Не для кого не секрет, что многие едут в Красную Поляну под прогноз. Но где в сети найти достоверную информацию о состоянии снега и как спланировать поездку, чтобы не прогадать и покататься по пушистому  и не раскатанному снежку?

Мы постарались изучить на этот вопрос максимально подробно. Так что надеемся, теперь Вам будет гораздо проще оказаться в нужно время в нужном месте и укататься по заветному пухлячку  не только в Красной Поляне, но и в других регионах, где есть фрирайд!

“Точный прогноз погоды на завтра мы узнаем послезавтра” ….

Основные темы:

1. Общие понятия и определения

2. Математические модели расчета прогноза погоды
3. Современные системы оперативного прогноза погоды:

• Global Forecast System и сайты перепубликаторы
• European Centre for Medium-Range Weather Forecasts ECMWF
• Модель UkMet

4. Причины Систематических ошибок в системах оперативного прогноза погоды и пути их решения
5. Сайты на которых можно посмотреть архивные данные по региону Красная Поляна, а также прогноз погоды
6. Интерпретация данных в прогнозе погоды

I. Общие понятия.

Метеороло́гия (от греч. μετέωρος, metéōros — атмосферные и небесные явления и -λογία — наука) — научно-прикладная область знания о строении и свойствах земной атмосферы и совершающихся в ней физико-химических процессах. Во многих странах метеорологию называют физикой атмосферы, что в большей степени соответствует её сегодняшнему значению.

Одним из разделов метеорологии является наука о погоде и методах её предсказания — синоптическая метеорология.

В метеорологии под погодой подразумевается физическое состояние атмосферы в основном ее нижнего слоя – тропосферы. В основном до высот 8-10 км.

Прогноз погоды– научно обоснованное предположение о будущем состоянии погоды в определенном пункте или регионе на определенный момент.

Синоптик – специалист-метеоролог по составлению прогнозов погоды.

В последние годы, благодаря развитию технологий численных прогнозов погоды, метеорология достигла больших успехов в прогнозировании погоды. Как следствие, повысилась и оправдываемость прогнозов. Но все же, к прогнозу погоды правильнее относиться, как к вероятностному предположению, а не к тому, что должно случиться наверняка. В каждом конкретном случае успешность прогноза погоды зависит от ряда факторов:

1. Точности данных о текущем состоянии атмосферы.
2. От используемых прогностических методов и моделей.
3. От уровня квалификации и опыта конкретных специалистов, составляющих прогноз погоды над данной территорией.

Прогнозы делятся по заблаговременности периода на:

• Сверхкраткосрочные ( СКПП) – до 12 часов
• Краткосрочные ( КПП) – 12-36 часов
• Среднесрочные ( СПП) – от 36 часов до 10 суток
• Долгосрочные ( ДПП) – от 10 суток до сезона (3 месяца)
• Сверхдолгосрочные (СДПП) – более чем 3 месяца (год, несколько лет)

Оправдываемость СКПП составляет 95-96% КПП 85-95%, СПП 65-90%, ДПП 60-65%, СДПП – около 50%. То есть, чем ближе даты, на которые вы смотрите прогноз, тем меньше вероятность ошибки.

Вот тот прогноз погоды, к которому мы привыкли, и который дает некоторую “среднюю температуру по больничке” и  не говорит ничего полезного для тех, кто находится в горах. Нам нужна более подробная информация.

Основные данные, которые нам  могут быть интересны:

• колебания температуры в течение различных циклов (дневные и ночные перепады, теплые и холодные фронты) ощущаемая температура по высотам (вместе с ветром)
• высота и количество облачности и осадков, их интенсивность и продолжительность с распределением по высотам
• сила и направление ветра по высотам
• высота замерзания
• влажность воздуха по высотам

II.Математические модели.

Первый в истории прогноз погоды был опубликован 1 августа 1860 года в «Times», его автором являлся Роберт Фицрой. Однако скоро, 30 апреля 1865 года по причине финансовых обязательств Фицрой перерезал свое горло бритвой. Одной из версий его самоубийства, впрочем маловероятной, считают неточность его собственного прогнозирования погоды.

В XIX веке состоялось бурное развитие термодинамики и гидродинамики. Как следствие, прогнозирование погоды также перешло на новый математический уровень понимания проблемы.

Пионером в этой области стал норвежский метеоролог Вильгельм Бьеркнес, который сделал точную постановку задачи прогнозирования погоды, разделив ее на два шага.

