Погода и прогноз погоды: от исторических предпосылок до численного моделирования и ИИ-революции

метки: Прогноз, Метеорологический, Метеорология, Погода, Https, Модель, Росгидромет, Уравнение

Введение: Предмет метеорологии и актуальность прогнозирования

Метеорология — это наука о земной атмосфере, ее строении, свойствах и происходящих в ней физических процессах. Центральным объектом ее изучения является погода — то мгновенное, изменчивое состояние, которое определяет условия жизни и деятельности на Земле.

Необходимость точного прогнозирования погоды не является академическим вопросом; это критически важный элемент современной инфраструктуры. По оценкам Всемирной метеорологической организации (ВМО), эффективные системы раннего предупреждения об экстремальных погодных явлениях являются одним из наиболее экономически выгодных способов спасения жизней и сохранения инфраструктуры, что подчеркивает стратегическую ценность оперативных данных. От точности прогнозов зависят безопасность авиаперевозок, эффективность аграрного сектора, планирование энергетических систем и своевременное принятие мер гражданской обороны.

Цель настоящего анализа — дать исчерпывающий обзор темы «Погода и прогноз погоды», проследив эволюцию научных представлений от первых приборов до современных высокопроизводительных вычислительных систем, раскрыть теоретические основы, классификации и объективные пределы прогнозирования. Структура работы последовательно раскрывает базовые метеорологические понятия, исторический путь становления динамической метеорологии, принципы сбора и обработки данных, а также инновационные технологии, определяющие будущее отрасли.

Погода: Основные понятия, метеорологические элементы и явления

Ключевым понятием для метеорологии является погода — это состояние тропосферы (нижнего, наиболее динамичного слоя атмосферы) в конкретном месте и в конкретный момент времени.

Погода характеризуется тремя фундаментальными свойствами: изменчивостью (постоянные изменения в пространстве и времени), многообразием (бесчисленное множество сочетаний метеорологических элементов) и повторяемостью (наличие циклов и режимов).

Погода не существует как единое явление; она представляет собой комплекс взаимосвязанных физических величин и процессов.

Комплекс метеорологических элементов

Погода описывается совокупностью метеорологических элементов, которые являются объектами измерения на метеостанциях. Эти элементы неразрывно связаны: изменение одного из них неминуемо влечет за собой изменение остальных и, как следствие, погоды в целом.

Методология экономико-математического прогнозирования инвестиционной ...

... государственным оборонным заказом и федеральным финансированием. Таким образом, при прогнозировании необходимо вводить корректирующие коэффициенты или использовать дихотомические переменные, чтобы ... ошибке в прогнозе, завышая влияние рыночных факторов. Эконометрический инструментарий прогнозирования региональных инвестиций Для построения надежного прогноза инвестиционной активности необходимо ...

Основные метеорологические элементы включают:

1. Температура воздуха: Количество тепловой энергии в воздухе.
2. Влажность воздуха: Содержание водяного пара (абсолютная, относительная).
3. Атмосферное давление (P): Сила, с которой столб воздуха давит на единицу площади.
   

   Критический аналитический момент: Изменение атмосферного давления является одним из первых и наиболее надежных признаков надвигающейся смены погоды. Резкое падение или повышение давления на 1 гектопаскаль (гПа) за 3 часа или более, как правило, указывает на приближение активного циклона (падение) или антициклона (рост) и требует повышенного внимания прогнозистов, поскольку эти системы определяют крупномасштабные изменения в атмосфере.

4. Ветер: Скорость и направление горизонтального перемещения воздушных масс.
5. Облачность: Количество и вид облаков.
6. Атмосферные осадки: Вода в жидком или твердом состоянии, выпадающая из облаков.

Классификация атмосферных и опасных явлений

Атмосферные явления — это проявления физических процессов, происходящих в атмосфере, которые можно наблюдать и измерить. Для систематизации их разделяют на несколько крупных групп:

Классификация явления	Описание и примеры
Гидрометеоры	Частицы воды в жидком или твердом виде. Примеры: дождь, снег, туман, роса, град, изморозь.
Литометеоры	Твердые частицы неводного происхождения. Примеры: пыльные бури, поземок, дымка.
Электрические явления	Проявления атмосферного электричества. Примеры: гроза, зарница, молния.
Оптические явления	Обусловлены преломлением или дифракцией света. Примеры: радуга, мираж, гало.

Особую категорию составляют Опасные Метеорологические Явления (ОЯ) — явления, которые представляют угрозу для жизни, здоровья людей и наносят значительный ущерб экономике. Их критерии строго регламентированы.

Примеры количественных критериев ОЯ:

• Сильный ветер: Скорость ветра на высоте 10 метров достигает 20–24 м/с и более.
• Гололёд: Диаметр гололёдно-изморозевых отложений на проводах составляет 10–19 мм и более.
• Сильные осадки: Интенсивность дождя не менее 30 мм/ч или снега не менее 20 мм/12 ч.
• Пыльная буря: Скорость ветра не менее 15 м/с при видимости не более 500 м.

Явления, которые затрудняют деятельность отраслей экономики, но не достигают этих критических порогов, классифицируются как неблагоприятные метеорологические явления.

Историко-теоретические основы метеорологического прогнозирования

История прогноза погоды — это история перехода от эмпирических наблюдений и народных примет к строгим физико-математическим моделям. Современная метеорология — это результат технологической и теоретической революций, начавшихся в XVII веке.

