Ауа райын болжау: ғылым мен технологияның қолданылуы

Ауа райын болжау – ғылым мен технологияның қолданылуы. Атмосфераны зерттеп, нақты деректерді жинау арқылы болашақ ауа райын анықтау. Модельдеу, метеорология.

19 мин оқу

100%

Дереккөз: Weather forecasting — Wikipedia

Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.

Мазмұны

Кіріспе

Ғылым мен технологияны қолдану

Ауа райы болжауы – белгілі бір уақыт пен орын үшін атмосфераның жағдайын болжау үшін ғылым мен технологияны қолдану. Адамдар ауа райын мыңдаған жылдар бойы бейресми түрде, ал 19 ғасырдан бері ресми түрде болжауға тырысып келеді. Ауа райы болжамы атмосфераның, құрлықтың және мұхиттың қазіргі жағдайы туралы сандық деректерді жинау және метеорологияны пайдаланып, атмосфераның белгілі бір жерде қалай өзгеретінін болжау арқылы жасалады. Бұрын ауа райы болжамдары негізінен ауа қысымының өзгеруі, ағымдағы ауа райы жағдайы, аспан жағдайы немесе бұлт жамылғысы бойынша қолмен есептелсе, қазір көптеген атмосфералық факторларды ескеретін компьютерлік модельдерге сүйенеді. Болжамды негізге алуға ең жақсы модельді таңдау үшін адамның қатысуы әлі де қажет, ол үлгілерді тану дағдыларын, алыс байланыстарды, модельдің жұмыс істеуін білуді және модельдің қателіктерін білуді қамтиды. Болжамның дәлдігінің төмендігі атмосфераның хаотикалық табиғатына, атмосфераны, жерді және мұхитты сипаттайтын теңдеулерді шешуге қажетті зор есептеу қуатына, бастапқы жағдайларды өлшеудегі қателіктерге және атмосфералық және байланысты процестерді толыққанды түсінбеуге байланысты. Сондықтан, болжау жасалатын уақыт пен қазіргі уақыт арасындағы айырмашылық (болжамның мерзімі) ұлғая берген сайын, болжамның дәлдігі төмендеуі мүмкін. Топтық болжамдар мен модельдердің консенсусын пайдалану қателікті азайтуға және болжамға сенімділік арттыруға көмектеседі. Ауа райы болжамдарының көптеген қолданыс салалары бар. Ауа райы туралы ескертулер маңызды, өйткені олар адам өмірін және мүлікті қорғау үшін қолданылады. Температура мен жауын-шашынға негізделген болжамдар ауыл шаруашылығы үшін маңызды, демек, тауар нарықтарындағы саудагерлер үшін де маңызды. Коммуналдық компаниялар температура болжамдарын пайдаланып, алдағы күндердегі сұранысты бағалайды. Күнделікті өмірде көптеген адамдар ауа райы болжамын қандай киім кию керектігін анықтау үшін пайдаланады. Қатты жаңбыр, қар және суық желдің салдарынан сыртқы іс-шаралар шектелетіндіктен, болжамдар осы оқиғаларға байланысты іс-шараларды жоспарлауға, алдын ала дайындалуға және олардан аман қалуға көмектеседі. Ауа райы болжауы – экономиканың бір бөлігі. Мысалы, 2009 жылы АҚШ оған шамамен 5,8 миллиард доллар жұмсады, бұл алты есе көп пайда әкелді.

Weather forecasting is the application of science and technology to predict the conditions of the atmosphere for a given location and time. People have attempted to predict the weather informally for millennia and formally since the 19th century. Weather forecasts are made by collecting quantitative data about the current state of the atmosphere, land, and ocean and using meteorology to project how the atmosphere will change at a given place. Once calculated manually based mainly upon changes in barometric pressure, current weather conditions, and sky conditions or cloud cover, weather forecasting now relies on computer based models that take many atmospheric factors into account. Human input is still required to pick the best possible model to base the forecast upon, which involves pattern recognition skills, teleconnections, knowledge of model performance, and knowledge of model biases. The inaccuracy of forecasting is due to the chaotic nature of the atmosphere, the massive computational power required to solve the equations that describe the atmosphere, the land, and the ocean, the error involved in measuring the initial conditions, and an incomplete understanding of atmospheric and related processes. Hence, forecasts become less accurate as the difference between the current time and the time for which the forecast is being made (the range of the forecast) increases. The use of ensembles and model consensus helps narrow the error and provide confidence in the forecast. There is a vast variety of end uses for weather forecasts. Weather warnings are important because they are used to protect lives and property. Forecasts based on temperature and precipitation are important to agriculture, and therefore to traders within commodity markets. Temperature forecasts are used by utility companies to estimate demand over coming days. On an everyday basis, many people use weather forecasts to determine what to wear on a given day. Since outdoor activities are severely curtailed by heavy rain, snow and wind chill, forecasts can be used to plan activities around these events, and to plan ahead and survive them. Weather forecasting is a part of the economy. For example in 2009, the US spent approximately $5.8 billion on it, producing benefits estimated at six times as much.

