Гадания, физика и компьютерное моделирование. Как прогнозы погоды становились точнее

Первые прогнозы погоды мы можем встретить у древних греков и римлян, в Вавилонии и во времена китайских императоров. Например, Аристотель в своей «Метеорологике» выделил типы осадков и впервые сказал, что осадки вызываются холодом. Прогнозы погоды встречаются даже в Библии. В прошлом люди связывали погодные явления с гневом и милостью духов и богов, поэтому они молились и совершали жертвоприношения.

Также были популярны попытки прогнозирования погоды по поведению птиц и животных. Кстати, некоторые приметы имеют вполне научное объяснение и действительно работают. Так, согласно исследованию Яндекса, народная примета: «На Самсона идет дождь — семь недель то ж» (10 июля) сбывается в Москве с вероятностью более 50%. При этом крещенские морозы случаются в столице крайне редко и характерны не для всей страны. Регулярно они бывают только в 4 городах: Омск, Хабаровск, Новосибирск и Иркутск.

Революционное изменение в прогнозировании произошло в XVII веке. Идею создания прибора для предсказания погоды выдвинул Галилео Галилей, а его ученики, Эванджелисто Торричелли и Винченцо Вивиани, реализовали ее. В 1643 году появился первый ртутный барометр и известная всем мера измерения — миллиметры ртутного столба.

С этого момента по давлению в конкретной точке можно было гораздо точнее предсказать, какая будет погода — солнечная (повышение давления) или дождливая (понижение давление). Несмотря на то, что с помощью барометра отслеживали только моментальное значение давления, а для точности прогноза необходимо знать тенденцию его изменения, это был первый научный способ прогнозирования, где применялись законы физики. Научный прогресс и развитие технологий превратили первых энтузиастов в исследователей, которые стали создавать общества метеорологов.

Уже к концу XIX века метеорологи поняли, что для составления точных прогнозов должна применяться математическая модель. Пионером в этой области стал американский метеоролог Кливленд Эббе. Его первые работы относятся к 1873 году, а в 1901 году он впервые привлек математику для решения задачи прогнозирования погоды. По сути, Эббе предложил использовать модели для прогнозирования погоды с помощью законов гидродинамики и термодинамики.

Сразу после, а именно в 1904 году, была опубликована работа норвежского метеоролога Вильгельма Бьеркнеса, в которой он предложил разделить процесс прогнозирования погоды на два шага — диагностирование текущего состояния и прогноз на интервал времени.

Также Бьеркнес стал первым, кто выделил 7 основных переменных, описывающих состояние атмосферы: давление, температура, плотность, влажность и два компонента скорости воздушных потоков. Он же разработал и первую систему уравнений, решение которой дает прогноз погоды.

Действительным новатором и вдохновителем всех последующих поколений метеорологов стал Льюис Фрай Ричардсон, который в 1922 году первый применил численные методы для интегрирования системы уравнений Беркенса.

Расчет Ричардсона дал абсурдный результат — изменение атмосферного давления над Мюнхеном по прогнозу составило бы 14.5 кПа за 6 часов (это аномальный рост, которого не произошло). Однако ошибка была не в уравнении, а в некорректных условиях. Эксперимент повторили спустя десятилетия, применив более точные данные, и он оказался удачным. Таким образом Ридчарсон стал первым метеорологом, который успешно использовал математическую модель прогнозирования.

Первые метеорологические наблюдения в России начались еще в 1725 году.

В 1834 году была издана резолюция императора Николая I об организации сети регулярных метеорологических и магнитных наблюдении в России. А в 1837 году стали выходить брошюры с прогнозами погоды на французском языке, которые выпускались под руководством академика Адольфа Купфера. К этому времени наблюдения уже проводились в различных частях нашей страны, но технологическая система и руководство всеми наблюдениями по единым методикам и программам появились впервые.

В 1849 году была учреждена Главная физическая обсерватория. Первый прогноз погоды, опубликованный ею большим тиражом, вышел в «Ежедневном метеорологическом бюллетене» в январе 1872 года. Этот прогноз составили на основании наблюдений, которые были получены с 28 станций слежения (26 на территории Российской империи и 2 зарубежные станции).

Современная метеорологическая служба в России была создана 21 июня 1921 года, а 1 января 1930 года в Москве было образовано Центральное бюро погоды СССР. В том же году в Ленинграде впервые в мире был запущен метеорологический зонд, который поднялся на высоту около 8 км, измерил температуру воздуха и отправил на землю радиосигнал.

