Осадки и температура являются частью любого прогноза погоды. Осадки происходят из облаков, облака образуются из водяного пара, переносимого по воздуху, а пар образуется в результате испарения влаги из почвы, поэтому влажность почвы влияет на осадки. Испарение влаги из почвы также охлаждает воздух, что влияет на температуру. Ученые считают, что в определенных климатических условиях влажность почвы настолько важна, что более точные наблюдения за ней могут улучшить прогнозы погоды.
Это переходный климат: не слишком влажный и не слишком сухой. Например, в эту категорию попадают сельскохозяйственно производительные штаты Среднего Запада США.«Более точные наблюдения за влажностью почвы приводят к лучшему взаимодействию суши и атмосферы в моделях прогнозирования погоды и, в конечном итоге, к лучшему прогнозированию температуры и осадков», — сказал Майкл Эк, руководитель группы гидрологии суши в Центре мониторинга окружающей среды Национального управления океанических и атмосферных исследований. (NOAA). «Погодные модели нуждаются в хороших начальных наблюдениях за земной поверхностью, иначе вы начинаете не с того места».Более точные наблюдения за влажностью почвы — это именно то, что обеспечит миссия Active Passive (SMAP).
Планируемый к запуску 29 января, SMAP будет собирать самые точные измерения влажности почвы с самым высоким разрешением, когда-либо сделанные со спутника. SMAP охватит весь земной шар за два-три дня. Эк является членом одной из пяти групп программы раннего внедрения SMAP, которые в течение нескольких лет работали над вопросом о том, как лучше всего включить новые данные в национальные модели прогнозирования погоды.Однако прогнозы не улучшатся, когда SMAP начнет сбор данных.
Ученый-исследователь Министерства сельского хозяйства США Уэйд Кроу, член научной группы SMAP, объяснил, что, поскольку близко расположенных глобальных измерений влажности почвы никогда не существовало, математические модели, используемые в прогнозировании погоды, не настроены для их прямого включения. Получение максимальной пользы от новых наблюдений было предметом активных исследований в течение нескольких лет, и потребуются некоторые существенные изменения в том, как данные о влажности почвы ассимилируются в моделях.
Ассимиляция данных необходима, потому что все модели прогнозов погоды немного дрейфуют, как автомобили. Если вы едете по идеально прямой дороге, вам все равно нужно держать руку на руле, иначе вы рано или поздно сбежите с края. Ассимиляция данных в модели служит той же цели, что и легкие движения рук, которые удерживают машину на курсе.
Дрифт не является фатальным недостатком для модели прогнозирования погоды в большей степени, чем для автомобиля. Это просто признак того, что система Земли слишком обширна и сложна для идеального моделирования с использованием имеющихся сегодня ресурсов. Чтобы сделать прогнозы более реалистичными, модели принимают или ассимилируют реальные данные и используют их в сложных математических методах.
Каждый раз, когда становятся доступными обновленные наблюдения, они ассимилируются, чтобы улучшить отправную точку для следующего прогноза.Близко расположенные и высокоточные глобальные измерения являются важной частью процесса.
Однако текущие наблюдения за влажностью почвы не являются достаточно мелкими, чтобы напрямую удовлетворить потребности моделей прогнозирования погоды. «Разработчики моделей компенсируют отсутствие прямых наблюдений за влажностью почвы, используя более косвенные меры, такие как оценка ее на основе наблюдений за температурой и осадками», — пояснил Кроу. «Как следствие, смоделированная влажность почвы имеет тенденцию расходиться с реальностью. SMAP будет непосредственно наблюдать за желаемым состоянием, поэтому им не придется откладывать его на основе косвенных измерений».Ученый JPL Эни Ньоку работает с исследователями из другого центра прогнозирования, Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) в Рединге, Англия.
Нджоку сказал: «SMAP обеспечит преимущества более высокой точности влажности почвы и пространственного разрешения, чем те, которые ранее были доступны со спутников. Это потенциально может привести к улучшению региональных и глобальных прогнозов погоды ЕЦСПП». Министерство окружающей среды Канады, филиал канадского правительства, ответственный за прогноз погоды в этой стране, также работает над ассимилированием данных SMAP в своих моделях.
«Центры численного прогнозирования погоды приспосабливаются к новой доступности информации о влажности почвы и думают о способах ее использования», — резюмировал Кроу. «Будет действительно интересно увидеть, что они найдут».SMAP управляется для Управления научных миссий НАСА в Вашингтоне Лабораторией реактивного движения агентства в Пасадене, штат Калифорния, с приборным оборудованием и научным вкладом, предоставленным Центром космических полетов имени Годдарда НАСА в Гринбелте, штат Мэриленд.
JPL отвечает за управление проектами, системную инженерию, радиолокационную аппаратуру, выполнение задач и наземную систему данных. Годдард отвечает за прибор-радиометр.
Оба центра сотрудничают в области обработки и доставки научных данных в спутниковую базу Аляски в Фэрбенксе и в Национальный центр данных по снегу и льду в Университете Колорадо в Боулдере для публичного распространения и архивирования. Программа NASA Launch Services в Космическом центре Кеннеди во Флориде отвечает за управление запусками.
Лаборатория реактивного движения управляется для НАСА Калифорнийским технологическим институтом в Пасадене.Для получения дополнительной информации о SMAP посетите:http://smap.jpl.nasa.gov/http://www.nasa.gov/smap