El clima preocupa a la gente todos los días: actúa como un dolor diario cuando no hay nada que ponerse para ir al trabajo,
Una breve excursión a la historia
Se dieron los primeros pasos en la previsión meteorológicaen la antigua Babilonia alrededor del 650 a.C. mi. Los lugareños predijeron cambios climáticos basándose en observaciones de planetas, nubes e ilusiones ópticas. Sólo en el siglo IV a.C. mi. Aristóteles los transformó en una teoría científica en el marco del tratado "Meteorología", en el que hablaba de los fenómenos meteorológicos, las sequías, los terremotos y la conexión entre las precipitaciones y el frío. Entonces el científico creyó erróneamente que el Sol, las estrellas, los cometas y las lluvias son fenómenos de la misma naturaleza y que la Tierra es el centro del Universo.
Anteriormente, la gente confiaba en el pronóstico del tiempo.señales. Por ejemplo, se creía que el canto de un pinzón al amanecer y el tono rojizo del cielo indicaban la proximidad de la lluvia. Sin embargo, según un estudio de Yandex Weather, sólo el 20% de los presagios se hacen realidad. Sólo 75 de 188 predicciones populares resultaron ser fiables en más del 50% de los casos: a menudo, la mayoría de los signos, por el contrario, reflejaban la imagen opuesta.
Signos contra Datos
Se realizó la primera previsión meteorológica oficialoficial naval Robert FitzRoy y publicado en el periódico Times en 1860. Luego comenzó a trabajar en Inglaterra el Departamento Meteorológico, cuyos pronósticos se basaban en un concepto innovador: recopilar datos mediante cristales de tormenta, monitorear los valores de temperatura, la fuerza y dirección del viento, así como las lecturas del barómetro. En el siglo XIX, el meteorólogo estadounidense Abbe Cleveland desarrolló un enfoque matemático para la predicción del tiempo llamado "La base física del pronóstico del tiempo a largo plazo". Su investigación fue posteriormente perfeccionada por el científico noruego Vilhelm Bjerknes, quien creó un sistema que todavía se utiliza en la actualidad. Fue responsable del descubrimiento de frentes atmosféricos, que posteriormente permitieron crear una teoría de la aparición y cambios de ciclones, así como mapas sinópticos.
Rusia ha comenzado a recopilar sistemáticamente datos meteorológicos.Incluso bajo Pedro I, y ya en 1724 se inauguró la primera estación meteorológica. Luego, en la Academia de Ciencias, se realizaron observaciones de la variabilidad climática utilizando un barómetro y un termómetro. Posteriormente, en 1856, se organizó la recopilación de datos telegráficos, pero la fecha oficial para el inicio del servicio especializado y la publicación de boletines especiales fue el 13 de enero de 1872. A mediados del siglo XIX existían en el país 50 estaciones meteorológicas y a principios del siglo XX se había convertido en la red más amplia del mundo.
Asistentes de recolección de datos
A principios del siglo XX comenzaron a tener demanda.estaciones meteorológicas. Hoy en día, el líder en número es China: allí hay alrededor de 15.000 estaciones. En Rusia sólo hay 4.500 de ellos, y la mayoría de ellos no están equipados con monitoreo y control remotos.
Cómo se determina el clima
Hay tres tipos de estaciones meteorológicas:
— profesional automático (envía datos de forma autónoma a los centros meteorológicos);
— boyas meteorológicas (recopilan información sobre la temperatura del agua y la atmósfera en su superficie);
- profesional semiautomático (implica la presencia de un meteorólogo que controla el trabajo y soluciona los problemas del equipo).
Además, todos los días a las 12 del mediodía y al mediodía.UTC, los meteorólogos lanzan al cielo globos meteorológicos: globos llenos de helio o hidrógeno que pueden elevarse a una altura de 35 km sobre el suelo (el doble que los aviones). Al llegar al punto designado, la radiosonda transmite datos sobre la temperatura crítica, la presión atmosférica, la humedad y el viento en la capa superior de la atmósfera. Sin esto, es imposible hacer previsiones con varias horas de antelación.
