Да, один из известных подходов к прогнозу погоды – выбор по тем или иным признакам аналога текущей ситуации в прошлой истории атмосферы в предположении, что наблюдавшийся прежде сценарий развития метеорологических процессов во многом повторится. Этот подход и сегодня используется в прогностической практике (На этом же предположении основаны различного рода классификации атмосферных процессов). Однако, возможности данного подхода весьма ограничены. Причина в том, что атмосфера бесконечно разнообразна и подобрать достаточно близкие аналоги при доступных коротких рядах данных наблюдений за состоянием атмосферы практически нереально даже для какого-либо региона, не говоря уже о глобусе в целом.

Еще в конце 50-х годов было показано, что из-за гидродинамической неустойчивости атмосферы сколь угодно малые ошибки задания начальных условий с течением времени трансформируются в большие, и за пределами временного «интервала детерминированной предсказуемости» (порядка двух недель) ошибка такого прогноза для мгновенного состояния атмосферы в той или иной точке становится сопоставимой с ошибкой случайного прогноза.

1-2. Все мы знаем о явлении конвекции – перемешивании, возникающем в жидкости и газе под действием силы тяжести в случаях, когда более плотные слои жидкости располагаются над менее плотными. Конвекция бывает не только вертикальной - условия для конвекции возникают также при неоднородном распределения плотности или поддерживающих ее источников тепла по горизонтали. Например, при широтном радиационном нагреве земной поверхности и атмосферы в экваториальных областях и охлаждении в полярных регионах. Теплые массы при этом поднимаются вверх и перемещаются от источников тепла (от тропиков) в охлажденные области (к полюсам), а холодные массы жидкости/газа опускаются в низкие широты и стремятся вытеснить более теплые.

Если представить планету как покрытую газовой оболочкой неподвижную сферу со слабым осесимметричным нагревом в экваториальных и охлаждением в полярных областях, то устанавливающееся в такой модели среднее движение газа носит меридиональный характер и не имеет зональных компонент. Происходит то, что интуитивно ожидается: в низких широтах наблюдаются восходящие потоки, поднимающийся теплый газ перемещается к полюсам, где остывает, опускается и снова возвращается в низкие широты, вытесняя в нижних слоях атмосферы поднимающийся теплый газ.

Картина качественно меняется, если планета вращается вокруг своей полярной оси. В этом случае на фоне меридиональной циркуляции в среднем течении появляются зональные компоненты: в умеренных и полярных широтах возникают западные, а в низких широтах – восточные ветры. Появление зональных составляющих движения относительно поверхности планеты объясняется тем, что расширяющиеся или сжимающиеся при движении широтные кольца газа стремятся сохранить свой момент количества движения. Казалось бы, что в верхних движущихся к полюсам теплых газовых слоях должны наблюдаться западные ветры, а в нижних – восточные. В действительности в эту картину вносит свои коррективы трение на нижней границе и во внутренних слоях атмосферы, поэтому в умеренных и высоких широтах западные ветры доминируют вплоть до нижних слоев атмосферы, а в низких широтах имеет место обратный эффект.

Рассказанное выше - это упрощенная картина. При достаточно быстром вращении сферы вокруг своей полярной оси в рамках рассмотренной модели проявляется парадоксальный на первый взгляд эффект «отрицательной вязкости», при котором энергия турбулентных вихрей способствует поддержанию среднего зонального потока. Если бы турбулентность черпала энергию только от среднего движения благодаря гидродинамической неустойчивости больших градиентов средней скорости, то можно было бы ожидать, что она будет переносить импульс из областей с большими в области с малыми средними скоростями – тогда турбулентная вязкость будет положительной. Но если турбулентные вихри получают энергию не от среднего движения, а от других источников (в частности, циклоны в земной атмосфере – за счет локальных источников тепла), то может оказаться, что такая турбулентность переносит импульс из областей с медленным в области с быстрым средним движением, и турбулентная вязкость оказывается отрицательной. Подробнее почитать об этом можно в книге В.Старра «Физика явлений с отрицательной вязкостью».

3. Прогноз погоды – очень сложная науко- и ресурсоемкая технология. Чего не хватает Гидрометцентру России для повышения точности долгосрочных прогнозов? - того же, чего и другим центрам, работающим в этой области: специалистов, данных о состоянии системы «атмосфера-океан-суша» и, наконец, глубины понимания целого ряда важных для прогноза физических процессов.

Успешность долгосрочных прогнозов (от месяца до сезонов) во всем мире остается весьма скромной. Тем не менее, для многих областей земного шара (особенно для тропиков) эти прогнозы оказываются информативнее чем такие простые альтернативные решения как, например, использование в качестве «прогноза» средних наблюдаемых за многолетний период значений, характерных для данного времени года. Кроме того, в зависимости от текущей ситуации, в некоторых случаях возможны априорные оценки успешности прогноза, т.е. оценки того, в какой степени можно полагаться на данный прогноз.

4. Прогноз Гидрометцентра России на теплое полугодие можно найти по адресу http://meteoinfo.ru/veget-period. Уточненный прогноз на следующий календарный месяц приведен на http://meteoinfo.ru/1month-forc.

На практике используются различные подходы к решению задачи долгосрочного прогноза – статистические методы, методы аналогов, гидродинамико-статистические методы и т.д. Наиболее радикальным решением является прогноз на основе гидродинамических глобальных моделей общей циркуляции атмосферы и океана. При долгосрочном прогнозе приходится рассматривать практически всю климатическую систему, в которую входят атмосфера, океан и деятельный слой суши. При этом необходимо учитывать многочисленные прямые и обратные связи между отдельными звеньями этой системы. Многие физические механизмы, слабо ощутимые в прогнозах на короткие сроки, становятся важными в долгосрочных прогнозах. Общая тенденция развития прогностических моделей – учет и улучшение представления в них все большего числа физических механизмов. В некоторых случаях это требует междисциплинарных исследований (химия атмосферы, взаимодействие растительности с атмосферой, электромагнитные явления в атмосфере и т.д.).

Современные прогностические модели успешно воспроизводят многие свойства атмосферы и становятся все более совершенными. Однако на пути к долгосрочному прогнозу есть и другая проблема – проблема предсказуемости. Система «атмосфера-океан-суша» неустойчива по отношению к малым начальным возмущениям – даже для идеальной модели атмосферы сколь угодно малые ошибки в начальных данных будут быстро расти и примерно через пару недель прогноз мгновенных значений метеорологических полей уже практически не несет полезной информации. Сказанное не означает, что мы ничего не можем сказать о будущем атмосферы за этими пределами. Нет. Однако объектами прогноза в данном случае становятся не мгновенные значения метеорологических полей, т.е. не «погода» в определенной точке в определенное время, а атмосферные статистические характеристики (средние значения, частоты появления тех или циркуляционных структур и др.).

Основным источником долговременной (но также конечной) «памяти» при этом являются медленно меняющиеся внешние граничные условия – аномалии температуры поверхности океана, распределение морского льда, влажности почвы и т.д. Долгосрочные прогнозы составляются без детализированной временной разбивки, в терминах средних за период (декада, месяц, сезон) аномалий, т.е. отклонений от климатической нормы. Индивидуальные погодные явления в результате такого осреднения становятся неразличимыми, поэтому правильнее называть такие прогнозы не «долгосрочными прогнозами погоды», а «долгосрочными метеорологическими прогнозами».