Ежелгі болжамдар

650 ж.б.д. бабылдықтар астрологиямен қатар бұлт үлгілерінен ауа райын болжаған. 350 ж.б.д. Аристотель "Метеорология" еңбегінде ауа райының үлгілерін сипаттады. Кейін Теофраст ауа райын болжау туралы "Белгілер кітабы" деп аталатын кітап жазды. Қытайдың ауа райын болжау туралы хабарлары б.з.д. 300 жылға дейін жетеді, бұл шамамен ежелгі үнді астрономдары ауа райын болжау әдістерін дамытқан уақытқа сай келеді. Жаңа өсиет заманында Исаның өзі жергілікті ауа райының белгілерін түсіну және оқу туралы айтқан: "Кеш келгенде: "Аспан қызыл болғандықтан, ауа райы ашық болады" дейсіңдер, ал таңертең: "Аспан қызыл және бұлтты болғандықтан, бүгін дауыл болады" дейсіңдер. Аспанның сыртқы түрін түсінуге білесіңдер, бірақ заманның белгілерін түсіне алмайсыңдар". 904 ж.а.д. Ибн Вахшияның "Набатей шаруашылығы" еңбегі, бұрынғы арамей тілінен аударылып, араб тіліне түсірілген. Онда атмосфералық өзгерістер мен планеталық астральдық өзгерістердің белгілерінен ауа райын болжау, ай фазаларын бақылауға негізделген жаңбыр белгілері және желдің қозғалысына негізделген ауа райы болжамдары талқыланды. Ежелгі ауа райын болжау әдістері көбінесе байқалатын оқиғалардың үлгілеріне, сондай-ақ үлгіні тануға сүйенді. Мысалы, күн батуы әсіресе қызыл болса, ертеңгі күні ауа райы жақсы болады деп байқалды. Осы тәжірибе ұрпақтан-ұрпаққа жиналып, ауа райы туралы хабарларды қалыптастырды. Дегенмен, осы болжамдардың барлығы сенімді болып шықпады, және олардың көпшілігі қатаң статистикалық сынақтан өтпейді.

Қазіргі заманғы әдістер

1835 жылы электр телеграфы ойлап табылғаннан кейін ғана ауа райын болжаудың қазіргі заманғы дәуірі басталды. Оған дейін алыс жерлерден келген ауа райы туралы хабарлар күніне шамамен 160 километр (100 миль) жылдамдықпен жеткен, бірақ көбінесе күніне 60–120 километр (40–75 миль) болған (құрлықта немесе теңізде). 1840 жылдардың соңына қарай телеграф арқылы кең аумақтан ауа райының жағдайы туралы хабарларды дерлік бірден алу мүмкін болды, бұл ауа райының өзгешеліктерін білу арқасында болжам жасауға мүмкіндік берді. Болжам жасау ғылымының пайда болуымен байланысты екі адам – Корольдік теңіз флотының офицері Фрэнсис Бофорт және оның шәкірті Роберт Фицрой. Екеуі де британдық теңіз және үкіметтік орталарда беделді тұлғалар болды, және сол кезде баспасөз тарапынан сындарға ұшырағанымен, олардың жұмысы ғылыми тұрғыдан мойындалды, Корольдік теңіз флоты қабылдады және бүгінгі күнгі ауа райын болжау білімінің негізін құрады. Бофорт өмірінің соңына дейін күнделіктерінде пайдаланған жел күшінің шкаласын және ауа райын кодтау жүйесін жасады. Ол сонымен қатар британдық жағалаулардағы сенімді толқын кестелерін жасауды және досы Уильям Уивеллмен бірге 200 британдық жағалау күзет стансаларында ауа райы туралы деректерді жинауды ұлғайтты. Роберт Фицрой 1854 жылы Сауда кеңесі құрамындағы жаңа бөлімнің басшысы болып тағайындалды, ол теңізде ауа райы деректерін жинаумен айналысты, бұл теңізшілерге көмек көрсету мақсатында жасалған еді. Бұл қазіргі Метеорологиялық бюроның алдағысы болды. 1859 жылдың қазан айында болған дауыл «Корольдік харта» кемесінің қаза тауына себеп болды, бұл Фицройды болжам жасауға мүмкіндік беретін карталарды жасауға шабыс тартты, ол бұл әдісті «ауа райын болжау» деп атады, осылайша «ауа райы болжамы» термині пайда болды. Фицройдың 1863 жылы жарық көрген «Ауа райы кітабы» сол кездегі ғылыми пікірлерден әлдеқайда озық болды. Электр телеграф желісінің кеңеюімен, ескертулерді жылдам таратуға мүмкіндік туды, соның нәтижесінде ұлттық бақылау желісі құрылды, одан кейін синоптикалық талдау жасауға болады. Ауа райы туралы толыққанды хабарларды қолжетімді телеграммаларға сыйғызу үшін хабар берушілер ауа райы туралы ақпаратты телеграфтық кодпен кодтады, мысалы, АҚШ Армиясының Сигнал корпусы жасаған кодты. Кью обсерваториясынан бақылау станцияларына үздіксіз метеорологиялық параметрлердің өзгеруін тіркеуге арналған аспаптар жіберілді, бұл аспаптарды 1845 жылы Фрэнсис Рональдс ойлап тапқан, ал оның барографы бұрын Фицрой қолданған болатын. Нақты ақпарат беру үшін бұлттарды сипаттауға арналған стандартты сөздік болуы қажет болды, бұл алғаш рет 1802 жылы Люк Ховардпен қол жеткізілді және 1896 жылғы Халықаралық бұлт атласында стандартталды.