• Диагностирование текущего состояния погоды.
• Прогнозирование погоды на интервал времени вперед.

Беркенс был первым, кто выделил 7 основных переменных, описывающих состояние атмосферы:

• давление,
• температура,
• плотность,
• влажность и
• три компонента скорости воздушных потоков.

Он же разработал и первую систему уравнений, решение которой дает прогноз погоды. Система включала одно уравнение для каждой зависимой переменной, описывающей атмосферу:

• три гидродинамических уравнения движения,
• уравнение непрерывности,
• уравнение состояния,
• уравнения, выражающие первый и второй закон термодинамики.

Эта система уравнений содержит в качестве своего решения не только медленные синоптические процессы, но и быстрые гравитационные и звуковые волны. Поэтому соответствующая конечно-разностная схема требует или небольшого шага по времени или исключения этих волн.

Модель атмосферы, описываемая такой системой принято называть квазигидростатической (упрощенной). Показано, что квазигидростатичность сохраняет правильное описание медленных атмосферных процессов, но позволяет устранить (отфильтровать) внутренние акустические волны и несколько исказить внутренние гравитационные волны, особенно распространяющиеся в горизонтальном направлении.

Если шаг сетки по горизонтали менее 10 км, то третье скалярное уравнение движения необходимо использовать без упрощений, в этом общем случае модель атмосферы принято называть негидростатической (или мезомасштабной, т.е., учитывающей локальные явления, такие как рельеф местности, местные бризы, конденсацию облаков около гор, различия в подстилающей). Эти модели требуют очень большой вычислительной мощности, поэтому они рассчитываются не глобально для все поверхности Земли, а для каких-то ее участков.

Современные системы оперативного мезомасштабного прогноза погоды используют негидростатические модели атмосферы, в то время как системы оперативного глобального прогноза погоды пока в основном используют квазигидростатические модели атмосферы.

Современные системы оперативного прогноза погоды состоят из 6 полностью равноправных подсистем:

1. Наблюдательная подсистема.

Данные о текущем состоянии атмосферы от метеорологических служб. У нас есть ряд метеорологических станций, где проводятся наблюдения за погодой. Все эти наблюдения кодируются определенным образом и попадают во всемирную сеть. Основные измерения производятся в 0 часов по Гринвичу и в 12 по Гринвичу, промежуточные в 6 и 18 часов.

2. Телекоммуникационная подсистема.

Сбор и передача данных в единую точку.

3. Вычислительная подсистема.

Обработка данных с помощью вычислительных мощностей.

4. Подсистема усвоения данных.

То, как данные вводятся в математическую модель

5. Подсистема моделирования процессов в  атмосфере, почве и океане.

6. Постпроцессинг.

Подчеркнем, что плохая работа или плохое использование любой из этих подсистем  ухудшает качество прогноза погоды, даже если идеально работают все остальные подсистемы. В этом смысле и понимается полноправность подсистем.

В настоящее время во всех крупных прогностических центрах мира основой технологии прогноза погоды является крупномасштабная (как правило, глобальная) гидродинамическая модель с постепенно, уменьшающимся, но все еще достаточно грубым пространственным разрешением.

Строго говоря, на сегодняшний день в мире существует три основные глобальные численные модели прогнозирования погоды, или квазигидродинамические модели атмосферы (американская GFS, английская UKMet и Европейская модель ECMWF). То есть данные со всех метеостанций мира, спутников, кораблей и прочих систем анализируются, собираются и обрабатываются тремя основными способами на основе нелинейных уравнений.

1. Global Forecast System GFS (Глобальная Система Прогнозирования) оперируется NCEP (National Centers for Environmental Prediction, Национальные Центры для Предсказания Окружающей Среды), которые является подразделением NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration, Национальное управление океанических и атмосферных исследований), NWS (National Weather Service, Национальная Служба Погоды), США.

GFS модель обновляется четыре раза в день (00:00, 06:00, 12:00 и 18:00 UTC)  и выдает прогнозы до 16 суток (на 384 часа). Модель выполняется в двух частях: первая часть имеет более высокое разрешение и выходит до 192 часов ( 8 дней), вторая часть проходит от 192 до 384 часов ( 16 дней).

Результаты расчета выдает национальное управление океанических и атмосферных исследований (NOAA– National Oceanic and Atmospheric Administration)- федеральное ведомство в структуре Министерства Торговли США, которое занимается различными видами метеорологических и геодезических исследований прогнозов для США и их владений, изучением мирового океана и атмосферы. Эта модель хороша тем, что она полностью бесплатна, имеет открытое программное обеспечение и выходные данные, которые может использовать любой.

