Как составляются прогнозы погоды и насколько они на самом деле точны

Прогноз погоды начинается с данных, а не с догадок. По данным Национального управления по исследованию океана и атмосферы США (NOAA), суперкомпьютеры ежедневно собирают миллиарды наблюдений со спутников, морских буев, радара, датчиков самолётов и наземных станций, преобразуя каждое измерение в численное значение для температуры, атмосферного давления, влажности и ветра.

От наблюдений к запуску модели

Эти числа становятся начальной точкой, или «начальными условиями», для модели численного прогноза погоды: набора математических уравнений, описывающих, как воздух движется, нагревается и удерживает влагу. NOAA говорит, что её суперкомпьютеры выполняют 2,8 триллиона операций в секунду из центров обработки данных в Виргинии и Флориде, продвигая модель вперёд небольшими временными шагами, многократно пересчитывая состояние атмосферы до конца периода прогноза, в настоящее время на 16 дней для глобальной модели NOAA.

Синоптики не полагаются на одну модель. NOAA отмечает, что для каждой ситуации сравниваются несколько глобальных и региональных моделей; когда они совпадают, уверенность в прогнозе возрастает, а когда они расходятся, синоптики публично сообщают об этой неопределённости.

Почему синоптики запускают одновременно десятки версий

Поскольку атмосфера хаотична, небольшая ошибка в начальных данных может превратиться в большую ошибку спустя несколько дней, как объясняется ниже в Европейском центре среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). Для управления этим ECMWF запускает ансамбль: одну и ту же модель, запущенную много раз из немного отличающихся начальных точек. Её первый операционный ансамбль в декабре 1992 года состоял из 33 членов; к 2023 году расширенный ансамбль вырос до 101 члена, причём среднесрочные ансамбли работают с разрешением примерно 9 километров. Разброс между членами ансамбля показывает, насколько уверенным должен быть прогноз.

Насколько точны прогнозы погоды сегодня

Спутниковая служба информации NOAA, NESDIS, заявляет, что прогноз на 5 дней точен примерно в 90% случаев, прогноз на 7 дней — примерно в 80% случаев, а прогнозы на 10 дней или более верны только примерно в половине случаев, потому что модели не имеют доступа к будущим данным и должны экстраполировать из текущих условий.

Прогнозы также значительно улучшились за последние десятилетия. Метеорологическая служба Великобритании Met Office говорит, что её прогноз на четыре дня сегодня настолько же точен, насколько был её прогноз на один день 30 лет назад. Met Office также заявляет, что её модель проверяется по стандартам Всемирной метеорологической организации и что она постоянно входит в двух лучших поставщиков прогнозов во всём мире. Отдельно, Our World in Data сообщает, что трёхдневные прогнозы, со ссылкой на ECMWF, постоянно были точны с 1980-х годов и теперь достигают примерно 97%.

Разрешение, вычислительная мощность и новейшее изменение: модели искусственного интеллекта

Часть улучшения происходит за счёт более тонких сеток модели. ECMWF говорит, что её горизонтальное разрешение выросло с примерно 210 километров до 18 километров за 30 лет, и что время упреждения её успешных ансамблевых прогнозов выросло примерно на полтора дня в десятилетие в среднем. Our World in Data добавляет, что собственная сетка прогнозирования Met Office переместилась с интервалом примерно 90 километров на интервал в 1,5 километра, закрывая пробелы между точками наблюдения.

Новейший сдвиг — это машинное обучение. При оценке производительности 2025 года ECMWF сообщила, что её система прогнозирования на основе искусственного интеллекта AIFS произвела ошибки на 5–15% ниже, чем её традиционная модель на основе физики для среднесрочных прогнозов на 15 дней, и что AIFS существенно превзошла более старую систему при прогнозировании трассы тропического циклона, хотя она недооценила интенсивность шторма. ECMWF также сказала, что 2025 год принёс её наибольшее улучшение мастерства за один год более чем за десятилетие, вызванное обновлениями системы, введёнными в конце 2024 года, включая примерно 10% снижение ошибок для приповерхностной температуры и скорости ветра в её ансамблевых прогнозах.

Не каждый прогноз одинаково надёжен

Точность не распределяется равномерно по всему миру. Our World in Data сообщает, что страны с низким доходом тратят в 15–20 раз меньше на человека на услуги прогноза погоды, чем страны с высоким доходом, разрыв, который влияет как на качество местных прогнозов, так и на охват систем раннего предупреждения об экстремальных погодных явлениях.