Случайный порядок в хаотической атмосфере. Особенности современного прогноза погоды
© Camenisch Design Associates
Мы часто грешим на неоправдавшиеся прогнозы погоды, но никогда не задумываемся, почему они не всегда точны и в чём кроется подвох. Сегодня поговорим о случайной природе атмосферных процессах и возможностях эту случайность обуздать.
Атмосфера Земли (впрочем, как и любой другой планеты во Вселенной) является очень наглядными примером математической Теории хаоса. Суть данной теории заключается в том, что поведение некоторых динамических систем при определённых условиях кажется случайным, несмотря на то, что математическая модель, которая описывает такую систему является детерминированной (то есть, способной просчитывать поведение системы в ограниченных временных и пространственных диапазонах). Таким образом, атмосфера является системой, в которой малейшие первоначальные изменения со временем могут привести к огромным непредсказуемым последствиям.
Для лучшего понимания такого явления опишем следующий пример. Представьте, что вы налили огромную ванну воды и вылили туда стакан кипятка. Жидкости начали активно смешиваться, образуя турбулентные вихри и передавая тепло. Потеплевшие массы воды начали двигаться и подниматься наверх (добавился процесс конвекции). Вокруг начали расходиться волны, отражаться от краёв ванны и накладываться друг на друга, образуя новые всплески и флуктуации. Вам нужно точно рассчитать, что произойдет с пылинкой на противоположном конце ванной (как изменится её местоположение, температура, скорость и т.д.). Вероятно, вы догадываетесь, насколько это трудоёмкая задача, решение которой зависит одновременно от множества факторов. То же самое происходит с атмосферой, просто в намного больших масштабах и с более сложными системами взаимодействий. Атмосфера не останавливается ни на минуту. У неё нет начального состояния, поэтому нам нужно непрерывно собирать о ней данные и быстро делать выводы.
Читайте также
Современные методы численного прогноза погоды построены на базе сложных систем нелинейных дифференциальных уравнений, в которых имеется множество физических переменных, каждая из которых зависит от остальных, а также от самой себя (значения температуры воздуха, атмосферного давления, направления и скорости ветра, солнечного излучения и т.д.). Решать такие уравнения – всё равно что ходить по лабиринту, стены которого перестраиваются с каждым шагом; делаешь шаг – и заново продумываешь путь, ведь все стены в других местах. Поэтому такие задачи выполняются на мощных суперкомпьютерах, которые постоянно совершенствуются и развиваются, что по итогу позволяет проследить эволюцию погоды во времени.
Для расчёта прогноза берутся начальные условия (например, значение температуры воздуха) и суперкомпьютер вычисляет каким образом эта температура будет меняться во времени с учётом всех остальных параметров, записанных в модель погоды. Если в компьютерную симуляцию внести не одно начальное условие, а целое множество, но с немного иными значениями, различающихся на десятые или сотые доли градуса, то прогностическое состояние атмосферы получится другим. Поскольку в нелинейных уравнениях каждый параметр зависит от остальных, то такие незначительные вариации начальных условий приведут в итоге к абсолютно разным прогностическим результатам на временном отрезке в 3 дня или неделю. В этом и кроется тот самый пресловутый «эффект бабочки». В трёхмерной компьютерной симуляции такой эффект приобретает особую визуальную структуру (или паттерн), которую обычно называют «странный аттрактор» или аттрактором Лоренца (см. рисунок). Это совокупность временных траекторий моделирования. Как раз проявление такого паттерна наглядно демонстрирует, что меняя начальные условия в модельном прогнозе, результат на выходе каждый раз оказывается другим. Но различия в полученных данных будут ограничены физическими особенностями нашей атмосферы и других географических оболочек. Это определяет форму аттрактора, а его размер определяется временным отрезком прогнозирования: чем он длиннее, тем фигура будет шире и объёмнее. Возьмём наугад точку внутри аттрактора со значениями метеорологических параметров: температура +15 °С, относительная влажность 78%, давление 747 мм рт.ст. Эти сочетания параметров вполне возможны на нашей планете. Но если взять любые другие точки за пределами этого паттерна, то окажется, что условия погоды в ней невозможны для Земли (но вполне могут быть возможны для других небесных тел или экзопланет).
Таким образом, фигура аттрактора, которая также напоминает форму бабочки (чисто совпадение) – это странная, но известная нам форма порядка среди непредсказуемого хаоса. Она визуализирует природу «случайности» атмосферных процессов и показывает, почему так сложно точно прогнозировать погоду. Ведь незначительные изменения в начальной точке могут привести через неделю к формированию циклона (образно говоря, по аналогии с взмахом крыла бабочки). Каждая тонкая кривая на рисунке даёт нам представление о возможном сценарии развития событий при заданных начальных условиях, но отнюдь не гарантирует его реализацию, поскольку учесть абсолютно все детали и факторы невозможно.
Подготовил Игорь Кибальчич, кандидат географических наук, метеоролог.