It was not until the invention of the electric telegraph in 1835 that the modern age of weather forecasting began. Before that, the fastest that distant weather reports could travel was around 160 kilometres per day (100 mi/d), but was more typically 60–120 kilometres per day (40–75 mi/day) (whether by land or by sea). By the late 1840s, the telegraph allowed reports of weather conditions from a wide area to be received almost instantaneously, allowing forecasts to be made from knowledge of weather conditions further upwind. The two men credited with the birth of forecasting as a science were an officer of the Royal Navy Francis Beaufort and his protégé Robert FitzRoy. Both were influential men in British naval and governmental circles, and though ridiculed in the press at the time, their work gained scientific credence, was accepted by the Royal Navy, and formed the basis for all of today's weather forecasting knowledge. Beaufort developed the Wind Force Scale and Weather Notation coding, which he was to use in his journals for the remainder of his life. He also promoted the development of reliable tide tables around British shores, and with his friend William Whewell, expanded weather record keeping at 200 British coast guard stations. Robert FitzRoy was appointed in 1854 as chief of a new department within the Board of Trade to deal with the collection of weather data at sea as a service to mariners. This was the forerunner of the modern Meteorological Office. A storm in October 1859 that caused the loss of the Royal Charter inspired FitzRoy to develop charts to allow predictions to be made, which he called "forecasting the weather", thus coining the term "weather forecast". The "Weather Book" which FitzRoy published in 1863 was far in advance of the scientific opinion of the time. As the electric telegraph network expanded, allowing for the more rapid dissemination of warnings, a national observational network was developed, which could then be used to provide synoptic analyses. To shorten detailed weather reports into more affordable telegrams, senders encoded weather information in telegraphic code, such as the one developed by the U. S. Army Signal Corps. Instruments to continuously record variations in meteorological parameters using photography were supplied to the observing stations from Kew Observatory – these cameras had been invented by Francis Ronalds in 1845 and his barograph had earlier been used by FitzRoy. To convey accurate information, it soon became necessary to have a standard vocabulary describing clouds; this was achieved by means of a series of classifications first achieved by Luke Howard in 1802, and standardized in the International Cloud Atlas of 1896.

Сандық болжау

Тек 20 ғасырда атмосфералық физиканы түсінудегі жетістіктер заманауи сандық ауа райын болжаудың негізін қалады. 1922 жылы ағылшын ғалымы Льюис Фрай Ричардсон Бірінші дүниежүзілік соғыста жедел жәрдем жүргізушісі ретінде жұмыс істеген кезінде тапқан жазбалары мен есептеулерін пайдаланып, "Сандық процесс арқылы ауа райын болжау" атты еңбегін жариялады. Ол онда атмосфералық ағынды басқаратын болжамдық сұйықтық динамикасы теңдеулеріндегі шағын мүшелерді қалай елемеуге болатынын және сандық болжау шешімдерін табуға мүмкіндік беретін уақыт және кеңістік бойынша шекті айырмалар схемасын қалай құруға болатынын сипаттады. Ричардсон мыңдаған адамдардан тұратын үлкен залды көзге елестетеді, олар есептеулерді орындайды және оларды бір-біріне жібереді. Дегенмен, қажетті есептеулердің саны компьютерлердің көмегінсіз орындауға тым көп болды, ал тордың өлшемі мен уақыт қадамдары тереңдейтін жүйелерде шынайы нәтижелерге әкелмеді. Кейін сандық талдау арқылы бұл сандық тұрақсыздыққа байланысты екені анықталды. Бірінші компьютерлік ауа райын болжауын американдық метеорологтар Джуль Чарни, Филип Дункан Томпсон, Ларри Гейтс және норвегиялық метеоролог Рагнар Фьёртофт, қолданбалы математик Джон фон Нейман және ENIAC бағдарламашысы Клара Дан фон Нейманнан құралған команда орындады. Сандық ауа райын болжауды практикалық қолдану 1955 жылы бағдарламаланатын электрондық компьютерлердің дамуымен басталды.

Эфирлер

Алғашқы күн сайынғы ауа райы болжамы 1861 жылдың 1 тамызында "Таймс" газетінде жарияланды, ал сол жылы алғашқы ауа райы карталары да шығарылды. 1911 жылы Метеорологиялық қызмет радио арқылы алғашқы теңіз ауа райы болжамдарын беруді бастады. Оларға Ұлыбритания аймағындағы дауылдар мен қатты жел туралы ескертулер кірді. АҚШ-та 1925 жылы Эдвард Б. "Е. Б." Ридуат Бостон қаласындағы Эдисон электр жарық станциясының "WEEI" телеарнасында алғашқы радио арқылы ауа райы болжамын жасады. Ридуат, 1931 жылы WBZ телеарнасының ауа райы болжаушысы болған Г. Гарольд Нойес сияқты, АҚШ-тың Ауа райы бюросынан келді. Әлемдегі алғашқы теледидар арқылы берілген ауа райы болжамы, оның ішінде ауа райы карталарын пайдалану, 1936 жылдың қараша айында BBC арнасымен тәжірибелік түрде таратылды. Бұл Екінші дүниежүзілік соғыстан кейін, 1949 жылы іске асырылды. Америкада Джеймс С. Фидлер 1940 немесе 1947 жылы Цинциннати қаласында "DuMont" телеарнасы арқылы тәжірибелік теледидар болжамдарын жасады. 1970 жылдардың соңы мен 1980 жылдардың басында Америка радиокомпаниясы (ABC) "Жақсы таң, Америка" бағдарламасының алғашқы ауа райы хабаршысы Джон Коулман теледидар болжамдары үшін экрандағы спутниктік деректер мен компьютерлік графиканы қолдануды енгізді. 1982 жылы Коулман, "Landmark Communications" компаниясының бас директоры Фрэнк Баттенмен бірлесіп, ұлттық және жергілікті ауа райы туралы хабарларға арналған тәулік бойы жұмыс істейтін кабельдік "The Weather Channel" (TWC) телеарнасын іске қосты. Кейбір ауа райы арналары көрермендерге кеңірек тарау үшін "YouTube" және "Periscope" сияқты тікелей эфирлік платформаларда хабар таратуды бастады.

