Прогнозирование осадков — это наука о прогнозировании дождя, снега, мокроты или града в данном регионе и периоде. Она лежит в основе критических решений в сельском хозяйстве, управлении водными ресурсами, готовности к стихийным бедствиям, транспорте и повседневной жизни. Точные прогнозы позволяют фермерам планировать ирригацию, аварийные службы — предварительно размещать оборудование для внезапных наводнений и коммунальные службы для управления гидроэлектростанциями. За последнее столетие появились две основополагающие методологии: численное прогнозирование погоды (NWP) и статистические модели прогнозирования. Каждый подход имеет свои сильные и слабые стороны, и понимание их различий имеет важное значение для метеорологов, климатологов, студентов и всех, кто полагается на прогнозы погоды. Эта статья обеспечивает глубокое сравнение этих двух парадигм, исследует их основные принципы и обсуждает, как они все чаще объединяются для создания более надежных прогнозов.

Численность прогноза погоды (NWP)

Как работает NWP

Численные прогнозы погоды используют мощные компьютерные модели для моделирования поведения атмосферы. Эти модели решают набор математических уравнений, полученных из фундаментальной физики, в частности уравнения Навье-Стокса движения жидкости, закона идеального газа и термодинамических уравнений для передачи энергии. Атмосфера дискретизируется в трехмерную сетку точек, каждая из которых представляет собой ячейку воздуха. В каждой точке сетки модель вычисляет такие переменные, как температура, давление, влажность, скорость ветра и направление ветра в заданное время. Затем модель шагает вперед во времени, обычно используя временные приращения от секунд до минут, обновляя каждую переменную на основе физических процессов, таких как адвекция, излучение, конденсация и испарение.

Первоначальные условия для запуска ПРМ исходят из наблюдений — спутниковых показаний, радиозондов, метеозондов, отчетов о воздушных судах и надводных станций. Эти данные объединяются в наилучшую оценку текущего состояния атмосферы с помощью процесса, называемого ассимиляцией данных. Модели ПРМ высокого разрешения, такие как Глобальная система прогнозирования погоды (GFS), управляемая Национальной метеорологической службой США или модель Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), могут давать прогнозы до 16 дней вперед, хотя навыки снижаются со временем выполнения.

Преимущества NWP

  • Физический реализм: Поскольку модели NWP имитируют фактическую физику атмосферы, они могут генерировать прогнозы для широкого спектра погодных явлений, включая тропические циклоны, фронтальные системы и конвективные штормы, не полагаясь на исторические закономерности.
  • Мелкие пространственные детали: Современные модели NWP работают с разрешением 1-10 километров, что позволяет им захватывать мезомасштабные функции, такие как морской бриз, горные волны и городские тепловые острова.
  • Количественные данные: Выходы NWP являются высококоличественными, обеспечивая точные значения интенсивности осадков, накопления и вероятности в конкретных местах и временных окнах.
  • Постоянное улучшение: По мере роста вычислительной мощности и совершенствования методов ассимиляции точность NWP неуклонно улучшалась, особенно для прогнозов на 1-5 дней.

Ограничения НПВ

  • Расходы на вычисления: Для запуска полной глобальной модели NWP требуются суперкомпьютеры с тысячами процессоров. Даже региональные модели требуют значительного вычислительного времени и энергии.
  • Чувствительность к первоначальным ошибкам: Небольшие неопределенности в начальных условиях, такие как одно неуместное наблюдение над океаном, могут усиливаться по мере продвижения прогноза, явления, известного как хаос (эффект бабочки).
  • Проблемы параметризации: Процессы, слишком малые, чтобы быть решенными сеткой (например, облачная микрофизика, турбулентность), должны быть аппроксимированы с помощью параметризации. Эти упрощения вводят систематические смещения, особенно для осадков.
  • Пробелы в данных: Отрывочные наблюдения над океанами, полярными регионами и развивающимися странами ухудшают качество начальных условий, снижая навыки прогнозирования в этих областях.

Реальные примеры

Интегрированная система прогнозирования ECMWF (IFS) широко рассматривается как наиболее точная глобальная модель NWP. Во время урагана Сэнди (2012) прогнозы ECMWF правильно предсказывали необычный поворот налево в восточное побережье США более чем за пять дней, что позволяет проводить спасательные приготовления. Аналогично, Метеорологическое бюро Великобритании использует модель NWP с высоким разрешением (UKV) с сеткой 1,5 км для прогнозирования локализованных событий с сильными осадками, которые могут вызвать внезапные наводнения. Такие модели обновляются каждый час, чтобы обеспечить наиболее актуальное руководство.

