Исследователи штата Пенсильвания первыми использовали данные, полученные с недавних спутников нового поколения, в численной модели прогнозирования погоды, используемой для предоставления рекомендаций по прогнозированию торнадных гроз.
GOES-16, который был запущен в 2016 году, недавно заработал в полную силу, но методов включения данных до сих пор не существовало.
Исследователи использовали метод инфракрасного излучения всего неба, разработанный в Центре передовых методов усвоения данных и прогнозирования (ADAPT) штата Пенсильвания, чтобы включить данные в модели погодных явлений на Среднем Западе. Эксперименты были ретроспективными, то есть модели запускались после погодного явления и сравнивались с реальными событиями. Модель смогла предсказать грозы суперячеек с атмосферными условиями, которые очень благоприятны для торнадо.
Результаты, опубликованные в Ежемесячном обзоре погоды, опубликованном Американским метеорологическим обществом, показывают, что мы можем значительно улучшить нашу способность прогнозировать грозы, способные вызвать торнадо.
«Важны не только данные», - сказал Фуцин Чжан, профессор метеорологии и директор ADAPT. «Это то, как мы разрабатываем очень сложные числовые математические алгоритмы для включения этих спутниковых данных в модель. Это действительно наш опыт и наша гордость. Наша команда первой смогла эффективно использовать эти спутниковые данные высокого разрешения и доказать, что они могут быть полезно в реальных сценариях."
Прогнозирование торнадных гроз важно, потому что эти явления формируются особенно быстро, их трудно предсказать и они могут нанести катастрофический ущерб. По данным Национального центра климатических данных, на грозы приходится 40 процентов всех суровых погодных явлений в Соединенных Штатах, вызывая 14 процентов ущерба и 17 процентов связанных с ними смертей..
«Для многих штормов в Соединенных Штатах у нас есть хорошие радиолокационные данные, однако с помощью любой из существующих технологий очень сложно зафиксировать окружающую среду и условия шторма до того, как шторм полностью разовьется», - сказал Чжан. «Мы можем продлить время предупреждения об этих событиях, потому что спутник может наблюдать за полем еще до того, как сформируются облака, и наши модели могут использовать эту информацию для улучшения и продвижения прогнозов».
За последние 40 лет время заблаговременности предупреждения о торнадо, т. е. интервал времени между выдачей предупреждения и появлением торнадо, увеличилось в среднем с 3 до 14 минут. Чжан сказал, что этот метод может еще больше увеличить время выполнения заказа.
«Исследователи добились значительных улучшений во времени упреждения торнадо, но для многих людей 14 минут недостаточно», - сказал Дэвид Стенсруд, глава Департамента метеорологии и атмосферных наук в Пенсильвании.«Если у вас есть большой спортивный стадион или больница, подготовка к погодной угрозе занимает более 14 минут. Безусловно, необходимы более заблаговременные предупреждения. Наше исследование показывает, что, сочетая усвоение данных и модели с высоким разрешением, мы можем получить время выполнения заказа превышает 30 минут. Удвоение времени выполнения заказа может привести к огромным социальным последствиям».
Улучшенные модели и более качественные данные, предоставляемые GOES-16, также могут снизить количество ложных срабатываний, сказал он.
Исследователи работают с NOAA и Национальной метеорологической службой, чтобы подготовить алгоритмы для приема этих спутниковых данных для широкого использования.
Спутниковые данные оказались сложными для использования в моделях погоды, потому что спутники не фиксируют ключевые переменные, такие как скорость ветра, давление, температура и водяной пар. Но спутники собирают данные, известные как яркостная температура, которые показывают, сколько излучения излучают объекты на Земле и в атмосфере на разных инфракрасных частотах. Используя яркость всего неба, исследователи могут использовать яркостную температуру, полученную на разных частотах, чтобы нарисовать картину облачных образований и полей водяного пара.
В исследовании, которое все еще находится на рассмотрении и опубликовано в журнале Nature, Чжан и его коллеги показывают, что этот метод предсказал, что ураган Харви достигнет категории 4, в то время как существующие модели прогнозируют его как категорию 1. Харви стал первым ураганом категории 4, который выходит на берег вдоль побережья Техаса с 1961 года.
GOES-16 покрывает одну шестую часть Земли, включая восточную часть Соединенных Штатов и весь Атлантический океан, и является геостационарной. Он заменяет GOES-13, предлагая разрешение данных в масштабе чуть больше полумили, что намного лучше, чем у его предшественника на расстоянии 2,5 мили, и данные доступны каждые 5 минут или реже..
Увеличенное пространственное и временное разрешение важно, потому что оно дает гораздо больше информации о том, что происходит во время гроз, ураганов и других суровых погодных явлений. Спутник использует 16 диапазонов данных изображения с использованием видимого и инфракрасного света для выявления таких факторов, как туман, ветер, растительность, снег и лед, пожары, водяной пар и молния. Это один из трех действующих спутников, которые в совокупности покрывают почти всю пригодную для жизни землю и окружающие океаны.
Национальное управление океанических и атмосферных исследований использует GOES при содействии НАСА. Постдокторант Юнджи Чжан внес свой вклад в это исследование, которое финансировалось НАСА.