Новая модель прогноза погоды может увеличить время предупреждения о торнадо

Исследователи из Университета штата Пенсильвания (Penn State) первыми использовали данные с новейших спутников следующего поколения в численной модели прогноза погоды, применяемой для прогнозирования гроз, порождающих торнадо. Спутник GOES-16, запущенный в 2016 году, недавно стал полностью оперативным, но до сих пор не существовало методов интеграции его данных в модели.

Ученые применили разработанный в Центре ADAPT Университета Пенсильвании метод all-sky infrared radiance для ассимиляции спутниковых данных в модели погодных событий на Среднем Западе США. В ходе экспериментов с hindcast (прогнозированием постфактум) модель успешно спрогнозировала суперъячейковые грозы с атмосферными условиями, крайне благоприятными для образования торнадо. Результаты, опубликованные в Monthly Weather Review, показывают, что этот подход может значительно улучшить прогнозирование таких гроз.

Прогнозирование торнадогенных гроз крайне важно, поскольку эти события формируются очень быстро, их трудно предсказать, и они могут нанести катастрофический ущерб. По данным Национального центра климатических данных США, на грозы приходится 40% всех опасных погодных явлений в стране, 14% ущерба и 17% связанных с погодой смертей. «Мы можем увеличить время предупреждения о таких событиях, потому что спутник может наблюдать область еще до формирования облаков, а наши модели способны усваивать эту информацию для улучшения прогнозов», — поясняет профессор метеорологии Фуцин Чжан.

За последние 40 лет среднее время упреждения предупреждения о торнадо увеличилось с 3 до 14 минут. По словам исследователей, новая методика может увеличить этот интервал еще больше. «Для многих людей 14 минут недостаточно... Наши исследования показывают, что, комбинируя ассимиляцию данных и модели высокого разрешения, мы можем получить время упреждения более 30 минут. Удвоение этого времени окажет огромное положительное влияние на общество», — отмечает Дэвид Стенсруд, глава Департамента метеорологии и атмосферных наук Penn State. Более совершенные модели и данные GOES-16 также могут снизить процент ложных тревог.

Спутниковые данные сложно использовать в погодных моделях, так как они не измеряют напрямую ключевые переменные, такие как скорость ветра или давление. Однако спутники фиксируют brightness temperature (яркостную температуру), показывающую, сколько излучения испускается объектами на разных инфракрасных частотах. Используя метод all-sky radiance, исследователи могут по яркостной температуре на разных частотах воссоздавать картину облачных образований и полей водяного пара.

GOES-16, находящийся на геостационарной орбите, покрывает одну шестую часть Земли. Он предлагает пространственное разрешение около 0,8 км (против 4 км у предшественника) и предоставляет данные не реже чем каждые 5 минут. Увеличенное пространственное и временное разрешение дает гораздо больше информации о процессах внутри гроз, ураганов и других опасных явлений. Исследователи работают с NOAA и Национальной метеорологической службой США, чтобы подготовить алгоритмы для широкого использования.