В последние годы Прогнозирование погоды претерпело настоящую революцию благодаря разработке новых научных моделей, включающих искусственный интеллект.Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды (ЕЦСПП) сделал решительный шаг с появлением АИФС ЭНС, инновационная вероятностная система, которая меняет способ составления и управления прогнозами погоды.
Что представляет собой новая вероятностная модель?
AIFS ENS v1 — ансамблевая модель, использующая методы машинного обучения. для моделирования атмосферного поведения и создания прогнозов погоды с более широким представлением возможных будущих ситуаций. Эта система выполняет несколько симуляций из одной и той же начальной ситуации, выбирая изученное распределение, которое позволяет уловить неопределенность, присущую прогнозам погоды.
Благодаря такому подходу прогнозы достигаются более точный и реалистичныйМодель использует функцию потерь CRPS, которая помогает калибровать результаты, принимая во внимание ограничения, связанные с работой с конечным числом членов ансамбля. В результате, AIFS ENS превзошла традиционные ансамблевые физические модели в среднесрочном прогнозировании и весьма конкурентоспособна в субсезонных прогнозах..
Основные отличия от традиционных моделей
Одна из наиболее важных характеристик АИФС ЭНС Это способ, которым он включает элемент управления. В то время как в традиционных моделях, основанных на физике, этот элемент действует как детерминированная, невозмущенная ссылка, в модели, основанной на ИИ, эта роль иная. Элемент управления AIFS ENS является продуктом внутренней выборки распределения, изученного системой., что означает, что неопределенность нельзя отключить, чтобы запустить моделирование, точно идентичное классической схеме.
Это нововведение представляет собой шаг вперед в возможностях прогнозировать сложные погодные явления и оценивать связанные с ними риски учитывая естественную изменчивость атмосферы в прогнозах. Если вы хотите глубже разобраться в том, как работают погодные модели, вы можете обратиться к другие погодные модели и его значение в прогнозировании погоды.
Эволюция и хронология внедрения
Модель прошла экспериментальную фазу, в ходе которой были протестированы различные методологии, такие как метод диффузии, хотя операционная версия сосредоточена исключительно на оптимизации с функцией потерь CRPS. Включение AIFS ENS в системы прогнозирования ЕЦСПП запланировано на 1 июля 2025 года в 06:XNUMX UTC.после фазы тестирования, которая началась 23 июня.
На данный момент пользователи других моделей, таких как IFS и AIFS Single, не почувствуют никаких изменений, поскольку рабочие версии этих систем остаются неизменными.
Влияние и рекомендации для пользователей
Появление AIFS ENS знаменует собой «до и после» в управление метеорологической неопределенностью и точность прогнозов. Однако те, кто намерен использовать эти данные, особенно в оперативных целях, должны тщательно изучить имеющуюся информацию об известных и нерешенных проблемах. ЕЦСПП также призывает научное и техническое сообщество предоставлять обратную связь для дальнейшего совершенствования системы.
AIFS ENS не предназначена для немедленной замены традиционных моделей, а скорее дополняет набор инструментов, доступных для прогнозирования погоды с более продвинутыми подходами, адаптированными к эпохе машинного обучения. Чтобы лучше понять эволюцию этих моделей, может быть интересно рассмотреть .
Разработка и применение таких моделей, как AIFS ENS, открывает новый этап в метеорологическом прогнозировании, улучшение возможностей прогнозирования и управления рисками В глобальном контексте, где экстремальные явления приобретают все большую значимость, постоянное совершенствование этих инструментов обещает более полезные прогнозы как для профессиональных пользователей, так и для широкой общественности.
