{"id":44383,"date":"2024-12-16T11:07:53","date_gmt":"2024-12-16T10:07:53","guid":{"rendered":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44383"},"modified":"2024-12-16T11:22:22","modified_gmt":"2024-12-16T10:22:22","slug":"przewodnik-po-prognostycznych-mapach-gornych","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44383","title":{"rendered":"#AkademiaCMM &#8211; Przewodnik po prognostycznych mapach g\u00f3rnych"},"content":{"rendered":"<div class=\"wp-block-post-date\"><time datetime=\"2024-12-16T11:07:53+01:00\">16 grudnia 2024<\/time><\/div>\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n\n<p><span style=\"font-size: 18px;\"><strong>Przewodnik po prognostycznych mapach g\u00f3rnych<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Autor: mgr Artur Surowiecki, IMGW-PIB Centrum Modelowania Meteorologicznego<br \/>Konsultacja: dr Grzegorz Duniec, IMGW-PIB Centrum Modelowania Meteorologicznego<br \/><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Pr\u0119dko\u015b\u0107 pionowa (Pa\/s)<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Pr\u0119dko\u015b\u0107 pionowych ruch\u00f3w powietrza wyra\u017cona jest jako zmiana warto\u015bci ci\u015bnienia atmosferycznego (w Pa) w jednostce czasu (s), w zwi\u0105zku z tym warto\u015bci dodatnie oznaczaj\u0105 osiadanie, a warto\u015bci ujemne wznoszenie. Obszary wznoszenia cz\u0119sto odpowiadaj\u0105 strefom tworzenia si\u0119 zachmurzenia i opad\u00f3w atmosferycznych, zw\u0142aszcza w rejonie ni\u017c\u00f3w i front\u00f3w atmosferycznych. Wska\u017anik nie bierze pod uwag\u0119 proces\u00f3w g\u0142\u0119bokiej, wilgotnej konwekcji, jednak stanowi cenn\u0105 informacj\u0119 w ich prognozowaniu. Ujemne warto\u015bci wska\u017anika, kt\u00f3re wyst\u0119puj\u0105 w dolnej i \u015brodkowej cz\u0119\u015bci troposfery, b\u0119d\u0105 sprzyja\u0142y rozwojowi zachmurzenia konwekcyjnego podczas wyst\u0119powania stanu r\u00f3wnowagi warunkowo chwiejnej.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Wiatr [m\/s] i wysoko\u015b\u0107 geopotencjalna [gpdam] <\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Pr\u0119dko\u015b\u0107 i kierunek wiatru<\/strong> na poszczeg\u00f3lnych wysoko\u015bciach wyra\u017ca pr\u0119dko\u015b\u0107 i kierunek przemieszczania si\u0119 mas powietrznych. Nale\u017cy zwr\u00f3ci\u0107 uwag\u0119, \u017ce w dolnej troposferze (a dok\u0142adniej warstwie granicznej atmosfery rozci\u0105gaj\u0105cej si\u0119 od powierzchni ziemi do wysoko\u015bci 1-2 km nad ni\u0105) obok wielko\u015bci gradientu barycznego du\u017cy wp\u0142yw na pr\u0119dko\u015b\u0107 i kierunek wiatru b\u0119d\u0105 mie\u0107 w\u0142a\u015bciwo\u015bci powierzchni ziemi, w tym jej ukszta\u0142towanie i rodzaj pod\u0142o\u017ca (las, teren zabudowany, pola uprawne, powierzchnia wody) a tak\u017ce pora dnia. Ka\u017cdy rodzaj pod\u0142o\u017ca ma inny wsp\u00f3\u0142czynnik szorstko\u015bci, z czym wi\u0105\u017ce si\u0119 inna wielko\u015b\u0107 tarcia wywieranego na przemieszczaj\u0105ce si\u0119 nad nim powietrze. W warstwie granicznej atmosfery charakterystyczne jest zmniejszenie pr\u0119dko\u015bci wiatru oraz odchylenie jego kierunku na lewo wzgl\u0119dem wy\u017cszych poziom\u00f3w, wyst\u0119powanie poryw\u00f3w wiatru i turbulencji, a tak\u017ce dobowy cykl zmian w pr\u0119dko\u015bci i kierunku wiatru. W dzie\u0144 (o ile nie wyst\u0119puje zachmurzenie znacz\u0105co zmniejszaj\u0105ce dop\u0142yw promieniowania s\u0142onecznego do powierzchni ziemi) w przyziemnej cz\u0119\u015bci warstwy granicznej pr\u0119dko\u015b\u0107 wiatru wzrasta i pojawiaj\u0105 si\u0119 porywy wiatru, podczas gdy w \u015brodkowej i g\u00f3rnej cz\u0119\u015bci warstwy granicznej pr\u0119dko\u015b\u0107 wiatru spada. W nocy sytuacja si\u0119 odwraca i wiatr wyst\u0119puj\u0105cy przy ziemi zmniejsza swoj\u0105 pr\u0119dko\u015b\u0107, natomiast w \u015brodkowej i g\u00f3rnej cz\u0119\u015bci warstwy granicznej pr\u0119dko\u015b\u0107 wiatru zdecydowanie si\u0119 zwi\u0119ksza. W atmosferze swobodnej (powy\u017cej g\u00f3rnej granicy warstwy granicznej) kierunek wiatru jest zgodny z kierunkiem przebiegu izohips (linii \u0142\u0105cz\u0105cych punkty o tej samej wysoko\u015bci geopotencjalnej).<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Wysoko\u015b\u0107 geopotencjalna <\/strong>\u2013 koordynata pionowa u\u017cywana w meteorologii, gdzie poziomem odniesienia jest \u015bredni poziom morza. Wysoko\u015b\u0107 nad poziomem morza, na kt\u00f3rej wyst\u0119puje ci\u015bnienie atmosferyczne o okre\u015blonej warto\u015bci wyra\u017cona w dekametrach geopotencjalnych (gpdam). Wysoko\u015b\u0107 geopotencjalna w danym miejscu jest zmienna w czasie, a zmiany te warunkowane s\u0105 przemieszczaniem si\u0119 uk\u0142ad\u00f3w barycznych. Na podstawie obliczonej dla okre\u015blonych powierzchni izobarycznych (powierzchni o jednakowej warto\u015bci ci\u015bnienia atmosferycznego) wysoko\u015bci geopotencjalnej wykonuje si\u0119 mapy bezwzgl\u0119dnej topografii barycznej (TB), kt\u00f3re ze wzgl\u0119du na du\u017c\u0105 ilo\u015b\u0107 informacji o stanie atmosfery, jakie dostarczaj\u0105, nale\u017c\u0105 do najwa\u017cniejszych map u\u017cywanych przez synoptyk\u00f3w do prognozowania pogody. Do tych informacji mo\u017cemy zaliczy\u0107 m.in. po\u0142o\u017cenie i kierunki przemieszczania si\u0119 g\u0142\u00f3wnych uk\u0142ad\u00f3w barycznych kszta\u0142tuj\u0105cych pogod\u0119 w skali synoptycznej czy te\u017c cechy i nat\u0119\u017cenie cyrkulacji atmosferycznej. Na mapach bezwzgl\u0119dnej topografii barycznej znajduj\u0105 si\u0119 izohipsy, czyli linie punkty o tej samej wysoko\u015bci geopotencjalnej. Widoczne na mapach TB ograniczone obszary o obni\u017conych wysoko\u015bciach, kt\u00f3re tworz\u0105 na powierzchni izobarycznej ugi\u0119cia przypominaj\u0105ce lej, to ni\u017ce. Z kolei obszary o podwy\u017cszonych wysoko\u015bciach, kt\u00f3re tworz\u0105 ugi\u0119cia powierzchni izobarycznej w kszta\u0142cie kopu\u0142y b\u0119d\u0105 wyznacza\u0142y miejsca wyst\u0119powania wy\u017c\u00f3w. Dodatkowo na mapach powierzchni znajduj\u0105cych si\u0119 w g\u00f3rnej i \u015brodkowej troposferze mo\u017cliwe jest zidentyfikowanie po\u0142o\u017cenia rozleg\u0142ych fal atmosferycznych, nazywanych r\u00f3wnie\u017c falami Rossby\u2019go. Fale te rozwijaj\u0105 si\u0119 na skutek rotacji Ziemi, maj\u0105 zasadnicze znaczenie w wymianie ciep\u0142a pomi\u0119dzy niskimi i wysokimi szeroko\u015bciami geograficznymi oraz dla proces\u00f3w pogodotw\u00f3rczych w umiarkowanych szeroko\u015bciach geograficznych. Ich powstawaniu sprzyjaj\u0105 du\u017ce pasma g\u00f3rskie czy te\u017c kontrasty wyst\u0119puj\u0105ce pomi\u0119dzy kontynentami a oceanami. Ka\u017cda z tych fal sk\u0142ada si\u0119 z grzbietu (obszar z trzech stron otoczony ni\u017cszymi wysoko\u015bciami geopotencjalnymi, nazywanego r\u00f3wnie\u017c klinem) i doliny (obszar z trzech stron otoczony wy\u017cszymi wysoko\u015bciami geopotencjalnymi, inaczej nazywanej zatok\u0105). W grzbiecie znajduje si\u0119 ciep\u0142a masa powietrzna, natomiast w dolinie ch\u0142odna. W g\u00f3rnej cz\u0119\u015bci troposfery, wzd\u0142u\u017c kraw\u0119dzi grzbietu i doliny fali, w miejscu wyst\u0119powania du\u017cego gradientu temperatury cz\u0119sto rozwija si\u0119 d\u0142uga i w\u0105ska strefa wiatru o du\u017cych pr\u0119dko\u015bciach (30-100 m\/s), kt\u00f3r\u0105 nazywa si\u0119 pr\u0105dem strumieniowym. Nale\u017cy podkre\u015bli\u0107, \u017ce po\u0142o\u017cenie o\u015brodk\u00f3w i centr\u00f3w poszczeg\u00f3lnych uk\u0142ad\u00f3w barycznych na powierzchniach izobarycznych znajduj\u0105cych si\u0119 w dolnej cz\u0119\u015bci troposfery og\u00f3\u0142 nie odpowiada ich po\u0142o\u017ceniu na powierzchniach znajduj\u0105cych si\u0119 wy\u017cej. Ponadto im wy\u017csza powierzchnia izobaryczna, tym wolniej zachodz\u0105 du\u017ce zmiany rozk\u0142adu pola wysoko\u015bci geopotencjalnej. Rozk\u0142ad wysoko\u015bci geopotencjalnej w g\u00f3rnej troposferze b\u0119dzie kontrolowa\u0142 po\u0142o\u017cenie ni\u017c\u00f3w i wy\u017c\u00f3w w dolnej troposferze, dzi\u0119ki czemu mapy najwy\u017cszych poziom\u00f3w troposfery s\u0105 bardzo przydatne w orientacyjnym prognozowaniu przebiegu pogody w danym regionie geograficznym na d\u0142u\u017csze terminy. Najcz\u0119\u015bciej u\u017cywane mapy bezwzgl\u0119dnej topografii barycznej to mapy powierzchni izobarycznych 300, 500, 700 i 850 hPa.