Le Centre De Grêle Collecte Des Données, De Grands Modèles Soutiennent Les Prévisions Météorologiques Extrêmes, Les « Chasseurs De Tempêtes » Sont Sur Scène

Dans le célèbre film d'aventure catastrophe « Twister » sorti en 1996, le protagoniste a amené un équipement de détection au centre de la tornade afin de mener des recherches approfondies sur les tornades et de réaliser un enregistrement de données en temps réel.

Inspirés par ce film, les météorologues australiens Joshua Soderholm et Julian Brimelow ont commencé leur propre voyage de chasse aux tempêtes.Ils ont également réussi à introduire une petite sonde météorologique dans une tempête de grêle pour recueillir des données météorologiques pendant la tempête, révolutionnant ainsi la façon dont les conditions météorologiques extrêmes sont étudiées.

Pour plus de détails sur le film, veuillez consulter :https://movie.douban.com/subject/1292454/

La forme de la sonde de glace est similaire à celle de la grêle et pèse environ 24 g. Ils ont été attachés à des ballons et lâchés ensemble dans la tempête de grêle. Après être entrés au centre de la tempête de grêle, les deux se sont séparés.L'exploration de la glace est comme la grêle : elle suit la trajectoire de la grêle lors d'une tempête de grêle et enregistre les conditions de croissance de la grêle lorsqu'elle se déplace dans une tempête de grêle.De plus, la sonde de glace a enregistré une croissance significative de la glace et a suivi le mésocyclone de la supercellule pendant une demi-révolution.

« Au départ, il s'agissait d'un projet extrascolaire visant à déterminer si nous pouvions utiliser la technologie existante pour construire un appareil semblable à celui du film. Nous avons dû résoudre de nombreux problèmes d'ingénierie pour garantir que la sonde de glace puisse résister aux conditions extrêmes d'une tempête de grêle », a déclaré Joshua Soderholm.

「Recueillir des données à partir de l’épicentre d’une tempête de grêle, c’est comme chasser la baleine blanche de la météorologie : à la fois dangereux et fascinant.Les données collectées auprès du Hailstorm Center amélioreront notre capacité à simuler les tempêtes de grêle et fourniront des preuves directes du comportement de la grêle pendant les tempêtes de grêle. Mais ce n’est pas aussi simple qu’il y paraît, il faut être au bon endroit au bon moment et affronter la bonne tempête de grêle. "

Après quelques jours de malchance, ils ont frappé une supercellule et ont réussi à libérer deux sondes de glace dans la tempête de grêle.Une supercellule est un système orageux unique et puissant dont l'échelle horizontale est supérieure à dix kilomètres et dont la durée de vie varie de quelques dizaines de minutes à quelques heures. Il est plus grand, plus persistant et son climat est plus violent qu'un orage ordinaire.Après avoir été capturée par la supercellule, la sonde de glace s'est séparée du ballon et a ensuite flotté avec la grêle comme de la grêle, et a finalement été emportée dans une zone située à 7 km par des vents de plus de 120 km/h.

Sur la base de cette recherche, ils prévoient d'utiliser davantage de sondes de glace pour enregistrer la prochaine supercellule et de collecter les sondes de glace qui tombent au sol pour mener des recherches plus approfondies sur la grêle qui tombe.

Systèmes météorologiques imprévisibles

Les prévisions météorologiques ne peuvent être réalisées sans la participation humaine. Même avec l’aide des superordinateurs, des données satellites et des données radar, il nous est encore difficile de faire des prévisions précises sur les systèmes météorologiques. En 1961, le météorologue américain Edward Norton Lorenz a essayé d'utiliser un programme informatique pour prédire le temps futur.

Après avoir obtenu le résultat, il a utilisé la valeur de sortie du programme à l’étape intermédiaire comme valeur d’entrée de l’étape suivante et a exécuté à nouveau le programme. Cependant, comme la valeur d'entrée ne conserve que 3 décimales et que le programme s'exécute avec 6 nombres à virgule flottante,Cet écart d'un millième fait que la valeur de sortie du programme est complètement différente du résultat obtenu la dernière fois.

Sur cette base, il a proposé le concept de système chaotique. Le système météorologique est un système chaotique typique. Ce n’est pas complètement aléatoire, mais cela peut facilement changer radicalement en raison de changements dans certains facteurs.En d’autres termes, le système météorologique est un système très sensible.

L’« effet papillon » est un exemple exagéré mais typique. Un papillon battant des ailes dans la forêt tropicale d’Amérique du Sud pourrait provoquer une tornade aux États-Unis. La source de tout cela est que le papillon a perturbé les variables initiales du système.

Il est donc difficile d’obtenir des prévisions météorologiques totalement précises. Les méthodes de prévision météorologique existantesIl s’agit de la prévision numérique du temps (PNT), qui divise d’abord la zone de prévision en grilles, puis utilise des superordinateurs pour résoudre des équations aux dérivées partielles par simulation numérique.

Cette méthode prend beaucoup de temps. Même en utilisant un superordinateur avec des centaines de nœuds, il faut plusieurs heures pour prédire la météo des 10 prochains jours. Dans le même temps, en raison de la limitation de la résolution de la grille,Certains processus météorologiques à petite échelle seront paramétrés par des fonctions approximatives, ce qui entraînera des erreurs dans les prévisions météorologiques.

