Американские климатологи разработали новую динамическую статистическую модель, которая позволяет оценить вероятность образования и степень разрушительности тропических циклонов в зависимости от условий окружающей среды. Предложенный подход основан на рассмотрении ураганов, которые действительно произошли в реальности, а также моделировании возможных, но не произошедших, ураганов при аналогичных погодных условиях, сообщают ученые в статье в Journal of Advances in Modeling Earth Systems.
Мощные и разрушительные тропические циклоны приводят к сильным ливням, образованию смерчей, мощных поверхностных волн и представляют большую опасность, в первую очередь, для жителей прибрежных городов. По оценкам ученых, с 1963 по 2012 год на долю тропических ураганов пришлось более половины мировых финансовых потерь, вызванных метеорологическими причинами. Поэтому оценка степени разрушительности циклонов важна как для снижения потерь во время будущих ураганов, так и, например, может использоваться для описания возможных последствий искусственных мер по управлению климатом.
Американские климатологи под руководством Чиа-Ин Ли (Chia-Ying Lee) из Колумбийского университета разработали новую статистическую динамическую модель, которая позволяет предсказать вероятность образования мощных циклонов в данных погодных условиях. Для описания времени жизни шторма ученые использовали схему, состоящую из трех компонентов, описывающих зарождение циклона, его распространение и возможное изменение интенсивности.
Для построения модели ученые сначала собрали и проанализировали данные обо всех крупных тропических циклонах, которые наблюдались на Земле с 1981 по 2012 год. Из-за того, что действительно мощные разрушительные ураганы происходят довольно редко, то одних только экспериментальных данных для предсказания и описания их свойств недостаточно. Поэтому в дополнение к реальным ураганам ученые рассмотрели аналогичные циклоны, которые в реальности не сформировались, но могли бы образоваться при небольшом изменении направлений воздушных потоков в атмосфере. Поскольку такие отклонения вполне вероятны статистически, то подобный прием используется не так редко, однако большинство основанных на этом подходе моделей не позволяет в полной мере учесть условия окружающей среды, в которых происходит образование и развитие циклона: относительную влажность воздуха, температуру поверхности моря, направление воздушных потоков на различных высотах и интенсивность в них вихрей.
В результате ученые смоделировали образование около 1 миллиона ураганов в 400 различных реализациях моделирования 32-летнего периода. Такое количество данных позволяет более точно оценить вероятность редких событий, в частности, авторам работы удалось статистически достоверно описать количество и свойства быстро усиливающихся ураганов, редко происходящих в действительности. В качестве показателей возможной опасности того и ли иного урагана, ученые использовали кривую повторяемости обрушений ураганов на побережье.
В результате ученые смогли получить статистически достоверные данные для мощности тропических циклонов на западном побережье Тихого океана (в Японии, Индонезии, Филиппинах и на побережье Китая) и в Карибском море. Кроме этого, с помощью разработанной модели климатологам удалось статистически описать необычные эффекты, которые наблюдались в реальных ураганах, например два пика для времени жизни ураганов разной мощности, которые не удавалось описать с помощью других методов моделирования.
По словам авторов работы, раньше подобный анализ был возможен только при использовании очень сложных чисто динамических моделей, которые требовали для расчета очень больших компьютерных мощностей и длительных времен. Ученые утверждают, что после завершения проекта по разработке модели в 2020 году разработанная модель будет открыта для общего доступа.
Стоит отметить, что попытки управлять климатом искусственно могут привести к увеличению количества тропических циклонов, поэтому оценка степени их разрушительности станет одним из важных инструментов при планировании геоинженерных процедур и оценке их возможных рисков.
По информации https://nplus1.ru/news/2018/01/25/cyclone-hazard