Сандық ауа райы болжамы

Сандық ауа райы болжамының негізгі идеясы – белгілі бір уақытта сұйықтықтың күйін өлшеу және сұйықтық динамикасы мен термодинамика теңдеулерін пайдаланып, болашақтағы қандай да бір уақытта сұйықтықтың күйін бағалау. Елдік ауа райы қызметтерінің негізгі деректері – құрлықтағы автоматтандырылған ауа райы станцияларының және теңіздегі ауа райы бұрандаларының жер бетіндегі бақылаулары. Дүниежүзілік метеорологиялық ұйым бүкіл әлем бойынша аспаптарды, бақылау тәжірибелерін және осы бақылаулардың уақытын стандарттауға жұмыс істейді. Станциялар сағат сайын METAR хабарламаларында немесе SYNOP хабарламаларында әр алты сағат сайын мәлімет береді. Жер беттерінен тропосфераның тереңдігінен жоғары көтеріліп, стратосфераға дейін жететін радиозондтар ұшырылады. Метеорологиялық спутниктерден алынған деректер дәстүрлі дерек көздері жоқ аймақтарда қолданылады. Радиозондтардан алынған ұқсас деректермен салыстырғанда, спутниктік деректердің жаһандық қамтуы артықшылықты құрайды, бірақ дәлдігі мен ажыратымдылығы төмен. Метеорологиялық радар жауын-шашынның орналасуы және қарқындылығы туралы ақпаратты ұсынады, оны уақыт өте келе жауын-шашынның жиналуын бағалау үшін пайдалануға болады. Сонымен қатар, егер импульстік Доплер ауа райы радарын қолданса, желдің жылдамдығы мен бағытын анықтауға болады. Дегенмен, бұл әдістер төменгі атмосферада (жер бетінен 100 м-ден 6 км-ге дейін) бақылаудағы үзілісті қалдырады. Бұл үзілісті азайту үшін 1990 жылдардың соңында ауа райы дрондары осы биіктіктерден дерек алу үшін қарастырыла бастады. 2010 жылдан бері зерттеулер айтарлықтай өсті, ал болашақта ауа райы дрондарының деректері сандық ауа райы модельдеріне қосылуы мүмкін. Коммерциялық авиакомпаниялар ұшқыштардың бақылауларын ұшақтардың бағыттары бойынша, ал кемелер кеме жолдары бойынша ұсынады. Зерттеу рейстерінде барлау ұшақтары тропикалық циклон сияқты қызығушылық тудыратын ауа райы жүйелерінде және олардың маңында ұшады. Барлау ұшақтары суық маусымда ашық мұхиттар үстінен де ұшып, болжамдардағы маңызды белгісіздіктерге себеп болатын жүйелерге немесе болашақтағы үш-жеті күн ішінде континентке үлкен әсер ететін жүйелерге ұшып барады. Модельдер осы байқаған деректерді пайдаланып басталады. Бұрыс арақашықтықтағы бақылаулар деректерді ассимиляциялау және объективті талдау әдістерімен өңделеді, олар сапаны бақылайды және модельдің математикалық алгоритмдерімен (әдетте біркелкі арақашықтықтағы тор) пайдалана алатын орындарда мәндерді анықтайды. Содан кейін бұл деректер модельде болжамның бастапқы нүктесі ретінде қолданылады. Әдетте атмосфераның физикасы мен динамикасын болжау үшін қолданылатын теңдеулер жиынтығы примитивті теңдеулер деп аталады. Бұл теңдеулер талдау деректерінен басталады және өзгерістердің жылдамдығы анықталады. Өзгерістердің жылдамдығы атмосфераның жақын болашақтағы күйін болжайды. Содан кейін теңдеулер осы жаңа атмосфералық күйге қолданылып, болашақта атмосфераны болжайтын жаңа өзгерістердің жылдамдығын анықтайды. Бұл уақыттық кезеңділіктің әдісі шешім қажетті болжам уақытына жеткенше үздіксіз қайталанады. Модельде таңдалған уақыт қадамының ұзындығы есептеу торындағы нүктелер арасындағы қашықтыққа байланысты және сандық тұрақтылықты сақтау үшін таңдалады. Жалпы модельдер үшін уақыт қадамдары ондаған минутты құрайды, ал аймақтық модельдер үшін уақыт қадамдары бірден төрт минутқа дейін болады. Жалпы модельдер әртүрлі уақытта болашаққа қарай жұмыс істейді. Метеорологиялық басқарманың біріктірілген моделі болашаққа алты күнге, Еуропалық орташа мерзімдік ауа райы болжамы моделі болашаққа 10 күнге, ал Экологиялық модельдеу орталығы жүргізетін жаһандық болжау жүйесі моделі болашаққа 16 күнге есептеледі. Модельдік шешімнің визуалды шығысы прогностикалық карта немесе prog деп аталады. Шикі шығыс көбінесе болжам ретінде ұсынылмас бұрын өзгертіледі. Бұл модельдегі белгілі қателерді жою үшін статистикалық әдістер түрінде немесе басқа сандық ауа райы болжамдары арасындағы консенсусты ескеру үшін түзетулер түрінде болуы мүмкін. MOS немесе модельдік шығыс статистикасы – сандық модельдік шығысты түсіндіру және нақты орналасқан жерге арналған нұсқауларды жасау үшін қолданылатын әдіс. Бұл нұсқаулар кодталған сандық түрде ұсынылады және АҚШ-тағы Ұлттық ауа райы қызметінің барлық дерлік бақылау станцияларынан алуға болады. Эдвард Лоренц 1963 жылы ұсынғандай, екі апта немесе одан да ұзақ мерзімді болжамдар, атмосфераның күйін нақты болжауға мүмкіндік бермейді, себебі оларға қатысты теңдеулердің динамикасы хаостық сипатқа ие. Сандық модельдерде бастапқы мәндердегі өте шағын қателер температура және жел жылдамдығы сияқты айнымалылар үшін бес күн сайын шамамен екі есеге артады. Негізінен, модель – болашақтағы белгілі уақыттағы және биіктіктегі метеорологиялық ақпаратты жасайтын компьютерлік бағдарлама. Кез келген қазіргі модельде атмосфераның болашақ күйін болжау үшін қолданылатын примитивті теңдеулер деп аталатын теңдеулер жиынтығы бар. Бұл теңдеулер – идеал газ заңымен бірге – атмосфераның тығыздығын, қысымын және потенциалдық температурасын және жылдамдық векторлық өрісін уақыт бойынша өзгерту үшін қолданылады. Кейбір примитивті теңдеулердің мезо масштабты модельдеріне ластағыштар және басқа аэрозольдер үшін қосымша көліктік теңдеулер де кіреді. Қолданылатын теңдеулер сызықты емес дифференциалдық теңдеулер болып табылады, оларды аналитикалық әдістермен дәл шешу мүмкін емес, тек бірнеше идеализацияланған жағдайлардың өзінде ғана. Сондықтан, сандық әдістер шамамен шешімдерді алады. Әртүрлі модельдер әртүрлі шешім әдістерін қолданады: кейбір жаһандық модельдер көлденең өлшемдер үшін спектралдық әдістерді және тік өлшем үшін шекті айырма әдістерін қолданады, ал аймақтық және басқа жаһандық модельдер әдетте барлық үш өлшемде шекті айырма әдістерін қолданады.