Становление научной метеорологии и ранние приборы

Научная метеорология берет свое начало с изобретением ключевых измерительных приборов. В 1643 году итальянский физик Эванджелиста Торричелли изобрел ртутный барометр, сделав возможным измерение атмосферного давления. Это был первый шаг к пониманию воздушной массы как физического тела. В середине XVII века появились первые жидкостные термометры, а в 1714 году Даниэль Габриэль Фаренгейт сконструировал стандартизированный ртутный термометр со шкалой, что позволило проводить синхронные и сопоставимые измерения температуры.

В России основоположником метеорологии как самостоятельной науки считается М.В. Ломоносов. Уже в середине XVIII века он выдвинул идею создания единой сети метеорологических станций для сбора данных по унифицированной методике. Эта идея начала воплощаться в жизнь: первая попытка создания сети наблюдений была предпринята в рамках Великой Северной экспедиции (1733 г.), а регулярная государственная сеть была учреждена указом императора Николая I в 1834 году.

Переломным моментом стало изобретение телеграфа в середине XIX века. Это позволило английскому адмиралу Роберту Фицрою в 1850-х годах связать 24 метеостанции и создать Метеорологический департамент, выпускавший штормовые оповещения. Первый ежедневный бюллетень погоды в России был выпущен в 1872 году.

От динамических уравнений к численному прогнозу

Теоретический прорыв произошел в начале XX века, когда норвежский метеоролог Вильгельм Бьеркнес (1904 г.) сформулировал концепцию численного прогнозирования. Он разделил задачу на два этапа:

1. Диагностирование: Точное определение текущего состояния атмосферы (начальные условия).
2. Прогнозирование: Решение системы дифференциальных уравнений, описывающих изменение этого состояния во времени.

Первая практическая попытка численного предвычисления погоды была предпринята английским математиком Льюисом Фраем Ричардсоном в 1922 году. Его расчеты оказались ошибочными и требовали невероятного объема времени, что доказало невозможность ручного решения «уравнений погоды». Решающий вклад в развитие численной метеорологии внес советский ученый И.А. Кибель. В 1940 году он впервые в мире теоретически обосновал возможность численного прогноза и разработал эффективный метод решения упрощенной системы уравнений Эйлера, что позволило осуществлять количественный прогноз давления и температуры воздуха на срок до одних суток. Это стало фундаментом для практического численного прогнозирования.

Первый успешный численный прогноз был произведен в США в 1950 году с использованием первого крупного суперкомпьютера ENIAC. С этого момента развитие прогностических методов стало неразрывно связано с прогрессом вычислительной техники.

Современная теоретическая база

Современная метеорология базируется на двух ключевых разделах физики: гидродинамике (движение жидкостей и газов) и термодинамике (процессы теплообмена).

Динамическая метеорология изучает движение воздуха, основанное на системе нелинейных дифференциальных уравнений, описывающих:

1. Уравнения движения (с учетом силы Кориолиса, барического градиента и трения).
2. Уравнения притока тепла (термодинамики).
3. Уравнения неразрывности (сохранения массы).
4. Уравнения состояния идеального газа.

Фундаментальным примером является основное уравнение статики атмосферы, которое связывает изменение давления с высотой в состоянии покоя:

dP = - ρ * g * dz

Где:

• P — атмосферное давление,
• ρ (ро) — плотность воздуха,
• g — ускорение свободного падения,
• z — высота.

Решение этой сложной системы уравнений, даже с учетом упрощений, требует огромных вычислительных ресурсов и является основой современного численного прогноза погоды.

Классификация прогнозов: Особенности, оправдываемость и объективные пределы

Прогноз погоды — это научно обоснованное предположение о будущем состоянии атмосферы в определенном районе и на определенный период. Для систематизации метеорологическая практика использует строгие классификации по заблаговременности и назначению.

Типы прогнозов по заблаговременности

Заблаговременность — это период, на который составляется прогноз. Чем короче этот период, тем выше детализация и точность. Как можно эффективно планировать, если не знать, насколько долгосрочен прогноз?

Тип прогноза	Заблаговременность	Особенности
Наукастинг (Прогноз текущей погоды)	0 до 2 часов	Высокая детализация; основан на радарах и спутниках; используется для предупреждения о локальных ливнях, грозах.
Сверхкраткосрочный (СКПП)	До 12 часов	Детализированный прогноз для нужд транспорта и энергетики.
Краткосрочный (КПП)	От 12 до 72 часов (3 суток)	Наиболее точный и часто используемый. Оправдываемость 85–95%.
Среднесрочный (СПП)	От 72 часов (3 суток) до 240 часов (10 суток)	Основа планирования; снижение детализации.
Внутремесячный (Увеличенной заблаговременности)	От 10 до 30 суток	Прогнозируются отклонения от климатических норм, а не детальные значения на каждый день.
Долгосрочный (ДПП)	От 30 суток до 2 лет	Прогноз общих тенденций (аномалий температуры и осадков). Оправдываемость 63–81%.
Прогноз климата (Сверхдолгосрочный)	Свыше 2 лет	Оценка изменений климатической системы (потепление, смещение норм).

