人々は日常的に天気を心配しています:それは仕事に着るものが何もないとき、それは毎日の痛みとして機能します、
歴史 を少し脱線
天気予報の第一歩は、紀元前650年頃の古代バビロンで行われました。地元の人々は、惑星、雲、目の錯覚の観測に基づいて天気の変化を予測しました。紀元前4世紀になってようやく、アリストテレスは論文『気象学』の中で、気象現象、干ばつ、地震、降水量と寒さの関係を科学理論に変えました。当時、科学者は、太陽、星、彗星、雨は同じ性質の現象であり、地球が中心であると誤って信じていました宇宙。
以前は人々は天気予報に依存していました兆候。たとえば、夜明けのフィンチの鳴き声と赤みがかった空は雨が近づいていることを示すと信じられていました。ただし、Yandex Weather の調査によると、実際に当たる前兆は 20% のみです。民間の予言 188 件のうち、50% 以上のケースで信頼できると判明したのは 75 件だけでした。それどころか、大多数の兆候が逆の状況を反映していることがよくありました。
サイン vs.データ
初めて公式の天気予報がなされた海軍士官ロバート・フィッツロイの作品であり、1860 年にタイムズ紙に掲載されました。その後、気象庁は英国で作業を開始しました。その予報は、ストームグラスを使用してデータを収集し、気温の値、風の強さと風向き、気圧計の測定値を監視するという革新的なコンセプトに基づいていました。 19 世紀、アメリカの気象学者アベ クリーブランドは、「長期天気予報の物理的基礎」と呼ばれる天気予測への数学的アプローチを開発しました。彼の研究は後にノルウェーの科学者ヴィルヘルム・ビェルクネスによって洗練され、今日でも使用されているシステムを作成しました。彼は大気前線の発見を担当し、将来的にはサイクロンの発生と変化の理論、および総観図を作成することを可能にしました。
ロシアは気象データを体系的に収集し始めたピョートル1世の統治下でも、すでに1724年には最初の測候所が開設されていました。その後、科学アカデミーでは、気圧計と温度計を使用して気象変動の観測が行われました。その後、1856 年に電信データの収集が組織されましたが、専門サービスの開始と特別報の発行の正式な日付は 1872 年 1 月 13 日でした。 19 世紀半ばまでに、この国には 50 の気象観測所があり、20 世紀初頭までに、世界最大のネットワークになりました。
データ収集アシスタント
20世紀初頭には需要が高まりました気象観測所。現在、その数のトップは中国で、そこには約 15,000 のステーションがあります。ロシアにはそのうち4,500基しかなく、そのほとんどには遠隔監視と制御が装備されていない。
天気はどのように決まるか
気象観測所には 3 つのタイプがあります。
— 自動プロフェッショナル (気象センターにデータを自律的に送信);
— 気象ブイ (水温と水面の大気に関する情報を収集);
- 半自動の専門家 (作業を管理し、機器のトラブルシューティングを行う気象学者の存在を意味します)。
また、毎日正午と正午にUTC、気象学者は気象観測用気球を空に打ち上げます。この気球にはヘリウムまたは水素が詰められ、地上 35 km (飛行機の 2 倍の高さ) の高さまで上昇します。指定された地点に到達すると、ラジオゾンデは大気上層の臨界温度、大気圧、湿度、風に関するデータを送信します。これがなければ、数時間前に予測することは不可能です。
雲の形成、ゾーンを追跡するには激しい降水や危険な現象（雷雨、ハリケーン、ひょう）には、ドップラー効果に基づく気象レーダーが使用されます。移動する物体から反射される信号の周波数は、その移動速度に応じて変化します。したがって、送信されたインパルスと受信されたインパルスを比較することで、降水量がどの領域に蓄積されているかを知ることができます。
気象レーダーにはいくつかの種類があります。
— 降水量を検出するレーダーは、S バンドおよび C バンド、または近距離の X バンドで動作します。
— 雲を検出するためのレーダー (K バンドまたは W バンド);
— MST は低周波で動作し、異なる密度を持つ空気層の境界の高さを測定します。
- 航空気象レーダーは、衝突回避のためのナビゲーターとして X バンドで使用されます。
- ドップラー気象レーダー水平偏波と垂直偏波を同時に送受信でき、観測半径250～300km以内の定期観測（3～15分）が可能です。 DMRL-S から取得したグラフィック情報は、多くの気象サイトで見られます。
さらに、に関するデータを監視および送信するため気象衛星は、地球の表面と雲、雪と氷の温度、つまり静止衛星と極地の温度を測定するために使用されます。最初は地球の自転方向に海抜36,000kmの高さまで上昇し、惑星の自転速度と同じ速度で上昇します。それらは半球の 42% をカバーしており、広い地域の状況を継続的に示しています。極衛星は 850 ～ 1,000 km の下層軌道を移動し、6 時間間隔でその地域の景色を提供します。
各気象衛星には 2 種類の計器が搭載されています。調査では、雲、雪、氷の覆いだけでなく、陸地や海の表面のテレビや写真の画像も提供されます。測定機器は、大気圏、水圏、磁気圏の状態に関する定量的特性を収集します。
最新の予測手法
英国の科学者ルイス・リチャードソン、1910年は、数値的手法を使用してビヤークネス微分方程式を解く方法を提案しました。計算が非常に複雑でマシンパワーが不足していたため、彼のアイデアは数年後にようやく認められました。
数学者のジョン・フォン・ノイマンがプロジェクトを立ち上げた電子コンピュータ 複雑な数学的問題を解決できるデバイスの開発とさらなる生産のためのプロジェクト。最初の ENIAC (電子数値積分器および計算) マシンは 1946 年に発売されました。現代の標準からすると、その計算能力は無視できるほどであり (1 秒あたり 357 回の乗算演算または 5,000 回の加算演算)、外部データとは大きく異なりました。この機械は数千の真空管と数十万の抵抗、コンデンサ、インダクタで構成されており、重量は 30 トンを超えていました。すでに 1950 年に、ENIAC の支援により、ルイス リチャードソンの公式を使用して最初の数学的天気予報が作成されました。しかし問題は、車が天候の変化に追いつけないことでした。次の 24 時間の天気予報を得るには、まったく同じ時間がかかりました。
