През последните години Прогнозирането на времето претърпя истинска революция благодарение на разработването на нови научни модели, които включват изкуствен интелект.Европейският център за средносрочни метеорологични прогнози (ECMWF) предприе твърда стъпка с пристигането AIFS ENS, иновативна вероятностна система, която предефинира начина, по който се генерират и управляват прогнозите за времето.
Какъв е новият вероятностен модел?
AIFS ENS v1 е ансамблов модел, който използва техники за машинно обучение. да симулира атмосферното поведение и да генерира прогнози за времето с по-широк поглед върху възможните бъдещи ситуации. Тази система извършва множество симулации от една и съща начална ситуация, като взема проби от научено разпределение, което позволява да се улови несигурността, присъща на прогнозите за времето.
Благодарение на този подход, прогнозите се постигат по-точни и реалистичниМоделът използва функцията за загуба на CRPS, която помага за калибрирането на резултатите, като се вземат предвид ограниченията, свързани с работата с краен брой членове на ансамбъла. В резултат на това, AIFS ENS е превъзхождал традиционните модели на физически ансамбъл в средносрочното прогнозиране и е много конкурентен в субсезонните прогнози..
Основни разлики спрямо традиционните модели
Една от най-важните характеристики на AIFS ENS Това е начинът, по който включва контролния член. Докато в традиционните модели, базирани на физика, този член действа като детерминистична, невъзмутима отправна точка, в модела, базиран на изкуствен интелект, тази роля е различна. Контролният член на AIFS ENS е продукт на вътрешното вземане на проби от разпределението, научено от системата., което означава, че неопределеността не може да бъде изключена, за да се изпълни симулация, абсолютно идентична с класическата схема.
Тази иновация представлява напредък в капацитета на предвиждане на сложни метеорологични явления и оценка на свързаните с тях рискове като се вземе предвид естествената променливост на атмосферата в прогнозите. Ако искате да се задълбочите в това как работят метеорологичните модели, можете да се консултирате други метеорологични модели и значението му в прогнозирането на времето.
Еволюция и хронология на внедряването
Моделът премина през експериментална фаза, в която бяха тествани различни методологии, като например дифузионната техника, въпреки че оперативната версия се фокусира изключително върху оптимизация с функцията за загуба на CRPS. Включването на AIFS ENS в прогностичните системи на ECMWF е планирано за 1 юли 2025 г. в 06 UTC., след тестова фаза, започнала на 23 юни.
Засега потребителите на други модели, като IFS и AIFS Single, няма да усетят никакви промени, тъй като оперативните версии на тези системи остават непокътнати.
Въздействие и препоръки за потребителите
Пристигането на AIFS ENS бележи преди и след в управление на метеорологичната несигурност и точност на прогнозите. Въпреки това, тези, които възнамеряват да използват тези данни, особено за оперативни цели, трябва внимателно да прегледат наличната информация относно известни и нерешени проблеми. ECMWF също така насърчава научната и техническата общност да предоставя обратна връзка за по-нататъшно усъвършенстване на системата.
AIFS ENS не е предназначена да замени традиционните модели веднага, а по-скоро допълва гамата от инструменти, налични за прогнозиране на времето с по-усъвършенствани подходи, адаптирани към ерата на машинното обучение. За да разберем по-добре еволюцията на тези модели, може да е интересно да прегледаме .
Разработването и прилагането на модели като AIFS ENS открива нов етап в метеорологичното прогнозиране, подобряване на възможностите за предвиждане и управление на риска В глобален контекст, където екстремните събития придобиват все по-голямо значение, непрекъснатото усъвършенстване на тези инструменти обещава по-полезни прогнози както за професионалните потребители, така и за широката общественост.