Особенности специализированных прогнозов

Прогнозы классифицируются и по целям, то есть по конечному потребителю:

1. Прогнозы общего пользования: Стандартные бюллетени для населения (температура, ветер, облачность, осадки).
2. Специализированные прогнозы: Разрабатываются для конкретных отраслей экономики и содержат специфические параметры:
   • Авиационные прогнозы: Детальная информация о ветре на разных высотах, турбулентности, обледенении, видимости и высоте облаков.
   • Морские и речные прогнозы: Включают данные о волнении, высоте волн, ледовой обстановке, штормовых ветрах.
   • Агрометеорологические прогнозы: Детальная информация о запасах влаги в почве, заморозках, количестве атмосферных осадков, критических температурах для посевов.
   • Штормовые предупреждения: Оперативное оповещение об угрозе возникновения ОЯ.

Фундаментальное ограничение точности прогноза

Главное ограничение в метеорологии — это снижение точности прогнозов с увеличением заблаговременности. В отличие от краткосрочных прогнозов (85–95% точности), долгосрочные прогнозы, как правило, имеют оправдываемость по аномалии температуры в пределах 63–81% (данные Росгидромета).

Это ограничение носит объективный физический характер и связано с хаотической природой атмосферы. В 1961 году метеоролог Эдвард Лоренц ввел концепцию, известную как «эффект бабочки». Она гласит, что даже минимальная, неизмеримая погрешность в начальных условиях (например, «взмах крыла бабочки») может привести к радикально иному состоянию атмосферы спустя некоторое время. Следствием этого является то, что полное устранение ошибки в прогнозе невозможно в принципе.

Ученые считают, что из-за этой нестабильности и короткого жизненного цикла синоптических объектов (циклонов) максимальный срок, на который теоретически возможно создать надежный, детальный прогноз погоды, не может превысить 14 дней даже при использовании самых мощных суперкомпьютеров. После этого периода ошибка в начальных данных накапливается до такой степени, что прогноз становится не более чем экстраполяцией климатических тенденций. Поэтому долгосрочные прогнозы (на месяц или сезон) всегда формулируются вероятностно и предсказывают только знак аномалии (будет ли месяц теплее или холоднее нормы), а не детальную погоду на каждый день.

Сбор, обработка и анализ метеорологической информации

Прогноз погоды начинается с измерений. Для получения максимально точного результата необходима глобальная, синхронная и комплексная система сбора данных.

Система сбора первичных данных

Сбор метеорологической информации осуществляется через единую Государственную метеорологическую информационную сеть, которая включает стационарные пункты (метеостанции, посты) и подвижные объекты (суда, самолеты, спутники).

По состоянию на 2013 год, государственная наблюдательная сеть Росгидромета насчитывала более 5100 наблюдательных пунктов, включая около 2000 гидрометеорологических станций. На этих станциях измерения проводятся вручную и инструментально, как правило, 8 раз в сутки по единому мировому времени.

Автоматические метеостанции (АМС) играют ключевую роль в повышении оперативности. Они могут автоматически собирать и передавать информацию в реальном времени, отслеживая более десятка элементов (давление, температура, ветер, осадки) с высокой частотой (вплоть до нескольких секунд).

АМС передают данные через различные каналы связи (спутниковые, сотовые), однако их недостатком является сложность в точном определении класса облаков или количества снега, что требует участия человека.

Ключевые требования к первичной информации:

• Глобальность: Максимальный охват земной поверхности.
• Синхронность: Все измерения должны проводиться строго в одно и то же время по всему миру.
• Регулярность: Непрерывность наблюдений.
• Высокая точность.

Обработка и контроль метеорологических данных

После сбора первичные данные поступают в региональные и национальные метеоцентры для обработки. Этот процесс включает несколько этапов:

1. Преобразование: Введение поправок, пересчет единиц измерения и кодирование данных в стандартные международные форматы, принятые ВМО.
2. Технический контроль: Проверка правильности записи, вычислений и кодирования, исключающая механические ошибки.
3. Первичный критический контроль: Качественная оценка данных, направленная на обнаружение грубых ошибок и явных противоречий (например, аномально высокие или низкие значения).
4. Получение обобщенных характеристик: Расчет средних, суммарных и экстремальных значений за период (сутки, месяц).

Автоматизация сбора, обработки и передачи информации на основе электронно-вычислительных машин (ЭВМ) является критическим фактором для повышения оперативности прогнозирования, так как все данные должны быть готовы для численных моделей в кратчайшие сроки.

Синоптические карты как инструмент прогнозиста

Синоптическая карта является основой оперативной работы метеоролога-прогнозиста. Это географическая карта, на которую нанесены результаты синхронных наблюдений со всей метеорологической сети, закодированные с помощью специальных символов и цифр. Карта позволяет мгновенно обозревать состояние погоды на огромной территории, что необходимо для определения характера атмосферных процессов, направления движения воздушных масс, циклонов и антициклонов. Карты составляются регулярно, как правило, каждые 3 часа.

По содержанию синоптические карты делятся на:

Тип карты	Содержание	Основные наносимые линии
Приземные карты	Погода у поверхности Земли.	Изобары (линии равного давления), атмосферные фронты, зоны осадков, туманов.
Высотные (Аэрологические) карты	Погода на различных изобарических поверхностях (высотах).	Изогипсы (линии равных значений геопотенциала), изотермы (линии равной температуры).

Анализ синоптических карт позволяет прогнозисту определить тенденции развития процессов, таких как углубление или заполнение циклонов, и вручную скорректировать прогностические результаты численных моделей.