<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" class=\"aligncenter\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Obraz1a.png\" width=\"715\" height=\"349\" \/><\/p>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Wirowo\u015b\u0107 wzgl\u0119dna [0.00001\/s]<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Wirowo\u015b\u0107 wzgl\u0119dna<\/strong> &#8211; jest to miara rotacji pola pr\u0119dko\u015bci powietrza w poziomie (wzd\u0142u\u017c pionowej osi) wzgl\u0119dem ustalonego punktu znajduj\u0105cego si\u0119 na p\u0142aszczy\u017anie Ziemi. Inaczej ujmuj\u0105c, jest to warto\u015b\u0107 opisuj\u0105ca tendencj\u0119 do skr\u0119cania trajektorii ruchu (rotacji) powietrza w poziomie. Warto\u015bci r\u00f3\u017cne od zera b\u0119d\u0105 \u015bwiadczy\u0142y o tym, \u017ce powietrze porusza si\u0119 po torze krzywoliniowym. Warto\u015bci dodatnie wskazuj\u0105 na sk\u0142onno\u015b\u0107 do tworzenia si\u0119 rotacji przeciwnej do ruchu wskaz\u00f3wek zegara (przemieszczaj\u0105ca si\u0119 cz\u0105stka powietrza b\u0119dzie mie\u0107 sk\u0142onno\u015b\u0107 do skr\u0119cania na lewo). Oznacza to, \u017ce na p\u00f3\u0142kuli p\u00f3\u0142nocnej warto\u015bci dodatnie wirowo\u015bci wzgl\u0119dnej b\u0119d\u0105 zwi\u0105zane z rotacj\u0105 cyklonaln\u0105, a na p\u00f3\u0142kuli po\u0142udniowej z rotacj\u0105 antycyklonaln\u0105. Po uwzgl\u0119dnieniu rotacji Ziemi poprzez dodanie warto\u015bci tak zwanego parametru Coriolisa do wirowo\u015bci wzgl\u0119dnej otrzymywana jest wirowo\u015b\u0107 absolutna. <\/span><br \/><span style=\"font-size: 16px;\">W prognozowaniu pogody najwa\u017cniejsze znaczenie maj\u0105 mapy wirowo\u015bci wzgl\u0119dnej dla powierzchni izobarycznych znajduj\u0105cych si\u0119 w \u015brodkowej i g\u00f3rnej troposferze. Mapy te s\u0105 pomocne w identyfikacji obszar\u00f3w tworzenia si\u0119 ni\u017c\u00f3w i wy\u017c\u00f3w. Nap\u0142yw wy\u017cszych warto\u015bci wirowo\u015bci wzgl\u0119dnej nad dany obszar cz\u0119sto wi\u0105\u017ce si\u0119 ze wznoszeniem mas powietrznych, w zwi\u0105zku z czym mapa z rozk\u0142adem warto\u015bci wirowo\u015bci mo\u017ce u\u0142atwi\u0107 rozpoznanie obszar\u00f3w tworzenia si\u0119 zachmurzenia.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Deficyt punktu rosy [\u00b0C]<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Deficyt punktu rosy <\/strong>jest r\u00f3\u017cnic\u0105 temperatury powietrza i temperatury punktu rosy (temperatury, do jakiej musi zosta\u0107 sch\u0142odzone powietrze, aby osi\u0105gn\u0119\u0142o stan nasycenia par\u0105 wodn\u0105). Jest miar\u0105 niedosytu pary wodnej w powietrzu. Im wy\u017csza warto\u015b\u0107 deficytu punktu rosy, tym powietrze jest wzgl\u0119dnie bardziej suche, st\u0105d wysokie warto\u015bci tego wska\u017anika b\u0119d\u0105 zazwyczaj zwi\u0105zane z obszarami wysokiego ci\u015bnienia. Z kolei warto\u015bci bardzo niskie (w tym 0\u00b0C) wskazuj\u0105 na stan powietrza bliski lub odpowiadaj\u0105cy nasyceniu par\u0105 wodn\u0105 i b\u0119d\u0105 zwi\u0105zane wyst\u0119powaniem stref zachmurzenia.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Tabela 1.<\/strong> Deficyt punktu rosy (T-Td) a prawdopodobie\u0144stwo wyst\u0119powania zachmurzenia na r\u00f3\u017cnych poziomach izobarycznych (wg Szewczaka, 2014)<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" class=\"aligncenter\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/tab1.png\" width=\"501\" height=\"227\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Tabela 2. <\/strong>\u015arednie warto\u015bci deficytu punktu rosy (T-Td) wykorzystywane do wyznaczania stref zachmurzenia na r\u00f3\u017cnych poziomach izobarycznych (wg Kaczanowskiego, 1987)<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" class=\"aligncenter\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/tab2.png\" width=\"435\" height=\"280\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Temperatura powietrza<\/strong> <strong>[\u00b0C]<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Temperatura powietrza<\/strong> jest jednym z element\u00f3w pogody. Jest ona \u015bci\u015ble zwi\u0105zana z chaotycznym ruchem cz\u0105steczek, z kt\u00f3rych zbudowane jest powietrze. Im \u015brednia pr\u0119dko\u015b\u0107 ruch cz\u0105stek jest wy\u017csza, tym wy\u017csza b\u0119dzie temperatura powietrza. W przypadku r\u00f3\u017cnic w temperaturze pomi\u0119dzy dwoma cia\u0142ami (na przyk\u0142ad masami powietrznymi), pomi\u0119dzy tymi cia\u0142ami przekazywane jest ciep\u0142o, a proces ten sko\u0144czy si\u0119 w momencie, gdy temperatura obydw\u00f3ch cia\u0142 osi\u0105gnie t\u0119 sam\u0105 warto\u015b\u0107. W warstwie granicznej atmosfery warto\u015b\u0107 temperatury podlega zmianom w cyklu dobowym. Najwi\u0119ksze zmiany dobowe zachodz\u0105 przy powierzchni ziemi, natomiast im wy\u017cej, tym zmiany s\u0105 mniejsze, a w swobodnej atmosferze nie zachodz\u0105. Z tego wynika, \u017ce rozk\u0142ad temperatury w \u015brodkowej i g\u00f3rnej troposferze kszta\u0142towany jest przez takie procesy jak transport mas powietrznych o odmiennej temperaturze, kondensacj\u0119 i parowanie czy te\u017c adiabatyczne ogrzewanie i sch\u0142adzanie powietrza. W celu zdiagnozowania w\u0142a\u015bciwo\u015bci mas powietrznych, ich granic (w tym r\u00f3wnie\u017c po\u0142o\u017cenia front\u00f3w atmosferycznych), kierunku i pr\u0119dko\u015bci przemieszczania si\u0119 najcz\u0119\u015bciej u\u017cywa si\u0119 map g\u00f3rnych dla powierzchni izobarycznej 850 hPa. Innym istotnym poziomem, dla kt\u00f3rego sprawdza si\u0119 rozk\u0142ad warto\u015bci temperatury, jest powierzchnia izobaryczna 500 hPa. Obszary z wyra\u017anie ni\u017csz\u0105 na tym poziome temperatur\u0105 cz\u0119sto wi\u0105\u017c\u0105 si\u0119 z wyst\u0119powaniem r\u00f3wnowagi warunkowo chwiejnej, a wi\u0119c z mo\u017cliwo\u015bci\u0105 rozwoju zachmurzenia konwekcyjnego, przelotnych opad\u00f3w deszczu i burz.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Po na\u0142o\u017ceniu na map\u0119 g\u00f3rn\u0105 rozk\u0142adu temperatury izohips oznaczaj\u0105cych wysoko\u015b\u0107 geopotencjaln\u0105 danej powierzchni izobarycznej mo\u017cna zidentyfikowa\u0107 obszary niestabilno\u015bci baroklinowej. Obszary te zwi\u0105zane s\u0105 ze strefami du\u017cego poziomego gradientu temperatury, gdzie obszary sta\u0142ej g\u0119sto\u015bci i sta\u0142ego ci\u015bnienia nie pokrywaj\u0105 si\u0119. W obszarach niestabilno\u015bci baroklinowej wyst\u0119puje tzw. wiatr termiczny, kt\u00f3ry jest tak naprawd\u0119 r\u00f3\u017cnic\u0105 pomi\u0119dzy kierunkiem i pr\u0119dko\u015bci\u0105 wiatru na dw\u00f3ch poziomach troposfery (inaczej &#8211; pionowym \u015bcinaniem wiatru). Baroklinowy przep\u0142yw powietrza jest niestabilny, poniewa\u017c wyst\u0119puje w miejscu rozgraniczaj\u0105cym dwie masy powietrzne o r\u00f3\u017cnych g\u0119sto\u015bciach, co z kolei przek\u0142ada si\u0119 na wyst\u0119powanie pomi\u0119dzy nimi energii potencjalnej. W takim przypadku nawet najmniejsze zaburzenie b\u0119dzie powodowa\u0107, \u017ce uk\u0142ad b\u0119dzie d\u0105\u017cy\u0142 do zminimalizowania wyst\u0119puj\u0105cej w nim energii potencjalnej, co b\u0119dzie przejawia\u0142o si\u0119 w atmosferze w postaci rozwoju o\u015brodk\u00f3w ni\u017cowych wraz z systemami front\u00f3w atmosferycznych.