Укрощение экстремумов: Новый подход к прогнозированию опасных погодных явлений

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают эффективный метод агрегации ансамблей моделей глубокого обучения для повышения точности прогнозирования экстремальных погодных событий, особенно высокой интенсивности.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Блок-схема демонстрирует методологию агрегации, позволяющую систематизировать и упорядочить процесс объединения данных или элементов.

В статье демонстрируется, что применение метода усреднения через степень (power mean) для объединения прогнозов генеративных моделей позволяет значительно улучшить классификацию аномальных явлений и снизить CRPS-loss.

Прогнозирование экстремальных погодных явлений, особенно волн жары, остается сложной задачей, несмотря на развитие современных методов машинного обучения. В статье ‘Power Ensemble Aggregation for Improved Extreme Event AI Prediction’ предлагается новый подход, основанный на агрегации ансамблевых прогнозов с использованием степенного среднего. Показано, что данный нелинейный метод позволяет значительно повысить точность классификации экстремальных событий по сравнению с традиционным усреднением, особенно при предсказании наиболее интенсивных аномалий. Открывает ли это путь к созданию более надежных и точных систем раннего предупреждения о климатических рисках?

Вызов точного прогнозирования погоды

Традиционные численные модели прогнозирования погоды, несмотря на свою сложность, испытывают трудности с адекватным воспроизведением всего спектра атмосферной изменчивости. Это связано с тем, что атмосфера – крайне динамичная и нелинейная система, где даже небольшие начальные отклонения могут привести к значительным расхождениям в прогнозе. Модели, основанные на дискретизации пространства и времени, неизбежно упрощают реальные процессы, что приводит к недооценке или искажению мелких, но важных явлений. В частности, сложно точно смоделировать турбулентность, конвекцию и взаимодействие различных атмосферных слоев, что напрямую влияет на точность прогноза температуры, осадков и ветра. В результате, даже небольшие ошибки в начальных условиях могут быстро нарастать, приводя к существенным погрешностям в долгосрочных прогнозах и снижая способность предсказывать экстремальные погодные явления.

Для точного прогнозирования редких, но катастрофических явлений, таких как экстремальные волны жары, требуется выход за рамки традиционных методов. Атмосферные процессы часто характеризуются сложными, нелинейными взаимосвязями, где небольшие начальные изменения могут привести к значительным последствиям. Успешное моделирование этих явлений требует подходов, способных учитывать эти нелинейности, а не полагаться на упрощенные линейные модели. Исследования показывают, что применение методов машинного обучения и анализ больших данных, способные выявлять скрытые закономерности в хаотичных системах, позволяют значительно повысить точность прогнозирования и заблаговременно предупредить о наступлении критических погодных условий. В частности, моделирование, учитывающее обратные связи и каскадные эффекты в атмосфере, может дать более реалистичную картину развития экстремальных явлений, что необходимо для эффективной подготовки и смягчения последствий.

Существующие методы прогнозирования часто оказываются неспособны точно определить и выявить критические погодные явления, такие как экстремальные волны жары или внезапные наводнения, что приводит к недостаточной готовности населения и служб экстренного реагирования. Традиционные подходы, основанные на статистическом анализе прошлых данных, испытывают трудности при обработке редких, но разрушительных событий, поскольку их недостаточно для адекватного обучения моделей. Это особенно актуально для нелинейных процессов в атмосфере, где небольшие изменения в начальных условиях могут привести к значительным последствиям. В результате, существующие системы часто выдают ложные тревоги или недооценивают потенциальную опасность, что снижает доверие к прогнозам и затрудняет принятие своевременных мер по защите жизни и имущества. Повышение точности выявления таких событий требует разработки новых алгоритмов и использования более сложных моделей, способных учитывать все факторы, влияющие на формирование экстремальных погодных условий.

Повышение точности прогнозов погоды требует разработки инновационных подходов к моделированию атмосферных процессов и заблаговременному выявлению экстремальных явлений. Современные методы часто упрощают сложные нелинейные взаимодействия в атмосфере, что снижает способность предсказывать редкие, но разрушительные события, такие как аномальная жара или сильные наводнения. Исследователи активно работают над внедрением более детализированных моделей, учитывающих влияние малых масштабов атмосферных вихрей и взаимодействие между атмосферой, океаном и сушей. Особое внимание уделяется разработке алгоритмов машинного обучения, способных выявлять предвестники экстремальных явлений на основе анализа больших объемов исторических данных и текущих наблюдений, что позволит значительно улучшить системы раннего предупреждения и повысить готовность к неблагоприятным погодным условиям.

