A Tomorrow.io bemutatta a Sky 1 óránként frissülő légköri modelljét
A Tomorrow.io bemutatta a Sky 1 nevű légköri állapotmodellt, amely a vállalat szerint óránként újraépíti a globális időjárási előrejelzések kiinduló állapotát. A fejlesztés a meteorológiai modellek egyik kevéssé látható, de alapvető rétegét célozza: annak meghatározását, hogy pontosan milyen állapotban van a légkör az előrejelzés kezdetén.
- A Sky 1 óránként építi újra a globális légköri kiinduló állapotot.
- A globális modellek többsége jelenleg hatóránként frissíti ezt az állapotot.
- A kezdőképet műholdak, ballonok, repülőgépek és más mérőeszközök adataiból állítják össze.
- Az AI-előrejelző modellek a kiinduló állapotot jellemzően külső rendszerektől kapják.
- A Tomorrow.io szerint a sűrűbb frissítés a gyorsan változó időjárási jelenségek követését célozza.
Nem létezik egyetlen mérés a légkör egészéről
Minden időjárási előrejelzés egy úgynevezett kezdeti állapotból indul. Ez egy olyan négydimenziós kép, amely a felszíntől a sztratoszféráig tartalmazza többek között a hőmérséklet, a szél, a nedvesség és a légnyomás adatait a Földet körülölelő rácson.
A Tomorrow.io szerint ez a kép nem áll készen egyetlen műszerben sem. A műholdak, ballonok, repülőgépek és más mérőeszközök csak részleteket rögzítenek, eltérő időpontokban és eltérő körülmények között. A megfigyelési hálózatnak ráadásul nagy hiányosságai vannak az óceánok, a sivatagok és a déli félteke jelentős része felett.
A szétszórt adatokból a data assimilation, vagyis az adatok összeolvasztása állít elő egy összefüggő légköri állapotot. Ez a folyamat a légkör viselkedéséről szóló ismereteket, a friss méréseket és a közöttük lévő üres területeket egyetlen, leginkább védhető becsléssé rendezi.
A globális modellek jellemzően hatóránként frissülnek
A Tomorrow.io közlése szerint a világ legtöbb operatív globális modellje hatórás ciklusban építi újra a kiinduló állapotot. Ez naponta négy frissítést jelent, nagyjából a greenwichi idő szerinti éjfél, reggel hat, dél és este hat körül.
A vállalat szerint ennek történeti és számítási okai vannak. A globális állapot összeállításához milliónyi megfigyelést kell összegyűjteni, összevetni a légkör fizikai modelljével, majd megoldani, hogy ezekből egyetlen bolygószintű állapot álljon elő. A mérések késve érkezhetnek, miközben a műholdak, a hajók és a repülőgépek saját útvonalukon mozognak.
A frissítések közötti időben az aktuális légköri állapot egy rövid előrejelzésként halad tovább a korábbi állapotból. A közlemény ezt nem hibának nevezi, hanem az adatok összeolvasztásának működéséből következő megoldásnak. Így a modell által ismert jelenlegi állapot jelentős része nem közvetlenül friss mérés, hanem korábbi becslésekből továbbvezetett állapot.
A gyorsabb előrejelző modellekhez sűrűbb kiindulópont kell
A Tomorrow.io szerint az elmúlt évtized időjárási fejlesztéseinek nagy része az előrejelzés következő rétegére, vagyis annak kiszámítására összpontosított, hogy egy adott légköri állapotból mi történik ezután. A vállalat által ismertetett AI-modellek a fizikai alapú rendszerekhez hasonló előrejelzési képességet érhetnek el, miközben a számítás percek alatt, akár egyetlen szerveren is elvégezhető.
Ezek a rendszerek azonban továbbra is másoktól kapják a kezdőképet, jellemzően a nemzeti meteorológiai központoktól, a hatórás ciklus szerint. A közlemény szerint ezért a szűk keresztmetszet egyre inkább maga a kiinduló térkép, nem az előrejelzés elkészítésére szolgáló modell.
A Sky 1 ezt a réteget célozza. A Tomorrow.io bemutatása alapján a modell óránként építi újra a légkör állapotáról alkotott képet. Ez közelebb hozhatja a gyorsan változó jelenségek, például a zivatarok és trópusi ciklonok állapotát az előrejelzés kezdetéhez. A vállalat szerint egy zivatar teljes élete harminc és hatvan perc között lehet, vagyis egy hatórás frissítési résen belül többször is lezajolhat.
Tomorrow.io: Introducing Sky 1: The Atmospheric State Model
