Почему приложения прогнозирования погоды такие ужасные?

Если вы повесили белье, посетили пляж или выпустили барбекю на этой неделе, вы почти наверняка проконсультировались с приложением для погоды в первую очередь. И вы, возможно, не были полностью довольны результатами. Что поднимает вопрос: почему погодные приложения такие мусоры?

Даже метеорологи нравится Роб Томпсон В Университете Рединга в Великобритании не застраховано с этими разочарованиями; Недавно он увидел предсказанную сухую ночь и оставил свои садовые подушки, только чтобы найти их впитаемыми утром. Это классический пример – когда мы жалуемся на плохие прогнозы, это обычно неожиданный дождь или снег, о котором мы говорим.

Наши ожидания – как приложения, так и погода – являются большой частью проблемы здесь. Но это не единственная проблема. Масштаб погодных систем и данных, действительно полезных для предоставления нам локализованных прогнозов, делает прогнозирование чрезвычайно сложным.

Томпсон признает, что некоторые приложения имели периоды плохой работы в Великобритании в последние недели. По его словам, часть проблемы – непредсказуемый тип ливней, которые мы получаем летом. Конвективный дождь происходит, когда тепло солнца нагревает землю, посылая колонну горячего и влажного воздуха в атмосферу, где оно охлаждает, конденсирует и образует изолированный душ. Это гораздо менее предсказуемо, чем огромные погодные фронты, вызванные изменениями давления, которые имеют тенденцию катиться по всей стране в другое время года.

«Подумайте о том, чтобы кипятить кастрюлю с водой. Вы примерно знаете, сколько времени она займет кипеть, но то, что вы не можете сделать очень хорошо, – это предсказывать, где образуется каждый пузырь», – говорит Томпсон.

Подобные закономерности образуются над Северной Америкой и Континентальной Европой. Но прогнозирование погоды обязательно является местным усилием, поэтому давайте возьмем Великобританию в качестве тематического исследования, чтобы изучить, почему так сложно точно сказать, когда и где попадет погода.

В целом, Томпсон критикует «прогнозы почтового индекса», предоставленные приложениями, где вы можете вызвать прогнозы для вашего конкретного города или деревни. Они подразумевают уровень точности, который просто невозможно.

«У меня в середине борти, и я не вижу абсолютно никакой возможности во время моей карьеры, что мы сможем точно прогнозировать душевые облака, чтобы сказать, что дождь поразит мою деревню Шинфилд, но не ударил Вудли в трех милях от отсюда»,-говорит Томпсон. Эти приложения также утверждают, что они способны прогнозировать на две недели вперед, что, по словам Томпсона, смехотворно оптимистично.

Двухнедельный пролет, который, как считалось, давно считалось жестким ограничением для прогнозирования, и точность по сей день по-прежнему погружается в этот момент. Некоторые исследователи используют физические модели и ИИ для продвижения прогнозов далеко за пределами этого, до месяца и многое другое. Но ожидание, которое мы можем знать так много, и оно применяется не только на глобальном масштабе, но и на местном уровне, является частью нашего разочарования с помощью погодных приложений.

Несмотря на использование приложений погоды, Томпсон ностальгирует на те дни, когда мы все смотрели телевизионные прогнозы, которые дали нам больше контекста. У этих метеорологов было время и графику, чтобы объяснить разницу между погодным фронтом, катящимся по вашему дому, и дождем в 100 процентов с 14:00 до 16:00, и возможностью рассеянных душ, ожидаемых в этом двухчасовом окне. Эти сценарии тонко, но важно отличаться – приложение погоды просто покажет 50 -процентный шанс дождя в 2 часа дня и одинаково в 3 часа дня в каждом случае. Это отсутствие нюанса может вызвать разочарование, даже когда основные данные находятся на деньгах.

Точно так же, если вы попросите погоду в Льюишаме в 16:00, и вам сказали, что будет ливень, но это не произойдет, это похоже на неудачу. Тем не менее, более широкий контекст может показать фронт, пропущенный горсткой миль: не сбой, как таковой, а прогноз с погрешностью.

Одно можно сказать наверняка: производители приложений не стремятся обсуждать эти трудности и ограничения и предпочитают сохранять иллюзию непогрешимости. Google и Accuweather не ответили на Новый ученыйS. Запрос на собеседование, в то время как Apple отказалась говорить. Met Office также отказалась от собеседования, только опубликовав заявление, в котором говорилось: «Мы всегда стремимся улучшить прогнозы в нашем приложении и изучить способы предоставления дополнительной информации о погоде».

