Почему даже нейросеть не может точно предсказывать погоду?
Можно с точностью до долей секунды предсказать солнечное затмение, которое произойдет через тысячу лет, а узнать наверняка, выглянет ли наше светило послезавтра из-за туч, получается не всегда. Хотя качество метеопрогнозов все время растет. Делать их лучше сегодня синоптикам помогают машинное обучение и нейросети. Но даже они не дают идеального результата. Расскажем почему.
Что такое погода?
Погодой мы называем состояние атмосферы в определенное время в конкретном месте. На ее изменчивость влияют такие глобальные факторы, как неравномерное распределение материков и океанов по поверхности планеты, а также вращение Земли вокруг своей оси и Солнца.
Мировой океан — это фактически гигантская солнечная панель, которая поглощает и сохраняет большую часть поступающего с ультрафиолетовыми лучами тепла и помогает распределять его по всему земному шару, оказывая влияние даже на отдаленные от побережья уголки суши. Самый яркий пример — морское течение Гольфстрим, которое прогревает воздух над водой и воздействует на атмосферное давление. Фактически оно формирует климат Европы. А погода зависит в том числе от климата.
Определяют погоду и циклоны с антициклонами — это области пониженного и повышенного давления соответственно. С первыми приходят дожди летом и снег зимой. Со вторыми становится сухо — летом жарче, а зимой холоднее. Поэтому если барометр показывает низкое давление, то можно ожидать осадков, а если высокое, то, скорее всего, будет ясно.
Механический барометр можно использовать как высотомер
Фото: © Alexanderstock23 / Shutterstock / FOTODOM
На появление циклонов и антициклонов влияет сила Кориолиса — это когда вращение Земли вызывает отклонение любого движущегося тела вправо в Северном полушарии и влево в Южном. Поэтому выше экватора вращение воздушных масс в циклонах происходит против часовой стрелки, а в антициклонах — по ней. В Южном полушарии — наоборот.
Когда появилась метеорология?
Люди учились предсказывать погоду с древних времен. Это умение было важной частью выживания в дикой природе. Примитивные прогнозы делали по поведению животных, например. Но метеорология как отдельный вид науки начала формироваться после Возрождения.
В первой половине XVII века тосканский герцог Фердинанд II велел построить фонтан. Вода там не желала подниматься выше 10,3 метра. Тогда считалось, что у воздуха нет веса, поэтому рабочие были озадачены. Властитель призвал к себе уже престарелого Галилео Галилея, а тот поручил решить задачу своим ученикам Эванджелисто Торичелли и Винченцо Вивиани. Через пять лет, в 1643 году, уже после смерти учителя, они сумели доказать существование атмосферного давления, которое и не давало воде подняться выше определенной отметки. Созданный итальянцами ртутный барометр положил начало научной метеорологии.
Когда отмечается Всемирный день метеоролога?
С 1961 года праздник отмечается 23 марта. В этот день в 1950 году появилась Всемирная метеорологическая организация. Она была создана для координации действий служб разных стран в области метеорологии и гидрологии.
Отечественная метеорология
Первые инструменты для измерения атмосферного давления появились в России при Алексее Михайловиче. В 1657 году царь повелел вести «Дневальные записки Приказа тайных дел». Эти скудные малоинформативные записи выглядели следующим образом:
«Марта въ 15 день в недѣлю ходилъ государь в-Ызмаилово после столового кушенья. І в тот день і в ночи было тепло. А на карауле стоял голова Василей Пушечников с своимъ приказом».
«Дневальные записки» прекратили вести через 18 лет. Возобновить систематические записи о погоде приказал в 1722 году Петр I, однако охватить всю империю тогда не получилось. Только при Николае I в 1834 году в Петербурге для руководства всеми метеорологическими и магнитными наблюдениями по единым методикам и программам была создана Нормальная магнитно-метеорологическая обсерватория.
Через 15 лет ей на смену пришла Главная физическая обсерватория, которая впоследствии стала геофизической и сегодня носит имя одного из столпов мировой метеорологии Александра Воейкова. С той поры там ведутся исследования в области метеорологии и климатологии.
Современная Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды считается преемницей созданной в разгар Гражданской войны в 1921 году Единой метеорологической службы РСФСР.
Следующий важный шаг в деле прогнозирования погоды сделал британский контр-адмирал Роберт Фицрой. В середине позапрошлого века он возглавлял Департамент метеорологии Лондонского королевского общества по развитию знаний о природе. Его новаторство заключалось в том, что в 1850-х он начал с помощью недавно изобретенного телеграфа Морзе собирать данные с барометров, расположенных в разных местах, наносить их на карту и предсказывать погоду на море. В следующем десятилетии первый прогноз погоды напечатала лондонская газета The Times. Это произошло, по разным данным, 1 августа 1860 или 1861 года.
Примерно век спустя был сделан первый математический прогноз погоды. Его для ВМС США в 1950 году выполнила ЭВМ Electronic Integrator and Computer. Программа была основана на формуле, которую еще в 1922 году вывел английский метеоролог Льюис Фрай Ричардсон. Американцы же в 1960 году запустили на орбиту первый метеоспутник TIROS 1. Так люди начали получать информацию о формировании циклонов и антициклонов с орбиты, и прогнозы стали еще точнее.
