Itt a fordulat: döbbenetes előrejelzések jöhetnek az időjárásról a jövőben

agrarszektor.hu2024. április 29. 16:01

Újabb gépi tanulásos időjárás-előrejelzési megoldást jelentett be a Google. A néhány órás előrejelzéseket pontosító MetNet-3, majd a tíznapos globális előrejelzést órák helyett percek alatt előállító GraphCast modellt követően ezúttal a meglévő valószínűségi előrejelzéseket kiváltani képes, SEEDS névre hallgató megoldást jelentett be a cégóriás blogján. A rendszer egyelőre nem állt éles üzembe, de a kutatási eredmény remélhetőleg a közeljövőben már rendszeresen frissítve segítheti a meteorológusok munkáját.

A légkör kaotikus rendszer, azaz az apró eltérések a feltételezett pillanatnyi állapot és a valóság között még tökéletes előrejelzési rendszer esetén is idővel egyre nagyobb különbséget okoznak az előrejelzett és a végül bekövetkező valóság között. Ezt a bizonytalanságot a meteorológiában a valószínűségi előrejelzések segítségével mérik, mely a kiinduláskor becsült állapot apró módosításaival újra és újra lefuttatott előrejelzések között kialakuló különbségeket vizsgálják. Mivel egy előrejelzés elkészítése a hagyományos numerikus módszerekkel rendkívül idő- és költségigényes, ezért még a piacvezető ECMWF is mindössze 50 ilyen alternatív forgatókönyvet tud napi két alkalommal elkészíteni a 15 napos előrejelzéseiből - írja az Időkép.

Mivel egy előrejelzés nem hordoz információt az önmagában rejlő bizonytalanságokról, ezért azoket nagyobb mennyiségben kell előállítani. A szükséges számítási teljesítmény drasztikus lecsökkenésével lehetővé vált, hogy szuperszámítógépek nélkül, bárki, akár az otthoni számítógépén lefuttasson egy, már korábban feltanított előrejelző modellt.

Összehasonlításul: a kizárólag a Kárpát-medencére számolt hagyományos WRF nagyfelbontású modell nagyjából 3 óra alatt számol ki 3 napnyi előrejelzést. A nagyságrendi gyorsulást a Google következő fejlesztésében a valószínűségi előrejelzések forradalmasítására használta, így néhány óra alatt a jelenlegi 50 helyett 16 384 lehetséges jövőbeli állapotot is képes volt a SEEDS rendszer felvázolni. Ez a korábban elképzelhetetlen mennyiségű prognózis óriási lehetőségeket nyit a veszélyes időjárási események időben történő előrejelzésére, hiszen így az egészen apró bekövetkezési valószínűségű heves időjárási események is megjelennek a lehetőségek között.

Címlapkép forrása: Getty Images
Címkék:
google, fejlesztés, időjárás, előrejelzés, meteorológia, rendszer, megoldás, modell,