Numeryczna prognoza pogody



Podobne dokumenty
Fizyka Pogody i Klimatu, zima 2017, Prognoza pogody: wykład 3. Szymon Malinowski. Historia i praktyka numerycznej prognozy pogody.

Modelowanie numeryczne w fizyce atmosfery - krótka historia prognoz pogody i klimatu

Prognozowanie w hydrologii i klimatologii

PROGNOZY METEOROLOGICZNE NA POTRZEBY OSŁONY HYDROLOGICZNEJ. Teresa Zawiślak Operacyjny Szef Meteorologicznej Osłony Kraju w IMGW-PIB

Efekt motyla i dziwne atraktory

Dwuletnie studia II stopnia na kierunku fizyka, specjalność Geofizyka, specjalizacje: Fizyka atmosfery; Fizyka Ziemi i planet; Fizyka środowiska

Układ klimatyczny. kriosfera. atmosfera. biosfera. geosfera. hydrosfera

1. CHARAKTERYSTYKA STUDIÓW 2. SYLWETKA ABSOLWENTA

Zintegrowanego Systemu

NOWOCZESNE TECHNOLOGIE ENERGETYCZNE Rola modelowania fizycznego i numerycznego

Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka

Wstęp. Regulamin przedmiotu Efekty kształcenia Materiały na stronie www2.wt.pw.edu.pl/~akw METEOROLOGIA LOTNICZA. Wstęp.

Ewelina Henek, Agnieszka Wypych, Zbigniew Ustrnul. Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej Państwowy Instytut Badawczy (IMGW-PIB)

Globalne ocieplenie okiem fizyka

EFEKT CIEPLARNIANY. Efekt cieplarniany występuje, gdy atmosfera zawiera gazy pochłaniające promieniowanie termiczne (podczerwone).

01, 02, 03 i kolejne numer efektu kształcenia. Załącznik 1 i 2

Znaczenie modelowania w ocenie jakości powietrza. EKOMETRIA Sp. z o.o.

Matematyczne modele psychrometrycznych własności powietrza. Markowski Marek

ZIMOWE WARSZTATY BADAWCZE FIZYKI ATMOSFERY SIECI NAUKOWEJ POLAND-AOD

Konspekt. do lekcji matematyki w kl. II gimnazjum dział,,równania i nierówności. Temat: Rozwiązywanie równań I stopnia z jedną niewiadomą.

METEOROLOGIA LOTNICZA ćwiczenie 1

Możliwości prognozowania gwałtownych burz w Polsce

Moduł meteorologiczny w serwisie CRIS

Składniki pogody i sposoby ich pomiaru

FIZYKA klasa 1 Liceum Ogólnokształcącego (4 letniego)

Odczucia cieplne człowieka na przykładzie wskaźnika normalnej temperatury efektywnej

Podstawy fizyki sezon 1

Higrometry Proste pytania i problemy TEMPERATURA POWIETRZA Definicja temperatury powietrza energia cieplna w

Algorytm. Krótka historia algorytmów

Źródła danych: Wyniki pomiarów. Dane technologiczne

FIZYKA KLASA 7 Rozkład materiału dla klasy 7 szkoły podstawowej (2 godz. w cyklu nauczania)

Precyzyjne pozycjonowanie w oparciu o GNSS

Recenzję wykonano na zlecenie Dziekana Wydziału Elektrycznego Politechniki Warszawskiej (pismo przewodnie z dnia r.)

Katarzyna Jesionek Zastosowanie symulacji dynamiki cieczy oraz ośrodków sprężystych w symulatorach operacji chirurgicznych.

Co ma piekarz do matematyki?

Nowoczesne narzędzia obliczeniowe do projektowania i optymalizacji kotłów

Temat: Elementy pogody i przyrządy do ich pomiaru. Konspekt lekcji przyrody dla klasy IV. Dział programowy. Przyroda i jej elementy.