Инновационные технологии в современном прогнозировании

Современное прогнозирование представляет собой высокотехнологичный процесс, основанный на интеграции математики, физики и информационных технологий. Ключевыми инструментами стали численное моделирование, спутниковые системы и искусственный интеллект.

Численное моделирование и суперкомпьютеры

Численный прогноз погоды (ЧПП) — это краеугольный камень современной метеорологии. Он основан на использовании компьютерной математической модели, которая разбивает атмосферу на трехмерную сетку (ячейки) и с помощью разностных схем решает систему уравнений гидротермодинамики, описывающих эволюцию атмосферы в каждой точке. Точность прогноза напрямую зависит от горизонтального разрешения модели (размера ячеек) и мощности вычислительной техники.

Современные глобальные модели имеют разрешение от 10 до 100 км. В Гидрометцентре России в прогностическую практику внедрена глобальная модель нового поколения ICON, которая в рабочей конфигурации для Северного полушария использует шаг сетки в 13 км. Увеличение разрешения позволяет более точно описывать локальные особенности рельефа и конвективные процессы.

Обработка этого огромного массива данных и решение сложнейшей системы нелинейных дифференциальных уравнений требует использования суперкомпьютеров. Метеорологические организации мира владеют одними из самых мощных вычислительных систем. В Главном вычислительном центре Росгидромета установлена суперкомпьютерная система, которая, после модернизации 2018 года, имеет общую пиковую производительность 1293 ТФЛОПС (триллионов операций с плавающей точкой в секунду), что позволило в разы увеличить детализацию и скорость расчетов.

Роль спутниковых и радарных систем

Спутниковая метеорология и радарные сети являются незаменимыми источниками оперативной информации, особенно для сверхкраткосрочных прогнозов (наукастинга).

1. Метеорологические спутники: Они обеспечивают глобальность сбора данных, покрывая области, где наземные станции отсутствуют (океаны, пустыни, полюса).
   • Геостационарные спутники позволяют вести непрерывное наблюдение за процессами на обширных территориях, обновляя данные до нескольких раз в час.
   • Спутники предоставляют информацию об облачном покрове, температуре поверхности океана, ледяном и снежном покровах и критически важны для отслеживания и прогнозирования тропических циклонов.
   • Исключение спутниковых данных из прогнозных моделей снижает их качество, по оценкам, на 35–40%.
2. Метеорологические радары: Они используются для получения оперативной карты осадков в радиусе до 250 км с высоким пространственным разрешением (до 2×2 км) и интервалом 10 минут. Радары позволяют прогнозировать осадки с точностью до минут, что делает их ключевым инструментом для наукастинга и штормовых предупреждений.

Искусственный интеллект как прорывной метод

В последние годы в метеорологии произошла настоящая революция благодаря внедрению Искусственного интеллекта (ИИ) и нейронных сетей. Традиционный численный прогноз основан на физике — он решает уравнения. Модели ИИ, напротив, обучаются на огромных массивах исторических и текущих данных, выявляя сложнейшие закономерности без необходимости прямого решения уравнений гидротермодинамики.

Контраст методов:

Критерий	Традиционное численное моделирование	Искусственный интеллект / Нейросети
Основа прогноза	Физические законы (уравнения)	Анализ данных (статистические закономерности)
Вычислительная мощность	Требуются суперкомпьютеры для многочасовых расчетов	Значительно ниже (минуты), т.к. модель только запускается
Скорость	Долгий расчет (часы)	Мгновенный прогноз (минуты)
Примеры	ICON, GFS, ECMWF	GraphCast (Google DeepMind), FourCastNet (Nvidia)

ИИ-модели, такие как GraphCast, способны рассчитывать погоду на 10 дней вперед, часто превосходя традиционные физические модели по скорости и точности, используя при этом минимальные вычислительные ресурсы. ИИ анализирует большие объемы информации, оперативно уточняет начальные условия и помогает предсказывать место и время возникновения стихийных бедствий с повышенной точностью.

Вызовы долгосрочного прогнозирования и климатические модели

По мере увеличения заблаговременности прогнозирования метеорология сталкивается с двумя отдельными, но взаимосвязанными научными задачами: долгосрочным прогнозом погоды и прогнозированием изменения климата.

Вызовы долгосрочного прогнозирования

Как было отмечено, хаотическая природа атмосферы устанавливает физический предел надежного детального прогноза в районе 14 дней. Для прогнозов на срок от 30 суток до 2 лет используются другие подходы. Долгосрочные прогнозы (ДМП) не могут предсказать локализацию отдельных циклонов или конкретные экстремумы температуры на определенный день. Они предсказывают только общие тенденции и аномалии (отклонения от многолетней нормы).

Главные вызовы ДМП:

1. Несовершенство моделей: Численные модели не могут идеально описать все взаимодействия в атмосфере.
2. Проблема начальных условий: Невозможность точно оценить текущее состояние атмосферы из-за пробелов в сети наблюдений («слепых пятен»).

Перспективы развития ДМП связаны с изучением и моделированием медленно изменяющихся внешних факторов, которые влияют на атмосферу:

• Система «океан-атмосфера»: Аномалии температуры поверхности океанов (ТПО) имеют инерцию и могут определять погодные режимы на месяцы вперед.
• Состояние подстилающей поверхности: Влажность почвы, протяженность морского льда и снежного покрова.

Современные ДМП используют динамико-статистические методы, основанные на совместных моделях общей циркуляции атмосферы и океана (МОЦА).

