Czy sztuczna inteligencja przewidzi pogodę? Tak powstaje prognoza
“Modele numeryczne to programy komputerowe, które na podstawie danych mogą przewidzieć pogodę na całym świecie. W tym celu programy rozwiązują skomplikowane równania matematyczne. Istnieją różne wariacje tych modeli, dające duże możliwości opisu pogody” – wyjaśnił w rozmowie z PAP ekspert IMGW Piotr Szuster.
- Modele numeryczne na bieząco analizują dane atmosferyczne i obliczają przyszłe zmiany pogody.
- Dzielimy je na modele globalne i lokalne, różniące się zasięgiem i rozdzielczością. Dane wejściowe pochodzą m.in. z radarów, satelitów i stacji meteorologicznych.
- W meteorologii coraz częściej wykorzystuje się sztuczną inteligencję.
Tak powstaje prognoza pogody. Mało kto o tym wie
W zeszłym tygodniu nad Polską przetoczył się niż genueński, który spowodował intensywne opady deszczu. W ich wyniku doszło do lokalnych podtopień, a także strat w uprawach. Anomalie pogodowe stają się normą, dlatego potrzebujemy precyzyjnej prognozy. W jaki sposób przewiduje się pogodę? Meteorolodzy posługują się modelami numerycznymi. Są to programy komputerowe, które na podstawie aktualnych danych o atmosferze (jej „fotografii”) obliczają, jak będzie się ona zmieniała w przyszłości. Programy rozwiązują skomplikowane równania matematyczne – równania różniczkowe, dzięki którym meteorolodzy mogą przewidzieć pogodę na całym świecie. Z każdym rokiem modele te są coraz doskonalsze.
Piotr Szuster, członek zarządu Skywarn Polska i specjalista IMGW-PIB, wyjaśnia w rozmowie z PAP, że istnieje wiele modeli numerycznych prognozowania pogody, w tym warianty lokalne i globalne. Modele te różnią się rozdzielczością siatek obliczeniowych – od globalnych (stopnie) po lokalne (kilometry, a nawet setki metrów), co pozwala dokładniej odwzorować zjawiska, jak np. opady. Za najdokładniejszy model uznaje ECMWF, używany do prognoz do 10 dni. Wysoką sprawdzalnością cechuje się też ICON, który lepiej odwzorowuje pogodę w mniejszych regionach, jak Europa Środkowa. Dane w modelach dzielą się na źródłowe (np. pomiary ze stacji meteorologicznych, dane satelitarne i radarowe) oraz wynikowe (np. temperatura, opady, wiatr).
"Te pierwsze są kluczowe, ponieważ to od nich rozpoczyna się praca modelu numerycznego - na ich podstawie model zaczyna swoje obliczenia oraz tworzy prognozę. Bez danych źródłowych model nie mógłby działać poprawnie. Pochodzą one z sieci pomiarowo-obserwacyjnych, takich jak stacje synoptyczne, posterunki opadowe czy obserwacje aerologiczne, z których czerpie się pomiary stanu atmosfery wykonywane na różnych wysokościach nad powierzchnią Ziemi. Do inicjalizacji, czyli przygotowywania danych początkowych do modeli numerycznych, wykorzystuje się ponadto zobrazowania satelitarne lub dane radarowe" – tłumaczy Szuster.
W razie rozbieżności prognoz stosuje się prognozy wiązkowe, które pokazują kilka możliwych scenariuszy. Dzięki analizie statystycznej możliwe jest wybranie najbardziej prawdopodobnego wariantu pogody.
Sztuczna inteligencja w prognozowaniu pogody
PAP zapytała także o zastosowanie sztucznej inteligencji w modelach numerycznych do prognozowania pogody. Specjalista wyjaśnił, że powstają już modele wykorzystujące tzw. uczenie maszynowe.
“Jest to dynamicznie rozwijająca się dziedzina w meteorologii. Dzięki modelowi numerycznej prognozy pogody, który jest oparty o metodę uczenia maszynowego, można dużo szybciej dostać wyniki do interpretacji, a później zweryfikować je z klasycznym podejściem; w ten sposób można uzyskać jeszcze lepszy wgląd w sytuację pogodową”- powiedział Piotr Szuster.
Źródło: Radio ZET/PAP-Aleksandra Kuligowska
Byłeś świadkiem czegoś niespodziewanego? Masz temat, którym powinniśmy się zająć?
Zgłoś sprawę przez Czerwony telefon Radia ZET