависит также от времени суток. Это объясняется, конечно, тем, что за 24 ч Земля совершает оборот вокруг своей оси.

Альбедо – доля солнечной радиации, отраженная объектом (обычно выражается в процентах или долях единицы). Альбедо свежевыпавшего снега может достигать 0,81, альбедо облаков в зависимости от типа и вертикальной мощности колеблется от 0,17 до 0,81. Альбедо темного сухого песка – ок. 0,18, зеленого леса – от 0,03 до 0,10. Альбедо крупных акваторий зависит от высоты Солнца над горизонтом: чем оно выше, тем меньше альбедо.

Альбедо Земли вместе с атмосферой изменяется в зависимости от облачности и площади снежного покрова. Из всей солнечной радиации, поступающей на нашу планету, ок. 0,34 отражается в космическое пространство и теряется для системы Земля – атмосфера.

Поглощение атмосферой. Около 19% солнечной радиации, поступающей на Землю, поглощается атмосферой (по осредненным оценкам для всех широт и всех времен года). В верхних слоях атмосферы ультрафиолетовое излучение поглощается преимущественно кислородом и озоном, а в нижних слоях красная и инфракрасная радиация (длина волны более 630 нм) поглощается в основном водяным паром и в меньшей степени – углекислым газом.

Поглощение поверхностью Земли. Около 34% приходящей на верхнюю границу атмосферы прямой солнечной радиации отражается в космическое пространство, а 47% проходит сквозь атмосферу и поглощается земной поверхностью.

Изменение поглощаемого земной поверхностью количества энергии в зависимости от широты показано в табл. 2 и выражено через среднегодовое количество энергии (в ваттах), поглощенное за сутки горизонтальной поверхностью площадью 1 кв.м. Разность среднегодового прихода солнечной радиации к верхней границе атмосферы за сутки и радиации, поступившей на земную поверхность при отсутствии облачности на разных широтах, показывает ее потери под влиянием различных атмосферных факторов (кроме облачности). Эти потери повсеместно составляют примерно одну треть от поступающей солнечной радиации.

Таблица 2. СРЕДНЕГОДОВОЕ ПОСТУПЛЕНИЕ СОЛНЕЧНОЙ РАДИАЦИИ НА ГОРИЗОНТАЛЬНУЮ ПОВЕРХНОСТЬ В СЕВЕРНОМ ПОЛУШАРИИ (Вт/м² в сутки)

Широта, ° с.ш. :: 0 :: 10 :: 20 :: 30 :: 40 :: 50 :: 60 :: 70 :: 80 :: 90

Приход радиации на внешней границе атмосферы :: 403 :: 397 :: 380 :: 352 :: 317 :: 273 :: 222 :: 192 :: 175 :: 167

Приход радиации на земную поверхность при ясном небе :: 270 :: 267 :: 260 :: 246 :: 221 :: 191 :: 154 :: 131 :: 116 :: 106

Приход радиации на земную поверхность при средней облачности :: 194 :: 203 :: 214 :: 208 :: 170 :: 131 :: 97 :: 76 :: 70 :: 71

Радиация, поглощенная земной поверхностью :: 181 :: 187 :: 193 :: 185 :: 153 :: 119 :: 88 :: 64 :: 45 :: 31

Разница между величиной прихода солнечной радиации к верхней границе атмосферы и величиной ее прихода на земную поверхность при средней облачности, обусловленная потерями радиации в атмосфере, существенно зависит от географической широты: 52% на экваторе, 41% на 30° с.ш. и 57% на 60° с.ш. Это прямое следствие количественного изменения облачности с широтой. Из-за особенностей циркуляции атмосферы в Северном полушарии количество облаков минимально на широте ок. 30°. Влияние облачности столь велико, что максимум энергии доходит до земной поверхности не на экваторе, а в субтропических широтах.

Разница между количеством радиации, приходящей на земную поверхность, и количеством поглощенной радиации образуется только за счет альбедо, которое особенно велико в высоких широтах и обусловлено большой отражательной способностью снежного и ледяного покрова.

Из всей солнечной энергии, используемой системой Земля – атмосфера, менее одной трети непосредственно поглощается атмосферой, а основную часть энергии она получает отраженной от земной поверхности. Больше всего солнечной энергии поступает в районы, расположенные в низких широтах.

Излучение Земли. Несмотря на непрерывный приток солнечной энергии в атмосферу и на земную поверхность, средняя температура Земли и атмосферы довольно постоянна. Причина этого заключается в том, что почти такое же количество энергии излучается Землей и ее атмосферой в космическое пространство, в основном в виде инфракрасной радиации, поскольку Земля и ее атмосфера намного холоднее, чем Солнце, и лишь малая доля – в видимой части спектра. Излучаемая инфракрасная радиация регистрируется метеорологическими спутниками, оборудованными специальной аппаратурой. Многие спутниковые синоптические карты, демонстрируемые по телевидению, представляют собой снимки в инфракрасных лучах и отображают излучение тепла земной поверхностью и облаками.

Тепловой баланс. В результате сложного энергетического обмена между земной поверхностью, атмосферой и межпланетным пространством каждый из этих компонентов получает в среднем столько же энергии от двух других, сколько теряет сам. Следовательно, ни земная поверхность, ни атмосфера не испытывают ни приращения, ни убывания энергии.

ОБЩАЯ ЦИРКУЛЯЦИЯ АТМОСФЕРЫ

Из-за особенностей взаимного положения Солнца и Земли равные по площади экваториальные и полярные регионы получают совершенно разное количество солнечной энергии. Экваториальные районы получают больше энергии, чем полярные, и их акватории и растительность поглощают больше приходящей энергии. В полярных районах велико альбедо снежного и ледяного покровов. Хотя лучше прогреваемые экваториальные области температур излучают больше тепла, чем полярные, тепловой баланс складывается так, что полярные регионы теряют больше энергии, чем получают, а экваториальные – получают больше энергии, чем теряют. Поскольку не происходит ни потепления экваториальных районов, ни выхолаживания полярных, очевидно, что для сохранения теплового баланса Земли избыток тепла должен перемещаться из тропиков к полюсам. Это перемещение является главной движущей силой циркуляции атмосферы. Воздух в тропиках прогревается, поднимаясь и расширяясь, и перетекает к полюсам на высоте ок. 19 км. Вблизи полюсов он охлаждается, становится более плотным и опускается к земной поверхности, откуда растекается по направлению к экватору.

Основные особенности циркуляции. Воздух, поднимающийся вблизи экватора и направляющийся к полюсам, отклоняется под воздействием силы Кориолиса. Рассмотрим этот процесс на примере Северного полушария (то же самое происходит и в Южном). При движении к полюсу воздух отклоняется к востоку, и оказывается, что он поступает с запада. Таким образом формируются западные ветры. Часть этого воздуха охлаждается при расширении и излучении тепла, опускается и течет в обратном направлении, к экватору, отклоняясь вправо и образуя северо-восточный пассат. Часть воздуха, которая движется к полюсу, в умеренных широтах формирует западный перенос. Воздух, опускающийся в полярной области, движется к экватору и, отклоняясь к западу, в полярных областях формирует восточный перенос. Это лишь принципиальная схема циркуляции атмосферы, постоянной составляющей которой являются пассаты.

Ветровые поясы. Под воздействием вращения Земли в нижних слоях атмосферы формируются несколько основных ветровых поясов (см. рис.).

Экваториальная штилевая зона, расположенная вблизи экватора, характеризуется слабыми ветрами, связанными с зоной конвергенции (т.е. схождения потоков воздуха) устойчивых юго-восточных пассатов Южного полушария и северо-восточных пассатов Северного полушария, что создавало неблагоприятные условия для движения парусных судов. При сходящихся воздушных потоках в этом районе воздух должен либо подниматься, либо опускаться. Поскольку поверхность суши или океана препятствует его опусканию, в нижних слоях атмосферы неизбежно возникают интенсивные восходящие движения воздуха, чему способствует также сильное прогревание воздуха снизу. Поднимающийся воздух остывает, и его влагоемкость понижается. Поэтому для этой зоны характерны плотная облачность и частые осадки.

Конские широты – области с очень слабыми ветрами, располагающиеся между 30 и 35° с.ш. и ю.ш. Вероятно, это название восходит к эпохе парусного флота, когда суда, пересекавшие Атлантику, часто попадали в штиль или задерживались в пути из-за слабых переменных ветров. Тем временем запасы воды истощались, и команды судов, перевозивших лошадей в Вест-Индию, были вынуждены выбрасывать их за борт.

Конские широты расположены между областями пассатов и преобладающего западного переноса (находящимися ближе к полюсам) и являются зонами дивергенции (т.е. расхождения) ветров в приземном слое воздуха. В целом в их пределах преобладают нисходящие движения воздуха. Опускание воздушных масс сопровождается прогреванием воздуха и увеличением его влагоемкости, поэтому для этих зон характерны небольшая облачность и незначительное количество осадков.

Субполярная зона циклонов расположена между 50 и 55° с.ш. Она характеризуется штормовыми ветрами переменных направлений, связанными с прохождением циклонов. Это зона конвергенции преобладающих в умеренных широтах западных и характерных для полярных районов восточных ветров. Как и в экваториальной зоне конвергенции, здесь преобладают восходящие движения воздуха, плотная облачность и выпадение осадков на больших площадях.

ВЛИЯНИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ СУШИ И МОРЯ

Солнечная радиация. Под влиянием изменений в приходе солнечной радиации суша нагревается и остывает значительно сильнее и быстрее, чем океан. Это объясняется разными свойствами грунта и воды. Вода более прозрачна для радиации, чем почва, поэтому энергия распределяется в большем объеме воды и приводит к меньшему нагреванию единицы ее объема. Турбулентное перемешивание распределяет тепло в верхнем слое океана примерно до глубины 100 м. Вода обладает большей теплоемкостью, чем почва, поэтому при одинаковом количестве тепла, поглощенном одинаковыми массами воды и грунта, температура воды повышается меньше. Почти половина тепла, попадающего на водную поверхность, расходуется на испарение, а не на нагревание, а на суше происходит иссушение почвы. Поэтому температура поверхности океана за сутки и за год изменяется значительно меньше, чем температура поверхности суши. Поскольку атмосфера нагревается и остывает преимущественно за счет теплового излучения подстилающей поверхности, отмеченные различия проявляются в температурах воздуха над сушей и океанами.

Температура воздуха. В зависимости от того, формируется ли климат в основном под влиянием океана или суши, его называют морским или континентальным. Морские климаты характеризуются существенно меньшими средними годовыми амплитудами температур (более теплая зима и более прохладное лето) по сравнению с континентальными.

Острова в открытом океане (например, Гавайские, Бермудские, Вознесения) имеют хорошо выраженный морской климат. На окраинах материков могут формироваться климаты того или иного типа в зависимости от характера преобладающих ветров. Например, в зоне преобладания западного переноса морской климат господствует на западных побережьях, а континентальный – на восточных. Это показано в табл. 3, где сравниваются температуры по трем метеостанциям США, расположенным приблизительно на одной и той же широте в зоне преобладания западного переноса.

На западном побережье, в Сан-Франциско, климат морской, с теплой зимой, прохладным летом и малой амплитудой температур. В Чикаго, во внутренней части материка, климат резко континентальный, с холодной зимой, теплым летом и значительной амплитудой температур. Климат восточного побережья, в Бостоне, не очень сильно отличается от климата Чикаго, хотя Атлантический океан оказывает на него смягчающее воздействие благодаря ветрам, иногда дующим с моря (морским бризам).

