Прогноз на завтра давно став звичним сервісом. Натомість проміжок між двома і шістьма тижнями залишається складним для метеорологів: початкові умови вже втрачають точність, а сезонні закономірності ще недостатньо визначають результат. Дослідники за участю Массачусетського технологічного інституту запропонували спосіб поліпшити саме такі прогнози.
Що змінили дослідники
Їхня система не замінює фізичну модель атмосфери. Алгоритм машинного навчання аналізує її попередні помилки й коригує ймовірності майбутніх температур та опадів. Такий додатковий шар можна застосовувати до різних прогнозних моделей, а не створювати кожну з нуля.
За повідомленням MIT, поєднання з моделлю Європейського центру середньострокових прогнозів погоди посіло перше місце в міжнародному змаганні. У випробуванні прогностична цінність моделі на субсезонному горизонті зросла приблизно вдвічі; також покращилося виявлення ризику екстремальних явищ.
Чому це важливо
Додатковий час може допомогти енергетикам планувати резерви, аграріям — роботи в полі, а службам реагування — підготовку до холодів чи повеней. Водночас ідеться про ймовірнісний прогноз, а не точну погоду для певної адреси через місяць. Результат ще потрібно перевіряти в оперативній роботі різних регіонів і сезонів.
Про іншу складність передбачення наслідків змін клімату ми писали в матеріалі про критичну швидкість потепління та ризик для AMOC.