Прогнозирование изменения климата

Климатическое прогнозирование отличается от прогнозирования погоды. Если погода — это состояние атмосферы сейчас, то климат — это усредненный режим погоды за длительный период.

Глобальное потепление — это длительное повышение средней температуры климатической системы Земли, в основном вызванное антропогенным фактором (человеческой деятельностью), а именно выбросами парниковых газов от сжигания ископаемого топлива.

Данные по России: Современное потепление в России происходит быстрее, чем в среднем по миру. По данным Росгидромета, средняя температура воздуха на территории РФ растет в среднем на +0,50 °C за 10 лет.

Климатические модели — это сложные вычислительные инструменты, основанные на физических и химических законах, которые оценивают, как атмосфера, океан, суша и ледники будут реагировать на различные сценарии выбросов парниковых газов (сценарное моделирование).

Росгидромет разработал региональную прогностическую систему с высоким пространственным разрешением (25 км по территории России), позволяющую создавать детализированные сценарные прогнозы изменения климата до конца XXI века. Эти прогнозы показывают, что последствия потепления включают не только рост среднегодовой температуры, но и увеличение частоты экстремальных проявлений: волн жары, засух и ливневых осадков. Основной вызов в климатическом моделировании — работа с неопределенностью. Прогнозы представляются в виде ансамблей (набора возможных траекторий), чтобы отразить вероятностный характер будущих изменений.

Роль международных и национальных метеорологических организаций

Прогнозирование погоды — это глобальный процесс. Ни одна страна не может создать точный прогноз, опираясь только на свои данные. Эффективность системы зависит от международного сотрудничества, которое координируется Всемирной метеорологической организацией (ВМО).

Всемирная метеорологическая организация (ВМО)

ВМО — специализированное межправительственное учреждение Организации Объединённых Наций (ООН), основанное в 1950 году. По состоянию на 2023 год в ее состав входят 193 члена.

Основные функции ВМО:

1. Стандартизация: Установление единых методик проведения метеорологических, гидрологических и геофизических наблюдений, а также унификация кодирования данных.
2. Глобальный обмен информацией: Содействие созданию систем быстрого обмена данными. Центральным элементом этого обмена является Глобальная система телесвязи (ГСТ/GTS) Всемирной службы погоды (ВСП), которая обеспечивает оперативный поток информации между национальными службами.
3. Политика данных: ВМО утвердила единую политику, обязывающую членов обмениваться базовыми данными, необходимыми для защиты жизни и средств к существованию.
4. Мониторинг: Координация работы Глобальной системы наблюдений (ГСН), включающей наземные, морские, воздушные и спутниковые измерения.

ВМО является авторитетным источником информации ООН по вопросам состояния атмосферы, океанов, погоды и изменения климата.

Гидрометцентр России в системе глобального мониторинга

Гидрометцентр России (входящий в структуру Росгидромета) является ведущим научно-исследовательским и оперативно-методическим учреждением страны в области гидрометеорологических прогнозов. Гидрометцентр выполняет тройную функцию в международной системе ВМО:

1. Мировой Метеорологический Центр (ММЦ-Москва): Обеспечивает выполнение международных обязательств РФ по обмену прогностической информацией и данными наблюдений в системе Всемирной службы погоды.
2. Региональный специализированный метеорологический центр ВМО: Предоставляет специализированные прогнозы и консультации для определенного географического региона.
3. Национальный центр по гидрометеорологическим прогнозам: Обеспечивает население и экономику России оперативной прогностической информацией, включая предупреждения об опасных явлениях.

Деятельность Росгидромета, включая работу Гидрометцентра, базируется на активном международном сотрудничестве и обмене данными, а также на проведении научных исследований в тесной кооперации с зарубежными организациями в рамках программ ВМО.

Заключение и перспективы развития

Метеорология прошла путь от эмпирических наблюдений, основанных на изобретениях XVII века (барометр Торричелли, термометр Фаренгейта), до высокотехнологичной науки, оперирующей мощнейшими суперкомпьютерами (например, система Росгидромета с производительностью 1293 ТФЛОПС).

Благодаря теоретическому прорыву (Бьеркнес, Кибель) и внедрению численного моделирования, точность краткосрочных прогнозов достигла уровня 85–95%.

Однако анализ показал наличие объективного физического предела — «эффекта бабочки» Лоренца — который ограничивает надежность детального прогноза сроком около 14 дней. Долгосрочные прогнозы, несмотря на их низкую детализацию, остаются важными для оценки климатических аномалий (оправдываемость 63–81%).

Ключевые достижения и перспективы:

1. Интеграция ИИ: Внедрение нейросетей (GraphCast) представляет собой фундаментальный прорыв, позволяя получать быстрые и точные прогнозы, обходя сложные и ресурсоемкие решения традиционных физических уравнений.
2. Совершенствование долгосрочного прогнозирования: Будущее ДМП связано с углубленным изучением и моделированием медленно изменяющихся систем, в первую очередь, взаимодействия «океан-атмосфера».
3. Борьба с климатическими вызовами: Климатическое моделирование, основанное на данных Росгидромета о росте температуры в России на +0,50 °C за 10 лет, является критически важным для разработки адаптационных стратегий.
4. Глобальное сотрудничество: Роль ВМО и Гидрометцентра России как Мирового Метеорологического Центра остается ключевой для обеспечения синхронности, стандартизации и оперативного обмена информацией на международном уровне.