Модели статистического прогнозирования

Основные принципы

Модели статистического прогнозирования основаны на предположении, что прошлые атмосферные состояния содержат информацию, которая может быть использована для прогнозирования будущих состояний. Вместо решения физических уравнений эти модели анализируют исторические наблюдения осадков и связанных с ними переменных (например, давление, температура, влажность, крупномасштабные индексы циркуляции) для поиска статистических отношений. Общие методы включают линейную регрессию, анализ временных рядов (ARIMA, ARMA), нейронные сети, случайные леса и деревья, повышающие градиент. Модель обучается на многолетнем наборе данных, обучающих шаблонов, таких как тенденция к определенной модели давления производить выше среднего количества осадков в определенном регионе.

Статистические модели могут быть чисто эмпирическими (с использованием данных) или они могут включать в себя физически значимые предикторы, полученные из выходных данных NWP - этот гибридный подход часто называется статистикой результатов модели (MOS). MOS корректирует систематические предубеждения прогнозов NWP, связывая прошлые прогнозы NWP с наблюдаемыми осадками. Например, модель NWP может последовательно переоценивать осадки в долине; MOS узнает, что предвзятость и соответствующим образом корректирует прогноз сырого NWP.

Преимущества статистических моделей

  • Вычислительная эффективность: После обучения статистическая модель может производить прогноз в считанные секунды на стандартном ноутбуке, что делает его доступным для учреждений с ограниченными вычислительными ресурсами.
  • Дальнобойность: Для свинцовых периодов свыше 7-10 дней чисто статистические модели (например, с использованием Madden-Julian Oscillation или El Niño-Southern Oscillation в качестве предикторов) часто превосходят NWP, поскольку хаотическое усиление первоначальных ошибок менее актуально для медленно развивающихся климатических сигналов.
  • Низкие требования к данным для ассимиляции: Статистические модели не нуждаются в наблюдениях высокой плотности в реальном времени; они могут работать с длинными историческими записями, которые могут быть доступны даже в регионах с редкими современными сетями наблюдения.
  • Интерпретируемость: Простые модели регрессии позволяют прогнозистам видеть, какие переменные вносят наибольший вклад в прогнозирование, помогая в понимании обоснования прогноза.

Ограничения статистических моделей

  • Нестационарность:] Климат меняется. Статистическая связь, которая сохранялась в 1980-х годах, может больше не действовать при более высоких глобальных температурах или измененных схемах циркуляции. Это снижает надежность чисто исторических моделей в изменяющемся климате.
  • Неспособность предсказать беспрецедентные события: Если событие находится далеко за пределами данных обучения (например, общее количество осадков, никогда не наблюдавшееся ранее), статистическая модель почти наверняка недооценит его, потому что его прогнозы ограничены прошлыми событиями.
  • Ограниченные пространственно-временные детали: Статистические модели часто применяются в грубом пространственном масштабе (например, для города или речного бассейна) и могут не захватывать локализованные конвективные штормы, которые могут вызывать внезапные наводнения.
  • Зависимость от качества исторических данных: Непоследовательные или отсутствующие исторические записи осадков могут привести к смещениям, которые ухудшают навыки прогнозирования.

Общие применения

Центр прогнозирования климата (CPC) в Соединенных Штатах использует статистические модели для создания ежемесячных и сезонных прогнозов осадков. Например, модель канонического корреляционного анализа (CCA) КПК использует модели температуры поверхности моря для прогнозирования аномалий осадков над Северной Америкой в свинцовое время 1-3 месяца. Аналогичным образом, многие сельскохозяйственные рекомендации в развивающихся странах полагаются на статистические модели, приводимые в действие телесвязями, такими как Диполь Индийского океана, для прогнозирования наступления и интенсивности муссонных осадков. MOS широко используется национальными метеорологическими службами для создания калиброванных вероятностных прогнозов осадков - например, «Руководство по осадкам» Метеобюро Великобритании включает MOS для повышения точности почасовых прогнозов осадков.

