A Tomorrow.io öt külön időtávra építi időjárási modelljeit
A Tomorrow.io olyan időjárási modellezési rendszert épít, amely külön modellt használ az azonnali műveletekhez, az egy-két nappal előre meghozott döntésekhez, a stratégiai tervezéshez, a múlt rekonstruálásához és a hosszú távú kockázatokhoz. A vállalat szerint az időjárási adatok értéke attól függ, milyen döntést kell támogatniuk.
- A Tomorrow.io öt döntési időablakhoz öt külön modellt épít.
- A Sky óránként frissített légköri állapotmodellként szolgál.
- A Decision modell több forgatókönyvet készít egyetlen válasz helyett.
- A Forensic modell korábbi időjárási eseményeket rekonstruál.
- A Risk modell a többéves időjárási kitettség elemzésére szolgál.
Öt működési időablak, öt eltérő feladat
A Tomorrow.io szeptember 1-jén bemutatott megközelítése szerint egy művelet során a szervezetek ötféle időpontban találkoznak az időjárással. A vállalat ezért a Tactical, Decision, Strategy, Forensic és Risk modelleket külön feladatokra optimalizálja.
A Tactical modell akkor használható, amikor az esemény már zajlik. Ilyenkor a gyorsaság és a részletesség számít, például az, mikor kezdődik vagy ér véget egy helyzet, milyen erős és meddig tart. A Decision modell az egy-két nappal későbbi döntéseket támogatja. Nem egyetlen választ ad, hanem a legrosszabb, a legjobb és a legvalószínűbb forgatókönyvet is megmutatja az adott művelet szempontjából fontos paraméterekre.
A Strategy modell egy-két héttel előre segít tervezni. Ebben az időtávban a források közötti eltérés maga is információ: szűk bizonytalanság mellett határozottabb terv készülhet, nagy eltérés esetén pedig olyan megoldás célszerű, amely könnyen módosítható.
A múlt és a hosszú távú kitettség modellezése
A Forensic modell órákkal vagy hetekkel korábbi eseményeket rekonstruál nagy felbontásban. A cél annak megállapítása, hogy egy időjárási helyzet valóban bekövetkezett-e, pontosan hol és mikor történt, illetve milyen erős volt. A Tomorrow.io ezt bizonyítási feladatként írja le, amelyre egy hosszú távú éghajlati archívum önmagában nem feltétlenül ad választ.
A Risk modell évekre visszanyúló adatokkal dolgozik. A vállalat szerint ez a helyszínek hosszú távú időjárási kitettségének felmérésére alkalmas, például annak vizsgálatára, hogy egy adott helyen milyen terhelésekkel kell számolni többéves elköteleződés esetén.
A rendszert kiegészíti a Sky, az atmoszféra aktuális állapotát leíró modell. A Tomorrow.io szerint ezt minden órában újraépítik saját műholdjaik adatai alapján, és a többi modell ebből a jelenlegi állapotképből indul ki.
A modellt a döntéshez és az iparághoz igazítják
A Tomorrow.io közlése szerint a vállalat több mint 10 éve fejleszt modelleket, és több mint 30 iparág szereplőivel dolgozott együtt. Tapasztalatuk alapján az ügyfeleknek általában nem egy általánosan jobb előrejelzésre van szükségük, hanem olyan modellre, amely az adott döntési időtávhoz, munkafolyamathoz és kockázathoz illeszkedik.
A közlemény példái között szerepel a légiközlekedés, ahol a taktikai modell a repülőgépek és személyzet indulási összehangolását támogathatja, a döntési modell pedig a csomagforgalom átirányítását egy várhatóan bezáró elosztó körzetében. Az energiaiparban a rendszer a hőmérsékletet és a terhelést, a bányászatban az időjárás miatt kieső termelési és szállítási napokat, a biztosításban pedig a lezárt szezon tanácsadási rekordját szolgálhatja.
A vállalat szerint az időablak csak az első beállítás. A modellt ezen belül a vizsgált előrejelzési távolság, a frissítés gyakorisága, a térbeli felbontás, a mérési adatok és a fontosnak tartott időjárási jelenségek szerint is hangolni kell. A Tomorrow.io a saját műhold-konstellációját, a DeepSky második generációját is ehhez a célhoz fejleszti. A következő bejegyzésekben a cég részletesebben bemutatja az egyes modelleket, elsőként a taktikai modellt.
Tomorrow.io: The Tomorrow Modeling Stack, A Different Approach to Building Weather Models