Таблица 3. СОПОСТАВЛЕНИЕ ЗИМНИХ И ЛЕТНИХ ТЕМПЕРАТУР В САН-ФРАНЦИСКО, ЧИКАГО И БОСТОНЕ

Станция и широта :: Средняя температура января, ° С :: Средняя температура июля, ° С :: Годовая амплитуда температур, ° С

Сан-Франциско, 38° с.ш. :: 10 :: 15 :: 5

Чикаго, 42° с.ш. :: –4 :: 23 :: 27

Бостон, 42° с.ш. :: –2 :: 22 :: 24

Муссоны. Термин «муссон», происходящий от арабского «маусим» (время года), означает «сезонный ветер». Впервые это название было применено к ветрам в Аравийском море, дующим в течение шести месяцев с северо-востока, а следующих шести месяцев – с юго-запада. Муссоны достигают наибольшей силы в Южной и Восточной Азии, а также на тропических побережьях, когда влияние общей циркуляции атмосферы выражено слабо и не подавляет их. Для побережья Мексиканского залива характерны более слабые муссоны.

Муссоны являются крупномасштабным сезонным аналогом бриза – ветра с суточным циклом, дующего во многих прибрежных районах попеременно с суши на море и с моря на сушу. Во время летнего муссона суша теплее океана, и теплый воздух, поднимаясь над ней, в верхних слоях атмосферы растекается в стороны. В результате вблизи поверхности создается низкое давление, что способствует притоку влажного воздуха с океана. Во время зимнего муссона суша холоднее океана, и поэтому холодный воздух опускается над сушей и стекает в сторону океана. В районах муссонного климата могут развиваться и бризы, однако они охватывают только приземный слой атмосферы и проявляются лишь в прибрежной полосе.

Муссонный климат характеризуется ярко выраженной сезонной сменой районов, из которых поступают воздушные массы – континентальные зимой и морские летом; преобладанием ветров, дующих с моря летом и с суши зимой; летним максимумом осадков, облачности и влажности.

Окрестности Бомбея на западном побережье Индии (ок. 20° с.ш.) – классический пример района с муссонным климатом. В феврале там примерно 90% времени дуют ветры северо-восточных румбов, а в июле – ок. 92% времени – юго-западных румбов. Средняя сумма осадков в феврале 2,5 мм, а в июле – 693 мм. Среднее число дней с осадками в феврале 0,1, а в июле – 21. Средняя облачность февраля 13%, июля – 88%. Средняя относительная влажность составляет 71% в феврале и 87% – в июле.

ВЛИЯНИЕ РЕЛЬЕФА

Крупнейшие орографические препятствия (горы) оказывают существенное влияние на климат суши.

Термический режим. В нижних слоях атмосферы температура понижается примерно на 0,65° C с подъемом на каждые 100 м; в районах с длинной зимой температура это происходит немного медленнее, особенно в нижнем 300-метровом слое, а в районах с длинным летом – несколько быстрее. Наиболее тесная связь между средними температурами и высотой наблюдается в горах. Поэтому изотермы средних температур, например, таких районов, как Колорадо, в общих чертах повторяют рисунок горизонталей топографических карт.

Облачность и осадки. Когда воздух встречает на своем пути горный хребет, он вынужден подниматься вверх. При этом воздух охлаждается, что приводит к снижению его влагоемкости и конденсации водяного пара (образованию облаков и выпадению осадков) на наветренной стороне гор. При конденсации влаги воздух нагревается и, достигнув подветренной стороны гор, становится сухим и теплым. Таким образом в Скалистых горах возникает ветер «чинук». климат.

Таблица 4. ЭКСТРЕМАЛЬНЫЕ ТЕМПЕРАТУРЫ МАТЕРИКОВ И ОСТРОВОВ ОКЕАНИИ

Регион :: Максимальная температура, °С :: Место :: Минимальная температура, °С :: Место

Северная Америка :: 57 :: Долина Смерти, Калифорния, США :: –66 :: Нортис, Гренландия¹

Южная Америка :: 49 :: Ривадавия, Аргентина :: –33 :: Сармьенто, Аргентина

Европа :: 50 :: Севилья, Испания :: –55 :: Усть-Щугор, Россия

Азия :: 54 :: Тират-Зеви, Израиль :: –68 :: Оймякон, Россия

Африка :: 58 :: Эль-Азизия, Ливия :: –24 :: Ифран, Марокко

Австралия :: 53 :: Клонкарри, Австралия :: –22 :: Шарлотт-Пасс, Австралия

Антарктида :: 14 :: Эсперанса, Антарктический полуостров :: –89 :: Станция Восток, Антарктида

Океания :: 42 :: Тугегарао, Филиппины :: –10 :: г. Халеакала, Гавайские острова, США

¹ В материковой части Северной Америки минимальная зарегистрированная температура составила –63° С (Снаг, Юкон, Канада)

Таблица 5. ЭКСТРЕМАЛЬНЫЕ ВЕЛИЧИНЫ СРЕДНЕГО ГОДОВОГО КОЛИЧЕСТВА ОСАДКОВ НА МАТЕРИКАХ И ОСТРОВАХ ОКЕАНИИ

Регион :: Максимум, мм :: Место :: Минимум, мм :: Место

Северная Америка :: 6657 :: Хендерсон-Лейк, Британская Колумбия, Канада :: 30 :: Батагес, Мексика

Южная Америка :: 8989 :: Кибдо, Колумбия :: < 1 :: Арика, Чили

Европа :: 4643 :: Црквице, Югославия :: 163 :: Астрахань, Россия

Азия :: 11430 :: Черапунджи, Индия :: 46 :: Аден, Йемен

Африка :: 10277 :: Дебунджа, Камерун :: < 2 :: Вади-Хальфа, Судан

Австралия :: 4554 :: Талли, Австралия :: 104 :: Малка, Австралия

Океания :: 11684 :: г. Ваиалеале, Гавайи, США :: 226 :: Пуако, Гавайи, США

СИНОПТИЧЕСКИЕ ОБЪЕКТЫ

Воздушные массы. Воздушная масса – огромный объем воздуха, свойства которого (главным образом температура и влажность) сформировались под воздействием подстилающей поверхности в определенном регионе и постепенно меняются по мере его перемещения из очага формирования в горизонтальном направлении.

Воздушные массы выделяются прежде всего по термическим характеристикам районов формирования, например тропические и полярные. Перемещение из одних областей в другие воздушных масс, сохраняющих многие первоначальные характеристики, можно проследить по синоптическим картам. Например, холодный и сухой воздух из Канадской Арктики, перемещаясь над территорией США, медленно прогревается, но остается сухим. Аналогичным образом теплые влажные тропические воздушные массы, формирующиеся над Мексиканским заливом, остаются влажными, но могут нагреваться или охлаждаться в зависимости от свойств подстилающей поверхности. Конечно, такая трансформация воздушных масс усиливается по мере изменения условий, встречающихся на их пути.

Когда обладающие разными свойствами воздушные массы из удаленных очагов формирования вступают в контакт, они сохраняют свои особенности. Бóльшую часть времени своего существования они разделены более или менее четко выраженными переходными зонами, где резко изменяются температура, влажность и скорость ветра. Затем воздушные массы перемешиваются, рассеиваются и, в конце концов, перестают существовать как обособленные тела. Переходные зоны между движущимися воздушными массами называются «фронтами».

Фронты проходят по ложбинам барического поля, т.е. вдоль изолиний низкого давления. При пересечении фронта направление ветра обычно резко меняется. В полярных воздушных массах ветер может быть северо-западным, тогда как в тропических – южным. Самая плохая погода устанавливается вдоль фронтов и в более холодной области вблизи фронта, где теплый воздух скользит вверх по клину плотного холодного воздуха и охлаждается. В результате образуются облака и выпадают осадки. Иногда вдоль фронта формируются внетропические циклоны. Фронты формируются также, когда соприкасаются холодные северные и теплые южные воздушные массы, находящиеся в центральной части циклона (области с низким атмосферным давлением).

Существует четыре типа фронтов. Стационарный фронт формируется на более или менее стабильной границе между полярными и тропическими воздушными массами. Если в приземном слое холодный воздух отступает, а теплый надвигается, образуется теплый фронт. Обычно перед приближающимся теплым фронтом небо закрыто сплошной облачностью, идут дожди или падает снег, а температура постепенно повышается. Когда фронт проходит, дождь прекращается, а температура остается высокой. При прохождении холодного фронта холодный воздух надвигается, а теплый отступает. Дождливая, ветреная погода наблюдается в узкой полосе вдоль холодного фронта. Напротив, теплому фронту предшествует широкая зона облачности и дождей. Фронт окклюзии сочетает в себе черты как теплого, так и холодного фронтов и обычно связан со старым циклоном.

Циклоны и антициклоны. Циклоны – это крупномасштабные атмосферные возмущения в области низкого давления. В Северном полушарии ветры дуют из области высокого в область низкого давления против часовой стрелки, а в Южном полушарии – по часовой стрелке. В циклонах умеренных широт, называемых внетропическими, обычно выражен холодный фронт, а теплый, если и существует, не всегда хорошо заметен. Внетропические циклоны часто формируются с подветренной стороны горных хребтов, например над восточными склонами Скалистых гор и вдоль восточных берегов Северной Америки и Азии. В умеренных широтах с циклонами связана бóльшая часть осадков.

Антициклон – это область повышенного давления воздуха. Обычно с ним связана хорошая погода при ясном или малооблачном небе. В Северном полушарии дующие из центра антициклона ветры отклоняются по часовой стрелке, а в Южном – против часовой стрелки. Размеры антициклонов обычно больше, чем циклонов, и перемещаются они медленнее.

Поскольку в антициклоне воздух растекается от центра к периферии, более высокие слои воздуха опускаются, компенсируя его отток. В циклоне, наоборот, воздух, вытесняемый сходящимися ветрами, поднимается вверх. Поскольку именно восходящие движения воздуха приводят к формированию облаков, облачность и осадки приурочены бóльшей частью к циклонам, тогда как в антициклонах преобладает ясная или малооблачная погода.

Тропические циклоны (ураганы, тайфуны) – это общее название для циклонов, которые формируются над океанами в тропиках (за исключением холодных вод Южной Атлантики и юго-восточной части Тихого океана) и не содержат контрастных воздушных масс. Тропические циклоны возникают в разных районах мира, обычно обрушиваясь на восточные и приэкваториальные районы материков. Они встречаются в южной и юго-западной части Северной Атлантики (включая Карибское море и Мексиканский залив), в северной части Тихого океана (к западу от мексиканского побережья, в районе Филиппинских о-вов и в Китайском море), в Бенгальском заливе и Аравийском море, в южной части Индийского океана у берегов Мадагаскара, у северо-западного побережья Австралии и в южной части Тихого океана – от побережья Австралии до 140° з.д.

По международному соглашению, тропические циклоны классифицируют в зависимости от силы ветра. Выделяют тропические депрессии со скоростью ветра до 63 км/ч, тропические штормы (скорость ветра от 64 до 119 км/ч) и тропические ураганы, или тайфуны (скорость ветра более 120 км/ч).

В некоторых районах земного шара тропические циклоны имеют местные названия: в Северной Атлантике и Мексиканском заливе – ураганы (на о.Гаити – тайно); в Тихом океане у западного побережья Мексики – кордонасо, в западных и большинстве южных районов – тайфуны, на Филиппинах – багуйо, или баруйо; в Австралии – вилли-вилли.

Тропический циклон – это огромный атмосферный вихрь диаметром от 100 до 1600 км, сопровождающийся сильными разрушительными ветрами, ливневыми дождями и высокими нагонами (повышением уровня моря под воздействием ветра). Зародившиеся тропические циклоны обычно движутся на запад, несколько отклоняясь к северу, с возрастающей скоростью перемещения и увеличиваясь в размерах. После движения в направлении полюса тропический циклон может «развернуться», влиться в западный перенос умеренных широт и начать двигаться на восток (однако такая смена направления движения происходит не всегда).