The basic idea of numerical weather prediction is to sample the state of the fluid at a given time and use the equations of fluid dynamics and thermodynamics to estimate the state of the fluid at some time in the future. The main inputs from country based weather services are surface observations from automated weather stations at ground level over land and from weather buoys at sea. The World Meteorological Organization acts to standardize the instrumentation, observing practices and timing of these observations worldwide. Stations either report hourly in METAR reports, or every six hours in SYNOP reports. Sites launch radiosondes, which rise through the depth of the troposphere and well into the stratosphere. Data from weather satellites are used in areas where traditional data sources are not available. Compared with similar data from radiosondes, the satellite data has the advantage of global coverage, but at a lower accuracy and resolution. Meteorological radar provide information on precipitation location and intensity, which can be used to estimate precipitation accumulations over time. Additionally, if a pulse Doppler weather radar is used then wind speed and direction can be determined. These methods, however, leave an in situ observational gap in the lower atmosphere (from 100 m to 6 km above ground level). To reduce this gap, in the late 1990s weather drones started to be considered for obtaining data from those altitudes. Research has been growing significantly since the 2010s, and weather drone data may in future be added to numerical weather models. Commerce provides pilot reports along aircraft routes, and ship reports along shipping routes. Research flights using reconnaissance aircraft fly in and around weather systems of interest such as tropical cyclones. Reconnaissance aircraft are also flown over the open oceans during the cold season into systems that cause significant uncertainty in forecast guidance, or are expected to be of high impact three–seven days into the future over the downstream continent. Models are initialized using this observed data. The irregularly spaced observations are processed by data assimilation and objective analysis methods, which perform quality control and obtain values at locations usable by the model's mathematical algorithms (usually an evenly spaced grid). The data are then used in the model as the starting point for a forecast. Commonly, the set of equations used to predict the physics and dynamics of the atmosphere are called primitive equations. These are initialized from the analysis data and rates of change are determined. The rates of change predict the state of the atmosphere a short time into the future. The equations are then applied to this new atmospheric state to find new rates of change, which predict the atmosphere at a yet further time into the future. This time stepping procedure is continually repeated until the solution reaches the desired forecast time. The length of the time step chosen within the model is related to the distance between the points on the computational grid, and is chosen to maintain numerical stability. Time steps for global models are on the order of tens of minutes, while time steps for regional models are between one and four minutes. The global models are run at varying times into the future. The Met Office's Unified Model is run six days into the future, the European Centre for Medium Range Weather Forecasts model is run out to 10 days into the future, while the Global Forecast System model run by the Environmental Modeling Center is run 16 days into the future. The visual output produced by a model solution is known as a prognostic chart, or prog. The raw output is often modified before being presented as the forecast. This can be in the form of statistical techniques to remove known biases in the model, or of adjustment to take into account consensus among other numerical weather forecasts. MOS or model output statistics is a technique used to interpret numerical model output and produce site specific guidance. This guidance is presented in coded numerical form, and can be obtained for nearly all National Weather Service reporting stations in the United States. As proposed by Edward Lorenz in 1963, long range forecasts, those made at a range of two weeks or more cannot definitively predict the state of the atmosphere, owing to the chaotic nature of the fluid dynamics equations involved. In numerical models, extremely small errors in initial values double roughly every five days for variables such as temperature and wind velocity. Essentially, a model is a computer program that produces meteorological information for future times at given locations and altitudes. Within any modern model is a set of equations, known as the primitive equations, used to predict the future state of the atmosphere. These equations—along with the ideal gas law—are used to evolve the density, pressure, and potential temperature scalar fields and the velocity vector field of the atmosphere through time. Additional transport equations for pollutants and other aerosols are included in some primitive equation mesoscale models as well. The equations used are nonlinear partial differential equations, which are impossible to solve exactly through analytical methods, with the exception of a few idealized cases. Therefore, numerical methods obtain approximate solutions. Different models use different solution methods: some global models use spectral methods for the horizontal dimensions and finite difference methods for the vertical dimension, while regional and other global models usually use finite difference methods in all three dimensions.