GFS – это наиболее старая, изначально авиационная модель, которая имеет самое большое покрытие (практически весь земной шар) но, по мнению знатоков, является наиболее консервативной.  Тем не менее специалисты утверждают, что для наших широт она наименее адаптированная, так как плохо учитывает снежные покровы.

Сайты перепубликаторы: windguru.cz, paraplan.net, windfinder.com и много других.

2. European Centre for Medium-Range Weather Forecasts ECMWF

 В городе Рединг в Великобритании находится офис модели ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts). Именно эту модель прогнозирования использует Foreca – один из ведущих мировых поставщиков «погодного» контента.

На сегодняшний день эта модель является самой новой, быстро развивается и снискала славу лидера по точности долгосрочных прогнозов. Довольно молодая, не вполне развитая, но довольно интересная. Самая удачная по осадкам, по облачности. По ветру не то чтобы отстает, но не рассчитывает его подробно.

 

– Сайты:  foreca.com/foreca.ru, наш Яндекс, klart.se, yr.no итд.

3.  Модель UkMet является детищем самой старой метеорологической службы мира MetOffice – Британской правительственного метеобюро. Считается, что она богаче других по научному потенциалу и дает самый точный краткосрочный прогноз.

IV. Причины Систематических ошибок в системах оперативного прогноза погоды и пути их решения.
У всех этих моделей есть существенная ограниченность. Систематические ошибки возникают прежде всего из-за недостатка исходных данных. Например в Европе среднее расстояние между метеорологическими станциями 25км, то в России это 100 км в лучшем случае для Европейской части ( для Сибири, как вы сами понимаете, может быть и 1000км между станциями). Также все эти модели имеют разрешение 50-100 км, слабо учитывают рельеф, вообще субстрат, акватории, грозы и все локальные особенности.

Благо сейчас есть такая вещь как спутники, которые  сильно упрощают наблюдения и поставляют огромный массив информации для ввода ее в исходную часть модели. Так же для ввода используются данные радиозондов, автоматических станций, автоматических буев в океане, данные передаваемые с кораблей (более 10000 данных в сутки), самолетов дальней авиации, данные доплеровских радаров.

Поэтому на базе этих моделей уже базируются мезомасштабные прогнозы, которые берут исходные данные из расчета  различных моделей и интерполируют под себя внутри более мелкой сетки, используя свою математическую модель.

Характеристики негидростатических моделей в их оперативных вариантах.

Страна,название модели	Срокпрогноза(часы)	Шаг сетки погоризонтали   (км)	Количествоуровней повертикали	Источник информациина боковыхграницах	Системаусвоения данных
КанадаReg-GEM	48	15	58	GEM	4DVAR
КитайGRAPES_Meso	Неизвестен	30	33	GRAPES	Неизвестна
СШАWRF-NMMWRF-ARW	84	12	60	GFS	3DVAR(GSI)
ЯпонияNHM	33	5	50	RSM	Meso4DVAR

 Все эти модели и анализ их данных  для составления прогноза погоды, требуют не только огромных вычислительных мощностей, но и достаточно большой объем знаний, необходимых для их использования и интерпретации результата. Именно поэтому для наших задач, в большинстве случаев, мы используем уже готовые прогнозы погоды, которые дают нам необходимую информацию о состоянии атмосферы в заданной точке.

Но какие из них дают информацию по высотам, координатам GPS и лучше работают в горных регионах?

V. Сайты на которых можно посмотреть архивные данные по региону Красная Поляна, а также прогноз погоды.

Если вопрос касается прогнозирования осадков в горах, то наиболее оптимальным будет использование сайтов, которые дают информацию по высотам  (а вдруг дождь?) и чаще всего обновляются.  Но все же для анализа лучше всего использовать несколько сайтов, которые в своей совокупности дают более полную вероятностную картину развития погоды на ближайшие дни.

Ниже список проверенных сайтов для региона Красная Поляна, которые впрочем можно использовать и для других регионов Кавказа и не только:

1. Думаю всем будет полезно знать, что в Красной Поляне есть несколько метеостанций, которые выкладывают информацию по метеонаблюдениям в сеть. Эта информация обновляется каждые 3 часа ( в 00, 3, 6 часов и так далее), можно заглянуть в архив погоды.