Сравнение НПВ и статистических подходов

Зависимость данных

Модели СРП требуют данных наблюдений высокой плотности в реальном времени для правильной инициализации моделирования. Без радиозондных запусков, спутниковых зондов и отчетов о самолетах качество прогноза модели СРП резко страдает. Статистические модели, напротив, зависят от длинных однородных исторических наборов данных. 30-летний отчет о почасовых осадках гораздо более ценен для обучения статистической модели, чем однодневные наблюдения с высоким разрешением.

Вычислительные ресурсы

Запуск современной глобальной модели NWP с разрешением 9 км требует вычислений в масштабе пета-масштабирования — десятки тысяч ядер, работающих в течение нескольких часов, чтобы завершить 16-дневный прогноз. Статистическая модель после обучения требует всего несколько секунд времени процессора на прогноз. Эта разница в стоимости означает, что многие развивающиеся страны полагаются почти исключительно на статистические методы или уменьшенный выход NWP из глобальных центров.

Прогнозный диапазон и навыки

Для краткосрочных прогнозов (0-3 дня) модели NWP явно превосходят. Они фиксируют эволюцию погодных систем - центров низкого давления, фронтальных границ, струйных потоков - с замечательной точностью. Статистические модели в этом диапазоне часто просто воспроизводят климатологию или корректируют выход NWP. Для среднего диапазона (4-7 дней) NWP остается в целом более точным, но его навыки ослабевают. Для субсезонных и сезонных (2 недели до 3 месяцев) статистические модели, которые используют низкочастотные климатические драйверы (например, ENSO, MJO, SST модели) часто превосходят NWP. Гибридные системы - такие как система сезонного прогнозирования ECMWF (SEAS5) - фактически объединяют модель NWP со статистической калибровкой для получения достоверных сезонных вероятностей осадков.

Точность в экстремальных событиях

Модели NWP могут имитировать экстремальные осадки физически, при условии, что они имеют достаточное разрешение и соответствующие схемы микрофизики. Однако они часто недооценивают интенсивность экстремальных конвективных событий из-за приближений шкалы сетки. Статистические модели, как отмечается, терпят неудачу, когда величина события превышает любое историческое наблюдение. Исследование 2021 года катастрофических европейских наводнений в июле 2021 года показало, что модели NWP работают при разрешенных конвекциях разрешениях (≤3 км) давало предупреждение о экстремальных осадках до 2-3 дней вперед, в то время как статистические модели, основанные на данных за 30 лет, давали только мягкую вероятность наводнения, потому что ни одно предыдущее событие не было близко к наблюдаемым 100-200 мм за 24 часа.

Дополнительные сильные стороны

Два подхода не являются взаимоисключающими; отличные операционные системы используют оба. Например, Национальный Смешение моделей (НБМ) США берет выход из нескольких моделей NWP и применяет статистическую постобработку, чтобы смешать их в один продукт руководства. Результат имеет явно более низкую ошибку, чем любая отдельная модель. Аналогично, прогноз ECMWF Расширенный диапазон использует модель NWP до 46 дня, но затем применяет статистические поправки, взятые из исторических перепрогнозов, чтобы уменьшить систематический дрейф.

Гибридные и ансамблевые методы

Ансамбль прогнозирования

Для устранения присущей неопределенности начальных условий СРП операционные центры выполняют ансамблевые прогнозы: несколько моделей СРП работают с слегка возмущенными начальными состояниями и/или физикой модели. Ансамбль обеспечивает вероятностный прогноз - например, "существует 60%-ная вероятность осадков, превышающих 10 мм завтра". Затем статистические методы применяются к выходным данным ансамбля для калибровки вероятностей. Например, ансамбль ECMWF перекалиброван с использованием статистической техники, называемой "неоднородной гауссовской регрессией", которая корректирует предубеждения в ансамбле спреда и среднего значения. Это дает более надежные прогнозы вероятности осадков.

