Классификация погоды для изучения влияния аэрозолей на штормы

Новое исследование использовало искусственный интеллект для анализа 10-летних метеорологических данных, собранных над юго-восточным Техасом, с целью выявления трёх основных категорий погодных режимов и континуума условий между ними. Исследование, только что опубликованное в Journal of Geophysics Research: Atmospheres, поможет учёным понять, как аэрозоли — мельчайшие частицы, взвешенные в атмосфере Земли — влияют на интенсивность гроз.

Могут ли эти крошечные частицы, выбрасываемые с автомобильным выхлопом, загрязнениями от НПЗ и фабрик, а также имеющие естественные источники, такие как морские брызги, усугублять грозы? Это возможно, считает Майкл Дженсен, метеоролог из Брукхейвенской национальной лаборатории Министерства энергетики США (DOE) и соавтор статьи. Аэрозоли тесно связаны с облаками; это частицы, вокруг которых конденсируются молекулы воды, приводя к формированию и росту облаков.

В качестве главного исследователя эксперимента TRACER (TRacking Aerosol Convection interactions ExpeRiment), проходящего в Хьюстоне и его окрестностях с октября 2021 по сентябрь 2022 года, Дженсен руководит сбором и анализом данных, которые могут дать ответ на этот вопрос. Цель — определить влияние аэрозолей на штормы, однако эти эффекты переплетены с влиянием крупномасштабных погодных систем и локальных условий.

Диэ Ван, ведущий автор статьи, проанализировавшей 10-летние данные до начала TRACER, объяснила подход к решению этой задачи. В исследовании использовался машинный анализ для определения доминирующих погодных состояний в летний период в регионе Хьюстона. Эта информация будет использована в анализе TRACER и модельных исследованиях путём сравнения характеристик штормов, возникающих при схожих погодных состояниях, но различных аэрозольных условиях. Это поможет минимизировать различия, обусловленные крупномасштабными погодными условиями, и изолировать эффекты аэрозолей.

Погода в юго-восточном Техасе летом в значительной степени определяется циркуляциями морского и заливного бризов из Мексиканского залива и залива Галвестон. Эти циркуляции вместе с более крупномасштабными системами влияют на перенос влаги и аэрозольных частиц в регион Хьюстона и на развитие гроз и связанных с ними осадков. Для характеристики погодных режимов учёные использовали форму искусственного интеллекта для анализа 10-летних данных, сочетающих результаты климатического моделирования с метеорологическими наблюдениями, что даёт полное долгосрочное описание трёхмерных свойств атмосферы.

С помощью машинного обучения по программе «Самоорганизующаяся карта» данные были отсортированы в три доминирующих категории (режима) погодных условий с континуумом переходных состояний между ними. Наложение дополнительных спутниковых, радиолокационных и наземных наблюдений на эти карты позволило изучить характеристики облаков и осадков в разных режимах. Выявленные погодные режимы объединяют сложную информацию о доминирующих крупномасштабных погодных паттернах, включая факторы, важные для формирования и развития штормов.

Команда планирует использовать моделирование погоды высокого разрешения для включения дополнительных измерений местной метеорологии и детальной информации о количестве, размерах и составе аэрозольных частиц. Этот подход должен позволить определить, как именно аэрозоли влияют на облака и штормы, и даже выявить различные эффекты промышленных и естественных источников аэрозолей.