Poslednjih godina Prognoziranje vremena je doživjelo pravu revoluciju zahvaljujući razvoju novih naučnih modela koji uključuju vještačku inteligenciju.Evropski centar za srednjoročne vremenske prognoze (ECMWF) napravio je čvrst korak dolaskom AIFS ENS, inovativni probabilistički sistem koji redefinira način generiranja i upravljanja vremenskim prognozama.
Šta je novi probabilistički model?
AIFS ENS v1 je ansamblni model koji koristi tehnike mašinskog učenja. simulirati atmosfersko ponašanje i generirati vremenske prognoze sa širim pogledom na moguće buduće situacije. Ovaj sistem izvodi više simulacija iz iste početne situacije, uzorkujući naučenu distribuciju, koja omogućava obuhvatanje neizvjesnosti svojstvene vremenskim predviđanjima.
Zahvaljujući ovom pristupu, predviđanja se ostvaruju precizniji i realističnijiModel koristi funkciju gubitka CRPS-a, koja pomaže u kalibraciji rezultata, uzimajući u obzir ograničenja povezana s radom s konačnim brojem članova ansambla. Kao rezultat toga, AIFS ENS je nadmašio tradicionalne modele fizičkog ansambla u srednjoročnom predviđanju i vrlo je konkurentan u podsezonskim prognozama..
Glavne razlike u odnosu na tradicionalne modele
Jedna od najrelevantnijih karakteristika AIFS ENS To je način na koji uključuje kontrolni član. Dok u tradicionalnim modelima zasnovanim na fizici, ovaj član djeluje kao deterministička, neporemećena referenca, u modelu zasnovanom na vještačkoj inteligenciji ta uloga je drugačija. Kontrolni član AIFS ENS-a je proizvod internog uzorkovanja distribucije koju je sistem naučio., što znači da se neizvjesnost ne može isključiti kako bi se pokrenula simulacija potpuno identična klasičnoj shemi.
Ova inovacija predstavlja napredak u kapacitetu predvidjeti složene vremenske pojave i procijeniti povezane rizike uzimajući u obzir prirodnu varijabilnost atmosfere u predviđanjima. Ako želite dublje istražiti kako vremenski modeli funkcioniraju, možete se konsultovati ostali vremenski modeli i njegov značaj u predviđanju vremena.
Evolucija i hronologija implementacije
Model je prošao kroz eksperimentalnu fazu u kojoj su testirane različite metodologije, poput tehnike difuzije, iako se operativna verzija isključivo fokusira na optimizaciju s CRPS funkcijom gubitka. Uključivanje AIFS ENS-a u ECMWF-ove sisteme za prognoziranje planirano je za 1. juli 2025. u 06 UTC., nakon faze testiranja koja je započela 23. juna.
Za sada, korisnici drugih modela kao što su IFS i AIFS Single neće iskusiti nikakve promjene, jer operativne verzije ovih sistema ostaju netaknute.
Uticaj i preporuke za korisnike
Dolazak AIFS ENS-a označava period prije i poslije u upravljanje meteorološkom nesigurnošću i tačnost prognoze. Međutim, oni koji namjeravaju koristiti ove podatke, posebno u operativne svrhe, trebali bi temeljito pregledati dostupne informacije o poznatim i neriješenim problemima. ECMWF također potiče naučnu i tehničku zajednicu da pruži povratne informacije za daljnje usavršavanje sistema.
AIFS ENS nije namijenjen da odmah zamijeni tradicionalne modele, već dopunjuje niz alata dostupnih za vremensku prognozu sa naprednijim pristupima prilagođenim eri mašinskog učenja. Da bismo bolje razumjeli evoluciju ovih modela, možda bi bilo zanimljivo pregledati.
Razvoj i primjena modela kao što su AIFS ENS otvara novu fazu u meteorološkom predviđanju, poboljšanje sposobnosti predviđanja i upravljanja rizicima U globalnom kontekstu gdje ekstremni događaji dobijaju na značaju, kontinuirano poboljšanje ovih alata obećava korisnije prognoze i za profesionalne korisnike i za širu javnost.
