Когда-то погоду предсказывали по форме облаков. Сейчас у нас есть суперкомпьютеры, но и они не всегда точны. Разбираемся, как прогнозируют погоду в XXI веке
У людей часто возникают вопросы о точности прогнозов погоды и методах прогнозирования. Разбираемся, как выглядит работа синоптиков и может ли искусственный интеллект вывести ее на новый уровень
Об эксперте: Александр Ганьшин, руководитель сервиса «Яндекс. Погода», кандидат физико-математических наук.
Почему разные приложения дают разные прогнозы
Это происходит потому, что провайдеры используют разные алгоритмы, основанные на разных моделях прогнозов с разным уровнем детализации. Кто-то просто «штампует» прогнозы моделей, не делая поправку на реальную погоду. Другие нанимают синоптиков для наблюдений и исправлений ошибок.
Большинство популярных сайтов с прогнозами в интернете, отображают данные либо из американской GFS, либо из европейской ECMWF. Национальные метеослужбы делают прогнозы по собственным локальным моделям. Поэтому прогнозы погоды на Гисметео будет отличаться от Росгидромета.
Что такое прогнозирование погоды
Прогноз погоды — научно обоснованное предположение о том, какая погода будет в определенное время в определенном месте. Наука о погоде и методах ее предсказания называется синоптической метеорологией. Она является частью метеорологии — науки, изучающей атмосферу Земли и происходящих в ней явлениях. Специалистов, которые составляют прогнозы, называют синоптиками.
Прогнозы погоды можно условно разделить:
Прогноз погоды могут делать с помощью:
Сегодня почти во всех странах существуют региональные национальные метеослужбы. Гидрометцентр для России, Метеофранс для Франции, Оффенбах для Германии и т. д. Туда стекаются метеоданные о текущем состоянии атмосферы для дальнейших расчетов прогнозов погоды. Все национальные метеослужбы обмениваются информацией со Всемирной метеорологической организацией (ВМО), членами которого являются 193 государства и 6 территорий.
Почему синоптики ошибаются
Точность краткосрочных прогнозов равна 95%. Прогнозы на пятые сутки имеют успешность на 80%, на 10 и более дней — только в половине случаев.
На точность прогнозов влияет множество факторов: количество и качество собираемых данных, способы их сбора и обработки, компьютерные ошибки и тот простой факт, что атмосфера Земли хаотична и ее очень трудно предсказать.
Ниже — основные причины, по которым погода не соответствует предсказаниям.
Неполнота наблюдений
Для идеального прогноза погоды необходимо точно знать текущие данные о фактической погоде на территории в несколько тысяч километров. Прогноз больше, чем на неделю, требует информации о том, что происходит с погодой на всем земном шаре.
На сегодня текущее состояние атмосферы известно приближенно, поскольку многие области планеты наблюдаются приборами слабо — океаны, тропики, пустыни, горы.
Как правило, метеостанций в городах значительно больше, чем в менее населенных районах. Среднее расстояние между метеостанциями на европейской территории России — 150 километров, в Сибири ― 300, на арктическом побережье еще больше. Данные в районах, где нет станций, восстанавливаются при помощи нахождения промежуточного значения, то есть приближенно. За счет этого возникают ошибки. Увеличивать плотность сети глобального наблюдения можно, но не бесконечно, поэтому данные никогда не станут полными.
Атмосфера хаотична
Синоптики пытаются предсказать то, что по своей природе непредсказуемо. Атмосфера представляет собой хаотичную систему: небольшое изменение состояния атмосферы в одном месте может иметь значительные последствия в другом — так проявляется «эффект бабочки». Любая ошибка, которая возникает в прогнозе, будет быстро увеличиваться и вызывать дальнейшие, но уже в большем масштабе.
Несовершенство моделей
Еще одна причина ошибок — несовершенство используемых прогностических моделей и методов. Некоторые погодные явления, такие как туманы и гололед, в моделях сознательно не учтены или упрощены, поскольку даже современные суперкомпьютеры не могут быстро их просчитать.
Несмотря на все технологические достижения, суперкомпьютеры не всегда точны. Хаотическая природа погоды означает, что до тех пор, пока синоптикам приходится делать предположения о процессах, происходящих в атмосфере, у любого компьютера всегда будет шанс ошибиться, независимо от того, насколько он мощный и быстрый.
Исследователи из Университета Пенсильвании нашли предел точности прогнозов погоды. Они обнаружили, что даже уменьшив первоначальные ошибки, лучшее, чего можно добиться, — это прогноз примерно на 15 дней вперед. И это если погода «установится».
