날씨는 사람들을 매일 걱정하게 합니다. 출근할 때 입을 옷이 없으면 일상의 고통으로 작용합니다.
역사 속으로의 짧은 여행
일기예보의 첫 번째 단계가 이루어졌습니다.기원전 650년경 고대 바빌론에서. 이자형. 지역 주민들은 행성, 구름, 착시 현상을 관찰하여 날씨 변화를 예측했습니다. 기원전 4세기에만 가능합니다. 이자형. 아리스토텔레스는 기상 현상, 가뭄, 지진, 강수량과 추위의 연관성에 대해 이야기한 "기상학"이라는 논문의 틀 내에서 이를 과학 이론으로 변형했습니다. 그런 다음 과학자는 태양, 별, 혜성, 비는 동일한 성격의 현상이며 지구는 우주의 중심이라고 잘못 믿었습니다.
이전에는 사람들이 일기예보에 의존했습니다.표지판. 예를 들어, 새벽에 핀치새가 노래하고 하늘이 붉어지면 비가 올 것이라는 신호로 여겨졌습니다. 그러나 Yandex Weather 연구에 따르면 실제로 실현되는 징조는 20%에 불과합니다. 188개의 민간 예측 중 75개만이 50% 이상의 경우에 신뢰할 수 있는 것으로 나타났습니다. 반대로 대부분의 징후는 반대 그림을 반영하는 경우가 많습니다.
징후와 데이터
최초의 공식 일기예보가 발표되었습니다.해군 장교 로버트 피츠로이(Robert FitzRoy)가 1860년 타임스(Times) 신문에 게재했습니다. 그런 다음 기상부는 영국에서 작업을 시작했습니다. 이 예측은 폭풍우 유리를 사용하여 데이터 수집, 온도 값 모니터링, 바람 강도 및 방향, 기압계 판독값 등 혁신적인 개념을 기반으로 했습니다. 19세기에 미국의 기상학자인 아베 클리블랜드(Abbe Cleveland)는 "장거리 기상 예측의 물리적 기초"라고 불리는 기상 예측에 대한 수학적 접근 방식을 개발했습니다. 그의 연구는 나중에 오늘날에도 여전히 사용되는 시스템을 만든 노르웨이 과학자 Vilhelm Bjerknes에 의해 개선되었습니다. 그는 대기 전선의 발견을 담당했으며, 이를 통해 미래에는 사이클론의 발생 및 변화에 대한 이론과 종관 지도를 만들 수 있었습니다.
러시아는 기상 데이터를 체계적으로 수집하기 시작했습니다.심지어 피터 1세 치하에서도 이미 1724년에 최초의 기상 관측소가 문을 열었습니다. 그런 다음 과학 아카데미에서는 기압계와 온도계를 사용하여 날씨 변동성을 관찰했습니다. 이후 1856년에 전신자료수집이 이루어졌는데, 전문업무의 개시와 특보의 발행이 공식적으로 개시된 날짜는 1872년 1월 13일이었다. 19세기 중반에는 전국에 50개의 기상 관측소가 있었고, 20세기 초에는 세계에서 가장 광범위한 네트워크가 되었습니다.
데이터 수집 도우미
20세기 초에 수요가 많아졌습니다.기상 관측소. 오늘날 그 수의 선두는 중국이며 거기에는 약 15,000개의 방송국이 있습니다. 러시아에는 그 중 4,500개만이 있으며, 대부분 원격 모니터링 및 제어 기능을 갖추고 있지 않습니다.
날씨는 어떻게 결정되는가
기상 관측소에는 세 가지 유형이 있습니다.
— 자동 전문가(기상 센터에 자동으로 데이터 전송)
— 기상 부표(수온과 표면 대기에 대한 정보 수집)
- 반자동 전문가(작업을 제어하고 장비 문제를 해결하는 기상학자의 존재를 암시).
또한, 매일 낮 12시와 정오에UTC, 기상학자들은 헬륨이나 수소로 채워진 풍선으로 지상 35km 높이(비행기의 두 배 높이)까지 올라갈 수 있는 기상 풍선을 하늘로 발사합니다. 지정된 지점에 도달하면 라디오존데는 대기 상층부의 임계 온도, 기압, 습도 및 바람에 대한 데이터를 전송합니다. 이것이 없으면 몇 시간 전에 미리 예측하는 것이 불가능합니다.
구름 형성, 구역을 추적하려면집중호우 및 위험한 현상(뇌우, 허리케인, 우박), 도플러 효과를 기반으로 한 기상 레이더가 사용됩니다. 움직이는 물체에서 반사되는 신호의 주파수는 움직이는 물체의 속도에 따라 달라집니다. 따라서 전송된 신호와 수신된 신호를 비교하여 강수량이 어느 지역에 쌓였는지 알아낼 수 있습니다.