Таким образом, несмотря на сохраняющиеся фундаментальные ограничения, постоянное технологическое развитие, особенно в области искусственного интеллекта и вычислительной техники, позволяет метеорологии неуклонно повышать точность и оперативность прогнозов, что имеет стратегическое значение для устойчивого развития человечества.

Список использованной литературы

1. Белов П.Н. Авиационные прогнозы погоды: учебное пособие. 2-е изд., стереотипное. 2009. URL: https://elib.rshu.ru/files_books/pdf/Belov_aviacionnye-prognozy-pogody.pdf
2. Всемирная метеорологическая организация // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Всемирная_метеорологическая_организация
3. Всемирная метеорологическая организация: 70 лет // Метеорология и гидрология. 2020. URL: https://www.meteo.ru/data/158/2020-1-VMO-70-let.pdf
4. ВМО // РГГМУ. URL: https://www.rshu.ru/university/wmo/
5. ВМО: документ о техническом сотрудничестве. URL: https://library.wmo.int/pmb_ged/wmo_833_ru.pdf
6. Виды погодных явлений // Метеопост. URL: https://www.meteopost.com/vidy-pogodnyh-yavleniy/
7. Глобальное потепление // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Глобальное_потепление
8. Гидрометцентр // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Гидрометцентр
9. Дашко Н.А. Курс лекций по синоптической метеорологии // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kurs-lektsiy-po-sinopticheskoy-meteorologii
10. Долгосрочный прогноз погоды и его особенности // Meteofan.ru. URL: https://meteofan.ru/prognozy/dlitelnue-prognozy.html
11. Единая политика ВМО в отношении данных // Всемирная Метеорологическая Организация. URL: https://public.wmo.int/ru/media/press-release/ispolnitelnyy-sovet-vmo-odobril-edinuyu-politiku-v-oblasti-dannyh
12. Игра в тепло — холодно: краткая история прогнозов погоды // kuban24.tv. URL: https://kuban24.tv/articles/igra-v-teplo-holodno-kratkaya-istoriya-prognozov-pogody
13. Использование спутниковых данных в анализе и прогнозе погоды // Примпогода. URL: https://primpogoda.ru/articles/prosto_o_pogode/ispolzovanie_sputnikovyh_dannyh_v_analize_i_prognoze_pogody
14. Искусственный интеллект в метеорологии: глубокое обучение раскрывает тайны атмосферы Земли // it-grad.ru. URL: https://it-grad.ru/news/iskusstvennyy-intellekt-v-meteorologii-glubokoe-obuchenie-raskryvaet-tayny-atmosfery-zemli/
15. Искусственный интеллект в метеорологической отрасли // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-v-meteorologicheskoy-otrasli
16. История прогноза погоды // Habr. 2013. URL: https://habr.com/ru/articles/181514/
17. История прогноза погоды // Ярославский ЦГМС. URL: https://yar.meteorf.ru/press/news/detail.php?ID=10731
18. История развития гидрометеорологической службы России // Росгидромет. URL: https://www.meteorf.gov.ru/about/structure/history/
19. История развития метеорологии // МетеоЖурнал. URL: https://meteojurnal.ru/istoriya-razvitiya-meteorologii/
20. История службы. Связь времен // Департамент Росгидромета по ПФО. URL: https://volga.meteorf.ru/history/
21. Как метеорологи прошлого предсказывали погоду: методы и инструменты // MapMakers. URL: https://mapmakers.ru/blog/how-meteorologists-used-to-predict-weather-methods-and-tools
22. Как нейросети предсказывают погоду // Яндекс Образование. URL: https://education.yandex.ru/journal/kak-neiroseti-predskazyvayut-pogodu
23. Как суперкомпьютер предсказывает погоду и будущее климата? // Метеовести. URL: https://www.meteovesti.ru/news/16281-kak-superkompyuter-predskazyvaet-pogodu-i-buduschee-klimata
24. Классификация атмосферных явлений // Meteofan.ru. URL: https://meteofan.ru/atmosphere/classification-of-atmospheric-phenomena.html
25. Классификация метеорологических прогнозов // Ярославский ЦГМС. URL: https://yar.meteorf.ru/press/news/detail.php?ID=10729
26. Классификация сроков метеорологических прогнозов // Гидрометцентр России. URL: https://meteoinfo.ru/about/prognoz/klassifikatsiya-srokov-meteoprognozov
27. Климатические модели: эксперименты ученых и прогнозы сценариев будущего // Климатическая платформа. URL: https://climate-platform.org/posts/klimaticheskie-modeli-eksperimenty-uchenyh-i-prognozy-stsenariev-budushchego
28. Краткосрочный и среднесрочный прогнозы погоды и их особенности // Meteofan.ru. URL: https://meteofan.ru/prognozy/kratkosrochnye-i-srednesrochnye-prognozy.html
29. Кулик В.А. Лекция 1. Вводная. Основные характеристики атмосферных процессов. Масштабы атмосферных движений. Учебный материал. URL: https://asu.edu.ru/files/documents/00001099.pdf
30. Кулик В.А. Лекция 7. Организация сбора и обработки метеорологической информации. Учебный материал. URL: https://asu.edu.ru/files/documents/00001099.pdf
31. Матвеев Л.Т. Курс общей метеорологии: фрагмент учебника. URL: https://www.studentlibrary.ru/docs/pdf/hash/a875a6ef4e05b38f8f05e466d73c2a68.html
32. Метеорологические элементы // Megabook.ru. URL: https://megabook.ru/article/Метеорологические%20элементы
33. Метеорологические элементы // География. Современная энциклопедия. Gufo.me. URL: https://gufo.me/dict/geography/%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%B5%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D1%8D%D0%BB%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82%D1%8B
34. Метеорология. Решения. Отрасли // СКАНЭКС. URL: https://www.scanex.ru/solutions/meteorology/
35. Метеорология и климатология: учебник / С.П. Хромов, М.А. Петросянц. 2004. URL: https://elib.rshu.ru/files_books/pdf/hromov-meteorologiia-i-klimatologiia.pdf
36. Методы обработки и анализа метеорологической информации // Алтайский государственный технический университет. URL: https://www.elib.altstu.ru/elib/books/uv2017_03/pdf/089-094.pdf
37. Методы прогнозирования погоды // РГГМУ. URL: https://www.rshu.ru/university/structure/faculties/hydrometeorological-faculty/kafedra-meteorologicheskikh-prognozov/nauchnaya-deyatelnost/meteoprognos/metody_prognozirovaniya_pogody.php
38. Модернизация обмена данными для мониторинга и прогнозирования системы Земля // Всемирная Метеорологическая Организация. URL: https://public.wmo.int/ru/media/press-release/modernizatsiya-obmena-dannymi-dlya-monitoringa-i-prognozirovaniya-sistemy
39. Направление 5.5. Развитие международного сотрудничества в области гидрометеорологии // КонсультантПлюс. URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_358057/dd97549887754949a2a514d33a789a74aa97ef42/
40. Наставление по Информационной системе ВМО (ВМО-№ 1060).

