Разнообразие алгоритмов прогноза погоды

Question

В настоящее время идет большой «шторм» из-за прогнозов MetOffice в Великобритании.Они предсказали мягкую, влажную зиму, в то время как у нас самая низкая температура за всю историю Северной Ирландии и твердый снег на земле, обычно редкий в декабре.

Я бы хотел поиграть, а нея утверждаю, что могу победить их, но мне было интересно, с какими алгоритмами в настоящее время работают люди?На каких наборах данных они базируются?

Возможности, по-видимому, включают нейронные сети, моделирующие исходные данные с пригодностью, являющейся точностью предсказания, сложными математическими моделями или даже предсказанием «так же, как вчера», о котором я слышал утверждение (хотя и не видел доказательств), что это большенадежный для однодневного прогнозирования (хотя, очевидно, после этого он пропадет).

В идеале хотелось бы услышать мнение некоторых разработчиков в погодных центрах или тех, кто получает доступ к суперкомпьютерам, было бы интересно услышать подходы ...

Answer 1

Короче говоря, если вы намереваетесь создать и запустить собственную модель прогнозирования, вы столкнетесь с тремя основными проблемами:

1. Доступ к наблюдениям
2. Разработка математической модели
3. Вычислительная мощность для запуска вашей модели

Доступ к наблюдению

Насколько я знаю, доступ к хорошим метеорологическим наблюдениям стоит больших денег.Вам нужны наблюдения со всего мира и моделирование состояния океанов и атмосферы для всей планеты.Кроме того, вам нужно получить так называемые боковые граничные условия от того, кто вычисляет глобальную модель.

Разработка математической модели

Я не являюсь и никогда не был связан с MetОфис, но я пару лет назад портировал и оптимизировал версию их унифицированной модели на суперкомпьютере в нашем центре.Вот как я помню модель.

Met Office разрабатывает свою Унифицированную модель в течение последних 20 с лишним лет, мы говорим о миллионах строк кода, которые содержат современное состояние.модели океана / атмосферы и численные алгоритмы.Ознакомьтесь с этим разделом из (устаревшего) Руководства пользователя, чтобы получить представление о научных методах, используемых в их модели.Это плод полувекового хорошо проведенного обширного исследования, проведенного большим сообществом умных людей.Если бы существовало простое решение, которое неизменно давало бы лучшие результаты, чем сложные модели, возможно, кто-то уже реализовал бы его к настоящему моменту.

В заключение, я думаю, очень трудно получить даже отдаленно удовлетворительные результаты в прогнозировании погодыпутем создания модели с нуля, если только вы не являетесь магистром / доктором наук по физике атмосферы и у вас есть несколько лет свободного времени в ваших руках.

Вычислительная мощность для запуска вашей модели

Первые модели прогнозирования были запущены в середине 20-го века на машинах, которые не могут сравниться с современными мобильными телефонами, поэтому технически вы можете рассчитать что-то на вашем ПК.Однако этот тип работы часто выполняется на очень, очень мощных машинах.На самом деле, системы 10 в Top500 предназначены исключительно для прогнозирования погоды и исследований климата.

Интересные чтения

• http://en.wikipedia.org/wiki/Weather_forecasting#How_models_create_forecasts
• http://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_weather_prediction
• http://research.metoffice.gov.uk/research/nwp/numerical/operational/index.html
• http://ncas -cms.nerc.ac.uk / html_umdocs / UM55_User_Guide /

ОБНОВЛЕНИЕ Можно бесплатно получить исходный код модели WRF вместе с некоторыми данными.Обратите внимание, что WRF, Unified Model, COAMPS и многие другие модели написаны в основном на Fortran.

Answer 2

Во-первых, вы можете импортировать необработанные данные из http://tgftp.nws.noaa.gov и другие данные о погоде. Лучший способ для компьютера понять данные - это поместить их на карту. Каждая точка на карте реагирует друг с другом. Данные в каждой точке могут представлять собой температуру, давление, ветер и направление, покрытие облаками, место, где солнце находится в небе, видимость, последние 100 часов осадков. Вы можете делать прогнозы, а затем сравнивать их позже с фактическими прогнозами, а также с прогнозами метеослужбы. Затем обновите модель климата для этой точки данных. Таким образом, это может быть самообучающаяся нейронная сеть. Что касается вычислительных мощностей, получи Титан, Биг Мак!

Answer 3

Кажется возможным построить простую модель прогноза. Мои часы оснащены барометром и термометром (который вообще нельзя использовать, потому что часы нагреваются рукой). Только по этим измерениям он несколько раз предупреждал меня о дожде, несмотря на солнечные прогнозы с интернет-сайтов. (изображение облака в левом верхнем углу) * * 1004

Быстрый поиск приводит нас к алгоритму Сагера , который использует только очень простые входные данные. Однако, хотя реализация претендует на открытый исходный код, мне не удалось найти и код, и научные статьи по алгоритму.