Руководящие указания по методам наукастинга. Резюме

Международная целевая экспертная группа по наукастингу разработала The Guidelines for Nowcasting Techniques (Руководящие указания по методам наукастинга) (WMO, 2017), чтобы придать импульс процессу развития расширенной интегрированной и бесшовной Системы обработки данных и прогнозирования ВМО (СОДП). Цель Руководящих указаний заключается в том, чтобы оказать помощь Национальным метеорологическим и гидрологическим службам (НМГС) путём предоставления ресурсов и понимания текущего состоянии науки и техники. В данной статье кратко изложены эти руководящие указания.

Кейт Браунинг первой определила наукастинг в 1981 году как «подробное описание текущего состояния погоды и прогноз изменений, которые могут произойти в ближайшие несколько часов». В 2010 году Рабочая группа ВМО по изучению наукастинга определила наукастинг как прогнозирование с учётом местных особенностей любым методом на срок от текущего момента до 6 часов, включая подробное описание текущей погоды. Именно это определение используется в данной статье.

Наукастинг обычно применим к погоде, которая наблюдается в мезомасштабе и локальных масштабах в течение очень кратковременных периодов. Поэтому особое внимание уделяется удовлетворению потребности в оперативно обновляемых наблюдениях высокого разрешения, например за грозами, торнадо, градом, интенсивными осадками, сильным ветром, видимостью (туманом) и разными типами зимних осадков. Для квалифицированного прогнозиста-специалиста по наукастингу требуется комплексная система отображения данных, которая содержит данные наблюдений, полученные с помощью различных приборов и датчиков, на одном и том же дисплее и с одним и тем же шагом сетки для каждого комплекта данных. Виды наблюдений включают наблюдения с помощью радиолокаторов, спутников, сети обнаружения молний, приземных станций, профилометров ветра и радиозондов. Во время погодных явлений со значительными воздействиями и последствиями прогнозистам следует проводить непрерывный мониторинг самых последних наблюдений посредством часто обновляемых комплексных дисплеев. Помимо наблюдений высокого разрешения, на этом же дисплее должны отображаться результаты анализа численного прогнозирования погоды (ЧПП), а также прогностические поля и продукция систем наукастинга.

 

Наблюдения и методы наукастинга

Несмотря на то, что для целей наукастинга важны приземные и аэрологические наблюдения, лишь системы дистанционного зондирования могут адекватным образом обеспечить пространственный охват с высоким разрешением. Современные методы наукастинга существуют в развитых странах, где радиолокационные системы отличаются высоким качеством и надёжностью. Однако в менее развитых странах и отдалённых районах необходимые для наукастинга оперативные радиолокационные системы отсутствуют.

Метеорологические радиолокационные системы являются наиболее важными инструментами для наукастинга, особенно для конвективных метеорологических явлений. Однако эти инструменты являются самыми дорогими и сложными, а также трудными для обслуживания. Радиолокационные системы имеют преимущества над всеми другими системами наблюдений, когда речь идёт о наукастинге явления, связанного с осадками, поскольку они ведут непосредственное наблюдение за частицами осадков в трёх измерениях на большой площади с частотой обновления данных в несколько минут. При дальности действия радиолокатора менее 60 км разрешение осадков составляет менее 1 км. Это позволяет: а) оценить интенсивность и количество дождевых осадков; b) наблюдать трёхмерную (3-D) структуру шторма, что оказалось полезным для оценки его интенсивности и c) получать данные о движении штормов, что является основным фактором для наукастинга. С появлением возможностей, которыми располагают доплеровские радиолокатры, можно измерять параметры ветра. Это оказалось особенно ценным для выпуска предупреждений о торнадо, микропорывах и других типах ветра разрушительной силы. При дальнейшем использовании двойной поляризации (передача и получение двух форм волн с разной поляризацией) можно различать тип частиц осадков (дождь, снег или град) и определять эхосигналы, не связанные с осадками, как, например, эхосигналы, связанные с насекомыми и эхосигналы от земной поверхности. Это особенно полезно для контроля качества данных, определения типа осадков и повышения точности оценок осадков.