Глубокое обучение для усовершенствованного атмосферного моделирования

Модели глубокого обучения представляют собой эффективную альтернативу традиционным методам численного прогнозирования погоды (NWP), поскольку способны выявлять сложные закономерности в больших объемах данных. В отличие от NWP, основанных на решении дифференциальных уравнений, описывающих атмосферные процессы, модели глубокого обучения обучаются непосредственно на исторических данных, таких как данные ERA5, и аппроксимируют взаимосвязи между различными параметрами атмосферы. Это позволяет им предсказывать поведение атмосферы, не требуя явного знания физических процессов, что потенциально повышает точность и скорость прогнозирования, особенно в ситуациях, когда физические модели не полностью определены или требуют значительных вычислительных ресурсов. Обучение на больших данных позволяет моделям учитывать нелинейные взаимодействия и сложные зависимости, которые трудно смоделировать традиционными методами.

Использование данных ERA5 Reanalysis предоставляет возможность обучения моделей глубокого обучения на всесторонней исторической климатической информации. ERA5 – это глобальный архив реанализа, созданный Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), охватывающий период с 1979 года по настоящее время и предоставляющий данные о различных атмосферных, наземных и океанических переменных с разрешением $0.25^\circ \times 0.25^\circ$. Этот обширный и тщательно проверенный набор данных включает в себя такие параметры, как температура, влажность, скорость ветра, давление и осадки, что позволяет моделям глубокого обучения выявлять сложные корреляции и закономерности, которые могут быть использованы для повышения точности прогнозов погоды и климата. Доступность данных ERA5 в стандартизированном формате облегчает интеграцию с различными платформами и инструментами машинного обучения.

В качестве основы для модели используется U-Net сверточная нейронная сеть, архитектура которой позволяет эффективно обрабатывать данные с высоким разрешением и захватывать сложные пространственные зависимости в атмосферных процессах. Для повышения реалистичности симуляций и моделирования непредсказуемых явлений, таких как турбулентность, в модель интегрирован перлинский шум. Этот процедурный шум генерирует случайные, но визуально согласованные вариации в выходных данных, имитируя естественную изменчивость атмосферы и позволяя получать более разнообразные и правдоподобные результаты моделирования без увеличения вычислительной сложности.

Использование кубической сферической сетки (CubeSphere) позволяет избежать проблем, связанных с сингулярностями на полюсах, характерных для стандартных сеток, основанных на широте и долготе. В традиционных сетках, разрешение уменьшается к полюсам, что приводит к снижению точности моделирования атмосферных процессов в этих регионах. Кубическая сферическая сетка решает эту проблему за счет представления сферы в виде куба, который разворачивается на плоскость. Это обеспечивает равномерное разрешение по всей поверхности сферы, повышая точность моделирования атмосферы в высоких широтах, особенно при расчете циклонов, струйных течений и других погодных явлений, критичных для полярных регионов. Такая сетка улучшает сходимость численных методов и уменьшает ошибки, связанные с дискретизацией, что особенно важно для долгосрочных прогнозов и климатических моделей.

Кубическая сферическая сетка представляет собой структуру, объединяющую преимущества кубических и сферических сеток для эффективного представления и обработки данных.

Обнаружение аномалий и прогнозирование экстремальных событий

Модель выявления аномалий функционирует, определяя отклонения от локальной климатологии – то есть, от типичных погодных условий для конкретной географической области и времени года. Вместо сравнения с глобальными средними значениями, модель анализирует данные в контексте местного климата, что позволяет более точно выявлять необычные погодные явления. Такой подход особенно важен для выявления экстремальных событий, которые могут быть незначительными на глобальном уровне, но критическими для конкретного региона. Анализ локальных аномалий позволяет отделить естественные колебания климата от действительно необычных паттернов, сигнализирующих о потенциальных опасностях.

Температура приземного воздуха, определяемая с учетом локальной средней температуры, является ключевым индикатором для выявления потенциальных экстремальных тепловых явлений. Отклонения от локальной нормы средней температуры позволяют эффективно идентифицировать аномально высокие значения, предвещающие тепловые волны или другие опасные погодные условия. Использование локальной средней температуры в качестве базового уровня обеспечивает более точную оценку, поскольку учитывает региональные климатические особенности и минимизирует влияние сезонных колебаний. Анализ отклонений от этой нормы позволяет оперативно выявлять ситуации, требующие повышенного внимания и принятия мер предосторожности для защиты населения и инфраструктуры.