    2023. URL: https://library.wmo.int/doc_num.php?edition=2023&root_id=22736

41. Нейросетевая революция в метеорологии. Как машинное обучение может навсегда изменить прогноз погоды // Habr. 2023. URL: https://habr.com/ru/articles/775176/
42. Нейросеть сможет предсказать погоду за пару минут // ITSpeaker. URL: https://itspeaker.ru/news/nejroset-smozhet-predskazat-pogodu-za-paru-minut
43. Нейросети для предсказания погоды: Технологии и Перспективы // Everest Solution. URL: https://everest-solution.ru/nejroseti-dlya-predskazaniya-pogody-tehnologii-i-perspektivy
44. Обмен данными ВМО — предпосылки, история и влияние // Всемирная Метеорологическая Организация. URL: https://public.wmo.int/ru/media/news/obmen-dannymi-vmo-predposylki-istoriya-i-vliyanie
45. Общие понятия. 4.1. // Гидрометцентр России. URL: https://meteoinfo.ru/images/data/books/Gordin-NM/4.pdf
46. Общие сведения // Всемирная Метеорологическая Организация. URL: https://public.wmo.int/ru/about-us
47. О Гидрометцентре. URL: https://meteoinfo.ru/about/category/about
48. О технологиях долгосрочных прогнозов // Северо-Евразийский Климатический Центр. URL: http://www.secc.ru/o-tehnologiyah-dolgosrochnyh-prognozov/
49. Основные закономерности общей циркуляции атмосферы // Электронная библиотека РГГМУ. URL: https://rshu.ru/university/structure/library/e-library/documents/obshchaia-tsirkuliatsiia-atmosfery.pdf
50. Основные мероприятия Росгидромета // Всероссийский научно-исследовательский институт гидрометеорологической информации. URL: http://www.meteo.ru/documents/plan/
51. Основные показатели погоды // Uchi.ru. URL: https://uchi.ru/otvety/questions/osnovnye-pokazateli-pogody
52. Основные факты и данные об изменении климата // the United Nations. URL: https://www.un.org/ru/climatechange/science/key-facts
53. Основы динамической метеорологии // Электронная библиотека РГГМУ. URL: https://rshu.ru/university/structure/library/e-library/documents/osnovy-dinamicheskoy-meteorologii.pdf
54. Основы метеорологии // Электронная библиотека РГГМУ. URL: https://rshu.ru/university/structure/library/e-library/documents/osnovy-meteorologii.pdf
55. Погода // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Погода
56. Понятие погоды. Метеорологические элементы: температура воздуха, атмосферное давление, ветер, влажность воздуха // Multiurok.ru. URL: https://multiurok.ru/files/poniatie-pogody-meteorologicheskie-elementy-temperatura-vozdukha-atmosfernoe-davlenie-veter-vlazhnost-vozdukha.html
57. Построение и обучение нейронной сети для решения задачи прогнозирования погоды при помощи программы Neuroph Studio // Компоненты и технологии. URL: https://kit-e.ru/systems/neuroph-studio/
58. Предсказать погоду с высокой точностью теперь возможно при помощи революционных суперкомпьютеров // HPE Russia. 2022. URL: https://www.hpe.com/ru/ru/newsroom/blog/2022/01/predicting-weather-with-greater-accuracy-is-now-possible-with-revolutionary-supercomputers.html
59. Причины и последствия изменения климата // Организация Объединенных Наций. URL: https://www.un.org/ru/climatechange/science/causes-effects-climate-change
60. Прогноз осадков на 2 часа (наукастинг) // Гидрометцентр России. URL: https://meteoinfo.ru/about/prognoz/prognoz-osadkov
61. Прогноз погоды // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Прогноз_погоды
62. Прогноз погоды с использованием искусственного интеллекта: Как это работает? // ArtisMedia. URL: https://artismedia.ru/blog/prognoz-pogody-s-ispolzovaniem-iskusstvennogo-intellekta-kak-eto-rabotaet/
63. Прогноз погоды: методы составления и точность // Российское общество Знание. URL: https://znanierussia.ru/articles/prognoz-pogody-metody-sostavleniya-i-tochnost-7140
64. Прогнозирование климата следующего десятилетия // Международный научный совет. URL: https://council.science/ru/current/blog/decadal-climate-prediction/
65. Получение справок о погоде // Гидрометцентр России. URL: https://meteoinfo.ru/about/spravki
66. Почему долгосрочные прогнозы никогда не достигнут 100% оправдываемости // Официальный портал Северо-Западного УГМС. URL: https://nw-ugms.ru/news/pochemu-dolgosrochnye-prognozy-nikogda-ne-dostignut-100-opravdyvaemosti
67. РД 52.04.614-2000. Наставление гидрометеорологическим станциям и постам. Выпуск 3. Часть II. Обработка материалов метеорологических наблюдений. М., 2000. URL: https://docs.cntd.ru/document/1200032616
68. Роль искусственного интеллекта в метеорологии // МикроСтеп-МИС. URL: https://microstep-mis.ru/ru/blog/rol-iskusstvennogo-intellekta-v-meteorologii/
69. Рыбакова Ж.В. Основы физической метеорологии: учебное пособие. URL: https://lib.herzen.spb.ru/media/magazines/contents/1/276/rybakova.pdf
70. Сафонова Т.В., Лобачева О.В. Климатология и метеорология: учебное пособие. УВАУ ГА(И).

