3.3. Комбіновані (змішані) методи визначення метеорологічних параметрів

Змішана група об'єднує локальні (контактні) і дистанційні методи, а також прогнозні моделі. До цієї групи можна віднести числові моделі погоди.

3.3.1. Числові моделі погоди

Числова модель погоди (ЧМП) - це комп'ютерна програма, побудована на основі фізичної системи рівнянь, що складає на основі поточних даних метеорологічний прогноз. Ця модель може бути глобальною, що покриває всю Землю, або локальною, що охоплює окрему ділянку планети. Зазначені моделі базуються на математичних рівняннях, що описують аеро- та термодинамічні процеси в атмосфері і пов'язують такі параметри як густину, швидкість, тиск і температуру. Ці рівняння є нелінійними і не мають точного розв'язку, тому для їх вирішення використовуються числові методи. Вихідні рівняння дискретизуються в часі і в просторі і перетворюються в систему лінійних рівнянь, що пов'язує набори фізичних параметрів в обраних точках (вузлах обчислювальної сітки). Чим більше використовується точок для розрахунку, тим вище точність моделі, але і тим вищі вимоги до обчислювальних потужностей ЕОМ. У західній науковій літературі такі моделі називають Numerical weather prediction, NWP (числове прогнозування погоди).

ЧМП представляють метеорологічні дані зазвичай як просторово-часові зміни. Вони бувають глобальними та регіональними. Глобальні моделі основуються на планових координатах з виділенням вертикальних шарів, що розрізняються фіксовано по висоті, так що атмосфера Землі ділиться на дискретні комірки тримірною сіткою. Регіональні моделі зазвичай мають кінцеву різницю за всіма трьома вимірами і використовують сітки меншого масштабу. Обчислюючи зміни параметрів атмосфери в кожній комірці сітки на деякий інтервал часу, моделі визначають так само вплив кожної комірки на сусідні, будуючи таким чином прогноз. Запуск моделювання відбувається за виміряними даними, отриманими з різних метеорологічних джерел, а саме: наземних станцій, зондів, літаків, ракет, супутників тощо.

Установи, що займаються прогнозуванням погоди, часто розробляють свої власні числові моделі погоди. Зараз відомо вже багато таких моделей. Порівнявши вихідні величини, отримані за різними моделями, можна визначити ступінь вірогідності прогнозу.

Процес прогнозування погоди із застосуванням NWP-моделей здійснюється у Центрі прогнозування наступним чином. Вихідні дані для розрахунку прогнозу збираються до 00 і 12 годин за Всесвітнім координованим часом (UTC). Розрахунок прогнозу робиться для всієї північної півкулі на надпотужних комп'ютерах Met Office у Великобританії (комп'ютерна модель UKMET) і триває декілька годин. Результати розрахунків упаковуються в двійкові GRIB-файли. GRIB (GRIdded Binary) - математичний формат стислих даних, використовуваний в метеорології для зберігання прогнозних даних. GRIB-файл - це масив значень метеопараметрів у вузлах регулярної сітки, тобто в певних точках простору. В UKMET використовується широтно-довготна сітка з кроком 0,56° по широті і 0,83° по довготі. Модель UKMET дозволяє отримувати прогноз погоди із завчасністю 144 години і часовим кроком 6 годин (ранок, день, вечір і ніч).

Якщо GRIB-файлів з ​​Met Office виявиться недостатнім для формування прогнозу погоди, тоді програмне забезпечення може завантажити ще й прогноз, розрахований на основі даних, що надходять з NOAA, США (комп'ютерна модель GFS), а також дані глобальної комп'ютерної моделі GEM - прогноз CMC, Канада. Модель GFS має просторову роздільну здатність 0,5° по широті і 0,5° по довготі, завчасність 144 години, часовий крок 6 годин, а модель GEM – 0,6° по широті і 0,6° по довготі, завчасність 144 години, часовий крок 3 години.

Таким чином, збираючись проводити високоточні ГНСС-вимірювання або опрацьовувати їх, користувач може звернутися в одну із служб поширення прогнозів або архів метеорологічних спостережень для отримання інформації за період, що його цікавить. Обчислюючи за цими даними тропосферну затримку, користувач може дещо поліпшити висоти, одержувані із ГНСС-вимірювань. Зазначається, що ЧМП не тільки цінні самі по собі для визначення метеорологічних параметрів, але й вони виявляються досить оптимальними для кінематичних ГНСС-спостережень у режимі реального часу.