1.Вступ

1.1 Національні метеорологічні і гідрологічні служби випускають щорічно десятки мільйонів прогнозів погоди. Для цього ВМТ потрібні комплексні і метеорологічні мережі, що обслуговуються добре, стандартизація і координація обміну даними і продукцією при високих швидкостях і розробка і застосування нових методів спостережень і моделювання, а також постійний розвиток метеорологічних наук. Такий величезний досвід разом з надійним комплектом даних про оцінку точності, означає, що в багатьох випадках невизначеність у прогнозах погоди добре відома, а в багатьох випадках добре з'ясовна. Так, наприклад, поліпшене пророкування шляхів руху тропічних циклонів дозволило зберегти безліч життів у всіх басейнах, що знаходяться під погрозою цих циклонів. Проте прогнози шляхів руху циклонів усе ще мають потребу в поліпшенні, а пророкуванням інтенсивності тропічних циклонів усе ще властивий великий ступінь невизначеності.

1.2 За останні кілька десятиліть завдяки поліпшеним засобам спостережень, що відповідає науковому розумінню і більш сучасній і складній чисельній моделям, а також завдяки іншим прогностичним механізмам, сприйняття населенням прогнозування погоди поступово змінилося від прогнозів, які співтовариство сприймало таким чином, що вони завжди неправильні, на ідею про те, що прогнози, приблизно є правильні. Справді, прогнози на троє діб для приземного тиску настільки ж гарні, як прогнози на добу, що видавалися 20 років тому, що і є найбільшим науковим досягненням. Це поліпшення переходить і в XXI століття, імовірно, із ще більшим темпом.

1.3 Незважаючи на ці успіхи, у прогнозах ще залишається певна невизначеність; а стовідсотковий успіх не буде досягнутий ніколи в житті. Однак усе ще є ризик того, що населення можливе прийде до висновку про те, що прогнози завжди правильні; а в тих випадках, коли вони неправильні, то це є результат некомпетентності, безтурботності або ж якась інша форма, відповідальна за системний провал. Необхідно краще зрозуміти, що при сьогоднішньому (і в найближчій перспективі) стані науки деякі метеорологічні явища залишаться історично непередбачуваними, а чим більш екстремальним є явище, тим більшою є імовірність непередбачуваності.

1.4 Цей документ підготовлений фахівцями з наукових програм в області атмосфери в рамках Всесвітньої Метеорологічної Організації, для того щоб відбити поточний стан наукового пророкування погоди. Зміст документа може становити широкий інтерес для вчених, користувачів метеорологічних прогнозів, що фінансують установ, а також осіб, що приймає рішення. Однак ця заява призначена головним чином для того, щоб відзначити досягнення при документуванні причин для невизначеності в пророкуванні погоди і поясненні того, у який спосіб методи прогнозування виробляються для приведення до мінімуму і кількісного пояснення невизначеності. Очікується, що це дозволить зробити внесок у взаємне розуміння між науковим співтовариством і співтовариством користувачів при поліпшеному розумінні цієї загальної задачі.

2. Наука прогнозування погоди

Зміна атмосфери, а звідси і погоди, визначають динамічні і фізичні процеси, що протікають в атмосфері, а також взаємодії із середовищем, що примикає, (наприклад, поверхні суші, океану і льоду). Науково обґрунтовані прогнози погоди можливі лише у випадку, якщо процеси досить зрозумілі, а поточний стан атмосфери досить відомий, для підготовки прогнозів майбутніх станів. Прогнози погоди підготовляються з використанням в основному системного підходу, що включає спостереження і засвоєння даних, процес розуміння, пророкування і поширення. У кожнім з цих компонентів використовуються досягнення науки і техніки і буде продовжуватися їхнє використання.

2.1 Спостереження і засвоєння даних

2.1.1 За останні кілька десятиліть, завдяки значним досягненням у науці, з'явилися поліпшені і більш ефективні методи для проведення спостережень і своєчасного збору даних від великого ряду джерел, що включають радіолокатори і супутники. Використання даних цих спостережень у науково обґрунтованих методах привело до значного підвищення якості прогнозів погоди, і в результаті цього люди в усім світі стали покладатися на прогнози погоди як коштовний внесок у багато процесів прийняття рішень.