The Guidelines for Nowcasting Techniques

The Guidelines for Nowcasting Techniques (Руководящие указания по методам наукастинга) были опубликованы ВМО в 2017 году

Во многих регионах мира наземные метеорологические станции размещены на большом расстоянии друг от друга и/или не отличаются высоким качеством. Существующие станции могут быть неправильно размещены (не в соответствии со стандартами ВМО), обслуживаться не должным образом и иметь ограниченные средства связи, которые служат для мониторинга в реальном времени. В развивающихся странах недостаток ресурсов для приобретения и развёртывания приборов и отсутствие обучения персонала местной метеорологической службы по надлежащему размещению, калибровке и обслуживанию оборудования усугубляют проблемы некачественных наблюдений. Из-за относительной дороговизны имеющихся в продаже метеорологических приборов вышедшее из строя или украденное оборудование часто не заменяется. В результате метеорологические наблюдения в важнейших регионах отсутствуют.

В этих слабо охваченных наблюдениями районах развёрнута международная инициатива по разработке и размещению недорогого метеорологического оборудования. Цель состоит в том, чтобы предоставить оборудование метеорологическим службам в развивающихся странах с тем, чтобы они могли создавать, размещать и обслуживать свою собственную наземную сеть наблюдений. Оборудование разработано с использованием инновационных и недорогих технологий, таких как 3-D принтеры, небольшие и недорогие вычислительные системы (например, Raspberry Pi) и беспроводная связь. Если станция приходит в негодность или выходит из строя датчик, он может быть заменён с низкими затратами, используя конструкции 3-D принтера. С появлением Интернета, беспроводной связи, мобильных телефонов и более быстродействующих компьютеров была разработана технология оперативной передачи данных наземных станций.

Существуют различные методы наукастинга, которые варьируются от простой экстраполяции радиолокационного эха осадков или движущихся шлейфов облаков, наблюдаемых со спутника, до сложнейших систем, которые сочетают результаты выявления специфических особенностей и алгоритмы наукастинга с оперативно обновляемыми комплексными дисплеями, отображающими данные наблюдений и результаты ЧПП. Временный характер и более мелкий масштаб некоторых типов метеорологических явлений (например торнадо и микропорывов) обычно определяют тип методов наукастинга, которые можно применить для предупреждений об опасных явлениях погоды; в этом случае часто используются методы простой экстраполяции. (Для метеорологических явлений большего временного масштаба и большей пространственной протяжённости разработаны системы наукастинга, использующие данные наблюдений в сочетании с численными прогнозами погоды, чтобы увеличить заблаговременность наукастинга до 6 часов.)

Для экспертной системы наукастинга гроз можно использовать: а) спутник для мониторинга линий кучевых облаков (линии конвергенции) и их роста; b) радиолокатор для распознавания гроз, их интенсивности и движения, а также местоположения и движения линий конвергенции в пограничном слое; c) молнию и тенденцию молнии служить в качестве источника информации относительно местоположения гроз, а также их эволюции, наблюдение которой с помощью радиолокатора не обеспечивается; d) температуру, влажность и ветры в верхней атмосфере для получения вертикальных профилей сдвига ветра и его устойчивости, чтобы оценить тип потенциального шторма и e) наземные станции для мониторинга потенциальных изменений устойчивости атмосферы. Во многих местах мира наблюдения ограничены, поэтому возможности для наукастинга конкретных явлений в значительной степени варьируются.

Количественный наукастинг дождевых осадков основан на экстраполяции поля наблюдённых осадков на определённые моменты времени в будущем. Адвекция, используемая для наукастинга, основана на видимом движении, анализ которого выполнен с использованием самых последних радиолокационных изображений. Обычно адвекция оценивается с помощью метода кросс-корреляции или оптического потока, в котором используются тайлы размером 20–40 км. Этот метод, используемый для адвекции изображения на определённые моменты в будущем, обычно требует оценки адвекции в каждом пикселе поля. Требуется определённая форма интерполяции для распространения оценок адвекции с отдельных тайлов на всё изображение. Алгоритмы экстраполяции сначала выявляют штормы в качестве объектов текущего радиолокационного сканирования, а затем отслеживают движение шторма, выявляя тот же самый объект в последующих сеансах сканирования. Этот метод, называемый отслеживанием ячеек, подходит для идентификации и отслеживания сильных конвективных штормов. Обычно полученные данные используются в качестве входных параметров в системы, которые создают предупреждения об опасных явлениях, связанных с сильной конвекцией: крупный град, ветер разрушительной силы, интенсивные дождевые осадки и молния.