Para rastrear formaciones de nubes, zonas.precipitaciones intensas y fenómenos peligrosos (tormenta, huracán, granizo), se utilizan radares meteorológicos basados en el efecto Doppler. La frecuencia de la señal reflejada por los objetos en movimiento varía según la velocidad de su movimiento. Entonces, comparando el impulso transmitido y recibido, se puede averiguar en qué zona se encuentra la acumulación de precipitación.
Existen varios tipos de radares meteorológicos:
— el radar para detectar precipitaciones funciona en las bandas S y C o en la banda X a distancias cortas;
— radar para detectar nubes (banda K o W);
— MST funciona a bajas frecuencias para medir la altura de los límites de capas de aire que tienen diferentes densidades;
- el radar meteorológico de aviación se utiliza en la banda X como navegador para evitar colisiones;
- Radar meteorológico Dopplerle permite transmitir y recibir simultáneamente ondas polarizadas horizontal y verticalmente, así como realizar observaciones periódicas (de 3 a 15 minutos) dentro de un radio de visión de 250 a 300 km. Vemos información gráfica obtenida de DMRL-S en muchos sitios meteorológicos.
Además, para monitorear y transmitir datos sobreLos satélites meteorológicos se utilizan para medir la temperatura de la superficie de la Tierra y la capa de nubes, nieve y hielo: geoestacionarios y polares. Los primeros se elevan a una altura de 36 mil km sobre el nivel del mar en la dirección de rotación de la Tierra y desarrollan una velocidad igual a la velocidad de rotación del planeta. Cubren el 42% del hemisferio y muestran continuamente la situación en grandes regiones. Los satélites polares se mueven en órbitas inferiores de 850 a 1.000 km y cubren el área a intervalos de seis horas.
Cada satélite meteorológico está equipado con dos tipos de instrumentos.Los estudios proporcionan imágenes fotográficas y televisivas de las superficies terrestres y oceánicas, así como de la capa de nubes, nieve y hielo. Los instrumentos de medición recogen características cuantitativas sobre el estado de la atmósfera, la hidrosfera y la magnetosfera.
Metodología de previsión moderna
El científico inglés Lewis Richardson en 1910.propuso un método para resolver ecuaciones diferenciales de Bjerknes utilizando métodos numéricos. Debido a la gran complejidad de los cálculos y a la falta de potencia de las máquinas, su idea no recibió reconocimiento hasta después de varios años.
El matemático John von Neumann lanzó el proyectoProyecto de Computación Electrónica para el desarrollo y posterior producción de dispositivos capaces de resolver problemas matemáticos complejos. La primera máquina ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Compute) se lanzó en 1946. Según los estándares modernos, su potencia informática era insignificante (357 operaciones de multiplicación o 5.000 operaciones de suma por segundo), lo que era muy diferente de sus datos externos. La máquina constaba de miles de tubos de vacío y cientos de miles de resistencias, condensadores e inductores y pesaba más de 30 toneladas. Ya en 1950, con la ayuda de ENIAC, se realizó la primera predicción meteorológica matemática utilizando la fórmula de Lewis Richardson. Pero el problema era que el coche no podía seguir el ritmo de los cambios climáticos: para obtener un pronóstico para las próximas 24 horas, se necesitaba exactamente la misma cantidad.
Casi 30 años después de la producción del primercomputadora Seymour Cray, fundador de Cray Research, creó la primera supercomputadora: Cray-1. A diferencia de ENIAC, Cray-1 era capaz de realizar hasta 180 millones de operaciones por segundo, lo que reducía significativamente la latencia. Y hoy Cray Inc. sigue siendo uno de los principales fabricantes de supercomputadoras del mundo.
La principal supercomputadora de Rusia, que simulaclima, ubicado en el Centro Hidrometeorológico. Su rendimiento está clasificado en 1,2 PFLOPS. La herramienta consta de 976 nodos informáticos, cada uno de los cuales tiene dos procesadores de servidor Intel Xeon E5-2697 versión 4 y 128 GB de RAM.
Supercomputadora
Cómo recopilan datos los servicios populares
Los servicios más populares en Rusia son Yandex Weather y Gismeteo.
