Современные подходы к работе с метеоданными - вперед, к ИИ

Содержание

Все следят за погодой. От прогнозов зависит, что мы будем носить, как будем путешествовать, будут ли посеяны урожаи или вовремя взлетят самолеты. От урожая до грузовых судов и кредитных рынков, прогнозы экономят миллиарды долларов и помогают генерировать миллиарды долларов. Погода — это то, на что мы все жалуемся, но за этими разговорами она безмолвно управляет мировой экономикой.

Независимо от того, где вы находитесь и где выросли, у каждого из нас есть своя история о погоде, как у частного лица, так и у бизнеса. Но погода, вероятно, никогда не имела такого значения, как сегодня.

Как нам постоянно напоминают, мы живём во времена, когда меняется не только погода, но и наши методы её прогнозирования. Каждый год запускаются десятки новых метеорологических спутников и сотни метеозондов, собирая беспрецедентные объёмы атмосферных данных. Модели искусственного интеллекта теперь выдают прогнозы за минуты, а не за часы, и благодаря эффективному маркетингу каждая новая модель обещает быть лучшей и самой точной из когда-либо существовавших.

Современное прогнозирование погоды берёт начало с одного-единственного шторма: катастрофы, произошедшей в 1859 году, которая побудила Роберта Фицроя выпустить первые штормовые предупреждения. Подобно тому, как этот шторм изменил погоду в XIX веке, ИИ теперь обещает изменить привычное нам прогнозирование.

Погода сегодня — это уже не просто вопрос о том, будет ли завтра дождь. Если вы думаете, что погода — это просто вопрос о том, когда взять с собой зонтик, вы, вероятно, упускаете из виду нечто большее. Погода стала настолько стратегически важной, что даже Microsoft, Google и NVIDIA выходят на неё.

Но даже несмотря на кажущиеся перемены на рынке, основы остаются прежними: правительства по-прежнему управляют основой системы — спутниками, моделями, прогнозами и системами раннего оповещения, — в то время как частные компании всё активнее расширяют границы, предлагая новые датчики, модели и специализированные сервисы. Погода — это уже не просто справочная информация, она становится критически важной инфраструктурой, построенной на базе государственных сетей, расширяемой и совершенствуемой частными игроками.

Цепочка ценности погодных услуг.

По сути, деятельность метеорологических служб основана на цепочке зависимостей. Каждый прогноз, который мы видим – от правительственного предупреждения до приложения на вашем смартфоне – является итоговым результатом четырёх чётко взаимосвязанных шагов.

·         Наблюдения составляют основу. Спутники, радары, аэростаты, самолеты и наземные станции передают системе необработанные данные об атмосфере, океанах и суше. Без этого ничто другое не работает.

o   Космические системы наблюдений составляют примерно 90% данных, используемых в глобальных численных моделях прогнозирования погоды (подробнее ниже).

·         Модели используют эти наблюдения и, используя данные ассимиляции и уравнения, основанные на физике, создают картину текущего состояния атмосферы и моделируют, как оно может изменяться.

o   Погодные модели работают на одних из самых быстрых суперкомпьютеров в мире, используя тысячи ядер процессоров и обновляясь примерно каждые 6 часов (подробнее ниже).

·         Продукты преобразуют результаты этих моделей в удобные для использования форматы: прогнозы температуры, осадков, ветра и т. д., которые обычно предоставляются через API, SaaS-платформы или мобильные приложения.
o   Погодные API ежедневно обрабатывают миллиарды запросов, обеспечивая работу всех систем: от авиационных систем до корпоративных рабочих процессов.

·         Аналитические данные преобразуют эти прогнозы в решения. Именно здесь необработанные данные становятся отраслевой аналитикой — прогнозами урожайности для фермеров, оценками рисков для страховщиков или вероятностями сбоев в работе коммунальных служб.

o   Аналитика обеспечивает создание реальной ценности за счёт встраивания прогнозов в рабочие процессы пользователей и системы принятия решений.
Как видите, каждый уровень зависит от предыдущего, но ценность растёт по мере продвижения. Данных много. Аналитики мало. Главный вопрос в метеорологической отрасли сегодня заключается не в том, кто может наблюдать или у кого есть модели, а в том, кто может превратить их в надёжные и применимые на практике аналитические данные.

Погода из космоса

Метеорологические спутники — основа глобального прогнозирования погоды. Данные Метеорологического бюро Великобритании показали, что доля метеорологических спутников в 24-часовом прогнозе выросла с 73% в 2019 году до 77% в 2024 году. В глобальном масштабе вклад спутниковых данных составляет около 90%. Другими словами, хотя наземная инфраструктура наблюдений остаётся жизненно важной, без космических данных современное прогнозирование погоды рухнет.

Наблюдения за погодой координируются на глобальном уровне через Интегрированную глобальную систему наблюдений (ИГСН), возглавляемую Всемирной метеорологической организацией. Независимо от типа собираемых данных, инструментов, орбит спутников или времени сбора данных, они координируются и распространяются на международном уровне.

Метеоспутники: статистика и цифры

На графике ниже показано, что в период с 2015 по 2025 год количество запущенных метеорологических спутников неуклонно росло, причём в некоторые годы частные запуски всё чаще совпадали с государственными или даже превосходили их. После 2025 года картина становится менее ясной: большинство заявок на запуски компаний по-прежнему публикуются, в то время как частные цифры отражают заявленные амбиции, а не подтверждённые запуски.

Это расхождение подчёркивает динамику, которую мы наблюдаем сегодня: государственные агентства остаются основными поставщиками метеорологических данных, но частные фирмы быстро расширяются и проникают в сферы, которые ранее считались недоступными.

Метеорологические приборы: краткий обзор

Что именно несут все эти спутники? В таблице ниже подробно описано. Космические метеорологические спутники оснащены широким спектром датчиков, каждый из которых исследует различные области атмосферы.

·         Тепловизоры для мониторинга облаков, молний и поверхности Земли.
·         Атмосферные профилометры, включая микроволновые зонды, радиозатменные и рефлектометрические, обеспечивают вертикальную структуру температуры, давления и влажности.
·         Радары для измерения осадков и ветра.
·         Лидары для профилирования ветра и аэрозолей.

Исторически эти возможности практически полностью разрабатывались и эксплуатировались государственными агентствами, такими как NOAA, EUMETSAT, JMA, CMA и другими. Но в последнее десятилетие частные компании начали создавать и развертывать собственные спутниковые группировки: Spire, Tomorrow.io, MyRadar и другие теперь используют GNSS-RO и микроволновые зонды, дополняя данные государственного сектора.

Конечно, спутники дают нам информацию только о том, как выглядит атмосфера в данный момент. Чтобы узнать, что будет дальше, нужны модели, и вот тут-то всё становится интереснее.

Традиционные модели погоды против моделей на основе искусственного интеллекта

Десятилетиями прогнозы погоды составлялись почти исключительно с помощью численного прогнозирования погоды (ЧПП) – сложных физических уравнений, обрабатывающих атмосферные данные и работающих на одних из самых быстрых суперкомпьютеров в мире. Теперь новая волна моделей на основе искусственного интеллекта бросает вызов этой парадигме, предлагая прогнозы за считанные минуты на графических процессорах или даже ноутбуках.

Суть сдвига заключается не в замене одного подхода другим, а в понимании того, как эти два подхода соотносятся и где они могут совпадать.