Приложения для прогноза погоды часто показывают разные результаты для одного и того же места. Почему так сложно предсказать локальный прогноз и где же тогда искать наиболее надежную информацию?
Если вы на этой неделе вешали стирку, ходили на пляж или зажигали гриль, то, скорее всего, сначала заглянули в приложение погоды. И, вероятно, остались не совсем довольны. Это подводит к вопросу: почему же эти приложения настолько «сырые»?
Даже метеорологи с этим сталкиваются. Роб Томпсон из Университета Рединга (Великобритания) недавно увидел в приложении прогноз сухой ночи и оставил садовые подушки на улице. Утром же они были мокрыми. Классическая ситуация: когда мы сетуем на неточность прогнозов, почти всегда речь идет о неожиданном дожде или снеге.
Проблема частично в наших завышенных ожиданиях от приложений и от самой погоды. Но есть и другие факторы: масштабы атмосферных процессов и сложность данных, нужных для локального прогноза. Томпсон признает, что в последнее время некоторые приложения действительно работали слабо в Великобритании. Отчасти из-за непредсказуемых летних ливней. Так называемые конвективные осадки возникают тогда, когда солнце прогревает землю, теплый влажный воздух поднимается вверх, охлаждается и образует изолированное ливневое облако. Это намного сложнее предсказать, чем большие фронты, которые перемещаются по стране в другое время года.
«Представьте, что вы кипятите воду в кастрюле: вы знаете, когда она закипит, но предсказать, где именно появится каждый пузырь, практически невозможно», – объясняет Томпсон. Подобные процессы происходят и над Северной Америкой, и над Европой. Но прогноз-всегда локальное дело, поэтому стоит рассмотреть пример Британии.
В целом Томпсон критически относится к так называемым «прогнозам по почтовому индексу», которые показывают точный прогноз для вашего города или деревни. Они создают иллюзию точности, которой не может быть.
«Я не вижу ни единого шанса на протяжении всей моей карьеры, чтобы мы научились так точно предсказывать ливневые облака, чтобы сказать: дождь будет в Шинфилде, но не заденет Вудли в трех милях отсюда», – говорит он. Не менее фантастичной является и идея прогноза на две недели вперед.
Два воскресенья всегда считались пределом предсказуемости погоды. Далее точность резко падает. Да, сегодня есть эксперименты с физическими моделями и искусственным интеллектом, которые пытаются продлить прогноз до месяца. Но ожидать таких подробных и локальных данных-это прямой путь к разочарованию.
Томпсон, Несмотря на использование мобильных приложений, с ностальгией вспоминает времена телевизионных прогнозов. Там было больше контекста: синоптик мог объяснить, что означает фронт, который движется через страну, или как следует понимать «возможны ливни в промежутке между 14:00 и 16:00». А приложение просто поставит» 50% вероятности дождя » в 14:00 и то же самое в 15:00. Тонкие различия теряются, и пользователь раздражается, даже когда данные действительно верны.
Еще одна проблема – упрощение. Приложения пытаются свести многослойные метеоданные к нескольким иконкам: солнце, облачко, дождь. Но где предел? Сколько должно быть облачности, чтобы заменить Солнце белым облаком? Или на серую? Для одного это будет» пасмурно«, для другого – »ясно с облачками».
К этому добавляется и «мокрый сдвиг»: некоторые разработчики намеренно завышают вероятность дождя. Психология проста — лучше удивиться Солнцу, чем попасть под неожиданный ливень. Хотя для садоводов, говорит Томпсон, такая практика-тоже беда.
Есть и экономический аспект. Часть приложений просто берет бесплатные глобальные данные, например, из Национального управления океанических и атмосферных исследований США (NOAA), и переупаковывает их. Такие данные хороши для отслеживания циклонов в Атлантике, но совсем не годятся для определения вероятности дождя в Гайд-парке в понедельник в полдень.
Некоторые приложения даже показывают данные, которых в природе не существует. Например, радарные карты дождя для Кении, хотя там вообще нет метеорадаров. Это уже опасно, когда речь идет о риске внезапных наводнений.
С другой стороны, британский Met Office использует собственные модели, адаптированные под регион, обрабатывает их дополнительными алгоритмами и привлекает экспертов. И даже после этого целая команда решает, как все это показать в понятном виде пользователям.
В конце концов, создание моделей, сбор гигантских массивов данных с датчиков и вычисления на суперкомпьютерах – это колоссальная работа. И все же современные прогнозы намного точнее, чем когда-либо в истории. То, что сегодня мы считаем «плохим прогнозом», еще несколько десятилетий назад было бы фантастической точностью.
Большая часть нашего разочарования связана с тем, что мы хотим слишком многого: прогноз с точностью до километра, идеальный значок и гарантия того, что все произойдет именно тогда, когда было обещано. Наука же работает с вероятностями, а не с абсолютами.
«Будут ли люди когда-нибудь довольны прогнозами?»- спрашивает метеоролог Дуг Паркер из Университета Лидса. И сам же отвечает:»Думаю, что нет».
По материалам: NewScientist
