مركز العواصف البردية يجمع البيانات، والنماذج الكبيرة تدعم توقعات الطقس المتطرفة، و"مطاردو العواصف" على المسرح

في فيلم الكارثة والمغامرة الشهير "تويستر" الذي صدر عام 1996، أحضر بطل الفيلم معدات الكشف إلى مركز الإعصار من أجل إجراء بحث معمق حول الأعاصير وتحقيق تسجيل البيانات في الوقت الفعلي.

مستوحين من هذا الفيلم، بدأ خبراء الأرصاد الجوية الأستراليون جوشوا سودرهولم وجوليان بريميلو رحلتهم الخاصة في مطاردة العواصف.كما نجحوا في إدخال جهاز استشعار طقس صغير إلى عاصفة البرد لجمع البيانات الجوية أثناء العاصفة، مما أحدث ثورة في طريقة دراسة الطقس المتطرف.

لمزيد من تفاصيل الفيلم، يرجى مشاهدة:https://movie.douban.com/subject/1292454/

شكل مسبار الجليد يشبه حبات البرد ويزن حوالي 24 جرامًا. لقد تم ربطهم بالبالونات وإطلاقهم في عاصفة البرد معًا. بعد دخول مركز العاصفة البردية، انفصل الاثنان.إن استكشاف الجليد يشبه البَرَد، فهو يختبر مسار البَرَد في عاصفة البَرَد ويسجل ظروف نمو البَرَد أثناء تحركه في عاصفة البَرَد.بالإضافة إلى ذلك، سجل مسبار الجليد نموًا كبيرًا للجليد وتتبع الإعصار المتوسطي للخلية العملاقة لمدة نصف دورة.

بدأ الأمر كمشروع خارج المنهج الدراسي لمعرفة ما إذا كان بإمكاننا استخدام التكنولوجيا المتاحة لبناء جهاز مثل الجهاز الموجود في الفيلم. كان علينا حل العديد من المشاكل الهندسية لضمان قدرة مسبار الجليد على الصمود في ظل الظروف القاسية لعاصفة البَرَد، كما قال جوشوا سودرهولم.

"إن جمع البيانات من مركز عاصفة البرد يشبه مطاردة الحوت الأبيض في علم الأرصاد الجوية، فهو أمر خطير ومثير للاهتمام في نفس الوقت.ستعمل البيانات التي يتم جمعها من مركز العواصف الثلجية على تحسين قدرتنا على محاكاة العواصف الثلجية وتوفير أدلة مباشرة حول كيفية سلوك البرد أثناء العواصف الثلجية. لكن الأمر ليس سهلاً كما يبدو، فهو يتطلب منك أن تكون في المكان المناسب في الوقت المناسب وأن تواجه العاصفة المناسبة. "

وبعد أيام قليلة من سوء الحظ، اصطدموا بثلوج عملاقة وأطلقوا بنجاح مسبارين جليديين في عاصفة البرد.العاصفة العملاقة هي عبارة عن نظام عاصفة رعدية قوية واحدة بمقياس أفقي يزيد عن عشرة كيلومترات وعمر افتراضي يتراوح بين عشرات الدقائق إلى الساعات. إنها أكبر حجمًا وأكثر استمرارًا وتتميز بطقس أكثر شدة من عاصفة رعدية ناضجة عادية.بعد أن تم التقاطها بواسطة العاصفة الثلجية، انفصل مسبار الجليد عن البالون ثم طاف مع عاصفة البرد مثل حبات البرد، وفي النهاية تم حمله إلى منطقة تبعد 7 كم بواسطة رياح تزيد سرعتها عن 120 كم/ساعة.

وبناءً على هذا البحث، يخططون لاستخدام المزيد من مجسات الجليد لتسجيل العاصفة الثلجية التالية وجمع مجسات الجليد التي تسقط على الأرض لإجراء المزيد من الأبحاث المتعمقة حول حبات البرد المتساقطة.

أنظمة الطقس غير المتوقعة

لا يمكن تحقيق التنبؤ بالطقس دون مشاركة الإنسان. حتى مع مساعدة أجهزة الكمبيوتر العملاقة وبيانات الأقمار الصناعية وبيانات الرادار، لا يزال من الصعب علينا تقديم تنبؤات دقيقة حول أنظمة الطقس. في عام 1961، حاول عالم الأرصاد الجوية الأمريكي إدوارد نورتون لورينز استخدام برنامج كمبيوتر للتنبؤ بالطقس في المستقبل.