Вращающиеся против часовой стрелки циклонические ветры Северного полушария имеют максимальную силу в поясе диаметром 30–45 км и более, начинающемся от «глаза бури». Скорость ветра вблизи земной поверхности может достигать 240 км/ч. В центре тропического циклона обычно находится свободный от облаков участок диаметром от 8 до 30 км, который и называется «глазом бури», так как небо здесь часто бывает ясным (или малооблачным), а ветер обычно очень слабый. Зона разрушительных ветров на пути движения тайфуна имеет ширину 40–800 км. Развиваясь и перемещаясь, циклоны преодолевают расстояния в несколько тысяч километров, например, от очага формирования в Карибском море или в тропической Атлантике до внутриматериковых районов или Северной Атлантики.

Хотя ураганные ветры в центре циклона достигают огромной скорости, сам ураган может перемещаться очень медленно и даже останавливаться на некоторое время, что особенно характерно для циклонов тропических широт, которые обычно движутся со скоростью не более 24 км/ч. По мере удаления циклона от тропиков скорость его продвижения обычно возрастает и в отдельных случаях достигает 80 км/ч и более.

Ураганные ветры могут причинить большой ущерб. Хотя они слабее, чем в смерче, тем не менее способны валить деревья, опрокидывать дома, обрывать линии электропередачи и даже пускать под откос поезда. Но к самым большим человеческим жертвам приводят наводнения, связанные с ураганами. По мере продвижения шторма часто образуются огромные волны, а уровень моря может за несколько минут подняться более чем на 2 м. Небольшие суда оказываются выброшенными на берег. Гигантские волны разрушают дома, дороги, мосты и другие расположенные на берегу постройки и способны размыть даже длительно существующие песчаные острова. Бóльшая часть ураганов сопровождается проливными дождями, которые заливают поля и портят посевы, размывают дороги и сносят мосты, затопляют низкорасположенные населенные пункты.

Совершенствование прогнозов, сопровождаемых оперативными штормовыми предупреждениями, привело к значительному сокращению числа человеческих жертв. Когда формируется тропический циклон, увеличивается частота трансляции прогнозов. Важнейшим источником информации являются сообщения с самолетов, специально оснащенных для наблюдений за циклонами. Такие самолеты патрулируют на расстоянии сотен километров от побережья, часто проникая в центр циклона для получения точных сведений о его положении и движении.

Участки побережья, наиболее подверженные ураганам, оборудованы радиолокационными установками для их обнаружения. В результате шторм может быть зафиксирован и прослежен на расстоянии до 400 км от радиолокационной станции.

Смерч (торнадо) – вращающееся воронкообразное облако, которое протягивается к земле от основания грозового облака. Цвет его меняется от серого до черного. Приблизительно в 80% торнадо на территории США максимальные скорости ветра достигают 65–120 км/ч и только в 1% – 320 км/ч и выше. Приближающийся торнадо обычно издает шум, подобный грохоту движущегося товарного поезда. Несмотря на сравнительно небольшие размеры, смерчи относятся к наиболее опасным штормовым явлениям.

С 1961 по 1999 на территории США от торнадо погибало в среднем 82 человека в год. Однако вероятность того, что смерч пройдет в данном месте, крайне низка, поскольку средняя длина его пробега довольно коротка (ок. 25 км), а полоса охвата невелика (шириной менее 400 м).

Смерч зарождается на высотах до 1000 м над поверхностью. Некоторые из них так и не достигают земли, другие могут коснуться ее и вновь подняться. Смерчи обычно связаны с грозовыми облаками, из которых на землю выпадает град, и могут возникать группами по два и более. В этом случае первым образуется более мощный смерч, а затем еще один или несколько более слабых вихрей.

Для формирования смерча в воздушных массах необходим резкий контраст температуры, влажности, плотности и параметров воздушных потоков. Прохладный и сухой воздух с запада или северо-запада надвигается на теплый и влажный воздух, находящийся в приземном слое. Это сопровождается сильными ветрами в узкой переходной зоне, где происходят сложные преобразования энергии, которые могут вызвать формирование вихря. Вероятно, смерч образуется только при строго определенном сочетании нескольких довольно обычных факторов, изменяющихся в широких пределах.

Смерчи отмечаются по всему земному шару, но наиболее благоприятные условия для их формирования имеются в центральных районах США. Частота возникновения торнадо обычно повышается в феврале во всех восточных штатах, прилегающих к Мексиканскому заливу, и достигает максимума в марте. На территории Айовы и Канзаса их наибольшая частота приходится на май–июнь. С июля по декабрь число торнадо в целом по стране быстро сокращается. Среднее количество смерчей на территории США ок. 800 в год, причем половина из них приходится на апрель, май и июнь. Наибольших величин этот показатель достигает в Техасе (120 в год), а наименьших – в северо-восточных и западных штатах (1 в год).

Разрушения, вызванные смерчами, ужасны. Они происходят как из-за ветра огромной силы, так и из-за больших перепадов давления на ограниченной площади. Смерч способен разнести на кусочки здание и разметать его по воздуху. Могут обрушиваться стены. Резкое снижение давления приводит к тому, что тяжелые предметы, даже находящиеся внутри зданий, поднимаются в воздух, как бы всасываемые гигантским насосом, и иногда переносятся на значительные расстояния.

Невозможно предсказать, где именно образуется смерч. Однако можно определить район площадью ок. 50 тыс. кв. км, внутри которого вероятность появления смерчей достаточно высока.

Грозы, или грозовые бури, представляют собой локальные атмосферные возмущения, связанные с развитием кучево-дождевых облаков. Такие бури всегда сопровождаются громом и молниями и обычно сильными порывами ветра и ливневыми осадками. Иногда выпадает град. Бóльшая часть гроз заканчивается быстро, и даже самые длительные из них редко продолжаются более одного-двух часов.

Грозы возникают из-за атмосферной неустойчивости и связаны в основном с перемешиванием слоев воздуха, которые стремятся достичь более устойчивого распределения по плотности. Мощные восходящие потоки воздуха являются отличительной особенностью начальной стадии грозы. Сильные нисходящие движения воздуха в зонах ливневых осадков характерны для ее заключительной фазы. Грозовые облака часто достигают высоты 12–15 км в умеренных широтах и еще большей – в тропиках. Их вертикальный рост ограничен устойчивым состоянием нижних слоев стратосферы.

Уникальным свойством гроз является их электрическая активность. Молния может наблюдаться внутри развивающегося кучевого облака, между двумя облаками или между облаком и землей. В действительности разряд молнии почти всегда состоит из нескольких разрядов, проходящих по одному и тому же каналу, причем они проходят так быстро, что воспринимаются невооруженным глазом как один и тот же разряд.

Пока еще не совсем ясно, каким образом происходит в атмосфере разделение крупных зарядов противоположного знака. Большинство исследователей полагает, что этот процесс связан с различиями в размерах жидких и замерзших капель воды, а также с вертикальными воздушными потоками. Электрический заряд грозового облака индуцирует заряд на земной поверхности под собой и заряды противоположного знака вокруг основания облака. Между противоположно заряженными участками облака и земной поверхностью возникает огромная разность потенциалов. Когда она достигнет достаточной величины, происходит электрический разряд – вспышка молнии.

Гром, сопровождающий разряд молнии, вызван мгновенным расширением воздуха на пути разряда, которое происходит при внезапном его нагревании молнией. Гром чаще слышен как продолжительные раскаты, а не как одиночный удар, так как возникает вдоль всего канала разряда молнии, и поэтому звук преодолевает расстояние от своего источника до наблюдателя в несколько этапов.

Струйные воздушные течения – извилистые «реки» сильных ветров в умеренных широтах на высотах 9–12 км (к которым обычно приурочены дальние перелеты реактивных самолетов), дующих со скоростью иногда до 320 км/ч. Самолет, летящий по направлению струйного течения, экономит много горючего и времени. Поэтому прогноз распространения и силы струйных течений имеет существенное значение для планирования полетов и воздушной навигации в целом.

СИНОПТИЧЕСКИЕ КАРТЫ (КАРТЫ ПОГОДЫ)

Для характеристики и изучения многих атмосферных явлений, а также для прогноза погоды необходимо одновременно проводить различные наблюдения во множестве пунктов и фиксировать полученные данные на картах. В метеорологии обычно применяется т.н. синоптический метод.

Приземные синоптические карты. На территории США каждый час (в некоторых странах – реже) проводятся наблюдения за погодой. Характеризуется облачность (плотность, высота и вид); снимаются показания барометров, к которым вводятся поправки для приведения полученных величин к уровню моря; фиксируются направление и скорость ветра; измеряются количество жидких или твердых осадков и температура воздуха и почвы (в срок наблюдения, максимальная и минимальная); определяется влажность воздуха; тщательно фиксируются условия видимости и все прочие атмосферные явления (например, гроза, туман, дымка и т.п.).

Каждый наблюдатель затем кодирует и передает информацию по Международному метеорологическому коду. Поскольку эта процедура стандартизирована Всемирной метеорологической организацией, такие данные могут быть легко расшифрованы в любом районе мира. Кодирование занимает ок. 20 минут, после чего сообщения передаются в центры сбора информации и происходит международный обмен данными. Затем результаты наблюдений (в виде цифр и условных знаков) наносятся на контурную карту, на которой точками указаны метеорологические станции. Таким образом синоптик получает представление о погодных условиях в пределах крупного географического региона. Общая картина становится еще более наглядной после соединения точек, в которых зафиксировано одинаковое давление, плавными сплошными линиями – изобарами и нанесения границ между разными воздушными массами (атмосферных фронтов). Выделяются также районы с высоким или низким давлением. Карта станет еще более выразительной, если закрасить или заштриховать территории, над которыми в момент наблюдений выпадали осадки.

Синоптические карты приземного слоя атмосферы являются одним из основных инструментов прогноза погоды. Специалист, разрабатывающий прогноз, сравнивает серии синоптических карт на разные моменты наблюдений и изучает динамику барических систем, отмечая изменения температуры и влажности внутри воздушных масс по мере их перемещения над различными типами подстилающей поверхности.

Высотные синоптические карты. Облака перемещаются воздушными течениями обычно на значительных высотах над земной поверхностью. Поэтому для метеоролога важно располагать надежными данными для многих уровней атмосферы. На основании данных, полученных при помощи метеозондов, самолетов и спутников, составляются карты погоды для пяти высотных уровней. Эти карты передаются в синоптические центры.

ПРОГНОЗ ПОГОДЫ

Прогноз погоды составляется на основе человеческих знаний и возможностей компьютера. Традиционной составной частью создания прогноза является анализ карт, показывающих структуру атмосферы по горизонтали и по вертикали. На их основе специалист по прогнозу может оценить развитие и движение синоптических объектов. Использование в метеорологической сети компьютеров существенно облегчает прогноз температуры, давления и других метеорологических элементов.

Для прогноза погоды, кроме мощного компьютера, необходимы широкая сеть наблюдений за погодой и надежный математический аппарат. Непосредственные наблюдения обеспечивают математические модели необходимыми для их калибровки данными.

Идеальный прогноз должен оправдываться по всем параметрам. Установить причину ошибок в прогнозе сложно. Метеорологи считают прогноз оправдавшимся, если его ошибка меньше, чем предсказание погоды с применением одного из двух методов, не требующих специальных познаний в области метеорологии. Первый из них, называющийся инерционным, допускает, что характер погоды не изменится. Второй метод исходит из того, что характеристики погоды будут соответствовать средним месячным на данное число.

Продолжительность срока, в течение которого прогноз оправдывается (т.е. дает лучший результат, чем один из двух названных подходов), зависит не только от качества наблюдений, математического аппарата, вычислительной техники, но также и от масштаба прогнозируемого метеорологического явления. Вообще говоря, чем крупнее явление погоды, тем на более длительный срок его можно прогнозировать. Например, часто степень развития и пути движения циклонов можно прогнозировать на несколько дней вперед, но поведение конкретного кучевого облака может быть предсказано не более чем на ближайший час. Эти ограничения, по-видимому, обусловлены особенностями атмосферы и не могут быть пока преодолены с помощью более тщательных наблюдений или более точных уравнений.

