5. Технологии прогнозирования изменений климата

5.1 История прогноза погоды

Ещё в глубокой древности сведения о различных признаках, указывающих на предстоящие явления погоды, сохранялись в народе и передавались из поколения в поколение. Но только к 1854 в Англии году была основана организация Метеорологический департамент, занимающаяся прогнозированием погоды с целью оценки состояний морских путей. И только в 1860 информация о погоде стала доступна широкой публике. В связи с работой департамента были организованы 24 метеостанции по всей Европе, которые обменивались данными при помощи телеграфа Морзе. Кроме того, прогнозисты погоды научились делать погодные карты, на которых точки с одинаковым значением давлений соединялись линией. Таким образом, были сформированы первые «шаблоны» циклонов и антициклонов.

В XIX веке состоялось бурное развитие термодинамики и гидродинамики. Как следствие, прогнозирование погоды также перешло на новый математический уровень понимания проблемы. В конце 19 века многие учёные (Кливленд Эббе, Вильгельма Бьеркнеса, Льюис Фрай Ричардсон) работали над численными методами решения задач метеорологии. Численные методы и изобретение вычислительных машин позволило к середине 20 века разработать в Америке и Германии первые системы расчёта прогноза погоды.

5.3 European Centre for medium-range weather forecasts (ecmwf).

Сегодня лидером в области разработки и усовершенствования моделей прогнозирования погоды является European Centre for medium-range weather forecasts (ECMWF). 

ECMWF использует самую современную циркуляционную модель со сложнейшим толкованием физических процессов. В этих моделях вся поверхность земли делится на прямоугольники (горизонтальная сетка) и имеет вертикальный размер, чаще всего задаваемый абсолютным или относительным давлением. Разрешение модели 25 на 25 км, она имеет 91 уровень по вертикали. Начальные условия для расчета готовит четырех размерная схема ассимиляция, использующая данные со спутников. ECMWF делает следующие прогнозы: прогноз погоды на 10 дней вперед, прогноз на месяц вперед, сезонный прогноз более 6 месяцев вперед. Аппаратная часть ECMWF предоставлена компанией IBM и называется High Performance Computing Facility (HPCF). HPCF включает два одинаковых кластера. Каждый кластер состоит из 68 серверов, каждый из которых имеет 32 процессора с частотой 1.9 GHz. Пиковая производительность составляет 16.5 терафлопс на каждый кластер.

5.4 Система используемая в Росгидрометцентре

Первые отечественные вычисления погоды начались в 1961-м году на ЭВМ М20, выполнявшей 20 тысяч операций в секунду. Время работы М20 на отказ — 15 минут; погодная модель считалась гораздо дольше, поэтому сотрудниками Гидрометцентра приходилось идти на различные ухищрения. Сама специфика погодных вычислений такова, что компьютерная техника используется двадцать четыре часа в сутки, семь дней в неделю, круглый год — погода никогда не перестает меняться. Так что Гидрометцентр был и остается серьезной тестовой площадкой для суперкомпьютеров: до середины семидесятых, когда отечественные компьютерные разработки сменились аналогами машин IBM, Гидрометцентр получал первые серийные номера советских ЭВМ.

Всё мировое сообщество заинтересовано в том, чтобы каждая национальная метеорологическая служба работала лучше, и наблюдения были точнее, поэтому денежных вопросов переоборудования для повышения вычислительных мощностей не возникает. Поэтому помощь иностранных инвесторов здесь не редкость. Однако пока что большая производительность машин не делает прогноз погоды в миллиард точнее. Точность прогнозирования погоды связана с вычислительными ресурсами, но не линейно. Во-первых, уравнения гидродинамики имеют только приближенные решения. Во-вторых, буквально до последнего времени эти уравнения приходилось упрощать, чтобы прогноз погоды рассчитывался достаточно быстро, иначе точный суточный прогноз мог бы считаться пару лет. В-третьих, нерешенной проблемой всегда будет оставаться точность и оперативность измерений метеостанций и зондов — у всех приборов есть погрешности, и понятно, что данные от зондов и погодных станций приходят не одномоментно — сбор и нормализация данных это тоже отдельная непростая задача.