初代の製作から約30年。コンピュータ Cray Research の創設者である Seymour Cray は、最初のスーパーコンピュータ Cray-1 を作成しました。 ENIAC とは異なり、Cray-1 は 1 秒あたり最大 1 億 8,000 万の操作を実行でき、遅延が大幅に短縮されました。そして今日はCray Inc.は、依然として世界のスーパーコンピューターの主要メーカーの 1 つです。
ロシアの主要なスーパーコンピューター。天気予報は水文気象センターにあります。その性能は 1.2 PFLOPS と評価されています。このツールは 976 個のコンピューティング ノードで構成されており、各ノードには 2 つの Intel Xeon E5-2697 バージョン 4 サーバー プロセッサと 128 GB の RAM が搭載されています。
スーパーコンピュータ
人気のあるサービスがデータを収集する方法
ロシアで最も人気のあるサービスは、Yandex Weather と Gismeteo です。
Gismeteo は World Wide Web を通じて気象データを収集します気象機関、レーダー、衛星、気象観測所。数学モデルでの処理が完了した後、予報担当者は完成した予報を調整し、ユーザーの地図に表示します。
Yandexは自社開発の「Meteum」を使用しており、4 つの外国の予報と、WRF (Weather Research and Forecasting) モデルを使用して作成された独自の 1 つの予報に基づいています。このシステムは、大気の研究と運用予測の両方のために設計されています。さらに、このサービスは Nowcasting テクノロジーを使用しており、短期 (2 ～ 6 時間) の予測を行うことができます。その結果、詳細な天気予報が降水量マップにグラフィカルに反映されます。
予測が間違っている理由
不正確な予測の最初の理由は、気象データスーパーコンピューターがモデル計算を完了すると、一定期間の確定的な天気予報がわかります。ここでは「バタフライ効果」が働く可能性があります。初期データに微視的な誤差があった場合、数日が経つと、それは大きな不正確さに変わります。この問題に対処するには、アンサンブル予測を使用します。つまり、ナンバー ジェネレーターを使用してモデルに人為的な誤差を挿入します。たとえば、気象観測所が +10 度の気温を記録した場合、わずかに低い値をモデルに読み込むことができます。計算を繰り返した結果、天気グラフが形成されます。1 つの予報が温暖化を示し、他のすべての予報が寒冷化を示している場合、そのようなデータは誤ったものになります。
複数のモデル予測の平均を使用して将来の気象状況を決定するマルチモデル手法もあります。
もう 1 つの課題は、気象データの欠如です。ロシアには気象観測所が 4,500 しかありません (世界気象機関が推奨する気象観測所の 1.5 分の 1)。ポイント間の最適な距離は、平地では 50 km、山地では 25 km です。通常の状況では、ロシアには少なくとも7,000の気象観測所が設置されるべきである。この問題は、調査や家庭用測候所を通じて一般ユーザーから得られるデータや、他の気象センターからの公開情報によってある程度軽減されます。
3 番目の理由は、天候の偶然性です。すべてのニュアンスを考慮することはほとんど不可能です。予測が長くなるほど、含まれる誤差も多くなります。したがって、天気の変化を毎日監視することが推奨されます。たとえば、12 時の予報は 95% の確率で当たります。同時に、数日前に作成された長期予測は 65% の確率で的中します。
天気予報マーケティングについて少し説明しましょう。それともハンバーガーと天気予報に何の関係があるのでしょうか?!
天気が気分を決めます。Joys.Loyalty プラットフォームの調査によると、約 84% の人が衝動買いを行っています。マーケティング担当者は、収益と気象条件の相関関係を調べるビッグデータ ツールを使用してパターンを特定しようとします。
例えば、小売チェーン最大手のウォルマート風がベリーの販売に影響を与えると判断した。同社は同様の気候の地域で広告キャンペーンを開始し、その結果、ブランドの売上は 3 倍に増加しました。さらに、マーケティング担当者は、屋外の風がほとんどなく、暖かく晴れた天候ではひき肉がよく売れることに気づいています。この調査により、ハンバーガーの売上が 18% 増加しました。
天候が売上に与える影響
アメリカのテレビチャンネル「ウェザーチャンネル」テレビ視聴者の感情的背景に対する天候の影響を追跡します。 Pantene ブランドとのコラボレーションにより、製品の売上が 2 か月で 10% 増加しました。同社はウォルグリーン薬局チェーンと協力して、湿度が高い時期の巻き毛用の製品を宣伝することにしました。これはヘアケア市場全体に影響を与え、同部門の総売上高は 4% 増加しました。
気象データとフライトスケジュールを比較することで、レッド ルーフ ホテル チェーンは、気象条件により航空便が頻繁にキャンセルされたり、スケジュールが変更されたりする地域をターゲットにマーケティング キャンペーンを実施しました。乗客に空港近くのホテルの宿泊施設を提供することで、同社は利益を 10% 増加させました。
今日のテクノロジーは、次のような多くのことを可能にします。特定の地域の気象条件に適応することも含まれます。たとえば、Spotify は、ユーザーが雨が降っているときにのみ聴くことができる、White Denim というバンドの曲をリリースしました。
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