Главная arrow Гибкие системы arrow Моделирование погоды
Как начинался компьютер
Компьютерная революция
Двоичный код
Разработки военных лет
Интегральные микросхемы
Микрокомпьютер
Персоны
Сеть
Язык компьютера
Развитие ПО
Гибкие системы
Средства разработки
Информатика
Вычислительная наука
Операционные системы
Искусственный интеллект
Предыстория
Поиск
Знания и рассуждения
Логика
Робототехника
 

 
Моделирование погоды Печать

Метеорологи также жалуются, что их погодные модели чересчур грубы. Отдельные клетки охватывают слишком большие районы, что мешает добиться требуемой точности для отдельной местности. «Хотя мы можем с определенной точностью предсказать возможность возникновения гроз в районе Канзас-Сити, - замечает директор Национального метеорологического центра США Уильям Боннер, нам трудно сказать, где именно они возникнут и когда». Роберт Бантинг, работающий в правительственной лаборатории по изучению окружающей среды, г. Боулдер, шт. Колорадо, считает, что сегодняшняя сеть метеорологических станций «похожа на сеть для ловли кита, тогда как многие возникающие в природе бури - всего лишь мелкая рыбешка».

Другая причина неточности прогнозов и вытекающих отсюда трудно разрешимых проблем - сложность моделирования газовых потоков. Она обусловлена вероятностной природой газодинамических процессов.

Изменения атмосферных условий описываются с помощью нелинейных дифференциальных уравнений в частных производных.

Если линейное уравнение вида y = x + 5 на графике всегда представляется прямой линией, то уравнение вида y = x + x(dy/dx) + x(d2y/dx) может описывать совершенно непредсказуемые наборы точек, и даже мельчайшая погрешность в значении одной из переменных может привести к абсолютно неверному результату.

Накопление ошибки

С этой проблемой метеорологи столкнулись еще в 1960 г., когда сотрудник МТИ Эдвард Лоренц составил программу для простой математической модели, описывающей земную атмосферу, и прогнал ее несколько раз на компьютере. Лоренц был буквально потрясен, обнаружив, что небольшие изменения в данных, например округление некоторых чисел, заданных с точностью шесть знаков после запятой, до трех знаков, приводят к абсолютно иным результатам. «Именно в этот момент я понял, что если и реальная атмосфера ведет себя подобным образом, то долгосрочные прогнозы просто невозможны», - заявил он.

Столь мрачный вывод означает, что даже малейшие ошибки в отдельных данных (например, ошибка на один градус при измерении температуры) могут в процессе вычислений вырасти до огромных размеров. В итоге в двухнедельном прогнозе теряется различие между безоблачным небом и проливным дождем. «Вследствие того, что мы проводим измерения лишь с конечной точностью, - говорит физик из Калифорнийского университета в Беркли Джеймс Критчфилд, - эти измерения оказываются малопригодными, а потому возникает неопределенность, с которой уже ничего нельзя поделать».

Сегодня изучение разнообразных вероятностных систем (таких, как погода или циклически повторяющиеся подъемы и спады в размножении вредных насекомых) выделилось в небольшое самостоятельное научное направление.

Ученые, работающие в этой области, надеются найти скрытый порядок в случайной на первый взгляд цепи событий. Однако пока самое большее, что удается сделать в борьбе с неопределенностью, - это оценить ее статистически, т. е. предсказать вероятность наступления того или иного события (например, снежной бури) в определенный день. И пока в этой области нет заметных сдвигов, метеорологам пришлось установить определенный временной предел достаточно точного прогнозирования - две недели.

Улучшение среднесрочных прогнозов (т. е. в пределах от 3 дней до 2 недель) связано с совершенствованием моделей и получением дополнительных данных. Для расширения объема информации наряду с развитием сети метеорологических станций применяют и более совершенные инструменты, в том числе метеоспутники и метеорадары новейших типов. В свою очередь для обработки возрастающего объема данных необходимы значительно более мощные компьютеры, так как десятикратное увеличение разрешающей способности модели требует увеличения производительности компьютера в 10 тыс. раз.

Для улучшения долгосрочных прогнозов (т. е. на срок свыше теоретического двухнедельного предела) потребуется все, о чем говорилось выше, и кое-какие дополнительные средства.

Национальная служба погоды США уже делает 30- и 90-дневные прогнозы, но пока это лишь статистическая оценка, предсказывающая только отклонения температуры и количества осадков от их среднего уровня. Но даже для этих наиболее общих параметров лишь 65% прогнозов Национальной службы погоды оказываются правильными.

Примечательно, что подобное долгосрочное прогнозирование строится не на математических моделях, а на традиционном метеорологическом анализе. Проблема кроется все в той же непредсказуемой природе погоды.

И тем не менее метеорологи не теряют надежды, что в конце концов им удастся делать точные, основанные на вычислениях прогнозы на сроки, превышающие двухнедельный рубеж. В Принстоне, в геофизической лаборатории газовой динамики с целью проверки такой возможности были соединены два суперкомпьютера «Сайбер-205», на которых проводилось глобальное моделирование погоды.

Эти работы лаборатории финансировались Национальным управлением по океанографическим и атмосферным исследованиям. Пока работы носят чисто теоретический характер и в основном касаются развития технических аспектов программирования для составления долгосрочных прогнозов.

Ученые из Принстона ставят перед собой цель продлить вполне надежный недельный прогноз температуры и количества осадков до 12 недель. Лаборатория располагает данными многолетних наблюдений погоды по всему земному шару. Эти данные внесены в модель погоды, включающую свыше 40 тыс. уравнений.

Программисты, прибегая к различным ухищрениям, постоянно совершенствуют модель, например заменяют математическую «форму» горных массивов и вместо гладких вершин вводят в модель зазубренные пики, которые лучше имитируют влияние гор на воздушные потоки в верхних слоях атмосферы.

Лаборатория добилась определенного прогресса в измерении загадочных, и, казалось бы, случайных явлений, которые могут сказываться на погоде в дальнейшем. Как и других метеорологов, исследователей из Принстона обнадеживает периодически наблюдаемый феномен, называемый блокированием. Суть этого явления заключается в непредсказуемом замедлении воздушных потоков в верхних слоях тропосферы. Нарушая нормальный ход событий, эффект блокирования может стать причиной опустошительной засухи с продолжительной жарой или вызвать резкое похолодание.

Ученые до сих пор недостаточно хорошо понимают природу этого явления и поэтому не могут запрограммировать его возникновение, что, конечно, существенно снижает эффективность компьютерных моделей.

В то же время явление блокирования вселяет надежду на то, что атмосферные процессы, возможно, подчиняются каким-то более глубоким ритмам, которые в конечном счете окажутся предсказуемыми.

«То обстоятельство, что модели ошибаются с завидным постоянством, вселяет в меня надежду, - заметил метеоролог Адриан Симмонс. - Если бы все определялось только обычным образованием и исчезновением циклонов и антициклонов, то это не выглядело бы столь обнадеживающе. Но поскольку некоторые из этих систем являются долгоживущими, возникает ощущение, что мы сможем их предсказывать».

Своеобразным противовесом этой оптимистической точке зрения служит позиция директора Принстонскай лаборатории Кику Миякоды, который считает, что, сколь бы сложной ни была компьютерная модель, «погоду творит господь бог и потому в ней всегда будет нечто такое, чего нам никогда не удастся постичь».