Атмосферные процессы развиваются хаотически. Это означает, что для прогноза различных явлений в разном пространственно-временнóм масштабе необходимы разные подходы, в частности, для прогноза поведения крупных циклонов умеренных широт и локальных сильных гроз, а также для долгосрочных прогнозов. Например, прогноз давления воздуха на сутки в приземном слое является почти таким же точным, как измерения с помощью метеозондов, по которым его проверяли. И наоборот, трудно дать детальный трехчасовой прогноз перемещения линии шквалов – полосы интенсивных осадков перед холодным фронтом и в целом параллельно ему, в пределах которой могут зарождаться смерчи. Метеорологи пока могут только предварительно выделять обширные районы возможного возникновения линий шквалов. Когда они зафиксированы на космическом снимке или при помощи радиолокатора, их продвижение можно экстраполировать только на один-два часа, и поэтому важно своевременно довести сводку погоды до населения. Предсказание неблагоприятных кратковременных метеорологических явлений (шквалов, града, смерчей и пр.) называется срочным прогнозом. Разрабатываются компьютерные методики прогнозирования этих опасных явлений погоды.

С другой стороны, существует проблема прогнозов долгосрочных, т.е. более чем на несколько дней вперед, для которых абсолютно необходимы наблюдения за погодой в пределах всего земного шара, но даже и этого оказывается недостаточно. Поскольку турбулентная природа атмосферы ограничивает возможности предсказания погоды на большой территории примерным сроком до двух недель, прогноз на более продолжительное время должен основываться на факторах, которые предсказуемым образом воздействуют на атмосферу и при этом сами будут известны более чем за две недели. Одним из таких факторов является температура поверхности океана, которая медленно меняется в течение недель и месяцев, влияет на синоптические процессы и может быть использована для выявления районов с аномальными температурами и количеством осадков.

ПРОБЛЕМЫ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ПОГОДЫ И КЛИМАТА

Загрязнение воздуха. Хотя законодательства наиболее развитых стран регламентируют объем выбросов загрязняющих веществ автомобилями и промышленностью, загрязнение воздуха все же представляет серьезную проблему. Особенно это касается «кислотных дождей». Продукты сгорания в форме разных оксидов серы и азота выбрасываются в атмосферу, где вступают в химические реакции, в результате которых образуются серная и азотная кислоты. Кислотным дождем называется выпадение этих кислот на земную поверхность не только с атмосферными осадками, но и в результате осаждения их частичек под воздействием собственной силы тяжести ( КИСЛОТНЫЕ ОСАДКИ; ЗАГРЯЗНЕНИЕ ВОЗДУХА)<

Глобальное потепление. Содержание углекислого газа в атмосфере Земли с 1850 выросло примерно на 15% и, согласно прогнозу, должно увеличиться почти на столько же к 2015, по всей вероятности, из-за сжигания ископаемого топлива: угля, нефти и газа. Предполагается, что в результате этого процесса средняя годовая температура на земном шаре повысится приблизительно на 0,5° С, а позже, в 21 в., станет еще выше. Последствия глобального потепления предсказать трудно, но вряд ли они будут благоприятными.

Озон, молекула которого состоит из трех атомов кислорода, встречается главным образом в атмосфере. Наблюдения, проводившиеся с середины 1970-х до середины 1990-х годов, показали, что концентрация озона над Антарктидой значительно изменялась: уменьшалась весной (в октябре), когда образовывалась т.н. «озоновая дыра», а затем вновь повышалась до нормальной величины летом (в январе). За рассматриваемый период в этом регионе прослеживается отчетливая тенденция к снижению весеннего минимального содержания озона. Глобальные наблюдения при помощи спутников указывают на несколько меньшее, но заметное уменьшение концентрации озона, происходящее повсеместно, за исключением приэкваториальной зоны. Предполагается, что это произошло из-за широкого применения фторхлорсодержащих хладонов (фреонов) в холодильных установках и для других целей.

Эль Ниньо. Один раз в несколько лет на востоке экваториальной области Тихого океана происходит чрезвычайно сильное потепление. Обычно оно начинается в декабре и продолжается несколько месяцев. Из-за близости по времени к Рождеству это явление получило название «Эль Ниньо», что в переводе с испанского означает «младенец (Христос)». Сопутствующие ему атмосферные явления были названы Южным колебанием, так как впервые наблюдались в Южном полушарии. Из-за теплой водной поверхности конвективный подъем воздуха отмечается в восточной части Тихого океана, а не в западной, как обычно. В результате область сильных дождей смещается из западных районов Тихого океана в восточные.

Засухи в Африке. Упоминания о засухе в Африке восходят к библейской истории. В более близкое нам время, в конце 1960-х – начале 1970-х годов, засуха в Сахеле, на южной окраине Сахары, привела к гибели 100 тыс. человек. Засуха 1980-х годов нанесла аналогичный урон Восточной Африке. Неблагоприятные климатические условия этих регионов усиливались перевыпасом скота, истреблением лесов и военными действиями (как, например, в Сомали в 1990-х годах).

МЕТЕОРОЛОГИЧЕСКИЕ ПРИБОРЫ

Метеорологические приборы предназначены как для непосредственных срочных измерений (термометр или барометр для измерения температуры или давления), так и для непрерывной регистрации тех же элементов во времени, как правило, в виде графика или кривой (термограф, барограф). Ниже характеризуются только приборы для срочных измерений, но почти все они существуют также и в виде самописцев. По сути, это те же измерительные приборы, но имеющие перо, рисующее линию на движущейся бумажной ленте.

Термометры.

Жидкостные стеклянные термометры. В метеорологических термометрах чаще всего используется способность жидкости, заключенной в стеклянную колбочку, к расширению и сжатию. Обычно стеклянная капиллярная трубочка заканчивается шаровидным расширением, которое служит резервуаром для жидкости. Чувствительность такого термометра находится в обратной зависимости от площади поперечного сечения капилляра и в прямой – от объема резервуара и от разности коэффициентов расширения данной жидкости и стекла. Поэтому чувствительные метеорологические термометры имеют большие резервуары и тонкие трубки, а используемые в них жидкости с увеличением температуры расширяются значительно быстрее, чем стекло.

Выбор жидкости для термометра зависит в основном от диапазона измеряемых температур. Ртуть используется для измерения температур выше –39° С – точки ее замерзания. Для более низких температур применяются жидкие органические соединения, например этиловый спирт.

Точность проверенного стандартного метеорологического стеклянного термометра ± 0,05° С. Главная причина погрешности ртутного термометра связана с постепенными необратимыми изменениями упругих свойств стекла. Они приводят к уменьшению объема стекла и повышению точки отсчета. Кроме того, ошибки могут возникать в результате неправильного считывания показаний или из-за размещения термометра в месте, где температура не соответствует истинной температуре воздуха в окрестностях метеостанции.

Погрешности спиртовых и ртутных термометров сходны. Дополнительные ошибки могут возникать из-за сил сцепления между спиртом и стеклянными стенками трубки, поэтому при быстром понижении температуры часть жидкости удерживается на стенках. Кроме того, спирт на свету уменьшает свой объем.

Минимальный термометр предназначен для определения самой низкой температуры за данные сутки. Для этих целей обычно используется стеклянный спиртовой термометр. В спирт погружается стеклянный штифт-указатель с утолщениями на концах. Термометр работает в горизонтальном положении. При понижении температуры столбик спирта отступает, увлекая за собой штифт, а при повышении – спирт его обтекает, не сдвигая с места, и поэтому штифт фиксирует минимальную температуру. Возвращают термометр в рабочее состояние, опрокидывая резервуаром вверх, чтобы штифт вновь пришел в соприкосновение со спиртом.

Максимальный термометр используется для определения самой высокой температуры за данные сутки. Обычно это стеклянный ртутный термометр, похожий на медицинский. В стеклянной трубке вблизи резервуара имеется сужение. Ртуть выдавливается через это сужение во время повышения температуры, а при понижении сужение препятствует ее оттоку в резервуар. Такой термометр вновь подготавливают к работе на специальной вращающейся установке.

Биметаллический термометр состоит из двух тонких лент металла, например медной и железной, которые при нагревании расширяются в разной степени. Их плоские поверхности плотно прилегают одна к другой. Такая биметаллическая лента скручена в спираль, один конец которой жестко закреплен. При нагревании или охлаждении спирали два металла расширяются или сжимаются по-разному, а спираль либо раскручивается, либо туже скручивается. По указателю, прикрепленному к свободному концу спирали, судят о величине этих изменений. Примерами биметаллических термометров являются комнатные термометры с круглым циферблатом.

Электрические термометры. К таким термометрам относится устройство с полупроводниковым термоэлементом – терморезистор, или термистор. Термоэлемент характеризуется большим отрицательным коэффициентом сопротивления (т.е. его сопротивление быстро уменьшается с повышением температуры). Преимуществами терморезистора являются высокая чувствительность и быстрота реакции на изменение температуры. Калибровка терморезистора со временем меняется. Терморезисторы применяются на метеорологических спутниках, шарах-зондах и в большей части комнатных цифровых термометров.

Барометры.

Ртутный барометр – это стеклянная трубка длиной ок. 90 см, заполненная ртутью, запаянная с одного конца и опрокинутая в чашку со ртутью. Под действием силы тяжести часть ртути выливается из трубки в чашку, а из-за давления воздуха на поверхность чашки ртуть поднимается по трубке. Когда между этими двумя противодействующими силами устанавливается равновесие, высота ртути в трубке над поверхностью жидкости в резервуаре соответствует атмосферному давлению. Если давление воздуха возрастает, уровень ртути в трубке поднимается. Средняя высота ртутного столба в барометре на уровне моря составляет ок. 760 мм.

Барометр-анероид состоит из запаянной коробки, из которой частично откачан воздух. Одна ее поверхность представляет собой эластичную мембрану. Если атмосферное давление увеличивается, мембрана прогибается внутрь, если уменьшается – выгибается наружу. Прикрепленный к ней указатель фиксирует эти изменения. Барометры-анероиды компактны и сравнительно недороги и используются как в помещении, так и на стандартных метеорологических радиозондах. барометр.

Приборы для измерения влажности.

Психрометр состоит из двух расположенных рядом термометров: сухого, измеряющего температуру воздуха, и смоченного, резервуар которого обернут тканью (батистом), увлажненной дистиллированной водой. Воздух обтекает оба термометра. Из-за испарения воды с ткани смоченный термометр обычно показывает более низкую температуру, чем сухой. Чем ниже относительная влажность, тем больше разность показаний термометров. На основе этих показаний при помощи специальных таблиц и определяется относительная влажность.

Волосной гигрометр измеряет относительную влажность на основании изменений длины человеческого волоса. Для удаления натуральных жиров волос сначала вымачивают в этиловом спирте, а затем промывают в дистиллированной воде. Длина подготовленного таким образом волоса имеет почти логарифмическую зависимость от относительной влажности в диапазоне от 20 до 100%. Время, необходимое для реакции волоса на изменение влажности, зависит от температуры воздуха (чем ниже температура, тем оно больше). В волосном гигрометре при увеличении или уменьшении длины волоса специальный механизм передвигает указатель по шкале. Такие гигрометры обычно используют для измерения относительной влажности в помещениях.

Электролитические гигрометры. Чувствительным элементом этих гигрометров служит стеклянная или пластмассовая пластинка, покрытая углеродом или хлоридом лития, сопротивление которых меняется в зависимости от относительной влажности. Такие элементы обычно используются в комплектах приборов для метеорологических шаров-зондов. При прохождении зонда сквозь облако прибор увлажняется, а его показания в течение довольно длительного времени (пока зонд не окажется за пределами облака и не высохнет чувствительный элемент) искажаются.