Klimat w Polsce w 21. wieku

Metody numeryczne w przykładach

Tak określił mechanikę kwantową laureat nagrody Nobla Ryszard Feynman ( ) mechanika kwantowa opisuje naturę w sposób prawdziwy, jako absurd.

Szczegółowe wymagania edukacyjne na poszczególne oceny śródroczne i roczne z przedmiotu: FIZYKA. Nauczyciel przedmiotu: Marzena Kozłowska

Prognozy meteorologiczne. Powstawanie, rodzaje, interpretacja.

KONKURS PRZEDMIOTOWY Z FIZYKI dla uczniów gimnazjów. Schemat punktowania zadań

Jak powstaje prognoza pogody?

WYMAGANIA EDUKACYJNE FIZYKA ROK SZKOLNY 2017/ ) wyodrębnia z tekstów, tabel, diagramów lub wykresów, rysunków schematycznych

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH

Opis efektów kształcenia dla programu kształcenia (kierunkowe efekty kształcenia) WIEDZA. rozumie cywilizacyjne znaczenie matematyki i jej zastosowań

Temat: Co to jest modelowanie? Modelowanie przebiegu procesu zapominania za pomocą arkusza kalkulacyjnego.

Jan A. Szantyr tel

Modelowanie i Animacja

Ramowy Program Specjalizacji MODELOWANIE MATEMATYCZNE i KOMPUTEROWE PROCESÓW FIZYCZNYCH Studia Specjalistyczne (III etap)

Kierunkowe efekty kształcenia wraz z odniesieniem do efektów obszarowych. Ochrona środowiska studia I stopnia

Globalne prognozowanie pogody.

Ciągłość funkcji w punkcie i w zbiorze.

Plan Zajęć. Ćwiczenia rachunkowe

Zmienność wiatru w okresie wieloletnim

Geodezja i geodynamika - trendy nauki światowej (1)

M T E O T D O ZI Z E E A LG L O G R O Y R TM

JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST

Dr Michał Tanaś(

Dane pomiarowo-obserwacyjne pozyskiwane z sieci stacji hydrologicznych i meteorologicznych państwowej służby hydrologicznometeorologicznej

Ćwiczenie z fizyki Doświadczalne wyznaczanie ogniskowej soczewki oraz współczynnika załamania światła

Podstawy metodologiczne symulacji

Zintegrowana strategia zrównoważonego zarządzania wodami w zlewni

SYLABUS/KARTA PRZEDMIOTU

Meteorologia i Klimatologia

Prawdopodobieństwo geometryczne

STACJA METEO ALL-IN-ONE ATMOS 41 (METER) Wszystkie istotne parametry meteorologiczne w jednym, kompaktowym module pomiarowym! OPIS

Zastosowanie wybranych metod bezsiatkowych w analizie przepływów w pofalowanych przewodach Streszczenie

Zamiana zmiennych w wyrażeniach różniczkowych

Instytut Ekologii Terenów Uprzemysłowionych w Katowicach

Zintegrowany system monitorowania danych przestrzennych dla poprawy jakości powietrza w Krakowie

EFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU STUDIÓW ENERGETYKA

BLOK I. , x = Korzystając z definicji pochodnej w punkcie, obliczyć pochodne podanych funkcji we wskazanych punktach:

Anomalie gradientu pionowego przyspieszenia siły ciężkości jako narzędzie do badania zmian o charakterze hydrologicznym

Wielcy rewolucjoniści nauki

KLIMAT POLSKI I JEGO ZMIANY. SYLABUS A. Informacje ogólne

DZIAŁ TEMAT NaCoBeZu kryteria sukcesu w języku ucznia

Ściśliwa magnetyczna warstwa graniczna jako prosty model Tachokliny we wnętrzu Słońca. Krzysztof Mizerski,

WYDZIAŁ LABORATORIUM FIZYCZNE

XXXIX OLIMPIADA GEOGRAFICZNA Zawody III stopnia pisemne podejście 2

Uniwersytet Wirtualny VU2012

Zastosowanie Excela w matematyce

Podobieństwo. Praktyczne zastosowanie zależności między. polami figur podobnych.