Космическая эра
В 1960 году в США был запущен первый метеорологический спутник, который делал снимки Земли из космоса. Благодаря снимкам от спутников, запущенных позже, можно было составлять карты облачности. Для этого аналоговые снимки, получаемые вдоль траектории движения спутника, складывали в единое изображение. Наблюдение за облачностью увеличило точность метеопрогнозов: благодаря информации со спутников на карты наносятся данные о расположении циклонов и фронтов. В 1978 году на картах облачности стали отмечать города и границы циклонов и антициклонов для визуализации прогноза погоды на телевидении.
У современных метеорологов огромное количество данных, которые нужно анализировать. Для прогноза они строят метеорологические модели, используя суперкомпьютеры. Глобальные модели прогноза погоды разбивают атмосферу Земли на кубики, и в каждом из них для составления прогноза решается уравнение со своими вводными. Японский «Фугаку», первый в списке 500 самых мощных суперкомпьютеров, помогает в том числе в прогнозировании погоды.
Суперкомпьютеры прогнозируют погоду, решая сложные уравнения, которые описывают атмосферные процессы. Обычно это уравнения гидрогазодинамики — они состоят из сотен тысяч строк кода, моделирующих атмосферу. В качестве исходных данных в модель загружаются метеопоказания из глобальной системы наблюдения. Результатом вычислений становится прогноз погоды на определенный срок.
Сейчас метеорологическое прогнозирование заметно продвинулось вперед: предсказания стали более точными, чем несколько десятилетий назад. К примеру, появилось больше метеостанций, в космос запустили около 60 метеоспутников, появились суперкомпьютеры и другие современные технологии.
«Яндекс» создал собственную технологию прогнозирования погоды «Метеум», комбинирующую традиционные модели и машинное обучение. Она использует данные из следующих источников: 80 метеорологических спутников, 10 тыс. профессиональных станций, 1,5 тыс. станций радиозондирования и 40 радиолокаторов. На основе этих данных готовятся граничные условия для метеорологической модели. Затем учитываются данные о подстилающей поверхности с использованием карт — технология «знает», что погода в мегаполисе отличается от погоды около озера за городом.
Кроме того, она исправляет допущенные погрешности при следующих прогнозах. О них можно узнавать от пользователей, которые сообщают об ошибке или точности прогноза через специальную форму на карте осадков. К примеру, в дождливый день люди присылают до 3,5 млн сообщений об осадках на местах.
Откуда синоптики берут данные
Чтобы предсказать погоду, нужно знать «текущие условия» — то есть то, какая она сейчас. К основным параметрам относятся: температура, атмосферное давление, влажность, скорость и направление ветра, осадки и их количество.
Современный прогноз погоды основывается в первую очередь на данных спутников, а метеостанции, зонды и радары корректируют и непрерывно дополняют их. Вместе все эти источники создают полноценную картину происходящего в атмосфере.
Метеостанции
Метеостанции — специальные площадки, где непрерывно проводятся метеорологические измерения погоды и климата. На станциях установлены приборы для метеоизмерений: термометр, гигрометр, барометр, осадкомер и другие устройства. Они одинаковы по всему миру. Для точности метеорологи производят замеры регулярно и синхронно — через каждые 3 часа.
Наземные метеостанции бывают разные: огромные мачты в полях, плавающие буйки в море, шарообразные радары. Часть станций расположена в виде автономных устройств в труднодоступных местах, таких как горы и моря.
У метеостанций есть недостатки: они собирают данные только возле себя, расположены далеко друг от друга и не знают количество осадков.
Метеозонды
Метеозонды — беспилотные аэростаты. Зонд выглядит как наполненный гелием резиновый или пластиковый шар, к которому крепится контейнер с аппаратурой — датчиками для измерения температуры, влажности и атмосферного давления, а также батарейки и антенны, с помощью которой эти данные передаются.
Весит один метеозонд примерно 300 граммов и поднимается на высоту 30–40 километров. Зонды одноразовые: набирая высоту, шар лопается от избыточного давления. Пенопластовый контейнер падает на землю, и повторно не используется.
Метеозонды запускают в 870 точках Земли два раза в день, обычно в 00 и 12 часов по UTC.
Метеорологические радары
Метеорологические радары — специализированные радары для определения координат выпадения осадков, их типа, направления движения и интенсивности. Они обнаруживают опасные метеоусловия, такие как гроза, град, а также зоны интенсивных осадков и турбулентности.
Появление таких радаров связано со Второй мировой войной: радисты заметили «шум», который возникал на приборах во время осадков. Исследование этого явления привело к созданию специализированных погодных радаров, предназначенных для нужд метеорологии.
