Член IMPACT доктор Эмили Фоши только что завершила исследование, направленное на улучшение нашего понимания и прогнозирования низкоуровневых ветровых струй, вызываемых рельефом местности (известных как ветры горных ущелий или MGW), которые возникают в результате взаимодействия между крупномасштабным атмосферным потоком и местностью. Хотя это явление происходит во многих местах по всему миру, доктор Фоши сосредоточил свое внимание именно на районе залива Теуантепек в восточной части Тихого океана. Возникающая здесь MGW берет свое начало от перевала Чивела в горном хребте Сьерра-Мадре и простирается на сотни километров над заливом. Кроме того, это одно из немногих явлений, характеризующихся такими широко распространенными и устойчивыми ветрами ураганной силы.

Отвечая на вопрос о применении этого направления исследований, д-р Фоши объяснил: «Увеличение прогностической способности MGW важно, поскольку начало этого явления, когда оно вытекает и над океаном, может вызвать сильный апвеллинг холодной воды и довольно существенное сокращение морской воды. -температура поверхности достигает 8°С. Этот подъем более холодной и богатой питательными веществами воды может повлиять на распространение морской жизни и, следовательно, на рыболовство; жизненно важная отрасль в регионе».

Исследование доктора Фоши затрагивает два основных аспекта: 1) как улучшить навыки прогнозирования МГВ над заливом Теуантепек и 2) каково влияние МГВ на эволюцию и усиление тропических циклонов? В первом аспекте использовались два подхода. Первый аспект исследования заключался в использовании традиционных моделей прогнозирования для понимания основных процессов, которые определяют эволюцию ветров в промежутках, и определения того, как лучше всего представить эти процессы в модели. Во втором аспекте д-р Фоши использовал нетрадиционный подход с использованием методов машинного обучения для создания краткосрочных точечных прогнозов скорости ветра в пределах климатологического максимума скорости ветра в струе. Во втором аспекте изучалось влияние МГВ на эволюцию и усиление тропических циклонов (ТЦ) в восточной части Тихого океана.

Результаты этого исследования моделей прогнозирования использования показывают, что для точного прогнозирования силы струи требовалась очень конкретная конфигурация численного прогноза погоды (ЧПП). Эта конфигурация требовала небольшого шага сетки по горизонтали, соответствующего масштабного взаимодействия и включения связи между океаном и атмосферой, которая лучше всего разрешала такие процессы, как тепловые потоки, вертикальное перемешивание и бароклинность в пограничном слое. Хотя внесение этих изменений в модели оперативного прогноза невозможно, результаты показали невиданные ранее связи между структурой струи и физическими процессами с высоким разрешением; помогая углубить наше понимание щелевых ветров над заливом Теуантепек.

Это исследование также показало, что в тех случаях, когда эта реализация ЧПП невозможна, для улучшения существующих моделей можно использовать машинное обучение (в частности, множественную линейную регрессию и рекуррентные нейронные сети). Хотя в этом случае MLRM превзошла RNN, оба метода имели ошибки, сравнимые с предыдущей литературой, сравнивающей выходные данные модели с наземными наблюдениями. Кроме того, оба метода смогли зафиксировать внезапное начало, а также суточный цикл струи. Интересно, что лучшие предикторы для моделей машинного обучения оказались представлениями тех же доминирующих процессов, отмеченных в исследовании NWP. Подобные результаты NWP требовали очень специфической конфигурации, а также большого времени и мощности вычислений. Краткосрочные прогнозы с использованием машинного обучения и исторических данных были почти мгновенными для прогнозов на годы на одном процессоре. Кроме того, RNN может обнаруживать соответствующие закономерности, используя меньшие наборы обучающих данных, и, вероятно, больше подходит для более нелинейных явлений для будущей работы.

Наконец, снова используя ЧПП, в этом исследовании изучались последствия устранения влияния щелевых ветров в восточной части Тихого океана. Для урагана Женевьева 2008 года результаты показывают шторм с более низким центральным давлением, более сильным ветром и небольшой разницей в траектории по сравнению со случаем без влияния MGW. Связанный с этим сдвиг ветра привел к возникновению циклонической завихренности, которая добавилась к окружающему полю завихренности Женевьевы. Сильные ветры привели к увеличению потоков тепла и влаги в шторм, а конвергенция трения, связанная с попаданием воздуха с более высоким импульсом, способствовала подъему влаги, что повлияло на характер осадков в восточной части Тихого океана. Однако необходимо дальнейшее исследование большего количества случаев, чтобы полностью понять, как концептуальная модель взаимодействия TC/MGW отличается при различной интенсивности TC и MGW.