기상 레이더에는 여러 유형이 있습니다.
— 강수량 탐지용 레이더는 단거리에서는 S 밴드와 C 밴드 또는 X 밴드에서 작동합니다.
— 구름 탐지용 레이더(K 또는 W 대역)
— MST는 저주파에서 작동하여 서로 다른 밀도를 갖는 공기층 경계의 높이를 측정합니다.
- 항공 기상 레이더는 X-밴드에서 충돌 방지를 위한 내비게이터로 사용됩니다.
- 도플러 기상 레이더수평 및 수직 편파를 동시에 전송 및 수신할 수 있을 뿐만 아니라 시야 반경 250~300km 내에서 주기적인 관찰(3~15분)을 수행할 수 있습니다. 다양한 기상 사이트에서 DMRL-S에서 얻은 그래픽 정보를 볼 수 있습니다.
또한, 이에 대한 데이터를 모니터링하고 전송하기 위해기상 위성은 지구 표면과 구름, 눈, 얼음 덮개(정지궤도 및 극지방)의 온도를 측정하는 데 사용됩니다. 지구 자전 방향으로 해발 36,000km 높이까지 처음으로 상승하고 행성 자전 속도와 동일한 속도를 개발합니다. 그들은 반구의 42%를 차지하며 넓은 지역의 상황을 지속적으로 보여줍니다. 극지 위성은 850~1,000km의 낮은 궤도에서 이동하며 6시간 간격으로 해당 지역의 전망을 제공합니다.
각 기상 위성에는 두 가지 유형의 장비가 장착되어 있습니다.설문조사는 육지와 바다 표면은 물론 구름, 눈, 얼음 표면에 대한 텔레비전과 사진 이미지를 제공합니다. 측정 장비는 대기, 수권 및 자기권 상태에 대한 정량적 특성을 수집합니다.
최신 예측 방법론
1910년 영국 과학자 루이스 리처드슨수치적 방법을 사용하여 Bjerknes 미분 방정식을 푸는 방법을 제안했습니다. 계산이 매우 복잡하고 기계 성능이 부족했기 때문에 그의 아이디어는 몇 년이 지나서야 인정을 받았습니다.
수학자 존 폰 노이만(John von Neumann)이 프로젝트를 시작했습니다.복잡한 수학적 문제를 해결할 수 있는 장치의 개발 및 추가 생산을 위한 전자 컴퓨터 프로젝트입니다. 최초의 ENIAC(Electronic Numerical Integrator and Compute) 기계는 1946년에 출시되었습니다. 현대 표준에 따르면 컴퓨팅 성능은 미미한 수준(초당 357개의 곱셈 연산 또는 5,000개의 덧셈 연산)으로 외부 데이터와는 매우 다릅니다. 이 기계는 수천 개의 진공관과 수십만 개의 저항기, 커패시터 및 인덕터로 구성되었으며 무게는 30톤이 넘었습니다. 이미 1950년에 ENIAC의 도움으로 루이스 리처드슨(Lewis Richardson) 공식을 사용하여 최초의 수학적 일기 예보가 만들어졌습니다. 하지만 문제는 자동차가 변화하는 날씨를 따라갈 수 없다는 것이었습니다. 다음 24시간 동안의 일기예보를 얻으려면 정확히 같은 시간이 걸렸습니다.
첫 번째 작품이 나온 지 약 30년 만에Cray Research의 창립자인 Seymour Cray는 최초의 슈퍼컴퓨터인 Cray-1을 만들었습니다. ENIAC과 달리 Cray-1은 초당 최대 1억 8천만 개의 작업을 수행할 수 있어 대기 시간이 크게 단축되었습니다. 그리고 오늘은 크레이 주식회사(Cray Inc.) 여전히 전 세계 슈퍼컴퓨터의 주요 제조업체 중 하나입니다.
시뮬레이션하는 러시아의 주요 슈퍼컴퓨터날씨, 수문기상학 센터에 위치. 성능은 1.2PFLOPS로 평가됐다. 이 도구는 976개의 컴퓨팅 노드로 구성되며 각 노드에는 Intel Xeon E5-2697 버전 4 서버 프로세서 2개와 128GB RAM이 있습니다.
슈퍼컴퓨터
인기 서비스가 데이터를 수집하는 방법
러시아에서 가장 인기 있는 서비스는 Yandex Weather와 Gismeteo입니다.
Gismeteo는 World Wide Web을 통해 날씨 데이터를 수집합니다.기상 기관, 레이더, 위성, 기상 관측소. 수학적 모델의 처리가 완료된 후 예측자는 완성된 예측을 조정하고 이를 사용자 지도에 표시합니다.
