Vasarį Madagaskaro mieste Tuamasina žmonės rausėsi po sugriautų namų liekanomis. Prieš tai praūžęs ciklonas Gezani nušlavė stogus, išvertė medžius ir paliko tūkstančius be pastogės. Tokie vaizdai kartojasi kiekvieną atogrąžų audrų sezoną – ir dažnai skirtumą tarp gyvybės ir mirties nulemia ne pati audros jėga, o tai, kiek laiko žmonės turėjo jai pasiruošti.

Būtent čia į žaidimą įsijungia algoritmas. Naujas Google sukurtas modelis, pavadintas WeatherNext, remiantis moksliniame žurnale paskelbtu tyrimu, prognozuodamas ciklonų ir taifūnų kelią pranoksta įprastus meteorologinius metodus. Trijų dienų prognozė, sudaryta šiuo modeliu, yra tokia pat tiksli, kaip anksčiau būdavo tik dviejų dienų prognozė. Kitaip tariant, gyventojai pavojaus zonose gali gauti visa para daugiau laiko – supakuoti daiktus, sutvirtinti namus, evakuoti gyvulius ar tiesiog pasiekti saugesnę vietą.

Kodėl viena diena reiškia tiek daug

Skamba nedaug – viena papildoma diena. Tačiau evakuacijų organizatoriams tai esminis skirtumas. Reikia laiko perspėti tolimus kaimus be interneto ryšio, atidaryti prieglaudas, sustabdyti laivybą uoste ir nuspręsti, ar uždaryti mokyklas bei ligonines. Kuo anksčiau tiksliai žinoma audros trajektorija, tuo mažiau žmonių lieka jos kelyje, kai ji galiausiai atsitrenkia į krantą.

Trys dienos tikslumo, kurios anksčiau reikalavo tik dviejų.

Iki šiol orų prognozės buvo skaičiuojamos pagal fizikos modelius – milžiniškas lygčių sistemas, aprašančias atmosferos slėgį, temperatūrą ir vėjo greitį. Toks skaičiavimas reikalauja galingų superkompiuterių, ir net su jais tikslumas ribojamas skaičiavimo galios. Prieš daugiau nei šimtą metų, kai britų matematikas Lewisas Fry Richardsonas pirmasis aprašė šį principą, vienos dienos prognozei apskaičiuoti reikėjo daugiau nei šešių savaičių rankinio darbo – tuomet metodas buvo praktiškai nenaudingas, kol neatsirado kompiuteriai.

Kitoks būdas prognozuoti

DI modelis veikia kitaip. Vietoj to, kad iš naujo skaičiuotų kiekvieną fizikos lygtį, jis remiasi dešimtmečius kauptais orų duomenimis ir ieško juose pasikartojančių raštų. Apmokytas atpažinti, kaip praeityje elgėsi panašios audros, toks modelis gali greičiau ir pigiau sudaryti prognozę, kuri konkuruoja su tradiciniais metodais, o kai kuriais atvejais – ir juos pranoksta. Tai ypač pastebima ilgesnio laikotarpio prognozėse, kur klasikiniai skaičiavimai sunkiausiai išlaiko tikslumą.

Svarbu tai, kad DI čia nekeičia meteorologų darbo, o jį papildo. Panašūs algoritmai per pastaruosius metus vis dažniau naudojami įvairaus laikotarpio prognozėms sudaryti, ir, kitaip nei daugelyje sričių, kur nauja technologija kelia nepasitikėjimą, orų prognozavime ji sutinkama gana palankiai – kaip naudingas papildomas įrankis, o ne grėsmė profesijai.

Lietuvai ir kitoms Europos šalims stiprūs atogrąžų ciklonai tiesiogiai negresia, tačiau tikslesnis audrų prognozavimas svarbus ir čia. Panašūs modeliai jau naudojami prognozuojant škvalus, liūtis ir stiprius vėjus, kurie kasmet padaro žalos Baltijos regiono pakrantėms ir žemės ūkiui. Kuo tiksliau ir anksčiau tokie reiškiniai numatomi, tuo greičiau savivaldybės gali įspėti gyventojus, o gelbėjimo tarnybos – pasiruošti veiksmams. Klimatui šylant ir ekstremalių orų reiškinių daugėjant, kiekviena papildoma valanda ar diena įspėjimui tampa vis vertingesnė – tiek Madagaskare, tiek Europoje.