Більшість із нас розрізняє лише три види опадів: дощ, сніг та мокрий сніг. Однак для науковців цей список давно потребував розширення та деталізації. Група дослідників із Мічиганського університету та NASA вирішила застосувати силу машинного навчання, щоб розкрити справжнє різноманіття того, що падає з неба. Результатом їхньої багаторічної роботи стала революційна система класифікації, яка не лише підвищує точність прогнозів, але й має потенціал рятувати життя.
Чому прогнози помиляються?
Класичне уявлення про те, що сніг падає лише за мінусової температури, а дощ — за плюсової, є спрощеним. Насправді у діапазоні від -3°C до +5°C однаково можливі як дощ, так і сніг — усе залежить від умов всередині хмар та навколишнього середовища. Саме тому навіть найсучасніші метеомоделі часто не справляються з точним прогнозуванням опадів. Супутники добре бачать хмари з космосу, але не можуть точно визначити, що саме з них випаде на поверхню.
Як вчили машину бачити дощ
Щоб заповнити цю прогалину, науковці встановили спеціальну систему камер Precipitation Imaging Package (PIP) у стратегічних точках США, Канади та Європи. Ця система з високошвидкісною камерою впродовж дев’яти останніх років збирала дані. Результатом стала колекція з 1,5 млн вимірювань, доповнена інформацією з наземних метеостанцій.
Обробити такий масив інформації можна лише за допомогою штучного інтелекту. Дослідники створили дві моделі машинного навчання: просту лінійну та складнішу нелінійну. Остання враховувала складні взаємодії між частинками й у підсумку перемогла, зменшивши кількість помилок у визначенні типу опадів на 36 % у порівнянні з лінійним методом.
Дев’ять типів опадів
Фінальна система, розроблена вченими, отримала назву UMAP. Вона не лише спрощує складні дані, а й виділяє три ключові фактори, що визначають опади: характеристики частинок, їхню інтенсивність та фазу. Завдяки цьому UMAP виокремила дев’ять типів опадів:
- Мряка — легкий, постійний дощ.
- Сильний дощ — інтенсивний дощ із дрібними краплями.
- Легкий мокрий сніг — перехід від дощу до снігу з крижаними градинами.
- Інтенсивний мокрий сніг — сильний мокрий сніг зі щільними градинами.
- Легка змішана фаза — невелика кількість частково замерзлих частинок.
- Важка змішана фаза — великий об’єм сльотавих частинок.
- Перехід від снігу до змішаних опадів — великі сніжинки та агрегати.
- Легкий снігопад — пухкий, неінтенсивний сніг.
- Сильний снігопад — інтенсивна хуртовина.
Як пояснює кліматолог і співавтор дослідження Клер Петтерсен, переваги нової системи мають як негайний, так і довгостроковий характер.
«У короткостроковій перспективі кращі прогнози допоможуть людям планувати поїздки на роботу чи готуватися до негоди, як-от повені чи крижані бурі, — зазначила вона. — У довгостроковій — це допоможе передбачити, як зміни снігового покриву вплинуть на забезпечення регіонів прісною водою».
Щоб зробити свої відкриття доступними не лише для науковців, дослідники створили інтерактивний графік і зрозумілий інтерфейс для всіх любителів погоди. Уся інформація також опублікована в репозиторії Deep Blue Data для тих, хто хоче заглибитися в деталі.
Раніше ми повідомляли про те, що «кліматичні гойдалки» можуть стати сильнішими до 2028 року.
За матеріалами popsci.com