Aplikacje Systemów. Nawigacja inercyjna. Gdańsk, 2016

STUDIA I STOPNIA NA KIERUNKU ASTRONOMIA UW

Klasyfikatory: k-nn oraz naiwny Bayesa. Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład IV

Informacja o seminarium dyplomowym z zakresu meteorologii i klimatologii r.a. 2017/2018

Streszczenie Programu ochrony powietrza dla strefy miasto Zielona Góra ze względu na przekroczenie wartości docelowej benzo(a)pirenu w pyle PM10

Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu Instytut Geodezji i Geoinformatyki. Zastosowanie techniki GPS w badaniu troposfery

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI LISTOPAD 2010 POZIOM PODSTAWOWY. Czas pracy: 170 minut. Liczba punktów do uzyskania: 50 WPISUJE ZDAJĄCY

Nowa metoda prognozowania zagrożenia pożarowego lasu

Wpływ rozwoju elektromobilności w Polsce na zanieczyszczenie powietrza

Najprostszy schemat blokowy

Rozdział 6. Równania Maxwella. 6.1 Pierwsza para

Wydział Chemii Uniwersytet Łódzki ul. Tamka 12, Łódź

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Rachunek prawdopodobieństwa projekt Ilustracja metody Monte Carlo obliczania całek oznaczonych

Modelowanie przestrzennych rozkładów stężeń zanieczyszczeń powietrza wykonywane w Wojewódzkim Inspektoracie Ochrony Środowiska w Warszawie w ramach

Metody obliczania obszarowych

Transkrypt:

Numeryczna prognoza pogody

1. Trochę historii. 2. Zwyczajna numeryczna prognoza pogody. 3. Uda sie czy sie nie... dynamiczna prognoza deterministyczna. 4. Edward N. Lorenz dlaczego sie nie udaje? 5. Jak zrobić prognozę żeby zawczasu wiedzieć czy wierzyć jej czy nie? 6. Ensemble forecast prognoza dynamiczno-statystyczna praktyce. 7. Jaka pogoda będzie za tydzień?

POCZĄTKI W 1854r. dyrektor Obserwatorium Paryskiego, prowadzącego m. in badania meteorologiczne, został poproszony o zbadanie katastrofalnego sztormu, który w porcie Bakaława na Krymie zatopił 39 statków i okrętów wojennych. Przeglądając zapiski z prowadzonych już wtedy regularnie obserwacji stwierdzono, że sztorm ten uformował się dwa dni przed katastrofą i przewędrował niemal całą Europę; gdyby istniał system szybkiego przekazywania i analizy danych z pomiarów i obserwacji meteorologicznych, można by uniknąć katastrofy. Odkrycie to stało się impulsem meteorologii i zapoczątkowało nowoczesnych prognoz pogody.. do rozwoju powstanie

Rozwój telekomunikacji, pozwalający na przesłanie do centrum meteorologicznego danych o stanie pogody, pochodzących z przeprowadzanych jednocześnie i w ten sam sposób pomiarów (tzw. pomiary i obserwacje synoptyczne), umożliwił sporządzanie map pogody i analizę warunków meteorologicznych w określonej chwili czasu na znacznych obszarach globu. Analiza kolejnych map pozwalała na śledzenie rozwoju sytuacji meteorologicznej. Jednak w celu opracowania prognozy pogody trzeba wyniki tych analiz ekstrapolować w przód w czasie; ponieważ jeszcze nie umiano tego przeprowadzić, jakość prognozy zależała gł. od doświadczenia i szczęścia opracowującego ją synoptyka. Dalszy postęp w prognozowaniu mógł dokonać się tylko dzięki sformalizowaniu sposobu ekstrapolacji w przyszłość pól ciśnienia, temperatury, wilgotności, prędkości i kierunku wiatru, opisujących stan pogody na obszarze mapy. Ponieważ pola te wyznaczają stan dynamiczny i termodynamiczny powietrza, stało się jasne, że rozwiązanie tego problemu zależy od rozwoju fizyki.

