Warning: file_put_contents(aCache/aDaily/post/clean_air_planet/-5087-5088-5087-): Failed to open stream: No space left on device in /var/www/tgoop/post.php on line 50 Планета с чистым воздухом@clean_air_planet P.5087
Продолжаем образовываться с целью лучшего понимания прогнозов и их более верного восприятия в рамках #Научпоп_Вторник🙂 Сегодня про ливневые осадки 💧 в прогнозах.
📌 Представим жаркий день, в котором активно развиваются кучево-дождевые облака. Численная модель атмосферы дождь в прогнозе даёт, но «размазывает» количество осадков по всей ячейке на десятки километров (помните, что в модели атмосфера поделена на условные соты, в которых прогнозируется погода?). Получается не локальный сильный ливень в одной небольшой точке, а небольшой дождь на расстоянии в 30 километров. Как на первой картинке: прогноз в Москве и в других точках 2,5 мм при прогнозе в одном из узлов сильного дождя 10 мм. В реальности же в одной части ячейки пройдет сильный дождь, а в другой будет сухо. Но модель везде даст небольшой дождь 2,5 мм.
Есть еще один сценарий интерпретации прогнозов осадков. Дождь может не размазываться по ячейке ровным слоем, а точки внутри ячейки привязываются к ближайшему узлу сетки, в котором рассчитывается прогноз. В таком случае в Москве прогноз будет 10 мм - как и в ближайшем узле. Но также не факт, что в реальности в Москве (условно, на Красной Площади) выпадет 10 мм.
Если сетка модели грубая (именно так в большинстве случаев и бывает с прогнозами в открытом доступе), проблема корректного указания количества осадков в точках между узлами становится актуальной.
Способов борьбы, решающих проблему на 100% нет. Выход лишь один - использовать более мелкую сетку в прогнозах погоды. А это в основном специализированные продукты, которых в общем доступе мало.
P.S. Поняла, что пример с Москвой некорректен, так как она огромна и полностью покрывает среднюю ячейку модели 😀 Поэтому добавила в скобках Красную Площадь 🙂
Продолжаем образовываться с целью лучшего понимания прогнозов и их более верного восприятия в рамках #Научпоп_Вторник🙂 Сегодня про ливневые осадки 💧 в прогнозах.
📌 Представим жаркий день, в котором активно развиваются кучево-дождевые облака. Численная модель атмосферы дождь в прогнозе даёт, но «размазывает» количество осадков по всей ячейке на десятки километров (помните, что в модели атмосфера поделена на условные соты, в которых прогнозируется погода?). Получается не локальный сильный ливень в одной небольшой точке, а небольшой дождь на расстоянии в 30 километров. Как на первой картинке: прогноз в Москве и в других точках 2,5 мм при прогнозе в одном из узлов сильного дождя 10 мм. В реальности же в одной части ячейки пройдет сильный дождь, а в другой будет сухо. Но модель везде даст небольшой дождь 2,5 мм.
Есть еще один сценарий интерпретации прогнозов осадков. Дождь может не размазываться по ячейке ровным слоем, а точки внутри ячейки привязываются к ближайшему узлу сетки, в котором рассчитывается прогноз. В таком случае в Москве прогноз будет 10 мм - как и в ближайшем узле. Но также не факт, что в реальности в Москве (условно, на Красной Площади) выпадет 10 мм.
Если сетка модели грубая (именно так в большинстве случаев и бывает с прогнозами в открытом доступе), проблема корректного указания количества осадков в точках между узлами становится актуальной.
Способов борьбы, решающих проблему на 100% нет. Выход лишь один - использовать более мелкую сетку в прогнозах погоды. А это в основном специализированные продукты, которых в общем доступе мало.
P.S. Поняла, что пример с Москвой некорректен, так как она огромна и полностью покрывает среднюю ячейку модели 😀 Поэтому добавила в скобках Красную Площадь 🙂
Telegram message that reads: "Bear Market Screaming Therapy Group. You are only allowed to send screaming voice notes. Everything else = BAN. Text pics, videos, stickers, gif = BAN. Anything other than screaming = BAN. You think you are smart = BAN. Healing through screaming therapy Those being doxxed include outgoing Chief Executive Carrie Lam Cheng Yuet-ngor, Chung and police assistant commissioner Joe Chan Tung, who heads police's cyber security and technology crime bureau. When choosing the right name for your Telegram channel, use the language of your target audience. The name must sum up the essence of your channel in 1-3 words. If you’re planning to expand your Telegram audience, it makes sense to incorporate keywords into your name.
from us