Приборы для измерения скорости ветра.

Чашечные анемометры. Скорость ветра обычно измеряют при помощи чашечного анемометра. Этот прибор состоит из трех или более конусообразных чашек, вертикально прикрепленных к концам металлических стержней, которые радиально-симметрично отходят от вертикальной оси. Ветер действует с наибольшей силой на вогнутые поверхности чашек и заставляет ось поворачиваться. В некоторых типах чашечных анемометров свободному вращению чашек препятствует система пружин, по величине деформации которых и определяется скорость ветра.

В анемометрах со свободно вращающимися чашками скорость вращения, примерно пропорциональная скорости ветра, измеряется электрическим счетчиком, который сигнализирует, когда определенный объем воздуха обтекает анемометр. Электрический сигнал включает световой сигнал и записывающее устройство на метеостанции. Часто чашечный анемометр механически соединяют с магнето, и напряжение или частоту генерируемого электрического тока соотносят со скоростью ветра.

Анемометр с мельничной вертушкой состоит из трех- четырехлопастного пластмассового винта, укрепленного на оси магнето. Винт при помощи флюгера, внутри которого размещено магнето, постоянно направляется против ветра. Сведения о направлении ветра поступают по телеметрическим каналам на наблюдательную станцию. Электрический ток, вырабатываемый магнето, изменяется в прямой зависимости от скорости ветра.

Шкала Бофорта. Скорость ветра оценивается визуально по его воздействию на окружающие наблюдателя предметы. В 1805 Фрэнсис Бофорт, моряк британского флота, для характеристики силы ветра на море разработал 12-балльную шкалу. В 1926 к ней были добавлены оценки скорости ветра на суше. В 1955, чтобы различать ураганные ветры разной силы, шкала была расширена до 17 баллов. Современный вариант шкалы Бофорта (табл. 6) позволяет оценивать скорость ветра без использования каких-либо приборов.

Таблица 6. ШКАЛА БОФОРТА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СИЛЫ ВЕТРА

Баллы :: Визуальные признаки на суше :: Скорость ветра, км/ч :: Термины, определяющие силу ветра

0 :: Спокойно; дым поднимается вертикально :: Менее 1,6 :: Штиль

1 :: Направление ветра заметно по отклонению дыма, но не по флюгеру :: 1,6–4,8 :: Тихий

2 :: Ветер ощущается кожей лица; шелестят листья; поворачиваются обычные флюгеры :: 6,4–11,2 :: Легкий

3 :: Листья и мелкие веточки находятся в постоянном движении; развеваются легкие флаги :: 12,8–19,2 :: Слабый

4 :: Ветер поднимает пыль и бумажки; раскачиваются тонкие ветви :: 20,8–28,8 :: Умеренный

5 :: Качаются покрытые листвой деревья; появляется рябь на водоемах суши :: 30,4–38,4 :: Свежий

6 :: Качаются толстые ветви; слышен свист ветра в электропроводах; трудно удерживать зонт :: 40,0–49,6 :: Сильный

7 :: Качаются стволы деревьев; трудно идти против ветра :: 51,2–60,8 :: Крепкий

8 :: Ломаются ветви деревьев; практически невозможно идти против ветра :: 62,4–73,6 :: Очень крепкий

9 :: Небольшие повреждения; ветер срывает дымовые колпаки и черепицу с крыш :: 75,2–86,4 :: Шторм

10 :: На суше бывает редко. Деревья выворачиваются с корнями. Значительные разрушения строений :: 88,0–100,8 :: Сильный шторм

11 :: На суше бывает очень редко. Сопровождается разрушениями на большом пространстве :: 102,4–115,2 :: Жестокий шторм

12 :: Сильные разрушения

(Баллы 13–17 были добавлены Бюро погоды США в 1955 и применяются в шкалах США и Великобритании) :: 116,8–131,2 :: Ураган

13 :: 132,8–147,2

14 :: 148,8–164,8

15 :: 166,4–182,4

16 :: 184,0–200,0

17 :: 201,6–217,6

Приборы для измерения осадков. Атмосферные осадки состоят из частиц воды как в жидком, так и твердом виде, которые поступают из атмосферы на земную поверхность. В стандартных незаписывающих осадкомерах приемная воронка вставлена в измерительный цилиндр. Соотношение площади верхней части воронки и поперечного сечения мерного цилиндра 10:1, т.е. 25 мм выпавших осадков будут соответствовать в цилиндре отметке 250 мм.

Записывающие осадкомеры – плювиографы – автоматически взвешивают собранную воду или подсчитывают, сколько раз маленький измерительный сосуд наполнится дождевой водой и автоматически опорожнится.

Если ожидается выпадение осадков в виде снега, воронка и измерительный стакан убираются, а снег собирается в осадкомерное ведро. Когда снег сопровождается умеренным или сильным ветром, количество снега, попадающее в сосуд, не соответствует действительному количеству осадков. Высота снежного покрова определяется измерением мощности слоя снега в пределах типичной для данного района территории, причем берется среднее значение по меньшей мере трех измерений. Для установления водного эквивалента на участках, где воздействие метелевого переноса минимально, в толщу снега погружают цилиндр и вырезают столбик снега, который растапливают или взвешивают. Количество осадков, измеряемое осадкомером, зависит от его расположения. Турбулентность воздушного потока, вызванная самим прибором или окружающими его препятствиями, приводит к занижению количества попадающих в измерительный стакан осадков. Поэтому осадкомер устанавливается на ровной поверхности как можно дальше от деревьев и других препятствий. Для снижения воздействия вихрей, создаваемых самим прибором, используется защитный экран.

АЭРОЛОГИЧЕСКИЕ НАБЛЮДЕНИЯ

Приборы для измерения высоты облаков. Простейший способ определения высоты облака состоит в измерении времени, которое требуется небольшому воздушному шару, отпущенному с поверхности земли, для достижения основания облака. Высота его равна произведению средней скорости подъема воздушного шара на время полета.

Другой способ заключается в наблюдении пятна света, образованного на основании облака направленным вертикально вверх лучом прожектора. С расстояния ок. 300 м от прожектора измеряется угол между направлением на это пятно и лучом прожектора. Высота облака рассчитывается методом триангуляции подобно тому, как измеряются расстояния при топографической съемке. Предложенная система может работать автоматически днем и ночью. Для наблюдения за пятном света на основаниях облаков применяется фотоэлемент.

Высота облачности измеряется также при помощи радиоволн – посылаемых радиолокатором импульсов длиной 0,86 см. Высота облака определяется по времени, которое требуется радиоимпульсу для достижения облака и возвращения назад. Поскольку облака частично проницаемы для радиоволн, этот метод применяется для определения высоты слоев при многослойной облачности.

Метеорологические шары-зонды. Простейший тип метеорологического воздушного шара – т.н. шар-пилот – это небольшой резиновый шар, наполненный водородом или гелием. Путем оптических наблюдений за изменениями азимута и высотой полета шара и предполагая, что скорость его подъема постоянна, можно рассчитать скорость и направление ветра как функцию высоты над земной поверхностью. Для ночных наблюдений к шару прикрепляется небольшой фонарь, работающий на батарейках.

Метеорологический радиозонд – это резиновый шар, несущий радиопередатчик, терморезисторный термометр, барометр-анероид и электролитический гигрометр. Радиозонд поднимается со скоростью ок. 300 м/мин до высоты ок. 30 км. По мере подъема данные измерений постоянно передаются на станцию запуска. Направленная принимающая антенна на Земле прослеживает азимут и высоту радиозонда, по которым рассчитываются скорость и направление ветра на различных высотах так же, как при шар-пилотных наблюдениях. Радиозонды и шары-пилоты запускаются из сотен пунктов по всему миру дважды в сутки – в полдень и в полночь по Гринвичскому среднему времени.

Спутники. Для дневных съемок облачного покрова освещение обеспечивается солнечным светом, в то время как инфракрасное излучение, испускаемое всеми телами, позволяет вести съемки и днем и ночью специальной инфракрасной камерой. Используя фотографии в разных диапазонах инфракрасного излучения, можно даже рассчитать температуру отдельных слоев атмосферы. Спутниковые наблюдения имеют высокую плановую разрешающую способность, однако их вертикальное разрешение намного ниже обеспечиваемого радиозондами.

Некоторые спутники, как, например, американский TIROS, выведены на круговую полярную орбиту на высоте ок. 1000 км. Поскольку Земля вращается вокруг своей оси, с такого спутника каждая точка земной поверхности видна обычно дважды в сутки.

Еще большее значение имеют т.н. геостационарные спутники, которые вращаются над экватором на высоте ок. 36 тыс. км. Такому спутнику требуется 24 ч для полного оборота. Поскольку это время равняется продолжительности суток, спутник остается над одной и той же точкой экватора, и с него открывается постоянный вид на земную поверхность. Таким образом, геостационарный спутник может повторно фотографировать одну и ту же территорию, фиксируя изменения погоды. Кроме того, по движению облаков могут быть рассчитаны скорости ветра.

Метеорологические радиолокаторы. Сигнал, посылаемый радиолокатором, отражается дождем, снегом или температурной инверсией, и этот отраженный сигнал поступает на принимающее устройство. Облака обычно не видны на экране радиолокатора, так как образующие их капельки слишком малы, чтобы эффективно отражать радиосигнал.

К середине 1990-х годов Национальная метеорологическая служба США была переоснащена радиолокаторами с эффектом Доплера ( ДОПЛЕРА ЭФФЕКТ; РАДИОЛОКАЦИЯ). В установках такого типа для измерения скорости приближения отражающих частиц к радиолокатору или удаления от него используется принцип т.н. доплеровского смещения. Поэтому эти радиолокаторы могут применяться для измерения скорости ветра. Особенно они полезны для обнаружения смерчей, поскольку ветер по одну сторону смерча быстро несется навстречу радиолокатору, а по другую – стремительно от него удаляется. Современные радиолокаторы могут обнаруживать метеорологические объекты на расстоянии до 225 км.

ЛИТЕРАТУРА

Зверев А.С. Синоптическая метеорология. Л., 1977

Монин А.С. Введение в теорию климата. Л., 1982

Матвеев Л.Т. Курс общей метеорологии. Физика атмосферы. Л., 1984

Хромов С.П., Петросянц М.А. Метеорология и климатология. М., 1994

Междисциплинарное научное исследование атмосферы с упором на прогнозирование погоды

Метеорология — это раздел атмосферных наук, который включает химию атмосферы и физику атмосферы, с основным упором на прогнозирование погоды. Изучение метеорологии восходит к тысячелетиям, хотя значительного прогресса в метеорологии не произошло до 18 века. В 19 веке в этой области наблюдался скромный прогресс после того, как в обширных регионах были сформированы сети наблюдения за погодой. Предыдущие попытки прогнозирования погоды зависели от исторических данных. Только после выяснения законов физики и, в частности, разработки компьютера, позволяющего автоматизировать решение множества уравнений, моделирующих погоду, во второй половине 20-го века. века, когда были достигнуты значительные успехи в прогнозировании погоды. Важной областью прогнозирования погоды является прогноз погоды на море, поскольку он связан с безопасностью на море и на побережье, в которой погодные эффекты также включают взаимодействие атмосферы с большими водоемами.

Метеорологические явления — это наблюдаемые погодные явления, которые объясняются наукой метеорологии. Метеорологические явления описываются и количественно оцениваются с помощью переменных земная атмосфера : температура, давление воздуха, водяной пар, массовый расход., а также о вариациях и взаимодействиях этих переменных, а также о том, как они меняются с течением времени. Различные пространственные масштабы используются для описания и прогнозирования погоды на локальном, региональном и глобальном уровнях.

