Разработаны рекомендации для точного прогнозирования штормов в Чёрном море

12 апреля | Россия

Коллектив исследователей под руководством сотрудников Морского гидрофизического института РАН (МГИ РАН) разработал рекомендации по повышению точности прогнозирования экстремальных штормов в Чёрном море. Данные предложения призваны обеспечить безопасность судоходства, защиту инфраструктуры и предотвратить человеческие жертвы во время опасных гидрометеорологических условий.

Подобная стихия обрушилась на прибрежные районы России, Турции, Болгарии, Украины и Грузии в ноябре 2023 года, когда Чёрное море накрыли два мощных шторма с высотой волн до 9–10 метров. Ситуация подвигла учёных провести комплексный анализ эффективности разных подходов к моделированию волн и ветра в экстремальных условиях. Они сравнили работу нескольких моделей прогнозирования и разные комбинации входных данных о ветре, в том числе были использованы оригинальные разработки МГИ РАН. «Данный шторм, названный „штормом века“, в целом был предсказан неплохо, но, как показали, в том числе наши работы, в прибрежной зоне прогнозы давали завышенные в 1,5–2,0 раза значения высот волн», — отмечают учёные в статье на сайте Минобрнауки России.

Результаты исследования позволили сформулировать конкретные рекомендации по совместному использованию моделей ветра и волнения для получения максимально точных прогнозов. В частности, учёные установили, что увеличение детализации данных о ветре не всегда приводит к повышению точности прогнозов из-за эффекта накопления влияния ветра при развитии волн. При этом для точного прогнозирования волн в отдельных прибрежных районах критически важны детальные сведения о рельефе морского дна с разрешением не менее 10 метров.

«Расхождения с наблюдениями, как и расхождения между разными прогнозами, обусловлены сложными механизмами формирования волнового поля под действием ветра, который является главным входным параметром. В современных волновых моделях таких механизмов довольно много и все они требуют „тонкой настройки“ для разных акваторий, входных данных, расчётных сеток», — заключила Мария Юровская, ведущий автор исследования, старший научный сотрудник МГИ РАН.

Источник: МГИ РАН