Что такое град и почему его так сложно прогнозировать?

Вчера в Кургане выпал град. Отдельные градины достигали 2 см. К счастью, град был кратковременным и не нанёс большого вреда. Многие люди удивились: «Откуда град в такую жару». Здесь нет противоречия. Град выпадает только летом, но с чем это связано. Почему нет ни одного сайта или приложения, которое бы прогнозировало это явление?

Град – относится к числу опасных и неблагоприятных конвективных явлений. Сюда же следует включить сильный ливень, грозу, шквалы и даже торнадо. Возникновение этих явлений связано с конвекций – вертикальным подъёмом тёплого и влажного воздуха, который порождает мощные кучево-дождевые облака. Обычно облака двигаются горизонтально, но кучево-дождевые облака развиваются вертикально. Они растут вверх. Верхняя граница облака может подниматься до 10-11 км. Чем выше облако – тем большую опасность оно представляет.

Если очень просто, то кучево-дождевое облако работает как пылесос. С одной стороны оно закачивает тёплый воздух, а с другой — наблюдается нисходящий поток холодного воздуха. Внутри самого облака тоже присутствует циркуляция. Каждая градина – это одна капля дождя, которая многократно поднималась и опускалась внутри облака. Капля подхватывается потоком воздуха и поднимается до верхней границы облака, где замерзает и покрывается коркой льда, затем опускается нисходящим потоком воздуха. Чем мощнее облако, чем оно выше, тем больше циклов совершает капля. Слой за слоем капля превращается в огромный кусок льда, достигая критической массы, которую воздушный поток уже не может удержать. Она устремляется к земле.

Проблема заключается в том, что современные компьютерные прогностические модели не научились точно воспроизводить отдельные кучево-дождевые облака. Циклон или антициклон – без проблем, а более мелкие и локальные явления модель пропускает. У каждой компьютерной модели есть сетка с расчётными узлами. В каждом узле выполняется расчёт погоды, а что происходит между узлами – точно неизвестно. Например, у американской модели GFS расчётные узлы находятся на расстоянии 13 км, а ширина полосы выпадения града или ливня может быть значительно меньше.

Представьте, что вы купили себе новую москитную сетку на окно. Она не пропускает мух и комаров, а мелкие мошки пролазят. Чтобы мошкара не пролазила через отверстия, нужна более мелкая сетка, но это скажется на количестве воздуха, сетка будет бесполезна. С компьютерными моделями ситуация аналогичная. Увеличение количества расчётных узлов приводит к увеличению времени расчёта прогноза, а для этого нужны дополнительные вычислительные ресурсы. Конечно, есть мезомасштабные компьютерные модели, которые рассчитывают погоду на небольших территориях, но они тоже пока не умеют точно воспроизводить отдельные облака даже в пределах одних суток.

НО! Есть возможность прогнозировать конвективные явления по большим территориям. Мы знаем, что в заданной области во второй половине дня могут возникнуть кучево-дождевые облака, но мы не можем указать их точные координаты.

Например, можно сказать, что во второй половине дня на востоке Курганской области ожидается комплекс неблагоприятных явлений: гроза, ливень, град или шквалы. Количество явлений и их сила зависит от расчётных параметров в атмосфере. НО! Нельзя сказать, что в 14 часов в деревне Нижние Балки пройдёт град – такие прогнозы лишены смысла. Если выдавать град при каждой грозе, то возрастает вероятность ложных прогнозов.

Вообще, конвективные явления – самые сложные в плане прогнозирования. На данный момент они очень грубые как в пространстве, так и во времени, но работа в этом направлении ведётся. За последние годы такие прогнозы стали намного лучше, чем ещё 5-10 лет назад. Суперкомпьютеры становятся мощнее, модели совершенствуются, но до абсолюта ещё пока далеко.