Метеорология, климатология, физика атмосферы и химия атмосферы являются дисциплинами атмосферных наук. Метеорология и гидрология составляют междисциплинарную область гидрометеорологии. Взаимодействие между атмосферой Земли и ее океанами является частью связанной системы океан-атмосфера. Метеорология применяется во многих различных областях, таких как военная, производство энергии, транспорт, сельское хозяйство и строительство <640.>Слово метеорология происходит от древнегреческого μετέωρος metéōros (метеор) и -λογία -logia (- (o) logy ), что означает «изучение вещей высоко в воздухе».

Содержание

• 1 История
  • 1.1 Исследование визуальных атмосферных явлений
  • 1.2 Инструменты и классификационные шкалы
  • 1.3 Исследование состава атмосферы
  • 1.4 Исследования циклонов и воздушных потоков
  • 1.5 Сети наблюдения и прогнозирование погоды
  • 1.6 Численное прогнозирование погоды
• 2 Метеорологи
• 3 Оборудование
• 4 Пространственные масштабы
  • 4.1 Микромасштаб
  • 4.2 Мезомасштаб
  • 4.3 Синоптический масштаб
  • 4.4 Глобальный масштаб
• 5 Некоторые принципы метеорологии
  • 5.1 Метеорология пограничного слоя
  • 5.2 Динамическая метеорология
• 6 Приложения
  • 6.1 Прогноз погоды
  • 6.2 Авиационная метеорология
  • 6.3 Сельскохозяйственная метеорология
  • 6.4 Гидрометеорология
  • 6.5 Ядерная метеорология
  • 6.6 Морская метеорология
  • 6.7 Военная метеорология
  • 6.8 Экологическая метеорология
  • 6.9 Возобновляемая энергия
• 7 См. также
• 8 Ссылки
• 9 Дополнительная литература
  • 9.1 Словари и энциклопедии
• 10 Внешние ссылки

История

Parhelion (sundog) в Савойя

Способность y для прогнозирования дождей и наводнений на основе годовых циклов, очевидно, использовался людьми, по крайней мере, со времен сельскохозяйственных поселений, если не раньше. Ранние подходы к предсказанию погоды были основаны на астрологии и практиковались священниками. Клинописные надписи на вавилонских табличках включали ассоциации между громом и дождем. Халдеи различали ореолы 22 ° и 46 °.

Древние индийские Упанишады содержат упоминания об облаках и временах года. В Самаведе упоминаются жертвоприношения, которые совершались, когда были замечены определенные явления. Классическая работа Варахамихира «Брихатсамхита», написанная около 500 г. н.э., содержит свидетельства наблюдений за погодой.

В 350 г. до н.э. Аристотель написал Метеорология. Аристотель считается основоположником метеорологии. Одним из наиболее впечатляющих достижений, описанных в «Метеорологии», является описание того, что сейчас известно как гидрологический цикл.

Книга De Mundo (составленная до 250 г. до н.э. или между 350 и 200 г. до н.э.) примечание:

Если вспыхивающее тело поджигается и резко устремляется к Земле, это называется ударом молнии; если это только половина огня, но также сильная и массивная, это называется метеором; если он полностью не подвержен возгоранию, он называется дымящейся болтом. Все они называются «парящими стрелами», потому что они падают на Землю. Иногда молния бывает дымной, и тогда ее называют «тлеющей молнией»; иногда она быстро движется, а затем считается яркой. В других случаях она движется по кривым линиям и называется раздвоенной молнией. Когда она падает на некоторые объект называется «падающая молния».

Греческий ученый Теофраст составил книгу по прогнозированию погоды, названную «Книгой знаков». Работа Теофраста оставалась доминирующим влиянием в изучение погоды и прогнозирование погоды на протяжении почти 2000 лет. В 25 г. н.э. Помпоний Мела, географ Римской империи, формализовал систему климатических поясов. Согласно Туфику Фахду, примерно в 9 веке ад-Динавари написал Китаб ан-Набат (Книгу растений), в которой он рассматривает применение метеорологии в сельском хозяйстве во время мусульманского земледелия. Revolution. Он описывает метеорологический характер неба, планет и созвездий, солнце и луна, лунные фазы, указывающие сезоны и дождь, анва (небесные тела дождя) и атмосферных явлений, таких как ветер, гром, молнии, снег, наводнения, долины, реки, озера.

Ранние попытки предсказания погоды часто были связаны с пророчествами и предсказаниями, а иногда и основывались на астрологические идеи. Адмирал Фицрой пытался отделить научные подходы от пророческих.

Исследование визуальных атмосферных явлений

Сумерки на Бейкер-Бич

Птолемей писал об атмосферной рефракции света в контекст астрономических наблюдений. В 1021 году Альхазен показал, что атмосферная рефракция также ответственна за сумерки ; он подсчитал, что сумерки начинаются, когда солнце находится на 19 градусов ниже горизонта, и также использовал основанное на этом геометрическое определение для оценки максимально возможной высоты атмосферы Земли как 52000 пассим ( около 49 миль, или 79 км).

С. Альберт Великий был первым, кто предположил, что каждая капля падающего дождя имела форму небольшой сферы, и что эта форма означала, что радуга создавалась светом, взаимодействующим с каждой каплей Роджер Бэкон был первым, кто рассчитал угловой размер радуги. Он заявил, что вершина радуги не может появиться выше 42 градусов над горизонтом. В конце 13 — начале 14 вв. Камал ад-Дин ал-Фариси и Теодорих Фрайбергский первыми дали правильные объяснения первичной радуги явление. Теодерик пошел дальше и также объяснил вторичную радугу. В 1716 году Эдмунд Галлей предположил, что полярные сияния вызваны «магнитными испарениями», движущимися вдоль линий магнитного поля Земли.

Приборы и классификационные шкалы

Анемометр с полусферической чашкой

В 1441 году сын короля Седжона, принц Мунджонг из Кореи, изобрел первый стандартизированный дождемер. Они были разосланы по всей династии Чосон Кореи в качестве официального инструмента для определения земельных налогов на основе потенциального урожая фермера. В 1450 году Леоне Баттиста Альберти разработал анемометр с качающейся пластиной , который был известен как первый анемометр. В 1607 году Галилео Галилей сконструировал термоскоп. В 1611 году Иоганн Кеплер написал первый научный трактат о снежных кристаллах: «Strena Seu de Nive Sexangula (Новогодний подарок шестиугольного снега)». В 1643 г. Евангелиста Торричелли изобрела ртутный барометр. В 1662 году сэр Кристофер Рен изобрел механический самоопорожняющийся датчик дождя с опрокидывающимся ведром. В 1714 году Габриэль Фаренгейт создал надежную шкалу для измерения температуры с помощью термометра ртутного типа. В 1742 году шведский астроном Андерс Цельсий предложил шкалу температур по шкале Цельсия, предшественницу нынешней шкалы Цельсия. В 1783 году первый волосяной гигрометр был продемонстрирован Горацием-Бенедиктом де Соссюр. В 1802–1803 годах Люк Ховард написал «Об изменении облаков», в котором он дает типам облаков латинские имена. В 1806 году Фрэнсис Бофорт представил свою систему классификации скорости ветра. Ближе к концу XIX века были опубликованы первые атласы облаков, в том числе Международный атлас облаков, который с тех пор остается в печати. Запуск в апреле 1960 г. первого успешного метеорологического спутника , TIROS-1 ознаменовал начало эпохи, когда информация о погоде стала доступной во всем мире.

Исследование состава атмосферы

В 1648 году Блез Паскаль заново открыл, что атмосферное давление уменьшается с высотой, и сделал вывод, что над атмосферой существует вакуум.. В 1738 году Даниэль Бернулли опубликовал «Гидродинамику», положив начало кинетической теории газов и установил основные законы теории газов. В 1761 году Джозеф Блэк обнаружил, что лед поглощает тепло, не меняя своей температуры при таянии. В 1772 году ученик Блэка Дэниел Резерфорд открыл азот, который он назвал флогистированным воздухом, и вместе они разработали теорию флогистона. В 1777 году Антуан Лавуазье открыл кислород и разработал объяснение горения. В 1783 году в эссе Лавуазье «Reflexions sur le phlogistique» он осуждает теорию флогистона и предлагает теорию калорийности. В 1804 году сэр Джон Лесли заметил, что матовая черная поверхность излучает тепло более эффективно, чем полированная поверхность, что указывает на важность излучения черного тела. В 1808 году Джон Далтон защитил теорию калорий в книге «Новая система химии» и описал, как она сочетается с материей, особенно с газами; он предположил, что теплоемкость газов обратно пропорциональна атомному весу. В 1824 году Сади Карно проанализировал эффективность паровых машин, используя теорию калорийности; он разработал понятие обратимого процесса и, постулируя, что ничего такого не существует в природе, заложил основу второго закона термодинамики.

Исследования циклонов и воздушных потоков

Общая циркуляция атмосферы Земли: западные ветры и пассаты являются частью атмосферной циркуляции Земли.

В 1494 году Христофор Колумб испытал тропический циклон, что привело к первому письменному описанию урагана в Европе.. В 1686 году Эдмунд Галлей представил систематическое исследование пассатов и муссонов и определил солнечное нагревание как причину атмосферных движений. В 1735 году идеальное объяснение глобальной циркуляции посредством изучения пассатов было написано Джорджем Хэдли. В 1743 году, когда Бенджамину Франклину не удалось увидеть лунное затмение из-за урагана, он решил, что циклоны движутся противоположно ветрам на их периферии. Понимание кинематики того, как именно вращение Земли влияет на воздушный поток, сначала было частичным. Гаспар-Гюстав Кориолис опубликовал в 1835 году статью о выходе энергии машин с вращающимися частями, такими как водяные колеса. В 1856 году Уильям Феррел предположил, что в средних широтах циркуляционная ячейка, а воздух внутри отклоняется силой Кориолиса, что приводит к преобладанию западных ветров. В конце XIX века движение воздушных масс по изобарам считалось результатом крупномасштабного взаимодействия силы градиента давления и отклоняющей силы. К 1912 году эта отклоняющая сила была названа эффектом Кориолиса. Сразу после Первой мировой войны группа метеорологов в Норвегии во главе с Вильгельмом Бьеркнесом разработала норвежскую модель циклона, которая объясняет возникновение, усиление и окончательный распад (жизненный цикл) среднеширотные циклоны, и ввела идею фронтов, то есть четко определенных границ между воздушными массами. В эту группу вошли Карл-Густав Россби (который первым объяснил крупномасштабный атмосферный поток с точки зрения гидродинамики ), Тор Бержерон (который первым определил как образуется дождь) и Джейкоб Бьеркнес.

Сети наблюдений и прогнозирование погоды

Классификация облаков по высоте возникновения Эта «Гетографическая карта мира, или карта дождя» была впервые опубликована в 1848 году Александром Китом Джонстон.Эта «Гетографическая карта Европы, или карта дождя» была также опубликована в 1848 году как часть «Физического атласа».

В конце 16 века и первой половине 17 века был изобретен ряд метеорологических приборов — термометр, барометр, ареометр, а также датчики ветра и дождя. В 1650-х годах натурфилософы начали использовать эти инструменты для систематической записи наблюдений за погодой. Академии наук создали дневники погоды и организовали сети наблюдений. В 1654 году Фердинандо II Медичи основал первую сеть наблюдений за погодой, которая состояла из метеорологических станций во Флоренции, Кутильяно, Валломброза, Болонья, Парма, Милан, Инсбрук, Оснабрюк, Париж и Варшава. Собранные данные отправлялись во Флоренцию через определенные промежутки времени. В 1660-х годах Роберт Гук из Лондонского королевского общества спонсировал сети метеорологических наблюдателей. Трактат Гиппократа «Воздух, вода и места» связывает погоду с болезнями. Таким образом, первые метеорологи пытались связать погодные условия с эпидемиями, а климат — с общественным здоровьем.

