Z METOPG już nie zmokniesz. Wiarygodna lokalna prognoza pogody | Politechnika Gdańska

Dlaczego „pogoda w telefonie” często się myli? Ponieważ aplikacje przeważnie korzystają z modeli globalnych lub uśrednionych danych pomiarowych. I tak, na przykład prognoza dla Gdańska wskazuje na „zachmurzenie z przelotnym deszczem”, a użytkownik z Wrzeszcza wygląda przez okno i mówi „przecież świeci słońce!”. METEOPG widzi to, co widać za oknem i to z dużą dokładnością czasową.

– Ktoś może powiedzieć: „ale przecież mogę przybliżyć mapę w mojej aplikacji pogodowej…”. Tak, możesz przybliżyć mapę, ale to nie zwiększa rozdzielczości modelu pogodowego, z którego korzysta aplikacja. To tylko zoom na grafikę, nie na dane – tłumaczy prof. Mariusz Figurski z Wydziału Inżynierii Lądowej i Środowiska, zastępca dyrektora ds. naukowych Instytutu Łączności – Państwowego Instytutu Badawczego, twórca serwisu METEOPG. – To trochę jak z obrazem w niskiej rozdzielczości, możesz go przybliżyć, ale nie zobaczysz więcej szczegółów tylko większe piksele. METEOPG to obraz w wysokiej rozdzielczości, więcej szczegółów, więcej lokalnych różnic, lepsze dostosowanie do rzeczywistości – wylicza.

Widzi osiedla, a nie tylko „Gdańsk”

Prognoza numeryczna opracowana w systemie METEOPG z wykorzystaniem zmodyfikowanej wersji modelu WRF 4.6.1 (Weather Research and Forecasting Model) o rozdzielczości 2,5 km pozwala uchwycić lokalne zjawiska pogodowe, które są niewidoczne w prognozach ogólnych dla miast czy województwa opartych na modelach globalnych.

–  METEOPG widzi osiedla, doliny, wzgórza, zbiorniki wodne, a modele globalne widzą tylko „Gdańsk” jako jeden punkt – mówi prof. Figurski. –  Zjawiska konwekcyjne, jak burze, przelotne opady, są bardzo lokalne mogą wystąpić w jednym osiedlu, a dwa kilometry dalej już nie. Mgły, inwersje, lokalne wiatry, np. bryza nad Zatoką Gdańską, są widoczne tylko w modelach o wysokiej rozdzielczości, takich jak nasz.

W formie kolorowych pól na mapie

Warto jednak przy tym podkreślić, że rozdzielczość modelu (2,5 km) to nie to samo, co rozdzielczość mapy wyświetlanej na stronie, a więc mapa prezentacyjna nie pozwala na przybliżenie do poziomu ulicy.

–  METEOPG nie działa jak Google Maps. Model widzi różnice między dzielnicami, ale pokazuje je w formie kolorowych pól na mapie, a nie jako interaktywny zoom – mówi prof. Figurski. – Dzięki temu prognoza jest dokładniejsza, choć sama mapa pozostaje prosta i czytelna.

Źródło: METEOPG

Od temperatury po zawartość wody w glebie

Pogoda w METEOPG jest prognozowana nie dalej niż na trzy dni, aby uzyskać jak najbardziej wiarygodne dane. Po tym okresie, ze względu na złożoność atmosfery lokalne zjawiska (np. opady, burze, mgły), stają się trudniejsze do przewidzenia.

– 72 godzinny horyzont czasowy pozwala dostarczać wiarygodne dane krótkoterminowe, ponieważ prognozy z częstą aktualizacją, w tym przypadku co sześć godzin, są bardziej wiarygodne niż długoterminowe prognozy oparte na uśrednieniu – wyjaśnia prof. Figurski.

Serwis dostarcza prognozy nie tylko „do parasola”, ale też do praktycznych zastosowań w różnych branżach, łącznie jest to 16 pól prognostycznych. Oprócz temperatury czy opadów znajdziemy tam też takie dane jak: zawartość wody w glebie (kluczowa dla rolników, ogrodników, zarządców zieleni miejskiej), temperatura punktu rosy (ważna dla m.in. dla lotnictwa i energetyki), wilgotność względna i bezwzględna (wpływa m.in. na jakość powietrza), temperatura gruntu na różnych głębokościach (istotna dla budownictwa, rolnictwa, zarządzania infrastrukturą), ciśnienie, wiatr, zachmurzenie – standardowe, ale podane z lokalną precyzją (2,5 km).

Efekt działania złożonych modeli matematycznych

Model wykorzystuje dane początkowe z modeli globalnych i europejskich, a operacyjnie wykorzystywany jest model nowej generacji ICON (DWD – Deutscher Wetterdienst), oparty na siatce heksagonalnej, który – jak podkreśla naukowiec – szczególnie dobrze sprawdza się nad Europą i zapewnia solidne podstawy prognoz. Zastosowano też statyczne mapy tworzone w języku NCL (NCAR Command Language), który jest ceniony przez meteorologów za precyzję.

