Физика встречается с машинным обучением для улучшения прогнозов циклонов

Новое исследование, опубликованное в Journal of Geophysical Research, представило гибридный метод прогнозирования тропических циклонов, который может увеличить заблаговременность прогноза с нынешних пяти дней до двух недель.

В настоящее время путь и характер тропических циклонов можно предсказать максимум за пять дней. Увеличение этого времени критически важно для подготовки сообществ к удару стихии. Исследователи объединили сильные стороны физической модели прогноза погоды WRF (Weather Research and Forecasting Model), работающей с высоким разрешением до 2 км, и модели машинного обучения Pangu-Weather (Pangu), лучше предсказывающей крупномасштабную циркуляцию и траекторию шторма. Это позволило компенсировать недостатки каждого подхода в отдельности.

Метод был протестирован на тропическом циклоне «Фредди» 2023 года — самом продолжительном по времени существования в истории наблюдений. Гибридный подход значительно улучшил прогнозы траектории и интенсивности по сравнению с использованием одной модели, расширив точные предсказания до семи дней и близко совпав с путем и силой «Фредди» на протяжении всех двух недель. Авторы отмечают, что дальнейшее тестирование может позволить увеличить время предупреждения более чем на две недели.