BeardyCast

В подкасте с руководителем Яндекс Погоды мы обсуждали, почему сервис не выдаёт 100% прогнозы и как погодные данные используются в бизнесе.

Позже мы готовили лонгрид и обнаружили, что эти же вопросы беспокоят многих пользователей приложения. Сейчас опубликуем ответы, чтобы вы были в курсе. На всякий случай👇

Почему Яндекс Погода и другие сервисы не могут дать 100% прогноз? 🤔

Для начала посмотрите на неполный список того, что регулярно следит за погодой:

→ метеостанции
→ метеоракеты
→ метеорадары
→ метеоспутники
→ метеозонды
→ термометры
→ анемометры
→ барометры
→ гидрометры
→ ветромеры
→ облакомеры
→ термографы
→ и ещё пара десятков другого специфического оборудования

Собранные с приборов данные накладываются, обрабатываются нейросетями, просчитываются на суперкомпьютерах и выдают несовершенный погодный прогноз. Но вы спросите: как так, ведь это столько усилий. На это Александр Ганьшин из подкаста в лекциях приводит следующие аргументы:

💧 Метеорологические радары стоят не везде. На планете масса территориальных зон, где измерения не проводятся или их берут на основе данных со спутников. А это не прямые измерения, а косвенные — содержащие погрешность. Человечество пока физически не способно установить через каждый метр датчики, чтобы получать точную информацию о давлении, температуре и всём прочем. Поэтому первый тип ошибок связан с отсутствием данных о погоде в каждой точке Земли.

💧 Математические модели и модели машинного обучения не могут просчитать всё. Люди ещё не придумали способ, чтобы учесть абсолютно все переменные, которые определяют погодное состояние. Также сложно всегда учитывать все имеющиеся данные, поскольку это требует огромных вычислительных мощностей. Поэтому во многих расчётах идут приближенные данные, а не реальные.

💧 Неточность данных и измерительных приборов накапливаются как снежный ком. Со временем огромное количество незначительных накопленных ошибок дают о себе знать и где-то к 10-14 дню становятся ощутимыми. После двух недель прогноз любого современного погодного сервиса считается недостоверным и находится на уровне климатической нормы — это когда вы знаете: в феврале холодно, а в июле будет жара. Поэтому точная погода дальше 10-14 дней — пока загадка.

☔️ С причиной неточности долгосрочных прогнозов разобрались. А вот неточность краткосрочных прогнозов связана со множеством технологических сложностей, за счёт которых погодные сервисы получают, обрабатывают и анализируют информацию. Пока данные обрабатываются, обновляются и пересылаются пользователям, — в некоторых регионах они могут уже устареть. Если где-то внезапно пойдёт дождь, то пока прогноз обновится, кто-то из пользователей успеет прилично промокнуть.

В Яндекс Погоде знают о проблеме и привлекают пользователей сервиса для её решения. Если у вас дождь, а по прогнозу солнце, — сообщайте о расхождении данных в приложении. Так вы поможете несовершенным алгоритмам заметить ошибку и как можно скорее её подкорректировать. Сегодня вы поможете кому-то не попасть под дождь, а завтра этот кто-то сделает тоже для вас. То есть на первый взгляд данные от пользователей не важны, но это не так — их появление улучшило точность прогнозов в Яндекс Погоде на 20%. Продолжаем наблюдать и будем держать вас в курсе инноваций.

Бородокаст

Как устроены современные метеомодели на примере Яндекс Погоды

Мы ежедневно следим за прогнозом погоды, ведь эти данные напрямую влияют на нашу жизнь. Мы решили во всём разобраться и пригласили Александра Ганьшина — руководителя сервиса Яндекс Погоды.

2.5K viewsSergey Epihin, 13:35