Почему невозможно точно предсказать погоду больше чем на 2 недели
Несмотря на все технологические прорывы, точный прогноз погоды даже на несколько недель невозможен. Расскажем, почему так происходит, какой предел прогнозирования у существующих методов и можно ли его увеличить.
В чём разница между погодой и климатом
Чтобы понять пределы точности прогнозов, для начала нужно разобраться в двух ключевых понятиях: «погода» и «климат». Хотя они тесно связаны, между ними есть принципиальная разница во времени и масштабе.
- Погода — это состояние атмосферы в конкретном месте и в конкретное время. Это то, что происходит за окном прямо сейчас: температура, ветер, дождь или солнце.
- Климат — это усреднённые погодные условия для определённой местности за долгий период, обычно за несколько десятилетий или больше. Климат включает не только средние значения, но и частоту и интенсивность разных погодных явлений, например волн жары или штормов.
Прогноз погоды ответит на вопрос «Будет ли завтра дождь?», а климатический прогноз — «Будет ли эта зима теплее обычной?».
Сравнительная таблица различий между климатом и погодой
Это различие важно, чтобы понять, почему точный прогноз погоды на три месяца невозможен, а общие климатические перспективы — вполне реальная задача.
Почему у прогнозов есть предел
Существует теоретический предел детального прогнозирования погоды — примерно 10–14 дней. Это не технологическое, а фундаментальное ограничение, которое связано с самой природой атмосферы. Даже если бы существовали идеальные компьютеры с неограниченной производительностью, предсказать погоду на месяц вперёд с той же точностью, что и на завтра, не получится.
Главная причина такого короткого предела предсказуемости — хаотичность атмосферы. Атмосфера Земли — это сложнейшая система, где всё постоянно движется и перемешивается. Её поведение описывается нелинейными уравнениями, которые чувствительны к малейшим изменениям.
Именно здесь и проявляется знаменитый эффект бабочки. Этот термин ввёл метеоролог Эдвард Лоренц. Ещё в 1960-х годах он проводил эксперименты с вычислительными моделями, прогнозирующими метеорологические параметры. Учёный обнаружил, что даже минимальное изменение в исходных данных — например, 0,506127 вместо 0,506 — приводило к кардинально разным прогнозам всего через пару месяцев.
Визуализация аттрактора или «бабочки» Лоренца, описывающей поведение хаотичной системы во времени
Это означает, что любая, даже самая крошечная, ошибка в начальных данных со временем нарастает в геометрической прогрессии. Примерно через две недели эти накопленные ошибки становятся настолько большими, что прогноз оказывается не точнее случайного предположения.
Неполные данные
Точность прогноза напрямую зависит от качества исходных данных. Но собрать их в полном объёме и без погрешностей невозможно по двум причинам:
- Неточность измерений. Все приборы имеют погрешность. Метеостанции, спутники и зонды не могут измерить температуру или давление с абсолютной точностью, что создаёт первоначальные ошибки в данных.
- «Слепые зоны». Огромные территории, такие как океаны, полярные регионы и пустыни, очень плохо покрыты сетью наблюдений. Спутники могут измерять температуру поверхности океана, но процессы, происходящие на глубине, ускользают от «взора» приборов.
Эти «слепые зоны» и неточности гарантируют, что в компьютерные модели всегда попадают немного искажённые данные. А из-за хаотичной природы атмосферы именно эти ошибки усиливаются и делают долгосрочный прогноз невозможным.
Несовершенные модели
Даже если бы мы могли получить идеальные исходные данные, сами математические модели погоды имеют свои ограничения.
- Упрощения. Уравнения, описывающие движение атмосферы, настолько сложны, что для их решения приходится идти на упрощения и допущения.
- Ограничения компьютеров. Просчёт глобальной модели погоды — невероятно сложная вычислительная задача. Увеличение точности модели требует экспоненциального роста вычислительных мощностей, которые небезграничны.
- Параметризация. Модели работают с сеткой, и процессы, которые меньше ячейки этой сетки, как, например, образование облаков и турбулентность, не могут быть просчитаны напрямую. Их влияние учитывается с помощью специальных эмпирических формул — «параметризаций». Эти формулы сами по себе являются источником неопределённости и ошибок.
Получается, что предел предсказуемости — это не одна проблема, а целый комплекс, связанный и с хаотичной природой атмосферы, и с неполнотой данных, и с несовершенством самих моделей.
Какие прогнозы возможны
Хотя дать точный прогноз на длительные сроки нереально, метеорологи могут предоставить другую ценную информацию. Для этого используются более сложные подходы.
Карта ветров, отражающая скорость и направление ветра
Ансамблевые прогнозы
Чтобы учесть неопределённость, синоптики запускают одну и ту же модель много раз, но с немного изменёнными начальными условиями. В результате получаются не один-единственный прогноз, а целый «ансамбль» или веер возможных сценариев. Если линии прогнозов на графике («спагетти-график») идут кучно, значит, уверенность в прогнозе высокая. Если они сильно расходятся — уверенность низкая.
Сезонные прогнозы (аутлуки)
Это как раз те прогнозы, которые делаются на месяц или сезон вперёд. Они не говорят, какая погода будет в конкретный день. Вместо этого они дают вероятностную оценку отклонений от климатической нормы: будет ли сезон в целом теплее, холоднее, суше или влажнее обычного. Такие прогнозы составляют, например, Всемирная метеорологическая организация (ВМО) и Центр климатических прогнозов США (CPC).
Таблица с отличиями различных типов метеорологических прогнозов
Прогнозы от ИИ
В последние годы в прогнозировании погоды активно используются технологии искусственного интеллекта (ИИ). Модели на основе ИИ, такие как GraphCast, уже показывают впечатляющие результаты.
ИИ обладает рядом преимуществ в сфере прогнозирования: он работает относительно быстро и эффективно, требует меньше вычислительных ресурсов по сравнению с классическими суперкомпьютерами. При краткосрочных прогнозах ИИ-модели демонстрируют сопоставимую точность, а некоторые исследования указывают на их потенциал в расширении горизонта достоверного прогноза за пределы традиционных 14 дней.
Однако, несмотря на эти достижения, ИИ имеет и значительные ограничения. Он плохо справляется с предсказанием редких или беспрецедентных экстремальных событий, так называемых серых лебедей, если они отсутствовали в обучающих данных. Кроме того, такие модели не «понимают» физические процессы, так как опираются на выявление статистических закономерностей, а не на физические законы. Это может привести к недооценке интенсивности экстремальных явлений.
В итоге
Несмотря на стремительное развитие технологий, точный погодный прогноз на месяцы вперёд по дням остаётся невозможным. Это связано с хаотичной природой атмосферы: даже незначительные ошибки в исходных данных быстро усиливаются, делая долгосрочные расчёты недостоверными. На практике предел точности составляет около 10–14 дней, и это ограничение диктуется не отсутствием вычислительной мощности, а самими законами физики.
Тем не менее современные методы позволяют получать полезную информацию о погоде и климате на более длительные периоды. Сезонные прогнозы, основанные на статистическом анализе и климатических трендах, дают оценку вероятных отклонений от нормы, а ансамблевые методы помогают оценить степень уверенности в этих прогнозах. Искусственный интеллект уже сегодня играет важную роль в метеорологии и потенциально может расширить горизонт точного прогнозирования.