2.1.2 Підготовлювані за допомогою комп'ютерів прогнози починаються з опису стану атмосфери, ґрунтуючись на минулих і поточних спостереженнях у процесі, називаному засвоєнням даних, у якому використовується модель чисельного прогнозування погоди (ЧПП) (див. 2.3.2) для узагальнення і просування в часі інформації від минулих спостережень. Засвоєння даних є досить ефективним при використанні неповного охоплення даними спостережень від різних джерел з метою створення логічно погодженої оцінки стану атмосфери. Однак, подібно прогнозові, вона базується на моделі ЧПП і не може охоче використовувати спостереження в таких масштабах і процесах, що не представлені моделлю.

2.1.3 Міжнародне наукове співтовариство підкреслює, що обмежуючим фактором як деякі прогнози є наявність районів з дуже бідним охопленням даними. Тому усе ще мається потреба в поліпшених системах спостережень і в методах для засвоєння даних цих систем у моделях ЧПП.

2.2 Розуміння фізичних властивостей атмосфери: властиві обмеження для передбачуваності

2.2.1 Завдяки різній дослідницькій діяльності, включаючи проведення польових експериментів, теоретичну роботу і чисельне моделювання, у науковому розумінні фізичних процесів досягнуто значний прогрес. Однак атмосферні процеси споконвічно є нелінійними, і не усі фізичні процеси можна зрозуміти або представити в моделях ЧПП. Наприклад, широка розмаїтість можливої наявності води в хмарах і часток льоду необхідно значно спростити у виді невеликих купчастих хмар, що можуть бути джерелом зливового дощу. Постійні дослідницькі зусилля з використанням очікуваних поліпшень у комп'ютерній технології і фізичних вимірюваннях дозволяють поліпшити ці наближення. І навіть після цього усе ще виявиться неможливим представляти всі атмосферні рухи і процеси.

2.2.2 Маємо широкий спектр видів атмосферного руху — від планетарного масштабу до місцевої турбулентності. Деякі з них є нестійкими й організовані таким чином, що потік підсилюється з використанням, наприклад, енергії від нагрівання і конденсації вологи. Ця властивість атмосфери означає, що невеликі невизначеності про стан атмосфери також будуть зростати, і, таким чином, в остаточному підсумку, виявиться неможливим точно пророчити нестійкі системи. Наскільки це швидко відбувається залежить від типу і розміру руху. Для конвективних рухів, таких як грози, обмеження складає порядку годин, у той час як для великомасштабних рухів воно складає порядку двох тижнів.

2.3 Прогнозування погоди

2.3.1 Прогнозування поточної погоди: прогнози в межах від 0 і аж до 6-12 годин ґрунтуються на більш інтенсивному, з погляду спостережень підході, і називаються як прогнози поточної погоди. Традиційне прогнозування поточної погоди концентрується на аналізі й екстраполяції метеорологічних полів, що спостерігаються, з особливим ухилом на дані мезомасштабних полів хмар і опадів, отриманих за даними супутників і радіолокаторів. Прогностичний результат поточної погоди особливо важливий у випадку мезомасштабних несприятливих умов погоди, позв'язаних із сильною конвекцією й інтенсивними циклонами. У випадку з тропічними циклонами, прогнозування поточної погоди є важливим підходом для виявлення і наступного короткострокового пророкування, що забезпечує дійсність прогнозу в деяких випадках понад 24 годин. Однак часовий темп зміни цих явищ є таким, що проста екстраполяція важливих значних характеристик приводить до того, що результат дуже швидко погіршується згодом, навіть у тимчасових масштабах порядку однієї години. Тому розробляються методи, що поєднують методи екстраполяції з ЧПП, при цьому як за рахунок змішування обидвох видів результатів, так і за допомогою поліпшеної асиміляції докладних мезомасштабних спостережень. Це традиційно дуже копітка задача і, незважаючи на точність і конкретність, що поліпшуватимуться в майбутні роки, ці види продукції завжди будуть зв'язані з невизначеністю, що стосується конкретного місця розташування, часу і суворості метеорологічних явищ, таких як грозові і градові зливи, торнадо.