Gismeteo recopila datos meteorológicos a través de la World Wide Weborganización meteorológica, radares, satélites, estaciones meteorológicas. Después del procesamiento completo en modelos matemáticos, el pronosticador ajusta el pronóstico terminado y lo coloca en el mapa de los usuarios.
Яндекс применяет собственную разработку «Метеум», основанную на четырех иностранных прогнозах и одном своем, который делают с помощью модели WRF (Weather Research and Forecasting). Эта система предназначена как для атмосферных исследований, так и для оперативного прогнозирования. Дополнительно сервис применяет технологию Nowcasting, позволяющую делать краткосрочный прогноз (от 2 до 6 часов). По итогу детализированный прогноз погоды графически отражается на карте осадков.
Почему прогнозы бывают неверными
Первая причина неточных предсказаний — ошибки в метеоданных. Когда суперкомпьютер заканчивает модельные вычисления, становится известен детерминированный прогноз погоды на какой-то срок. Здесь может сработать «эффект бабочки»: если в начальных данных была микроскопическая ошибка, в перспективе нескольких дней она превратится в огромную неточность. Чтобы бороться с этой проблемой, можно использовать ансамблевые прогнозы, то есть подставлять в модель искусственные ошибки с помощью генераторов чисел. Например, если метеостанция зафиксировала температуру, равную +10 градусам, в модель можно загрузить значение чуть ниже. В итоге повторных вычислений образуется погодный график: если один прогноз укажет на потепление, а все остальные на похолодание, такие данные будут ошибочными.
Также существует мультимодельный метод, с помощью которого будущее состояние погоды определяется по среднему значению прогнозов нескольких моделей.
Еще один вызов — нехватка метеоданных. В России функционирует только 4 500 метеостанций (в 1,5 раза меньше, чем рекомендует Всемирная метеорологическая организация). Оптимальное расстояние между точками составляет 50 км в условиях равнинной местности и 25 км в горах. При нормальном раскладе в России должно быть установлено не менее 7 000 метеостанций. Эту проблему немного решают данные, поступающие от обычных пользователей с помощью опросов или домашних метеостанций, а также открытая информация от других метеоцентров.
Третья причина — стихийность погоды. Учесть все нюансы практически невозможно. Чем более долгосрочен прогноз, тем больше в нем ошибок. Поэтому людям рекомендуется отслеживать изменения погоды ежедневно. Например, прогноз на 12 часов будет верным с вероятностью 95%. При этом долгосрочные прогнозы, сформированные на несколько дней вперед, окажутся правильными с вероятностью 65%.
Немного о метеомаркетинге, или при чем здесь бургеры?!
Погода задает настроение. Согласно исследованию платформы Joys.Loyalty, около 84% людей совершают импульсивные покупки. Маркетологи стараются выявить закономерность с помощью инструментов Big Data, ищущих корреляцию между выручкой и метеоусловиями.
Например, крупнейшая торговая сеть Walmart определила, что ветер влияет на продажу ягод. Компания запустила рекламную кампанию в регионах с подобным климатом — так, бренд увеличил продажи в три раза. Кроме того, маркетологи заметили, что мясной фарш отлично продается в теплую солнечную погоду, когда на улице есть слабый ветер. Это исследование помогло увеличить продажи бургеров на 18%.
Cómo afecta el clima a las ventas
Американский телеканал The Weather Channel отслеживает влияние погоды на эмоциональный фон телезрителей. Его сотрудничество с брендом Pantene помогло увеличить продажи продукции за два месяца на 10%. Совместно с аптечной сетью Walgreens компания решила рекламировать средство для вьющихся волос в период высокой влажности воздуха. Это повлияло на весь рынок товаров для ухода за волосами — совокупные продажи в сегменте увеличились на 4%.
Сопоставляя метеоданные и расписание авиарейсов, гостиничная сеть Red Roof таргетировала маркетинговую кампанию на те регионы, где полеты часто отменяют или переносят из-за погодных условий. Предлагая пассажирам размещение в отелях вблизи аэропортов, компания увеличила прибыль на 10%.
Сегодня технологии способны на многое, в том числе подстраиваться под погодные условия в конкретном регионе. Например, сервис Spotify выпустил песню группы White Denim, которую пользователи могут прослушать только во время дождя.
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