Yandex는 자체 개발한 "Meteum"을 사용합니다.4개의 해외 예보와 WRF(Weather Research and Forecasting) 모델을 사용하여 작성된 당사 자체 예측을 기반으로 합니다. 이 시스템은 대기 연구와 운영 예측을 위해 설계되었습니다. 또한 이 서비스는 Nowcasting 기술을 사용하여 단기 예측(2~6시간)을 할 수 있습니다. 그 결과, 자세한 일기 예보가 강수량 지도에 그래픽으로 반영됩니다.
예측이 잘못된 이유
부정확한 예측의 첫 번째 이유는날씨 데이터 슈퍼컴퓨터가 모델 계산을 완료하면 일정 기간 동안의 결정론적 일기 예보가 알려집니다. 여기서 "나비 효과"가 작동할 수 있습니다. 초기 데이터에 미세한 오류가 있으면 며칠이 지나면 엄청난 부정확성이 발생합니다. 이 문제를 해결하기 위해 앙상블 예측을 사용할 수 있습니다. 즉, 숫자 생성기를 사용하여 모델에 인위적인 오류를 삽입할 수 있습니다. 예를 들어 기상 관측소에서 +10도의 온도를 기록한 경우 모델에 약간 낮은 값을 로드할 수 있습니다. 반복된 계산의 결과로 날씨 그래프가 형성됩니다. 하나의 예측이 온난화를 나타내고 다른 모든 예측은 냉각을 나타내는 경우 이러한 데이터는 잘못된 것입니다.
여러 모델 예측의 평균을 사용하여 미래 기상 조건을 결정하는 다중 모델 방법도 있습니다.
또 다른 과제는 날씨 데이터가 부족하다는 것입니다.러시아에는 기상 관측소가 4,500개에 불과합니다(세계 기상 기구에서 권장하는 것보다 1.5배 적음). 지점 간 최적의 거리는 평지에서는 50km, 산에서는 25km입니다. 정상적인 상황이라면 러시아에는 최소 7,000개의 기상 관측소를 설치해야 합니다. 이 문제는 설문조사나 가정 기상 관측소를 통해 일반 사용자가 제공하는 데이터와 다른 기상 센터의 공개 정보를 통해 어느 정도 완화됩니다.
세 번째 이유는 날씨의 자발성입니다.모든 뉘앙스를 고려하는 것은 거의 불가능합니다. 예측이 길어질수록 더 많은 오류가 포함됩니다. 따라서 사람들은 매일 날씨 변화를 모니터링하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 12시 예측은 95%의 확률로 정확합니다. 동시에 며칠 전에 형성된 장기 예측은 65%의 확률로 정확한 것으로 판명됩니다.
날씨 마케팅에 대해 조금 알아볼까요? 아니면 버거가 그것과 무슨 관련이 있나요?!
날씨가 분위기를 결정합니다.Joys.Loyalty 플랫폼의 연구에 따르면 약 84%의 사람들이 충동 구매를 한다고 합니다. 마케팅 담당자는 수익과 기상 조건 간의 상관 관계를 찾는 빅 데이터 도구를 사용하여 패턴을 식별하려고 노력합니다.
예를 들어, 가장 큰 소매 체인인 Walmart는바람이 베리 판매에 영향을 미친다는 사실을 확인했습니다. 회사는 기후가 비슷한 지역에서 광고 캠페인을 시작하여 브랜드 매출이 3배 증가했습니다. 게다가 마케팅 담당자들은 바깥에 바람이 거의 불지 않고 따뜻하고 화창한 날씨에 다진 고기가 잘 팔린다는 사실을 알아냈습니다. 이 연구는 버거 매출을 18% 증가시키는 데 도움이 되었습니다.
날씨가 판매에 미치는 영향
미국 TV 채널 The Weather Channel텔레비전 시청자의 감정적 배경에 날씨가 미치는 영향을 추적합니다. Pantene 브랜드와의 협업을 통해 두 달 만에 제품 판매량이 10% 증가했습니다. Walgreens 약국 체인과 함께 회사는 습도가 높은 기간 동안 곱슬머리용 제품을 광고하기로 결정했습니다. 이는 전체 헤어 케어 시장에 영향을 미쳐 해당 부문의 총 매출이 4% 증가했습니다.
기상정보와 비행스케줄을 비교하여,Red Roof 호텔 체인은 기상 조건으로 인해 항공편이 자주 취소되거나 일정이 변경되는 지역을 대상으로 마케팅 캠페인을 진행했습니다. 공항 근처 호텔에서 승객들에게 숙박 시설을 제공함으로써 회사는 수익을 10% 늘렸습니다.
오늘날 기술은 다음을 포함하여 많은 일을 할 수 있습니다.특정 지역의 기상 조건에 적응하는 것을 포함합니다. 예를 들어 Spotify는 사용자가 비가 올 때만 들을 수 있는 그룹 White Denim의 노래를 발표했습니다.
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