Метео с условием: как фактор мегаполиса влияет на катаклизмы погоды в Москве
Российские ученые применили технологии машинного обучения на основе статистических данных, чтобы предсказывать эффекты «островов тепла» — факторов, которые определяют разницу температур в городе и пригороде. Такие явления, в частности, влияют на интенсивность осадков и степень загрязненности воздуха и в мегаполисе. В рамках пилотного проекта специалисты использовали информацию о погоде в Москве и Подмосковье за последние полвека. Полученные результаты позволяют ученым прогнозировать тепловые аномалии в мегаполисе с точностью до 85–90%.
Чем опасны «острова тепла» для людей
Ученые из Москвы нашли способ, как лучше рассчитать разницу температур в городе и его окрестностях. Это так называемый эффект острова тепла. По мнению специалистов, его важно учитывать, поскольку он оказывает влияние на возникновение погодных аномалий в мегаполисе. Это даст возможность заблаговременно проводить мероприятия, чтобы избежать тяжелых последствий для горожан.
В исследовании приняли участие сотрудники Научно-исследовательского вычислительного центра Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова, Института океанологии РАН им. П.П. Ширшова и Московского физико-технического института.
Специалисты применили технологии машинного обучения на статистических данных о погоде в Москве и Подмосковье за последние 50 лет. В результате благодаря искусственному интеллекту (ИИ) удалось получить прогнозы тепловых аномалий в мегаполисе с точностью до 85–90%.
— Кроме повышения температуры «острова тепла» могут приводить к усилению вертикального перемешивания воздушных масс. Это в свою очередь влияет на интенсивность осадков. Например, снегопады, дожди и грозы в мегаполисах могут быть более интенсивными, чем в окрестностях. Также этот фактор может сыграть свою роль в увеличении количества загрязняющих веществ в городской атмосфере, — рассказал «Известиям» один из авторов исследования, старший научный сотрудник лаборатории суперкомпьютерного моделирования природно-климатических процессов НИВЦ МГУ Михаил Варенцов.
Как считают ученые, точные данные об эффекте «островов тепла» позволят делать более качественные прогнозы погодных аномалий в мегаполисах и заблаговременно принимать меры для минимизации последствий.
Например, зимой коммунальные службы смогут заранее подготовиться к выпадению больших объемов снега, внезапному таянию сугробов или такому опасному природному явлению, как ледяной дождь. Летом же достоверные данные о погоде помогут предотвратить воздействие на жителей аномальной жары.
— В летние месяцы в крупных городах превышение температуры относительно окружающих территорий может составлять более 10 градусов. Это способствует усилению теплового стресса, увеличению рисков теплового истощения и тепловых ударов и даже может приводить к летальным исходам, — пояснил Михаил Варенцов.
Он привел пример, что в Европе в 2003 году аномальная жара унесла, по разным подсчетам, от 25 тыс. до 70 тыс. жизней. А в Москве в 2010-м во время такого же катаклизма смертность выросла более чем на 50%. Согласно расчетам европейских климатологов, к 2050 году более 350 млн людей на планете будут подвержены риску тепловых стрессов.
Почему возникают погодные аномалии
Как рассказали ученые, городские «острова тепла» возникают из-за различных факторов. Одна из главных причин — это большое количество зданий и асфальтированных поверхностей. Они экранируют тепло, поглощают и сохраняют солнечную энергию, а затем отдают ее в окружающее пространство в виде инфракрасного (то есть теплового) излучения.
Также свою лепту вносят работа промышленных предприятий, обогрев помещений, двигатели автомобилей и другие источники тепла, связанные с деятельностью человека.
— Мы использовали исторические данные о температуре с метеостанции Балчуг в центре столицы и нескольких станций в окрестностях города. На их основе было сделано несколько моделей машинного обучения. Сравнив результаты с фактическими сведениями о погоде, мы определи модели искусственного интеллекта, которые дают меньшую погрешность, и использовали ее для дальнейшего изучения эффекта «острова тепла», — пояснил соавтор исследования, старший научный сотрудник Института океанологии Михаил Криницкий.
Ученый уточнил, что предложенные статистические модели уже могут воспроизвести этот фактор с учетом суточных и сезонных циклов, а также с учетом синоптических условий. Например, известно, что при антициклоне эффект городских «островов тепла» усиливается, а при сильном ветре и дожде, наоборот, снижается.
Несмотря на то что искусственный интеллект был обучен на данных Москвы и Подмосковья, при необходимости предложенная модель может перестроиться на любой другой город или крупное промышленное предприятие, заверили специалисты. Причем для этого программе потребуется около двух часов без учета подготовки информации в нужном формате.
— Предложенные модели, основанные на массивах статданных, не заменят традиционные гидродинамические, которые учитывают огромное количество текущих факторов. Однако они могут существенно уточнить прогнозы погоды внутри мегаполисов, — рассказал «Известиям» старший научный сотрудник Института физики атмосферы им. А.М. Обухова РАН Александр Чернокульский.
Вместе с тем он отметил, что, несмотря на стремительное развитие систем машинного обучения, в прогнозе погоды значение человеческого интеллекта остается решающим. Это связано с тем, что специалисты ставят правильные задачи, а машинное обучение — это инструмент для решения этих задач.
— Применение алгоритмов искусственного интеллекта позволяет в некоторых случаях производить прогнозы погодных явлений без существенных затрат на эти работы и получать более-менее удовлетворительные результаты. В данном случае разработчикам удалось построить практичную модель для расчета эффекта «острова тепла» в центре Москвы, — объяснил академик РАН, заведующий лабораторией климатологии Института географии РАН Владимир Семенов.
Однако, по его мнению, в будущем разрешающая способность традиционных гидродинамических моделей возрастет. В том числе они смогут рассчитывать подобные явления без привлечения дополнительных инструментов.
