Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет. Нейт Сильвер
Чтение книги онлайн.
Читать онлайн книгу Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет - Нейт Сильвер страница 61
Название: Сигнал и шум. Почему одни прогнозы сбываются, а другие – нет
Автор: Нейт Сильвер
Жанр: Публицистика: прочее
isbn: 978-5-389-09938-8
isbn:
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, СКАЧАТЬ
Данные любезно предоставлены Эриком Флером из ForecastWatch.com.