    URL: https://www.uvauga.ru/upload/iblock/d76/d762f2898c6a512d7c5a08323a6699b8.pdf

71. Сверхкраткосрочные прогнозы погоды: учеб. пособие // РГГМИ. URL: https://www.rshu.ru/university/structure/library/e-library/documents/rusin_sverhkratkosrochnye-prognozy-pogody.pdf
72. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОГОДЫ: ВЗГЛЯД В БУДУЩЕЕ // КиберЛенинка. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-metody-i-modeli-prognozirovaniya-pogody-vzglyad-v-buduschee
73. Состав и принцип работы автоматических метеостанций // weatherstation.com.ru. URL: https://rus.weatherstation.com.ru/news/sostav-i-princip-raboty-avtomaticheskih-meteostancij
74. Составление карт погоды // ПГСХА. URL: https://www.pgsha.ru/upload/iblock/d76/d762f2898c6a512d7c5a08323a6699b8.pdf
75. Структура Гидрометцентра России. URL: https://meteoinfo.ru/about/structure
76. Спутниковая метеорология // Большая российская энциклопедия. URL: https://bigenc.ru/technology/text/4176437
77. Тема 3. Метеорологическая информация // Прикладная климатология (МГРИ).

    URL: https://stud.mgri.ru/upload/ib/b04/Tema_3._Meteorologicheskaya_informaciya.pdf

78. Тема: Погода, ее элементы, типы, изменение во времени // nsportal.ru. 24.10.2014. URL: https://nsportal.ru/nachalnaya-shkola/okruzhayushchii-mir/2014/10/24/pogoda-ee-elementy-tipy-izmenenie-vo-vremeni
79. Типовой перечень и критерии опасных метеорологических явлений // РГГМУ. URL: https://www.rshu.ru/university/structure/faculties/hydrometeorological-faculty/kafedra-meteorologicheskikh-prognozov/nauchnaya-deyatelnost/meteoprognos/perechen_i_kriterii_opasnykh_meteoyavleniy.php
80. Трудности долгосрочного прогнозирования // Метеоновости. URL: https://www.hmn.ru/index.php?index=52&olg=2
81. Уровни и сроки прогнозирования // Open Forecasting. URL: https://open-forecasting.ru/basic-principles-of-forecasting/levels-and-timing-of-forecasting/
82. Факсимильные карты погоды // FLOT.com. URL: https://www.flot.com/publications/books/item/924/
83. Федеральная служба по гидрометеорологии и мониторингу окружающей среды // Росгидромет. URL: https://www.meteorf.gov.ru/about/
84. Что такое автоматизированные метеостанции? // Sowee.com. URL: https://www.ru.sowee.com/blog/what-are-automated-weather-stations/
85. Что такое погода? — урок. География, 6 класс // ЯКласс. URL: https://www.yaklass.ru/p/geografiya/6-klass/atmosfera-vozdushnaia-obolochka-14112/chto-takoe-pogoda-14113/re-f9441113-17b5-4122-8356-9a25b392476b
86. Члены ВМО // Всемирная Метеорологическая Организация. URL: https://public.wmo.int/ru/about-us/members
87. Численные методы краткосрочного прогноза погоды // Электронная библиотека РГГМУ. URL: https://rshu.ru/university/structure/library/e-library/documents/2967_Gandin.pdf
88. Численные методы прогноза погоды // Meteofan.ru. URL: https://meteofan.ru/atmosphere/numerical-methods-weather-forecasting.html
89. Численные методы прогнозирования погоды и климата // global-climate-change.ru. URL: http://global-climate-change.ru/news/chislennye-metody-prognozirovaniya-pogody-i-klimata.html
90. Численный прогноз погоды // Википедия. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Численный_прогноз_погоды