Раньше зимний прогноз опирался в основном на Эль-Ниньо и Южное колебание. Но в этом году, когда эти факторы оказались слабыми, ученые обращаются к Арктике. Judah Cohen из MIT использует AI для анализа условий, которые раньше игнорировались, — например, снег в Сибири, морской лед и сила полярного вихря.
Его модели показывают: тёплые октябрьские температуры в Северном полушарии, вместе с ранней снежностью в Сибири и теплыми водами Баренцева и Карского морей, способствуют формированию холодных масс, накатывающих на Европу и Северную Америку. Эти признаки позволяют прогнозировать сильные морозы за несколько недель — важный шаг для служб предупреждения, энергетиков и транспортных компаний.
Появление новой волны — AI-решения в метеорологии
За последние годы AI значительно продвинулся в прогнозировании, особенно в так называемых subseasonal — от двух до шести недель. Команда Cohen выиграла международный конкурс AI WeatherQuest — это подтверждение: модели могут предсказывать即, например, холодный фронт в декабре задолго до его прихода, что ранее было почти невозможно.
Такие достижения дают больше времени на подготовку, позволяют предупредить перебои в энергосистемах и транспорт, а также помочь службам гражданской защиты. По словам Cohen, эти технологии еще развиваются, и к следующему году ожидается более точное прогнозирование с учетом Арктики.
Будущее — арктические индикаторы и AI в центре внимания
В условиях ускоренного потепления Арктики роль её условий в winter forecasting возрастает. Cohen подчеркивает: именно показатели, такие как снежный покров в октябре и состояние морского льда, станут ключевыми инструментами в Predictive Analytics. В ближайшие месяцы эксперты ждут улучшения моделей, способных учитывать меняющиеся Arctic-параметры.
На горизонте — более точные и дальние прогнозы, помогающие энергетикам и службам экстренного реагирования предотвратить катаклизмы. Именно связка Arctic-индикаторов и AI может стать новым стандартом в метеорологии, меняя представление о контроле зимней погоды.
