Wspólnotowy Serwis Informacyjny Badan i Rozwoju - CORDIS

ERC

MODES — Wynik w skrócie

Project ID: 280153
Źródło dofinansowania: FP7-IDEAS-ERC
Kraj: Słowenia
Dziedzina: Badania podstawowe, Środowisko

Lepsze prognozowanie pogody i klimatu

Nigdy wcześniej nie mieliśmy do dyspozycji tylu informacji o atmosferze ziemskiej oraz lądach i oceanach co teraz, jednak nadal istnieją duże luki w tej wiedzy. Luki te, w połączeniu z niedoskonałościami modeli prognozowania oraz złożonością procesów klimatycznych, uniemożliwiają dokładne zrozumienie bieżącego oraz przyszłego stanu atmosfery oraz systemu klimatycznego.
Lepsze prognozowanie pogody i klimatu
Prognozy pogody zależą od dokładności warunków początkowych oraz numerycznych modeli atmosfery. Analizy przeprowadzane są na podstawie pomiarów temperatury, prędkości wiatru i wilgotności wykonanych na wysokości około 60 – 80 kilometrów nad powierzchnią Ziemi. Obecnie największą wadą globalnego systemu obserwacyjnego jest brak dokładnych informacji o wiatrach, zwłaszcza nad oceanami.

Numeryczne modele NWP, oparte na symulacjach matematycznych procesów przebiegających w atmosferze, pozwalają przewidywać pogodę z uwzględnieniem bieżących danych z obserwacji warunków pogodowych. Modele te umożliwiają prognozowanie pogody na kilka godzin lub nawet na cały tydzień do przodu w różnych skalach przestrzennych. Do prawidłowego przewidywania klimatu modele te muszą jednak zawierać zarówno algorytmy do prognozowania warunków w atmosferze, nad oceanami i na lądzie, jak i wzory odzwierciedlające skład atmosfery i jego wahania. Wyniki modelowania są szeroko wykorzystywane do poznania bieżących i przyszłych zmian klimatu.

Brak danych obserwacyjnych oraz niedoskonałość modeli sprawiają, że analizy i prognozy cechują się pewnym stopniem niepewności. Jednakże nawet w przypadku najdoskonalszych modeli oraz dokładnie znanych warunków początkowych im dłuższy jest prognozowany okres, tym większa jest niepewność prognozy – a wszystko to z powodu naturalnej nieliniowości przepływów.

Te wyzwania zostały podjęte przez uczestników finansowanego ze środków UE projektu MODES (Modal analysis of atmospheric balance, predictability and climate), w ramach którego przyjrzano się zdolnościom predykcyjnym modeli NWP z perspektywy globalnej.

„Naukowcy zajmujący się atmosferą zbadali właściwości dynamiczne atmosfery i klimatu w różnych skalach przestrzennych i czasowych i udowodnili, że im większa skala przestrzenna, tym większy poziom niepewności warunków początkowych, na których opiera się prognoza pogody” – mówi koordynator projektu, prof. Nedjeljka Žagar.

Badacze opracowali i wdrożyli nowe narzędzie programowe MODES do analizy równowagi atmosfery oraz przewidywalności modeli pogodowych i klimatycznych. To innowacyjne podejście zostało wykorzystane do sprawdzenia poprawności i ulepszenia tych modeli.

„Projekt MODES dostarczył nam ogólnego trójwymiarowego i zależnego od skali obrazu przewidywalności zjawisk atmosferycznych oraz powiązanych niepewności analitycznych w obiegach zrównoważonych i niezrównoważonych” – dodaje prof. Žagar. „Wyniki pokazują, że największe niepewności występują w przypadku regionów tropikalnych, co jest spowodowane niezrównoważeniem fal inercyjno-grawitacyjnych” – wyjaśnia.

Podczas badania przyjrzano się zrównoważeniu i przewidywalności zjawisk atmosferycznych pod kątem energii przenoszonej przez dany rodzaj fal: fale zrównoważone/Rossby’ego oraz fale niezrównoważone/inercyjno-grawitacyjne (IG). Takie podejście – nazywane również odwzorowaniem normalnym – stanowi podstawę metod opracowanych w ramach projektu MODES.

„Poziom energii fal IG jest znacznie niższy niż poziom energii fal Rossby’ego, a ich skala przestrzenna jest zwykle mniejsza, przez co trudno je modelować. Jednakże mają one bardzo istotny wpływ na pogodę oraz klimat. Z tego powodu ocena ich właściwości z użyciem modeli NWP i klimatycznych jest tak ważna” – twierdzi prof. Žagar.

W tym celu uczestnicy projektu MODES stworzyli metodę szacowania zakłóceń temperatury i wiatru powiązanych z falami IG w modelach globalnych. System ten może zostać użyty do sprawdzania poprawności modeli NWP i klimatycznych poprzez bezpośrednie porównanie ich z danymi dotyczącymi zmienności fal grawitacyjnych zgromadzonymi podczas szczegółowych obserwacji.

Wyniki projektu z pewnością wspomogą pracę naukowców zajmujących się modelowaniem NWP i klimatu oraz powiązanych z nimi podmiotów. Oprogramowanie MODES zostało udostępnione społeczności badającej zjawiska atmosferyczne oraz zastosowane w wiodących modelach prognoz pogody wykorzystywanych przez Europejskie Centrum Prognoz Średnioterminowych. Wybrane wyniki analizy modalnej są publikowane codziennie na stronie projektu.

Słowa kluczowe

Pogoda, klimat, NWP, MODES, równowaga atmosfery, analiza modalna
Śledź nas na: RSS Facebook Twitter YouTube Zarządzany przez Urząd Publikacji UE W górę