Розуміння того, як ці різні підходи працюють разом, дає глибше уявлення про те, як створюються сучасні прогнози та чому їхня точність постійно зростає.
Глобальні та регіональні метеорологічні моделі
Моделі чисельного прогнозування погоди зазвичай поділяють на дві основні категорії: глобальні моделі та регіональні моделі. Обидві відтворюють однакову фізику атмосфери, але відрізняються географічним охопленням, просторовою роздільною здатністю та призначенням.
Глобальні моделі моделюють атмосферу на всій планеті. Вони забезпечують безперервне представлення атмосферних умов від полюса до полюса та є необхідними для розуміння великомасштабних циркуляційних процесів, таких як струменеві течії, планетарні хвилі та великі баричні системи. Оскільки вони охоплюють усю Землю, глобальні моделі повинні знаходити баланс між просторовою роздільною здатністю та обчислювальними витратами. У результаті їхній крок сітки зазвичай більший, ніж у регіональних моделей.
Кілька основних глобальних моделей використовуються в оперативній діяльності метеорологічними службами по всьому світу. До них належать Global Forecast System (GFS), яка експлуатується Національними центрами прогнозування навколишнього середовища США, Integrated Forecasting System (IFS), що використовується Європейським центром середньострокових прогнозів погоди, модель ICON, розроблена Німецькою метеорологічною службою та Німецьким аерокосмічним центром, Global Environmental Multiscale Model (GEM), яка використовується Environment and Climate Change Canada, модель ARPEGE, розроблена Météo-France, а також Unified Model (UM) Метеорологічної служби Великої Британії. Зазвичай ці моделі надають прогнози від кількох днів до приблизно двох тижнів уперед і формують основу глобального прогнозування погоди.
Регіональні моделі, які іноді називають моделями обмеженої площі, зосереджуються на певному географічному регіоні, наприклад Європі, Північній Америці або Східній Азії. Оскільки вони моделюють меншу територію, вони можуть працювати зі значно вищою просторовою роздільною здатністю. Це дозволяє точніше відтворювати атмосферні процеси меншого масштабу, включно зі складним рельєфом, прибережними ефектами, локальними вітровими системами та конвективними штормами. Прикладами регіональних моделей є COSMO-D2, яку використовує Німецька метеорологічна служба для високороздільних прогнозів над Німеччиною, регіональна конфігурація моделі ICON-EU та широко використовувана модель Weather Research and Forecasting Model (WRF).
Регіональні моделі залежать від глобальних моделей для отримання великомасштабного атмосферного контексту. Глобальні симуляції забезпечують граничні умови, які визначають розвиток регіональних прогнозів. На практиці центри прогнозування часто запускають як глобальні, так і регіональні моделі одночасно, поєднуючи їхні переваги для створення прогнозів, які є фізично узгодженими в планетарному масштабі та водночас дуже деталізованими на локальному рівні.
Ансамблеве прогнозування: врахування атмосферної невизначеності
Одним із найважливіших досягнень сучасного прогнозування погоди є ансамблеве прогнозування. Замість виконання однієї симуляції прогнозу метеорологічні центри запускають ту саму модель багато разів із дещо різними початковими умовами або конфігураціями моделі. Причина такого підходу полягає в хаотичній природі атмосфери. Навіть дуже малі невизначеності в початковому стані атмосфери можуть з часом зростати й зрештою призводити до дуже різних прогностичних результатів. Тому один запуск моделі представляє лише один можливий сценарій.
Ансамблеве прогнозування долає це обмеження, створюючи набір симуляцій, кожна з яких представляє можливу еволюцію атмосфери. Разом ці симуляції утворюють ансамбль прогнозів. Аналізуючи відмінності між окремими симуляціями, метеорологи можуть оцінити діапазон можливих погодних сценаріїв.
Якщо всі члени ансамблевого прогнозування дають дуже схожі результати – впевненість у прогнозі відносно висока. Якщо ж симуляції суттєво відрізняються – атмосферу вважають менш передбачуваною, і можливий ширший спектр погодних сценаріїв.
Ймовірнісне прогнозування
Тісно пов’язаним з ансамблевим прогнозуванням є поняття ймовірнісного прогнозування. Замість передбачення одного конкретного значення ймовірнісні прогнози виражають імовірність різних погодних результатів. Наприклад, замість того щоб стверджувати, що в певному місці випаде рівно п’ять міліметрів опадів, ймовірнісний прогноз може вказувати на сімдесятивідсоткову ймовірність вимірюваних опадів або двадцятивідсоткову ймовірність того, що кількість опадів перевищить десять міліметрів.
Ці ймовірності зазвичай отримують на основі ансамблевих симуляцій. Якщо багато членів ансамблю прогнозують дощ у певному місці й часі, відповідно зростає ймовірність опадів.
Ймовірнісні прогнози особливо цінні для ухвалення рішень. Такі галузі, як авіація, сільське господарство, управління надзвичайними ситуаціями та енергетика, часто потребують оцінки ризику, а не одного детермінованого значення прогнозу. Чітке повідомлення про невизначеність дозволяє ймовірнісному прогнозуванню краще відображати природну мінливість атмосфери.
