Rozwój technologii odgrywa kluczową rolę w poprawie bezpieczeństwa i efektywności w lotnictwie. Jednym z fascynujących kierunków jest nowcasting – technika koncentrująca się na prognozach krótkoterminowych, zazwyczaj od kilku minut do kilku godzin do przodu. Dlaczego zależy nam na tak krótkich prognozach? Kluczem jest wysoka precyzja w sytuacjach zmiennej pogody oraz intensywnych zjawisk, np. opadów deszczu, śnieżyc czy silnego wiatru, które wpływają na bezpieczeństwo i komfort lotu. Dostarczanie prognoz na krótki przedział czasowy umożliwia monitorowanie oraz szybką reakcję na zmienne warunki atmosferyczne. Analiza danych w czasie rzeczywistym z wielu źródeł (radary, satelity stacje meteorologiczne i modele numeryczne) pozwala dostosować prognozę do aktualnych warunków i stanowi istotę nowcastingu.
Meteorologia lotnicza ma fundamentalne znacznie dla zapewnienia bezpieczeństwa i niezawodności operacji lotniczych. Istotnym wyzwaniem w tym obszarze jest prognozowanie turbulencji, która znacząco wpływa na przebieg i komfort podróżujących. Duża liczba incydentów lotniczych związanych z warunkami atmosferycznymi ma miejsce dla turbulencji oraz intensywnych wahań prędkości wiatru. Prognozowanie tego zjawiska stanowi wyzwanie, a prace i badania nad nim są prowadzone od wielu lat. Występuje kilka typów turbulencji, tj. turbulencja bezchmurnego nieba (CAT), turbulencja związana z falą górską (MWT) lub turbulencja w chmurze (ICT), które są obecnie dobrze scharakteryzowane i przebadane. Jednak nie zostały one kompleksowo ujęte w numerycznych modelach pogody i wyznacza się je na podstawie szeregu wskaźników obliczanych na etapie postprocessingu (po uzyskaniu wyników z modelu) lub w osobnych modelach. Lokalna skala pojawiania się turbulencji stanowi dodatkową trudność ich uchwycenia przez globalne modele numeryczne. Nowcasting staje się więc kluczowym narzędziem dla służb meteorologicznych, które umożliwia dostarczenie ważnych informacji dla władz lokalnych, instytucji oraz społeczeństwa. Zmiana trasy lotu w celu uniknięcia turbulencji wymaga wiedzy, gdzie obecnie ona występują oraz gdzie spodziewamy się jej w perspektywie kilku najbliższych godzin. Szybkie przekazywanie informacji przekłada się na sprawne reagowanie na nagłe zmiany pogodowe i związane z nimi niebezpieczeństwa.
Gwałtowny postęp rozwoju sztucznej inteligencji (AI) oraz uczenia maszynowego (ML) w ostatnich latach wpłynął również na kwestie modelowania i prognozowania meteorologicznego. Kompleksowa analiza danych o stanie atmosfery, pozyskiwanych z różnych źródeł (satelity, radary, stacje meteorologiczne), staje się coraz szybsza, a nowe metody i algorytmy pozwalają na wykrycie istotnych zmian, co daje rzeczywistą szansę dostosowania prognoz. Algorytmy ML umożliwiają optymalizację modeli numerycznych, interpretację danych radarowych i satelitarnych, przez automatyczne rozpoznawanie komórek burzowych, chmur, prądów atmosferycznych oraz innych zjawisk. Ważnym wykorzystaniem AI i ML z punktu nowcastingu jest integracja danych w czasie rzeczywistym, pozwalająca na aktualizację prognoz i wcześniejsze reagowanie na potencjalne zagrożenia. Wprowadzenie skomplikowanych algorytmów i modeli numerycznych wymaga zaawansowanej wiedzy, umiejętności i zasobów obliczeniowych. Ponadto, precyzyjność nowcastingu jest mocno uzależniona od jakości i dokładności danych pomiarowych o aktualnym stanie atmosfery oraz możliwości weryfikacji prognoz dostarczanych przez modele numeryczne. Liczy się również czas – skomplikowane interakcje atmosferyczne, szybkie zmiany warunków i ogromna ilość danych wymagają stosowania innowacyjnych metod obliczeniowych, sprawnego przetwarzania danych oraz optymalizacji procesu. Zależy nam, aby algorytmy były w stanie dostarczać prognozy w czasie rzeczywistym. Rozwijana przez IMGW-PIB sieć radarowa POLRAD, udział w przedsięwzięciach międzynarodowych związanych z modelami numerycznymi oraz obrazowaniem satelitarnym dostarczają niezbędnych danych, a prowadzone badania naukowe i doskonalenie stosowanych algorytmów pozwala na prezentowanie nowych produktów dla naszych odbiorców.
Prognozowanie turbulencji pozostaje wyzwaniem w XXI wieku ze względu na dużą liczbę czynników powodujące to zjawisko. Nowcasting jest innowacyjnym podejściem do prognozowania krótkoterminowego, wymaga wykorzystania zaawansowanej technologii i analizy danych. Pomimo ograniczeń wynikających z dokładności danych wejściowych oraz kosztów wdrożenia, metody nowcastingowe stają się ważnym narzędziem w meteorologii lotniczej. Dalsze prace i badania w tej dziedzinie, postęp technologiczny oraz rosnąca dostępność danych przełożą się na jeszcze lepsze prognozy, nowe produkty i minimalizację skutków turbulencji w lotnictwie.
BOGNA BUTA. Absolwentka Politechniki Wrocławskiej w dziedzinie nauk ścisłych i przyrodniczych, dyscyplinie nauk fizycznych, doktorantka Uniwersytetu Przyrodniczego we Wrocławiu w dziedzinie nauk inżynieryjno-technicznych, dyscyplinie inżynieria środowiska, górnictwo i energetyka. Realizuje badania z zakresu modelowania, nowych technologii i jakości wody. Interesuje się rozwojem nauk w interdyscyplinarnym podejściu do bezpieczeństwa oraz sztucznej inteligencji. Aktywnie działała w środowisku samorządowym doktorantów. W IMGW-PIB pracuje w Centrum Meteorologicznej Osłony Lotnictwa Cywilnego od 2023 roku.
Zdjęcie główne: Sebastian Klein, Unsplash.
