2 февраля в США и Канаде отмечается День сурка, о котором многие из нас знают по одноименной комедии с Биллом Мюрреем. В этот день сурок вылезает из своей норы. Считается, что если день пасмурный, то грызун не увидит свою тень и спокойно покинет нору — значит, зима скоро закончится. В солнечный день сурок пугается своей тени и прячется обратно — нас ждет еще шесть недель зимы.
История праздника началась еще в Древнем Риме, и с тех пор мало что изменилось. Разве что на смену ежу, которые не водятся в Северной Америке, пришел сурок.
Однако сегодня синоптики ориентируются не только на пугливых грызунов, но и на передовые технологии, способные детально предсказывать погоду в любой точке мира.
В начале января Национальное управление океанических и атмосферных исследований США (англ. National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA), которое занимается метеорологическими исследованиями и предупреждением природных катастроф, получило новый суперкомпьютер, способный выполнять 8 квадриллионов операций в секунду.
Таким образом, общая мощность двух дата-центров NOAA составляет 8,4 петафлопс. Система с такой производительностью входит в 30 (да, всего лишь в 30) самых быстрых компьютеров в мире.
Суперкомпьютер используется для моделирования и прогнозирования погоды, ураганов, наводнений и глобальных климатических изменений. Апгрейд позволит получать более точные данные и более детализированные модели.
Например, раньше система NOAA делила всю поверхность планеты на 13-километровые зоны, сейчас — 9-километровые, причем существуют 64 уровня деления, от верхних слоев атмосферы до океанского дна. В ближайшей перспективе количество уровней удвоится, что позволит детально прогнозировать погоду на 10-16 дней вперед.
Также ученые применяют в прогнозировании и моделировании лесных пожаров big data и искусственный интеллект. Для этого Американское метеорологическое общество (англ. American Meteorological Society, AMS) использует целый массив серверов — вычислительный кластер (HPCC).
Система работает по описанному выше принципу — поверхность земли разделена на участки в трехмерном пространстве, по каждому из которых суперкомпьютеры параллельно обрабатывают огромное количество данных. В результате ученые получают сложные детализированные модели, которые позволяют предсказать катастрофу, вовремя предупредить население, смягчить разрушительные последствия и избежать жертв.
Однако прежде чем обработать данные, их надо собрать. В ноябре 2016 года NASA запустило спутник для наблюдения за атмосферой GOES-16, который сканирует поверхность земли в пять раз быстрее своих предшественников. В январе прошлого года ученые получили первые снимки с высоты более 35 тыс км.
Ученые получили снимки Западного полушария в двух видимых спектрах, четырех близких к инфракрасному и десяти в инфракрасном диапазоне. Это позволяет различить облака, водяной пар, дым, лед и вулканический пепел в атмосфере. Кроме того, разрешение этих снимков в четыре раза превышает результаты, полученные спутниками предыдущего поколения.
Интересно, что метеорологические зонды на воздушных шарах не сдают позиции высокотехнологичным спутникам. Разумеется, объемы и скорость передачи данных несопоставимы, но в сердце шторма, где не «выживет» ни один дрон, можно отправить только воздушный шар. Современные зонды способны собирать точные данные о температуре, давлении, влажности и скорости ветра на разной высоте.
Можно подумать, что высокие технологии прогноза погоды коснулись только научно-исследовательских институтов и национальных агентств, но это не так. Рынок потребительской электроники молниеносно реагирует, предлагая пользователям необычные гаджеты или сервисы.
Например, на CES 2018 компания Garmin представила автомобильный навигатор, который отслеживает погоду на маршруте и предлагает его скорректировать в зависимости от в случае неблагоприятных или опасных (если речь идет об урагане или сильной метели) погодных условий.
Система разработана совместно с компанией AccuWeather, которая разработала технологию MinuteCast, позволяющую делать прогнозы погоды с точностью до минуты. Навигационная система интегрирована с Amazon Alexa и поддерживает голосовое управление.
Среди российских технологических компаний выделился Яндекс, который еще три года назад запустил технологию «Метиум», который прогнозирует погоду в разных районах города на основе машинного обучения с до отдельного дома. Приложение «Яндекс.Погода» строит новый, более точный прогноз каждый раз, когда пользователь обращается к сервису. Таким образом, информация остается актуальной для того места, где находится человек в данный момент.
Для составления такого прогноза Яндекс использует 80 метеорологических спутников, 1500 станций радиозондирования, 10 тыс. профессиональных станций, 22 радиолокатора. Эти данные коррелируют с температурой поверхности — например, погода в городе и у озера будет отличаться (для уточнения подключаются данные «Яндекс.Карт»).
Поскольку разные модели прогноза погоды ошибаются по-разному, система собирает информацию у нескольких поставщиков прогноза погоды и выявляет закономерности. Для этого используется технология машинного обучения Матрикснет. Она же обеспечивает точность прогноза до дома — машинное обучение использует координаты метеостанций и самих пользователей.