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Wilgotno\u015b\u0107 wzgl\u0119dna [%] i wysoko\u015b\u0107 geopotencjalna [gpdam]<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Wilgotno\u015b\u0107 wzgl\u0119dna<\/strong> jest stosunkiem ci\u015bnienia parcjalnego pary wodnej zawartej w powietrzu do ci\u015bnienia pary nasyconej w powietrzu o danej temperaturze wyra\u017conym w procentach. Jego warto\u015b\u0107 waha si\u0119 w przedziale od 0% do 100%. Im wy\u017csza jest wilgotno\u015b\u0107 wzgl\u0119dna, tym powietrze znajduje si\u0119 bli\u017cej stanu nasycenia par\u0105 wodn\u0105. W przypadku osi\u0105gni\u0119cia warto\u015bci 100% pod wp\u0142ywem mikroskopijnych drobin (j\u0105der kondensacji) rozpoczyna si\u0119 proces kondensacji pary wodnej, tworz\u0105 si\u0119 chmury oraz opady atmosferyczne. Podobnie, jak w przypadku temperatury, wilgotno\u015b\u0107 wzgl\u0119dna w warstwie granicznej b\u0119dzie podlega\u0142a wahaniom w cyklu dobowym. Wraz ze wzrostem temperatury jej warto\u015b\u0107 b\u0119dzie si\u0119 obni\u017ca\u0107, a ze spadkiem wzrasta\u0107, chyba \u017ce nad danym obszarem nast\u0105pi nap\u0142yw masy powietrznej o innych w\u0142a\u015bciwo\u015bciach, w tym innej zawarto\u015bci pary wodnej. Nale\u017cy pami\u0119ta\u0107 o tym, \u017ce im wy\u017csza jest temperatura powietrza, tym wy\u017csze jest te\u017c ci\u015bnienie pary nasyconej. Oznacza to, \u017ce taka sama warto\u015b\u0107 ci\u015bnienia parcjalnego pary wodnej b\u0119dzie przek\u0142ada\u0107 si\u0119 na inne warto\u015bci wilgotno\u015bci wzgl\u0119dnej wyst\u0119puj\u0105ce przy r\u00f3\u017cnych warto\u015bciach temperatury. W celu wyra\u017cenia faktycznej zawarto\u015bci pary wodnej w powietrzu nale\u017cy u\u017cy\u0107 wilgotno\u015bci bezwzgl\u0119dnej.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Wysoko\u015b\u0107 geopotencjalna &#8211; wyja\u015bniono powy\u017cej<\/strong>.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Dywergencja [0.00001\/s]<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Dywergencja<\/strong> \u2013 wska\u017anik u\u017cywany do prognozowania obszar\u00f3w wznoszenia mas powietrznych. Dywergencja pola wiatru informuje o tym, czy linie pr\u0105du powietrza na danym obszarze rozbiegaj\u0105 si\u0119 lub zbiegaj\u0105, przy czym obszary rozbie\u017cno\u015bci linii pr\u0105du s\u0105 okre\u015blane jako obszary dywergencji, a zbie\u017cno\u015bci jako konwergencji. W przypadku rozbie\u017cno\u015bci linii pr\u0105du warto\u015b\u0107 wska\u017anika jest dodatnia, a w przypadku zbie\u017cno\u015bci ujemna. \u0141atwo sobie wyobrazi\u0107, \u017ce je\u015bli linie pr\u0105du powietrza rozbiegaj\u0105 si\u0119 w danym miejscu p\u0142aszczyzny poziomej, powietrze to musi nap\u0142ywa\u0107 z g\u00f3ry (taka sytuacja b\u0119dzie mie\u0107 miejsce w dolnej troposferze) lub z do\u0142u (w \u015brodkowej i g\u00f3rnej troposferze) i na odwr\u00f3t &#8211; w przypadku zbiegania si\u0119 linii, nadmiar powietrza b\u0119dzie si\u0119 unosi\u0142 (w dolnej troposferze) lub opada\u0142 (w \u015brodkowej i g\u00f3rnej troposferze). Tak wi\u0119c dywergencja jest jednym z element\u00f3w sk\u0142adaj\u0105cych si\u0119 na wyst\u0119powanie pionowych ruch\u00f3w powietrza w troposferze, a jej znak oraz poziom wyst\u0119powania w troposferze b\u0119dzie decydowa\u0142 o wznoszeniu lub opadaniu powietrza. Na uwadze trzeba mie\u0107 r\u00f3wnie\u017c to, \u017ce dywergentny przep\u0142yw powietrza wyst\u0119puje r\u00f3wnie\u017c na obszarach wzrostu pr\u0119dko\u015bci wiatru, w miejscu wyst\u0119powania r\u00f3wnoleg\u0142e przebiegaj\u0105cych linii pr\u0105du. W takiej samej sytuacji, na obszarach spadku pr\u0119dko\u015bci, ma miejsce przep\u0142yw konwergentny. Najistotniejsze znaczenie dla proces\u00f3w odpowiadaj\u0105cych za przebieg pogody na danym obszarze ma pole dywergencji w dolnej i \u015brodkowej troposferze. W przypadku dolnych partii troposfery (w szczeg\u00f3lno\u015bci warstwy granicznej) obszary dywergencji s\u0105 zwi\u0105zane z obszarami wy\u017c\u00f3w, wa\u0142\u00f3w i klin\u00f3w wy\u017cowych, gdzie wyst\u0119puje osiadanie, natomiast obszary konwergencji wi\u0105\u017c\u0105 si\u0119 z obszarami zatok, bruzd i o\u015brodk\u00f3w ni\u017cowych, gdzie wyst\u0119puje wznoszenie. W przypadku \u015brodkowych i g\u00f3rnych partii troposfery, obszary dywergencji wyst\u0119puj\u0105 w przedniej cz\u0119\u015bci dolin (zatok) i w tylnej cz\u0119\u015bci grzbiet\u00f3w fal g\u00f3rnych i s\u0105 zwi\u0105zane z rozleg\u0142ymi strefami wznoszenia mas powietrznych. Z kolei obszary konwergencji rozwijaj\u0105 si\u0119 na ty\u0142ach dolin fal g\u00f3rnych oraz w przednich cz\u0119\u015bciach grzbiet\u00f3w fal g\u00f3rnych, a ich po\u0142o\u017cenie odpowiada lokalizacji rozleg\u0142ych obszar\u00f3w osiadania powietrza. W wyidealizowanym modelu pr\u0105du strumieniowego o prostej osi r\u00f3wnoleg\u0142ej do jego d\u0142ugo\u015bci, dywergencja pola wiatru rozwija si\u0119 w jego lewym regionie wyj\u015bcia i w prawym regionie wej\u015bcia, z kolei konwergencja b\u0119dzie zwi\u0105zana z prawym regionem wyj\u015bcia oraz lewym regionem wej\u015bcia. W przedniej cz\u0119\u015bci zatok fal g\u00f3rnych, kt\u00f3re odpowiadaj\u0105 lewemu regionowi wyj\u015bcia powietrza z pr\u0105du strumieniowego, rozwijaj\u0105 si\u0119 cz\u0119sto ni\u017ce oraz rozleg\u0142e strefy zachmurzenia. Proces rozwoju ni\u017cu przy wyst\u0119powaniu silnej dywergencji w lewym regionie wyj\u015bcia powietrza z pr\u0105du strumieniowego mo\u017ce mie\u0107 gwa\u0142towny przebieg.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Tendencja zmiany wysoko\u015bci geopotencjalnej (izalohipsy) [gpm\/3h]<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Tendencja zmiany wysoko\u015bci geopotencjalnej <\/strong>wskazuje na regiony, do kt\u00f3rych przemieszczaj\u0105 si\u0119 ni\u017ce, zatoki, grzbiety i wy\u017ce g\u00f3rne. Ruch o\u015brodk\u00f3w barycznych jest zale\u017cny od kierunku i pr\u0119dko\u015bci wiatru na poziomie przenoszenia (znajduje si\u0119 on pomi\u0119dzy poziomami izobarycznymi 600 hPa i 700 hPa) oraz od warunk\u00f3w termicznych (ni\u017ce przemieszczaj\u0105 si\u0119 w kierunku obszar\u00f3w ciep\u0142ych, a wy\u017ce w stron\u0119 ch\u0142odu). Bardzo du\u017ce znaczenie dla ruchu o\u015brodk\u00f3w barycznych b\u0119dzie mia\u0142a ich faza rozwoju (na przyk\u0142ad m\u0142ode ni\u017ce poruszaj\u0105 si\u0119 szybko podczas gdy stare, wype\u0142niaj\u0105ce si\u0119 o\u015brodki przemieszczaj\u0105 si\u0119 powoli), a nawet kszta\u0142t izohips otaczaj\u0105cych obszar o\u015brodka niskiego ci\u015bnienia lub centrum wysokiego ci\u015bnienia. W przypadku o\u015brodka niskiego ci\u015bnienia o kszta\u0142cie kolistym o\u015brodek ten b\u0119dzie si\u0119 przemiesza\u0142 w stron\u0119 obszaru z najwi\u0119kszym spadkiem wysoko\u015bci geopotencjalnej, jednak w przypadku kszta\u0142tu eliptycznego b\u0119dzie przesuwa\u0142 si\u0119 w kierunku zgodnym z dwusieczn\u0105 k\u0105ta mi\u0119dzy d\u0142u\u017csz\u0105 osi\u0105 obszaru najni\u017cszych warto\u015bci ci\u015bnienia a prost\u0105 wyznaczaj\u0105c\u0105 kierunek gradientu izoalohipsometrycznego\/izalobarycznego (kierunkiem najszybszego spadku tendencji wysoko\u015bci geopotencjalnej lub ci\u015bnienia atmosferycznego wzgl\u0119dem odleg\u0142o\u015bci). Ponadto na p\u00f3\u0142kuli p\u00f3\u0142nocnej podczas swojej w\u0119dr\u00f3wki ni\u017c b\u0119dzie stopniowo skr\u0119ca\u0142 na lewo (przeciwnie do ruchu wskaz\u00f3wek zegara), a wy\u017c na prawo.