Би -би -си также отказалась говорить, но сказал в заявлении пользователей своего приложения по погоде, в котором более 12 миллионов – «цените простой, четкий интерфейс». В заявлении также говорится, что огромное количество мышления и пользовательского тестирования вошло в дизайн интерфейса, добавив «мы пытаемся сбалансировать сложную информацию и понимание для пользователей».

Это сложный баланс, чтобы нанести удар. Даже с совершенно точными данными приложения упрощают информацию до такой степени, что детали неизбежно будут потеряны. Многие виды погоды, которые могут чувствовать себя резко отличаться от опыта, сгруппированы вместе в один из горстков символов, значение которого является субъективным. Например, сколько облачного покровного покрытия вы можете получить до того, как символ солнца будет заменен белым облаком? Или серый?

«Я подозреваю, что если мы с вами даем ответ, а затем мы спрашиваем мою маму и вашу маму, что это значит, мы не получим такой же ответ», – говорит Томпсон. Опять же, эти виды компромиссов оставляют место для неоднозначности и разочарования.

Есть и другие проблемы. Некоторые синоптики строят в преднамеренном уклонении, в результате чего приложение немного пессимистично относится к вероятности дождя. В его исследованиеТомпсон нашел доказательства этого «влажного уклона» в более чем одном приложении. Он говорит, что это потому, что пользователь сказал, что будет дождь, но кто получит солнце, будет менее разочарован, чем тот, кто сказал, что он будет сухой, но затем попал в душ. Хотя, как садовник, я часто расстроен обратным.

Метеоролог Дуг Паркер В Университете Лидса в Великобритании говорится, что существует также широкий спектр приложений, которые снижают затраты, используя свободно доступные данные о глобальном прогнозе, а не настраиваемые модели, характерные для региона.

Некоторые берут бесплатные данные из национального управления океанического и атмосферного управления правительства США (NOAA) – в настоящее время является уничтожен администрацией Трампакоторый подвергает точность прогнозов в риске, хотя это другая история – и просто переупаковать ее. Эти необработанные, глобальные данные могут преуспеть в прогнозировании циклона или движении больших погодных фронтов по всей Атлантике, но не так хорошо, когда вы обеспокоены вероятностью дождя в Гайд -парке в обеденное время в понедельник.

По словам Паркера, некоторые приложения заходят так далеко, что экстраполируют данные, которых просто нет, говорит Паркер, что может быть вопросом жизни и смерти, если вы пытаетесь оценить вероятность вспышки в Африке. Он видел, по крайней мере, четыре бесплатных продукта прогнозирования сомнительного утилиты показывают данные о дождевых радарах для Кении. «В Кении нет радара осадков, так что это ложь», – говорит он, добавляя спутниковые радары периодически проходить через страну, но не дают полной информации, и его коллеги из Метеорологического департамента Кении заявили, что у них нет собственных радаров. Эти приложения «все производят продукт, и вы не знаете, откуда этот продукт. Так что, если вы видите что -то серьезное в этом, что вы с ним делаете? Вы не знаете, откуда он, вы не знаете, насколько это надежно».

С другой стороны, в приложении Met Office не только будет использована модель, которая настраивается, чтобы получить правильную погоду в Великобритании, но также будет использовать всевозможные пост-обработки, чтобы уточнить прогнозы и применять общую сумму человеческого опыта организации. Затем команда приложений проходит кропотливый процесс, чтобы решить, как представить это в простом формате.

«Переход от модельных данных к тому, что представить, является огромной областью в Мет -офисе. У них есть целая команда людей, которые беспокоятся об этом», – говорит Томпсон. «Это в основном субъект сам по себе».

Создание моделей прогнозирования погоды, поставка их с огромным количеством реальных показаний датчиков и запустить все это на суперкомпьютере размером с офисного здания, нелегко. Но вся эта работа составляет реальность, которую мы можем не чувствовать: прогнозы лучше, чем когда -либо, и все еще улучшаются. Наша способность точно прогнозировать погоду была бы немыслимой даже несколько десятилетий назад.

Большая часть нашего разочарования качественными приложениями погоды сводится к требованиям о точности точности в квадратном километре, неверно толковании, вызванном упрощением или все более оживленными ожиданиями общественности, превышающим науку.

Паркер говорит, что, поскольку возможности метеорологов увеличились на протяжении десятилетий, общественность быстро приняла его как нормальную и потребовала больше. «Люди когда -нибудь будут счастливы?» он спрашивает. «Я думаю, что они не будут».

Темы: