Новый метод для улучшения прогнозов интенсивности тропических циклонов

Несмотря на повышение точности начальных полей за счет увеличения количества и качества наблюдений, улучшение краткосрочных прогнозов интенсивности тропических циклонов остается сложной проблемой в численном прогнозировании погоды. Согласно исследованию, опубликованному в журнале Advances in Atmospheric Sciences, недостающим элементом является снижение ошибки модели численных прогнозов.

Ошибки модели возникают по многим причинам, включая неполное понимание физических процессов в циклоне, неопределенность параметров параметризаций, недостаточное разрешение, ошибки усечения и упрощение схем для экономии вычислительных ресурсов. Ученые под руководством Дуань Ваньсо из Института физики атмосферы Китайской академии наук предложили новый подход, рассматривающий совокупное влияние ошибок разного происхождения на точность прогноза с помощью метода Nonlinear Forcing Singular Vector (NFSV).

Используя модель WRF, команда определила, что наибольшее влияние на ошибки краткосрочного прогноза интенсивности оказывает неопределенность в скорости изменения температуры атмосферы в средних и нижних слоях ядра тайфуна. Этот вывод, учитывающий возможности спутника Fengyun-4, позволяет целенаправленно собирать наблюдения в ключевых областях для снижения ошибок модели и повышения точности прогнозов.