Прогнозы погоды на срок от двух до шести недель удалось сделать заметно точнее с помощью метода вероятностной коррекции смещения (PBC). Разработчики проверили его на данных ECMWF за 2016–2024 годы и в соревновании AI Weather Quest, где система на основе PBC заняла первое место.
Как работает метод
На сроках свыше двух недель точность традиционных моделей резко снижается: ошибки накапливаются, а атмосфера теряет информацию о начальных условиях. Этот период метеорологи называют субсезонным, или «пустыней предсказуемости». Однако прогнозы на третью–шестую недели нужны для подготовки к засухам и наводнениям, планирования посевной, распределения воды и работы энергетики. Даже модель ECMWF на таких сроках иногда оказывается не лучше климатической нормы.
PBC берет ансамбль прогнозов — десятки расчетов с немного разными начальными условиями — и преобразует его в вероятности для пяти температурных диапазонов: от «намного холоднее нормы» до «намного теплее». Затем два быстрых алгоритма исправляют систематические ошибки. Один учитывает типичные промахи модели в это время года за последние 20 лет, а второй использует линейную регрессию для каждой ячейки глобальной сетки, сопоставляя свежие наблюдения с климатическими данными. Систему переобучают ежедневно.
Результаты испытаний
Для ансамбля ECMWF метод утроил качество прогноза осадков на третью–четвертую недели. Прогнозы температуры и давления, которые раньше уступали климатической норме, стали полезными. По сравнению с уже скорректированными прогнозами ECMWF выигрыш в прогнозировании температуры составил 26–37%.
Качество нейросетевой модели AIFS-SUBS выросло примерно вдвое, а точность прогнозирования наводнений — на 76–92%. В реальном времени систему проверяют в конкурсе AI Weather Quest, который ECMWF проводит с августа 2025 года. Модель MicroDuet на основе PBC обошла 34 команды и модели шести ведущих метеоцентров, заняв первое место по итогам года. В ноябре 2025 года она за месяц предсказала декабрьское похолодание на востоке США, которое не спрогнозировала ECMWF.
Авторы отмечают, что абсолютная точность прогнозов пока остается скромной: метод не моделирует атмосферу заново, а исправляет ошибки исходной системы. При этом PBC требует сравнительно небольших вычислительных ресурсов и может пригодиться метеослужбам небогатых стран. Код модели опубликован открыто.