Очень желательно наличие автоматизированных средств и систем, учитывая сверхкороткие временные периоды, связанные с наукастингом. По всему миру используются автоматизированные системы наукастинга для экстраполяции осадков и сильных бурь. Другие средства наукастинга используются для быстрого обнаружения трендов в характеристиках бурь, таких как интенсивность, размер и перемещение. Многие из этих средств оказались особенно успешными для выпуска предупреждений, например о микропорывах, мезоциклонах и накоплении интенсивных осадков. Пользователям систем наукастинга часто требуется информация в реальном времени для целевых приложений и оперативной оценки текущей метеорологической ситуации. Следовательно, время вычислений ограничено, особенно для метеорологических параметров с высокой частотой обновления, таких как осадки.

В отличие от моделей ЧПП, демонстрирующих высокий уровень сложности и всеобъемлющие физические свойства, что приводит к продолжительному времени вычислений, системы наукастинга должны оставаться сравнительно простыми и часто демонстрировать эвристические подходы. В этом случае «эвристический» означает, что ограничения метода (например неопределённость, неточность и ограниченная применимость) принимаются с учётом того, что в противном случае будет иметь место непропорционально высокая трата времени или ресурсов. Эти методы или средства наукастинга имеют различные ограничения в зависимости от регионов, для которых они разработаны, или основной цели, для которой они используются.

Для подготовки наиболее точных предупреждений о серьёзных конвективных метеорологических явлениях требуется вмешательство человека. Во-первых, специалист по наукастингу должен изучить синоптическую ситуацию и прогнозы ЧПП. На основе своих знаний местной климатологии и концептуальных моделей эволюции сильных штормов в данном районе специалист должен принять решение относительно вероятности опасных явлений погоды в этот день. Во-вторых, такой специалист должен проводить анализ самых последних результатов локального зондирования (если таковые имеются) вертикального сдвига ветра и устойчивости и вероятных изменений, которые могут произойти в течение суток. На основе этого анализа специалист должен оценить тип штормовых явлений, которые могут произойти, таких как сверхъячейки, мультиячейки, одиночные ячейки и линии шквалов. В-третьих, при наличии оперативного обновления спутниковых и/или радиолокационных данных специалист должен осуществлять непрерывный мониторинг линий конвергенции в пограничном слое, т. е. мест вероятного начального формирования штормов. После формирования штормов и при наличии радиолокатора, основное внимание необходимо уделять поиску характерных свойств или признаков, которые могут указывать на надвигающуюся суровую погоду. К этим признакам относятся области высокой отражаемости, резких перепадов направлений и сходимости в поле скоростей, дугообразных структур и очаговых «вспышек» в эхо-сигналах. Затем специалист должен использовать методы автоматизированной экстраполяции, чтобы точно установить места возникновения опасных явлений погоды.

 

