Если вы каждый день проверяете прогнозы погоды на разных сайтах, то, скорее всего, заметили, что единой метеосводки нет. Более того, часто информация сильно различается. Один сайт сообщает, что завтра весь день будет идти дождь, на другом прогнозируют облачность с прояснениями или пасмурную погоду. Почему же прогнозы различаются? Почему вообще синоптики ошибаются в них? Давайте разбираться.
Хаотичная атмосфера
Технологии прогнозирования погоды постоянно эволюционируют. Можно с уверенностью сказать, что сегодня пятидневный прогноз настолько же точен, как трехдневный 10 лет назад. Такой прогресс связан с развитием узкоспециализированных суперкомпьютеров.
Метеорологи используют эти компьютеры для анализа огромного потока данных от спутников, атмосферных зондов и наземных метеорологических систем. По каждому сценарию развития синоптической ситуации суперкомпьютер считает до 50 различных моделей.
Дело в том, что атмосфера нашей планеты хаотична. Воздушные массы за доли секунд меняют направления, меняется давление, возникают и исчезают циклоны и антициклоны — все эти процессы происходят непрерывно. И если глобальные модели еще могут прогнозировать погоду для обширной территории, то с локальными прогнозами у синоптиков нередко возникают затруднения.
Погодные модели выдают данные на прогностической сетке, в узлах которой метеорологи делают прогнозы. Если шаг сетки большой, скажем, 100 км, то синоптики могут пропустить мимо метеорологические явления, которые попали внутрь такого шага. Поэтому детализация прогноза на местности имеет такой колоссальное значение.
Ни одна модель не идеальна
Каждый синоптик начинает с одних и тех же необработанных данных, поступающих со спутников, радаров и метеостанций по всему миру. Далее метеорологи моделируют развитие синоптической ситуации и строят прогноз.
Глобальные и региональные модели прогнозирования — это система математических уравнений, основанных на физических законах природы и решаемых на ЭВМ . У каждой модели - свой алгоритм работы. Модели решают физические и математические уравнения со множеством переменных, в роли которых выступают метеоданные. Тем не менее идеальной модели не существует — каждая настолько эффективна, насколько полными и достоверными получает данные об атмосферных явлениях.
Например, если синоптики не уследили за калибровкой метеостанции или она будет установлена с нарушением регламента, то она выдаст ошибочную информацию. При этом даже незначительное округление любого измеряемого параметра может привести к ошибкам, которые со временем увеличиваются.
Другой источник неточности в моделях связан с рельефом. Несмотря на достижения в области вычислительной техники, суперкомпьютеры по-прежнему недостаточно мощны, чтобы точно отображать детали гор, пиков и долин. Кроме того, снятие рельефа на местности или спутниковое картографирование с дальнейшей оцифровкой полученных результатов - весьма трудозатратный процесс. Поэтому даже самые точные погодные модели в мире выдают ошибки.
Чтобы повысить точность данных от нескольких моделей, прогнозы объединяют в дополняющие друг друга ансамбли. Такая процедура моделирования позволяет метеорологам получать различные сценарии, основанные на текущем состоянии атмосферы. Затем синоптики рассчитывают, как по этим сценариям будут развиваться различные погодные явления.
Другой подход в уточнении прогнозов заключается в оценивании нескольких моделей. Каждой модели на основе полученных ранее данных ставят оценку по точности прогноза. Модели с низкими оценками меньше используются в конечном решении, а модели, которые работали хорошо, получают больший вес и высокий коэффициент в конечном решении.
Но даже если среди десятков моделей выделить несколько наиболее точных, проблема с прогнозами не решится. Погодные сервисы используют разные модели, которые учитывают разные данные и по-разному их анализируют. Кроме того, одни сервисы могут учитывать региональные данные, другие получают смоделированный прогноз и публикуют его без корректировки.
Так почему же синоптики ошибаются?
Точность прогноза во многом зависит и от опыта метеорологов, и от того, как они интерпретируют модели. Существуют модели, которые лучше справляются с определенными погодными явлениями, например ураганами или метелями. А есть модели, которые специально настроены под прогноз на определенный период — краткосрочный или долгосрочный. Метеоролог знает особенности каждой модели и корректирует прогноз на основе этих знаний.
Если модель выдала данные на основе пусть даже небольшой погрешности, на выходе получается неточный прогноз.
Поэтому для прогноза с близкой к 100 % вероятностью метеорологи стараются использовать широкий спектр метеоданных из разных источников. Например, суперкомпьютеры в нашем научно-производственном центре «Мэп Мейкер» анализируют не только фактические, но и архивные данные. Это позволяет нам составлять для клиентов максимально точные прогнозы на 2–3 суток. Кроме того, мы помогаем разобраться, что означают указанные в них данные, как их интерпретировать и применять для нужд бизнеса.