השפה הזו תורגמה אוטומטית ולא נבדקה על ידי אדם.

NIVΞCTOR
חדשותתמיכה

הספירה עוד לא התחילה

מדע · מאמר

כיצד עובדת חיזוי מזג אוויר מודרני: מלווינים לסופרמחשבים

פורסם:

בקצרה

תחזוקות מודרניות מתחילות עם מאות מיליוני תצפיות יומיות מלווינים, מכ״מ ותחנות קרקעיות, המשולבות למודל של האטמוספרה הנוכחית דרך תהליך הנקרא הטמעת נתונים. סופרמחשבים פותרים אז משוואות פיזיקה קדימה בזמן, לעתים קרובות בהפעלת אותו מודל עשרות פעמים עם נקודות התחלה מעט שונות - 'קבוצה' - להצגת כמה אי-ודאות בתחזוקה. סוכנויות מזג אוויר לאומיות מפעילות כעת גם מודלים מבוססי בינה מלאכותית לצד מערכות אלה מבוססות פיזיקה.

גרסה זו היא תרגום מכונה של המקור (English). לקריאת המקור

כל תחזוקת מזג אוויר, בין אם זה תחזוקה בן שבעה ימים בתוך יישום טלפון או מסלול הוריקן שהוציאה סוכנות לאומית, מתחילה באותו אופן: עם תצפיות על האטמוספרה כמו שהיא כעת. המרכז האירופי לתחזוקות מזג אוויר בטווח בינוני (ECMWF) אומר שהוא מקבל בערך 800 מיליון תצפיות ביום, בעיקר מכ-90 כלי לוויין שמנטרים את האטמוספרה, האוקיאנוס, הקרקע, השלג והקרח הימי; לאחר בקרת איכות, בערך 60 מיליון מהתצפיות הללו בעצם משמשות במערכת התחזוקה שלהם.

הפיכת תצפיות לתחזוקה: הטמעת נתונים

תצפיות גולמיות לא מכסות כל נקודה בכדור הארץ, כך שמנבאים לא יכולים פשוט לקרוא את מזג האוויר הנוכחי מהם. במקום זאת, סוכנויות משתמשות בטכניקה הנקראת הטמעת נתונים כדי לשלב תצפיות לא שלמות עם תחזוקה בטווח קצר מהריצה הקודמת, ויוצרות תמונה שלמה ועקבית מבחינה פיזית של האטמוספרה הנקראת ניתוח. ECMWF משתמש בשיטה הנקראת הטמעת שונות ארבע-ממדית (4D-Var), אותה הוא מתאר כשילוב של 'ניחוש ראשון של מזג האוויר הנוכחי עם ראיות חדשות מתצפיות' על פני מרחב וזמן. משרד מזג האוויר של בריטניה (Met Office) מתאר את אותו שלב בפשטות רבה יותר: הטמעת נתונים 'ממלאת פערים כאשר תצפיות ישירות חסרות... על ידי שילוב נתונים זמינים עם תחזוקות מודל'.

בין סוגי התצפיות שעל הם בראשית עדיפות על פי ECMWF קיימות קריאות טמפרטורה ולחות מכלי לוויין בגלים ומיקרו ובאינפרה אדום, הערכות רוח המופקות מעקיבה אחר עננים וממכשירי מכ״מ, ליידר וסקטרומטר, וטכניקה הנקראת הטמעת 'כל השמיים' המשתמשת בנתוני לוויין מאזורים עגומים וגשומים במקום להוציא אותם.

הפעלת המודלים: משוואות פיזיקה על סופרמחשבים

לאחר בנייה של הניתוח, מודל תחזוקה מספרי של מזג אוויר תופס את זה. מודלים אלה מחלקים את האטמוספרה לרשת תלת ממדית ופותרים משוואות השולטות בתנועה, אנרגיה, מסה ולחות בכל נקודת רשת, ואז מקדמים את כל המערכת קדימה בזמן. מערכת התחזוקה הגלובלית של ארה״ב (GFS), שמופעלת על ידי מרכזים לאומיים לחיזוי סביבתי של NOAA, משתמשת בהחלטה אופקית בסיס של בערך 28 קילומטר (18 מייל) בין נקודות רשת עבור התפוקה שלה בשבוע הראשון, וגסה לבערך 70 קילומטר (44 מייל) עבור תחזוקות מעבר לשבעה ימים, וקשורה למודלים נפרדים של האטמוספרה, האוקיאנוס, הקרקע/האדמה והקרח הימי. זה מייצר תחזוקה מלאה ארבע פעמים ביום, עד 16 ימים.