Гибриды машинного обучения

В последние годы модели машинного обучения (ML) - особенно глубокие нейронные сети и деревья, стимулирующие градиент - стали популярными в качестве моста между NWP и статистикой. Эти модели потребляют большие объемы выходного сигнала NWP (иногда тысячи полей) наряду с историческими наблюдениями и изучают сложное картирование для прогнозирования осадков на станции или в точке сетки. MetNet и система сейчасго выпадения осадков DeepMind являются примерами моделей глубокого обучения, которые превосходят традиционные NWP и MOS для очень короткого времени ожидания (0-6 часов). Эти системы обучаются на радиолокационных и NWP данных, эффективно сочетая физические и статистические подходы. NCAR NCAR (Национальный центр атмосферных исследований) также разработал инструмент машинного обучения, называемый «система прогнозирования осадков», которая использует случайные леса для интеграции выходного сигнала NWP ансамбля, наблюдения за станциями и топографические функции для создания прогнозов осадков с высоким разрешением 2-километровые прогнозы

Преимущества гибридизации

Гибридные модели используют физическую согласованность СРП и силу распознавания образов статистики. Они могут: (1) исправлять систематические смещения, (2) снижать масштабный объем продукции СРП до локального масштаба, (3) генерировать вероятностные прогнозы, которые хорошо откалиброваны, и (4) улучшать долгосрочные прогнозы, статистически связывая крупномасштабные сезонные прогнозы СРП с местными осадками. Многие национальные метеорологические службы приняли такие гибридные системы, как их эксплуатационный стандарт. Например, Немецкая метеорологическая служба (DWD) использует «гибридный ансамбль», который включает модель СРП высокого разрешения (ICON) и статистический компонент, полученный из исторических наблюдений, чтобы произвести почасовые оценки осадков.

Будущие направления

Более высокое разрешение и интеграция ИИ

По мере того, как суперкомпьютеры продолжают развиваться, модели NWP движутся к глобальным разрешениям, допускающим конвекцию, на 1 км или менее. Эти модели разрешат отдельные грозы без параметризации, резко улучшая краткосрочные прогнозы осадков. Однако вычислительные затраты могут по-прежнему быть непомерными для оперативного использования повсюду. Модели ИИ, которые «изучат» физику из симуляций с высоким разрешением, могут предложить дешевый суррогат — форму чистой статистической эмуляции. NOAA изучает такие «эмуляторы нейронной сети» для замены дорогостоящих схем микрофизики в NWP, смешивая два подхода на фундаментальном уровне.

Лучшее использование наблюдений

Увеличение плотности наблюдений, особенно за счет недорогих наземных датчиков, краудсорсинговых метеорологических станций и датчиков давления мобильных телефонов, улучшит как начальные условия СРП, так и данные обучения для статистических моделей. Новые спутниковые миссии (например, Европейская MetOp-SG, NASA-ISRO NISAR) обеспечат беспрецедентные оценки влажности и осадков, помогая обоим лагерям. Статистические модели выиграют от этих более длинных, более последовательных записей для обнаружения более надежных отношений.

Надежность в условиях изменения климата

Одним из недостатков статистических моделей является их зависимость от стационарности. Исследователи разрабатывают методы для включения тенденций изменения климата в статистические прогнозы - либо путем отклонения исторических данных, либо с помощью климатических прогнозов на основе NWP в качестве дополнительных предикторов. Фильтры и байесовские статистические модели, которые рассматривают исторические отношения как развивающиеся с течением времени, являются активной областью исследований. Между тем, модели NWP могут быть инициализированы с «возмущенными» наблюдениями, которые отражают более теплый климат, но это остается экспериментальным. В конечном счете, гибридные системы, которые используют физическую верность NWP и адаптивно корректируют свой статистический компонент по мере поступления новых данных, вероятно, будут наиболее надежными.

Заключение

Прогнозирование осадков находится на пересечении физики, математики и науки о данных. Численное прогнозирование погоды обеспечивает физически строгую основу для прогнозов на короткие и средние расстояния, но оно вычислительно дорого и чувствительно к начальным неопределенности. Статистические модели, включая традиционную регрессию, машинное обучение и MOS, предлагают эффективность и навыки в более длительные сроки выполнения, но они ограничены предположением, что прошлое является действительным руководством к будущему. Ни один из подходов не является превосходным во всех контекстах; лучшие операционные системы прогнозирования сегодня объединяют как NWP, так и статистические методы в интегрированные гибридные рамки.

Для метеорологов и лиц, принимающих решения, понимание этой двойственности имеет важное значение. Предупреждение о внезапном потопе опирается на НПВ высокого разрешения; прогноз сезонной засухи зависит от моделей статистического телесоединения. По мере расширения вычислительных ресурсов и созревания искусственного интеллекта грань между «физическими» и «статистическими» прогнозами будет продолжать размываться. Будущее прогнозирования осадков заключается не в выборе одного метода над другим, а в овладении искусством смешивания их для предоставления точной, своевременной и действенной информации осадков для общества.