Алгоритм алгоритма прогнозирования погоды

В настоящее время существует большая "буря" над прогнозами MetOffice в Великобритании. Они предсказали мягкую, влажную зиму, в то время как у нас самая холодная температура в Северной Ирландии и сплошной снег на земле, как правило, редко в декабре.

Это то, с чем мне хотелось бы сыграть, а не то, что я утверждаю, что могу победить их, но задавались вопросом, какие алгоритмы там сейчас работают, с которыми люди работают? На каких наборах данных они основываются?

Возможности, по-видимому, включают в себя входы моделирования нейронных сетей с пригодностью, являющейся точностью предсказания, сложными математическими моделями или даже "такими же, как вчера" предсказание, о котором я слышал (хотя и не видел доказательств), что он более надежен для одиночных предсказание дня (хотя, очевидно, после этого снижается).

В идеале хотелось бы услышать от некоторых разработчиков в метеорологических центрах или получить доступ к суперкомпьютерам, было бы интересно услышать подходы...

Ответ 1

Короче говоря, если вы собираетесь создавать и запускать свою собственную модель прогнозирования, вы столкнетесь с тремя основными проблемами:

Доступ к наблюдениям
Разработка математической модели
Вычислительная мощность для запуска вашей модели.

Доступ к наблюдению

Насколько я знаю, доступ к хорошим метеорологическим наблюдениям стоит больших денег. Вам понадобятся наблюдения со всего мира и моделирование состояния океанов и атмосферы для всей планеты. В качестве альтернативы вам нужно получить так называемые граничные условия от кого-то, кто вычисляет глобальную модель.

Разработка математической модели

Я не, и я никогда не был связан с Met Office, но я использовал порт и оптимизацию версии своей унифицированной модели для суперкомпьютера в нашем центре пару лет назад. Вот как я помню модель.

Met Office разрабатывает свою Unified Model за последние 20 лет, мы говорим о миллионах строк кода, которые содержат состояние из современных моделей океана/атмосферы и численных алгоритмов. Ознакомьтесь с в этом разделе (устаревшее) руководство пользователя для ознакомления с научными методами, используемыми в их модели. Это плод, дайте или возьмите, полвека хорошо финансируемых, обширных исследований большого сообщества умных людей. Если бы было простое решение, которое бы всегда давало лучшие результаты, чем сложные модели, кто-то, вероятно, уже реализовал бы его к настоящему времени.

В заключение я думаю, что очень сложно получить даже отдаленно удовлетворительные результаты в прогнозировании погоды, построив модель с нуля, если вы не являетесь аспирантом в области физики атмосферы, и у вас есть пару лет свободного времени на ваших руках.

Вычислительная мощность для запуска вашей модели

Первые модели прогнозирования были запущены в середине 20-го века на машинах, которые не могут соответствовать сегодняшним сотовым телефонам, поэтому технически вы могли бы вычислить что-то на своем ПК. Однако этот тип работы часто выполняется на очень, очень мощных машинах. Фактически, 10 систем в Top500 предназначены исключительно для прогнозирования погоды и климатических исследований.

Интересные чтения

ОБНОВЛЕНИЕ. Можно бесплатно получить исходный код модели WRF вместе с некоторыми данными. Обратите внимание, что WRF, Unified Model, COAMPS и многие другие модели написаны в основном в Fortran.

Ответ 2

Во-первых, вы можете импортировать необработанные данные из http://tgftp.nws.noaa.gov и другие данные о погоде. Лучший способ для компьютера понять данные - это разместить его на карте. Каждая точка на карте реагирует друг на друга. Данные в каждой точке могут представлять температуру, давление, ветер и направление, облачное покрытие, где солнце находится в небе, видимость, последние 100 часов осадков. Вы можете делать прогнозы, а затем сравнивать их с фактическими предсказаниями, а также прогнозами службы погоды. Затем обновите модель климата для этой точки данных. Таким образом, это может быть самообучающаяся нейронная сеть. Что касается вычислительной мощности, то получите Titan, Big Mac!

Ответ 3

Кажется, возможно построить простую модель прогноза. Мои часы оснащены барометром и термометром (который вообще не используется, потому что часы разогреты рукой). Исключительно на этих измерениях он несколько раз предупреждал меня о приходящем дожде, несмотря на солнечные прогнозы с интернет-сайтов. (изображение облака в верхнем левом углу)

Быстрый поиск приводит нас к Sager Algorithm, который использует только очень простые входные данные. Однако, хотя реализация утверждает, что является открытым исходным кодом, я не смог найти как код, так и научные статьи по алгоритму.