<\/span><\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" class=\"aligncenter\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2024\/12\/Obraz2a.png\" width=\"401\" height=\"174\" \/><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Ryc. 1. Kierunek przemieszczania si\u0119 o\u015brodka ni\u017cowego i centrum wy\u017cu w zale\u017cno\u015bci od kszta\u0142tu izobar (podr\u0119cznik DWOPK, 1991 oraz Kaczanowski, 1987)<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Mapy pola zmian wysoko\u015bci geopotencjalnej wskazuj\u0105 r\u00f3wnie\u017c nasilanie si\u0119 lub s\u0142abni\u0119cie poszczeg\u00f3lnych uk\u0142ad\u00f3w barycznych, kt\u00f3re wyst\u0105pi\u0142o w ci\u0105gu ostatnich 3 godzin do danego terminu o ile tylko pr\u0119dko\u015b\u0107 przemieszczania si\u0119 tych uk\u0142ad\u00f3w jest niewielka, a zmiana wysoko\u015bci geopotencjalniej w ich obr\u0119bie znaczna. Mapa mo\u017ce by\u0107 zatem u\u017cywana pomocniczo do okre\u015blenia kierunk\u00f3w przemieszczania si\u0119 poszczeg\u00f3lnych uk\u0142ad\u00f3w barycznych oraz do zidentyfikowania ich etapu rozwoju. Dodatkowo wska\u017anik ten b\u0119dzie pomocny w okre\u015bleniu adwekcji termicznej w warstwie troposfery, kt\u00f3ra znajduje si\u0119 poni\u017cej powierzchni izobarycznej, dla kt\u00f3rej obliczono tendencj\u0119. Spadek wysoko\u015bci geopotencjalnej b\u0119dzie wtedy zwi\u0105zany z adwekcj\u0105 ch\u0142odu w tej\u017ce warstwie, z kolei wzrost z adwekcj\u0105 ciep\u0142a.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Tendencja zmiany ci\u015bnienia atmosferycznego (izalobary) [hPa\/3h]<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Tendencja zmiany ci\u015bnienia jest wska\u017anikiem powszechnie u\u017cywanym w meteorologii synoptycznej. Jej podstawowe zastosowania obejmuj\u0105 okre\u015blenie intensywno\u015bci, etapu rozwoju i kierunk\u00f3w przemieszczania si\u0119 uk\u0142ad\u00f3w barycznych. Izalobary to widoczne na mapie linie \u0142\u0105cz\u0105ce punkty o tej samej warto\u015bci zmiany ci\u015bnienia. Mocno ujemna warto\u015b\u0107 tendencji zmian ci\u015bnienia atmosferycznego na og\u00f3\u0142 wskazuje na szybkie pog\u0142\u0119bianie zbli\u017caj\u0105cego si\u0119 ni\u017cu i wyst\u0119powanie du\u017cego gradientu barycznego, z czym zwi\u0105zane jest wyst\u0119powanie silnego wiatru, a czasami tak\u017ce intensywnych opad\u00f3w. Du\u017ca dodatnia warto\u015b\u0107 tendencji oznacza z kolei szybkie nadej\u015bcie rozbudowuj\u0105cego si\u0119 wy\u017cu, co przewa\u017cnie jest r\u00f3wnoznaczne z popraw\u0105 pogody. W miesi\u0105cach p\u00f3\u0142rocza ciep\u0142ego nawet niewielkie spadki ci\u015bnienia atmosferycznego mog\u0105 z kolei wskazywa\u0107 na tworzenie si\u0119 p\u0142ytkich o\u015brodk\u00f3w niskiego ci\u015bnienia oraz zatok ni\u017cowych, w kt\u00f3rych obr\u0119bie podczas wyst\u0119powania r\u00f3wnowagi warunkowo chwiejnej mo\u017ce rozwin\u0105\u0107 si\u0119 strefa burz i opad\u00f3w konwekcyjnych. Ponadto tendencja zmian ci\u015bnienia atmosferycznego u\u0142atwia identyfikacj\u0119 punktu okluzji systemu front\u00f3w atmosferycznych, a jej najbardziej ujemne warto\u015bci wskazuj\u0105 na kierunek przemieszczania si\u0119 tego punktu w kolejnych godzinach.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Uskok wiatru [m\/s] <\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Pionowy uskok (\u015bcinanie) wiatru to jeden z najwa\u017cniejszych wska\u017anik\u00f3w u\u017cywanych w prognozowaniu potencjalnej si\u0142y i trwa\u0142o\u015bci burz. Jest to r\u00f3\u017cnica pr\u0119dko\u015bci lub kierunku wiatru pomi\u0119dzy wy\u017cszym i ni\u017cszym poziomem w troposferze. Du\u017ce warto\u015bci tego parametru zwi\u0105zane s\u0105 z frontami atmosferycznymi, w rejonie kt\u00f3rych wyst\u0119puje znaczna warto\u015b\u0107 poziomego gradientu temperatury oraz silna adwekcja termiczna. Pionowe uskoki wiatru s\u0105 \u017ar\u00f3d\u0142em wirowo\u015bci poziomej, na skutek kt\u00f3rej podczas wyst\u0119powania r\u00f3wnowagi warunkowo chwiejnej mo\u017ce rozwin\u0105\u0107 si\u0119 szczeg\u00f3lnie gro\u017ana forma uk\u0142adu konwekcyjnego \u2013 superkom\u00f3rka. Na mapach dost\u0119pnych w serwisie prezentowany jest rozk\u0142ad przestrzenny pionowego uskoku pr\u0119dko\u015bciowego wiatru z warstw 0-6 km, 0-3 km i 0-1 km nad powierzchni\u0105 ziemi. Szczeg\u00f3lnie istotne dla rozwoju superkom\u00f3rek burzowych jest wyst\u0119powanie du\u017cych (ok. 15 m\/s i wy\u017cszych) warto\u015bci pionowego uskoku pr\u0119dko\u015bciowego wiatru z warstwy 0-6 km. Ponadto du\u017ce warto\u015bci pionowego uskoku wiatru w warstwie 0-3 km sprzyjaj\u0105 rozwojowi liniowych uk\u0142ad\u00f3w konwekcyjnych cz\u0119sto przynosz\u0105cych bardzo silne porywy wiatru, a du\u017ce warto\u015bci pionowego pr\u0119dko\u015bciowego uskoku wiatru z warstwy 0-1 km sprzyjaj\u0105 tworzeniu si\u0119 tr\u0105b powietrznych. Og\u00f3lnie rzecz bior\u0105c, du\u017ce warto\u015bci pionowego \u015bcinania wiatru b\u0119d\u0105 sprzyja\u0107 wyst\u0119powaniu d\u0142ugotrwa\u0142ych i wewn\u0119trznie dobrze zorganizowanych uk\u0142ad\u00f3w konwekcyjnych przynosz\u0105cych burze i zjawiska im towarzysz\u0105ce o du\u017cym nat\u0119\u017ceniu. Du\u017ce warto\u015bci pionowego pr\u0119dko\u015bciowego uskoku wiatru b\u0119d\u0105 r\u00f3wnie\u017c przyczyn\u0105 wyst\u0119powania turbulencji, st\u0105d znajomo\u015b\u0107 jego aktualnych i prognozowanych warto\u015bci jest potrzebna przy planowaniu operacji lotniczych, zw\u0142aszcza w ramach lotnictwa og\u00f3lnego.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Tendencja termiczna (izalotermy) [\u00b0C\/3h]<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Tendencja termiczna dla okre\u015blonej powierzchni izobarycznej informuje o intensywno\u015bci adwekcji termicznej i jej znaku, jak r\u00f3wnie\u017c zmian temperatury na skutek wyst\u0119powania proces\u00f3w adiabatycznych nad danym obszarem. Por\u00f3wnuj\u0105c wyniki uzyskane z r\u00f3\u017cnych poziom\u00f3w atmosfery (np. map\u0119 rozk\u0142adu tendencji termicznej na powierzchni izobarycznej 850 hPa z map\u0105 tendencji z powierzchni 500 hPa) mo\u017cemy oceni\u0107, czy troposfera staje si\u0119 chwiejna (na przyk\u0142ad na skutek wzrostu temperatury na powierzchni 925 hPa i jednoczesnego spadku na powierzchni 500 hPa) b\u0105d\u017a stabilna (na przyk\u0142ad na skutek spadku temperatury na powierzchni 925 hPa przy jednoczesnym wzro\u015bcie na powierzchni 500 hPa). Mapy obejmuj\u0105ce warstw\u0119 graniczn\u0105 troposfery (powierzchnie 850, 925 i 950 hPa) mog\u0105 by\u0107 przydatne w prognozowaniu zachmurzenia, mgie\u0142 i sytuacji ze smogiem w p\u00f3\u0142roczu ch\u0142odnym, zw\u0142aszcza podczas przej\u015bcia ciep\u0142ego frontu atmosferycznego lub zalegania ch\u0142odnego i wilgotnego powietrza w przypowierzchniowej warstwie troposfery. Przegl\u0105d map z dolnych poziom\u00f3w troposfery mo\u017ce r\u00f3wnie\u017c wspom\u00f3c prognozowanie zasi\u0119gu stref opad\u00f3w marzn\u0105cych.