À cause de ça,Il est difficile pour la prévision numérique du temps d’être parfaite pour les conditions météorologiques extrêmes à petite échelle et les prévisions météorologiques à moyen et long terme.Après la formation du typhon Dusurui n° 5 cette année, différentes institutions ont utilisé des superordinateurs pour prédire sa trajectoire sur la base de différents modèles, et les structures étaient très différentes. Même les prévisions faites par le même modèle sont constamment révisées à mesure que les conditions météorologiques changent, et des prévisions relativement précises ne peuvent être faites qu’avant que le typhon ne touche terre.

Le typhon n° 6 Kanu qui a suivi avait également un mouvement unique. Il a soudainement traversé l'océan Pacifique, puis a commencé à errer, et a finalement frappé directement le Japon, laissant même les superordinateurs confus.

Dans le même temps, comme les prévisions météorologiques faites par les différentes agences varient considérablement, elles nécessitent toujours la participation des prévisionnistes.Le prévisionniste combinera tous les résultats des prévisions météorologiques et établira la prévision météorologique finale en fonction des caractéristiques climatiques locales, des conditions du terrain, de l'expérience personnelle, etc.Mais on ne peut toujours pas garantir que cela soit complètement exact. Vous ne pouvez rien y faire, le système météorologique est tout simplement imprévisible.

Chasseur de conditions météorologiques extrêmes

Les supercellules à petite échelle constituent une faille dans les prévisions météorologiques à moyen et long terme.Les caractéristiques des supercellules sont qu’elles se forment rapidement et sont difficiles à prévoir, et qu’elles sont sujettes à des conditions météorologiques extrêmes telles que des orages, de la grêle, de fortes pluies ou des tornades..

Dans la soirée du 16 août 2021, le district de Haidian à Pékin a été confronté à une supercellule et de fortes pluies ont soudainement frappé. Le niveau d'eau sous le pont ferroviaire de Hanhe Road est monté à 1,75 mètre en 30 minutes, entraînant la mort de deux personnes. Dans l'après-midi du 13 août 2023, une tornade a frappé le district de Dafeng, ville de Yancheng, province du Jiangsu, tuant 2 personnes et en blessant 15. La formation de cette tornade était également liée à une supercellule.

Cependant, des phénomènes météorologiques spectaculaires tels que des orages, de la grêle et des tornades peuvent régaler les yeux des explorateurs et donc attirer de nombreux chasseurs d'orages comme Soderholm. Chaque fois qu'un typhon approche ou qu'une supercellule est sur le point de se former à proximité, les chasseurs de tempêtes se préparent pleinement et se précipitent vers la tempête.

Parallèlement, en tant que premier témoin de phénomènes météorologiques extrêmes,Les chasseurs de tempêtes peuvent également recueillir des informations de première main sur les conditions météorologiques extrêmes et fournir des matériaux précieux pour la recherche météorologique.Enrichir la base de données des modèles informatiques et des modèles d’IA existants et apporter des contributions importantes au développement de la météorologie.

Un grand modèle météorologique comparable au NWP

Dès 2021, Alibaba Cloud a révélé que la DAMO Academy et le Centre météorologique national avaient développé conjointement un algorithme d'IA pour les prévisions météorologiques.Et il a prédit avec succès plusieurs événements météorologiques convectifs graves. En septembre de la même année, Deepmind a publié un article dans Nature, utilisant des modèles génératifs profonds pour réaliser des prévisions de précipitations en temps réel.

Plus tôt cette année, Deepmind a officiellement lancé GraphCast, qui peut prévoir la météo mondiale pour les 10 prochains jours avec une résolution de 0,25° en une minute. En avril, l'Université des sciences et technologies de l'information de Nanjing et le Laboratoire d'intelligence artificielle de Shanghai ont développé conjointement le modèle de prévision météorologique « Fengwu », qui a encore réduit l'erreur par rapport à GraphCast.

Par la suite, Huawei a lancé le modèle météo « Pangu ». Étant donné qu’un réseau neuronal tridimensionnel est introduit dans le modèle,Pour la première fois, la précision des prévisions de Pangu a dépassé le système de prévision numérique du temps le plus précis actuellement disponible.Récemment, l'Université Tsinghua et l'Université Fudan ont successivement publié les modèles « NowCastNet » et « Fuxi ».Le premier est très utile dans les prévisions météorologiques extrêmes à court terme, tandis que le second étend la période de prévision à 15 jours.

Rouge : prédictions du modèle Pangu

Bleu : prévisions du CEPMMT

Noir : Situation réelle

On peut constater que les modèles de prévision météorologique à grande échelle se rapprochent constamment et même dépassent partiellement le modèle d’analyse NWP traditionnel en termes de précision et de temps de prévision.Dans le même temps, par rapport à la prévision numérique du temps, les prévisions météorologiques à grande échelle à partir d’un modèle d’IA nécessitent moins d’équipement et prennent moins de temps. En utilisant uniquement un Google TPU v4, GraphCast peut prédire la météo future en quelques minutes.

Cependant, les modèles d’IA existants ne peuvent prédire la météo future qu’en apprenant à partir des données météorologiques passées.Par conséquent, dans les scénarios de conditions météorologiques extrêmes et soudaines, les grands modèles ont également besoin de l’aide d’autres algorithmes et sont indissociables de la participation humaine.À ce stade, les données météorologiques fournies par les chasseurs de tempêtes actifs au centre de la tempête deviennent encore plus importantes pour l’optimisation du grand modèle d’IA. Les humains et les grands modèles travaillant ensemble produiront sûrement un excellent « Storm Chaser ».