Исследователи нацелились на самое большое «слепое пятно» синоптиков

Исследователи из Технологического института Стивенса занимаются решением одной из главных проблем метеорологии: прогнозирования погоды на ближайшие минуты, так называемого «наукастинга». Они провели первое всестороннее сравнение точности семи различных алгоритмов наукастинга, используя восьмилетние данные радаров NOAA по региону Нью-Йорка.

Нехватка точных краткосрочных прогнозов на 2–5 минут вперед затрудняет реагирование на внезапные катастрофы, такие как ураган «Айда», когда быстрое наводнение привело к гибели людей в Нью-Йорке. Исследование показало, что для прогнозов на несколько минут вперед высокую точность показывают как детерминированные, так и вероятностные модели. Однако для периодов до 90 минут вероятностные модели, учитывающие хаотичную природу дождевых ячеек, оказались значительно точнее.

«Ключевой вывод в том, что модель наукастинга нужно выбирать исходя из конкретной задачи», — пояснил ведущий автор работы Ахраф Тунси. Например, детерминированная модель подойдет для прогноза на 5 минут, а для управления аэропортом на ближайший час лучше использовать вероятностную модель, несмотря на ее высокие вычислительные затраты. Следующая цель исследователей — создать собственную, более совершенную модель наукастинга.