2.3.2 Чисельне прогнозування погоди (ЧПП): прогнози із передбачуваністю, що перевищує кілька годин, майже завжди цілком ґрунтуються на ЧПП. У дійсності, велику частину поліпшень у підтверджуваності прогнозів погоди за останні 20 років можна віднести за рахунок комп'ютерних моделей ЧПП, що будуються з використанням рівнянь, які описують динамічну і фізичну зміну атмосфери. Моделі ЧПП представляють атмосферу на тривимірній сітці, при цьому оперативні системи в 2001 р. використовали горизонтальний просторовий інтеравл у 50-100 км для великомасштабного прогнозування, і 5-40 км — для прогнозування по обмеженому районі у мезомасштабі. З надходженням більш могутніх комп'ютерів це представлення покращиться. Точно можуть бути передбачувані тільки такі метеорологічні системи, що у кілька разів перевищують крок сітки, і тому явища в менших масштабах повинні представлятися в наближеному вигляді з використанням статистичних та інших методів. Ці обмеження в моделях ЧПП впливають на детальні прогнози місцевих елементів погоди, такі як хмарність і туман, а також екстремальні явища, такі як інтенсивні опади і пікові пориви. Вони також вносять невизначеності, що можуть хаотично зростати і, в остаточному підсумку, обмежувати передбачуваність.

2.3.3 Прогнозування по ансамблю: невизначеність існує завжди, навіть у наших знаннях поточного стану атмосфери. Вона хаотично зростає в часі з надходженням великої кількості нової інформації, що спочатку не додає додаткового значення, доти, поки не залишається тільки кліматологічна інформація. Швидкість росту цієї невизначеності важко оцінити, оскільки вона залежить від тривимірної структури атмосферного потоку. Рішення цієї проблеми складається у використанні групи прогнозів – ансамблю – по ряду незначно відмінних початкових умов і/або групи моделей ЧПП із різними, але рівноможливими наближеннями. Якщо ансамбль добре побудований, то його прогнози охоплять ряд можливих результатів, що забезпечують діапазон утворень, де можуть зростати невизначеності. По цьому комплекті прогнозів можна автоматично одержати інформацію про імовірності, стосовно до потреб користувачів. Ансамблі прогнозів залежать від обмежень ЧПП, розглянутих раніше. Крім того, оскільки група прогнозів обробляється на комп'ютері одночасно, то залишається менше комп'ютерних потужностей для кожного прогнозу. У цьому зв'язку потрібне підвищення кроку сітки, що веде до утруднень у представленні деяких суворих явищ погоди меншого горизонтального масштабу. З урахуванням обмеженої кількості прогнозів в ансамблі, важко обчислити імовірності досить екстремальних і рідкісних явищ безпосередньо по ансамблю. Більше того, неможливо змінити використовувані моделі ЧПП для належної вибірки помилок моделювання, і, таким чином, у всіх моделях будуть допускатися ті ж самі помилки.

2.3.4 Оперативний метеоролог: зберігається найважливіша роль прогнозиста в інтерпретації вихідної продукції й в упорядкуванні іноді суперечливої інформації з різних джерел. Ця роль особливо важлива у тих ситуаціях, коли виявляється сувора погода в місцевому масштабі. Незважаючи на енергійні зусилля по забезпеченню прогнозистів системами високої якості, такими як інтерактивні робочі місця прогнозиста для відображення й обробки основної інформації, їм ще, як і колись, треба мати справу з величезними кількостями інформації і приймати рішення в межах дуже обмеженого відрізка часу. Більше того, прогнозистам необхідно йти в ногу з останніми науковими досягненнями.

3. Передбачування в масштабах від сезону до межгодового

3.1 За межами двох тижнів звичайні тижневі детальні прогнози погоди мають дуже низький рівень успішності, але звичайні місячні прогнози з використанням ЧПП із передвіщуваними аномаліями температури поверхні моря усе ще мають значну успішність для деяких регіонів і сезонів у межах декількох місяців.