המערכת המקבילה של ECMWF, מערכת התחזוקה המשולבת (IFS), שודרגה בנובמבר 2024 בהוצאה הנקראת Cycle 49r1. על פי ECMWF, הדרגה זו ספגה תצפיות טמפרטורה בגובה שני מטר לראשונה, שונתה כיצד המודל מייצג אי-ודאות בפיזיקה שלו, ומתוגמת את רשת מודל הגלים התימים לרזולוציית מודל האטמוספרה של בערך 9 קילומטר עבור תחזוקות טווח בינוני. ECMWF דיווח על רווחים מדידים מהדרגה, כולל שיפור של בערך 0.5% בציוני תחזוקה ליד מהקרח הימי.

תחזוקת קבוצה: חיזוי של אי-הודאות עצמה

הפעלה יחידה של מודל מ ניתוח אחד נותנת גרסה אחת של העתיד, אך האטמוספרה היא מה שמדענים קוראים למערכת כאוסית: על פי Met Office, 'שגיאות קטנות מאוד במצבה הראשוני יכול להוביל לשגיאות גדולות בתחזוקה.' מכיוון שתצפיות לעולם לא יכולות ללכוד את המצב האמיתי של האטמוספרה בצורה מושלמת, סוכנויות מפעילות את אותו מודל עשרות פעמים מתנאי התחלה שונים מעט וסביר כי באותה מידה. אוסף זה של תחזוקות מקבילות נקרא קבוצה, וכל הפעלה בודדת היא 'חבר קבוצה'.

אם התחזוקות משתנות הרבה אז החוזה יודע שיש הרבה אי-ודאות על מה שמזג האוויר בעצם יעשה, אך אם התחזוקות דומות מאוד הוא יהיה בעל ביטחון רב יותר בחיזוי אירוע מסוים.

— Met Office בריטניה, על תחזוקת קבוצה

מדוע תחזוקות מאבדות ביטחון במרחקים רחוקים יותר

ECMWF דיווח כי דרגתה של Cycle 49r1 בנובמבר 2024 יצרה רווחים מדידים בדיוק תחזוקה, כולל שיפור של בערך 0.5% בציוני תחזוקה ליד קטב דרומי דרך יום רביעי, אותו הוא לא תיאר לנתונים לוויין בגלים וקרח ימי חדשים. באופן כללי יותר, מכיוון ששגיאות קטנות בתנאי ההתחלה של מערכת כאוסית גדלים לאורך זמן, סוכנויות גם משדרות דעות חודשיות וכל עונה נפרדות, בהתאם לשיטות סטטיסטיות שונות, ברגע שתחזוקות יומיות-יומי מאבדות את יתרונן.

עלייה של חיזוי מבוסס בינה מלאכותית

לצד מודלים אלה המבוססים על פיזיקה, סוכנויות לאומיות התחילו להפעיל מערכות למידה מכונה מאומנות על עשרות שנים של נתוני מזג אוויר בעבר. NOAA הכריזה בדצמבר 2025 שהפכה שלוש מערכות כאלה לפעיל: AIGFS (גרסת בינה מלאכותית של מערכת התחזוקה הגלובלית), AIGEFS (מערכת קבוצה בינה מלאכותית) ו-HGEFS, קבוצה בת 62 חברים שמוזגת תחזוקות מבוססות בינה מלאכותית ופיזיקה. על פי NOAA, AIGFS יכול לייצר תחזוקה גלובלית בן 16 ימים בסביבות 40 דקות תוך שימוש בסביבות 0.3% מאנרגיית חישוב של GFS מסורתי דורש, ו-AIGEFS צריך בערך 9% מאנרגיית הקבוצה הסטנדרטית. מנהל NOAA Neil Jacobs תיאר את המערכות כ 'קפיצה ענקית קדימה בחדשנות מודל מזג אוויר אמריקני', וציטוט דיוקים משופרים לדפוסים בקנה מידה גדול וחיזויי מסלול הוריקן, למרות NOAA גם הודו שAIGFS כרגע מראה ביצוע מהופחת בחיזוי עוצמת הוריקן, אזור שמזונים אמרו עדיין צריך התפתחות נוספת.

מפלט מודל פלט לתחזוקה שאתה רואה

נתוני מודל בדרך כלל לא הם המוצר הסופי. Met Office אומר שלאחר סיום הריצות של הסופרמחשב, חוזים אנושיים מפרשים פלט מודל, כוללים אמצעים מקומיים ותנאים שרזולוציית המודל לא יכולה ללכוד לחלוטין, ויתאימו את התחזוקה לפני פרסום, שילוב השיקול האנושי עם פלט חישוביות ליצירת תחזוקה שמישה.

