Почему дождь и снег сбивают с толку синоптиков при нуле градусов
Предсказывать осадки — казалось бы, одна из самых простых задач метеорологии. Однако, когда температура колеблется около нуля, определить, что именно падает с неба — дождь или снег, — оказывается сложнее, чем кажется.
Недавнее исследование, опубликованное в журнале Nature Communications, показало, что даже современные методы машинного обучения не справляются с этой задачей лучше традиционных методов. Ученые проанализировали 40 000 наблюдений из краудсорсингового проекта НАСА «Горный дождь или снег» и 17 миллионов метеосводок со всего Северного полушария. Они протестировали как базовые методы (например, определение осадков по температуре), так и продвинутые алгоритмы XGBoost и нейросети.
Главная проблема
При температуре воздуха от +1°C до +2,5°C методы дают наибольшие ошибки. Причина в том, что условия для дождя и снега в этом диапазоне почти идентичны. Кроме того, модели не различают смешанные осадки — мокрый снег и переохлажденный дождь, который может выпадать даже при отрицательной температуре.
«Мы думали, что машинное обучение поможет решить проблему, но оказалось, что даже сложные алгоритмы искусственного интеллекта не могут преодолеть природные закономерности», — объясняет ведущий автор исследования доктор Кейт Дженнингс.
Различие между дождем и снегом критично для:
- Автомобильного и авиадвижения
- Прогнозирования наводнений
- Управления водохранилищами и гидроэлектростанциями
- Обслуживания дорог и инфраструктуры
Особенно это важно в горах. Сильный снегопад пополняет запасы воды и продлевает лыжный сезон. Но если тот же циклон принесет дождь, это может вызвать лавины, разрушение дорог и даже сели и подтопления.
Исследователи пришли к выводу, что традиционные погодные данные недостаточны. Вместо того чтобы пытаться улучшить старые модели, необходимо использовать новые источники:
- Данные с радаров и спутников
- Краудсорсинговые отчеты о погоде (сбор метеоданных от множества добровольцев через приложения, личные станции или соцсети)
- Дополнительные наземные измерения
Эти инструменты помогут заполнить пробелы в данных и повысить точность прогнозов. Также исследователи отмечают, что несмотря на развитие современных технологий, все еще важно учитывать человеческий фактор. С учетом изменения климата и увеличения случаев дождя на снегу, такой подход станет еще более важным в будущем.