3.2 При сезонному тимчасовому масштабі детальні прогнози метеорологічних явищ або послідовностей метеорологічних утворень неможливі. Як уже згадувалося вище, неупорядкований характер поводження атмосфери установлює фундаментальне обмеження порядку двох тижнів для таких детерміністських пророкувань, зв'язаних зі швидким зростанням помилок вихідної умови, що виникають з недосконалих і неповних спостережень. Проте в обмеженому плані якась передбачуваність виявляється з більш тривалими термінами завбачування аж до декількох сезонів. Це відбувається в зв'язку із взаємодіями між атмосферою, океанами і поверхнею суші, які є важливими в сезонних тимчасових масштабах.

3.3 Властиві тимчасові масштаби мінливості як для поверхні суші, так і для океанів, є більш тривалими в порівнянні з тимчасовими масштабами мінливості атмосфери, частково внаслідок порівняно великої термальної інерції. Океанські хвилі і плини є повільними в порівнянні з їх атмосферними контрагентами через велику різницю в структурі густини. Оскільки атмосфера позв'язана з умовами океану і поверхні суші, то ступінь передбачуваності може бути перенесена на атмосферу в сезонних тимчасових масштабах. Відомо, що така взаємодія суттєва особливо в зоні тропіків, де характер атмосферної конвекції в остаточному підсумку є важливим для характеру погоди в глобальному масштабі і досить тісно зв'язаний з коливаннями температури поверхні океану. Найбільш важливим прикладом такої взаємодії є явище Ель-Ніньо/Південне коливання, що призводить до значних зрушень у глобальному кліматі з інтервалами в межах від 2 до 7 років.

3.4 Характер передбачуваності в кліматі в сезонних тимчасових масштабах варто розуміти у ймовірностних представленнях. Це не точна послідовність погоди, що має велику тимчасову передбачуваність (сезон або більш), але скоріше це деякі аспекти статистичних даних про погоду, наприклад середня коливання температури/опадів за сезон, що мають потенційну передбачуваність. Хоча погода в будь-який визначений день зовсім невизначена в довгостроковому плані, стійкий вплив повільно змінних умов поверхні можуть змінити шанси для конкретного типу погоди, що є наявною в цей день. Це вид обмеженої передбачуваності, що характеризує сезонне прогнозування.

3.5 В даний час сезонні прогнозування готуються з використанням як статистичних схем, так і динамічних моделей. Статистичний підхід прагне до виявлення повторюваних схем у кліматі, зв'язаних із предикторним полем, таким як температура поверхні моря. Такі моделі продемонстрували справджуваність при прогнозуванні Ель-Ніньо і деяких із його глобальних кліматичних наслідків. Основними інструментами для динамічного прогнозування є об'єдані моделі – моделі, що включають як атмосферу, так і інші важливі середовища, особливо океан. Такі моделі ініціалізуются з використанням наявних спостережень і інтегруються за часом, для того щоб підготувати сезонне прогнозування. Проблема невизначеності вирішується з використанням групового підходу, при якому модель клімату проганяється безліч разів із трохи різними вихідними умовами (у межах помилок спостереження або помилок вибіркового обстеження). Звідси одержують розподіл результатів, по яких можна розрахувати дані про клімат.

3.6 Існує ряд обмежень, що стосуються поточних прогнозувань. Більшість із об'єданих моделей демонструє кілька серйозних постійних систематичних помилок, що неминуче знижують рівень справджуваності прогнозу. Наявність даних є обмеженням як для статистичних моделей, так і для динамічних моделей. В останньому випадку досить обмежена інформація існує для більшої частини глобального океану і для умов поверхні суші. Крім того, що по точні моделі ініціалізації не враховують належним чином систематичні помилки моделей, обмежуючи ще більше корисність прогнозу. Остаточний набір обмежень виникає по практичних причинах. У зв'язку з ресурсними потребами більшість сезонних прогнозувань не можуть вироблятися з дозволами, порівняльними із прогнозуванням погоди. Далі, досить невеликі розміри ансамблю (порядку 10) використовуються для деяких моделей і, безумовно, є менш оптимальнми для підготовки надійних ймовірностних прогнозів. Останні дослідження стосуються потенціалу для приведення кліматичних прогнозів до регіонального рівня шляхом застосування різних засобів, а також можливостей для більш докладної ймовірностної кліматичної інформації від розширених ансамблів однієї або декількох моделей.