Барометрді пайдалану

Барометрлік қысымды және қысымның өзгеру тенденциясын (уақыт өте қысымның қалай өзгеретінін) өлшеулер 19-шы ғасырдың соңынан бері болжамдар жасауда қолданылып келеді. Қысымның өзгеруі қаншалықты үлкен болса, әсіресе егер ол , ауа райының да соғұрлым күрт өзгеретінін күтуге болады. Егер қысым тез төмендесе, төмен қысымдық жүйе жақындап келе жатыр деген сөз, және жаңбыр жауу ықтималдығы артады. Қысымның тез өсуі ауа райының жақсаруымен байланысты, мысалы, бұлттардың тарауымен.

Аспанға қарап

Қысымның өзгеруімен қатар, аспанның жағдайы таулы аймақтарда ауа райын болжау үшін қолданылатын маңызды параметрлердің бірі болып табылады. Бұлттың қалыңдауы немесе жоғарырақ бұлт қабатының енуі жақын арада жаңбыр жауатынын көрсетеді. Жоғары, жұқа цирострат бұлттары күн немесе айдың айналасында шұғыла (гало) құра алады, бұл жылы фронттың жақындап келе жатынын және оның құрамындағы жаңбырды көрсетеді. Таңертеңгі тұман жақсы ауа райын білдіреді, себебі жаңбырлы ауа райына дейін жел немесе тұманның пайда болуын болдырмайтын бұлттар болады. Көк найзағайлардың қатарының жақындауы суық фронттың жақындап келе жатынын көрсетеді. Бұлтсыз аспан жақын болашақта ауа райының жақсы болатынын көрсетеді. Белгілі бір жағдайларда, тропикалық циклонның пайда болуы мүмкін екенін көрсетеді. Аспан жағдайын пайдаланып ауа райын болжау ғасырлар бойы әртүрлі халық арасында ауа райына қатысты әңгімелердің пайда болуына әкелді. Осы уақыт аралығында жеке жауын-шашын мен найзағайлар сияқты кішірек құбылыстарды, сондай-ақ компьютерлік модельдерде анықталмайтын басқа да ұсақ құбылыстарды да жеткілікті дәлдікпен болжауға болады. Радар, спутниктік және бақылау деректеріне ие адам, ұсақ масштабтағы құбылыстарды жақсы талдап, келесі бірнеше сағатқа арналған дәлірек болжам жасай алады. Дегенмен, қазір осы деректерді және мезомасштабты сандық модельдерді пайдаланатын сарапшы жүйелер бар, олар осы құбылыстардың уақыт бойынша өзгеруін қоса алғанда, жақсы экстраполяция жасайды. Accuweather келесі екі сағатқа арналған минут сайынғы жауын-шашын болжамымен танымал.

Болжамдау модельдерін пайдалану

Бұрын ауа райы болжамын жасау үшін қолда бар мәліметтерді бағалау және оған сүйену адамның міндеті болған. Бүгінде адамның қатысуы көбінесе модельдің бұрыс есептеулері мен нәтижелері сияқты түрлі параметрлерге сүйене отырып, модельді таңдаумен шектеледі. Болжамдық модельдердің бірлескен нәтижелерін, сондай-ақ әртүрлі модельдердің топтық мүшелерін пайдалану болжамдағы қателерді азайтуға көмектеседі. Дегенмен, кез келген жекелеген жүйедегі орташа қате қаншалықты кішкентай болса да, әрбір модельдің нақты нәтижесінде үлкен қателер кездесуі мүмкін. Адамдар модель деректерін соңғы пайдаланушыға түсінікті болатын ауа райы болжамына айналдыруға тиіс. Адамдар модельде шешілмейтін, жергіліктік әсерлер туралы білімімен болжамға қосымша ақпарат енгізе алады. Болжам жасау модельдерінің дәлдігінің артуы болашақта болжам жасау процесінде адам қажет болмауы мүмкін дегенді көрсетсе де, қазіргі таңда адамның араласуы әлі де қажет.

Аналогты техника

Аналогтық әдіс – болжам жасаудың күрделі жолы, ол болжаушыдан алдағы оқиғаға ұқсас келетін бұрынғы ауа райын есте сақтауды қажет етеді. Бұл әдісті қолдану қиындығы – болашақтағы оқиға үшін толық аналогты табу сирек кездеседі. Кейбір мамандар мұндай болжамды үлгіні тану деп атайды. Бұл әдіс мұхиттар сияқты деректер жетіспейтін аймақтарда жауын-шашынды бақылау үшін, сондай-ақ болашақтағы жауын-шашын мөлшері мен таралуын болжау үшін пайдалы болып табылады. Орташа мерзімді болжамда да ұқсас тәсіл қолданылады, ол телебайланыстар деп аталады, онда басқа аймақтардағы жүйелер айналасындағы жағдайға байланысты басқа жүйенің орналасқан жерін анықтауға көмектеседі. Телебайланыстардың мысалы – Эль-Ниньоның оңтүстік осцилляциясы (ENSO) құбылыстарын пайдалану.