Тогда ученые получили технологию, которая позволила снимать показания достаточно высокой точности на большой высоте. С тех пор для составления прогнозов, которые включают в себя показатели давления, температуры, осадков и направления ветра, используются карты, с погодными параметрами, полученными на разной высоте. С некоторыми изменениями эта технология используется по сей день.

Первый метеорологический спутник «ТИРОС-1» был запущен в США в 1960 году. В Советском Союзе для метеонаблюдений спутник впервые был использован в 1967 году. «Космос-144» стал прародителем серии спутников «Метеор», которые сегодня используются на орбите. С помощью спутникового зондирования у метеорологов появилась возможность следить за облачностью, что позволяет уточнять карты и расположение на них циклонов и антициклонов. В 1978 году эту информацию стали использовать для визуализации прогнозов погоды в теленовостях.

Среди десятков метеорологических спутников на орбите есть два российских: Арктика-М и Электро-Л. Это позволяет накапливать большой объем данных и строить метеорологические модели. Поскольку речь идет о терабайтах данных, работать с таким объемом информации вручную метеорологи не в состоянии. Для анализа и прогнозирования стали использоваться суперкомпьютеры, которые способны работать с глобальными моделями прогноза погоды. Эти модели разбивают атмосферу Земли на кубики, в каждом из которых решается уравнение со своими вводными.

За последние полтора века, начиная с первых попыток использования математических моделей и до применения спутников и зондов, прогнозы стали намного точнее. Рост точности прогнозов в нашей стране был связан с восстановлением сети метеостанций в послевоенное время и введением численных прогнозов в 60-е годы.

Но с высокой долей вероятности узнать погоду на ближайшие выходные было невозможно еще несколько десятков лет назад. Сегодня получить достаточно точный прогноз можно с помощью сайтов и мобильных приложений, которые рассказывают о погоде как на ближайший час, так и на месяц вперед.

В этом помогли спутниковое зондирование атмосферы, более быстрые и мощные компьютеры и прогресс в пониманием физики и динамики атмосферы, поэтому сегодня прогноз погоды на неделю стал гораздо точнее, чем прогноз погоды на завтра несколько десятилетий назад.

Как уже было сказано, улучшение прогнозирования зависит от увеличения точности данных и их количества. Однако тут существует ряд препятствий. Ставить станции в труднодоступных районах тяжело, а увеличивать охват за счет роста их количества дорого. Но даже при таком подходе результат прогнозирования не будет 100% точным.

Какие же измерения можно добавить, чтобы решить эту задачу? Например, сообщения о погоде за окном пользователей погодных сервисов.

Яндекс сначала предложил любому человеку отмечать на карте зонтиками места, где сейчас идёт дождь, а затем внедрил Meteum 2.0 — новую технологию прогноза погоды на основе машинного обучения. Её алгоритмы единственные в мире обучаются не только на данных приборов и метеостанций, но и на сообщениях от пользователей.

Каждый день пользователи присылают в Яндекс.Погоду больше миллиона сообщений об осадках, а в отдельные дождливые дни — и до трех миллионов. Для сравнения, метеостанции присылают около 8 тысяч наблюдений в день. Эти данные помогли улучшить краткосрочный прогноз осадков по всей стране, а особенно на Урале, в Сибири и на Дальнем Востоке, где метеорологических радаров крайне мало.

Meteum 2.0 учитывает прогнозы пяти различных моделей прогноза погоды, одна из которых своя собственная. К ним добавляются также спутниковые снимки и радарные измерения. Информация обрабатывается и комбинируется с помощью модели машинного обучения на базе CatBoost и нейронных сетей. Она позволяет учитывать не только скорость ветра, температуру воздуха и другие погодные параметры, но и дополнительные факторы — например, удалённость от водоёма или высоту солнца над горизонтом.

Такая модель обучена предсказывать и сообщения пользователей о погоде. Например, пользователь может предоставить приложению возможность собирать данные со своего устройства или сообщать о реальной погоде в настоящее время, что делает будущие прогнозы еще точнее. Такой прогноз уже работает для дождя и напрямую влияет на карту осадков. Кроме того, компания использует сообщения с высоким кредитом доверия для корректировки ошибочной карты осадков в реальном времени. То есть, пользователь, который уже попал под дождь, становится достоверным источником. Ему такая информация уже вряд ли поможет, но будет полезной для жителей соседних районов. В итоге краткосрочный прогноз осадков стал на 20% точнее.

В дальнейшем синергия машинного обучения, больших данных и пользовательского опыта позволит повысить качество прогнозов погоды, а также увеличить точность долгосрочных прогнозов. Ведь еще совсем недавно казалось невероятным сделать точный прогноз на несколько дней, а сегодня каждый человек может сам поучаствовать в составлении прогноза и сделать его точнее.