Кредит: Pixabay/CC0 Public Domain
Ураганы и другие экстремальные погодные явления обходятся дорого в плане жизней и денег. По оценкам NOAA, с 1980 по 2023 год погодные и климатические катастрофы нанесли ущерб в США на сумму около 2,6 триллиона долларов. Только в 2022 году в США произошло 18 катастроф, каждая из которых обошлась в 1 миллиард долларов или более. Хуже того, ураганы в США с 2000 по 2021 год унесли почти 2000 жизней. Поскольку изменение климата продолжает усиливать эти штормы, точное прогнозирование становится все более важным.
«Улучшенные прогнозы ураганов могут потенциально сэкономить миллионы долларов и спасти множество жизней, предоставляя более точные прогнозы ураганных ветров и наводнений. [Лучшее понимание этих штормов] обещает улучшить планирование эвакуации, а также может предоставить аварийно-спасательным службам прогнозы, необходимые для более эффективного реагирования», — говорит Мостафа Момен из Хьюстонского университета.
Аспирант Хьюстонского университета М. Д. Мурад Хоссейн Хондакер, работая со своим руководителем, доцентом кафедры гражданского и экологического строительства Мостафой Моменом, хотел лучше понять, как атмосферное трение влияет на силу шторма и численные прогнозы.
Чтобы изучить эту проблему, команда получила доступ к суперкомпьютеру Bridges-2 Питтсбургского суперкомпьютерного центра (PSC). Они получили время в системе через распределение от ACCESS, сети суперкомпьютерных ресурсов NSF, в которой PSC является ведущим членом.
В основе исследований команды лежит новый подход к пониманию того, как функционируют ураганы. В то время как сила солнца в низких широтах может накачивать штормы энергией, делая их более интенсивными, сама атмосфера сопротивляется посредством трения. Но степень этого трения и его влияние на силу шторма плохо изучены. Хондакер задался вопросом, как изменение предполагаемого трения или диффузии повлияет на прогнозы.
Масштаб и сложность этого исследования требовали значительных вычислительных ресурсов для обработки огромных наборов данных. Bridges-2 сыграл решающую роль, обеспечив более 300 000 часов работы ядра ЦП, а также производительность его 16 узлов с более высоким объемом оперативной памяти «обычной памяти». С 512 гигабайтами оперативной памяти на каждом из этих узлов объем памяти в восемь раз превышает объем памяти высококлассного ноутбука.
«Моделирование 17 дней урагана Ирма с горизонтальным разрешением восемь километров заняло около 22 часов с использованием 128 процессоров. Проведя гидрологическое моделирование, мы показали, что эта новая корректировка также улучшает прогнозы наводнений в регионах, подверженных ураганам. Последствия этих результатов имеют далеко идущие последствия, поскольку недавние ураганы, такие как Катрина, Харви и Мария, привели к более чем 400 миллиардам долларов скорректированных расходов, согласно оценкам NOAA», — говорит Момен.
Уменьшив диффузию в своих симуляциях Bridges-2, исследователи сделали поразительное открытие. Скорректированные компьютерные модели значительно повысили точность прогнозов интенсивности ураганов. Это улучшение также распространилось на прогнозирование вызванных ураганами осадков, критический фактор в прогнозировании рисков наводнений в уязвимых районах.
Скорректированная модель смогла сделать прогнозы интенсивности ураганов более точными до 40 процентов по сравнению с моделями погоды по умолчанию. Еще одним удивительным открытием стало то, что более интенсивные ураганы не обязательно приводят к большему общему количеству осадков, а скорее к более локализованным и сильным осадкам. Это понимание особенно актуально для городских территорий, где концентрированные осадки могут привести к катастрофическим наводнениям, как это было во время урагана Харви в Хьюстоне.
Команда Университета Хьюстона опубликовала свои результаты в Журнале гидрометеорологии в августе 2024 года.
Дополнительная информация: М. д. Мурад Хоссейн Хондакер и др., Улучшение прогнозов интенсивности ураганов и стока в сопряженных гидрометеорологических моделированиях путем анализа схем осадков и пограничного слоя, Журнал гидрометеорологии (2024). DOI: 10.1175/JHM-D-23-0153.1
Предоставлено Питтсбургским суперкомпьютерным центром
