Прогнозы погоды никогда не будут на 100% точными по этой научной причине

Наука прогнозирования погоды становится предметом общественного внимания каждый день. Когда прогноз верен, мы редко комментируем, но часто спешим жаловаться, если прогноз неверен. Сможем ли мы когда-нибудь достичь идеального прогноза с точностью до часа?

Есть много шагов, связанных с подготовкой прогноза погоды. Он начинает свою жизнь как глобальный «снимок» атмосферы в данный момент времени, сопоставленный с трехмерной сеткой точек, которые охватывают весь земной шар и простираются от поверхности до стратосферы (а иногда и выше).

Используя суперкомпьютер и сложную модель, которая описывает поведение атмосферы с помощью физических уравнений, этот моментальный снимок затем перемещается вперед во времени, производя много терабайт необработанных данных прогноза. Затем синоптикам приходится интерпретировать данные и превращать их в значимый прогноз, который транслируется для широкой публики.

Будь в погоде

Прогнозирование погоды - огромная проблема. Для начала мы пытаемся предсказать что-то непредсказуемое. Атмосфера представляет собой хаотическую систему - небольшое изменение состояния атмосферы в одном месте может иметь замечательные последствия с течением времени в другом месте, которое один ученый сравнил с так называемым эффектом бабочки.

Любая ошибка, возникающая в прогнозе, будет быстро расти и вызывать дальнейшие ошибки в более широком масштабе. И поскольку при моделировании атмосферы приходится делать много предположений, становится ясно, насколько легко могут развиться ошибки прогноза. Для идеального прогноза нам необходимо устранить каждую ошибку.

Прогноз навыка улучшается. Современные прогнозы, безусловно, намного надежнее, чем были до эпохи суперкомпьютеров. Самые ранние опубликованные прогнозы Великобритании датируются 1861 годом, когда офицер Королевского флота и увлеченный метеоролог Роберт Фицрой начал публиковать прогнозы в The Times.

Его методы включали в себя составление карт погоды с использованием наблюдений из небольшого числа мест и прогнозирование на основе того, как погода развивалась в прошлом, когда карты были похожими. Но его прогнозы часто были неверными, и прессу обычно быстро критиковали.

Большой скачок был сделан, когда суперкомпьютеры были представлены сообществу прогнозистов в 1950-х годах. Первая компьютерная модель была намного проще, чем сегодняшние, предсказывая только одну переменную в сетке с интервалом более 750 км.

Эта работа проложила путь к современному прогнозированию, принципы которого все еще основаны на том же подходе и той же математике, хотя современные модели намного сложнее и предсказывают гораздо больше переменных.

В настоящее время прогноз погоды обычно состоит из нескольких прогонов модели погоды. Эксплуатационные метеорологические центры обычно используют глобальную модель с шагом сетки около 10 км, выходной сигнал которого передается модели с более высоким разрешением, работающей в локальной области.

Чтобы получить представление о неопределенности в прогнозе, многие метеорологические центры также запускают ряд параллельных прогнозов, каждый из которых вносит небольшие изменения в первоначальный снимок. Эти небольшие изменения растут во время прогноза и дают прогнозистам оценку вероятности того, что что-то происходит - например, процентную вероятность дождя.

Будущее прогнозирования

Эпоха суперкомпьютеров сыграла решающую роль в развитии науки прогнозирования погоды (и, в действительности, прогнозирования климата). Современные суперкомпьютеры способны выполнять тысячи триллионов вычислений в секунду, а также могут хранить и обрабатывать петабайты данных. Суперкомпьютер Cray в британском Met Office обладает вычислительной мощностью и хранилищем данных примерно для миллиона смартфонов Samsung Galaxy S9.

Это означает, что у нас есть вычислительная мощность для запуска наших моделей с высоким разрешением и включения нескольких переменных в наши прогнозы. Это также означает, что мы можем обрабатывать больше входных данных при создании нашего первоначального «снимка», создавая более точную картину атмосферы, с которой начинается прогноз.

Этот прогресс привел к увеличению навыка прогнозирования. Точная количественная оценка этого была представлена ​​в Природа исследование Питера Бауэра, Алана Торпа и Гилберта Брюне, проведенное в 2015 году, описывающее достижения в прогнозировании погоды как «тихую революцию».

Они показывают, что точность пятидневного прогноза в настоящее время сравнима с точностью трехдневного прогноза около 20 лет назад, и что каждое десятилетие мы набираем навык примерно на один день. По сути, сегодняшние трехдневные прогнозы столь же точны, как и двухдневные прогнозы десять лет назад.

Но вероятно ли это повышение квалификации продолжится в будущем? Отчасти это зависит от того, какой прогресс мы можем достичь с помощью суперкомпьютерных технологий. Более быстрые суперкомпьютеры означают, что мы можем запускать наши модели с более высоким разрешением и представлять еще больше атмосферных процессов, теоретически приводящих к дальнейшему улучшению навыков прогнозирования.

Согласно закону Мура, наши вычислительные мощности удваиваются каждые два года с 1970-х годов. Однако в последнее время это замедляется, поэтому для достижения прогресса в будущем могут потребоваться другие подходы, такие как повышение вычислительной эффективности наших моделей.

Так сможем ли мы когда-нибудь предсказать погоду со 100-процентной точностью? Короче нет. В атмосфере в случайном движении находятся 2 × 10,000 (200 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000 000) молекул - пытаться представить их всех было бы непостижимо. Хаотическая природа погоды означает, что, пока мы делаем предположения о процессах в атмосфере, у модели всегда есть вероятность ошибок.

Прогресс в моделировании погоды может улучшить эти статистические представления и позволить нам сделать более реалистичные предположения, а более быстрые суперкомпьютеры могут позволить нам добавить больше деталей или разрешения к нашим моделям погоды, но в основе прогноза лежит модель, которая всегда будет требовать некоторого предположения.

Однако до тех пор, пока проводятся исследования по улучшению этих предположений, будущее прогнозирования погоды выглядит светлым. Насколько мы можем приблизиться к идеальному прогнозу, еще неизвестно.

Эта статья была первоначально опубликована в «Разговоре» Джона Шонка. Прочитайте оригинальную статью здесь.