Расшифровка данных об Арктике для прогнозирования зимней погоды

С помощью искусственного интеллекта научный сотрудник Массачусетского технологического института Джуда Коэн переосмысливает субсезонное прогнозирование с целью увеличения времени упреждения при прогнозировании погодных явлений, оказывающих существенное влияние на климат. Модель Джуды Коэна заняла первое место в осеннем сезоне в конкурсе прогнозирования погоды AI WeatherQuest 2025 года. Победившая модель объединила распознавание образов с помощью машинного обучения и той же арктической диагностикой, которую Коэн совершенствовал на протяжении десятилетий. Модель обнаружила потенциальное похолодание в середине декабря на восточном побережье США за несколько недель до того, как обычно появляются подобные сигналы. Прогноз широко освещался в СМИ в режиме реального времени. Изображение: weathermodels.com В своих субсезонных прогнозах Коэн отслеживает диагностические данные высоких широт, такие как снежный покров в Сибири в октябре, изменения температуры в начале сезона, площадь морского льда в Арктике и стабильность полярного вихря, чтобы предсказать предстоящую зимнюю погоду. Изображение: Группа быстрого реагирования MODIS Land/Центр космических полетов имени Годдарда НАСА

Каждую осень, когда Северное полушарие приближается к зиме, Джуда Коэн начинает собирать воедино сложную атмосферную головоломку. Коэн, научный сотрудник кафедры гражданского и экологического строительства (CEE) Массачусетского технологического института (MIT), десятилетиями изучал, как условия в Арктике определяют зимнюю погоду в Европе, Азии и Северной Америке. Его исследования начались еще во время постдокторской работы с компанией Bacardi и профессором Дарой Энтехаби из Стокгольмского фонда водных ресурсов, где он изучал снежный покров в Сибири и его связь с прогнозированием зимних условий.

Прогноз Коэна на зиму 2025–2026 годов подчеркивает, что этот сезон будет характеризоваться появлением индикаторов из Арктики с использованием инструментов искусственного интеллекта нового поколения, которые помогают составить полную картину атмосферных процессов.

Рассмотрим факторы, выходящие за рамки обычных климатических факторов.

Зимние прогнозы в значительной степени зависят от диагностических данных Эль-Ниньо — Южного колебания (ENSO), то есть от условий в тропической части Тихого океана и атмосфере, влияющих на погоду во всем мире. Однако Коэн отмечает, что в этом году ENSO относительно слабое.

«Когда явление Эль-Ниньо ослабевает, климатические индикаторы из Арктики приобретают особенно важное значение», — говорит Коэн.

В своих субсезонных прогнозах Коэн отслеживает показатели высокоширотных регионов, такие как снежный покров в Сибири в октябре, изменения температуры в начале сезона, площадь морского льда в Арктике и стабильность полярного вихря. «Эти индикаторы могут рассказать удивительно подробную историю о предстоящей зиме», — говорит он.

Одним из наиболее надежных факторов, предсказывающих погоду в Сибири, по мнению Коэна, является октябрьская погода. В этом году, когда в Северном полушарии был необычно теплый октябрь, в Сибири было холоднее нормы, и рано выпал снег. «Низкие температуры в сочетании с ранним снежным покровом, как правило, способствуют формированию холодных воздушных масс, которые впоследствии могут распространиться на Европу и Северную Америку», — говорит Коэн. — «Эти погодные условия исторически связаны с более частыми периодами похолодания в конце зимы».

Теплые температуры океана в Баренцево-Карском море и «восточная» фаза квазидвухлетней осцилляции также указывают на потенциально более слабый полярный вихрь в начале зимы. Когда это возмущение сочетается с поверхностными условиями в декабре, это приводит к более низким, чем обычно, температурам в некоторых частях Евразии и Северной Америки в начале сезона.

ИИ субсезонное прогнозирование

Хотя модели погоды на основе искусственного интеллекта добились впечатляющих успехов, продемонстрировав свои возможности в краткосрочных (от одного до десяти дней) прогнозах, эти достижения пока не применяются к более длительным периодам. Прогнозирование на период от двух до шести недель остается одной из самых сложных задач в этой области.

Именно этот пробел может стать поворотным моментом для прогнозирования погоды на субсезонный период. Команда исследователей, работающая с Коэном, заняла первое место в осеннем сезоне в конкурсе прогнозирования погоды на субсезонный период AI WeatherQuest 2025, проводимом Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). В конкурсе оценивается, насколько хорошо модели искусственного интеллекта воспроизводят температурные закономерности на протяжении нескольких недель, в то время как прогнозирование исторически было ограничено.

Победившая модель объединила распознавание образов с помощью машинного обучения и те же методы диагностики Арктики, которые Коэн совершенствовал на протяжении десятилетий. Система продемонстрировала значительные успехи в прогнозировании на несколько недель, превзойдя ведущие базовые модели на основе искусственного интеллекта и статистических методов.

«Если такой уровень результатов сохранится на протяжении нескольких сезонов, это может стать настоящим шагом вперед в прогнозировании результатов внутри сезонов», — говорит Коэн.

Модель также выявила потенциальное похолодание в середине декабря на восточном побережье США гораздо раньше, чем обычно, за несколько недель до того, как такие сигналы обычно появляются. Прогноз широко освещался в СМИ в режиме реального времени. Если он подтвердится, объясняет Коэн, это покажет, как сочетание арктических индикаторов с искусственным интеллектом может увеличить время прогнозирования погодных явлений, оказывающих существенное влияние на климат.

«Предупреждение о потенциально опасном событии за три-четыре недели до его начала стало бы переломным моментом», — добавляет он. «Это дало бы коммунальным предприятиям, транспортным системам и государственным учреждениям больше времени на подготовку».

Что может принести эта зима?

Модель Коэна показывает, что вероятность более низких, чем обычно, температур в некоторых частях Евразии и центральной части Северной Америки в конце зимы выше, при этом наиболее сильные аномалии, вероятно, будут наблюдаться в середине сезона.

«Пока еще рано делать выводы, и погодные условия могут измениться, — говорит Коэн. — Но все предпосылки для более холодной зимы налицо».

По мере ускорения потепления в Арктике его влияние на поведение людей зимой становится все более очевидным, что делает понимание этих взаимосвязей все более важным для планирования в энергетической сфере, транспорте и обеспечении общественной безопасности. Работа Коэна показывает, что Арктика обладает неиспользованным потенциалом для прогнозирования в субсезонный период, и искусственный интеллект может помочь раскрыть его для временных рамок, которые долгое время были сложными для традиционных моделей.

В ноябре имя Коэна даже появилось в качестве подсказки в кроссворде газеты The Washington Post, что является небольшим свидетельством того, насколько широко его исследования вошли в общественные дискуссии о зимней погоде.

«Для меня Арктика всегда была местом, за которым нужно было наблюдать, — говорит он. — Теперь же искусственный интеллект предоставляет нам новые способы интерпретации своих сигналов».

Коэн продолжит обновлять свой прогноз на протяжении всего сезона в своем блоге.

Источник: news.mit.edu