Модель может создавать прогнозы ураганов за 18 месяцев вперед

Новая модель, разработанная в Университете штата Северная Каролина, использует машинное обучение для создания долгосрочных прогнозов ураганной активности с точностью, сопоставимой с текущими методами. В отличие от традиционных статистических моделей, использующих усредненные временные ряды данных, эта модель анализирует информацию из множества конкретных географических точек, добавляя важное пространственное измерение.

Этот подход важен, потому что ураганные системы чрезвычайно сложны, и события в удаленных регионах, такие как Эль-Ниньо и Ла-Нинья, влияют на них через взаимосвязанность погодных систем. Новая пространственно-временная модель, обученная на полумесячных данных с 1951 по 2010 год, позволяет получить более точную картину этой динамики. Она предназначена для прогнозирования накопленной циклонической энергии (ACE) — показателя, который суммирует кинетическую энергию всех штормов за сезон и дает более полную оценку его активности, чем просто подсчет количества ураганов.

«Данные временных рядов одномерны — они не содержат пространственной информации, только изменения во времени», — поясняет профессор Лянь Се, ведущий автор исследования. Новая модель, протестированная с заблаговременностью от 3 до 18 месяцев, показала сопоставимую с существующими методами точность. «Это дает преимущество более длительного упреждения», — отмечает ученый. Работа опубликована в журнале Atmosphere.