Как прогнозируют погоду?
Прогноз погоды создаётся с помощью огромного количества наблюдений, математических моделей, суперкомпьютеров и, всё чаще, искусственного интеллекта.
Сначала метеорологи получают данные о состоянии атмосферы. Их собирают наземные метеостанции, метеорологические спутники, погодные радары, самолёты, корабли, буи и радиозонды. Измеряются температура, давление, влажность, скорость и направление ветра, количество осадков и многие другие параметры.
Затем эти данные объединяются с помощью системы усвоения данных (data assimilation). Она позволяет получить максимально точное описание того, что происходит в атмосфере прямо сейчас. Именно из этого состояния компьютерные модели начинают рассчитывать будущее состояние погоды.
Главные модели погоды
В мире используется много моделей, и нельзя сказать, что существует одна «самая лучшая» модель на все случаи. Синоптики обычно сравнивают несколько прогнозов.
🌍 Глобальные физические модели
ECMWF IFS— одна из главных мировых систем численного прогноза погоды Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды. В 2026 году используется IFS Cycle 50r1, запущенный 12 мая 2026 года. Он моделирует не только атмосферу, но и взаимодействие с океаном, морским льдом и другими компонентами системы Земли.
NOAA GFS— глобальная модель Национального управления океанических и атмосферных исследований США. Она используется для прогнозов погоды по всему миру и является одной из наиболее известных альтернатив ECMWF.
DWD ICON— глобальная модель Германской метеорологической службы. Кроме глобального ICON, существуют версии с повышенным разрешением для Европы и отдельных регионов. Операционные данные ICON продолжают выпускаться и в 2026 году.
GEM— глобальная модель канадской метеорологической службы Environment and Climate Change Canada.
Также существуют глобальные модели и системы других национальных метеорологических служб, поэтому профессиональные прогнозы часто основаны не на одной модели, а на их сравнении и ансамблях.
🗺️ Региональные модели
Для прогноза на небольшой территории используются модели с более высоким пространственным разрешением.
Среди наиболее известных:
- HRRR— высокодетализированная модель NOAA для США;
- RRFS— новая региональная система NOAA, развивающая возможности регионального прогноза;
- NAM— региональная модель NOAA;
- ICON-EU— европейская версия ICON с высоким разрешением;
- HARMONIE-AROME— семейство региональных моделей, используемое европейскими метеослужбами;
- AROME— модель высокого разрешения для прогноза мелкомасштабных явлений, например сильных ливней и гроз.
Для опасных явлений особенно важны модели высокого разрешения, поскольку обычная глобальная модель может не увидеть небольшую грозовую ячейку или локальный ливень.
🤖 ИИ-модели
Искусственный интеллект стал уже не экспериментом, а частью оперативного прогнозирования.
ECMWF AIFS— одна из важнейших ИИ-систем в метеорологии. Она работает в оперативном режиме с 2025 года, а AIFS v2 была введена 12 мая 2026 года. Система существует в двух основных вариантах: AIFS Single для одного прогноза и AIFS ENS для ансамбля прогнозов.
AIFS ENS создаёт множество слегка отличающихся сценариев. Это позволяет оценивать не только наиболее вероятную погоду, но и неопределённость прогноза.
Среди наиболее известных современных ИИ-моделей также:
- GraphCast— модель Google DeepMind;
- Pangu-Weather— модель Huawei;
- Aurora— модель Microsoft Research;
- FourCastNet— система NVIDIA;
- FuXi— семейство ИИ-моделей для прогноза погоды;
- FengWu— глобальная ИИ-модель;
- GenCast— вероятностная модель Google DeepMind;
- ClimaX— исследовательская модель для задач климата и погоды.
ECMWF в начале 2026 года запускал у себя для сравнения несколько внешних ИИ-моделей, включая Pangu-Weather, GraphCast, Aurora и FourCastNet.
Почему используют сразу много моделей?
Потому что каждая модель имеет свои сильные и слабые стороны.
Например, одна модель может лучше предсказать температуру, другая — траекторию циклона, третья — ветер, а специализированная региональная модель — сильный ливень.
Поэтому метеорологи смотрят на ансамбли: запускают модель много раз с немного различающимися начальными условиями. Если большинство расчётов показывают одинаковый результат, уверенность в прогнозе выше.
ИИ также начинает использоваться вместе с традиционными физическими моделями. Это важно: современные системы не обязательно заменяют физические модели — они могут дополнять друг друга. ECMWF прямо развивает IFS и AIFS параллельно.
Как из этого получается прогноз для человека?
Допустим, нужно узнать погоду в городе на завтра.
- Спутники, станции, радары и другие источники собирают свежие наблюдения.
- Система усвоения данных формирует максимально точное описание атмосферы.
- Глобальные модели рассчитывают развитие погоды на несколько дней вперёд.
- Региональные модели уточняют прогноз для конкретной территории.
- ИИ-модели делают дополнительные расчёты и сравниваются с физическими моделями.
- Ансамбли оценивают возможные варианты развития погоды.
- Синоптики анализируют результаты и выпускают итоговый прогноз.
- Для опасных явлений дополнительно рассчитываются специальные предупреждения.
А насколько точны прогнозы?
Прогноз на ближайшие часы и сутки обычно намного надёжнее прогноза на неделю или две. Это связано с тем, что атмосфера является хаотической системой: даже небольшие ошибки в исходных данных постепенно увеличиваются.
ИИ-модели уже показывают очень высокую точность для многих задач, но они не являются безошибочными. В исследованиях 2026 года отмечается, что некоторые ИИ-модели могут хорошо прогнозировать температуру на горизонте 10–15 дней, однако при экстремальных явлениях всё ещё существуют проблемы, например недооценка пиковой интенсивности жары.
Поэтому лучший подход — не выбирать между «физикой» и «искусственным интеллектом», а использовать их вместе.
Итог: современный прогноз погоды — это огромная цепочка от спутников и метеостанций до суперкомпьютеров и ИИ. Среди наиболее важных систем 2026 года можно назвать ECMWF IFS, ECMWF AIFS, NOAA GFS, DWD ICON, GEM, HRRR/RRFS, GraphCast, GenCast, Pangu-Weather, Aurora, FourCastNet, FuXi и FengWu. Их результаты сравниваются, объединяются и проверяются метеорологами, после чего мы получаем прогноз, который видим в приложении погоды или слышим по телевидению.
