Прогноз погоды от Гидрометцентра России самый некачественный среди конкурентов. А какие модели предсказывают погоду лучше?

Модели прогноза погоды — это сложные компьютерные алгоритмы, которые используют математические уравнения для моделирования и предсказания состояния атмосферы. Эти модели обрабатывают данные метеонаблюдений, спутниковые снимки и показатели радаров, чтобы создать цифровую копию земной атмосферы. Через имитацию атмосферных процессов они позволяют составлять прогнозы для различных регионов и промежутков времени.

В основе любой модели лежит разделение атмосферы на трехмерную сетку, подобную гигантскому слоеному пирогу. Для каждой ячейки этой сетки компьютер решает систему сложных дифференциальных уравнений Навье—Стокса. Они учитывают все: движение воздушных масс, теплообмен, фазовые переходы воды (пар, капли, лед) и солнечную радиацию.

Точность прогноза напрямую зависит от разрешения — размера этой ячейки. Однако здесь существует жесткая математическая ловушка: если мы хотим уменьшить размер ячейки в два раза, мощность компьютера нужно увеличить в 8—10 раз (а иногда и больше — в зависимости от алгоритмов и объемов выходных данных). Именно поэтому содержание метеорологических суперкомпьютеров и систем сбора наблюдений стоит сотни миллионов долларов.

Согласно информации российского Гидрометцентра, анализ точности прогнозов погоды по России на 5 суток (120 часов) за декабрь показал, что самым надежным источником остается модель, разработанная Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF).

Сетка этой модели имеет шаг всего около 9 километров, а по вертикали атмосфера разделена на 137 уровней (до высоты около 80 км). Это позволяет модели филигранно учитывать влияние гор и возвышенностей на потоки воздуха. Хотя доступ к полным данным IFS стоит дорого, именно она является ориентиром для большей части профессионального сообщества и часто используется как один из эталонов в международных сравнениях.

Эксперты отмечают, что ECMWF на горизонте 3‑7 суток имеет преимущество в точности над конкурентами в один день. Ее система из 51 составляющей дает очень мощные инструменты для оценки вероятности экстремальных погодных явлений.

На втором месте оказалась немецкая модель ICON (Icosahedral Non-hydrostatic). В отличие от других, она использует не прямоугольную сетку, а сетку из треугольников (икосаэдральную). Это решает проблему схождения меридианов на полюсах, где обычные модели могут сталкиваться с дополнительными геометрическими сложностями и требуют специальных решений. Кроме того, ICON учитывает вертикальные ускорения воздуха, что критически важно для прогнозирования гроз.

На третьем месте оказалась гибридная система, которая сочетает немецкую ICON и американскую GFS (Global Forecast System). GFS — одна из самых распространенных глобальных моделей в мире, в том числе потому, что ее результаты широко доступны и часто используются как базовый слой для различных сервисов. GFS использует современное динамическое ядро FV3, которое представляет Землю в виде куба, спроектированного на сферу. GFS обновляется четыре раза в сутки, что позволяет оперативно реагировать на изменения в атмосфере.

На четвертом месте оказалась модель UKMO Британской метеорологической службы. Глобальная версия этой модели имеет разрешение около 10 километров в средних широтах и около 70 вертикальных уровней. Главная особенность британского подхода — интеграция глобальной модели с локальными версиями сверхвысокого разрешения (до 1,5 км над территорией Великобритании), которые работают на едином физическом ядре и в идеале дают более «бесшовный» переход от глобального к регионального прогнозу.

Это позволяет модели UKMO очень точно работать в сценариях, связанных со сложной атлантической погодой, циклонами и фронтальными разделами.

Очевидным аутсайдером стала модель ПЛАВ10, разработанная Российской академией наук и Гидрометцентром России. Современная версия работает с детализацией около 20—25 километров и разделяет атмосферу на 85—100 уровней по вертикали.

Павялічыць

Какие модели стоят в наших телефонах?

Сегодня большинство людей смотрит прогноз погоды не на сайтах национальных метеослужб, а в приложении, которое стоит по умолчанию в смартфоне.

На iPhone по умолчанию работает Apple Weather. После того как Apple купила сервис Dark Sky, компания фактически перестроила собственную метеосистему, и ключевым моментом стало то, что главной глобальной моделью для расчетов сделали европейскую ECMWF, дополняя ее наблюдениями и собственной обработкой.

Учитывая, что модель ECMWF является мировым лидером в среднесрочных прогнозах, владельцы iPhone часто могут получать очень точный прогноз. Правда, недостатком самой модели является ее обновление только дважды в сутки. Однако приложение может обновлять пользовательскую картинку чаще за счет дополнительных источников и постобработки, поэтому в интерфейсе это не всегда выглядит как только два обновления.

С системой Android все сложнее. Здесь многое зависит от производителя и установленной программы: у разных брендов могут быть разные поставщики метеоданных, и в результате два смартфона на Android могут показывать разный прогноз в одном и том же городе.

В смартфонах Pixel и в стандартном приложении Google источники погоды — это, как правило, не «одна модель», а комбинация нескольких потоков данных и алгоритмов; в разных странах и версиях сервиса набор источников может отличаться, а конечная формула часто не раскрывается полностью. В массовых агрегаторах часто используются как европейские, так и американские глобальные модели (в том числе ECMWF и GFS), а также собственные продукты и алгоритмы дополнительной обработки — коррекция осадков, локальная привязка к рельефу).

Кроме того, Google активно внедряет собственные нейросетевые разработки (например, GraphCast и MetNet). Они могут использоваться как дополнительный слой: система анализирует спутниковые снимки и другие массивы данных, чтобы уточнять прогноз осадков или развитие облачности на коротких горизонтах.

Что касается других популярных брендов, таких как Samsung, то они часто используют по умолчанию данные либо того же The Weather Channel, либо сервиса AccuWeather крупной частной американской компании, которая в своей работе может опираться на несколько глобальных моделей (в том числе GFS, а также другие доступные источники), но при этом глубоко корректирует результаты с помощью собственных алгоритмов, наблюдений и дополнительных данных, в том числе данных моделей, которые считаются лидерскими на рынке (например, ECMWF). Это помогает сделать конечный прогноз более точным.

Таким образом, главный вывод для пользователя прост: название приложения не так важно, как модель (или смесь моделей) и алгоритмы обработки, на которых он работает. На пятидневном горизонте наиболее надежные результаты обычно дают сервисы, где в основе есть ECMWF (самостоятельно или в комбинации), а также где хорошо настроена дополнительная обработка и учет наблюдений. Поэтому iPhone с Apple Weather и Google Weather на Android часто выглядят как один из наиболее удачных выборов для Европы и Беларуси.

• 9
• 0
• 0
• 0
• 0
• 0
• 0
• 0