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Spadek (pionowy gradient*) temperatury 850-500 hPa [\u00b0C\/100m]<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Spadek (pionowy gradient*) temperatury jest r\u00f3\u017cnic\u0105 temperatury pomi\u0119dzy powierzchniami izobarycznymi 500 a 850 hPa podzielon\u0105 przez r\u00f3\u017cnic\u0119 odleg\u0142o\u015bci mi\u0119dzy obydwiema powierzchniami. Wskazuje na tempo spadku temperatury wraz z wysoko\u015bci\u0105. Wska\u017anik ten umo\u017cliwia identyfikacje stanu r\u00f3wnowagi troposfery. Je\u015bli warto\u015b\u0107 pionowego gradientu temperatury jest wy\u017csza od warto\u015bci gradientu wilgotnoadiabatycznego, wtedy wyst\u0119puje r\u00f3wnowaga warunkowo chwiejna sprzyjaj\u0105ca powstawaniu stref burz i opad\u00f3w konwekcyjnych (przelotnych). Na og\u00f3\u0142 przyjmuje si\u0119, \u017ce r\u00f3wnowaga warunkowo chwiejna wyst\u0119puje przy pionowym gradiencie temperatury przekraczaj\u0105cym warto\u015b\u0107 0,6\u00b0C\/100 m, jednak w zale\u017cno\u015bci od pory roku i temperatury masy powietrza wyst\u0119puj\u0105cej w danym miejscu warto\u015b\u0107 ta mo\u017ce by\u0107 ni\u017csza (zw\u0142aszcza p\u00f3\u017an\u0105 wiosn\u0105 i latem) lub wy\u017csza (zw\u0142aszcza w miesi\u0105cach zimowych). Nale\u017cy pami\u0119ta\u0107, \u017ce w celu w\u0142a\u015bciwego zdiagnozowania potencja\u0142u do rozwoju chmur Cumulonimbus, stref opad\u00f3w konwekcyjnych i burz potrzebne s\u0105 jeszcze mapy prezentuj\u0105ce rozk\u0142ad przestrzenny wilgotno\u015bci wzgl\u0119dnej dla powierzchni izobarycznych w dolnej i \u015brodkowej troposferze, a tak\u017ce mapy pr\u0119dko\u015bci pionowej w dolnej i \u015brodkowej troposferze (opcjonalnie mapy linii pr\u0105du powietrza z przypowierzchniowej warstwy troposfery i mapy rozk\u0142adu adwekcji wirowo\u015bci z uwzgl\u0119dnieniem adwekcji termicznej dla \u015brodkowych partii troposfery). <\/span><br \/><span style=\"font-size: 16px;\">* w celu obliczenia pionowego gradient temperatury, od temperatury powierzchni izobarycznej 500 hPa powinni\u015bmy odj\u0105\u0107 temperatur\u0119 powierzchni 850 hPa, a nast\u0119pnie warto\u015b\u0107 t\u0119 podzieli\u0107 przez r\u00f3\u017cnic\u0119 odleg\u0142o\u015bci mi\u0119dzy obydwiema powierzchniami. Tak obliczone tempo zmiany temperatury wyjdzie ujemne, zgodne ze stanem rzeczywistym (temperatura wraz z wysoko\u015bci\u0105 oczywi\u015bcie spada, a sytuacje, w kt\u00f3rych ro\u015bnie, wyst\u0119puj\u0105 stosunkowo rzadko i dotycz\u0105 jedynie warstw troposfery o mi\u0105\u017cszo\u015bci zaledwie kilkuset metr\u00f3w, nie wp\u0142ywaj\u0105c w om\u00f3wionym przypadku na znak uzyskanej w wyniku oblicze\u0144 warto\u015bci). Z tego wynika, \u017ce spadek temperatury w pionie (ang. <em> lapse rate<\/em>) to nic innego jak pionowy gradient temperatury, lecz ze znakiem przeciwnym. W praktyce meteorologicznej upowszechni\u0142o si\u0119 stosowanie warto\u015bci pionowego spadku temperatury.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Temperatura ekwiwalentno-potencjalna [\u00b0C]<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Temperatura ekwiwalentno-potencjalna to temperatura, jak\u0105 by osi\u0105gn\u0119\u0142a porcja powietrza, gdyby w wyniku wznoszenia na drodze kondensacji usuni\u0119to z niej ca\u0142\u0105 par\u0119 wodn\u0105, a nast\u0119pnie adiabatycznie (bez wymiany ciep\u0142a z otoczeniem) sprowadzono do poziomu ci\u015bnienia standardowego, tj. 1000 hPa. Na skutek wydzielenia si\u0119 ciep\u0142a utajonego kondensacji podczas wznoszenia temperatura ekwiwalentno-potencjalna b\u0119dzie zatem wy\u017csza od temperatury powietrza, natomiast wielko\u015b\u0107 r\u00f3\u017cnicy pomi\u0119dzy tymi warto\u015bciami b\u0119dzie wskazywa\u0142a na wielko\u015b\u0107 \u0142adunku pary wodnej zawartej w powietrzu. Im wi\u0119ksza jest r\u00f3\u017cnica pomi\u0119dzy obydwoma temperaturami i im wy\u017csza jest temperatura ekwiwalentno-potencjalna, tym wy\u017csza b\u0119dzie zawarto\u015b\u0107 pary wodnej w powietrzu. W meteorologii synoptycznej mapy rozk\u0142adu warto\u015bci temperatury ekwiwalentno-potencjalnej znajduj\u0105 szerokie zastosowanie. Rozk\u0142ad warto\u015bci temperatury ekwiwalentno-potencjalnej dok\u0142adniej wskazuje po\u0142o\u017cenie front\u00f3w atmosferycznych, zw\u0142aszcza w miesi\u0105cach p\u00f3\u0142rocza ch\u0142odnego, gdy r\u00f3\u017cnice termiczne pomi\u0119dzy masami powietrza przed i za frontem cz\u0119sto nie s\u0105 wyra\u017ane. Fronty charakteryzuj\u0105 si\u0119 wyst\u0119powaniem w\u0105skich i silnie wyd\u0142u\u017conych stref du\u017cego poziomego gradientu temperatury ekwiwalentno-potencjalnej (du\u017ce zag\u0119szczenie izoterm), kt\u00f3ry cz\u0119sto jest wi\u0119kszy od gradientu temperatury powietrza. W takiej sytuacji oznacza to, \u017ce za frontem b\u0119dzie nap\u0142ywa\u0107 powietrze nie tylko o innych w\u0142a\u015bciwo\u015bciach termicznych, ale r\u00f3wnie\u017c o innej zawarto\u015bci pary wodnej. Z kolei w p\u00f3\u0142roczu ciep\u0142ym du\u017ce warto\u015bci temperatury ekwiwalentno-potencjalnej w dolnej troposferze zwi\u0105zane s\u0105 ze strefami chwiejno\u015bci, zw\u0142aszcza gdy wyst\u0119puj\u0105 w pobli\u017cu front\u00f3w atmosferycznych. Do opracowywania prognoz i analiz meteorologicznych najcz\u0119\u015bciej u\u017cywane s\u0105 map rozk\u0142adu temperatury ekwiwalentno-potencjalnej w dolnej troposferze, w szczeg\u00f3lno\u015bci z powierzchni izobarycznej 850 hPa.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Topografia wzgl\u0119dna TW 850-500 i wysoko\u015b\u0107 geopotencjalna 500 hPa [gpdam]<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Mapy topografii wzgl\u0119dnej (TW) to jedne z najcz\u0119\u015bciej u\u017cywanych przez synoptyk\u00f3w map prezentuj\u0105cych rozk\u0142ad warto\u015bci wska\u017anik\u00f3w. Mapy te przedstawiaj\u0105 odleg\u0142o\u015b\u0107 wyra\u017cona w gpdam (dekametrach geopotencjalnych) pomi\u0119dzy par\u0105 powierzchni izobarycznych (na przyk\u0142ad 500 i 850 hPa). Grubo\u015b\u0107 warstwy ograniczonej tymi powierzchniami jest funkcj\u0105 jej \u015bredniej temperatury. Im wy\u017csza temperatura, tym wi\u0119ksza b\u0119dzie grubo\u015b\u0107 warstwy. Z tego wzgl\u0119du izohipsy wykre\u015blone na mapie topografii wzgl\u0119dnej traktujemy jak izotermy, a miejsca ich zag\u0119szczenia b\u0119d\u0105 wskazywa\u0142y na orientacyjne po\u0142o\u017cenie front\u00f3w atmosferycznych. Ponadto mapy topografii wzgl\u0119dnej u\u017cywane s\u0105 w celu szybkiego zidentyfikowania w\u0142a\u015bciwo\u015bci mas powietrznych nap\u0142ywaj\u0105cych nad dany obszar oraz do okre\u015blenia kierunku i intensywno\u015bci adwekcji termicznej. Wzrost grubo\u015bci warstwy pomi\u0119dzy zadanymi powierzchniami b\u0119dzie oznacza\u0142 adwekcj\u0119 ciep\u0142a, za\u015b spadek adwekcj\u0119 ch\u0142odu. Na\u0142o\u017con\u0105 map\u0119 wzgl\u0119dnej topografii barycznej na map\u0119 topografii bezwzgl\u0119dnej nazywamy map\u0105 termobaryczn\u0105.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Wysoko\u015b\u0107 geopotencjalna &#8211; wyja\u015bniono powy\u017cej<\/strong>.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Topografia wzgl\u0119dna TW 1000-850 i wysoko\u015b\u0107 geopotencjalna 500 hPa [gpdam]<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Mapy topografii wzgl\u0119dnej (TW) to jedne z najcz\u0119\u015bciej u\u017cywanych przez synoptyk\u00f3w map prezentuj\u0105cych rozk\u0142ad warto\u015bci wska\u017anik\u00f3w. Mapy te przedstawiaj\u0105 odleg\u0142o\u015b\u0107 wyra\u017cona w gpdam (dekametrach geopotencjalnych) pomi\u0119dzy par\u0105 powierzchni izobarycznych (na przyk\u0142ad 850 i 1000 hPa). Grubo\u015b\u0107 warstwy ograniczonej tymi powierzchniami jest funkcj\u0105 jej \u015bredniej temperatury. Im wy\u017csza temperatura, tym wi\u0119ksza b\u0119dzie grubo\u015b\u0107 warstwy. Z tego wzgl\u0119du izohipsy wykre\u015blone na mapie topografii wzgl\u0119dnej traktujemy jak izotermy, a miejsca ich zag\u0119szczenia b\u0119d\u0105 wskazywa\u0142y na orientacyjne po\u0142o\u017cenie front\u00f3w atmosferycznych. Ponadto mapy topografii wzgl\u0119dnej u\u017cywane s\u0105 w celu szybkiego zidentyfikowania w\u0142a\u015bciwo\u015bci mas powietrznych nap\u0142ywaj\u0105cych nad dany obszar oraz do okre\u015blenia kierunku i intensywno\u015bci adwekcji termicznej. Wzrost grubo\u015bci warstwy pomi\u0119dzy zadanymi powierzchniami b\u0119dzie oznacza\u0142 adwekcj\u0119 ciep\u0142a, za\u015b spadek adwekcj\u0119 ch\u0142odu. Na\u0142o\u017con\u0105 map\u0119 wzgl\u0119dnej topografii barycznej na map\u0119 topografii bezwzgl\u0119dnej nazywamy map\u0105 termobaryczn\u0105.