В эпоху Просвещения метеорология пыталась рационализировать традиционные погодные знания, включая астрологическую метеорологию. Но были также попытки установить теоретическое понимание погодных явлений. Эдмонд Галлей и Джордж Хэдли пытались объяснить пассат. Они рассудили, что растущая масса нагретого экваториального воздуха заменяется притоком более холодного воздуха из высоких широт. Поток теплого воздуха на большой высоте от экватора к полюсам, в свою очередь, дал раннюю картину циркуляции. Разочарование отсутствием дисциплины среди метеорологических наблюдателей и плохим качеством инструментов заставило первые национальные государства организовать большие сети наблюдений. Таким образом, к концу 18 века метеорологи имели доступ к большому количеству надежных данных о погоде. В 1832 году барон Шиллинг создал электромагнитный телеграф. Появление электрического телеграфа в 1837 году впервые предоставило практический метод для быстрого сбора приземных наблюдений за погодой с большой территории.

Эти данные могли быть могут быть использованы для создания карт состояния атмосферы для области у поверхности Земли и для изучения того, как эти состояния развивались во времени. Чтобы часто делать прогнозы погоды на основе этих данных, требовалась надежная сеть наблюдений, но только в 1849 г. Смитсоновский институт начал создавать сеть наблюдений по всей территории Соединенных Штатов под руководством Джозефа. Генри. В то время аналогичные сети наблюдений были созданы в Европе. Преподобный Уильям Клемент Лей был ключом к пониманию перистых облаков и раннему пониманию Jet Streams., Известный как «CKM». Дуглас прочитал статьи Лея после его смерти и продолжил раннее исследование погодных систем. Исследователи в области метеорологии XIX века были набраны из военных или медицинских специалистов, а не прошли специальную подготовку в качестве ученых. В 1854 году правительство Соединенного Королевства назначило Роберта Фицроя в новую должность метеорологического статистика Совета по торговле с задачей сбора данных наблюдений за погодой в море. Офис ФитцРоя стал Метеорологическим бюро Соединенного Королевства в 1854 г., второй старейшей национальной метеорологической службой в мире (Центральный институт метеорологии и геодинамики (ZAMG) в Австрии был основан в 1851 г. и старейший метеорологический сервис в мире). Первые ежедневные прогнозы погоды, сделанные Офисом Фитцроя, были опубликованы в газете The Times в 1860 году. В следующем году была введена система подъема конусов штормового предупреждения в основных портах, когда ожидается шторм.

В течение следующих 50 лет во многих странах были созданы национальные метеорологические службы. Метеорологический департамент Индии (1875 г.) был основан для отслеживания тропических циклонов и муссонов. Центральное метеорологическое управление Финляндии (1881 г.) было образовано из части Магнитной обсерватории Хельсинкского университета. Японская метеорологическая обсерватория Токио, предшественница Японского метеорологического агентства, начала создавать карты приземной погоды в 1883 году. Бюро погоды США (1890) было основано в рамках Соединенных Штатов. Департамент сельского хозяйства. Австралийское бюро метеорологии (1906) было создано Законом о метеорологии для объединения существующих государственных метеорологических служб.

Численное прогнозирование погоды

Метеоролог за пультом IBM 7090 в Объединенная группа численных прогнозов погоды. c. 1965

В 1904 году норвежский ученый Вильгельм Бьеркнес впервые в своей статье «Прогноз погоды как проблема механики и физики» доказал, что можно прогнозировать погоду на основе расчетов, основанных на естественных законах.

Только позднее, в 20 веке, прогресс в понимании физики атмосферы привел к созданию современного численного предсказания погоды. В 1922 году Льюис Фрай Ричардсон опубликовал «Прогноз погоды с помощью числового процесса» после обнаружения заметок и выводов, над которыми он работал водителем скорой помощи во время Первой мировой войны. Он описал, как маленькие члены в прогнозных уравнениях гидродинамики, которые управлять атмосферным потоком можно было бы пренебречь, и можно было бы разработать схему численных расчетов, позволяющую делать прогнозы. Ричардсон представил себе большую аудиторию из тысяч людей, выполняющих вычисления. Однако количество требуемых вычислений было слишком большим, чтобы их можно было выполнить без электронных компьютеров, а размер сетки и временные шаги, использованные в расчетах, привели к нереалистичным результатам. Хотя позже численный анализ показал, что это было из-за числовой нестабильности.

. Начиная с 1950-х годов, численные прогнозы с помощью компьютеров стали возможными. Первые прогнозы погоды, полученные таким образом, использовали баротропные (одноуровневые) модели и могли успешно предсказывать крупномасштабное движение средних волн Россби, то есть образец атмосферных минимумов и максимумов. В 1959 году Метеорологическое управление Великобритании получило свой первый компьютер, Ferranti Mercury.

. В 1960-х годах хаотический характер атмосферы был впервые обнаружен и математически описан Эдвардом Лоренцем, основав область теории хаоса. Эти достижения привели к нынешнему использованию ансамблевого прогнозирования в большинстве крупных центров прогнозирования для учета неопределенности, возникающей из-за хаотической природы атмосферы. Были разработаны математические модели, используемые для долгосрочного прогнозирования погоды на Земле (модели климата ), которые сегодня имеют такое же грубое разрешение, как и более старые модели прогнозирования погоды. Эти климатические модели используются для исследования долгосрочных климатических сдвигов, например, какие эффекты могут быть вызваны выбросом человеком парниковых газов.

Метеорологи

Метеорологи — ученые, изучающие и работать в области метеорологии. Американское метеорологическое общество издает и постоянно обновляет авторитетный электронный глоссарий по метеорологии. Метеорологи работают в государственных учреждениях, частных консультационных и исследовательских службах, промышленных предприятиях, коммунальных службах, на радио и телевизионных станциях, а также в образовании. В США в 2018 году метеорологи занимали около 10 000 должностей.

Хотя прогнозы погоды и предупреждения являются наиболее известными продуктами метеорологов для населения, метеорологи на радио и телевидении не обязательно профессиональные метеорологи. Чаще всего это репортеры с небольшим формальным метеорологическим образованием, использующие нерегулируемые должности, такие как метеоролог или метеоролог. Американское метеорологическое общество и Национальная метеорологическая ассоциация выдают «Знаки одобрения» метеорологическим радиовещателям, которые соответствуют определенным требованиям, но это не обязательно для приема на работу СМИ.

Оборудование

Спутниковый снимок урагана Хьюго с полярным минимумом, видимым вверху изображения

У каждой науки есть свои уникальные лаборатории оборудование. В атмосфере есть много вещей или качеств атмосферы, которые можно измерить. Дождь, который можно наблюдать или видеть в любом месте и в любое время, был одним из первых исторических показателей качества атмосферы. Кроме того, двумя другими точно измеренными качествами являются ветер и влажность. Ничего из этого нельзя увидеть, но можно почувствовать. Устройства для измерения этих трех видов появились в середине 15 века и представляли собой соответственно дождемер, анемометр и гигрометр. До 15 века было предпринято множество попыток построить соответствующее оборудование для измерения многих атмосферных переменных. Многие были в чем-то неисправны или просто ненадежны. Даже Аристотель отмечал это в некоторых своих работах как трудность измерения воздуха.

Наборы измерений поверхности — важные данные для метеорологов. Они дают снимок различных погодных условий в одном месте и обычно находятся на метеостанции, корабле или метеорологическом буе. Измерения, сделанные на метеостанции, могут включать любое количество атмосферных наблюдений. Обычно температура, давление, измерения ветра и влажность являются переменными, которые измеряются термометром, барометром, анемометром и гигрометром соответственно. Профессиональные станции могут также включать датчики качества воздуха (угарный газ, углекислый газ, метан, озон, пыль, и дым ), облакомер (потолок облаков), датчик падающих осадков, датчик затопления, датчик молнии, микрофон (взрывы, звуковые удары, гром ), пиранометр / пиргелиометр / спектрорадиометр (ИК / видимый / УФ фотодиоды ), дождемер / снегомер, сцинтилляционный счетчик (фоновое излучение, выпадение осадков, радон ), сейсмометр (землетрясения и толчки), трансмиссометр (видимость), и часы GPS для регистрации данных. Аэрологические данные имеют решающее значение для прогнозирования погоды. Наиболее распространенная методика — запуски радиозондов. В дополнение к радиозондам сеть сбора данных с самолетов организована Всемирной метеорологической организацией.

Дистанционное зондирование, используемое в метеорологии, представляет собой концепцию сбора данных о отдаленных погодных явлениях, а затем создание информации о погоде. Распространенными типами дистанционного зондирования являются радар, лидар и спутники (или фотограмметрия ). Каждый собирает данные об атмосфере из удаленного места и, как правило, хранит данные там, где расположен инструмент. Радар и лидар не пассивны, потому что оба используют электромагнитное излучение для освещения определенной части атмосферы. Метеорологические спутники наряду с более универсальными спутниками наблюдения Земли, вращающимися вокруг Земли на различных высотах, стали незаменимым инструментом для изучения широкого спектра явлений, от лесных пожаров до Эль-Ниньо.

Пространственные масштабы

Изучение атмосферы можно разделить на отдельные области, которые зависят как от временного, так и от пространственного масштабов. На одном краю этой шкалы находится климатология. В масштабе времени от часов до дней метеорология разделяется на метеорологию в микро-, мезо- и синоптическом масштабе. Соответственно, размер геопространственного каждой из этих трех шкал напрямую связан с соответствующей шкалой времени.

Другие подклассы используются для описания уникальных, локальных или широких эффектов внутри этих подклассов.

Микромасштаб

Микромасштабная метеорология это исследование атмосферных явлений в масштабе около 1 километра (0,62 мили) или меньше. Отдельные грозы, облака и местная турбулентность, вызванная зданиями и другими препятствиями (такими как отдельные холмы), моделируются в этом масштабе.

Мезомасштаб

Метеорология мезомасштаба — это исследование атмосферных явлений, которые имеют горизонтальный масштаб от 1 км до 1000 км и вертикальный масштаб, который начинается от поверхности Земли и включает атмосферный пограничный слой, тропосферу, тропопаузу и нижнюю часть стратосферы. Для мезомасштабных временных шкал от менее суток до недель. Обычно представляющими интерес событиями являются грозы, линии шквала, фронты, полосы осадков в тропиках и <203.>внетропические циклоны и топографические погодные системы, такие как горные волны и морские и наземные бризы.

синоптическая шкала

NOAA : анализ погоды синоптической шкалы.

метеорология синоптической шкалы предсказывает атмосферные условия изменяется в масштабе до 1000 км и 10 сек (28 суток) во времени и пространстве. В синоптическом масштабе Кориолисово ускорение, действующее на движущиеся воздушные массы (за пределами тропиков), играет доминирующую роль в прогнозах. Явления, обычно описываемые в синоптической метеорологии, включают такие явления, как внетропические циклоны, бароклинные впадины и гребни, фронтальные зоны и в некоторой степени реактивные течения. Все это обычно указывается на картах погоды для определенного времени. Минимальный горизонтальный масштаб синоптических явлений ограничен расстоянием между станциями приземных наблюдений.

Глобальным масштабом

Среднегодовой температурой поверхности моря.

Метеорология глобального масштаба — это изучение погодных условий, связанных с переносом тепло от тропиков к полюсам. В этом масштабе важны очень крупномасштабные колебания. Эти колебания имеют периоды времени обычно порядка месяцев, например, колебание Мэддена – Джулиана, или лет, например, Эль-Ниньо – Южное колебание и Тихоокеанское десятилетие. колебание. Метеорология глобального масштаба переходит в область климатологии. Традиционное определение климата переносится в более крупные временные рамки, и с пониманием глобальных колебаний в более длительном масштабе времени их влияние на климатические и погодные возмущения может быть включено в прогнозы синоптических и мезомасштабных временных масштабов.

