Как далеко до оперативного прогнозирования спутниковых облачных изображений

Облака являются индикатором различных значительных изменений погоды. Спутниковые изображения облачности, полученные методами дистанционного зондирования, существенно помогают синоптикам в макроскопическом понимании прошлых и текущих погодных процессов. Прямое прогнозирование по спутниковым снимкам облачности — важная цель метеорологов. Недавние исследования показали возможность создания прогнозов спутниковых облачных изображений на срок до нескольких десятков часов.

Исследователи из Пекинского института авиационной метеорологии Ши Сяокан, Ли Яодун, Лю Цзяньвэнь, Сян Сицзы и Лю Лэ представили метод моделирования инфракрасных облачных изображений геостационарного метеоспутника FY-2-D. В работе детально проанализировано влияние ошибок моделирования облачных параметров в региональной численной модели прогноза погоды WRF на точность моделирования яркостной температуры для инфракрасного канала FY-2-D.

Ученые использовали продукты высокого разрешения региональной модели WRF и модель прямого переноса излучения RTTOV, чтобы смоделировать яркостную температуру инфракрасного канала геостационарного метеоспутника, и сравнили результаты с реальными спутниковыми изображениями.

Результаты показывают, что коэффициенты корреляции между смоделированной и наблюдаемой яркостной температурой для четырех инфракрасных каналов превышают 0,5 на срок от 0 до 24 часов. Среднеквадратическая ошибка (RMSE) для каждого канала контролируется в диапазоне от 10 до 27 K, что лучше предыдущих результатов исследований (20–40 K). Распределение и структура погодной системы на прогнозируемом изображении облачности имеют высокое сходство с реальным спутниковым снимком, что может служить определенным ориентиром для прогноза погоды.

Успех прогноза облачных изображений в основном зависит от двух факторов: точности численного прогноза погоды и адекватности модели переноса излучения. Для численного прогноза наиболее критичны структура температуры и влажности в модели, а также точность прогноза макро- и микропроцессов в облаках. Модель переноса излучения должна точно описывать различные атмосферные структуры, особенно процессы, связанные с облаками и осадками.

Данное исследование сосредоточено на моделировании и проверке чувствительности общепринятой быстрой модели переноса излучения к продуктам прогноза макро- и микропараметров облачности численной модели. Результаты указывают, что улучшение прогностической способности модели и адаптивности модели переноса излучения к различным облачным процессам станет важным направлением будущих исследований.

Изменчивые облака трудно предсказуемы. Текущий прогноз облачных изображений может предоставить лишь некоторые ориентиры для развития крупномасштабных облачных систем с длительным жизненным циклом. Однако с развитием технологий высокоточное численное прогнозирование различных погодных процессов неизбежно станет мощнее, а модели переноса излучения — более совершенными. Поэтому прогноз спутниковых облачных изображений, непосредственно отражающих макроскопические изменения облачности, приблизится к оперативному применению.