بعد الحصول على النتيجة، استخدم قيمة مخرجات البرنامج في الخطوة الوسيطة كقيمة إدخال للخطوة التالية وقام بتشغيل البرنامج مرة أخرى. ومع ذلك، نظرًا لأن قيمة الإدخال تحتفظ فقط بثلاثة أرقام عشرية، ويتم تشغيل البرنامج بـ 6 أرقام عشرية عائمة،يؤدي هذا الانحراف البالغ ألف جزء إلى أن تكون قيمة مخرجات البرنامج مختلفة تمامًا عن النتيجة التي تم الحصول عليها في المرة الأخيرة.

وبناءً على ذلك اقترح مفهوم النظام الفوضوي. النظام الجوي هو نظام فوضوي نموذجي. إنها ليست عشوائية تمامًا، ولكنها يمكن أن تتغير بسهولة وبشكل كبير بسبب التغيرات في عوامل معينة.وبعبارة أخرى، فإن النظام الجوي هو نظام حساس للغاية.

"تأثير الفراشة" هو مثال مبالغ فيه ولكن نموذجي. قد تؤدي رفرفة جناحي فراشة في الغابات المطيرة الاستوائية في أمريكا الجنوبية إلى حدوث إعصار في الولايات المتحدة. والسبب في كل هذا هو أن الفراشة أزعجت المتغيرات الأولية للنظام.

ولذلك، فمن الصعب التوصل إلى توقعات جوية دقيقة تماما. طرق التنبؤ بالطقس الحاليةوهذا يعني التنبؤ العددي بالطقس (NWP)، والذي يقسم أولاً منطقة التنبؤ إلى شبكات ثم يستخدم أجهزة الكمبيوتر العملاقة لحل المعادلات التفاضلية الجزئية من خلال المحاكاة العددية.

هذه الطريقة تستغرق وقتا طويلا. حتى باستخدام حاسوب عملاق يحتوي على مئات العقد، يستغرق الأمر عدة ساعات للتنبؤ بالطقس للأيام العشرة المقبلة. وفي الوقت نفسه، بسبب محدودية دقة الشبكة،سيتم تحديد معلمات بعض العمليات الجوية صغيرة النطاق من خلال وظائف تقريبية، مما سيؤدي إلى حدوث أخطاء في التوقعات الجوية.

وبسبب هذا،من الصعب أن تكون التنبؤات الجوية الوطنية مثالية للطقس المتطرف على نطاق صغير والتنبؤات الجوية المتوسطة والطويلة الأمد.بعد تشكل إعصار دوسوروي رقم 5 هذا العام، استخدمت مؤسسات مختلفة أجهزة كمبيوتر عملاقة للتنبؤ بمساره استنادًا إلى نماذج مختلفة، وكانت الهياكل مختلفة جدًا. وحتى التوقعات التي وضعها نفس النموذج تخضع للمراجعة باستمرار مع تغير الظروف الجوية، ولا يمكن التوصل إلى توقعات دقيقة نسبيا إلا قبل وصول الإعصار إلى اليابسة.

وكان لدى تايفون رقم 6 اللاحق كانو أيضًا حركة فريدة من نوعها. ثم انعطف فجأة عبر المحيط الهادئ، ثم بدأ في التجول، وأخيراً ضرب اليابان بشكل مباشر، تاركاً حتى أجهزة الكمبيوتر العملاقة في حيرة من أمرها.

وفي الوقت نفسه، بما أن التوقعات الجوية التي تقدمها الوكالات المختلفة تختلف اختلافا كبيرا، فإن التوقعات الجوية لا تزال تتطلب مشاركة خبراء الأرصاد الجوية.سيقوم المتنبئ بدمج جميع نتائج التنبؤات الجوية وإعداد التنبؤات الجوية النهائية بناءً على خصائص المناخ المحلي وظروف التضاريس والخبرة الشخصية وما إلى ذلك.ولكن لا يزال من غير الممكن ضمان صحة ذلك بشكل كامل. لا يمكنك فعل أي شيء حيال ذلك، فالطقس غير قابل للتنبؤ.

مطارد الطقس القاسي

تشكل العواصف العاتية الصغيرة الحجم ثغرة في توقعات الطقس على المدى المتوسط والطويل.تتمثل خصائص الخلايا العملاقة في أنها تتشكل بسرعة ويصعب التنبؤ بها، كما أنها معرضة للطقس المتطرف مثل العواصف الرعدية والبرد والأمطار الغزيرة أو الأعاصير..