Современные радары каждые 10 минут делают трехмерный снимок атмосферы в радиусе 200–250 километров вокруг себя. Это позволяет описать погоду вплоть до микрорайона. Но для точного глобального прогноза их должно быть много. Здесь возникает проблема: так, российские радары расположены только в европейской части страны, а также Новосибирске, Барабинске и Владивостоке. Другая проблема — зона видимости радаров. Высотные здания могут загораживать обзор, создавая слепые зоны, а низкие осадки оказываются невидимы из-за кривизны планеты.
Метеоспутники
Метеоспутники — искусственные спутники Земли, их используют для просмотра и сбора данных о погоде и климате планеты. Они позволяют наблюдать за погодой на больших территориях, подобно тому, как вид с крыши или вершины горы дает более широкий обзор.
Метеоспутники определяют зоны интенсивных осадков и опасных явлений природы. Спутники отслеживают выбросы от вулканов и дым от лесных пожаров, последствия загрязнений, песчаные и пыльные бури, а также границы океанских течений.
Суперкомпьютеры
Весь поток погодных данных от метеостанций, зондов, радаров, спутников, датчиков на самолетах и кораблях поступает в центры обработки метеорологической информации — они есть в каждой национальной метеослужбе. Такие центры оснащены суперкомпьютерами. Менее мощные машины были бы не способны обработать такое количество данных в приемлемый срок.
Так, в Великобритании погоду предсказывает Cray XC40, который занимает 11-е место в списке мощнейших суперкомпьютеров мира с производительностью в 7 петафлопс (семь тысяч триллионов операций в секунду). Такая машина может спрогнозировать начало дождя вплоть до минуты. Главный суперкомпьютер российской гидрометеослужбы уступает британскому, его мощность 1,2 петафлопса.
Полученные результаты синоптики анализируют и составляют окончательный прогноз. Машина считает конкретные характеристики, а обобщить их может только человек. Синоптики делают прогнозы там, где есть ответственность и где технологии не способны предсказать некоторые погодные явления на местности, такие как туман и гололед.
Шаманы вместо термометров
Люди с давних времен старались предсказать погоду, потому что от нее зависел урожай, а значит, и жизнь на ближайшие месяцы. У древних племен главным синоптиком был шаман, который при помощи различных магических практик пытался угадать, какой будет погода. Почти как Мерлин в юмористической повести Стругацких «Понедельник начинается в субботу». При этом никаких метеорологических инструментов, кроме собственных глаз, шаман не использовал. Поэтому и точность его прогнозов была довольно низкой.
Самый древний прибор для определения погоды — флюгер. Его появление датируется 48 годом до н.э. Именно он помогал людям определять погоду по направлению ветра. А первый труд, связанный с прогнозированием погоды, появился еще в IV веке до н.э. Аристотель в своем трактате «Метеорологика» определил типы осадков и предположил, что они вызываются низкими температурами. Именно эту работу можно считать началом зарождения науки о погоде и атмосфере. Человек, пытавшийся предсказать погоду, встречается нам и в Библии: Иосиф толкует сон фараона и говорит, что семь тощих коров предупреждают о семи неурожайных годах.
Сила искусственного интеллекта
Основной тренд на будущее в прогнозировании погоды — искусственный интеллект. Он отлично подходит метеорологии, где сейчас используются огромные массивы данных, а на их обработку тратится много времени.
ИИ способен быстро заметить в огромном массиве данных нужные закономерности и отобрать их. Это резко повышает скорость работы без ущерба для точности. Кроме того, сейчас наиболее перспективна комбинация искусственного интеллекта и традиционных физических методов. Технологический гигант IBM разработал точную систему Deep Thunder, предоставляющую гиперлокальный прогноз на разрешении от 0,3 до 2 км.
Также искусственный интеллект можно настроить на предсказание тех или иных погодных явлений. Например, вероятности шторма, ливня или урагана в ближайшие дни. Это позволит людям лучше подготовиться к стихии. Во многих сферах, зависящих от погоды, точные прогнозы помогут сэкономить деньги и спасти жизни людей. К примеру, ИИ позволит перестроить маршруты для кораблей и самолетов, если в каком-то секторе ожидается шторм.
Помимо прочего, искусственный интеллект может резко продвинуть вперед тему альтернативной энергии. Ведь один из главных недостатков солнца и ветра как источников энергии — непредсказуемость. И И помогает дать прогноз по солнечным (или ветреным) дням в ближайшей перспективе. Это позволяет оценить объем выработки энергии. В целом ИИ поможет сделать более точным долгосрочное прогнозирование, а значит, сделает спокойными и нас, переживающих о погоде за окном.
Как сегодня составляют прогноз погоды
Синоптики выделяют два основных типа моделей: глобальные и локальные.