То есть проснувшись с утра, вы всегда можете заглянуть на сайт и посмотреть сколько выпало осадков за ночь на гребне Аибга и в поселке Красная Поляна и какие лыжи/сноуборд брать и стоит ли вообще выходить из дома. Также здесь можно посмотреть когда был последний снегопад и сколько выпало осадков.

• http://rp5.ru/Архив_погоды_в_Аибге 37108 ( высота 2225 м)

• http://meteo7.ru/station/37107 ( высота 566м)
• http://rosaski.com/skiing/live/

2. Быстро, доступно и с высокой степенью вероятности:

• http://www.storm.no/112849197  ( информация обновляется каждый час)

• http://www.yr.no/sted/Russland/Krasnodar/Rosa_Khutor_Peak_2320/ (информация обновляется 2 раза в сутки)

3. Наглядно, но часто ошибается в отношение осадков (тем не менее никогда не будет лишним для сравнения):

• http://www.snow-forecast.com/resorts/Rosa-Khutor-Alpine-Resort/6day/top

• https://www.meteoblue.com/ru/россия/погода-Гора-Каменный-Столб (основное достоинство этого сайта в том, что можно вводить GPS координа ы места на карте)

4. Очень подробно:

• https://weatherspark.com

На фоне всего изобилия сайтов прогнозы в сети, этот ресурс представляет из себя нечто неординарное. С помощью WeatherSpark вы сможете не только узнать текущие погодные условия в любой точке мира и получить прогноз на ближайшее будущее, но и посмотреть какая была погода в прошлом.

Основное достоинство этого сервиса – это наглядное и понятное представление большого объема метеорологической информации. Главная страница разделена на две части, слева находится карта для выбора местности, а справа – интерактивные  графики и иконки погоды.

По умолчанию отображаются состояние погоды в виде иконок, график температуры, влажности и облачности, но вы можете добавить и другие графики с помощью ссылки Select Graphs. Все данные привязаны к временной шкале, которая показана в самом низу. Если вы потянете график вправо или влево, то можете переместиться вперед или назад во времени. Покрутив колесико мыши  изменяем временной промежуток отображения – день, неделя, месяц, год. Таким образом можно, например, легко узнать какая погода была в день вашего рождения или собственноручно подтвердить или опровергнуть теорию глобального потепления.

Сервис WeatherSpark может обрабатывать данные из трех источников, переключение между которыми производится кнопками в правом верхнем углу. Очень интересной функцией сервиса является возможность сравнения погоды в разных (до четырех локаций) точках мира. Для этого нужно щелкнуть по погодным станциям, указанным на карте, с зажатой клавишей Shift.

WeatherSpark является отличным погодным сервисом, которому удалось показать нечто новое в этом жанре. Благодаря отличному набору функций и удачной форме отображения данных, данный сервис вполне достоин занять заслуженное место в наших закладках.

5. Более глобально, а также весьма занимательно,  погоду, а также отдельные  ее явления  (движение воздушных масс, осадки, ветер по высотам) можно  посмотреть здесь:

• earth.nullschool.net

VI. Интерпретация информации, полученной из прогноза погоды.

Количество осадков.

Очень часто на различных сайтах мы видим цифры: 1.3 mm for period 09:00-15:00. Как при этом понять сколько снега нам пообещали синоптики?

Количество осадков постоянно интересует тех, кто следит за погодой. Казалось бы, в прогнозе стоит 10–15 мм, а снега по колено или огромные лужи.

Метеорологи различают два понятия:

• высота снежного покрова
• количество выпавших осадков.

Количество осадков выражают в миллиметрах слоя воды, который образовался бы от выпадения осадков, если бы они не испарялись, не просачивались в почву и не стекали бы. Численно количество осадков в миллиметрах равно количеству килограмм вылившейся воды на площадку в 1 кв. метр, т.е. 1 мм = 1 кг/1 м2.

То, что мы видим после снегопада, это высота снежного покрова, который порой достигает 50 см, хотя количество выпавших осадков при этом может быть не более 20 мм.

Один миллиметр выпавшего снега приравнивается к 1–1,5 см высоты снежного покрова в зависимости от структуры снега ( для Красной поляны  чаще 1,5).

 

Остается дождаться 1-го марта и проверить, выпадет ли обещанный в Красной Поляне снег!

ps. И не забывайте, что катание по целине потенциально опасно! Соблюдайте правила безопасности и пусть снег для Вас будет всегда только белым и пушистым!!!

Огромное СПАСИБО за помощь в поиске информации друзьям парапланеристам (подробнее о метеорологии  вы можете узнать из лекции Сергея Лазарев-Марченко), а также Максу Панкову.