От барометра до нейросети: ликбез по методам прогнозирования погоды

За привычным уведомлением о дожде скрывается одна из самых грандиозных вычислительных задач, когда-либо решенных человечеством. Мы проследим путь рождения прогноза: от сбора данных спутниками и сложнейших уравнений гидродинамики до новейших нейросетей, меняющих правила игры прямо сейчас. Узнайте, как наука превращает хаос атмосферы в точные цифры, предсказывая всё — от ливня на ближайший час до климата на десятилетия вперед.

Глобальная нервная система планеты

Любой прогноз начинается не в компьютере, а в реальности. Чтобы узнать, какой погода будет завтра, нужно максимально точно знать, какая она прямо сейчас. Это называется начальными условиями, и без них самые мощные уравнения бесполезны. Каждые несколько часов планета проходит своеобразную медицинскую проверку. Тысячи метеостанций на суше, буи, дрейфующие в открытом океане, и датчики на обшивке коммерческих самолетов непрерывно передают данные о температуре, давлении и влажности.

Но главными глазами человечества стали спутники. Они сканируют атмосферу в разных спектрах, позволяя увидеть то, что скрыто от наземного наблюдателя, например, профиль влажности на высоте десяти километров. Ежедневно собираются миллионы терабайт данных, которые стекаются в прогностические центры. Если в этой «нервной системе» случается сбой и мы получаем неточные данные на входе, на выходе нас неизбежно ждет ошибка, которая будет расти с каждым часом прогноза.

Наукастинг: мгновенное предвидение

Когда речь идет о прогнозе на ближайшие пару часов, запускать тяжелую артиллерию суперкомпьютеров часто не имеет смысла — это слишком долго. Здесь в игру вступает наукастинг, или сверхкраткосрочное прогнозирование. Этот метод опирается в основном на данные метеорологических радаров и спутниковые снимки в реальном времени. Представьте, что вы смотрите на движущийся автомобиль и мысленно продлеваете траекторию его пути. Наукастинг делает то же самое с грозовыми облаками и фронтами осадков.

Алгоритмы оптического потока анализируют последовательность изображений, вычисляют вектор движения облачных масс и просто переносят их на карту будущего. Это чистая кинематика и экстраполяция, без сложной физики атмосферы. Именно благодаря наукастингу ваше приложение в телефоне может прислать уведомление: «Дождь начнется через 15 минут». Этот метод невероятно точен на дистанции до двух-трех часов, но затем он быстро теряет силу, так как облака не просто движутся, а рождаются и умирают, чего простая экстраполяция учесть не может.

Гидродинамическая симфония: численные модели

Для прогноза на завтра, послезавтра и на неделю вперед метеорологи используют численные модели прогноза погоды (NWP). Это сердце современной метеорологии. Представьте, что всю атмосферу Земли от поверхности до стратосферы разделили на миллионы виртуальных кубиков, создав трехмерную сетку. В каждом таком кубике суперкомпьютер решает сложнейшие системы дифференциальных уравнений термо- и гидродинамики, известные как уравнения Навье-Стокса. Они описывают, как воздух течет, как он сжимается, как обменивается теплом с океаном и как водяной пар превращается в облака.

Компьютер рассчитывает состояние атмосферы в каждом кубике, затем переходит на следующий временной шаг — скажем, на 10 минут вперед — и повторяет расчет. И так миллионы раз, пока не будет построен прогноз на 10 суток. Чем меньше размер кубика (пространственное разрешение), тем точнее прогноз, но тем больше вычислительной мощности требуется. Именно поэтому метеорология остается одним из главных потребителей ресурсов суперкомпьютеров в мире.

Ансамблевый метод: укрощение эффекта бабочки

Атмосфера — это хаотическая система. Знаменитый «эффект бабочки» гласит, что микроскопическая ошибка в начальных данных может привести к совершенно иному результату через неделю. Поскольку наши измерения текущей погоды никогда не бывают идеальными, метеорологи придумали хитрость, называемую ансамблевым прогнозом. Вместо того чтобы запускать модель один раз, ее запускают 50 раз подряд, каждый раз внося крошечные, едва заметные изменения в начальные данные.

Получается 50 вариантов будущего. Если все 50 моделей показывают, что ураган пойдет на север, синоптики уверены в прогнозе. Если же половина моделей отправляет ураган на запад, а другая — на восток, это сигнал о высокой неопределенности. Именно отсюда берутся проценты вероятности осадков. «Вероятность дождя 30%» означает не то, что намокнет 30% территории, а то, что в 30 из 100 сценариев, проигранных суперкомпьютером, в этой точке шел дождь.

Статистическая постобработка: работа над ошибками

Даже самые совершенные физические модели имеют свои недостатки. Например, модель может систематически занижать температуру в конкретной горной долине или переоценивать силу ветра у побережья из-за особенностей рельефа, которые не вписываются в виртуальную сетку. Чтобы исправить это, используется статистическая постобработка, часто называемая MOS (Model Output Statistics).

Этот метод сравнивает «сырые» прогнозы модели с тем, что реально происходило на метеостанциях в прошлом при схожих условиях. Если статистика показывает, что модель всегда ошибается на два градуса в определенном городе, алгоритм автоматически вносит поправку. Это позволяет адаптировать глобальный прогноз, рассчитанный для огромных территорий, к конкретной точке на карте, где живет пользователь. Без этого этапа прогнозы в мобильных приложениях были бы гораздо менее точными.

Революция нейросетей: искусственный интеллект

В последние годы в прогнозировании происходит тектонический сдвиг, сравнимый с появлением первых компьютеров. На арену выходят нейросетевые модели, и если поначалу тон задавали технологические гиганты с проектами вроде GraphCast от Google DeepMind или Pangu-Weather от Huawei, то теперь инициативу перехватывают профессиональные метеорологи. Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), чья физическая модель считается золотым стандартом в мире, представил собственную революционную разработку — AIFS (Artificial Intelligence/Integrated Forecasting System).

Это стало поворотным моментом: ведущие ученые мира объединили свои глубокие знания физики атмосферы с машинным обучением. Система AIFS обучается на колоссальных архивах данных реанализа (ERA5), вбирая в себя опыт погоды за многие десятилетия. В отличие от классических методов, где суперкомпьютер часами решает дифференциальные уравнения, AIFS ищет скрытые нелинейные паттерны и генерирует глобальный прогноз за считанные минуты, потребляя при этом в тысячи раз меньше энергии. Точность этой системы уже сейчас конкурирует с лучшими традиционными моделями, доказывая, что будущее метеорологии — это гибрид, где искусственный интеллект становится главным союзником физики.

Климатические прогнозы: игра в долгую

Когда речь заходит о прогнозах на месяцы, годы и десятилетия, правила игры меняются кардинально. Невозможно предсказать погоду на конкретный день через год — хаос атмосферы стирает любую точность уже через две недели. Однако можно предсказать среднее состояние системы. Здесь на первый план выходят не начальные условия атмосферы, а граничные условия и медленные процессы. Главный дирижер долгосрочных прогнозов — Мировой океан. Благодаря своей гигантской теплоемкости он меняет температуру очень медленно, влияя на атмосферу месяцами. Явления вроде Эль-Ниньо позволяют предсказывать, будет ли сезон дождливым или засушливым за полгода до его начала.

При прогнозировании климата на десятилетия учитываются совсем иные факторы: солнечная активность, концентрация парниковых газов, таяние ледников и изменения в землепользовании. Модели климата похожи на погодные, но они работают с балансом энергии всей планеты, пытаясь понять, как Земля будет накапливать и перераспределять тепло в новых условиях.

Источник: vk.com

Комментарии: