Эволюционная методология дает более точные долгосрочные прогнозы погоды

Метеоролог Пол Рёббер разработал новый метод прогнозирования, который использует принципы дарвиновской эволюции для улучшения ансамблевых моделей. Этот подход, вдохновленный наблюдениями за природой, позволяет получать более точные долгосрочные прогнозы и предсказывать экстремальные явления без необходимости сбора дополнительных дорогостоящих данных.

Точность прогнозов критически важна, так как около 40% экономики США в той или иной степени зависят от погодных условий. Даже небольшое улучшение может ежегодно экономить миллионы долларов для таких отраслей, как судоходство, коммунальное хозяйство и агробизнес. Например, для электроэнергетических компаний Огайо потенциальная годовая экономия от внедрения этого метода оценивается в 2 миллиона долларов.

«Мы глубже погружаемся в данные, по-другому конфигурируя переменные», — объясняет Пол Рёббер, выдающийся профессор атмосферных наук в UWM. Его метод имитирует естественный отбор, наследственность и мутацию, создавая разнообразие среди прогностических моделей, подобно тому, как виды адаптируются к экологическим нишам. Это помогает лучше отделить полезный «сигнал» от «шума» в данных. Программа уже успешно прогнозирует минимальные и максимальные температуры на семь дней вперед, не уступая лучшим экспертам-метеорологам.