211service.com
Bättre nusändning kan avslöja vilket väder som är på väg att slå till inom 500 meter
Luftmobilitetskommando
Väderprognoser är imponerande exakta med tanke på hur föränderligt och kaotiskt jordens klimat kan vara. Det är inte ovanligt att få 10-dagarsprognoser med en rimlig nivå av noggrannhet.
Men det finns fortfarande mycket kvar att göra. En utmaning för meteorologer är att förbättra sin nusändning, förmågan att förutsäga väder under de närmaste sex timmarna eller så med en rumslig upplösning på en kvadratkilometer eller mindre.
I områden där vädret kan förändras snabbt är det svårt. Och det är mycket som står på spel. Jordbruksverksamheten är alltmer beroende av nowcasting, och säkerheten för många sportevenemang beror också på det. Sedan finns det risken att plötsliga regn kan leda till översvämningar, ett växande problem i många områden på grund av klimatförändringar och urbanisering. Det har konsekvenser för infrastrukturen, såsom avloppshantering, och för säkerheten, eftersom den här typen av översvämningar kan döda.
Så meteorologer skulle verkligen älska att ha ett bättre sätt att göra sina nusändningar.
Ange Blandine Bianchi från EPFL i Lausanne, Schweiz, och några kollegor, som har utvecklat en metod för att kombinera meteorologiska data från flera källor för att producera nusändningar med förbättrad noggrannhet. Deras arbete har potential att förändra användbarheten av denna typ av prognoser för alla från bönder och trädgårdsmästare till räddningstjänst och avloppsingenjörer.
Aktuella prognoser begränsas av data och skalan på vilken den samlas in och bearbetas. Till exempel har satellitdata en rumslig upplösning på 50 till 100 km och tillåter spårning och prognostisering av stora molnceller över en tidsskala på sex till nio timmar. Däremot uppdateras radardata var femte minut, med en rumslig upplösning på cirka en kilometer, och leder till förutsägelser på tidsskalan en till tre timmar. En annan datakälla är mikrovågslänkarna som används av telekommunikationsföretag, som försämras av nederbörd.
Radar har uppenbarligen stor potential för nusändning, och faktiskt har meteorologer ägnat betydande resurser åt att studera den. Det enklaste tillvägagångssättet är att ta en ögonblicksbild av det nuvarande nederbördsmönstret med dess hastighet och riktning, och sedan översätta detta mönster i rymden.
Detta fungerar över korta tidsskalor och en upplösning på cirka 4 km. Men efter 40 minuter eller så är all prognosförmåga förlorad, säger Bianchi och co. Och med en större upplösning på cirka 1 km sjunker prognosförmågan till mindre än 15 minuter.
Ett sätt att förbättra dessa prognoser är att korrelera radarbilderna med nederbördsmätningar på marken. Detta ger ett extra sätt att begränsa vädermodellen och på så sätt förbättra den. Detta är i huvudsak den teknik som Bianchi och co har utvecklat.
Dessa personer har kombinerat data som samlades in 2009 från 14 regnmätare, 14 mikrovågslänkar och radarregnmätningarna från MeteoSwiss i området 20x20 km runt Zürich i Schweiz. Teamet använder sedan dessa data från en specifik tidsperiod för att förutsäga nederbörd över tidsskalor på upp till 30 minuter.
Eftersom uppgifterna är historiska kan de jämföra prognosen med den faktiska nederbörden för att fastställa dess noggrannhet.
Resultaten är lovande. Ett viktigt antagande som väderprognosmakare gör är att atmosfären kommer att fortsätta att förändras på samma sätt som den gör nu. Detta kallas Lagrangian persistens, och det är ofta spot on.
När detta antagande är korrekt, säger Bianchi och co, producerar deras nusändningar korrekta prognoser mer än 20 minuter in i framtiden på en skala på så lite som 500 meter. Det är imponerande. Det skulle få betydande konsekvenser för realtidshanteringen av vattenavrinning i urbana avloppssystem och inom jordbruksverksamhet.
Men antagandet om lagrangisk uthållighet är inte alltid sant. Ibland genomgår atmosfären oväntade förändringar - plötsliga uppvärmningshändelser som orsakar konvektionsceller, till exempel. Och när detta händer sjunker träffsäkerheten i prognoserna dramatiskt. När det gäller konvektiva händelser, minskar prestandan för den nuutsända algoritmen snabbt efter 15 minuter, på grund av snabb utveckling och rörelse av regnceller, säger Bianchi och co.
Så det sätter några viktiga gränser för vad den här typen av nowcasting kan göra. Ändå är även förmågan att karakterisera osäkerheten hos en nowcast en viktig utveckling, säger Bianchi och co.
Det finns helt klart mer att göra. Men i vissa områden är exakta nusändningar i en skala av hundratals meter ett mål som meteorologerna helt klart har i sikte.
Ref: arxiv.org/abs/1810.11811 : Nuutkastning av regn genom att kombinera radarer, mikrovågslänkar och regnmätare