Доброго денёчка, уважаемые читатели!
Какая у вас ассоциация с упоминанием прогноза погоды? Думаю, не сильно ошибусь, если предположу, что там будут слова неточность, ошибка, нельзя доверять и т.п. Действительно, в памяти откладываются именно такие моменты, когда он не сработал. Давайте вместе пройдем путь формирования прогноза погоды, чтобы выяснить, откуда берутся эти ошибки.
Так вот, первое, на что бы я хотел обратить внимание - это приборы. Любой прогноз начинается с прямых измерений на местах, а, как вы понимаете, идеально точного прибора создать невозможно. В любом приборе заложена погрешность, и при каждой итерации расчёта данных ошибка будет накапливаться, а когда приборов ещё и несколько, тут прям ух.
Второе – это человеческий фактор, как правило, работников метеостанции, именно они проводят первичный анализ показаний приборов. Как и в любой другой работе, от этого не избавиться. Не раз видел, как на синоптических картах при прохождении тёплого фронта некоторые ставят ливневые осадки и кучево-дождевые облака, хотя процессы там происходят такие, что такого быть не может.
Третье – влияние на компьютерный расчет. Казалось бы, программа есть, цифры забили, она посчитала, уж математика-то должна работать точно. Ан нет, все совсем не просто. У нас уже была история эффекта бабочки, поэтому просто кратко напомню, что при продолжении расчета прогноза погоды ввели данные с точностью в 3 знака после запятой, а сама программа работает с 6 знаками, этого оказалось более чем достаточно, чтобы сильно изменить итоговый прогноз погоды. С 1961-го года ситуация стала еще сложнее, поскольку расчеты разрослись и теперь требуют еще большего времени и ресурсов. Суперкомпьютер Росгидромета с 1293 терафлопсами занимает 8 строчку в топе суперкомпьютеров России, обходят его только компьютеры Яндекса, СберБанка, МТС и Ломоносов-2.
Уравнения для расчетов строятся на законах сохранения массы, энергии, импульса, и в сигма-системе координат (погуглите, но очень вкратце, там за высоты используется давление) эта система уравнений не замкнута и точных решений не имеет. Ну и до кучи использовать голые данные, полученных с метеостанций, тоже не получится, нужна так называемая ассимиляция данных. Собственно, основной вклад в третий пункт дает именно эта самая ассимиляция данных. Дело в том, что метеостанции расположены абы где (так сложилось исторически), и компьютер в таком виде данные рассчитать не может, нужно производить интерполяцию в узлы сетки, что, разумеется, вносит дополнительную погрешность.
Четвёртое - уравнения, как уже говорилось, решения не имеют, и для расчетов используются многочисленные приближения (одно из самых грубых - это замена производных конечными разностями), и, соответственно, числа получаются приблизительными.
Пятое, которое бы я выделил как основное - это недостаточность компьютерных мощностей, даже тех, что мы имеем сейчас. Как посчитал один учёный (по-моему, Ричардсон), чтоб успеть вовремя рассчитать прогноз барической топографии, нужно задействовать для расчетов примерно 45 тысяч человек. Поэтому иногда проблемы с прогнозом могут быть банально из-за сроков сдачи, мало кого волнует, что будет вчера. В конце прошлого года Google представила GraphCast – весьма перспективную нейросеть для прогноза погоды, но сможет ли она выйти из категории еще одного инструмента метеорологов и стать полноценным методом, пока не особо понятно.
Конечно, это не полный список и всегда есть ещё тысяча мелочей, но подводя некоторый итог моего вброса, хотелось бы сказать. То что мы имеем сейчас – это великое достижение науки и вклад труда огромного количество учёных, поэтому, когда вы встретите метеоролога, не говорите ему, что он бессовестный лжец (поверьте, наслушался). Он правда старается, но как вы понимаете, погода – это самая настоящая непредсказуемая стерва. И как сказано одним умным человеком, прогноз будет время от времени становится лучше, но точным он не будет никогда.
Всем хорошей погоды и настроения!
Автор: Никита Смирнов.