Болжамдарды жұртшылыққа жеткізу

Болжамдардың көптеген соңғы пайдаланушылары – жалпы жұртшылық. Күннұсқалар күшті желдер мен қауіпті найзағайлар тудыруы мүмкін, бұл өлімге, электр қуатының үзілуіне және кең ауқымды бұрқасынға әкелуі мүмкін. Қатты қар немесе жаңбыр көлік және сауданы тоқтата алады, сондай-ақ төмен жатқан аймақтарда су тасқынына себеп болуы мүмкін. Шамадан тыс ыстық немесе суық толқындар жеткіліксіз жабдықталған адамдарды ауруға шалдықтыруы немесе өлтіруі мүмкін, ал құрғақшылық су пайдалануға әсер етіп, өсімдіктерді құртуы мүмкін. Көптеген елдерде мемлекеттік органдар халықтың өмірі мен мүлкін қорғау және коммерциялық мүдделерді сақтау үшін болжамдар мен ескертулер/ескертулер/кеңестер беру үшін жұмыс істейді. Ауа райы болжамынан соңғы пайдаланушының қажеттіліктерін ескеру, ақпаратты пайдалы және түсінікті етіп ұсыну үшін маңызды. Мысалдарға Ұлттық мұхит және атмосфера басқармасының Ұлттық ауа-райы қызметі (NWS) және Канаданың қоршаған орта метеорологиялық қызметі (MSC) жатады. Дәстүрлі түрде, газеттер, теледидар және радио халыққа ауа райы болжамдары туралы ақпарат жеткізудің негізгі арналары болды. Сонымен қатар, кейбір қалаларда ауа райы туралы хабар беретін маяктар болған. Бірақ қазіргі кезде интернет кеңінен қолданылуда, себебі онда көптеген нақты ақпараттарды табуға болады. Барлық жағдайда, бұл арналар өз болжамдарын үнемі жаңартып отырады.

Ауыр ауа райы ескертулері мен ескертулері

Қазіргі заманғы ауа райы болжамының маңызды бөлігі – ауа райының күрт нашарлауы немесе қауіпті күйге толуы күтілген жағдайда ұлттық метеорологиялық қызметтер шығаратын ескертулер мен кеңестер. Бұл адам өмірі мен мүлікті қорғау мақсатында жасалады. Көбінесе танымал ескертулердің қатарында қатты дауыл мен торнадо туралы ескерту, сондай-ақ қатты дауыл мен торнадоға қадағалау шаралары бар. Бұған қоса, қысқы ауа райы, жоғары жел жылдамдығы, су тасқыны, тропикалық дауыл және тұман сияқты ескертулер де бар. Ескертулер мен хабарламалар радионы қоса алғанда, бұқаралық ақпарат құралдары арқылы таратылады, сонымен қатар Төтенше жағдайлар туралы хабарлау жүйесі сияқты арнайы жедел хабарлау жүйелері қолданылып, хабар тарату бағдарламасы тоқтатылады.

Төмен температура болжамы

Ағымдағы күнге арналған ең төмен температура болжамы, кешкі сағат 7-ден ертеңгі таңғы сағат 7-ге дейінгі уақыт аралығында тіркелген ең төмен температураны пайдаланып есептеледі. Демек, қысқасы, бүгін болжамдалған ең төмен температура, көбінесе ертеңгі ең төмен температура болады.

Әуе қатынасы

Авиация саласы ауа райына өте сезімтал болғандықтан, ауа райын дәл болжау өте қажет. Тұман немесе тым төменгі бұлттар көптеген ұшақтардың қонуына және ұшып көтерілуіне кедергі келтіруі мүмкін. Ұшу кезіндегі қауіпті жағдайлардың бірі – турбуленттілік және мұз қату. Күн күркірі барлық ұшақтар үшін мәселе тудырады, себебі оның күшті жоғары және төмен ағындары, қатты жауыннан мұз қату, сондай-ақ ірі көктайғақ, қатты жел және молны жаққан кездегі шығарылымдар ұшаққа ауыр зақым келтіруі мүмкін. Жанартау күлі де авиация үшін маңызды проблема, себебі ұшақтар күл бұлттарында қозғалтқыштарының қуатын жоғалтуы мүмкін. Күнделікті рейстерде әуе компаниялары жанармай тиімділігін арттыру үшін реактивтік ағынның артылған жылдамдығын пайдаланады. Ұшу алдында экипажға маршрут бойында және ұсынылған аэродромда күтілетін жағдайлар туралы толық мәлімет беріледі. Сонымен қатар, әуежайлар көбінесе ұшу-қону жолағын бағытты өзгертіп, қарсы желдің артықшылығын пайдаланады. Бұл ұшып көтерілуге қажетті қашықтықты қысқартады және қиылысқан желдердің ықпалын азайтады.

Теңізші

Су жолдарын коммерциялық және ойын-сауық мақсатында пайдалану желдің бағыты мен жылдамдығы, толқындардың периоды мен биіктігі, толқулар мен жауын-шашын сияқты факторлармен айтарлықтай шектелуі мүмкін. Бұл факторлардың әрқайсысы теңіз көлігінің қауіпсіздігіне әсер етеді. Сондықтан, кеме капитандарына радиоарқылы теңіздік ауа райының толыққанды болжамын тиімді жеткізу үшін MAFOR (теңіздік ауа райы болжамы) сияқты түрлі кодтар жасалған. Әдеттегі ауа райы болжамдарын RTTY, Navtex және Radiofax жүйелері арқылы теңізде алуға болады.

