Последњих година Прогноза времена је доживела праву револуцију захваљујући развоју нових научних модела који укључују вештачку интелигенцију.Европски центар за средњорочне временске прогнозе (ECMWF) предузео је чврст корак доласком АИФС ЕНС, иновативни вероватносни систем који редефинише начин на који се генеришу и управљају временске прогнозе.
Шта је нови вероватносни модел?
AIFS ENS v1 је ансамбл модел који користи технике машинског учења да симулира атмосферско понашање и генерише временске прогнозе са ширим погледом на могуће будуће ситуације. Овај систем изводи вишеструке симулације из исте почетне ситуације, узоркујући научену дистрибуцију, која омогућава да се обухвати неизвесност својствена временским предвиђањима.
Захваљујући овом приступу, прогнозе се остварују тачније и реалнијеМодел користи функцију губитка CRPS-а, која помаже у калибрацији резултата, узимајући у обзир ограничења повезана са радом са коначним бројем чланова ансамбла. Као резултат тога, AIFS ENS је надмашио традиционалне моделе физичког ансамбла у средњорочном прогнозирању и веома је конкурентан у субсезонским прогнозама..
Главне разлике у односу на традиционалне моделе
Једна од најрелевантнијих карактеристика АИФС ЕНС То је начин на који укључује контролни члан. Док у традиционалним моделима заснованим на физици, овај члан делује као детерминистичка, непертурбирана референца, у моделу заснованом на вештачкој интелигенцији ова улога је другачија. Контролни члан AIFS ENS је производ интерног узорковања дистрибуције коју је систем научио., што значи да се неизвесност не може искључити да би се покренула симулација потпуно идентична класичној шеми.
Ова иновација представља напредак у капацитету предвидети сложене временске појаве и проценити повезане ризике узимајући у обзир природну варијабилност атмосфере у предвиђањима. Ако желите дубље да се упознате са начином функционисања временских модела, можете се консултовати други метеоролошки модели и његов значај у предвиђању времена.
Еволуција и хронологија имплементације
Модел је прошао кроз експерименталну фазу у којој су тестиране различите методологије, као што је техника дифузије, иако се оперативна верзија искључиво фокусира на оптимизацију са CRPS функцијом губитака. Укључивање AIFS ENS у ECMWF-ове системе за прогнозирање заказано је за 1. јул 2025. у 06 UTC., након фазе тестирања која је почела 23. јуна.
За сада, корисници других модела као што су IFS и AIFS Single неће искусити никакве промене, јер оперативне верзије ових система остају нетакнуте.
Утицај и препоруке за кориснике
Долазак AIFS ENS-а означава пре и после у управљање метеоролошком неизвесношћу и тачност прогнозе. Међутим, они који намеравају да користе ове податке, посебно у оперативне сврхе, требало би темељно да прегледају доступне информације о познатим и нерешеним проблемима. ECMWF такође подстиче научну и техничку заједницу да пружи повратне информације за даље усавршавање система.
AIFS ENS није намењен да одмах замени традиционалне моделе, већ допуњује низ алата доступних за временску прогнозу са напреднијим приступима прилагођеним ери машинског учења. Да бисмо боље разумели еволуцију ових модела, можда би било занимљиво прегледати .
Развој и примена модела као што су AIFS ENS отвара нову фазу у метеоролошком прогнозирању, побољшање способности предвиђања и управљања ризицима У глобалном контексту где екстремни догађаји добијају на значају, континуирано унапређење ових алата обећава корисније прогнозе како за професионалне кориснике, тако и за ширу јавност.
