Когда мы смотрим прогноз погоды, мы доверяем сложным компьютерным моделям. Но что, если сами модели, которые предсказывают климат на десятилетия вперед, иногда ошибаются в самом главном?

Исследователи из Университета Северной Каролины нашли способ сделать эти прогнозы значительно точнее, особенно когда речь идет о самых опасных сценариях.

Глобальные климатические модели — это основа для политических решений, но у них часто не получается справиться с «составными экстремальными явлениями», — объясняет Шици Фан, ведущий автор работы. — Это когда одно бедствие накладывается на другое: например, за катастрофическим ливнем сразу приходит аномальная жара. Модели плохо улавливают такие закономерности в данных, на которых их обучают. Из-за этого и глобальные, и локальные прогнозы по таким событиям становятся неточными. Наш метод решает все три эти проблемы.

Любая модель по своей природе неидеальна, — добавляет профессор Санкар Арумугам. — Она может, скажем, занижать прогноз по осадкам и одновременно завышать температуру. У разработчиков есть набор инструментов для исправления таких системных ошибок. Но у этих инструментов есть ключевое ограничение: они хорошо работают с одной переменной (например, только с дождем), но плохо справляются, когда ошибок несколько (дождь и температура вместе). А ведь именно в комбинации параметров — главная опасность. Здесь и нужен наш новый подход.

В чем суть метода? Вместо точечных правок он с помощью машинного обучения комплексно корректирует выводы климатической модели, заставляя ее «рисовать» картины, которые больше похожи на реальные наблюдаемые данные. Этот подход назвали CDC-NF (Полная коррекция распределения с помощью нормализующих потоков).

Подробности опубликованы в издании Scientific Data.

Ученые протестировали метод на пяти самых авторитетных мировых климатических моделях. Проверяли как в глобальном масштабе, так и конкретно для территории США. Результаты говорят сами за себя:

• Точность всех пяти моделей заметно возросла.
• Наиболее значительный прогресс достигнут именно в прогнозировании экстремальных событий — как одиночных, так и составных.

Мы выложили в открытый доступ и код, и данные, — говорит Арумугам. — Теперь другие исследователи могут использовать наш метод в своей работе или даже улучшить его. Мы уверены, что это повысит качество прогнозов, на основе которых строятся стратегии адаптации к изменению климата.

Реальная польза этого исследования выходит далеко за рамки академического интереса. Политики и градостроители сегодня принимают судьбоносные решения на основе климатических проекций: где строить дамбы, как укреплять энергосети, как адаптировать сельское хозяйство. Ошибка в прогнозе частоты и силы волн жары или наводнений может стоить миллиардов и тысяч жизней. Этот метод — как более точный прицел. Он позволяет лучше разглядеть самые коварные угрозы — «двойные удары» стихии, которые выбивают почву из-под ног и ломают любые планы. В конечном счете, польза — в повышении устойчивости общества, в возможности подготовиться не к абстрактному „потеплению“, а к конкретным, самым разрушительным сценариям.

Основное замечание лежит в плоскости «обучения на прошлом». Метод учится корректировать модели, опираясь на исторические данные наблюдений. Но климатическая система нелинейна, и будущее может принести принципиально новые режимы погоды, аналогов которым не было в прошлом. Есть риск, что „подгонка“ под известные паттерны снизит способность моделей предсказывать беспрецедентные, невиданные ранее составные события. Метод делает модели точнее для известных условий, но его надежность в условиях полного климатического сдвига еще требует отдельной и тщательной проверки.

Ранее мы разбирались, как с изменением климата борются в России.