У вересні 2025 року експериментальна модель Національного центру атмосферних досліджень (NSF NCAR) успішно передбачила розвиток супертайфуну "Рагаса", який згодом перетворився на потужний шторм 5-ї категорії з вітрами до 165 миль на годину, ставши найсильнішим штормом року. [INDEX_1]
Інноваційний підхід до комп'ютерного моделювання NSF NCAR генерував глобальні прогнози в реальному часі з роздільною здатністю 3,75 кілометра, що дозволило охопити грози по всьому світу та виявити, як віддалені погодні системи можуть впливати на еволюцію тропічних штормів. "По суті, це переводить погоду в режим високої чіткості по всьому світу", – заявив науковець NSF NCAR Фалко Джудт, який очолював цю роботу. "Ми вважаємо, що це може значно покращити прогнозування екстремальних подій, таких як урагани та раптові повені, у глобальному масштабі". [INDEX_1]
Експериментальні прогнози в реальному часі виконувалися протягом вересня, що збіглося з піком сезону атлантичних ураганів. Підхід NSF NCAR продемонстрував свою ефективність, охопивши швидке посилення урагану "Габріель" над Атлантикою. [INDEX_1]
Для створення цих прогнозів Джудт використовував Модель прогнозування в масштабах (MPAS), розроблену NSF NCAR, використовуючи суперкомп'ютер Derecho. Основна увага приділялася тропічним циклонам в Атлантичному, східному Тихому та західному Тихому океанах, з метою оцінки ефективності прогнозування екстремальних опадів. [INDEX_1]
Ця робота порівнянна з подібною ініціативою, запущеною NSF NCAR попередньої весни. У тому випадку вчені використовували MPAS для прогнозів у реальному часі з роздільною здатністю 3 кілометри, що охоплюють до 60 годин. Поточна увага до тропічних циклонів передбачає виконання прогнозів до 120 годин з дещо зменшеною роздільною здатністю 3,75 кілометра для обчислювальної ефективності. [INDEX_1]
Вища роздільна здатність погодних моделей, що вказується ближчими точками сітки, зазвичай призводить до більш точних прогнозів. Однак асиміляція даних також відіграє вирішальну роль у точності початкового представлення атмосфери. [INDEX_1]
Джудт зазначив, що моделювання всього світу з високою роздільною здатністю може не тільки охопити шторми, де б вони не виникали, але й допомогти передбачити тропічні циклони до їхнього формування. Це може призвести до більш точних прогнозів на 7-10 днів у майбутньому. [INDEX_1]
Що мене вражає, так це те, що MPAS прогнозував цей шторм як супертайфун ще до того, як він сформувався, – зазначив Джудт. Цей прогноз був зроблений раніше, ніж багато операційних моделей могли б передбачити, і з кращим прогнозом інтенсивності. [INDEX_1]
Цей тип зусиль також може бути корисним для навчання нових поколінь моделей погоди на основі штучного інтелекту. Високороздільна, високоякісна інформація, згенерована MPAS, значно покращить поточні моделі ШІ, навчені на більш грубих даних. [INDEX_1]
Успішне прогнозування та відстеження супертайфуну "Рагаса" підкреслює потенціал передових методів моделювання для підвищення точності та своєчасності прогнозів погоди, особливо щодо екстремальних подій. [INDEX_1]
Дослідження показують, що моделі з високою роздільною здатністю, подібні до MPAS, можуть покращити прогнозування інтенсивності тропічних циклонів, що є критично важливим для підготовки до стихійних лих. [INDEX_2]
Наприклад, дослідження, опубліковане в журналі "Nature Climate Change", показало, що покращення прогнозування інтенсивності ураганів може зменшити економічні збитки на мільярди доларів щорічно. [INDEX_3]
Крім того, використання суперкомп'ютерів, таких як Derecho, дозволяє обробляти величезні обсяги даних, необхідні для таких складних моделей, що робить їх доступними для оперативних прогнозів. [INDEX_4]