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Wysoko\u015b\u0107 geopotencjalna &#8211; wyja\u015bniono powy\u017cej<\/strong>.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Wilgotno\u015b\u0107 w\u0142a\u015bciwa powietrza (SH)<\/strong><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">Wilgotno\u015b\u0107 w\u0142a\u015bciwa powietrza to stosunek masy wody zawartej w danej obj\u0119to\u015bci powietrza do jej masy ca\u0142kowitej (z wod\u0105), wyra\u017cony w g\/kg. Im wy\u017csza wilgotno\u015b\u0107 w\u0142a\u015bciwa powietrza, tym wi\u0119ksza b\u0119dzie zawarto\u015b\u0107 pary wodnej w powietrzu, przy czym nale\u017cy pami\u0119ta\u0107, \u017ce wraz ze wzrostem temperatury powietrza o okre\u015blonej obj\u0119to\u015bci wzrasta te\u017c ilo\u015b\u0107 pary wodnej, jak\u0105 powietrze to mo\u017ce pomie\u015bci\u0107. Zwi\u0105zek ten jest opisany r\u00f3wnaniem wyk\u0142adniczym. Z tej zale\u017cno\u015bci wynika, \u017ce rozk\u0142ad przestrzenny wilgotno\u015bci w\u0142a\u015bciwej b\u0119dzie pomocny w ocenie rozmieszczenia i w\u0142a\u015bciwo\u015bci mas powietrznych, a tak\u017ce front\u00f3w atmosferycznych, szczeg\u00f3lnie w dolnej troposferze, gdzie wyst\u0119puje stosunkowo wysoka temperatura. Wilgotno\u015b\u0107 w\u0142a\u015bciwa powietrza jest wska\u017anikiem podobnym do stosunku zmieszania, kt\u00f3ry wyra\u017ca mas\u0119 pary wodnej (w gramach) przypadaj\u0105c\u0105 na 1 kg suchego powietrza.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: left;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Literatura:<\/strong><\/span><\/p>\n<ol style=\"text-align: justify;\">\n<li><span style=\"font-size: 16px;\">Szewczak P., Meteorologia dla pilota samolotowego; Avia-Test, Pozna\u0144, 2014.<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-size: 16px;\">Kaczanowski L. (1987), Analiza i prognoza pogody dla lotnictwa; Dow\u00f3dztwo Wojsk Obrony Powietrznej Kraju, Warszawa, 1987; nr OPK 1021\/86.<\/span><\/li>\n<li><span style=\"font-size: 16px;\">Meteorologia synoptyczna; Dow\u00f3dztwo Wojsk Obrony Powietrznej Kraju,<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 16px;\">T.1.-Warszawa, 1991; nr OPK 1156\/90.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Przewodnik po prognostycznych mapach g\u00f3rnych<br \/>\nAutor: mgr Artur Surowiecki<br \/>\nKonsultacja: dr Grzegorz Duniec<\/p>\n<p>Pr\u0119dko\u015b\u0107 pionowa (Pa\/s)<br \/>\nPr\u0119dko\u015b\u0107 pionowych ruch\u00f3w powietrza wyra\u017cona jest jako zmiana warto\u015bci ci\u015bnienia atmosferycznego (w Pa) w jednostce czasu (s), <\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"templates\/landing.php","meta":{"ocean_post_layout":"","ocean_both_sidebars_style":"","ocean_both_sidebars_content_width":0,"ocean_both_sidebars_sidebars_width":0,"ocean_sidebar":"0","ocean_second_sidebar":"0","ocean_disable_margins":"enable","ocean_add_body_class":"","ocean_shortcode_before_top_bar":"","ocean_shortcode_after_top_bar":"","ocean_shortcode_before_header":"","ocean_shortcode_after_header":"","ocean_has_shortcode":"","ocean_shortcode_after_title":"","ocean_shortcode_before_footer_widgets":"","ocean_shortcode_after_footer_widgets":"","ocean_shortcode_before_footer_bottom":"","ocean_shortcode_after_footer_bottom":"","ocean_display_top_bar":"off","ocean_display_header":"off","ocean_header_style":"custom","ocean_center_header_left_menu":"0","ocean_custom_header_template":"2993","ocean_custom_logo":0,"ocean_custom_retina_logo":0,"ocean_custom_logo_max_width":0,"ocean_custom_logo_tablet_max_width":0,"ocean_custom_logo_mobile_max_width":0,"ocean_custom_logo_max_height":0,"ocean_custom_logo_tablet_max_height":0,"ocean_custom_logo_mobile_max_height":0,"ocean_header_custom_menu":"0","ocean_menu_typo_font_family":"0","ocean_menu_typo_font_subset":"","ocean_menu_typo_font_size":0,"ocean_menu_typo_font_size_tablet":0,"ocean_menu_typo_font_size_mobile":0,"ocean_menu_typo_font_size_unit":"px","ocean_menu_typo_font_weight":"","ocean_menu_typo_font_weight_tablet":"","ocean_menu_typo_font_weight_mobile":"","ocean_menu_typo_transform":"","ocean_menu_typo_transform_tablet":"","ocean_menu_typo_transform_mobile":"","ocean_menu_typo_line_height":0,"ocean_menu_typo_line_height_tablet":0,"ocean_menu_typo_line_height_mobile":0,"ocean_menu_typo_line_height_unit":"","ocean_menu_typo_spacing":0,"ocean_menu_typo_spacing_tablet":0,"ocean_menu_typo_spacing_mobile":0,"ocean_menu_typo_spacing_unit":"","ocean_menu_link_color":"","ocean_menu_link_color_hover":"","ocean_menu_link_color_active":"","ocean_menu_link_background":"","ocean_menu_link_hover_background":"","ocean_menu_link_active_background":"","ocean_menu_social_links_bg":"","ocean_menu_social_hover_links_bg":"","ocean_menu_social_links_color":"","ocean_menu_social_hover_links_color":"","ocean_disable_title":"default","ocean_disable_heading":"default","ocean_post_title":"","ocean_post_subheading":"","ocean_post_title_style":"","ocean_post_title_background_color":"","ocean_post_title_background":0,"ocean_post_title_bg_image_position":"","ocean_post_title_bg_image_attachment":"","ocean_post_title_bg_image_repeat":"","ocean_post_title_bg_image_size":"","ocean_post_title_height":0,"ocean_post_title_bg_overlay":0.5,"ocean_post_title_bg_overlay_color":"","ocean_disable_breadcrumbs":"default","ocean_breadcrumbs_color":"","ocean_breadcrumbs_separator_color":"","ocean_breadcrumbs_links_color":"","ocean_breadcrumbs_links_hover_color":"","ocean_display_footer_widgets":"off","ocean_display_footer_bottom":"off","ocean_custom_footer_template":"0"},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v19.5.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>#AkademiaCMM - Przewodnik po prognostycznych mapach g\u00f3rnych - Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Sztuczna inteligencja (AI), a w szczeg\u00f3lno\u015bci metody g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego (ML) wykorzystuj\u0105ce sieci neuronowe, s\u0105 w ostatnich latach z sukcesem wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Prognozowanie pogody to jeden z obiecuj\u0105cych obszar\u00f3w zastosowa\u0144, obejmuj\u0105cy potencjalnie liczne implementacjemetod sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c procesy modelowania i doprowadzi\u0107 do post\u0119p\u00f3w metodologicznych, zwi\u0105zanych ze sporym wzrostem wydajno\u015bci proces\u00f3w prognozowania i jako\u015bci samych prognoz pogody. Tradycyjne modele pogodowe i klimatyczne opieraj\u0105 si\u0119 na r\u00f3wnaniach fizycznych i statystycznych, kt\u00f3re symuluj\u0105 zmiany w atmosferze, oceanach i na l\u0105dzie. Rozwi\u0105zywanie wspomnianych r\u00f3wna\u0144 jest jednak czasoch\u0142onne i wymagaj\u0105 ogromnych zasob\u00f3w obliczeniowych, szczeg\u00f3lnie przy prognozach o wysokiej rozdzielczo\u015bci. Sztuczna inteligencja, a zw\u0142aszcza zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oferuje narz\u0119dzia, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c i udoskonali\u0107 modelowanie meteorologiczne i poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz, jednocze\u015bnie skracaj\u0105c czas potrzebny na ich przygotowanie.