Стоит ли сегодня надеть куртку на работу или будет слишком тепло? Пройдёт ли ураган мимо моего города или нужно готовиться к эвакуации? Мы полагаемся на точные краткосрочные прогнозы погоды, чтобы принимать повседневные решения и получать предупреждения о чрезвычайных ситуациях. В то же время учёные, изучающие систему Земли, сосредоточены на понимании того, что влияет на колебания температуры, осадков и экстремальных условий в течение периодов от месяцев до десятилетий и более.
Между этими двумя концами спектра прогнозирования находятся прогнозы на субсезонном-сезонном (С2С) уровне (от 2 недель до 2 месяцев). С2С-прогнозы служат связующим звеном между краткосрочными прогнозами погоды и долгосрочными прогнозами и обладают огромным потенциалом для поддержки принятия эффективных заблаговременных решений в различных секторах, от водного хозяйства и сельского хозяйства до энергетики, обеспечения готовности к стихийным бедствиям и других. Однако эти временные рамки представляют собой недостаточно изученную научную область, где наши возможности прогнозирования наиболее слабы. Действительно, диапазон С2С часто называют «пустыней предсказуемости».
Прогнозы на период от 3 до 4 недель остаются непостоянными. Иногда возникают так называемые окна возможностей, когда модели дают поразительно точные прогнозы на этом временном интервале. Но эти окна умелого С2С-прогнозирования непредсказуемы. Почему они возникают? Есть ли у них узнаваемые предшественники? И как предсказуемость зависит от прогнозируемой величины (например, температуры или осадков)?
Три взаимосвязанных элемента представляют собой интеграцию прогноза погоды (слева) и долгосрочных прогнозов (справа) с «пропадающей серединой» предсказуемости С2С (центр).
Центральный элемент подчёркивает ключевые приложения — сельское хозяйство, водоснабжение и готовность к стихийным бедствиям — и инструменты, необходимые для повышения квалификации С2С, включая моделирование, ассимиляцию данных (ДА), искусственный интеллект (ИИ) и понимание многомасштабных процессов.
Эти вопросы — больше, чем академические курьезы. Их решение изменит нашу способность оценивать ценность С2С-прогнозов в реальном времени, а также предвидеть и реагировать на такие масштабные события, как волны жары, проливные дожди, начало засухи и лесные пожары.
Для решения этой задачи требуется координация усилий традиционно изолированных сообществ — учёных, занимающихся прогнозированием краткосрочной погоды, и учёных, занимающихся прогнозированием долгосрочных изменений в системе Земли. Вместе эти сообщества могут продвинуть научное понимание и возможности прогнозирования в различных масштабах.
Преодоление вызовов субсезонного-сезонного прогнозирования
Сложности субсезонного-сезонного (С2С) прогнозирования отражают сложную и взаимосвязанную динамику системы Земли. На этих временных интервалах точность прогнозов зависит не только от точности начальных входных атмосферных условий — всегда жизненно важного элемента для прогнозов погоды, — но и от модельной обработки медленно эволюционирующих компонентов системы Земли.
Эти компоненты, включая состояние океана, состояние поверхности суши, снежный покров, состав атмосферы и крупномасштабные модели изменчивости, такие как колебание Мэддена — Джулиана (МДЖО), Эль-Ниньо — Южное колебание, стратосферное квазидвухлетнее колебание и внезапные стратосферные потепления, взаимодействуют таким образом, что улучшают или ухудшают производительность прогнозов. Вулканические извержения могут дополнительно влиять на эти взаимодействия, изменяя циркуляцию и модулируя климат на С2С-временных масштабах.
Исследователи добились значительного прогресса в понимании этих отдельных компонентов системы Земли. Но мы всё ещё не можем надёжно предвидеть, когда модели дадут умелые прогнозы, потому что их точность на С2С-временных масштабах эпизодична и зависит от состояния, то есть она приходит и уходит и зависит от различных взаимодействующих условий в любой момент времени. Модель может хорошо работать для данного региона в один сезон — предоставляя окно возможностей, — но испытывать трудности в другом регионе или сезоне.
Как мы можем научиться лучше предвидеть такие окна?
Для начала можно рассматривать прогностическую способность моделей не как фиксированную, а как динамическое свойство, которое меняется в зависимости от изменяющихся условий системы. Такой сдвиг парадигмы может помочь учёным сосредоточиться на разработке инструментов и показателей, которые помогут им предвидеть, когда прогнозы будут наиболее надёжными. Это также может предложить необходимость переосмыслить стратегии сбора экологических наблюдений.