Na początku XX w. V.F.K. Bjerknes i jego koledzy z tzw. norweskiej szkoły meteorologii, wykorzystując m.in. wyniki prac lorda Kelvina i polskiego fizyka L. Silbersteina w dziedzinie mechaniki płynów, zaproponowali i rozwinęli układ równań opisujący rozwój pól meteorologicznych w czasie. Stosując prawa hydrodynamiki i termodynamiki do opisu przepływów atmosferycznych stworzyli podstawy nowoczesnej meteorologii dynamicznej. Niestety ten skomplikowany układ równań różniczkowych cząstkowych, obejmujący równania ruchu, równanie ciągłości i równania termodynamiki, nie daje się prosto rozwiązać.

Ten układ: zasada zachowania pędu, zasada zachowania energii oraz równanie ciągłości, uzupełniony równaniem konstytutywnym (np. równaniem gazu doskonałego dla powietrza) nosi nazwę równań pierwotnych (ang. primitive equations ) i jest podstawą geofizycznej dynamiki płynów.

Wydawało się, że sytuacja jest bez wyjścia. Znalazł je angielski matematyk, fizyk i meteorolog L.F. Richardson. Służąc w wojsku jako sanitariusz polowy podczas I Wojny Światowej rozwiązał układ równań różniczkowych w sposób przybliżony, zastępując równania różniczkowe równaniami różnicowymi. Innymi słowy zastąpił różniczki zmiany obliczanych pól na nieskończenie małych odcinkach, różnicami na odcinkach znacznie większych. Obszar atmosfery nad Europą Zach. podzielił na jednakowe, regularne kostki i na podstawie danych pomiarowych z rozłożonych nierównomiernie stacji pomiarowych w każdej z nich wyznaczył przez interpolację danych początkowe wartości ciśnienia, temperatury, kierunku i prędkości wiatru. Następnie, wykonując benedyktyńską pracę, obliczył krok po kroku przewidywane sześć godzin później wartości tych pól w każdym oczku siatki.

Wynik okazał się kompletnie niezgodny z wynikami obserwacji w chwili czasu odpowiadającej prognozie. Wynik obliczeń nie mógł być dobry, ponieważ dokonując przybliżeń Richardson nie znał kilku warunków matematycznych, jakie powinny spełniać jego kostki i kroki obliczeniowe. Warunki te odkryto dopiero w latach 30. i 40. XX w. Richardson popełnił też inny błąd, którego wtedy nie mógł uniknąć: nie przeprowadził asymilacji danych.

Mimo niepowodzenia projektu po namowach kolegów opublikował w 1922 r. wyniki tej pracy w rozprawie pod tytułem Weather Forecasting By Numerical Process. Pozostaje ona wspaniałym przykładem świadczącym, że warto opublikować nawet negatywny wynik, jeśli został otrzymany w wyniku rzetelnej pracy naukowej. Dziś wiemy, że Richardson wykonał pierwszą numeryczną prognozę pogody obliczając w przeciągu lat na kartce papieru to, co dziś obliczają superkomputery w ułamkach sekund. Szukanie błędu w prognozie Richardsona doprowadziło do sprecyzowania podstawowych warunków analizy numerycznej i doprowadziło do rozwoju obliczeniowej mechaniki płynów.

Amerykański meteorolog Jule Charney podczas stażu naukowego na uniwersytecie w Oslo, siedzibie norweskiej szkoły meteorologii, zaproponował daleko idące uproszczenia układu równań przepływów atmosferycznych, które pozwoliły na sporządzenie pierwszej poprawnej matematycznie i numerycznie prognozy pogody. Charney wraz z amerykańskim matematykiem pochodzenia węgierskiego, Johnem von Neumannem przeprowadzili obliczenia pod koniec roku 1952 na słynnym komputerze EINAC. Było to też pierwsze poprawne numerycznie rozwiązanie zagadnienia obliczeniowej dynamiki płynów

Electronic Numerical Integrator And Computer The ENIAC machine occupied a room thirty by fifty feet. The controls are at the left, and a small part of the output device is seen at the right.

