Długoterminowa prognoza pogody: dlaczego warto ją sprawdzać w mniej popularnych serwisach

Dokładność prognoz maleje wraz z wydłużaniem się horyzontu czasowego. Tradycyjne (deterministyczne) prognozy tracą na aktualności po około 7–10 dniach. W związku z tym współczesne usługi przyjęły prognozy probabilistyczne (zespołowe), które przedstawiają szereg potencjalnych wyników wraz z ich prawdopodobieństwami, a nie pojedynczą, ostateczną prognozę. Europejskie Centrum Prognoz Średnioterminowych (ECMWF) konsekwentnie dowodzi, że ta metodologia dostarcza cennych informacji do prognoz średnio- i długoterminowych. Co istotne, rozwijające się firmy i mniej popularne usługi osiągają w tym obszarze znaczące sukcesy.

• Długoterminowe prognozy pogody są bardziej wiarygodne, gdy opierają się na ramach probabilistycznych, a nie na pojedynczej „pewnej” prognozie
• Mniejsze usługi meteorologiczne zapewniają przejrzyste porównania modeli i wgląd w niepewność prognoz
• W dziedzinie długoterminowego prognozowania hydrologicznego kluczowe znaczenie mają skuteczne narzędzia i systemy wczesnego ostrzegania
• Usługi IMWM i europejskiego programu Copernicus dostarczają coraz więcej cennych danych na temat anomalii i ryzyka powodzi w nadchodzących tygodniach
• Dodatkowe informacje o biznesie znajdziesz na Businessinsider.com.pl

Co pozwala mniejszym firmom osiągać lepsze wyniki niż większe? Duzi dostawcy, w tym Google, prezentują wyniki swoich zastrzeżonych systemów, które łączą modele, obserwacje i komponenty oparte na sztucznej inteligencji, ale zazwyczaj oferują pojedynczą wartość w interfejsie użytkownika – bez porównań modeli, rozkładów prawdopodobieństwa ani analizy niepewności. Choć może to być wygodne, w złożonych warunkach synoptycznych może mieć katastrofalne skutki . Google określa swoje prognozy jako wyniki „wewnętrznego systemu”, który syntetyzuje różne źródła i kładzie nacisk na częste aktualizacje prognoz krótkoterminowych, co jest korzystne na kilka godzin do przodu, ale nie zastępuje porównań modeli w okresie kilku dni.

Mniejsze, niszowe usługi i startupy kładą nacisk na transparentność. Prezentują wiele modeli, rozproszenie wiązki i często stosują własne korekty statystyczne oraz techniki uczenia maszynowego, oprócz wyników modeli rządowych. Dzięki temu użytkownicy mogą świadomie oceniać ryzyko, zamiast polegać na pojedynczych danych.

Sprawdź również: IMWM podnosi poziom ostrzeżeń pogodowych. Ostrzeżenia III stopnia dla dodatkowych regionów.

Czeska usługa korzystna dla Polski

Dla Polski solidnym punktem wyjścia jest Windy.com, czeska platforma, która z inicjatywy hobbystycznej przekształciła się w prężnie działające przedsiębiorstwo, umożliwiając obecnie porównywanie modeli ECMWF, GFS, ICON-EU i innych za pomocą jednego kliknięcia. W praktyce oznacza to, że na jednej osi czasu możemy obserwować, czy prognozy są zgodne, czy rozbieżne – im wyższy konsensus, tym większe zaufanie do oczekiwanych zmian w nadchodzących dniach.

Windy publikuje również poradniki i artykuły wyjaśniające, jak kompilować modele i porównywać je z obserwacjami ze stacji. W przypadku prognoz długoterminowych zaleca się skupienie się przede wszystkim na ECMWF i jego średnioterminowych globalnych produktach ikon, natomiast w przypadku prognoz krótkoterminowych preferowane są gęste modele regionalne.

Kolejną usługą, która konsekwentnie kładzie nacisk na transparentność, jest szwajcarski Meteoblue. Oprócz tradycyjnych meteogramów, oferuje on MultiModel i MultiModel Ensemble. Wykresy te ilustrują jednoczesną wydajność kilku modeli wraz z uśrednionymi wynikami . Meteoblue przedstawia również własny algorytm MLM (ang. Learning MultiModel), który jest korektą opartą na uczeniu maszynowym, dostosowującą i „trenującą” modele w oparciu o rzeczywiste pomiary, aby zminimalizować lokalne niedokładności. To właśnie ta warstwa aktywności często pomijana w podstawowych widżetach pogodowych, a mimo to często określa dokładność prognozy dla konkretnej lokalizacji.

Przydatna jest również dostępność Ventusky (InMeteo). Usługa ta kompiluje kilka głównych modeli (GFS, ICON, ECMWF i inne) i otwarcie komunikuje się z dostawcami danych (w tym DWD i NOAA) oraz swoją filozofią wizualizacji w dzienniku pomocy i opisach źródeł. Służy jako praktyczna mapa do monitorowania trendów w Europie Środkowej.

Polskie źródła również mają wiele do zaoferowania . Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej (IMGW) publikuje eksperymentalne prognozy miesięczne i sezonowe w postaci map anomalii temperatury i opadów – materiały te są przyjazne dla użytkownika i spełniają standardy prezentacji niepewności długoterminowej. Należy je porównać z produktami ECMWF/Copernicus, które również oferują przeglądarkę prognoz sezonowych i dane w magazynie danych klimatycznych. Pozwala to ocenić, czy na przykład „ciepły wrzesień” w Polsce jest wynikiem działania różnych niezależnych systemów, czy też jedynie wyników pojedynczego modelu.