Точно так же, как предсказуемость носит эпизодический характер, ценность стратегически расширенных наблюдений также может быть эпизодической. Например, целенаправленные наблюдения за температурой поверхности моря, влажностью почвы или атмосферной циркуляцией в периоды, когда эти условия сильно влияют на точность прогнозов, могут быть гораздо более ценными, чем те же измерения, сделанные в другое время.
Такие адаптивные или осведомлённые о состоянии стратегии наблюдений, например, усиление отбора проб атмосферы перед развитием события МДЖО, позволили бы сконцентрировать ресурсы там, где и когда они будут иметь наибольшее значение. Помещая эти стратегически расширенные наблюдения в модели прогнозов, учёные могли бы улучшить как сами прогнозы, так и способность оценивать их надёжность.
Согласование целей в разных дисциплинах
С2С-временные рамки находятся на пересечении прогнозов погоды и сезонных-декадных прогнозов, и сообщества, работающие над этими различными типами прогнозов, имеют разные направления и исследовательские сильные стороны.
Чтобы добиться технических достижений, поддерживающих улучшение предсказуемости С2С, нам также необходимо изменить культуру, чтобы устранить барьеры между научными дисциплинами. С2С-временные рамки находятся на пересечении прогнозов погоды и сезонных-декадных прогнозов, и сообщества, работающие над этими различными типами прогнозов, имеют разные направления и исследовательские сильные стороны.
Для преодоления этой проблемы необходимо согласовать научные цели сообществ, стратегии оценки производительности моделей и подходы к работе с неопределённостью. Эти подходы включают разработку ансамблей моделей, стратегии ассимиляции данных, которые количественно оценивают неопределённость начальных условий, вероятностные методы оценки и способы информирования пользователей о достоверности прогнозов.
Путь вперёд также предполагает создание систем моделирования, которые используют опыт сообщества погоды в области инициализации и идеи сообщества моделирования системы Земли в области граничных воздействий и взаимодействия компонентов. Точная инициализация должна охватывать все компоненты системы Земли — от влажности почвы, содержания тепла в океане и снежного покрова, например, до состояния атмосферы, включая стратосферу. Однако наблюдения и ассимиляция данных по нескольким ключевым переменным, особенно в океане, стратосфере и других регионах с дефицитом данных, остаются ограниченными, что ограничивает нашу способность представлять их влияние в системах прогнозирования.
Ближайшая возможность для согласования целей и разработки моделей заключается в улучшении прогнозирования связанных с МДЖО экстремальных осадков, которые возникают в результате взаимодействия тропического океана и атмосферы и влияют на региональную циркуляцию и осадки. Для этого потребуется, чтобы атмосферная конвекция была лучше представлена в моделях, что является давней проблемой в обоих сообществах.
От прогностической способности к устойчивости общества
Общественная потребность в более квалифицированных С2С-прогнозах актуальна и растёт. Сообщества по всему миру всё больше уязвимы к экстремальным условиям, воздействие которых проявляется в течение недель и месяцев. В таких сценариях, как продолжительная засуха, внезапное потепление, усиливающее риск лесных пожаров, или остановка режима осадков, приводящая к наводнениям, данные С2С-прогнозирования могут предоставить предвидение и возможности для подготовки в пострадавших районах.
Официальные лица, отвечающие за управление водными ресурсами, энергетическое планирование, общественное здравоохранение, сельское хозяйство и реагирование на чрезвычайные ситуации, все ищут более надёжные ориентиры для временных рамок С2С. Во многих случаях прогнозы, предоставляющие дополнительные несколько недель времени для принятия решений, могут обеспечить более эффективное распределение ресурсов, действия по обеспечению готовности и стратегии адаптации.
Представьте, если бы прогнозы могли надёжно указывать на продолжительные волны жары за 3–4 недели до их наступления. Энергетические компании могли бы подготовиться к скачкам спроса на охлаждение, органы общественного здравоохранения могли бы реализовать кампании по обеспечению безопасности в жару, а фермеры могли бы скорректировать сроки посадки или орошения, чтобы сократить потери.