Машинне навчання у прогнозуванні погоди
Останніми роками машинне навчання почало відігравати дедалі важливішу роль у метеорології. Тоді як традиційні моделі чисельного прогнозування погоди базуються на фізичних рівняннях, що описують рух атмосфери, методи машинного навчання ґрунтуються на виявленні закономірностей у великих наборах даних.
Використовуючи великі архіви історичних метеорологічних спостережень і модельних результатів, алгоритми машинного навчання можуть вивчати взаємозв’язки між атмосферними змінними та результатами прогнозів. Ці методи особливо корисні для післяобробки модельних прогнозів, виправлення систематичних похибок, покращення короткострокових прогнозів і підвищення деталізації локальних прогнозів. Наприклад, моделі машинного навчання можуть уточнювати температурні прогнози в складних міських умовах, покращувати оцінки опадів або визначати атмосферні шаблони, пов’язані з небезпечними погодними явищами.
Останніми роками значну увагу привернули кілька нових систем прогнозування на основі штучного інтелекту. Серед них GraphCast, розроблена Google DeepMind, Pangu-Weather, створена Huawei, і FourCastNet, розроблена NVIDIA. Ці моделі здатні створювати глобальні прогнози протягом кількох хвилин, використовуючи графічні процесори та значно менше обчислювальних ресурсів, ніж традиційні системи чисельного прогнозування погоди.
Попри ці досягнення, такі системи все ще значною мірою залежать від даних, отриманих із фізичних моделей, а також від великих наборів даних реаналізу, таких як ERA5. З цієї причини машинне навчання наразі найкраще розглядати як доповнювальну технологію, а не як заміну традиційного чисельного прогнозування погоди.
meteoblue Learning MultiModel (mLM)
Одним із прикладів того, як машинне навчання покращує оперативне прогнозування, є meteoblue Learning MultiModel (mLM). Ця технологія вдосконалює чисельне прогнозування погоди, поєднуючи результати моделей із метеорологічними спостереженнями в реальному часі та обираючи модель, яка на даний момент показує найкращі результати для конкретного місця та ситуації.
Наразі mLM реалізовано для температури повітря, температури точки роси та швидкості вітру. Перед запуском у серпні 2018 року систему було перевірено за допомогою спостережень із понад 30 000 метеорологічних станцій по всьому світу. Перевірка показала середню точність близько 1,2 K для 24-годинного прогнозу температури та 2,0 K для шестиденного прогнозу, що перевищує точність традиційних моделей, симуляцій MOS і реаналізу
ERA5.
Завдяки інтеграції кількох моделей прогнозування, спостережень у реальному часі та методів машинного навчання meteoblue Learning MultiModel (mLM) підвищує практичну точність прогнозів погоди, особливо на локальному рівні.
Гібридні системи моделювання
Поєднання фізичного моделювання та штучного інтелекту призвело до появи гібридних систем прогнозування. Такі системи об’єднують переваги чисельного прогнозування погоди з можливостями машинного навчання розпізнавати закономірності. У гібридних підходах чисельні моделі продовжують моделювати фундаментальну фізику атмосфери, тоді як алгоритми машинного навчання допомагають у завданнях, таких як покращення початкових умов, прискорення окремих обчислювальних етапів, уточнення локальних прогнозів або аналіз великих обсягів ансамблевих даних.
Дослідження в кількох центрах прогнозування продемонстрували перспективні результати поєднання традиційних систем прогнозування з інструментами машинного навчання. Такі гібридні системи показують, як методи, засновані на даних, можуть покращувати прогнозування погоди без заміни фізичних основ атмосферного моделювання. Зі зростанням обчислювальної потужності та розширенням наборів спостережних даних очікується, що гібридні підходи відіграватимуть дедалі важливішу роль у майбутньому розвитку систем прогнозування погоди.
Погляд у майбутнє
Прогнозування погоди еволюціонувало від ручних розрахунків до глобальних суперкомп’ютерних систем, здатних моделювати атмосферу з вражаючою точністю. Водночас ця галузь продовжує швидко розвиватися. Покращення супутникових спостережень, методів асиміляції даних, ансамблевого прогнозування та штучного інтелекту поступово розширюють межі можливого.
Хоча невизначеність завжди залишатиметься невід’ємною характеристикою атмосферного прогнозування, здатність кількісно оцінювати й чітко комунікувати цю невизначеність стала однією з найбільших переваг сучасних прогнозів.
Разом глобальні та регіональні моделі, ансамблеві системи й нові гібридні технології формують основу наступного покоління прогнозування погоди – галузі, у якій наукові інновації та технологічний прогрес залишаються тісно взаємопов’язаними.
Якщо ви хочете детальніше ознайомитися з цією темою, відвідайте форум спільноти meteoblue, щоб продовжити обговорення з експертами та членами спільноти.
