Carol Kirirvud

Ob-havo ma’lumoti

Bbc

Prognoz aniqlikdagi sezilarli yutuqlarga qaramay, jamoatchilik ishonchida hali ham bo’shliq bor

Ba’zan men supermarket atrofida yuraman va do’konda mening do’konimda yonadi. “Men shanba kuni barbekyu bo’lib, yomg’ir yog’ishini aytdi”, deyishadi ular. “Va bu emas edi. Nega buni noto’g’ri qabul qildingiz?”

Yoki buning aksi: Ular kun nuri kunini rejalashtirishgan, ammo kulgili osmondan faqat umidsizlikka tushgan. Yoki, ehtimol, mart oyida ota-onalar mening o’g’limning to’yi uchun ob-havo qanday bo’lishini so’rashadi.

Bu odamlar har doim qiziqarli va do’stona va suhbat, men so’nggi 30 yil davomida ob-havoni namoyish etaman – bu quvonch.

Ammo ular ham g’alati dalillarga qarab nur sochadilar.

Faoliyatim davomida bashoratlar deyarli tanib bo’lmasdan tashqarida yaxshilandi. Endi ob-havo prognozi 1990-yillarning o’rtalarida uni birinchi bo’lib taqdim etganimizdan keyin ko’proq donador tafsilotlar bilan bashorat qilinishi mumkin.

Liz Bentley, etakchi ob-havo jamiyati va bosh direktori professori deydi, deydi kunlik kunlik prognoz 90% dan ko’proq vaqt ichida belgilangan.

Ammo ushbu yutuqlarga qaramay, davlat ishonchida hali ham bo’shliq mavjud.

O’tgan yozda siz Ob-havo ma’lumotiga ishongan bo’lsa, u Buyuk Britaniyada kattalar kattalar so’raganida (37%) “juda ko’p” yoki “hech bo’lmaganda” ishonmasligini aytdi. (Ishonchli, 61% ular men kabi bashorat qiluvchilarga ishonishgan.)

Bashoratlar haqida hazil keng tarqalgan. 2018 yilgi Olimpiya o’yinlarining ochilish marosimi 1987 yilgi Maykl Balol ob-havo ofitseri tomoshabinlarga xavotirga tushmagan paytdan boshlab ochildi, chunki bo’ronlar bir necha soatdan keyin urishadi.

(Maykl to’g’ri bo’lgan: Dovul shamollari o’sha kecha Angliya janubi-sharqqa hujum qildi, ammo bu texnik jihatdan dovul emas edi.

Xo’sh, nega ba’zi odamlar ob-havoni bizning boyligimiz va qudratli prognozlash usulimiz bilan ob-havoni yomon deb bilishadi? Va biz buni haqiqatan ham noto’g’ri deb bilamizmi yoki bu murakkablik bilan baham ko’ramizmi?

Katta aniqlik – va katta umidlar

Qiyinchilikning bir qismi 24 soatlik ma’lumotga kirish dunyosida umidlarni oshirish haqida.

Siz muzlatgichingizdagi haroratni yaxshi sozlashingiz va ikkinchi soniyada smartfoningizdan avtomobil muammolarini aniqlashingiz mumkin. Xo’sh, nega u ko’chalarda soat 2 da, yakshanba kunlari 100% aniqlik bilan yomg’ir yog’adimi yoki yo’qligini bilamiz?

Getty rasmlari orqali AFP

Tomoshabinlar, ayniqsa yoz oylarida ob-havo ma’lumotlariga katta e’tibor berishmoqda.

Vazifaning yana bir qismi – bu qanday boylik qaynatilgan va etkazilgan.

Ob-havo juda ko’p miqdordagi ma’lumotlarni keltirib chiqaradi. Kondensatsiyalangan, televidenie yoki raqamli ilova qilingan bashoratga aylantirish qiyin. Bu shuni anglatadiki, biz hatto texnik jihatdan to’g’ri bo’lganimizda ham, ba’zi tomoshabinlar hanuz chalkash bo’lishi mumkin.

Ammo javob ob-havoning qiyin tabiatida yotadi.

Bu ma’lumotlardagi nozik fan va kichik noaniqliklar narsalarni buzishi yoki shaklini ochish mumkin.

