Шторм Mayfest был одним из самых дорогостоящих ливней в американской истории, вызывая больше чем $2 миллиарда в повреждении и раня по крайней мере 100 человек.Ученые знают, что штормы с вращающимся восходящим потоком на их юго-западных сторонах – каковые особенно распространены весной на американских южных равнинах – связаны с самыми громадными, самыми важными торнадо и кроме этого создают большое количество громадного града. Но четкие представления о том, как они формируются и как угадать эти события заблаговременно, были неуловимыми.
Команда базировалась в Университете Оклахомы (OU), трудящийся над Важным Анализом Града, Предсказанием и Представлением (SHARP) работы проекта, дабы решить ту тайну, при помощи Национального научного фонда (NSF).Исполнение экспериментальных прогнозов погоды, применяя суперкомпьютер Панического бегства в Техасе, Продвинутый Вычислительный центр, исследователи взяли лучшее познание условий, каковые заставляют важный град формироваться, и создаёт предсказания с гораздо большей точностью, чем на данный момент применяемые оперативно.
Улучшение точности моделиЧтобы угадать штормы града либо погоду в целом, ученые создали математически базирующиеся модели сложных процессов и физики атмосферы в, и машинные коды, каковые воображают эти физические процессы на сетке, складывающейся из миллионов пунктов. Числовые модели в форме машинных кодов объединены вперед на протяжении, начинающее с замечаемых существующих условий выяснить, как погодная совокупность разовьется и сформируется ли важный шторм.Из-за многих пространственных и временных весов, каковые числовые погодные предсказания должны покрыть и стремительный требуемый благоприятный поворот, ими практически в любое время управляют на замечательных суперкомпьютерах.
Чем более красивый разрешение сетки раньше моделировало явления, тем более надежный прогноз; но чем более надежный прогноз, тем больше вычисления требуется.У прогнозов государственного служащего Национальной метеорологической работы с самым высоким разрешением имеется промежуток сетки одного пункта для каждых трех километров. Модель, которую команда Оклахомы применяет в проекте SHARP, иначе, применяет один узел решетки для любой 500-метровые – шесть времена, более решенные в горизонтальных направлениях.
«Это разрешает нам моделировать штормы с намного более высокой точностью», говорит Натан Снук, исследователь OU. «Но компромисс, дабы сделать это, нам нужна громадная вычислительная мощность – больше чем в 100 раза больше чем это трехкилометровых моделирований. Что есть, из-за чего нам необходимо Паническое бегство».Паническое бегство на данный момент – один из самых замечательных суперкомпьютеров в Соединенных Штатах для открытого научного изучения и помогает неотъемлемой частью портфеля NSF продвинутых ресурсов киберинфраструктуры, разрешая ультрасовременную вычислительную и информационно техническое исследование и ёмкую науку в национальном масштабе.В соответствии с Снуку, имеется важное упрочнение в стадии реализации, дабы переместить в «предупреждение на прогнозе» парадигму – другими словами, применять основанные на компьютерной модели, кратковременные прогнозы угадать то, что будет происходить за следующие пара часов и применять те предсказания, дабы предотвратить общественность, в противоположность предупреждению лишь, в то время, когда штормы сформируются и наблюдаются.
«Как мы приобретаем модели, достаточно хорошие, что мы можем предотвратить общественность на базе их?» Снук задаёт вопросы. «Это – конечная цель того, что мы желаем сделать – переходят к сути дела, где мы можем сделать прогнозы града двумя часами заблаговременно. ‘Шторм, возможно, переместится в центральный район города Даллас, сейчас хорошее результат, дабы функционировать’».С таковой совокупностью в месте имело возможность бы быть вероятно не допустить травмы уязвимым людям, отклонить либо переместить самолеты в вешалки и обезопасисть другую собственность и автомобили.