Численное прогнозирование погоды является основным направлением в понимании взаимодействия воздуха и моря, тропической метеорологии, предсказуемости атмосферы и тропосферных / стратосферных процессов. Военно-морская исследовательская лаборатория в Монтерее, штат Калифорния, разработала глобальную модель атмосферы под названием Оперативная глобальная система прогнозирования атмосферы ВМС (NOGAPS). NOGAPS функционирует в Центре численной метеорологии и океанографии флота для Вооруженных сил США. Многие другие глобальные атмосферные модели используются национальными метеорологическими агентствами.

Некоторые принципы метеорологии

Метеорология пограничного слоя

Пограничный слой метеорология — это изучение процессов в воздушном слое непосредственно над поверхностью Земли, известном как пограничный слой атмосферы. (ABL). Воздействие поверхности — нагрев, охлаждение и трение — вызывает турбулентное перемешивание в воздушном слое. Значительное движение тепла, материи или импульса во временных масштабах менее суток вызвано турбулентными движениями. Метеорология пограничного слоя включает изучение всех типов границы поверхность-атмосфера, включая океан, озеро, городские земли и земли за пределами города, для изучения метеорологии.

Динамическая метеорология

Динамическая метеорология обычно фокусируется на гидродинамике атмосферы. Идея воздушной посылки используется для определения мельчайшего элемента атмосферы, игнорируя дискретную молекулярную и химическую природу атмосферы. Воздушный пакет определяется как точка в жидком континууме атмосферы. Основные законы динамики жидкости, термодинамики и движения используются для изучения атмосферы. Физическими величинами, характеризующими состояние атмосферы, являются температура, плотность, давление и т. Д. Эти переменные имеют уникальные значения в континууме.

Приложения

Прогноз погоды

Прогноз приземного давления на пять дней вперед для северной части Тихого океана, Северной Америки и северной части Атлантического океана

Прогноз погоды — это применение науки и технологий для прогнозирования состояния атмосферы в будущем и заданном месте. Люди пытались предсказать погоду неформально на протяжении тысячелетий, а формально, по крайней мере, с 19 века. Прогнозы погоды составляются путем сбора количественных данных о текущем состоянии атмосферы и использования научных знаний об атмосферных процессах для прогнозирования развития атмосферы.

Когда-то все человеческие усилия основывались главным образом на при изменении атмосферного давления, текущих погодных условий и состояния неба модели прогнозов теперь используются для определения будущих условий. По-прежнему требуется участие человека, чтобы выбрать наилучшую возможную модель прогноза, на которой основывается прогноз, которая включает навыки распознавания образов, телесвязи, знание характеристик модели и знание смещений модели. хаотический характер атмосферы, огромные вычислительные мощности, необходимые для решения уравнений, описывающих атмосферу, погрешность измерения начальных условий и неполное понимание атмосферных процессов означают, что прогнозы становятся менее точными, чем увеличивается разница текущего времени и времени, на которое делается прогноз (диапазон прогноза). Использование ансамблей и консенсуса моделей помогает сузить погрешность и выбрать наиболее вероятный результат.

Есть множество конечных применений прогнозов погоды. Предупреждения о погоде — важные прогнозы, потому что они используются для защиты жизни и имущества. Прогнозы, основанные на температуре и осадках, важны для сельского хозяйства и, следовательно, для трейдеров на фондовых рынках. Коммунальные предприятия используют прогнозы температуры для оценки спроса в ближайшие дни. Ежедневно люди используют прогнозы погоды, чтобы определить, что надеть. Поскольку занятия на свежем воздухе сильно ограничены из-за сильного дождя, снега и холода, прогнозы можно использовать для планирования мероприятий в связи с этими событиями, а также для планирования действий заранее и выжить в них.

Авиационная метеорология

Авиационная метеорология изучает влияние погоды на управление воздушным движением. Для летных экипажей важно понимать влияние погоды на их план полета, а также на состояние своего самолета, как указано в Руководстве по аэронавигационной информации :

Воздействие льда на самолет является кумулятивным: тяга снижается, сопротивление увеличивается., подъем уменьшается, а вес увеличивается. Результатом является увеличение скорости сваливания и ухудшение летно-технических характеристик самолета. В крайних случаях менее чем за 5 минут на передней кромке аэродинамического профиля может образоваться лед от 2 до 3 дюймов. Требуется всего 1/2 дюйма льда, чтобы снизить подъемную силу некоторых самолетов на 50 процентов и увеличить сопротивление трения на такой же процент.

Сельскохозяйственная метеорология

Метеорологи, почвоведы, сельскохозяйственные гидрологи и агрономы — это люди, занимающиеся изучением влияния погоды и климата на распространение растений, урожайность, эффективность водопользования, фенология развитие растений и животных, а также энергетический баланс управляемых и естественных экосистем. И наоборот, их интересует роль растительности в климате и погоде.

Гидрометеорология

Гидрометеорология — это отрасль метеорологии, которая занимается гидрологическим циклом, водным балансом и статистика осадков штормов. Гидрометеоролог составляет и выдает прогнозы накопления (количественных) осадков, сильного дождя, сильного снегопада и выделяет районы с потенциалом внезапных паводков. Обычно требуемый диапазон знаний совпадает с климатологией, мезомасштабной и синоптической метеорологией и другими науками о Земле.

Междисциплинарный характер отрасли может привести к техническим проблемам, поскольку инструменты и решения из каждой отдельной дисциплины может вести себя несколько иначе, быть оптимизированным для разных аппаратных и программных платформ и использовать разные форматы данных. Есть несколько инициатив, таких как проект DRIHM, которые пытаются решить эту проблему. выпуск.

Ядерная метеорология

Ядерная метеорология изучает распространение радиоактивных аэрозолей и газов в атмосфере.

Морская метеорология

Морская метеорология занимается прогнозированием воздуха и волнения для судов, работающих в море. Такие организации, как Центр прогнозирования океана, Гонолулу Национальная метеорологическая служба прогнозный офис, Соединенное Королевство Метеорологическое бюро и JMA готовят прогнозы в открытом море. для Мирового океана.

Военная метеорология

Военная метеорология — это исследование и применение метеорологии в военных целях. В Соединенных Штатах ВМС США командующий, морское управление метеорологии и океанографии наблюдает за метеорологической работой ВМС и Корпуса морской пехоты, а Метеорологическое агентство ВВС США отвечает за военно-воздушные силы и армию.

Метеорология окружающей среды

Экологическая метеорология в основном анализирует распространение промышленных загрязнений физически и химически на основе метеорологических параметров, таких как температура, влажность, ветер и различные погодные условия.

Возобновляемая энергия

Применение метеорологии в возобновляемой энергии включает фундаментальные исследования, «разведку» и потенциальное картирование энергии ветра и солнечной радиации для энергии ветра и солнца.

См. Также

• Аэрография
• American Practical Navigator
• Циркуляция атмосферы
• Слои атмосферы
• Модели атмосферы
• Атмосферное давление
• Термодинамика атмосферы
• Автоматизированная метеостанция аэропорта
• Облако
• Ковариация вихрей поток (корреляция вихрей, поток вихрей)
• Эль-Ниньо — Южное колебание
• Индекс метеорологических статей
• Времена года коренных жителей Австралии
• Список типов облаков
• Список метеорологических учреждений
• Список российских метеорологов
• Список метеорологических приборов
• Колебания Мэддена – Джулиана
• Метеорологическая зима
• Национальный день метеоролога
• Осадки
• РОФОР
• Космическая погода
• Циркуляция Уокера
• Погода и климат
• Метеостанция

Ссылки

Дополнительная литература

• Байерс, Гораций. Общая метеорология. Нью-Йорк: МакГроу-Хилл, 1994.
• Гаррет, Дж. Р. (1992) [1992]. Пограничный слой атмосферы. Издательство Кембриджского университета. ISBN 978-0-521-38052-2 .
• Глоссарий по метеорологии. Американское метеорологическое общество (2-е изд.). Аллен Пресс. 2000. CS1 maint: others (ссылка )
• Bluestein, H (1992) [1992]. Синоптико-динамическая метеорология в средних широтах: принципы кинематики и динамики, том 1. Oxford University Press. ISBN 978-0-19-506267-0 .
• Bluestein, H (1993) [1993]. Синоптико-динамическая метеорология в средних широтах: Том II: Наблюдения и теория Weather Systems. Oxford University Press. ISBN 978-0-19-506268-7 .
• Reynolds, R (2005) [2005]. Guide to Weather. Buffalo, Нью-Йорк: Firefly Books Inc., стр. 208. ISBN 978-1-55407-110-4 .
• Holton, JR (2004) [2004]. Введение в динамическую метеорологию (4-е изд.). Берлингтон, Мэриленд: Elsevier Inc. ISBN 978-0-12-354015-7 . Архивировано с сайта оригинал от 19 июля 2013 г. Получено 21 мая 2017 г.
• Roulstone, Ian Norbury, John (2013). Невидимый в шторме: роль математики в понимании погоды. Princeton University Press. ISBN 978-06 91152721 .

Словари и энциклопедии

• Гликман, Тодд С. (июнь 2000 г.). Глоссарий по метеорологии (электронный) (2-е изд.). Кембридж, Массачусетс: Американское метеорологическое общество.
• Густаво Эррера, Роберто; Гарсия-Эррера, Рикардо; Прието, Луис; Гальего, Дэвид; Эрнандес, Эмилиано; Гимено, Луис; Кённен, Гюнтер; Кук, Фриц; Уиллер, Деннис; Уилкинсон, Клайв; Дель Росарио Прието, Мария; Баез, Карлос; Вудрафф, Скотт. Словарь морских метеорологических терминов: Многоязычный словарь метеорологических терминов CLIWOC; Английский / испанский / французский / голландский словарь терминов Windforce, используемых моряками с 1750 по 1850 годы (PDF). CLIWOC.
• «Метеорологическая энциклопедия». Центральное бюро погоды. 6 декабря 2018 г. Архивировано из оригинала 21 сентября 2014 г. Дата обращения 14 сентября 2014 г.

Внешние ссылки

На Викискладе есть материалы, связанные с метеорологией .

оригинальные работы по теме: Метеорология

Пожалуйста, прочтите прогноз погоды, чтобы узнать о прогнозах погоды.

• Метеорология качества воздуха — онлайн-курс, который знакомит с основными понятиями метеорологии и качества воздуха, необходимыми для понимания компьютерных моделей метеорологии. Написано на уровне бакалавра.
• Программа GLOBE — (Глобальное обучение и наблюдения на благо окружающей среды) Международная программа по экологическим наукам и образованию, объединяющая студентов, преподавателей и научно-исследовательское сообщество в стремлении учиться больше об окружающей среде посредством сбора данных и наблюдений учащихся.
• Глоссарий по метеорологии — от Американского метеорологического общества, отличный справочник по номенклатуре, уравнениям и концепциям для более опытного читателя.
• JetStream — Интернет Школа погоды — Национальная метеорологическая служба
• Узнайте о метеорологии — Австралийское бюро метеорологии
• Справочник погоды — Учебники и новости погоды на сайте About.com
• Метеорологическое образование и обучение ( MetEd) — Программа COMET
• Центральная библиотека NOAA — Национальное управление океанических и атмосферных исследований
• Проект World Weather 2010 Университет Иллинойса в Урбане-Шампейн
• Огимет — онлайн-данные из мировые метеорологические станции, полученные через бесплатные услуги NOAA
• Национальный центр архивов атмосферных исследований, документируют историю метеорологии
• Прогноз погоды и климатология — Метеорологическое управление Соединенного Королевства
• Метеорология, Дискуссия BBC Radio 4 с Владимиром Янковичем, Ричардом Хамбином и Ибой Таубом (In Our Time, 6 марта 2003 г.)
• Виртуальная выставка по метеорологии в цифровой библиотеке Парижской обсерватории