„Истината никога не вреди на делото.“

В началото на XXI век, във връзка с развитието на сателитната навигация, появата на сателитни комуникационни канали, миниатюризацията на компютрите и хидрометеорологичните измервателни сензори, както и намаляването на консумацията на енергия, появи се нова посока в океанологията – оперативна океанология, способна не само бързо да измерва параметрите на морската среда, но и да моделира и прогнозира състоянието им за няколко дни.
Понастоящем са налични всички предпоставки за разработването на вътрешна система за оперативна океанология (СОО), но етапът на създаване на такава система е много наукоемък и изисква разгръщане не само на високо ефективна мрежа за наблюдение, но също и високоскоростни сателитни комуникации, високопроизводителна изчислителна мощност и разработване на математически модели на Световния океан. Освен това е необходимо да се създадат методически основи за използване на получените данни в ежедневните дейности. И всички тези мрежи, капацитети, средства трябва да бъдат взаимосвързани, обединени в единна система на оперативна океанология.
Комбинирането на наблюдения (които винаги има малко) и модели на геофизична хидродинамика чрез процедурите на взаимно напасване (наречено асимилация) на данни от наблюдения дава възможност да се получи принципно нов продукт под формата на триизмерно представяне на свойствата на пространствено и времево променлива океанска среда, която се актуализира във времето. Това ново качество засяга както приложните аспекти на океанологията, така и фундаменталните изследвания.
Основната роля на COO при решаването на приложни проблеми, включително в интерес на ВМС, е да предоставя надеждни изходни данни за морската среда, отговарящи на изискванията на крайния потребител.
Това повдига един от ключовите въпроси за качеството на оценките, предоставени от СОО във връзка с конкретна задача. Несъответствието между оценките на СОО и истинското състояние на околната среда често се нарича несигурност, която има количествен израз, като правило, под формата на статистически показатели за несъответствието между изчислените и истинските стойности. Важно е да се отбележи, че тези показатели се променят в пространството и времето, а триизмерната пространствена променливост на неопределеността се представя от полетата на тези величини.

Естеството и характеристиката на несигурностите имат няколко източника на несигурност.

Първо. Опростяване на моделите (включително за намаляване на изчислителните разходи). Изчисленията се извършват главно в ограничен диапазон от пространствени и времеви мащаби, наречени „прозорец на мащабите“. Влиянието на промените в свойствата на океанската среда извън този прозорец се пренебрегва. Това влияние се параметризира или свежда до гранични условия. Подобни опростявания и ограничения на изследваните скали са източник на грешки.

Второ. Несигурността възниква поради непълно познаване или пренебрегване на процесите в самия „прозорец на мащабите“, което води до приблизителни представяния. Те се опитват да компенсират липсата на знания чрез въвеждане на параметризация.

Трето. Данните от измерването са необходими за инициализиране на модела и оценка на параметрите. Въпреки това, оригиналните серии от измервания обикновено са ограничени в обхвата и точността. Освен това те често се обработват с цел извличане на информация само в рамките на предварително определен „прозорец от мащаби“, тоест не описват всички процеси в океана, а само част от тях. Следователно първоначалните условия и параметрите на модела са неточни.

Четвърто. Моделите на взаимодействие между океана и атмосферата са приблизителни, а граничните условия са неточни. Например, ефектите от несигурни атмосферни въздействия могат да доминират над несигурността в оценките за състоянието на океана.

Пето. Несигурността е следствие от числената интерпретация, т.е. това са загуби от дискретния характер на изчисленията.
Променливостта на околната среда и несигурността на оценката са свързани, но различни. За всяка оценка част от променливостта, която въвежда грешки, се инвестира в несигурност. Променливостта, която не се взема предвид и не се допуска, се превръща в несигурност в най-чистия си вид.
Това означава, че в океанската среда, която е променлива в широк „прозорец от мащаби“ в пространството и времето, с рядка извадка от данни и голям брой параметри, на които могат да бъдат приписани гранични условия, силната несигурност е неизбежна. При тези условия разпространението на тази несигурност към крайния приложен елемент става практически неизбежно и в резултат на това неговата неработоспособност.
По този начин може да се заключи, че качеството на оперативните океанографски системи, включително надеждността на резултатите от тяхната работа, фокусирани върху крайния потребител и решаване на приложни проблеми, се определя от качеството на моделите, качеството на наблюденията, както и качеството на атмосферното форсиране, детайлите на релефните данни и физическите свойства на дъното.

Нека разгледаме списък с мерки за намаляване на несигурността и съответно за създаване на данни с добро качество за СОО приложения.

1. Подобряване на качеството на моделите на океанската среда чрез отчитане, доколкото е възможно, на фундаментално действащи физически фактори в модела.
Моделите са опростяване на реални процеси, протичащи в Световния океан, и следователно не са точни. Мерките за подобряване на качеството на моделите включват оценка на въздействието и премахване на опростявания във връзка с физическите явления при численото решение на хидродинамичните уравнения. Изчисляването на основните параметри на морската среда се основава на класическата формулировка на проблема за мащабната океанска динамика в традиционните приближения на хидростатиката, Бусинеск и несвиваемостта на морската вода. В традиционните координати на тънък сферичен слой се правят и геометрични приближения, които основно се свеждат до опростяване на записването на силата на Кориолис.
Повечето съвременни модели използват следните приближения:
− апроксимация на хидростатиката;
− приближение на Бусинеск;
− сближаване на несвиваемостта на морската вода;
− апроксимация на тънък сферичен слой;
− пренебрегване на малки геометрични фактори при изчисляване на ковариантната производна на тензорите;
− прилагане на вертикален модел на смесване от типа Филандър-Пакановски;
− пренебрегване на пластичността на леда, пренебрегване на неговата вертикална нехомогенност.
Подобряването на качеството на модела на океанската среда предполага както по-пълно отчитане на всички влияещи фактори и параметри, така и въвеждане на параметризиране на процеси и ефекти, които са извън „прозореца на мащаба“ или процесите на подмрежовия мащаб.
От гледна точка на изпълнението на числени прогнози, явления и процеси, които не могат да бъдат разрешени с помощта на използваната апроксимация на крайни разлики, тоест „пресявани“ през клетките на мрежата, се наричат процеси на подмрежов мащаб.

Тъй като в Световния океан се осъществява взаимодействие между процеси от различен мащаб, е необходимо да се вземе предвид влиянието на дребно мащабните явления в прогнозата. Това влияние обаче не може да бъде описано изрично, тъй като не може точно да се опишат самите процеси в подмрежов мащаб. Следователно, при конструирането на прогностични уравнения и математически модели, те са склонни да отчитат общо влиянието на вълните в подмрежов мащаб, тоест те вземат предвид общия им принос към крайния резултат. Проблемът за описване на влиянието на процесите в подмрежов мащаб върху макропроцесите чрез изразяване на ефектите от дребно мащабните движения чрез функции (параметри), които описват свойствата на макропроцесите, се нарича параметризация.
Параметризирането на дребно мащабните процеси в числените модели е фундаментален научен въпрос и трябва да се отговори от обединените усилия на разработчиците на числени модели и тези, които наблюдават и изучават тези процеси.
Граничните условия също могат да бъдат отнесени към параметризация. Прякото им инструментално определяне в повечето случаи е невъзможно поради факта, че подобна задача изисква практически нереализиран измервателен ресурс.