שתי מערכות תחזוקה גלובלית דגל בהשוואה
תכונהGFS (NOAA/NCEP)IFS (ECMWF)
רזולוציית רשת~28 ק״מ (שבוע ראשון), ~70 ק״מ מעבר ליום השביעי~9 ק״מ לטווח בינוני (רשת מודל גל ים התאימה לאטמוספרה, Cycle 49r1)
אורך תחזוקה מקסימום16 ימיםלא צוין במקורות שנבדקו
חברי קבוצהלא צוין במקורות שנבדקולא צוין במקורות שנבדקו
ריצות ליום4לא צוין במקורות שנבדקו
תוספת חדישה ביותרAIGFS/AIGEFS (מודלים של בינה מלאכותית), HGEFS (היברידי, 62 חברים)דרגת פיזיקה Cycle 49r1, נובמבר 2024

שאלות

כמה רחוק קדימה יכולות תחזוקות מזג אוויר להיות אמינות?
על פי ECMWF, דרגתה של Cycle 49r1 בנובמבר 2024 שיפרה ציוני תחזוקה, כולל בערך 0.5% רווח ליד קטב דרומי דרך יום רביעי. באופן כללי, מכיוון ששגיאות קטנות בתנאי התחלה של מערכת כאוסית גדלות לאורך זמן, Met Office מציין שתחזוקות קבוצה הופכות לפחות ודאויות, כל מה שאנו רואים קדימה, וזה למה תחזוקות לטווח ארוך מוקדשות כחודשיות וחזויות עונתיות ולא תחזוקות יומי מדוקדקות.
מה הטמעת נתונים?
זה התהליך של שילוב תצפיות העולם האמיתי לא שלמות - מלווינים, מכ״מ, תחנות מזג אוויר וכו ' - עם חיזוי מודל קצר טווח כדי לבנות תמונה מלאה ועקבית מבחינה פיזית של האטמוספרה הנוכחית, אשר לאחר מכן הופך לנקודת ההתחלה עבור הריצה התחזוקה הבאה, על פי ECMWF ו- Met Office בריטניה.
מדוע חוזים מפעילים את אותו מודל פעמים רבות (תחזוקת קבוצה)?
מכיוון שהאטמוספרה היא כאוסית ושגיאות קטנות בתנאי התחלה גדלות במהירות, סוכנויות מפעילות את אותו מודל שוב ושוב מנקודות התחלה שונות מעט והשוויון מסוגל; על פי Met Office, אם הריצות האלו הם בעלי הסכמה קרובה חוזים יש ביטחון יותר, ואם הם לחלק אין אי ודאות יותר.
האם מודלים של מזג אוויר בינה מלאכותית החלפה מודלים מסורתיים מבוססי פיזיקה?
לא לגמרי עדיין. NOAA עשתה מערכות מבוססות בינה מלאכותית כמו AIGFS ו AIGEFS פעיל בצד GFS ו GEFS מבוססי פיזיקה, וא יוםורת הם הרבה יותר מהיר ותשימוש שבר קטן של אנרגיית חישוב, אך NOAA גם יוםורת מערכות בינה מלאכותית כרגע underperform בחיזוי עוצמת הוריקן, אזור עדיין בפיתוח.
מה ההבדל בין מודל GFS האמריקני למודל ECMWF האירופי?
על פי תיעוד NOAA ו ECMWF, GFS מפעיל ארבע פעמים יומי עד 16 ימים בדיוק של בערך 28 ק״מ בשבוע ראשון שלו, בעוד ש IFS של ECMWF מפעיל את תחזוקות טווח בינוני שלו ברזולוציה אופקית של בערך 9 ק״מ לאחר דרגתו של Cycle 49r1 בנובמבר 2024.

מקורות

  1. ECMWF — From space to forecast: how ECMWF turns satellite data into trusted weather predictions
  2. ECMWF — Forecast upgrade improves wind and temperature predictions (Cycle 49r1)
  3. NOAA — NOAA deploys new generation of AI-driven global weather models
  4. NOAA NCEI — Global Forecast System (GFS)
  5. UK Met Office — How weather forecasts are created
  6. UK Met Office — What is an ensemble forecast?

כתבה זו הוכנה בעזרת בינה מלאכותית ועברה בדיקת מקורות אוטומטית לפני הפרסום. אם ראיתם טעות, בקשו תיקון. בקשת תיקון או זכות תגובה · איך אנחנו עובדים

כתבות קשורות