Tekshirilishi mumkin bo’lgan, silliq, raqamli ilovalar uchun ma’lumotlarning massalarini kondensatsiya qilish qiyin

Har kuni, Buyuk Britaniya orollari bo’ylab orolda, prognozlar harorat va shamol tezligi kabi “ob-havo stantsiyalari tarmog’i orqali” ob-havo stantsiyalari tarmog’i orqali “kuzatuvlar” (yoki shamol tezligi) to’playdi. Ma’lumotlar kuchli mashina yoki “superkompyuter” tomonidan boshqariladigan matematik modelga ulangan.

Shu yil boshida ofis yangi superkompyuterni ochib berdi, fizik mashinalardan birinchi marta bulutli dasturiy ta’minotga o’tadi.

Yangi qurilma “yaxshiroq prognozlarni taqdim etadi va olimlarga dunyoning dunyoda iqlimli izlanishlariga yordam beradi”, deydi ofis.

Ammo boshqa fan kabi, zaif tomonlar bor.

Chaos nazariyasi: Ob-havo yomonlashganda

Atmosfera “tartibsiz tizim” deb nomlanadi. Boshqacha qilib aytganda, atigi 0,01c, 0,01c, birinchi navbatda, birinchi kuzatuvda natijalarni tubdan farq qilishi mumkin.

“Bu Chaos nazariyasi deb nomlangan”, deb tushuntiradi professor Bentley. “Yoki kapalakning ta’siri. Shuni o’xshashligi shundaki, agar kapalak Braziliyada qanotlarini qulab tushsa, olti kundan keyin shimoliy Evropa muhitiga ta’sir qilishi mumkin.”

Ob-havoning kichik geografik hududlarda ob-havo bashorat qilishida alohida muammolar mavjud.

Ma’lumotdagi kichik xato – hatto 0,01c bo’lsa ham – birinchi kuzatuv keskin boshqacha natijalarni keltirib chiqarishi mumkin

90-yillarda ob-havo prognozlari to’liq kuzatilishidan oldin taxminan 100 milya (161 km) dan oshishi kerak edi. Hozirgi kunda Office tomonidan ishlatilgan Buyuk Britaniyaning ob-havo modeli ob-havo hodisalarini ikki milga (3 km) xaritaga kiritishi mumkin.

Biroq, bu o’lchamni kattalashtirish qiyin bo’lib qoladi, shuning uchun zich tumanlarga o’xshash ob-havoni faqat 1 km bo’shliqqa ta’sir qilishi mumkin, ammo alohida parvarish talab etiladi.

Va hatto fan keskin yaxshilangan bo’lsa ham, texnologiyadagi glitch hali ham paydo bo’ladi, ammo bular baribir va kam uchraydi.

O’tgan yil kuzida BBC ob-havo veb-sayti, vaqtincha Londonda 13000 mildan ko’proq tez shamol va 404c haroratida Nottingem-dagi tezkor shamollarni namoyish etdi.

Bi-bi-si “prognoz provayderining ob-havo ma’lumotlari bilan bog’liq muammolar” uchun uzr so’radi. “

Qaynayotgan ma’lumotlar bilan bog’liq muammolar

Mening vazifamdagi eng katta muammo bu ma’lumotlarni birlashtirish.

“Alan Turing institutida Alan Turing Institutida ekologik prognozlash rejasi direktori Skot Hosking direktori Skot Hosking direktori mavjud emas.

“Bu Fiztisa fizikasi kabi murakkab, ammo ko’pchiligimiz har kuni boshdan kechirmaymiz, shuning uchun biz ushbu ilm-fanni jamoatchilikka etkazish uchun yo’l ochishimiz shart emas.”

Har xil prokterlar turli xil bashoratlarni namoyish etayotganda, bu chalkashliklarning sabablaridan biri – Karol Kirkvud nima uchun bu sodir bo’lishiga tushuntiradi

Bu bashorat aynan shu bashoratni unutish ham oson.

Yillar davomida biz “noaniqlik aloqalarini etkazish” badiiy asaridan ancha yaxshilandik. Hozirda meteorologlar “ansambl bashoratlari” ni yaratadilar va 50 xil modellarni ishlaydilar, barchasi ozgina o’zgaradi.

Agar ushbu stsenariylarning barchasi shunga o’xshash natijalarga erishsa, meteorologlar uning to’g’ri ekanligiga amin bo’lishlari mumkin. Agar ular turli xil natijalarga olib kelsalar, ularning ishonchi ancha past bo’ladi.

