Не стоит сразу винить метеорологов в том, что приложение прогноза погоды обещало солнце, а вы промокли под дождем. Лучше вините в этом математику. Она должна позволить предсказать дождь на следующий день, но на практике это оказывается сверхсложной задачей.
Погода в математических терминах выглядит как динамическая система. Это означает, что, введя информацию о текущем состоянии такой системы, можно сделать прогноз ее состояния в любое время в будущем. Автомобиль также является динамичной системой. И водители четко знают, какой тормозной путь будет у автомобиля, интуитивно принимая во внимание текущие условия этой системы – вес, скорость, дорожное покрытие. Проблема в том, что небольшая погрешность в оценке скорости не окажет большого влияния на тормозную дистанцию.
С погодой ситуация совсем другая – даже небольшое отклонение от стартовых условий дает со временем большое расхождение результатов. Такую особенность математики называют «теорией хаоса», а в быту она больше известна как «эффект бабочки» (крошечная бабочка взмахнула крыльями в одной части мира, что привело к торнадо на другой стороне планеты). Хотя теорию хаоса разрабатывали в основном для исследования погоды, эти наработки оказались полезными и в других подобных ситуациях, которые могут выглядеть случайными, например, дорожное движение или поведение больших групп людей.
Хаотичная система в принципе является детерминистической – в теории ее можно вычислить и спрогнозировать. Но на практике это оказывается нереально из-за того, что невозможно измерить начальные условия с достаточной точностью для точного прогноза. Возможно лишь установить определенный диапазон, в котором должна оказаться система.
Когда говорят «прогноз погоды ошибся», это часто означает лишь, что вероятность заданной ситуации упростили для большей понятности общей аудиторией. Некоторые эксперты говорят, что метеорологам нужно начать рассчитывать не только вероятность осадков, но и вероятность того, что их прогноз правильно поймут.
Ежедневные прогнозы также существенно отличаются от долгосрочных моделей изменения климата. Последние являются глобальными по масштабу и охватывают десятилетия или века. Для таких долгосрочных моделей важно знать среднее значение, и ежедневные флуктуации погоды им не нужны.
Системы хаоса имеют еще одну особенность: мы не только не можем предсказать их будущее, мы также не можем заглянуть в их прошлое. Иначе можно было бы четко знать, что стало причиной ночного дождя.
Хотя наука все еще не может точно прогнозировать изменения хаотических систем, это все равно лучший инструмент, который мы имеем сегодня.
По материалам: Wall Street Journal