Сколько сегодня у России метеоспутников?
Сейчас в российской группировке метеоспутников три аппарата «Электро-Л», еще один должен отправиться на орбиту в следующем году. Спутники этой серии передают данные на Землю круглосуточно каждые 15–30 минут. Они не только помогают прогнозировать погоду, но и отслеживают изменения климата на планете и выявляют чрезвычайные ситуации — например, шторма.
Чем спутники помешали астрономам?
ЧитатьМашинное обучение для метеопрогноза впервые стали использовать в 2015 году, когда российская компания «Яндекс» представила технологию Meteum. Сегодня это один из самых точных синоптических инструментов.
«Чтобы предсказать погоду, нам надо узнать, какие сейчас в каждой точке на планете температура, давление, влажность и ветер. Для этого атмосферу Земли разбивают на ячейки (см. рис. 1. — Прим. ред.), а затем решают так называемые примитивные уравнения (см. рис. 2 ниже. — Прим. ред.). В аналитическом виде они не решаются — нужно использовать приближения, задавая их в компьютер. Я называю этот процесс магией прогноза», — говорит руководитель «Яндекс.Погоды» Александр Ганьшин, чья технология и легла в основу сервиса.
Как узнать погоду на другом конце Земли?
Синоптики собирают данные с космических спутников, воздушных радиозондов (летают на высоте до 20 км), самолетов (аппаратуру устанавливают на коммерческих лайнерах), метеостанций, метеобуев и метеорадаров. На их основе в больших метеорологических центрах создают численные модели и применяют их для прогнозирования погоды.
«Существующие модели ошибаются, поэтому люди и ругают синоптиков. Мы не можем абсолютно точно узнать погоду в каждой точке Земли. Из-за неточных данных уравнения решаются в приближенном виде. С каждым шагом ошибки накапливаются как снежный ком, поэтому чем дальше точка предсказания по времени, тем менее точным становится прогноз», — поясняет Александр Ганьшин.
Кроме того, в моделях обычно сглаживается рельеф, что критично, например, для гор. Происходит и усреднение данных по пространству и времени.
Из-за неточностях в моделях прогноз на завтра всегда будет точнее, чем на семь дней вперед
Инфографика: © Образовательный центр «Сириус» / Яндекс
Для технологии Meteum данные получают от четырех глобальных моделей, созданных в European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), Global Forecast System (GFS, США), Canadian Meteorological Center (CMC) и Japan Meteorological Agency (JMA). Каждая из них ошибается по-своему, поэтому их данные усредняют. К этим показаниям добавляют параметры, которые влияют на погоду (например, высоту солнца над горизонтом, удаленность от водоема, поправку на город или сельскую местность и др.).
«Мы берем прогноз и смотрим, что такая-то числовая модель предсказала на сегодня +2 °C, а метеостанция показывает +1 °C. Так мы определяем неявные закономерности. Обычно, зная в каких местах конкретная модель ошибается, поправку вносит вручную метеоролог. Но при помощи метода машинного обучения и анализа данных можно изучить большой архив информации о моделях и установить взаимосвязи», — говорит Александр Ганьшин.
Такие закономерности выявляют на основе больших архивов исторической информации, исправляя потом ошибки, заложенные в числовых моделях. Все это позволяет Meteum делать прогноз по всему миру с сеткой всего 2x2 км, то есть с точностью до городского квартала.
О точности современных синоптиков еще сто лет назад можно было только мечтать
Инфографика: © Образовательный центр «Сириус» / Яндекс
Как создают карты осадков в реальном времени?
Отдельное место в метеорологии — краткосрочный прогноз осадков с шагом в 10 минут. Здесь на помощь синоптикам приходят нейросети, которые предсказывают, как может развиваться ситуация. Знание того, как воздушные массы вели себя раньше (а это, напомним, гигантские объемы архивных данных), позволяет вполне достоверно проложить их ближайший маршрут движения.
Как определяют погоду «по ощущениям»?
Многие погодные приложения не только показывают температуру воздуха и осадки, но и могут уточнить, как сейчас на улице по ощущениям. Для этого у каждой метеослужбы есть свои алгоритмы. Все они основаны на индексах ветра (зимой) и жары (летом). Первый показывает, насколько человеку будет холоднее, чем при полном безветрии, а второй учитывает температуру и влажность воздуха.
Информацию об осадках собирают с метеорологических станций, радаров и геостационарных спутников — это большие фотокамеры, «висящие» на орбите над экватором. Нейросеть объединяет данные, а для уточнения погоды в конкретных точках обрабатывает сообщения пользователей мобильного приложения. В дождливый день люди присылают «Яндексу» до 3,5 млн сообщений об осадках на местах.
Можно построить карту, основываясь только на сообщениях пользователей. И это правда неплохо работает
«Поэтому с помощью не только профессиональных приборов, но и краудсорсинга, или „силы толпы“, мы делаем прогнозы точнее», — резюмирует Александр Ганьшин.
Выходит, что рецепт идеального прогноза погоды выглядит так: собрать свежие данные с суши, водоемов, воздуха и орбиты, проанализировать архивы метеонаблюдений, собрать информацию от миллионов пользователей мобильного приложения и обучить нейросеть анализировать всю эту информацию. Чтобы точно знать, брать завтра зонт на работу или нет.