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44383\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"#AkademiaCMM - Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Sztuczna inteligencja (AI), a w szczeg\u00f3lno\u015bci metody g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego (ML) wykorzystuj\u0105ce sieci neuronowe, s\u0105 w ostatnich latach z sukcesem wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Prognozowanie pogody to jeden z obiecuj\u0105cych obszar\u00f3w zastosowa\u0144, obejmuj\u0105cy potencjalnie liczne implementacjemetod sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c procesy modelowania i doprowadzi\u0107 do post\u0119p\u00f3w metodologicznych, zwi\u0105zanych ze sporym wzrostem wydajno\u015bci proces\u00f3w prognozowania i jako\u015bci samych prognoz pogody. Tradycyjne modele pogodowe i klimatyczne opieraj\u0105 si\u0119 na r\u00f3wnaniach fizycznych i statystycznych, kt\u00f3re symuluj\u0105 zmiany w atmosferze, oceanach i na l\u0105dzie. Rozwi\u0105zywanie wspomnianych r\u00f3wna\u0144 jest jednak czasoch\u0142onne i wymagaj\u0105 ogromnych zasob\u00f3w obliczeniowych, szczeg\u00f3lnie przy prognozach o wysokiej rozdzielczo\u015bci. Sztuczna inteligencja, a zw\u0142aszcza zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oferuje narz\u0119dzia, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c i udoskonali\u0107 modelowanie meteorologiczne i poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz, jednocze\u015bnie skracaj\u0105c czas potrzebny na ich przygotowanie.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44383\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/Meteoimgw\/\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-12-16T10:22:22+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ksiezyc-krag-ciemnosc-obiekt.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"2880\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1920\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:title\" content=\"#AkademiaCMM - Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody\" \/>\n<meta name=\"twitter:description\" content=\"Sztuczna inteligencja (AI), a w szczeg\u00f3lno\u015bci metody g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego (ML) wykorzystuj\u0105ce sieci neuronowe, s\u0105 w ostatnich latach z sukcesem wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Prognozowanie pogody to jeden z obiecuj\u0105cych obszar\u00f3w zastosowa\u0144, obejmuj\u0105cy potencjalnie liczne implementacjemetod sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c procesy modelowania i doprowadzi\u0107 do post\u0119p\u00f3w metodologicznych, zwi\u0105zanych ze sporym wzrostem wydajno\u015bci proces\u00f3w prognozowania i jako\u015bci samych prognoz pogody. Tradycyjne modele pogodowe i klimatyczne opieraj\u0105 si\u0119 na r\u00f3wnaniach fizycznych i statystycznych, kt\u00f3re symuluj\u0105 zmiany w atmosferze, oceanach i na l\u0105dzie. Rozwi\u0105zywanie wspomnianych r\u00f3wna\u0144 jest jednak czasoch\u0142onne i wymagaj\u0105 ogromnych zasob\u00f3w obliczeniowych, szczeg\u00f3lnie przy prognozach o wysokiej rozdzielczo\u015bci. Sztuczna inteligencja, a zw\u0142aszcza zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oferuje narz\u0119dzia, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c i udoskonali\u0107 modelowanie meteorologiczne i poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz, jednocze\u015bnie skracaj\u0105c czas potrzebny na ich przygotowanie.\" \/>\n<meta name=\"twitter:image\" content=\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ksiezyc-krag-ciemnosc-obiekt.png\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@IMGW_CMM\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"14 minut\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44383\",\"url\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44383\",\"name\":\"#AkademiaCMM - Przewodnik po prognostycznych mapach g\u00f3rnych - Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#website\"},\"datePublished\":\"2024-12-16T10:07:53+00:00\",\"dateModified\":\"2024-12-16T10:22:22+00:00\",\"description\":\"Sztuczna inteligencja (AI), a w szczeg\u00f3lno\u015bci metody g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego (ML) wykorzystuj\u0105ce sieci neuronowe, s\u0105 w ostatnich latach z sukcesem wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Prognozowanie pogody to jeden z obiecuj\u0105cych obszar\u00f3w zastosowa\u0144, obejmuj\u0105cy potencjalnie liczne implementacjemetod sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c procesy modelowania i doprowadzi\u0107 do post\u0119p\u00f3w metodologicznych, zwi\u0105zanych ze sporym wzrostem wydajno\u015bci proces\u00f3w prognozowania i jako\u015bci samych prognoz pogody. Tradycyjne modele pogodowe i klimatyczne opieraj\u0105 si\u0119 na r\u00f3wnaniach fizycznych i statystycznych, kt\u00f3re symuluj\u0105 zmiany w atmosferze, oceanach i na l\u0105dzie. Rozwi\u0105zywanie wspomnianych r\u00f3wna\u0144 jest jednak czasoch\u0142onne i wymagaj\u0105 ogromnych zasob\u00f3w obliczeniowych, szczeg\u00f3lnie przy prognozach o wysokiej rozdzielczo\u015bci. Sztuczna inteligencja, a zw\u0142aszcza zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oferuje narz\u0119dzia, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c i udoskonali\u0107 modelowanie meteorologiczne i poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz, jednocze\u015bnie skracaj\u0105c czas potrzebny na ich przygotowanie.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44383#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44383\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44383#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"#AkademiaCMM &#8211; Przewodnik po prognostycznych mapach g\u00f3rnych\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/\",\"name\":\"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB\",\"description\":\"CMOK-LMM Laboratorium pe\u0142ni pa\u0144stwow\u0105 s\u0142u\u017cb\u0119 hydrologiczno-meteorologiczn\u0105 w zakresie numerycznych prognoz pogody, kt\u00f3rego zadaniem jest konsolidacja kompetencji w obszarze modelowania zjawisk pogodowych oraz dalszego rozwoju numerycznych modeli pogody (NMP).\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#organization\",\"name\":\"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB\",\"url\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/\",\"sameAs\":[\"https:\/\/www.facebook.com\/Meteoimgw\/\",\"https:\/\/twitter.com\/IMGW_CMM\"],\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/MODELE_LOGO_UNIFIKACJA_v2.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/MODELE_LOGO_UNIFIKACJA_v2.png\",\"width\":1356,\"height\":365,\"caption\":\"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#\/schema\/logo\/image\/\"}}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"#AkademiaCMM - Przewodnik po prognostycznych mapach g\u00f3rnych - Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB","description":"Sztuczna inteligencja (AI), a w szczeg\u00f3lno\u015bci metody g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego (ML) wykorzystuj\u0105ce sieci neuronowe, s\u0105 w ostatnich latach z sukcesem wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Prognozowanie pogody to jeden z obiecuj\u0105cych obszar\u00f3w zastosowa\u0144, obejmuj\u0105cy potencjalnie liczne implementacjemetod sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c procesy modelowania i doprowadzi\u0107 do post\u0119p\u00f3w metodologicznych, zwi\u0105zanych ze sporym wzrostem wydajno\u015bci proces\u00f3w prognozowania i jako\u015bci samych prognoz pogody. Tradycyjne modele pogodowe i klimatyczne opieraj\u0105 si\u0119 na r\u00f3wnaniach fizycznych i statystycznych, kt\u00f3re symuluj\u0105 zmiany w atmosferze, oceanach i na l\u0105dzie. Rozwi\u0105zywanie wspomnianych r\u00f3wna\u0144 jest jednak czasoch\u0142onne i wymagaj\u0105 ogromnych zasob\u00f3w obliczeniowych, szczeg\u00f3lnie przy prognozach o wysokiej rozdzielczo\u015bci. Sztuczna inteligencja, a zw\u0142aszcza zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oferuje narz\u0119dzia, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c i udoskonali\u0107 modelowanie meteorologiczne i poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz, jednocze\u015bnie skracaj\u0105c czas potrzebny na ich przygotowanie.