Бинарная классификация, дополненная скоринговым классификатором, позволяет оценивать вероятность наступления событий, присваивая каждому потенциальному событию числовой балл, отражающий его предполагаемый риск. В отличие от простой классификации, где событие либо происходит, либо нет, скоринговый классификатор выводит вероятность, представляющую собой число от 0 до 1. Более высокие баллы указывают на более высокую вероятность наступления события, что позволяет проводить вероятностную оценку риска и ранжировать потенциальные угрозы. Этот подход обеспечивает более детальное понимание степени опасности и позволяет принимать более обоснованные решения в ситуациях, требующих оценки рисков, например, при прогнозировании экстремальных погодных явлений.

Оценка производительности модели проводилась с использованием метрики площади под ROC-кривой (AUC). AUC позволяет оценить способность модели различать аномальные и нормальные состояния, при этом значения, близкие к 1, указывают на высокую точность. Полученные результаты демонстрируют статистически значимое улучшение точности прогнозирования по сравнению с базовыми методами, что подтверждается более высокими значениями AUC для предложенной модели. Это свидетельствует о её повышенной способности к выявлению экстремальных погодных явлений и снижению числа ложных срабатываний.

На тестовом наборе данных наблюдается глобальная среднеквадратичная ошибка аномалий.

Ансамблевая агрегация для надежных прогнозов

Адаптивное агрегирование ансамбля объединяет прогнозы, полученные из множества запусков модели, для повышения точности и снижения неопределенности. Вместо простого усреднения прогнозов, данный подход использует взвешенное среднее, где веса определяются на основе производительности отдельных моделей в ансамбле. Это позволяет более надежным моделям оказывать большее влияние на конечный прогноз, а менее надежным – меньшее. Такая стратегия позволяет снизить дисперсию прогнозов и повысить их устойчивость к шуму и ошибкам, что особенно важно при прогнозировании экстремальных явлений и других сложных задач, где точность критически важна. Использование адаптивного агрегирования позволяет получить более надежные и точные прогнозы по сравнению с использованием простого среднего значения прогнозов отдельных моделей.

Для создания разнообразных членов ансамбля в процессе адаптивного агрегирования используется фрактальный шум Перлина. Этот метод позволяет вносить вариации в начальные условия, моделируя неопределенность в исходных данных. В отличие от случайного шума, фрактальный шум Перлина характеризуется самоподобием и непрерывностью, что обеспечивает более плавные и реалистичные изменения в начальных условиях. Применение фрактального шума позволяет генерировать множество различных, но правдоподобных сценариев развития, что повышает устойчивость и надежность прогнозов, особенно в отношении экстремальных событий.

Среднее степенное ($L_p$) используется в качестве механизма взвешивания для объединения прогнозов ансамбля, позволяя приоритизировать более надежные предсказания. В отличие от простого среднего, которое присваивает равный вес каждому члену ансамбля, среднее степенное позволяет регулировать чувствительность к выбросам. При $p > 1$ оно придает больший вес меньшим значениям, эффективно подавляя влияние неточных или экстремальных предсказаний. Величина $p$ определяет степень взвешивания: чем выше $p$, тем сильнее подавляется влияние менее надежных прогнозов. Это позволяет улучшить устойчивость и точность прогнозов, особенно в задачах прогнозирования экстремальных событий, где важно минимизировать влияние ошибочных предсказаний.

Применение ансамблевой агрегации для прогнозирования экстремальных явлений демонстрирует повышение надежности и устойчивости результатов. Экспериментальные данные показывают, что данный подход позволяет достичь относительного улучшения точности прогнозов до 2.67% по сравнению с простым усреднением результатов отдельных моделей. Более того, в некоторых случаях ансамблевый прогноз превосходит производительность модели GraphCast. Оптимальное значение степени для расчета взвешенного среднего (power exponent) при прогнозировании 90-го процентиля (квантиля 0.9) было установлено на уровне 18.3.

Различные типы шума, включая гауссовский, шум Перлина с разными частотами и фрактальный шум Перлина, демонстрируют разнообразие методов генерации случайных текстур.

К проактивной адаптации к изменению климата

Точное прогнозирование экстремальных погодных явлений, основанное на применении методов глубокого обучения и ансамблевых моделей, становится ключевым фактором для подготовки к потенциальным катастрофам. Современные алгоритмы, способные анализировать огромные массивы данных и выявлять сложные закономерности, позволяют предсказывать наводнения, засухи, ураганы и другие опасные явления с большей точностью, чем когда-либо прежде. Использование ансамблевых подходов, объединяющих прогнозы различных моделей, дополнительно повышает надежность и снижает неопределенность. Такие прогнозы не просто предупреждают о надвигающейся угрозе, но и предоставляют информацию о вероятности различных сценариев развития событий, что позволяет разрабатывать и внедрять целенаправленные стратегии смягчения последствий и защиты наиболее уязвимых слоев населения и критической инфраструктуры. Эффективное прогнозирование позволяет перейти от реактивного реагирования на чрезвычайные ситуации к проактивной подготовке и снижению рисков, что в конечном итоге способствует повышению устойчивости общества к изменению климата.

