Точное разграничение между дождём и снегом при температурах около нуля остаётся одной из самых сложных задач в метеорологии. Несмотря на последние достижения в области машинного обучения и моделирования погоды, прогнозирование фазы осадков — дождь или снег — вблизи точки замерзания воздуха продолжает вызывать значительные трудности. Ученые из Университета Вермонта (UVM) недавно опубликовали исследование в Nature Communications, в котором подробно рассматривается, почему современные методы, включая самые продвинутые модели машинного обучения, не способны с высокой точностью разграничить дождь и снег при температуре воздуха, близкой к 0°C. Понимание этой проблемы имеет решающее значение для множества отраслей, таких как сельское хозяйство, транспорт, водные ресурсы и экология, особенно в горных регионах, где нюансы осадков оказывают значительное влияние на безопасность и функционирование инфраструктуры. Главная сложность связана с тем, что при температуре около нуля атмосферные условия, сопровождающие осадки в виде дождя и снега, крайне похожи.
Распределение температур воздуха и температуры влажного термометра (wet bulb) для дождя и снега в этом диапазоне сильно пересекаются, что затрудняет применение классических и даже сложных математических моделей для четкого разделения этих двух фаз. Традиционные методы, которые используют простые пороговые значения температуры, статистические модели и правила, работают хорошо при однозначных условиях: холодно и идёт снег или тепло и наблюдается дождь. Но в промежуточном диапазоне, примерно от 1 до 2,5 градусов Цельсия, ни один из методических подходов не даёт надёжной классификации. В попытке преодолеть этот барьер исследовательская команда оценивала как классические методы разделения осадков на дождь и снег, так и машинное обучение с помощью алгоритмов случайного леса, XGBoost и искусственных нейронных сетей. Результаты показали, что улучшения точности при использовании машинного обучения минимальны — всего около 0,6% по сравнению с лучшими традиционными методами.
Это говорит о том, что добавление сложности моделей без новых источников данных не сможет решить основную проблему, лежащую в природе самой атмосферы. Одним из ключевых сообщений исследования является то, что проблема не в недостатке вычислительных мощностей или алгоритмов, а глубинных особенностях метеоусловий. Погодные характеристики, доступные на уровне поверхности — температура, влажность, давление — при температуре около нуля практически не позволяют однозначно отличить дождь от снега. Даже машины, обученные на огромных массивах данных, получают слишком схожие наборы признаков для обоих видов осадков и в итоге не могут предоставить достоверный прогноз. Дефицит прямых и точных наблюдений осадков усугубляет ситуацию.
Большинство данных о фазе осадков собираются в аэропортах и крупных населённых пунктах, где метеоусловия совершенно не характерны для удалённых и горных районов, которые особенно нуждаются в точных прогнозах. Чтобы восполнить этот пробел, исследователи использовали уникальные наборы данных, включая около 40 тысяч наблюдений, собранных благодаря проекту Mountain Rain or Snow — краудсорсинговой инициативе, в рамках которой добровольцы фиксируют наблюдения за осадками. Также в исследовании были проанализированы более 17 миллионов синоптических метеорологических отчётов с территории Северного полушария. Результаты показывают, что без усовершенствованных и разнообразных источников данных дальнейшее совершенствование моделей с использованием существующего набора поверхностных метеоиндексов будет неэффективно. Для повышения точности предсказаний необходимо интегрировать дополнительные данные — с метеорадаров, спутников, а также использовать краудсорсинговые наблюдения из различных регионов.
Эти подходы способны улучшить понимание структуры и динамики осадков, расширить спектр исследуемых характеристик и повысить качество классификации. Особенно актуальным становится вопрос с учётом изменения климата. Поскольку глобальное потепление провоцирует учащение случаев дождя на снегу — так называемых rain-on-snow событий — возрастает необходимость точных прогнозов, которые учитывали бы сложные переходные состояния и смешанные формы осадков. Эти явления представляют серьёзную угрозу для транспорта, инфраструктуры и безопасности населения, особенно в горных и пригородных районах. В будущем ключом к решению проблемы может стать мультидата-интеграция, когда синоптики и модели машинного обучения получают доступ не только к стандартным поверхностным метеоданным, но и к дополнительным источникам информации.
Комбинация технологий космического наблюдения, радарных данных и краудсорсинга позволит более точно распознавать особенности осадков, создавать адаптивные алгоритмы и уменьшать погрешности при прогнозах для сложных метеорологических условий. Для простых пользователей и волонтёров открываются возможности внести свой вклад в науку. Проект Mountain Rain or Snow приглашает всех желающих отслеживать и регистрировать тип осадков в своих регионах, помогая метеорологам собирать больше разнообразной информации для дальнейших исследований. Такие инициативы не только улучшают качество прогнозов, но и повышают общественную осведомлённость о климатических изменениях и особенностях погоды. В итоге, проблема точного разграничения дождя и снега при температурах около нуля — это классический пример ограничения современных технологий в условиях, предопределённых физикой атмосферы.
Несмотря на впечатляющие успехи машинного обучения, без новых и разнообразных данных, а также глубокого понимания атмосферы, дальнейшие улучшения будут минимальными. Перспективным направлением является междисциплинарный подход, комбинирующий различные методы наблюдений и современные алгоритмы, что позволит повысить точность и надёжность прогнозов осадков в наиболее сложных и критичных метеоусловиях.