Shuning uchun ob-havo ilovasi sizning mintaqangizda yomg’irni keltirib chiqarishi mumkin.

Biz bashoratimizni qancha vaqtgacha qayta ko’rib chiqishimiz kerak?

Ushbu grafika masalasi ko’pincha ushbu murakkab aloqa masalasi haqida o’ylashadi. Ob-havoni tushuntirishning oddiy usuli.

O’tgan hafta Bi-bi-si ofis bilan yangi hamkorlikni e’lon qildi. Bu ularning munosabatlarini rasman munosabatlarini tugatgandan sakkiz yil o’tgach (2018 yildan beri Gollandiya Meteor Group BBC prognozlarini taqdim etdi).

Yangi kelishuv ikki tashkilotning ekspertizasini “fanni hikoyaga aylantirish” ga birlashtirishga qaratilgan.

Shubhasiz, ba’zi odamlar ob-havoni etkazish uchun ko’proq ijodni talab qiladi deb o’ylashadi. Doktor Alan Turing Instituti institutining Xorking shuni anglatadiki, bashorat qiluvchilar yomg’ir foizlarini berishdan uzoqlashishi va o’rniga “hikoyalar yondoshuvidan” foydalanishlari mumkin.

Ushbu uslubda bashorat qiluvchilar: “Hozir tiklayotgan narsangiz bir necha yil oldin biron bir voqea yuz bergan narsangiz kabi, sizning xotirangizdagi narsalarga o’xshaydi.”

Getty Images

Ba’zi mutaxassislarning fikriga ko’ra, ob-havo bilan aloqa qilish uchun ko’proq ijodkorlikni talab qiladi – “hikoya chizig’i yondashuv”

Bu 2015 yilda idorani kutib olishning sababiga ko’ra bu sababning bir qismi.

Ammo professor Bentley raqamlar kuchli bo’lishi mumkinligini ta’kidlaydi. Ehtimol, iste’molchilarni kerakli ma’lumotlar bilan yaxshiroq bo’lish yaxshiroqdir.

AQShda “har qanday joyda” ob-havo ma’lumotlari foizi mavjud, deydi u. Amerikalik iste’molchilar hamma narsalarga yomg’ir uchun harorat uchun imkoniyatlarga etkazishadi.

“Jamiyat qulay (va) qulay”, deydi u. “Ular bu ma’lumotni tez-tez berishdi, shuning uchun ular olishadi.”

Yangi ob-havo ajoyib bashorat qiluvchilar

Ob-havo ma’lumotlari tez orada sun’iy intellekt (AI) kelishi bilan keskin o’zgarishi mumkin. So’nggi bir necha oy ichida ob-havo tezda rivojlanganligini bashorat qilish uchun mashinani o’rganishdan foydalanish.

Ko’pincha bashorat qiluvchilar har 10 yilda 24 soatlik aniqlikni oladilar deyishadi. Bu shuni anglatadiki, bu uchrashuvni etti kun oldin ob-havo ogohlantirishlarini chiqara oladi.

Biroq, Google Lealmind tomonidan ishlab chiqilgan AI modeli 15 kun oldin ob-havo haqida to’g’ri bashorat qilingan, deydi Doktor Xosking.

Men uchrashdim

Ofisni bashorat qilish uchun “superkompyuter” deb nomlanuvchi o’ta qudratli mashinadan foydalanadi. Bu yuqorida aytib o’tilgan so’zlarga o’xshash narsa 2017 yildan joriy yil boshiga qadar ishlatilgan.

Shu yil boshida Kembrij universitetining tadqiqotchilari jamoasi AIDvark ob-havosi deb nomlangan ob-havo dasturini e’lon qildi. Natijalar tabiat jurnalida yoziladi.

An’anaviy bashorat qilish kuchli superkompyuterlarda vaqt talab etadi, deydi Aardvarkning aytishicha, uni bir necha daqiqada ish stoli kompyuterlariga joylashtirilishi mumkin. Ular bu “minglab” hisoblash qobiliyatidan foydalanadi va ob-havoni bashorat qilish uchun aqlli tafsilotlarga imkon beradi.

Ular, shuningdek, G’arbiy Afrika va boshqa kambag’al mintaqalardagi prognozlarni (eng an’anaviy prognozlash modellarida eng an’anaviy prognoz modellari, Evropa va AQSh uchun mo’ljallangan).