Неотъемлемой частью оценки надежности прогнозов экстремальных погодных явлений является использование непрерывной ранговой вероятностной оценки (CRPS). Данный показатель, в отличие от традиционных метрик, оценивает не только точность предсказанного значения, но и достоверность вероятностного распределения прогноза. $CRPS$ позволяет количественно оценить, насколько хорошо прогноз отражает реальную наблюдаемую величину, учитывая неопределенность, присущую прогнозированию. Низкое значение $CRPS$ указывает на то, что прогноз является точным и хорошо откалиброванным, что особенно важно для принятия обоснованных решений в области адаптации к изменению климата и смягчения последствий стихийных бедствий. Использование $CRPS$ способствует более объективной и надежной оценке качества прогнозов, позволяя выбирать наиболее эффективные модели и стратегии прогнозирования.

Прогнозы экстремальных погодных явлений, основанные на передовых моделях, позволяют не только предвидеть опасность, но и целенаправленно снижать уязвимость населения и критической инфраструктуры. Идентификация наиболее подверженных риску групп, будь то жители прибрежных зон, люди с ограниченными возможностями или объекты энергетики и транспорта, дает возможность разработать и реализовать адресные меры защиты. Например, заблаговременная эвакуация населения из районов затопления, укрепление дамб и береговых линий, а также создание резервных систем энергоснабжения – все это становится возможным благодаря точному определению зон риска. Такой подход позволяет перейти от реактивного реагирования к проактивной адаптации, значительно снижая социально-экономические потери и повышая устойчивость сообществ к изменяющемуся климату.

Улучшенные возможности прогнозирования экстремальных погодных явлений оказывают непосредственное влияние на процессы принятия решений, позволяя значительно снизить социально-экономический ущерб. Более точные и своевременные прогнозы дают возможность органам власти и службам экстренного реагирования заблаговременно планировать эвакуацию населения, укреплять критически важную инфраструктуру и оптимизировать распределение ресурсов. Это, в свою очередь, приводит к уменьшению числа пострадавших, снижению экономических потерь от повреждения имущества и нарушения производственных процессов, а также повышению устойчивости сообществ к климатическим изменениям. Инвестиции в развитие технологий прогнозирования, таким образом, являются не просто научным прогрессом, но и эффективной стратегией адаптации к меняющемуся климату, способствующей защите жизни и благосостояния населения.

Исследование демонстрирует, что эффективное объединение предсказаний ансамбля генеративных моделей позволяет значительно повысить точность классификации экстремальных погодных явлений, особенно применительно к событиям высокой интенсивности. Этот подход подчеркивает важность не просто добавления сложности в модель, а её тонкой настройки и оптимизации. В этой связи, уместно вспомнить слова Дональда Кнута: «Оптимизм — это вера в то, что всё будет хорошо; оптимизация — это уверенность в том, что можно сделать так, чтобы это было так». Использование power mean aggregation, описанное в статье, служит примером такой оптимизации, направленной на извлечение максимальной пользы из имеющихся данных и повышение надёжности прогнозов, что особенно важно при работе с критически важными событиями.

Что дальше?

Представленная работа, в своей кажущейся простоте, обнажает фундаментальную сложность агрегации прогнозов. Улучшение классификации экстремальных событий, достигнутое посредством усреднения степенной функцией, не является самоцелью. Скорее, это напоминание о том, что истинная ценность модели заключается не в количестве параметров, а в способности отбрасывать избыточное. Система, требующая сложного алгоритма для объединения своих прогнозов, уже признаёт свою внутреннюю непоследовательность.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется не усложнение функции агрегации, а совершенствование самих базовых моделей. Локальные аномалии, являющиеся предвестниками экстремальных явлений, по-прежнему требуют более тонкого анализа. Использование генеративных моделей, хотя и перспективно, не решает проблему интерпретируемости. Модель, не способная объяснить свои ошибки, обречена на повторение их в новом обличье.

В конечном счёте, прогресс в прогнозировании экстремальных событий зависит не от математической изобретательности, а от смирения. Признание границ наших знаний – первый шаг к их преодолению. Понятность – это вежливость, не только по отношению к пользователю, но и по отношению к самой природе.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.11170.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-18 00:50