Качество информации о наукастинге и обучение

Методологию и количественные показатели проверки прогнозов текущей погоды следует тщательно выбирать, чтобы предоставлять значимую для пользователя информацию. Необходим двусторонний диалог, чтобы убедиться в том, что пользователи получают нужную им информацию. Для проверки прогнозов текущей погоды лица, занимающиеся этой работой, как минимум, должны: а) понимать потребности пользователей, заинтересованных в проверке прогнозов текущей погоды; b) определять методы и характеристики проверки, с помощью которых можно ответить на интересующие вопросы; c) выбирать количественные и графические показатели, которые должным образом оценивают и представляют эти характеристики; d) определять и собирать специально подобранный репрезентативный комплект прогнозов и наблюдений; e) рассчитывать количественные показатели проверки с использованием, например, имеющихся в свободном доступе средств проверки и пакетов программ, таких как Средства оценки модели и R пакет проверочных программ; f) описывать результаты проверки так, чтобы они имели значение для пользователей и g) выполнять оценки качества прогнозов текущей погоды на регулярной основе для обеспечения непрерывной информации об эффективности этих прогнозов. (Более подробная информация о проверке прогнозов текущей погоды содержится в публикации ВМО «Forecast Verification for the African Severe Weather Forecasting Demonstration Projects» (WMO, 2014) и на веб-сайте «WMO Joint Working Group on Forecast Verification Research» www.cawcr.gov.au/projects/verification.)

Используя наукастинг, необходимо производить качественную в научном отношении продукцию и объяснять заказчику, как её использовать. Поэтому для успешного осуществления наукастинга необходимо непрерывное обучение в области метеорологии и коммуникации. Преподаватели должны опираться на глубокие научные знания и профессиональные качества в области социологии и педагогики (более подробная информация содержится в публикации WMO (2013)). Необходимы квалифицированные синоптики и преподаватели по многим метеорологическим дисциплинам, что практически невозможно для одного учебного заведения. Следовательно, необходимо международное сотрудничество для обеспечения обучения в области наукастинга, которое соответствовало бы требованиям ВМО. Несколько организаций предоставляют ресурсы, полезные для осуществления обучения в области наукастинга. Ниже для рассмотрения представлены четыре ключевых примера.

  1. ВМО: ссылка www.caem.wmo.int/moodle/ ведет на образовательные ресурсы по авиационной метеорологии, которые также могут использоваться для обучения в области наукастинга. По ссылке etrp.wmo.int/moodle/ имеются ресурсы для преподавателей и менеджеров по подготовке кадров. Дополнительная помощь в образовании и обучении, в том числе и в области наукастинга, предоставлена по адресу: public.wmo.int/en/resources/training.
  2. Европейская организация по эксплуатации метеорологических спутников (ЕВМЕТСАТ): ссылка www.eumetsat.int/website/home/Data/Training/ на учебные курсы и библиотеку учебной литературы.
  3. Европейская организация по обучению в области метеорологии (ЕВМЕТРЕЙН) (www.eumetrain.org): международный учебный проект, спонсируемый ЕВМЕТСАТ, который предлагает учебные материалы (наставления, интерактивные учебные программы, тематические исследования, преподавание и курсы в режиме онлайн) и помощь в обучении в области спутниковой метеорологии.
  4. Совместная программа по образованию и подготовке кадров в области оперативной метеорологии МетОбр (КОМЕТ MeтОбр) (www.meted.ucar.edu/): учебные онлайн-ресурсы доступны по всем областям метеорологии, гидрологии и климатологии для различных целевых групп.

 

Области применения наукастинга

Важным аспектом наукастинга является раннее обнаружение ситуаций, о которых необходимо предупреждать, и быстрое распространение этой информации среди населения. Адекватное применение продукции наукастинга и правильное реагирование на предупреждения могли бы внести значительный вклад в оптимизацию защитных мероприятий и уменьшение количества жертв, связанных со стихийными бедствиями. Рост населения и экономики увеличил количество людей, подвергающихся опасности во время суровой погоды, и усугубил финансовые последствия ураганов. Вместе с тем модернизация общества означает, что метеорологическая информация в настоящее время является незаменимой в повседневной жизни людей. По сравнению с более специфическими и строгими требованиями к продукции наукастинга в специализированных областях, таких как авиация, дорожная сеть, гидрология и моря, требования к наукастингу для населения способствуют формированию более широкого диапазона ожиданий от продукции наукастинга. Эти требования касаются опасных явлений погоды, а также различных видов элементов, относящихся к безопасности, здоровью, повседневной жизни, туризму и развлечениям.

