С прошлой осени учёные НАСА тестируют инновационную лазерную систему для 3D-профилирования ветра, которая улучшит метеорологические прогнозы и повысит безопасность в авиации и космических миссиях. Технология Aerosol Wind Profiler (AWP), основанная на лидаре (LIDAR), использует лазерные импульсы для точного определения скорости и направления ветра на разных высотах, создавая детальную 3D-карту ветровых потоков.
Система использует эффект Доплера — лазерный луч отражается от частиц в атмосфере, что позволяет измерять малейшие изменения в скорости и направлении ветра. Это позволяет создавать более точные прогнозы погоды за счёт интеграции трёхмерных данных в метеомодели.
Систему можно применять для оптимизации маршрутов авиации, предсказаний областей турбулентности и экономии расхода топлива. Кроме того, она позволит повысить безопасности космических запусков и посадок за счёт анализа ветровых условий в реальном времени.
Систему можно устанавливать на спутники, самолёты или наземные станции, обеспечивая глобальный мониторинг атмосферы.
«Нам не хватает глобальных измерений ветра над поверхностью Земли. Ветер измеряется коммерческими самолётами, когда они летят к месту назначения, и метеорологическими зондами, запускаемыми до двух раз в день всего из 1300 точек по всему миру. Из космоса ветры оцениваются путём отслеживания движения облаков и водяного пара по спутниковым снимкам», — объяснил главный исследователь AWP в Исследовательском центре Лэнгли НАСА Крис Бедка. Однако в областях без облаков или там, где невозможно легко отследить структуру водяного пара, надёжных измерений ветра не существует. Прибор AWP позволит заполнить эти пробелы.
Пока проект находится в стадии тестирования, но в будущем его внедрение может революционизировать климатические исследования и прогнозирование стихийных бедствий, в том числе штормов и ураганов. Исследователи уже накопили более 100 часов данных, включая полёт через ураган.
В 2023 году в DeepMind представили программу прогнозирования погоды GraphCast на основе машинного обучения, которая, как утверждается, способна прогнозировать погодные переменные в течение 10 дней менее чем за одну минуту. Авторы разработки подчёркивают, что GraphCast превзошёл традиционные технологии прогнозирования погодных условий. Так, модель обогнала по точности и скорости прогнозирования погоды систему, используемую Европейским центром среднесрочных прогнозов (ECMWF). Она выдала более точные прогнозы в 90% случаев с использованием 1380 параметров.