Рассмотрение прошлых штормов, дабы угадать будущиеЧтобы изучить проблему, команда сперва разглядывает штормы прошлого сезона, дабы выяснить лучшие случаи, дабы обучаться. Они тогда делают числовые опыты, дабы видеть, смогут ли их модели угадать эти штормы лучше, чем уникальные прогнозы, применяя новые, улучшенные способы.
Мысль пребывает в том, дабы в конечном итоге перейти модели более высокой резолюции, каковые они контролируют в операцию в будущем.Сейчас на третьем году их проекта прогнозирования града, исследователи приобретают многообещающие результаты.
Изучение штормов, каковые произвели торнадо Оклахомы-Moore 20 мая 2013, что стал причиной 24 смертельным случаям, уничтожило 1 150 домов и привело примерно к $2 миллиардам в повреждении, они развивались, ноль к 90-минутному граду предвещает, что захватил действие шторма лучше, чем прогнозы Национальной метеорологической работы, произведенные в то время.«Штормы в примерном перемещении стремительнее, чем фактические штормы», говорит Снук. «Но модель совершенно верно предсказала, что три шторма произведут путь и сильный град, что они забрали бы».
Модели нужное Паническое бегство, дабы решить многократные уравнения гидрогазодинамики в миллионах узлов решетки и кроме этого включить физику осадков, турбулентности, радиации от солнца и энергии изменяются от почвы. Помимо этого, исследователи должны были моделировать шторм многократно – как ансамбль – дабы оценить и уменьшить неуверенность в данных и в физике самих погодных явлений.
«Исполнение всех этих вычислений на миллионах пунктов, многократно каждую секунду, требует большой суммы вычислительных ресурсов», говорит Снук.Команда применяла больше чем миллион вычислительных часов на Паническом бегстве для опытов и дополнительное время на совокупности Метателя в Национальном Университете Вычислительной Науки для более свежих прогнозов. Ресурсы были обеспечены через поддержанную NSF Чрезвычайную Науку и Техническую Внешнюю среду Открытия (XSEDE) программу, которая действует как единственная виртуальная совокупность, которую ученые смогут применять, дабы в интерактивном режиме поделить вычислительные ресурсы, экспертные знания и данные.Потенциал предсказания града
Не смотря на то, что окончательные действия числовых опытов займут время, чтобы выяснить, его потенциал мотивирует Снука и важную команду предсказания града.«У этого имеется потенциал, дабы поменять метод, которым люди наблюдают на предсказания жёсткой погоды», говорит Снук. «Пять либо 10 лет в будущем, в то время, когда у нас имеется совокупность, которая может сообщить Вам, что имеется важный шторм града, надвигающийся часы заблаговременно, и быть в состоянии положить, что – он изменится, как мы видим жёсткую погоду.
Вместо того, дабы бежать за жильем, Вы станете знать, что имеется штормовое прибытие и может наметить Ваш сутки».Мин Сюэ, лидер проекта и Предсказания Центра Штормов и директор Анализа (БОЛЬШИЕ БУКВЫ) в OU, дал подобную оценку.«Учитывая обещание, продемонстрированное изучением и когда-либо возрастающей вычислительной мощностью, числовое предсказание предупреждений и ливней, выпущенных на базе образцовых прогнозов, с несколькими часами времени исполнения заказа, может вправду быть понято оперативно в не через чур отдаленном будущем, и прогнозы будут кроме этого сопровождаться информацией о том, как неоспоримый прогнозы».Команда издала собственные результаты на слушаниях 20-й Конференции по Интегрированным Ассимиляции и Системам Наблюдения для Воздуха, Поверхности и Океанов почвы (IOAS-AOLS); они будут кроме этого изданы в грядущей проблеме американской Погоды издания Meteorological Society и Прогнозирования.
«Важные события града смогут иметь большой экономический и действия безопасности», говорит Николас Ф. Андерсон, участник проекта в Подразделении NSF Атмосферных и Наук Geospace. «Работа, сделанная координаторами проекта SHARP, есть шагом к обеспечению и улучшению прогнозов лучших предупреждений для общественности».