JON SHONK
Если прогноз погоды совпадет с нашими наблюдениями и ожиданиями, мы даже не станем его обсуждать, не заметив этого. Но стоит лишь ошибочному прогнозу подкинуть сюрприз, как отовсюду раздаётся ворчание. Сможем ли когда-нибудь научиться составлять точные прогнозы на конкретный час?
Прогноз погоды начинает свою жизнь глобальным "снимком" атмосферы Земли в виде трехмерного массива метеоданных, привязанных к координатам земли и простирающихся в высоту от поверхности земли до стратосферы (а иногда и выше), и полученного в конкретный момент времени.
Затем, используя суперкомпьютеры и сложные модели, описывающие уравнениями физические процессы, происходящие в атмосфере, экстраполируют изменение реальных исходных данных по времени в будущее, получая в итоге многие терабайты предварительных прогнозных данных. Затем всё это обрушивается на метеорологов, интерпретирующих все эти данные в полноценный прогноз погоды.
Гигантская проблема
Предсказание погоды - это огромная проблема. Земная атмосфера - это система хаоса: небольшое изменение условий в атмосфере в каком-то одном месте со временем может привести к существенным последствиям где угодно. Это так называемый "эффект бабочки".
Погрешность любой ошибки и упрощения, допущенных при разработке моделей погоды, с ростом масштаба сильно вырастает и приводит к новым ошибкам. Совершенно понятно, что до тех пор пока мы будем вынуждены вносить подобные допущения и упрощения при разработке моделей погоды, ошибки в прогнозах погоды будут сохранятся. Для идеального прогноза необходимо исключить подобные ошибки, упрощения и допущения.
Одни из первых прогнозов погоды появились в 1861 году, когда офицер флота Её величества Роберт Фицрой стал публиковать простейшие карты погоды в газете "Таймс". Эти прогнозы часто были ошибочными, чем быстро пользовались газетчики, чтобы критиковать эти прогнозы.
Очень значительный шаг вперёд был сделан в 50-х годах прошлого века, когда для расчетов стали использовать суперкомпьютеры. Та первая компьютерная модель расчета прогноза погоды была значительно проще её современных аналогов, использовала лишь одну переменную с шагом более 750 километров.
Но эта работа проложила дорогу современным прогнозам погоды: современный погодные модели основаны на тех же принципах и математике, хотя значительно более сложные и оперируют с гораздо большим числом переменных.
В настоящее время при составлении прогноза погоды производят несколько обсчётов математической модели. Гидрометеоцентры обычно используют глобальную модель атмосферы Земли с шагом 10 километров, дополняя её более подробными локальными моделями мест, для которых делается прогноз.
Многие метеоцентры параллельно считают несколько прогнозов погоды с небольшими изменениями начальных условий в исходном массиве данных. Таким образом пытаются снизить степень неопределенности прогноза. Отслеживание подобных изменений позволяет учесть их влияние на итоговый прогноз и предсказать некоторые погодные явления, например, вероятность дождя в %%.
Будущее прогнозов погоды
Начало использования суперкомпьютеров стало прорывом в развитии науки о предсказании погоды (также как и в деле изменения климата). Суперкомпьютеры выполняют тысячи триллионов вычислений в секунду и могут хранить и обрабатывать петабайты данных. Суперкомпьютер Cray метеоофиса Великобритании обладает вычислительной мощностью и системой хранения соизмеримой с миллионом смартфонов.
Подобные мощные вычислительные ресурсы дают возможность обсчитывать погодные модели с большей разрешающей способностью и использовать большее число переменных в прогнозе. Это также позволяет использовать первоначальные "снимки" данных атмосферы с бОльшей разрешающей способностью. То есть итоговый прогноз погоды будет составлен на основании более точных исходных данных.
Это привело к росту точности прогнозов. Это хорошо показали Peter Bauer, Alan Thorpe и Gilbert Brunet на Nature study в 2015 году, описав достигнутые успехи в прогнозировании погода лишь парой слов - "тихая революция".
Они сообщили, что точность современных прогнозов погоды на 5 дней сопоставима с прогнозом погода на 3 дня 20-летней давности. За каждые 10 лет точность прогноза выросла на 1 день. Современный прогноз погоды на 3 дня настолько же точен, как прогноз на 2 дня 10 лет назад.
Но будет ли этот прогресс сохраняться и в дальнейшем? Отчасти это зависит от скорости совершенствования суперкомпьютеров. Более мощные суперкомпьютеры позволяют запускать модели с большей разрешающей способностью и описывать в них больше процессов, происходящих в атмосфере, что в теории должно улучшить прогнозирование.
В соответствии с законом Мура вычислительная мощность компьютеров удваивалась каждые 2 года с 70-х годов прошлого века. Но в настоящее время прогресс в области компьютерных чипов замедлился. Возможно стоит использовать другой подход для дальнейшего движения вперёд - повышение скорости расчетов в самих моделях и улучшение их алгоритмов работы.
Итак, возможно ли когда-нибудь в будущем предсказывать погоду с точностью 100%? Если кратко, то нет.В атмосфере Земли 2 х 10в44 степени молекул, находящихся в случайном движении, Невозможно предсказать поведение каждой из них. Хаотическая природа погоды вынуждает вносить допущения и упрощения в погодные модели, описывающие процессы в атмосфере. До тех пор, пока есть подобные допущения, ошибки будут присутствовать.
Прогресс в разработке погодных моделей может улучшить подобные статистические представления и позволит делать более и более правдоподобные допущения. С другой стороны более мощные суперкомпьютеры позволят нам обрабатывать бОльшие объемы исходных данных с бОльшей разрешающей способностью. Но всегда в основе любой погодной модели будут упрощения и допущения.
До тех пор, пока будут вестись исследования по уменьшению подобных упрощений и допущений, за рост точности прогноза можно не волноваться. Как близко мы сможем подойти к идеально точному прогнозы - покажет будущее.
Оригинал статьи опубликован в номере 227 (февраль-март 2022) журнала "Cross Country". Мнение переводчика может не совпадать с мнением автора. Материал выложен на некоммерческой основе и исключительно для ознакомления.