Некоторые системы наукастинга для авиации, такие как система наукастинга конвек тивных явлений над океанами, сочетают наблюдения с полярно-орбитальных и геостационарных спутников с глобальными модельными прогнозами для выпуска прогнозов опасных грозовых явлений (турбулентность, обледенение и молнии) с заблаговременностью 0–2 часа по авиационным маршрутам над океанами. Образование льда на рулёжной дорожке, взлётно-посадочной полосе и корпусе самолёта из-за замерзающих осадков также оказывает большое влияние на безопасность и эффективность авиации. Система метеорологической поддержки принятия решений в области борьбы с обледенением, разработанная в США в Лаборатории прикладных исследований Национального центра по атмосферным исследованиям (НКАР), является оперативной системой, работающей в аэропортах в реальном времени, которая обеспечивает авиационных пользователей текущими и краткосрочными прогнозами метеорологических условий, включая интенсивность снегопада в жидком эквиваленте во время метелей. Система сочетает информацию о радиолокационной отражаемости с интенсивностью выпадения осадков, определяемой сетью наземных осадкомеров, и использует кросс-корреляционный алгоритм слежения для выпуска сверхкраткосрочных прогнозов интенсивности осадков с заблаговременностью 60 минут. Эта система также обеспечивает информацию для оповещения при возникновении условий обледенения (замерзающая морось, ледяной дождь, переохлаждённый туман и мороз). Экраны оперативных средств аэропорта отображают продукцию наукастинга и результаты обнаружения опасных явлений, позволяя работникам аэропорта вести наблюдения и мониторинг меняющихся метеорологических условий в реальном времени.

 

Рекомендации

В процессе работы над руководящими указаниями по наукастингу целевая экспертная группа разработала следующие рекомендации для НМГС, заинтересованных в создании или расширении возможностей для наукастинга:

  • обращаться в отдел ОДП ВМО, чтобы установить контакты с экспертами в случае потребности в помощи;
  • привлекать конечных пользователей, чтобы идентифицировать и определить приоритеты их потребностей и требований в отношении предупреждений о погодных явлениях со значительными воздействиями и последствиями;
  • ​оценивать все имеющиеся наблюдения с точки зрения высокого качества данных, своевременной передачи в центральный пункт, отображения и хранения данных и устранять недостатки;
  • выявлять, консультируясь с экспертами, пропуски в наблюдениях, недостатки инфраструктуры и имеющихся ресурсов и определять экономически обоснованные решения в области наукастинга, чтобы установить первоочередные потребности конечных пользователей;
  • разработать план для эффективной бесшовной системы наукастинга, который объединяет данные наблюдения, продукцию, автоматизированные методы наукастинга и моделей, которые отображаются на обычном автоматизированном рабочем месте; этот план должен предусматривать сотрудничество с соседними странами для совместного использования данных и продукции моделей;
  • разработать план для обеспечения долгосрочной технической поддержки, обучения и профессиональных знаний, чтобы оборудование, аппаратные и программные средства постоянно обновлялись, калибровались и поддерживались в рабочем состоянии;
  • разработать план, обеспечивающий методы устойчивого наукастинга, непрерывного обучения прогнозистов по всем аспектам процессов наукастинга и, когда это целесообразно, использовать учебные семинары и материалы, имеющиеся в рамках Показательного проекта ВМО по прогнозированию явлений суровой погоды;
  • проверять качество продукции наукастинга в соответствии с метеорологическими явлениями и требованиями пользователей;
  • обеспечить, чтобы прогнозисты играли важную роль в процессах наукастинга несмотря на наличие автоматических методов наукастинга.

Руководящие указания по наукастингу содержат значительно больше информации, чем можно представить в короткой статье. Мы рекомендуем всем НМГС использовать эту публикацию для развития своих возможностей в области наукастинга.

 

Выражение признательности

Выражаем благодарность членам целевой группы международных экспертов по наукастингу:

  • Юн Ван (Центральный институт метеорологии и геофизики, Вена)
  • Уилфрид Якобс (Немецкая метеорологическая служба, Оффенбах, Германия)
  • Лариса Никитина (Федеральная служба России по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды, Москва)
  • Рита Робертс (НКАР, Боулдер, США)
  • Цзяньцзе Ван (Китайская метеорологическая служба, Пекин)
  • Джим Уилсон (НКАР, Боулдер, США)

Благодарим также за вклад и координационную работу сотрудников Секретариата ВМО Абдулайе Хароу, Эстэль де Конинг и Пола Джо.