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44383","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"#AkademiaCMM - Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody","og_description":"Sztuczna inteligencja (AI), a w szczeg\u00f3lno\u015bci metody g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego (ML) wykorzystuj\u0105ce sieci neuronowe, s\u0105 w ostatnich latach z sukcesem wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Prognozowanie pogody to jeden z obiecuj\u0105cych obszar\u00f3w zastosowa\u0144, obejmuj\u0105cy potencjalnie liczne implementacjemetod sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c procesy modelowania i doprowadzi\u0107 do post\u0119p\u00f3w metodologicznych, zwi\u0105zanych ze sporym wzrostem wydajno\u015bci proces\u00f3w prognozowania i jako\u015bci samych prognoz pogody. Tradycyjne modele pogodowe i klimatyczne opieraj\u0105 si\u0119 na r\u00f3wnaniach fizycznych i statystycznych, kt\u00f3re symuluj\u0105 zmiany w atmosferze, oceanach i na l\u0105dzie. Rozwi\u0105zywanie wspomnianych r\u00f3wna\u0144 jest jednak czasoch\u0142onne i wymagaj\u0105 ogromnych zasob\u00f3w obliczeniowych, szczeg\u00f3lnie przy prognozach o wysokiej rozdzielczo\u015bci. Sztuczna inteligencja, a zw\u0142aszcza zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oferuje narz\u0119dzia, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c i udoskonali\u0107 modelowanie meteorologiczne i poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz, jednocze\u015bnie skracaj\u0105c czas potrzebny na ich przygotowanie.","og_url":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44383","og_site_name":"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/Meteoimgw\/","article_modified_time":"2024-12-16T10:22:22+00:00","og_image":[{"width":2880,"height":1920,"url":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ksiezyc-krag-ciemnosc-obiekt.png","type":"image\/png"}],"twitter_card":"summary_large_image","twitter_title":"#AkademiaCMM - Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody","twitter_description":"Sztuczna inteligencja (AI), a w szczeg\u00f3lno\u015bci metody g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego (ML) wykorzystuj\u0105ce sieci neuronowe, s\u0105 w ostatnich latach z sukcesem wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Prognozowanie pogody to jeden z obiecuj\u0105cych obszar\u00f3w zastosowa\u0144, obejmuj\u0105cy potencjalnie liczne implementacjemetod sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c procesy modelowania i doprowadzi\u0107 do post\u0119p\u00f3w metodologicznych, zwi\u0105zanych ze sporym wzrostem wydajno\u015bci proces\u00f3w prognozowania i jako\u015bci samych prognoz pogody. Tradycyjne modele pogodowe i klimatyczne opieraj\u0105 si\u0119 na r\u00f3wnaniach fizycznych i statystycznych, kt\u00f3re symuluj\u0105 zmiany w atmosferze, oceanach i na l\u0105dzie. Rozwi\u0105zywanie wspomnianych r\u00f3wna\u0144 jest jednak czasoch\u0142onne i wymagaj\u0105 ogromnych zasob\u00f3w obliczeniowych, szczeg\u00f3lnie przy prognozach o wysokiej rozdzielczo\u015bci. Sztuczna inteligencja, a zw\u0142aszcza zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oferuje narz\u0119dzia, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c i udoskonali\u0107 modelowanie meteorologiczne i poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz, jednocze\u015bnie skracaj\u0105c czas potrzebny na ich przygotowanie.","twitter_image":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/obraz-zawierajacy-ksiezyc-krag-ciemnosc-obiekt.png","twitter_site":"@IMGW_CMM","twitter_misc":{"Szacowany czas czytania":"14 minut"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44383","url":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44383","name":"#AkademiaCMM - Przewodnik po prognostycznych mapach g\u00f3rnych - Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB","isPartOf":{"@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#website"},"datePublished":"2024-12-16T10:07:53+00:00","dateModified":"2024-12-16T10:22:22+00:00","description":"Sztuczna inteligencja (AI), a w szczeg\u00f3lno\u015bci metody g\u0142\u0119bokiego uczenia maszynowego (ML) wykorzystuj\u0105ce sieci neuronowe, s\u0105 w ostatnich latach z sukcesem wykorzystywane w wielu zastosowaniach. Prognozowanie pogody to jeden z obiecuj\u0105cych obszar\u00f3w zastosowa\u0144, obejmuj\u0105cy potencjalnie liczne implementacjemetod sztucznej inteligencji, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c procesy modelowania i doprowadzi\u0107 do post\u0119p\u00f3w metodologicznych, zwi\u0105zanych ze sporym wzrostem wydajno\u015bci proces\u00f3w prognozowania i jako\u015bci samych prognoz pogody. Tradycyjne modele pogodowe i klimatyczne opieraj\u0105 si\u0119 na r\u00f3wnaniach fizycznych i statystycznych, kt\u00f3re symuluj\u0105 zmiany w atmosferze, oceanach i na l\u0105dzie. Rozwi\u0105zywanie wspomnianych r\u00f3wna\u0144 jest jednak czasoch\u0142onne i wymagaj\u0105 ogromnych zasob\u00f3w obliczeniowych, szczeg\u00f3lnie przy prognozach o wysokiej rozdzielczo\u015bci. Sztuczna inteligencja, a zw\u0142aszcza zaawansowane techniki uczenia maszynowego, oferuje narz\u0119dzia, kt\u00f3re mog\u0105 wspom\u00f3c i udoskonali\u0107 modelowanie meteorologiczne i poprawi\u0107 dok\u0142adno\u015b\u0107 prognoz, jednocze\u015bnie skracaj\u0105c czas potrzebny na ich przygotowanie.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44383#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44383"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?page_id=44383#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"#AkademiaCMM &#8211; Przewodnik po prognostycznych mapach g\u00f3rnych"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#website","url":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/","name":"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB","description":"CMOK-LMM Laboratorium pe\u0142ni pa\u0144stwow\u0105 s\u0142u\u017cb\u0119 hydrologiczno-meteorologiczn\u0105 w zakresie numerycznych prognoz pogody, kt\u00f3rego zadaniem jest konsolidacja kompetencji w obszarze modelowania zjawisk pogodowych oraz dalszego rozwoju numerycznych modeli pogody (NMP).","publisher":{"@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#organization","name":"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB","url":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/","sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/Meteoimgw\/","https:\/\/twitter.com\/IMGW_CMM"],"logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/MODELE_LOGO_UNIFIKACJA_v2.png","contentUrl":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/MODELE_LOGO_UNIFIKACJA_v2.png","width":1356,"height":365,"caption":"Laboratorium Modelowania Meteorologicznego CMOK IMGW-PIB"},"image":{"@id":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/#\/schema\/logo\/image\/"}}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/44383"}],"collection":[{"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=44383"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/44383\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":44421,"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/44383\/revisions\/44421"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cmm.imgw.pl\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=44383"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}