Об эксперте: Александр Ганьшин, руководитель сервиса «Яндекс.Погода», кандидат физико-математических наук.
Шаманы вместо термометров
Люди с давних времен старались предсказать погоду, потому что от нее зависел урожай, а значит, и жизнь на ближайшие месяцы. У древних племен главным синоптиком был шаман, который при помощи различных магических практик пытался угадать, какой будет погода. Почти как Мерлин в юмористической повести Стругацких «Понедельник начинается в субботу». При этом никаких метеорологических инструментов, кроме собственных глаз, шаман не использовал. Поэтому и точность его прогнозов была довольно низкой.
Самый древний прибор для определения погоды — флюгер. Его появление датируется 48 годом до н.э. Именно он помогал людям определять погоду по направлению ветра. А первый труд, связанный с прогнозированием погоды, появился еще в IV веке до н.э. Аристотель в своем трактате «Метеорологика» определил типы осадков и предположил, что они вызываются низкими температурами. Именно эту работу можно считать началом зарождения науки о погоде и атмосфере. Человек, пытавшийся предсказать погоду, встречается нам и в Библии: Иосиф толкует сон фараона и говорит, что семь тощих коров предупреждают о семи неурожайных годах.
Вера в приметы
На протяжении долгого времени люди оперировали приметами и поверьями, которые складывались из наблюдений за погодой и передавались из поколения в поколение. Например, «если на крещенскую ночь есть луна, то будет хороший урожай гороха». Специалисты «Яндекса» решили проверить, насколько можно доверять приметам. Для этого использовали архив метеорологических наблюдений. Выяснилось, что половина из выбранных примет сбывается с точностью до наоборот. Реально работают лишь некоторые приметы, и то не во всех регионах. Чаще других сбывается примета «на Самсона дождь — семь недель то ж». Если на Самсонов день, который отмечается 10 июля, идет дождь, то следующие семь недель будут те же осадки.
Первые прорывные технологии
Вера в приметы отступила с появлением в метеорологии нового прибора для измерения погоды. В 1643 году ученик Галилея — Торричелли — изобрел ртутный барометр. Он позволял предсказывать погоду: если уровень ртутного столба низкий, то будет, скорее всего, плохая погода. Барометр позволяет фиксировать состояние атмосферы в конкретной точке. Именно с его помощью в основе прогнозирования впервые применили законы физики.
Далее, уже в XIX веке, появилась единая сеть метеонаблюдений. А первая метеорологическая сеть из 24 метеорологических станций возникла в России в 1733 году. Ее создали участники Великой Северной экспедиции под руководством российского мореплавателя Беринга. Интересно, что результаты исследований и работы этой сети были опубликованы только через 100 лет. В 1835 году академик Адольф Купфер выпустил первую инструкцию «Руководство к деланию метеорологических и магнитных наблюдений».
Чем отличалась эта единая сеть? Во множестве точек отслеживали температуру, осадки, направления ветров и давление. Затем эти данные стали накладывать на карты. Синоптики соединяли линиями области одинакового давления, и так выявлялись циклоны (в их центре — низкое давление, а по краям — высокое) и антициклоны. Зная, как в этих областях движется воздух, можно было предсказывать погоду точнее. Например, понимать, что из-за прихода циклонов на такую-то территорию стоит ждать осадков.
С появлением радиозондов в 1930 году люди смогли получать информацию о погоде на достаточно большой высоте — около 20 км. Это позволяло строить метеокарты на изобарических уровнях (разных уровнях давления) и составлять более точный прогноз.
Космическая эра
В 1960 году в США был запущен первый метеорологический спутник, который делал снимки Земли из космоса. Благодаря снимкам от спутников, запущенных позже, можно было составлять карты облачности. Для этого аналоговые снимки, получаемые вдоль траектории движения спутника, складывали в единое изображение. Наблюдение за облачностью увеличило точность метеопрогнозов: благодаря информации со спутников на карты наносятся данные о расположении циклонов и фронтов. В 1978 году на картах облачности стали отмечать города и границы циклонов и антициклонов для визуализации прогноза погоды на телевидении.
У современных метеорологов огромное количество данных, которые нужно анализировать. Для прогноза они строят метеорологические модели, используя суперкомпьютеры. Глобальные модели прогноза погоды разбивают атмосферу Земли на кубики, и в каждом из них для составления прогноза решается уравнение со своими вводными. Японский «Фугаку», первый в списке 500 самых мощных суперкомпьютеров, помогает в том числе в прогнозировании погоды.
Суперкомпьютеры прогнозируют погоду, решая сложные уравнения, которые описывают атмосферные процессы. Обычно это уравнения гидрогазодинамики — они состоят из сотен тысяч строк кода, моделирующих атмосферу. В качестве исходных данных в модель загружаются метеопоказания из глобальной системы наблюдения. Результатом вычислений становится прогноз погоды на определенный срок.
Сейчас метеорологическое прогнозирование заметно продвинулось вперед: предсказания стали более точными, чем несколько десятилетий назад. К примеру, появилось больше метеостанций, в космос запустили около 60 метеоспутников, появились суперкомпьютеры и другие современные технологии.
«Яндекс» создал собственную технологию прогнозирования погоды «Метеум», комбинирующую традиционные модели и машинное обучение. Она использует данные из следующих источников: 80 метеорологических спутников, 10 тыс. профессиональных станций, 1,5 тыс. станций радиозондирования и 40 радиолокаторов. На основе этих данных готовятся граничные условия для метеорологической модели. Затем учитываются данные о подстилающей поверхности с использованием карт — технология «знает», что погода в мегаполисе отличается от погоды около озера за городом.
Кроме того, она исправляет допущенные погрешности при следующих прогнозах. О них можно узнавать от пользователей, которые сообщают об ошибке или точности прогноза через специальную форму на карте осадков. К примеру, в дождливый день люди присылают до 3,5 млн сообщений об осадках на местах.
Что дальше: сила искусственного интеллекта
Основной тренд на будущее в прогнозировании погоды — искусственный интеллект. Он отлично подходит метеорологии, где сейчас используются огромные массивы данных, а на их обработку тратится много времени.
ИИ способен быстро заметить в огромном массиве данных нужные закономерности и отобрать их. Это резко повышает скорость работы без ущерба для точности. Кроме того, сейчас наиболее перспективна комбинация искусственного интеллекта и традиционных физических методов. Технологический гигант IBM разработал точную систему Deep Thunder, предоставляющую гиперлокальный прогноз на разрешении от 0,3 до 2 км.
Также искусственный интеллект можно настроить на предсказание тех или иных погодных явлений. Например, вероятности шторма, ливня или урагана в ближайшие дни. Это позволит людям лучше подготовиться к стихии. Во многих сферах, зависящих от погоды, точные прогнозы помогут сэкономить деньги и спасти жизни людей. К примеру, ИИ позволит перестроить маршруты для кораблей и самолетов, если в каком-то секторе ожидается шторм.
Помимо прочего, искусственный интеллект может резко продвинуть вперед тему альтернативной энергии. Ведь один из главных недостатков солнца и ветра как источников энергии — непредсказуемость. ИИ помогает дать прогноз по солнечным (или ветреным) дням в ближайшей перспективе. Это позволяет оценить объем выработки энергии. В целом ИИ поможет сделать более точным долгосрочное прогнозирование, а значит, сделает спокойными и нас, переживающих о погоде за окном.