В останні роки прогнозування погоди зазнало справжньої революції завдяки розробці нових наукових моделей, що включають штучний інтелект . Європейський центр середньострокових прогнозів погоди (ECMWF) зробив значний крок вперед з появою AIFS ENS , інноваційної ймовірнісної системи, яка переосмислює те, як генеруються та управляються прогнози погоди.
Що таке нова ймовірнісна модель?
AIFS ENS v1 – це ансамблева модель, яка використовує методи машинного навчання для моделювання поведінки атмосфери та створення прогнозів погоди з ширшим оглядом можливих майбутніх ситуацій. Ця система виконує кілька симуляцій з однієї початкової ситуації, вибірково отримуючи вибірку з вивченого розподілу, що дозволяє їй враховувати властиву невизначеність у прогнозах погоди.
Завдяки такому підходу прогнози є точнішими та реалістичнішими . Модель використовує функцію втрат CRPS, яка допомагає калібрувати результати з урахуванням обмежень, пов'язаних з роботою зі скінченною кількістю членів ансамблю. В результаті, AIFS ENS перевершила традиційні моделі фізичного ансамблю в середньостроковому прогнозуванні та є дуже конкурентоспроможною в субсезонному прогнозуванні.
Основні відмінності від традиційних моделей
Однією з найважливіших особливостей AIFS ENS є спосіб включення керуючого члена. У той час як у традиційних фізично заснованих моделях цей член діє як детермінований, незбурений орієнтир, у моделі на основі штучного інтелекту ця роль інша. Керуючий член AIFS ENS є продуктом внутрішньої вибірки розподілу, вивченого системою , що означає, що невизначеність не може бути деактивована для запуску моделювання, точно ідентичного класичній схемі.
Це нововведення являє собою прогрес у здатності передбачати складні погодні явища та оцінювати пов'язані з ними ризики, враховуючи природну мінливість атмосфери в прогнозах. Якщо ви хочете дізнатися більше про те, як працюють погодні моделі, ви можете ознайомитися з іншими погодними моделями та їхньою важливістю в прогнозуванні клімату.
Еволюція та хронологія впровадження
Модель пройшла експериментальну фазу, в якій було протестовано різні методології, такі як метод дифузії, хоча операційна версія зосереджена виключно на оптимізації з використанням функції втрат CRPS. Інтеграція AIFS ENS до систем прогнозування ECMWF запланована на 1 липня 2025 року о 06:00 UTC після фази тестування, яка розпочалася 23 червня.
Наразі користувачі інших моделей, таких як IFS та AIFS Single, не відчуватимуть жодних змін, оскільки операційні версії цих систем залишаються незмінними.
Вплив та рекомендації для користувачів
Поява AIFS ENS знаменує собою поворотний момент в управлінні метеорологічною невизначеністю та точністю прогнозів. Однак тим, хто має намір використовувати ці дані, особливо для оперативних цілей, слід ретельно ознайомитися з доступною інформацією щодо відомих невирішених питань. ECMWF також закликає науково-технічну спільноту надавати відгуки для подальшого вдосконалення системи.
AIFS ENS не призначений для негайної заміни традиційних моделей, а радше для доповнення спектру інструментів, доступних для прогнозування погоди, більш просунутими підходами, адаптованими до ери машинного навчання. Щоб краще зрозуміти еволюцію цих моделей, може бути корисним переглянути [відповідну документацію].
Розробка та застосування таких моделей, як AIFS ENS, відкриває нову еру в прогнозуванні погоди, покращуючи можливості передбачення та управління ризиками в глобальному контексті, де екстремальні погодні явища стають дедалі поширенішими. Постійне вдосконалення цих інструментів обіцяє більш корисні прогнози як для професійних користувачів, так і для широкої громадськості.