Глобальные модели
Эти модели обсчитывают всю атмосферу Земли или полушария. Учитывают обширные погодные системы, которые могут простираться по всему континенту — холодные фронты и сильные штормы.
Существует несколько глобальных моделей: американская модель (GFS), европейская модель (ECMWF), немецкая (ICON), английская (UKMet), канадская (СМС), японская (JMA), русская (ПАЛВ) и другие. Синоптики используют в основном американскую и европейскую.
Локальные модели
Глобальные модели хороши и полезны, но часто на небольшом квадрате невозможно адекватно предсказать погоду из-за гор, водоемов или снежных покровов, которые влияют на изменение погодных данных. Тогда выручают локальные модели — они с высокой точностью моделируют отдельную область, страну или город.
Ансамблевые прогнозы
Все математические модели прогнозирования погоды имеют ограниченные возможности. Они не могут рассчитать метеорологические параметры в абсолютно каждой точке пространства в абсолютно каждый момент времени. Такие физические процессы, как туманы и гололед, в силу локальности и сложности природы, затруднительно описать с помощью математики. Вдобавок заданные параметры о текущем состоянии погоды не могут быть абсолютно точными.
Поэтому появились современные методы прогнозирования — «ансамблевые». Расчет прогноза запускается не один, а несколько раз, со слегка разными входными данными.
Ансамблевые прогнозы позволяют рассчитать вероятность явления. Например, вероятность осадков составляет 80%. Это значит, что из 50 членов ансамбля 40 (абсолютное большинство) прогнозируют дождь. Вместе с тем, есть 10 членов, которые исключают осадки.
Прогноз погоды от нейросети
С расцветом нейросетей их стали активно применять в прогнозировании погоды. Основной плюс — не нужно решать сложные физические уравнения и хранить огромные объемы информации. Вы собираете некоторый архив данных, а затем нейросеть самостоятельно анализирует его и выделяет закономерности.
Алгоритмы машинного обучения применяет, например, «Яндекс. Погода», используя систему Meteum. Нейросеть берет прогнозы, рассчитанные американской, канадской, японской и европейской моделями, и считает свой по модели WRF. Эти прогнозы сверяются с реальными наблюдениями в нескольких точках города, собранных по метеостанциям и спутникам. Потом она находит повторяющиеся закономерности и выдает прогноз «с точностью до дома».
Вера в приметы
На протяжении долгого времени люди оперировали приметами и поверьями, которые складывались из наблюдений за погодой и передавались из поколения в поколение. Например, «если на крещенскую ночь есть луна, то будет хороший урожай гороха». Специалисты «Яндекса» решили проверить, насколько можно доверять приметам. Для этого использовали архив метеорологических наблюдений. Выяснилось, что половина из выбранных примет сбывается с точностью до наоборот. Реально работают лишь некоторые приметы, и то не во всех регионах. Чаще других сбывается примета «на Самсона дождь — семь недель то ж». Если на Самсонов день, который отмечается 10 июля, идет дождь, то следующие семь недель будут те же осадки.
Первые прорывные технологии
Вера в приметы отступила с появлением в метеорологии нового прибора для измерения погоды. В 1643 году ученик Галилея — Торричелли — изобрел ртутный барометр. Он позволял предсказывать погоду: если уровень ртутного столба низкий, то будет, скорее всего, плохая погода. Барометр позволяет фиксировать состояние атмосферы в конкретной точке. Именно с его помощью в основе прогнозирования впервые применили законы физики.
Далее, уже в XIX веке, появилась единая сеть метеонаблюдений. А первая метеорологическая сеть из 24 метеорологических станций возникла в России в 1733 году. Ее создали участники Великой Северной экспедиции под руководством российского мореплавателя Беринга. Интересно, что результаты исследований и работы этой сети были опубликованы только через 100 лет. В 1835 году академик Адольф Купфер выпустил первую инструкцию «Руководство к деланию метеорологических и магнитных наблюдений».
Чем отличалась эта единая сеть? Во множестве точек отслеживали температуру, осадки, направления ветров и давление. Затем эти данные стали накладывать на карты. Синоптики соединяли линиями области одинакового давления, и так выявлялись циклоны (в их центре — низкое давление, а по краям — высокое) и антициклоны. Зная, как в этих областях движется воздух, можно было предсказывать погоду точнее. Например, понимать, что из-за прихода циклонов на такую-то территорию стоит ждать осадков.
С появлением радиозондов в 1930 году люди смогли получать информацию о погоде на достаточно большой высоте — около 20 км. Это позволяло строить метеокарты на изобарических уровнях (разных уровнях давления) и составлять более точный прогноз.
