Космическая гидрометеорология - прогноз погоды по данным со спутников⁠⁠

Предыдущие посты

Космическая гидрометеорология - что это?

Космическая гидрометеорология - что видят спутники?

Космическая гидрометеорология - ПО для обработки спутниковых данных

Последний пост видимо оказался слишком узконаправленным, потому что обсуждения никакого не вызвал. Что же, не буду тогда вдаваться в технические сложности, постараюсь писать более понятно.

Итак, прогноз погоды со спутника.

Такой прогноз называется наукастинг, обычно он делается на ближайшие часы (до 2-6 часов вперед).

Обычно, для решения задачи наукастинга берут спутниковые снимки (обычно каналы самого прибора + параметры облачности), добавляют метеорологические радары и данные численного прогноза погоды - и делают прогноз.

Про спутниковые данные уже рассказывал, что же такое метеорологические радары?

Это доплеровские радиолокационные станции, которые позволяют  определять координаты выпадения осадков, направления их движения и их тип.

Расположение радаров на территории Росси приведено ниже (взято отсюда)

Как видно, в основном они располагаются в Европейской части России. Все что дальше Урала - естественно, будет работать плохо. Поэтому для этих территорий применяют модели численного прогноза погоды вместо радаров.

Посмотреть данные радаров по осадкам в реальном времени можно на accuweather.com и meteoinfo.ru/radanim

Численная модель прогнозирования погоды — это компьютерная программа, построенная на основе системы уравнений гидромеханики (уравнения Эйлера) и составляющая на основе текущих данных метеорологический прогноз. Эта модель может быть глобальной, покрывающей всю Землю, или локальной, покрывающей отдельный участок планеты.

В основе моделей лежат математические уравнения, описывающие аэро- и термодинамические процессы в атмосфере и связывающие такие параметры как плотность, скорость, давление и температуру. Эти уравнения являются нелинейными и не имеют точного решения, поэтому для их решения используются численные методы. Исходные уравнения дискретизируются во времени и пространстве и превращаются в систему линейных уравнений, связывающую наборы физических параметров в выбранных точках (узлах вычислительной сетки). Чем больше используется точек для расчета, тем выше точность модели, но и тем выше требования к вычислительным мощностям.

Наиболее известные модели на сегодняшний день - GFS, WRF, ICON, ECMWF.

Кстати, удобные сервисы по просмотру параметров моделей - температура на уровнях, скорость ветра, осадки, влажность и т.д., удобно смотреть на сайтах windy.com и ventusky.com.

Как именно делают наукастинг и кто этим занимается?

Русскоязычные материалы нашел от Яндекса на Хабре: Как мы делали краткосрочный прогноз осадков. Лекция в Яндексе и Как мы отказались от нейросетей, а затем вернули их в прогноз осадков Яндекс.Погоды

Вкратце - они использовали для составления прогноза оптический поток и нейронную сеть. Результаты, судя по всему, внедрены в Яндекс.Погоду.

Также они приводят интересный график

Согласно которому точность прогноза уменьшается тем больше, чем больше время самого прогноза. То есть предсказывая погоду на 2 часа вперед точность составляет 35-45%.

Еще нашел материалы конференции, которая проводилась в Институте Космических Исследований РАН за 2019 год. Там тема одного из докладов - Разработка нейросетевого метода прогнозирования эволюции облачных образований и осадков по данным геостационарных спутников

Как я понял, там делают упор как раз только на использование спутников, потому что на Дальнем востоке радаров почти нет. Но к чему это привело и где это используется - непонятно.

Таким образом, со спутников делают прогноз - но на небольшой период времени. До 2 часов максимум. И чем больше время прогноза - тем меньше точность.

Если есть вопросы по этой теме или есть вопросы из других направлений - спрашивайте)