Pierwsze prognozy numeryczne nie były lepsze niż prognozy opracowywane przez doświadczonych meteorologów, były natomiast znacznie bardziej kosztowne. Tak więc do połowy lat 70. XX w. trwała rywalizacja pomiędzy metodami tradycyjnymi, wspomaganymi m.in. przez rozwijającą się meteorologię satelitarną i radarową, a metodami numerycznymi. Numeryczne prognozy pogody stawały się coraz lepsze wraz ze wzrostem mocy obliczeniowej komputerów, powstawaniem nowych metod numerycznego rozwiązywania równań różniczkowych oraz coraz doskonalszych postaci układu równań dynamiki i termodynamiki, uwzględniających procesy radiacyjne w atmosferze, powstawanie chmur i opadów, a także oddziaływanie atmosfery z powierzchnią Ziemi. Prognozy numeryczne (ang. Numerical Weather Prediction, NWP). Startując z warunku początkowego, uzyskanego na podstawie analizy stanu atmosfery, rozwiązuje się układ równań (model matematyczny) opisujących procesy dynamiczne i termodynamiczne w atmosferze (m.in. związane z oddziaływaniem promieniowania elektromagnetycznego na atmosferę, z ruchami mas powietrza oraz z cyklem hydrologicznym).

Modelowanie w meteorologii: równania hydrodynamiki równania termodynamiki prawa transferu radiacyjnego własności składników atmosfery promieniowanie słoneczne oddziaływanie z podłożem + przemiany chemiczne * * * układ równań modelu zaklęcie w kod numeryczny uwzględnienie danych pomiarowych wielki superkomputer wirtualna rzeczywistość, w której możemy symulować procesy zachodzące w atmosferze

Zwyczajna numeryczna prognoza pogody od kuchni. Pełny model numeryczny, za pomocą którego otrzymuje się numeryczną prognozę pogody, nazywany numerycznym modelem prognostycznym, składa się z trzech części (poziomów): - zamkniętego układu równań opisujących zjawiska fizyczne w atmosferze (tworzącego matematyczny model meteorologiczny), - algorytmów numerycznego rozwiązywania równań modelu matematycznego, - kodu (programu komputerowego), który pozwala na uzyskanie rozwiązania na konkretnym superkomputerze czy maszynie obliczeniowej.

Dane meteorologiczne potrzebne do rozwiązania uzyskuje się w wyniku procedury zwanej asymilacją danych meteorologicznych. Przebiega ona w 2 etapach; pierwszy polega na kontroli i weryfikacji danych z pomiarów i obserwacji (odrzucenie danych obarczonych błędem pomiaru lub transmisji), drugi na przyjęciu danych wyjściowych do modelu prognostycznego, a następnie na zasilaniu biegnącej już prognozy nowymi nadchodzących danymi.

Asymilacja danych do modelu. Czerwona linia rzeczywistość. Zielone linie kolejne prognozy w wirtualnej rzeczywistości modelu. Niebieskie i czarne strzałki wprowadzanie danych rzeczywistych do modelu i obliczenia kolejnej prognozy.

Z przyjętych danych początkowych tworzy się tzw. pola początkowe wszystkich parametrów meteorologicznych użytych w modelu meteorologicznym. Pola te muszą być ze sobą zgodne, np. pola wiatru, ciśnienia, temperatury i wilgotności muszą spełniać zależności zakodowane w równaniach modelu; muszą też być powiązane z wirtualną postacią modelu prognostycznego, tj. tzw. siatką obliczeniową. Wymiary oczka siatki w poziomie zależą od rodzaju modelu numerycznego i wynoszą od kilkudziesięciu kilometrów w przypadku modelu globalnego do kilku (kilkunastu) kilometrów w przypadku modelu mezoskalowego.