3.7 В даний час розглядається питання про можливе використання сезонних прогнозів у різних контекстах. У кожнім випадку для ефективного використання необхідна особлива увага до питання невизначеностям, властивим сезонним прогнозам. Можна припустити, що в найближчому майбутньому передові досягнення дозволять поліпшити оцінку невизначеностей, пов'язаних із прогнозами, а це дозволить здійснювати краще використання прогностичної продукції.

4. Перспективна оцінка майбутнього клімату

4.1 Як усвідомлювалося вище, ґрунтуючись на поточному спостереженому стані атмосфери, прогнозування погоди може надати докладну метеорологічну інформацію з конкретного місця і часу в тимчасових масштабах порядку двох тижнів. Як виявилося, існує певна передбачуваність аномалій температури й опадів на більш тривалі терміни аж до декількох сезонів. Це відбувається за рахунок взаємодій між атмосферою, океанами і поверхнею суші, що є важливими в масштабах сезону. Для більш тривалих тимчасових масштабів поточний спостережений стан атмосфери і навіть тих великомасштабних аномалій, що забезпечують справджуваність у межах від сезонного до міжрічних масштабів, уже не можуть цього зробити через фундаментальний хаотичний характер поводження системи Земля-атмосфера. Однак довгострокові зміни в системі Земля-атмосфера в кліматичних тимчасових масштабах (десятиліття-сторіччя) залежать від факторів, що змінюють баланс вхідної й енергії, що приходить, у системі земля-атмосфера. Ці фактори можуть бути природними (наприклад, зміни в сонячній потужності випромінювання або вулкани) або антропогенними (наприклад збільшення маси парникових газів). Оскільки моделювання можливих майбутніх станів клімату залежить від запропонованих сценаріїв цих факторів, те більш точно їхній називають як «перспективні оцінки», а не «пророкування» або «прогнози».

4.2 Для того щоб виконувати перспективні оцінки клімату, потрібні моделі клімату, що ґрунтуються на фізичних процесах, для того щоб представляти тонкі механізми зворотного зв'язку, що є найважливішими в тимчасових масштабах клімату. Фізичні процеси і зворотні механізми зв'язку, що не є важливими в ЧПП, або навіть у тимчасових масштабах сезонного пророкування стають важливими при спробі моделювати клімат на тривалі періоди, наприклад, взаємодія між хмарністю і радіацією і механізми зворотного зв'язку, механізм зворотного зв'язку водяної пари (і правильного моделювання долгоперіодних трендів у водяній парі), динаміка і процеси океану (особливо точне представлення термоклінної циркуляції). Обробка цих ключових властивостей є адекватною для того, щоб відтворювати багато аспектів клімату реалістично, хоча залишається багато невизначеностей, зв'язаних із хмарністю й аерозолями і їхніми радіаційними впливами і багатьма океанічними процесами. Проте існує достатня впевненість у тім, що існуючі моделі клімату і їхній стан забезпечують корисну перспективну оцінку зміни майбутнього клімату. Ця впевненість ґрунтується на продемонстрованих характеристиках і роботі моделей у ряді просторово-часових масштабів.

4.3 Розуміння основних кліматичних процесів і їхня репрезентативність у моделях (такі як включення динаміки морського льоду і більш реалістичний перенос океанського тепла) за останні кілька років помітно покращилося. В даний час багато моделей дозволяють задовільно моделювати клімат без необхідності застосування нефізичних виправлень потоків тепла і води при взаємодії океану й атмосфери, використовуваних у моделях раннього періоду. Більш того, моделювання, яке включає оцінку природного й антропогенного впливу, цілком у стані відтворити спостережені великомасштабні зміни, що відбулися в приземній температурі за двадцяте сторіччя. Ця великомасштабна погодженість між моделями і спостереженнями веде до впевненості в оцінках темпів потепління, розрахованих на наступне століття. Моделювання спостереженої природної мінливості (наприклад, Ель-Ніньо, циркуляції мусонів, північно-атлантичне коливання) також покращилося.

4.4 З іншого боку, систематичні помилки усе ще занадто очевидні, наприклад, у змодельованому розподілі температури в різних регіонах світу або в різних частинах атмосфери, у полях опадів, хмарності (особливо в шаруватих хмарах над морем). Одним з факторів, що обмежують впевненість у перспективній оцінці зміни клімату, є невизначеність зовнішнього впливу (наприклад, у прогнозууванні майбутньої концентрації атмосферного двоокису вуглецю й інших парникових газів і аерозольних навантажень).

