Новая модель прогноза погоды обеспечивает более точные прогнозы интенсивности тайфунов

Тайфуны как одни из наиболее разрушительных погодных систем серьёзно влияют на жизнь людей, имущество и социально-экономическое развитие. Хотя прогнозы траектории тайфунов за последние десятилетия значительно улучшились, прогресс в прогнозировании их интенсивности оставался незначительным, особенно для краткосрочных прогнозов.

Исследователи под руководством профессора Чжэ-Мин Тана из Нанкинского университета сосредоточились на улучшении прогнозов интенсивности тайфунов с помощью ансамблевой ассимиляции данных. В исследовании использовалась модель прогнозирования погоды и исследований (WRF) с 80-членным ансамблевым фильтром Калмана для проведения региональных ансамблевых циклических ассимиляций и прогнозов для тайфунов западной части Тихого океана в сезоне 2016 года. Полный отчёт об исследовании опубликован в журнале Advances in Atmospheric Sciences.

Кратковременные (6-часовые) ансамблевые прогнозы в рамках этих циклических процессов демонстрируют приемлемую дисперсию для траекторий тайфунов, но всё ещё недостаточную — для их интенсивности. Прогнозы склонны переоценивать интенсивность слабых штормов и недооценивать — сильных, что указывает на то, что горизонтальное разрешение сетки в 6 км всё ещё не позволяет разрешить большие градиенты полей ветра и массы в ядре тайфуна.

Сравнение региональных прогнозов с глобальными прогнозами моделей Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) и Национальных центров экологического прогнозирования (NCEP) показало, что 5-дневные детерминированные региональные прогнозы имеют меньшие ошибки и смещения в интенсивности тайфунов. Однако из-за худшего представления крупномасштабной окружающей среды они дают большую ошибку в траектории. В целом, 5-дневные ансамблевые прогнозы от циклической ансамблевой ассимиляции обеспечили улучшения, особенно для коротких сроков упреждения, и превосходят глобальные ансамблевые прогнозы по предсказуемости интенсивности тайфунов.