 

Литература

Bailey, M.E., G.A. Isaac, N. Driedger and J. Reid, 2009: Comparison of nowcasting methods in the context of high-impact weather events for the Canadian Airport Nowcasting Project. International Symposium on Nowcasting and Very Short Range Forecasting, Whistler, British Columbia, 30 August–4 September.

Bowler, N.E., C.E. Pierce and A. Seed, 2004: Development of a precipitation nowcasting algorithm based upon optical flow techniques. Journal of Hydrology, 288(1):74–91.

———, 2006: STEPS: A probabilistic precipitation forecasting scheme which merges an extrapolation nowcast with downscaled NWP. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 132:2127–2155.

Dixon, M. and G. Wiener, 1993: TITAN: Thunderstorm identification, tracking, analysis and nowcasting – a radar-based methodology. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 10:785–797.

Germann, U. and I. Zawadzki, 2002: Scale-dependence of the predictability of precipitation from continental radar images. Part I: Description of the methodology. Monthly Weather Review, 130:2859–2873.Hering, A.M., C. Morel, G. Galli, S. Senesi, P. Ambrosetti and M. Boscacci, 2004: Nowcasting thunderstorms in the Alpine region using a radar-based adaptive thresholding scheme. Proceedings of the Third European Conference on Radar Meteorology, Visby, Sweden, 6–10 September.

James, P., B. Reichert and D. Heizenreder, 2015: NowCastMIX – optimized automatic warnings from continuously monitored nowcasting systems based on fuzzy-logic evaluations of storm attributes. Presented at the Eighth European Conference on Severe Storms, Wiener Neustadt, Austria, 14–18 September.

Johnson, J.T., P.L. MacKeen, A. Witt, E.D. Mitchell, G.J. Stumpf, M.D. Eilts and K.W. Thomas, 1998: The storm cell identification and tracking algorithm: an enhanced WSR-88D algorithm. Weather and Forecasting, 13:263–276.

Jung, S.H. and G. Lee, 2015: Radar‐based cell tracking with fuzzy logic approach. Meteorological Applications, 22(4):716–730.

Li, P.W. and E.S. Lai, 2004: Short-range quantitative precipitation forecasting in Hong Kong. Journal of Hydrology, 288(1):189–209.

Li, L., W. Schmid and J. Joss, 1995: Nowcasting of motion and growth of precipitation with radar over a complex orography. Journal of Applied Meteorology, 34:1286–1300.

Mueller, C., T. Saxen, R. Roberts, J. Wilson, T. Betancourt, S. Dettling, N. Oien and J. Yee, 2003: NCAR Auto-Nowcast System. Weather and Forecasting, 18:545–561.

Reichert, B.K., 2009: AutoWARN – Automatische Unterstützung der Herausgabe von Unwetterwarnungen (AutoWARN – Automatic support for issuing weather warnings). promet, 35(1/2):98–103.

Reinhart, R.E. and E.T. Garvey, 1978: Three-dimensional storm motion detection by convective weather radar. Nature, 273:287–289.

Ruzanski, E., V. Chandrasekar and Y. Wang, 2011: The CASA nowcasting system. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 28(5):640–655.

World Meteorological Organization, 2013: Guidelines for Trainers in Meteorological, Hydrological and Climate Services (WMO-No. 1114). Geneva.

———, 2014: Forecast Verification for the African Severe Weather Forecasting Demonstration Projects (WMO-No. 1132). Geneva.

———, 2017: Guidelines for Nowcasting Techniques (WMO-No. 1198). Geneva.

 

Авторы

Франциска Шмид, Центральный институт метеорологии и гидродинамики (ЦИМГ), Австрия

Юн Ван, Центральный институт метеорологии и гидродинамики (ЦИМГ), Австрия

Абдулайе Хароу, Секретариат ВМО

Share this page