Когда конкуренция приводит к тому, что прогнозы становятся хуже

Когда конкуренция приводит к тому, что прогнозы становятся хуже

Существуют два основных теста, которые должен пройти любой прогноз погоды, чтобы доказать свою состоятельность.

1. Он должен оказаться лучше, чем тот, что следует из так называемого метеорологами постоянства: то есть из предположения о том, что завтра (и в последующие дни) погода будет такой же, как и сегодня.

2. Он должен оказаться лучше, чем тот, что следует из климатологии, то есть лучше прогноза, сделанного на основе анализа долгосрочных исторических средних климатических условий на конкретную дату в конкретном месте.

Эти методы были доступны нашим предкам задолго до того, как на сцене появились Ричардсон, Лоренц и суперкомпьютер Bluefire; если мы не можем улучшить их результаты, то все дорогостоящие вычислительные мощности просто не выполняют свою работу.

У нас есть масса данных о том, какой была погода в прошлом, начиная еще со времен Второй мировой войны. Например, я могу зайти на сайт Wunderground.com и узнать, что в 13 января 1978 г. в 7 часов утра в Лэнсинге, штат Мичиган, – в день и час моего рождения – температура была равна –8 °С, шел небольшой снег и дул северо-восточный ветер{275}. Однако сравнительно немного людей занималось сбором данных о прогнозах погоды из прошлого. Ожидался ли в то утро в Лэнсинге снег? Это был один из тех немногих элементов информации, который можно было бы рассчитывать найти в интернете, но его там нет.

В 2002 г. предприниматель по имени Эрик Флер, выпускник факультета вычислительной техники Университета штата Огайо, работавший на MCI, перевернул все с ног на голову. Он попросту стал собирать данные о прогнозах, выпущенных NWS, Weather Channel и AccuWeather, чтобы понять, какая модель прогноза более точна – правительственная или частная. Сначала он занялся этим исключительно для самообразования – он проводил своего рода широкомасштабный научный проект, – однако это увлечение довольно быстро превратилось в прибыльный бизнес с названием ForecastWatch.com, в рамках которого данные переупаковываются в модернизированные по заказам пользователей отчеты для клиентов, начиная от трейдеров на энергетическом рынке (для которых изменение температуры на долю градуса приравнивается к десяткам тысяч долларов) и заканчивая учеными.

Флер обнаружил, что явного победителя выявить не удается. Его данные показывали, что AccuWeather чуть лучше других удаются прогнозы по осадкам, Weather Channel – прогнозы по температуре, а прогнозы правительства достаточно точны во всем остальном. То есть в целом все прогнозы были достаточно хороши.

Но чем больше оказывался период прогнозирования, тем менее точными становились прогнозы (рис. 4.6). Допустим, прогнозы, создаваемые за восемь дней, достаточно хороши с точки зрения постоянства, однако не намного лучше климатологических.

А если интервал прогнозирования составляет девять и более дней, все профессиональные прогнозы оказывались стабильно хуже климатологических данных.

Лофт рассказывал мне, что в тех случаях, когда период прогнозирования даже немного превышает неделю, теория хаоса начинает брать верх над всем остальным, и динамическая память атмосферы полностью стирается. Хотя приведенная ниже аналогия вряд ли может считаться совершенно точной, она помогает нам подумать об атмосфере как о трассе для гонок NASCAR, в которой различные погодные системы представлены отдельными автомобилями. После первой пары десятков кругов по трассе и при условии знания стартового порядка машин мы можем сделать довольно неплохое предсказание порядка, в котором они будут проезжать мимо нас. Наши предсказания не будут идеальными: на них повлияют и неожиданные поломки, и пит-стопы, и заглохшие моторы, – но наш прогноз будет значительно лучше случайно выбранной последовательности.

Рис. 4.6. Сравнение прогнозов максимальной температуры{276}

Вскоре, однако, более быстрые автомобили начнут опережать более медленные, и через какое-то время ситуация станет непредсказуемой. Может получиться и так, что машина, занимающая второе место, будет ехать рядом с машиной, которая занимает 16?е место (обгоняя ее почти на круг), и с машиной, находящейся на 28?м месте (которую она один раз уже обогнала и которую собирается обогнать еще раз). Все то, что мы знали о начальных условиях гонки, теперь не имеет для нас никакой ценности. Аналогично, если в атмосфере достаточно долго циркулировали воздушные потоки, погодные параметры настолько слабо будут напоминать о своих начальных значениях, что исходные модели теряют любой смысл.

Тем не менее открытие Флера поднимает пару тревожных вопросов. Одно дело, если в долгосрочных прогнозах (после семи или восьми дней) компьютерные модели демонстрируют, в сущности, нулевые результаты. На самом же деле они показывают негативный результат. Он оказывается хуже, чем мы с вами могли бы получить, сидя дома и изучая таблицы долгосрочных погодных явлений. Как такое может быть? Возможно, это связано с тем, что в компьютерные программы заложена слишком высокая чувствительность к естественно возникающей обратной связи в погодной системе. Они начинают сами создавать обратную связь. И теперь дело не ограничивается тем, что сигнал подавляется шумом, дело в том, что сам шум начинает многократно усиливаться.

Стоит задаться еще более масштабным вопросом: почему, если эти долгосрочные прогнозы так плохи, их продолжают публиковать Weather Channel (10-дневные прогнозы) и AccuWeather (сайт, поднимающий планку до 15-дневного прогноза)?

Доктор Роуз считает, что серьезного вреда в этом нет; даже прогноз, основанный исключительно на климатологии, может тем не менее представлять некий интерес для потребителей.

Когда дело заходит о коммерческом прогнозировании погоды, статистическая реальность правильности перестает быть самым главным условием. Скорее, ценность в глазах потребителей возникает благодаря ощущению правильности.

Например, коммерческие синоптики редко предсказывают, что вероятность дождя составляет именно 50 %. С точки зрения потребителей, это может свидетельствовать об определенной нерешительности и желании избежать конкретики{277}. Вместо этого они бросают монетку и округляют цифру до 60 или 40 %, хотя это делает прогнозы менее точными и менее честными{278}.

Флер также обнаружил еще один вопиющий пример фальсификации цифр, описывающий, пожалуй, один из самых главных секретов в прогнозной отрасли. Большинство коммерческих прогнозов погоды искажено, и, возможно, сознательно. В частности, прогнозы чаще говорят об осадках, чем они выпадают на самом деле{279}. Метеорологи называют это «сдвигом в сторону осадков»». Чем дальше вы отклоняетесь от исходных данных, предоставленных правительством, и чем больше потребителей изучают ваши прогнозы, тем сильнее становятся искажения. Прогнозы «добавляют ценность», уменьшая при этом правильность.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.