“Bu o’zgarishi mumkin. Aytishicha, juda hayajonli”, deydi Richard Tyorner, Kembrij universitetida, modelidge universitetidagi mashinalarni o’rganish professori, modelidj universitetida moderniter dizaynerlaridan biri.

1987 yilda ob-havo prognozi Maykl baliq tomoshabinlarga xavotir ololmadi, chunki dovullar bo’lmadi – bo’ron bir necha soatdan keyin bo’ron edi

Biroq, professor Bentley AI ga asoslangan ob-havo modellarida zaif tomonlarini aniqladi. Ular tarixiy ma’lumotlar bilan aloqalarga ega va naqshlarni topishga o’rgatilgan.

“Iqlim o’zgarishida biz yangi rekordni ko’ramiz”, deydi u. “Siz Buyuk Britaniyada 41c-ni ko’rishingiz mumkin, ammo agar AI har doim orqaga qarab tursa, siz hali yo’qligi sababli 41 ko’rmaysiz.”

Professor burg’usi bu AI modellari uchun qiyinligini qabul qiladi, deydi uning jamoasi yordam choralarida ishlamoqda.

“Nima sabab”

Kelajakda tahlilchilar prognozlar chuqurroq bo’lishiga ishonishadi. Yomg’irni bashorat qilishning o’rniga, bashorat qilish sizning sayohatingiz va bog ‘rejalariga qanday ta’sir qilishini aytib beradi.

Professor Bentley buni “nima” omilini chaqiradi. “Agar siz barbekyu rejalashtirsangiz, tushlikda buni qilishni xohlashingiz mumkin.

Men o’zimning kareramdan sezgan tendentsiyalar bilan bu qasos. Ob-havo orqasida ilmni tushunishga qiziqish tobora ortib bormoqda.

Carol Kirgirher 30 yil davomida ob-havo prognozi bo’lib, qaysi tomoshabinlar xohlagan o’zgarishlarni kuzatdi

Tomoshabinlar endi issiqlik to’lqini bor yoki yo’qligini bilishdan manfaatdor emaslar. Ular nima uchun bilishni xohlashadi.

Shuning uchun biz Aurora Borealis fizikasini tushuntirishni yoki nima uchun iqlim o’zgarishi katta ilhomga olib keladi.

Ai haqida gap ketganda, bu aniqlikni yaxshilashi mumkin, ammo xavflar ham mavjud. Bundan tashqari, tomoshabinlar ma’lumot tufayli esdan chiqarilishi mumkin. Doktor Xosking Ayni aytadiki, AI yanada epchil va foydalanuvchilarga ob-havo modellarini tezda o’zgartirishga imkon beradi, bu foydalanuvchilarga tez-tez o’zgaruvchan bashoratlarni tezda o’zgartirishga imkon beradi. Ularda “lokalizatsiya qilingan” ma’lumotlari bo’lishi mumkin, deydi u (boshqa tahlilchilar, nafaqat sizning shaharingizda emas, balki sizning orqa hovlingizda ma’lumotlarni taqdim etishlarini taxmin qilishlari mumkin).

Bu ilovadan foydalanganlar uchun juda ko’p miqdordagi ma’lumotlarni yaratadi va foydalanuvchilarni ularning smartfonlariga yopishtiradi. Va bu dunyoda ob-havoni insoniy bashoratchilar uchun aniq va tushunarli tarzda etkazish yanada muhimroq bo’ladi.

Ammo foyda ham bor, ayniqsa uzoq muddatli va aniqroq prognozli prognoz.

Ehtimol, bir kun, onadan olti oy o’tgach, o’g’lining to’yida ob-havo haqida taxmin qilishni so’rasa, men biroz yaxshiroq javob bera olaman.

Qo’shimcha hisobot: Luqo Mints

Bi-bi-si – bu eng yaxshi taxminlarga va kunning eng katta masalalari bo’yicha chuqur mulohaza yuritish va chuqur hisobot beradigan eng yaxshi tahlillar uchun veb-saytlar va ilovalarning uyidir. Shuningdek, biz BBC ovozi va umuman Iplayer uchun o’ylangan tarkibni joriy etamiz. Siz quyidagi tugmani bosib batafsil ma’lumotlari bo’yicha fikr-mulohazalarni yuborishingiz mumkin.

Source link