Ауыл шаруашылығы

Ауыл шаруалары қандай жұмыс істеу керектігін шешу үшін ауа райы болжамдарына сенеді. Мысалы, шөпті кептіру тек құрғақ ауа райында ғана мүмкін. Ұзаққа созылған құрғақшылық мақта, бидай және жүгері егінін жояды. Жүгері құрғақшылықтан зардап шексе де, оның кептірілген қалдықтарын мал азығы ретінде силос түрінде қолдануға болады. Көктем мен күзде аяз бен суық егінге үлкен зиян келтіреді. Мысалы, гүлдеген шабдалы ағаштары көктемгі аяздың салдарынан болашақ өнімді жоғалтуы мүмкін. Апельсин бақтары аяз бен суықтан, олардың қай уақытта болса да, қатты зақымдануы мүмкін.

Орман шаруашылығы

Жел, жауын-шашын және ылғалдылықты болжау орман өрттерін болдырмау және оларды бақылау үшін маңызды. Орман өрттерінің ауа райы индексі және Хайнс индексі сияқты көрсеткіштер табиғи немесе адам әрекетінен туындаған өрт қаупі жоғары аумақтарды анықтау үшін жасалған. Ауа райы болжамы зиянды жәндіктердің даму жағдайларын болжауға да мүмкіндік береді.

Коммуналдық шаруашылық компаниялары

Электр және газ компаниялары сұранысты болжау үшін ауа райы болжамдарына сенеді, себебі ауа райы сұранысқа күшті әсер етеді. Олар "күнділік градус" деп аталатын шаманы жылыту (жылыту күнділік градусы) немесе салқындату (салқындату күнділік градусы) қажеттілігінің қаншалықты күшті болатынын анықтау үшін пайдаланады. Бұл шамалар күндізгі орташа температураға негізделген. Суық температура жылыту күнділік градусын арттырады (әр Фаренгейт градусына 1 градус), ал жылы температура салқындату күнділік градусын арттырады. Қыс айларында суық ауа райы адамдар жылыту құралдарын қосқанда сұраныстың күрт өсуіне себеп болуы мүмкін. Сол сияқты, жазда ыстық ауа райы салдарынан кондиционерлерді жиі пайдалану да сұраныстың күрт өсуімен байланысты. Сұраныстың күрт өсуін болжап білу арқасында, коммуналдық қызметтер берушілер бағалар көтерілмес бұрын қосымша электр энергиясы немесе табиғи газ сатып ала алады, ал кейбір жағдайларда, қуатты үзулер мен тоқ кете қалулар арқылы жабдықтауды шектейді.

Басқа коммерциялық компаниялар

Жеке компаниялар өздерінің пайдасын арттыру немесе үлкен шығындардан сақтану үшін өздеріне қажетті ауа райы болжамдарына көбірек төлем жасауда. Мысалы, супермаркеттер тізбегі әртүрлі ауа райы жағдайындағы тұтынушылардың сатып алу әдеттеріне сәйкес дүкендегі тауарларын өзгерте алады. Ауа райы болжамдары тауар нарығында инвестиция жасау үшін пайдаланылуы мүмкін, мысалы, апельсин, жүгері, соя және мұнайға жасалатын фьючерстік мәмілелерде.

Корольдік әуе күштері

RAF мобильді бөлімшесі Ұлыбритания метеорологиялық қызметімен бірлесіп, британдық және одақтас әскери қызметкерлері орналасқан аймақтардағы ауа райын болжайды. Бастион лагеріндегі топ Ауғанстандағы британдық қарулы күштерге арналған болжамдарды дайындайды.

АҚШ Әскери-теңіз флоты

Жеке сектордағыдай, әскери ауа райы болжаушылары да соғыс жауынгерлеріне ауа райы жағдайларын ұсынады. Әскери ауа райы болжаушылары ұшқыштарға ұшу алдындағы және ұшу барысындағы ауа райы туралы ақпарат береді, сондай-ақ әскери нысандар үшін ресурстарды қорғау бойынша дереу қызметтер көрсетеді. Теңіз күштерінің болжаушылары су жағдайларын және кемелерге арналған ауа райы болжамдарын жасайды. АҚШ Әскери-теңіз күштері өзіне және федералды үкіметтің қалған бөлігіне арнайы қызмет көрсетеді, Тынық және Үнді мұхиттарындағы тропикалық дауылдар бойынша болжамдарды Бірлескен тайфун ескерту орталығы арқылы жариялайды.

АҚШ Әуе күштері

АҚШ-та Әуе күштерінің ауа райы қызметі Әуе күштері мен Армия үшін ауа райы болжамын ұсынады. Әуе күштерінің болжаушылары соғыс және бейбіт уақыттағы әуе операцияларын қамтиды және Армияға қолдау көрсетеді; АҚШ Жағалау күзетінің теңіз ғылымдары техниктері өздерінің құзыретіндегі мұзжарғыш кемелер және басқа да түрлі операциялар үшін кеме болжамын дайындайды; ал теңіз болжаушылары АҚШ Теңіз жаяу әскерлерінің құрлықтағы және әуедегі операцияларына қолдау көрсетеді. Барлық төрт әскери бөлімнің қатарына жататын жаңа сарбаздардың метеорологиялық техникалық білімі Кислер әуе базасында беріледі. Әскери және азаматтық болжаушылар ауа райы болжамдарын талдау, жасау және бағалау жөніндегі жұмыстарда тығыз ынтымақтасады.