4.5 Як і у випадку з прогнозами ЧПП і сезонними прогнозами, перспективні оцінки клімату по ансамблю також є надзвичайно важливими. Ансамблі дозволяють виміряти магнітуду впливу природної мінливості клімату, а також його вплив на майбутні перспективні оцінки і, таким чином, дозволяють виокремити більш чітко статистично будь-який значний сигнал зміни клімату (магнітуда природної мінливості клімату буде порівнянна з величиною природної мінливості клімату на найближчі кілька десятиліть).

5. Поширення результатів для кінцевих користувачів

5.1 Прогнози погоди від НМГС і приватного сектора необхідно поширювати серед великого кола користувачів, таких як керівники операціями в умовах надзвичайних ситуацій, диспетчери повітряного руху, прогнозисти повеней, керівники суспільних заходів і т.д., при цьому необхідно дотримувати терміни і прийнятну для користувачів форму представлення. Це саме по собі представляє ще одну важливу задачу, виконання якої в більшій мірі покладається на досягнення в інформативній технології. Усе зростаюче коло користувачів використовує також прогнозування в масштабах від сезонного до міжрічного і перспективної оцінки клімату.

5.2 Якби можна було виразити властиву невизначеність кількісним чином, то цінність прогнозів для осіб, що приймають рішення, значно б зросла. Це особливо відноситься до прогнозів суворої погоди, що може завдати серйозної шкоди майну і привести до втрат життя, і тому необхідно настійно рекомендувати вживання заходів обережності, навіть якщо таке явище малоймовірне, але можливо. Імовірності є природним способом вираження невизначеності. Діапазон можливих результатів можна описати за допомогою відповідних імовірностей, а користувачі можуть потім на основі цієї інформації приймати рішення відповідно до їх конкретних витрат і ризиків.

5.3 У прогнозах, виражених як імовірності або ансамблів, отримується набагато більше інформації, чим у детерміністських прогнозах, і тому важко передати їхній весь зміст для користувачів. У трансльованих прогнозах можна лише дати широку картину найбільш ймовірного результату. При цьому можливо виразити ідею про значні ризики. Рішення кожного користувача може ґрунтуватися на імовірностях ряду конкретних явищ. Їхній характер, а також пороги імовірності для прийняття дій за прогнозами, будуть різними. Таким чином, для важливих рішень користувача необхідно застосовувати їхні конкретні критерії, що стосуються докладної прогностичної інформації.

6. Висновки

6.1 Успішність метеорологічних прогнозів істотно просунулася із середини Хх-го сторіччя. Це багато в чому зв'язане з досягненнями в обчислювальній техніці, у спостереженнях і системах телезв'язку, а також з розвитком моделей чисельного прогнозування погоди і зв'язаних з ними методів засвоєння даних. Цьому багато в чому сприяли величезний досвід як прогнозистів, так і осіб, що приймає рішення, при підготовці і використанні прогностичної продукції. Проте кожному компонентові в межах науки і технології прогнозування погоди і перспективних оцінок властиві свої невизначеності. Деякі з них зв'язані з недоліком повного розуміння або успадкованого обмеження передбачуваності винятково складних процесів. Інші усе ще зв'язані з необхідністю подальших досягнень у методах спостережень або в обчислювальній техніці, або з неадекватним переходом від досліджень до оперативних робіт. І нарешті, не можна недооцінювати важливість належної передачі метеорологічних прогнозів добре підготовленим користувачам.

6.2 Безсумнівно те, що значні вигоди будуть отримані в результаті надання постійної уваги науковим дослідженням і впровадженню знань, отриманих від цієї роботи в практику прогнозування. Крім того, визнання обмеженості прогнозів погоди і перспективних оцінок клімату і, коли можливо, оцінки ступеня невизначеності, приведе в остаточному підсумку до поліпшеного використання прогнозів і іншої метеорологічної інформації особами, що приймають рішення. В кінцевому підсумку, мета полягає в тому, щоб наукові співтовариства і співтовариства користувачів працювали разом, для того щоб одержати ще більш значні вигоди.