Проблемы автоматизации деятельности учреждений прогноза и статистики
Прогнозирование погоды - одна из сложнейших научно-технических задач. Ее эффективное решение возможно лишь средствами, которые в настоящее время принято называть «высокими технологиями». Основные компоненты таких технологий:
· иерархия сложных математических моделей атмосферы, океана и верхнего слоя почвы;
· информационная среда, включающая огромные объемы разнообразных гидрометеорологических данных, поступающих со всего земного шара в режиме реального времени;
· современная система телекоммуникаций и высокопроизводительный вычислительный комплекс.
Основные направления исследований учреждений прогноза и статистики включают:
· Фундаментальные и прикладные исследования гидрометеорологических процессов различного пространственно-временного масштаба, взаимодействия атмосферы с океаном, гидрологическими процессами на материках, криосферой и биосферой;
· Разработка и развитие физико-математических моделей природной среды (атмосферы, океана, внутренних вод суши и др.);
· Исследование предсказуемости гидрометеорологических процессов и развитие методов гидрометеорологических прогнозов различной заблаговременности, включая прогнозы опасных и гидрометеорологических явлений.
· Создание современных информационных технологий сбора, контроля, обработки гидрометеорологических данных (наземных, аэрологических, самолетных, морских, спутниковых) и выпуска прогностической и аналитической продукции.
Согласно принятой в ВМО классификации различают несколько категорий прогнозов погоды – от сверхкраткосрочных прогнозов на несколько часов вперед (как правило, это прогнозы опасных явлений с коротким жизненным циклом – гроз, града, шквалов, снежных зарядов и т.д.) до долгосрочных метеорологических прогнозов (на сезон и более). Последние уже относятся к категории прогнозов короткопериодных климатических изменений.
Так же учреждения прогноза и статистики работают в области гидрологии вод суши, океанографии и морской метеорологии, агрометеорологии. Прогноз урожайности основных сельскохозяйственных культур, прогнозирование качества воздуха в городах, долгосрочный прогноз уровня морей и других водоемов для управления водными ресурсами, прогноз речного стока и связанных с ним наводнений и паводков и т.д. также являются областями научной и практической деятельности.
Прогноз погоды – не только исключительно сложная, но и крайне ресурсоемкая задача. Высокое пространственное разрешение и богатое физическое «наполнение» прогностических моделей очень важно для повышения качества прогнозов. В современных атмосферных моделях представлены основные погодообразующие механизмы (облачно-радиационные взаимодействия, фазовые переходы влаги, турбулентность в пограничном слое, преобразования тепла и влаги в верхнем слое почвы, взаимодействие с растительным покровом и т.д.). Однако часть физических процессов при этом сознательно не учитывается или огрубляется из-за ограниченности ресурсов. Гидродинамические модели прогнозируют не точечные, а осредненные по ячейкам расчетной координатной сетки характеристики. Все многообразие свойств атмосферы и подстилающей поверхности внутри ячейки представляется пространственно осредненными сеточными значениями. Пространственно-временная дискретизация и сглаживание сказываются на способности моделей воспроизводить локальные особенности метеорологических полей и, в первую очередь, экстремальные характеристики и резкие изменения погоды, как правило, представляющие наибольший интерес для потребителей прогнозов. В связи с этим важной вехой в развитии гидрометеорологической науки и прогностических моделей должно стать техническое перевооружение учреждений прогноза и статистики.
В России прогнозирование находится на приемлемом уровне. Государство сильно способствует улучшению прогнозов, к примеру, в ходе реализации постановления Правительства Российской Федерации № 94 от 8.02. 2002 г. «О мерах по обеспечению выполнения обязательств Российской Федерации по международному обмену данных гидрометеорологических наблюдений и осуществлению функций Мирового метеорологического центра (ММЦ) в г. Москве» в конце2008 года в ММЦ-Москва был установлен новый супер-компьютерный вычислительный комплекс с общей пиковой производительностью порядка 27 Терафлоп (~27*1012операций в секунду).В настоящее время завершается адаптация прогностических технологий к новой вычислительной платформе. Благодаря этому в недалеком будущем многочисленные потребители гидрометеорологических прогнозов «почувствуют разницу» в качестве.
1.4. Область применения АИС «Статистика погодных условий»
К области применения данной системы можно отнести все учреждения прогноза и статистики. Основными потребителями данного продукта будут метеорологи или учреждения прогноза и статистики.