W pionie siatka obejmuje obszar -> troposfery i znaczną część -> stratosfery; ma kilkadziesiąt poziomów sięgających wys. 30 40 km, zagęszczonych w dolnych warstwach atmosfery. W celu powiązania danych początkowych z siatką obliczeniową przeprowadza się ich interpolację do punktów siatki. Interpolowane dane uzgadnia się z równaniami modelu, tzn. sprawdza się czy spełniają one te równania, i ewentualnie przeprowadza się odpowiednią korektę. Ten etap nazywa się inicjalizacją modelu. Dopiero w tym momencie można przeprowadzić obliczenia ewolucji pól meteorologicznych.

Zagnieżdżanie siatek obliczeniowych lub modeli pozwala, korzystając z wyników obliczeń w większej skali (warunki brzegowe) wykonać bardziej precyzyjne obliczenia na wybranych obszarach.

Mimo ogromnego postępu w nauce i technice prognozy numeryczne nie są doskonałe; można też udowodnić, że nie byłyby doskonałe nawet w przypadku znalezienia idealnego układu równań, opisujących procesy w atmosferze, i rozwiązania go niezwykle dokładnie. Odkrycia tego dokonał w 1963 r. amerykański meteorolog Edward N. Lorenz.

Równanie Naviera Stokesa, które jest podstawowym równaniem dynamiki atmosfery, jest nieliniowe, co oznacza, że jego rozwiązanie (wynik obliczeń) jest najczęściej niezwykle wrażliwe na niewielkie zmiany warunku początkowego, od którego rozpoczyna się obliczenia. Cechę tę ma też cały układ równań opisujący przepływy atmosferyczne. Innymi słowy wynik ekstrapolacji w czasie (prognoza pogody) jest bardzo czuły na dokładność, z jaką określamy początkowy stan atmosfery. Niewielka przyczyna: fluktuacja temperatury czy wiatru, może po krótkim czasie wywołać ogromny skutek. To są najistotniejsze wnioski z odkrycia Lorenza, które sam autor na jednym z odczytów opisał poetycko: trzepot skrzydeł motyla w amazońskiej puszczy może wywołać huragan na Atlantyku.

Wyobraźmy sobie, że śledzimy ewolucję w czasie n punktów, które początkowo, w chwili t0 znajdowały się blisko siebie. Okazuje się, ze po pewnym, często krótkim okresie czasu, punkty potrafią się oddalić na znaczne odległości. Dodatkowo, punkty które początkowo leżały najbliżej siebie mogą sie oddalić od siebie na większe odległości, niż inne punkty, które na początku nie leżały tak blisko.

Odkrycie Lorenza można zilustrować w języku teorii prawdopodobieństwa, ściślej mówiąc analizując tzw. rozkład prawdopodobieństwa.

wiązka prognoz niebieskie; prognoza deterministyczna zielona; rzeczywista ewolucja atmosfery czerwona; niepewność warunku początkowego - kółko.

W praktyce np. prognoza temperatury i opadu może wyglądać tak:

A prognoza ciśnienia w atmosferze swobodnej może wyglądać tak:

Asymilacja danych do wiązki prognoz.

Inne możliwe podejście: - targeted observations dodatkowe pomiary w obszarach niepewności (tam gdzie rozbiegają się prognozy), stosowane eksperymentalnie np. przy huraganach.

Podsumowanie: Nie jesteśmy w stanie postawić prognozy doskonałej, ale jesteśmy w stanie określić do jakiego stopnia możemy prognozie ufać. Pozwala nam na to wiązka prognoz wypuszczanych z otoczenia stanu początkowego w granicach błędu pomiaru (określenia tego stanu początkowego). Dodatkowe pomiary w wybranych miejscach pozwalają na zmniejszenie niepewności. http://www.emc.ncep.noaa.gov/gmb/ens/ http://en.wikipedia.org/wiki/numerical_weather_prediction

"Polska leży w strefie klimatu umiarkowanego o nieumiarkowanych zmianach pogody..." prof. Teodor Kopcewicz