Создана более точная модель прогнозирования ураганов

Пятница, 28 апреля 2006 г.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e

Анализ данных, полученных в ходе реализации прошлогодней программы изучения ураганов, и их объединение со спутниковой информациекй, предоставленной NASA, позволит ученым значительно улучшить точность прогноза ураганов, сообщает ScienceDaily.
Данные о ветровом режиме над океанской поверхностью, полученные со спутника QuikSCAT, были объединены с данными, собранными с помощью датчиков, установленных на самолетах. Это позволило создать компьютерную программу "нового поколения" для изучения и составления прогноза погоды. А добавление в модель информации о быстром сканировании и передвижении зон облачности, добытой спутником GOES-11 (NOAA), значительно увеличило возможность прогнозирования траектории и интенсивности тропических штормов.
#gallery# Для сбора данных о тропических штормах использовались координированные программы наблюдения с самолетов (в том числе – беспилотных) и аэростатов. Кроме того, с самолетов сбрасывали специальные зонды, которые передавали информацию о температуре, ветрах, давлении и влажности воздуха в "сердце" шторма. Добавление к этим программам спутникового мониторинга значительно усилило прогностические возможности ученых-метеорологов.

Следите за нами в ВКонтакте, Facebook'e и Twitter'e


Просмотров: 638
Рубрика: Hi-Tech
(CY)

Архив новостей / Экспорт новостей

Ещё новости по теме:

RosInvest.Com не несет ответственности за опубликованные материалы и комментарии пользователей. Возрастной цензор 16+.

Ответственность за высказанные, размещённую информацию и оценки, в рамках проекта RosInvest.Com, лежит полностью на лицах опубликовавших эти материалы. Использование материалов, допускается со ссылкой на сайт RosInvest.Com.

Skype: rosinvest.com (Русский, English, Zhōng wén).

Архивы новостей за: 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2008, 2007, 2006, 2005, 2004, 2003

Ноябрь 2015: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
Rating@Mail.ru