Zaawansowane modelowanie i obliczenia dzięki CI TASK

Kompletną infrastrukturę obliczeniową dla serwisu METEOPG – od zespołu superkomputerów Kraken (14 PFLOPS mocy obliczeniowej) po nowoczesną chmurę prywatną TASKcloud opartą na platformie OpenStack – dostarcza Centrum Informatyczne TASK, które dzięki wieloletniemu doświadczeniu i kompetencjom zespołu wspiera projekty oparte na zaawansowanym modelowaniu, analizie dużych zbiorów danych i rozwiązaniach chmurowych. Dzięki temu modele WRF i WRF-CLIM mogą działać w wysokiej rozdzielczości i w trybie w pełni operacyjnym, dostarczając prognozy i analizy o jakości niedostępnej w standardowych usługach pogodowych.

– Prognozy pogody w METEOPG nie są „zgadywanką” ani prostym odczytem z radaru. To wynik działania złożonych modeli matematycznych, które symulują atmosferę z uwzględnieniem fizyki, chemii i topografii terenu – podkreśla prof. Figurski.

Źródło: METEOPG

METEOPG

Jaki klimat na Pomorzu za kilkadziesiąt lat?

Obok codziennych prognoz pogody, w ramach METEOPG prowadzone są zaawansowane prace nad modelowaniem scenariuszy klimatycznych. W tym celu naukowcy wykorzystują wersję klimatyczną modelu WRF tzw. WRF CLIM, która pozwala symulować zmiany atmosferyczne w skali wielu dziesięcioleci. – Prognoza pogody mówi, co będzie jutro. Natomiast model klimatyczny mówi, jak będzie wyglądać nasze otoczenie za 30, a nawet 100 lat. To nie tylko nauka to narzędzie dla decydentów, urbanistów, ekologów, edukatorów – podkreśla prof. Figurski. – Inicjatywa realizowana w CI TASK została zgłoszona do EURO-CORDEX, europejskiej inicjatywy zajmującej się regionalnym modelowaniem klimatu. Dzięki temu możliwa jest m.in. wspólna z innymi ośrodkami analitycznymi w Europie, analiza trendów klimatycznych i ich wpływu na środowisko, miasta, rolnictwo, czy zdrowie publiczne.

Prognozowanie pod planowanie operacyjne i bezpieczeństwo

Naukowcy z PG równolegle pracują nad profilowanymi prognozami dla użytkowników specjalistycznych, np. prognozowaniem tłumienności atmosfery, co staje się strategicznym kierunkiem rozwoju modelowania meteorologicznego, a zarazem elementem planowania operacyjnego i bezpieczeństwa.

– Tłumienność atmosfery to osłabienie sygnału radiowego podczas jego przechodzenia przez atmosferę, spowodowane m.in. obecnością pary wodnej, opadami czy zaburzeniami jonosferycznymi. Zjawisko to staje się coraz istotniejszym problemem dla łączności i systemów GNSS, zwłaszcza w kontekście bezpieczeństwa operacji wojskowych, lotniczych oraz funkcjonowania infrastruktury krytycznej – tłumaczy prof. Mariusz Figurski. – W globalnych systemach nawigacji satelitarnej skutkuje ono błędami lokalizacji, chwilową utratą sygnału czy opóźnieniami w synchronizacji czasu. Dokładne prognozowanie tłumienności pozwala ograniczyć ryzyko zakłócenia transmisji danych, konieczności zmiany częstotliwości, a nawet utraty łączności w sytuacjach krytycznych.

Coraz większą rolę odgrywa tu integracja informacji o pogodzie kosmicznej z numerycznymi modelami pogody, które stanowią ich naturalne uzupełnienie w detekcji i prognozowaniu naturalnych zakłóceń oraz niestabilności atmosfery. Zaawansowane modele meteorologiczne dostarczają szczegółowych danych o dynamice troposfery i stratosfery, które – wraz z analizą jonosfery – pozwalają kompleksowo ocenić źródła tłumienności sygnału. Nasz model prognostyczny dodatkowo umożliwia obliczanie parametrów niestabilności atmosfery, co zwiększa dokładność identyfikacji potencjalnych zaburzeń propagacji radiowej.

Strefy konfliktu, akcje ratunkowe

Potrzeba zwiększenia odporności na zakłócenia atmosferyczne i elektromagnetyczne występuje szczególnie w rejonach konfliktów, misji wojskowych oraz operacji ratunkowych.

– W rejonach konfliktów często stosuje się zakłócanie GNSS (jamming) oraz jego  fałszowanie (spoofing). Warunki atmosferyczne mogą wpływać na skuteczność takich działań – zarówno je osłabiać, jak i wzmacniać. Precyzyjna znajomość stanu atmosferycznych pozwala lepiej przeciwdziałać zakłóceniom, a także przewidywać ich potencjalny wpływ na systemy nawigacyjne – tłumaczy prof. Figurski. – Nasz model może na przykład dostarczyć informacji o warunkach atmosferycznych dla wsparcia misji satelitarnych w rejonie startu, satelitów niskoorbitalnych (LEO), czy stacji naziemnych.

Eksperymentalnie METEOPG wykorzystano do przygotowania osłony meteorologicznej startu rakiety ILR-33 BURSZTYN 2K, która 3 lipca 2024 roku wystartowała z kosmodromu Andøya Space Sub-Orbital w Norwegii, osiągając pułap 101 km. Model pozwolił uzyskać prognozę do wysokości 50 km.

– Modele takie jak nasz, nie zastąpią dedykowanych instrumentów takich jak te, z których korzystają np. NASA i ESA, ale mogą pomóc w ich interpretacji, lokalizacji źródeł fal i ocenie ich wpływu na propagację sygnałów satelitarnych – mówi prof. Figurski.