Устойчивость инфраструктуры, экосистем и экономики зависит от понимания не только того, что может произойти, но и того, когда мы можем доверять нашим прогнозам. Сосредоточив внимание на понимании того, когда и где у нас есть окна возможностей с С2С-моделированием, мы открываем дверь для разработки новых среднесрочных систем прогнозирования, которые являются одновременно квалифицированными и полезными — системы прогнозов, которые динамически сообщают о достоверности и информируют о решениях в реальном мире.
Реализация этого видения потребует согласования исследовательских приоритетов и инвестиций. Усилия по С2С-прогнозированию и моделированию часто оказывались между традиционными мандатами агентств, занимающихся либо погодой, либо долгосрочными прогнозами. В результате исследовательские и оперативные усилия этих сообществ не всегда координировались или поддерживались в масштабе, необходимом для достижения прогресса.
Координация и сотрудничество
С ростом внимания общественности к поддержанию экономической конкурентоспособности на международном уровне и повышению устойчивости к стихийным бедствиям С2С-прогнозирование представляет собой неиспользованное пространство возможностей. И поскольку машинное обучение и искусственный интеллект предлагают новые способы изучения предсказуемости с помощью моделей и извлечения значимых закономерностей из выходных данных моделей, сейчас самое время для продвижения необходимой координации.
Многочисленные варианты использования С2С-прогнозирования подчёркивают, что это не только научная задача, это стратегия достижения устойчивости и процветания. Мы призываем различные сообщества и предприятия к сотрудничеству и объединению усилий для решения задачи по выявлению окон возможностей в С2С-моделировании.
Учёные из традиционно различных дисциплин должны совместно разрабатывать стратегии исследований для совместного изучения того, когда, где и почему возникает С2С-квалификация. Например, они могут изучить погодные режимы (например, тихоокеанские или аляскинские хребты) и их связи с режимами изменчивости (например, с Североатлантическим колебанием) и использовать ассимиляцию данных, чтобы лучше понять, как эти явления развиваются в различных временных масштабах.
Научное сообщество также могло бы выявить и оценить критические пробелы в наблюдениях, которые ограничивают прогресс в моделировании и ассимиляции данных. И они могли бы разработать стратегии для внедрения адаптивных подходов к наблюдениям, которые, например, нацелены на влажность почвы, потоки поверхностной энергии и профили пограничного слоя для лучшего захвата взаимодействий между сушей и атмосферой на С2С-временных масштабах. Такие подходы помогут заполнить пробелы и продвинуть понимание ключевых процессов в системе Земли.
Моделирующие центры могли бы создать гибкие системы прогнозирования, которые допускают расширенную ассимиляцию данных и включают надёжную связь компонентов системы Земли — опираясь на сообщества моделирования погоды и системы Земли, соответственно, — чтобы изучить, как начальные условия и граничные воздействия совместно влияют на С2С-квалификацию.
Для поддержания прогресса, начатого учёными и моделирующими центрами, агентства и финансирующие организации должны признать С2С-прогнозирование отдельным приоритетом и взять на себя обязательство инвестировать в необходимое моделирование, наблюдения и институциональную координацию.
Кроме того, важно, чтобы учёные, лица, принимающие решения, и конечные пользователи совместно разрабатывали инструменты прогнозирования и информацию. Тесная интеграция между этими группами сосредоточит научные инновации на определённых пользователями потребностях в том, что полезно и действенно, позволяя учёным создавать инструменты, отвечающие этим потребностям.
С2С-прогнозирование может никогда не обеспечить последовательную квалификацию на всех временных масштабах и в регионах, но знание того, когда и где она есть, может сделать его чрезвычайно мощным для прогнозирования масштабных опасностей. Можем ли мы надёжно предсказать окна возможностей, чтобы помочь решить проблему «пустыни предсказуемости»? Давайте вместе выполним эту работу, чтобы это выяснить.
Информация об авторах
Jadwiga H. Richter (jrichter@ucar.edu) и Everette Joseph, Национальный научный фонд, Национальный центр атмосферных исследований, Боулдер, Колорадо.
Citation: Richter, J. H., and E. Joseph (2025), Scientists must join forces to solve forecasting’s predictability desert, Eos, 106, https://doi.org/10.1029/2025EO250389. Опубликовано 17 октября 2025 года.
Эта статья не представляет мнение AGU, Eos или каких-либо его аффилированных лиц. Это исключительно мнение авторов.
Текст © 2025. Авторы. CC BY-NC-ND 3.0.