في مساء يوم 16 أغسطس 2021، واجهت منطقة هايديان في بكين عاصفة رعدية وهطلت أمطار غزيرة فجأة. ارتفع منسوب المياه تحت جسر هانهي رود للسكك الحديدية إلى 1.75 متر في غضون 30 دقيقة، مما أدى إلى وفاة شخصين. في عصر يوم 13 أغسطس 2023، ضرب إعصار منطقة دافنغ، مدينة يانتشنغ، مقاطعة جيانغسو، مما أسفر عن مقتل شخصين وإصابة 15 آخرين. وكان تشكل هذا الإعصار مرتبطًا أيضًا بخلية عاصفة.

ومع ذلك، فإن المشاهد الجوية المذهلة مثل العواصف الرعدية والبرد والأعاصير يمكن أن تسعد عيون المستكشفين وبالتالي تجذب العديد من صائدي العواصف مثل سودرهولم. عندما يقترب إعصار أو تتشكل سحابة عملاقة في مكان قريب، يقوم مطاردو العواصف بإجراء الاستعدادات الكاملة والاندفاع نحو العاصفة.

وفي الوقت نفسه، وباعتباري الشاهد الأول على الطقس المتطرف،يمكن لصائدي العواصف أيضًا جمع معلومات مباشرة عن الطقس المتطرف وتوفير مواد قيمة للبحوث الأرصاد الجوية.إثراء قاعدة بيانات النماذج الحسابية ونماذج الذكاء الاصطناعي الموجودة وتقديم مساهمات مهمة في تطوير الأرصاد الجوية.

نموذج مناخي كبير يمكن مقارنته بالتنبؤ العددي بالطقس

وفي وقت مبكر من عام 2021، كشفت شركة علي بابا كلاود أن أكاديمية DAMO والمركز الوطني للأرصاد الجوية قاما بشكل مشترك بتطوير خوارزمية الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطقس.وتنبأ بنجاح بالعديد من الظواهر الجوية الحملية الشديدة. في سبتمبر من نفس العام، نشرت شركة Deepmind مقالاً في مجلة Nature، باستخدام نماذج توليدية عميقة للتوصل إلى توقعات هطول الأمطار في الوقت الفعلي.

في وقت سابق من هذا العام، أطلقت شركة Deepmind رسميًا برنامج GraphCast، الذي يمكنه التنبؤ بالطقس العالمي للأيام العشرة المقبلة بدقة 0.25 درجة في غضون دقيقة واحدة. في أبريل، قامت جامعة نانجينغ لعلوم المعلومات والتكنولوجيا ومختبر الذكاء الاصطناعي في شنغهاي بتطوير نموذج التنبؤ بالطقس "Fengwu"، والذي أدى إلى تقليل الخطأ بشكل أكبر مقارنةً بـ GraphCast.

وفي وقت لاحق، أطلقت هواوي نموذج الطقس "بانجو". منذ إدخال شبكة عصبية ثلاثية الأبعاد في النموذج،ولأول مرة، تجاوزت دقة توقعات بانجو نظام التنبؤ العددي بالطقس الأكثر دقة المتوفر حاليًا.في الآونة الأخيرة، أصدرت جامعة تسينغهوا وجامعة فودان على التوالي نموذجي "NowCastNet" و"Fuxi".والأول مفيد للغاية في التنبؤات الجوية المتطرفة قصيرة الأمد، في حين أن الثاني يمتد فترة التنبؤ إلى 15 يوما.

الأحمر: تنبؤات نموذج بانغو

أزرق: توقعات ECMWF

الأسود: الوضع الفعلي

ومن الواضح أن نماذج التنبؤ الجوي واسعة النطاق تقترب باستمرار، بل وتتجاوز جزئيًا، نموذج تحليل التنبؤ العددي بالطقس التقليدي من حيث دقة التنبؤ ووقت التنبؤ.في الوقت نفسه، بالمقارنة مع التنبؤ العددي بالطقس، يتطلب التنبؤ بالطقس باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ظروف معدات أقل ويستغرق وقتًا أقل. باستخدام Google TPU v4 فقط، يمكن لـ GraphCast التنبؤ بالطقس المستقبلي في غضون دقائق.

ومع ذلك، لا تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية التنبؤ بالطقس المستقبلي إلا من خلال التعلم من بيانات الطقس السابقة.لذلك، في سيناريوهات الطقس المتطرف والطقس المفاجئ، تحتاج النماذج الكبيرة أيضًا إلى مساعدة خوارزميات أخرى، وهي لا تنفصل عن المشاركة البشرية.في هذا الوقت، أصبحت البيانات الجوية التي توفرها مطاردو العواصف النشطون في مركز العاصفة أكثر أهمية لتحسين نموذج الذكاء الاصطناعي الكبير. من المؤكد أن البشر والنماذج الكبيرة التي تعمل معًا سوف تنتج "مطارد عاصفة" ممتازًا.