Рассматривается актуальная задача краткосрочного прогнозирования суточных атмосферных осадков с использованием метеорологической информации и данных, полученных на основе измерений напряженности электрического поля атмосферы, но без привлечения данных о прошлых значениях осадков. Проведенные исследования показали высокую эффективность применения искусственного интеллекта в решении поставленной задачи, в частности, таких методов машинного обучения, как модели градиентного бустинга, деревья решений, нейронные сети. Данные для исследования за период с 2020 по 2025 год получены с метеостанции Нальчик (Россия, WMO ID 37212) и измерителя напряженности электрического поля EFM-100 установленного на крыше здания ФГБУ «ВГИ».
Представлен краткий обзор современных средств и методов наукастинга порывов приземного ветра с использованием выходной продукции численного прогноза погоды, радиолокационных наблюдений и приемов машинного обучения. Приводятся соответствующие определения и термины, описываются наблюдательные инструменты и методы обработки наблюдений, обсуждаются модели ветровых порывов и системы их наукастинга. Обзор составлен с учетом оперативных отечественных технологий, задействованных в проведенных в 2024 году испытаниях версии системы наукастинга порывов.
Изложены результаты испытаний системы наукастинга порывов приземного ветра, проведенных в мае-сентябре 2024 года в Гидрометцентре России с применением алгоритма машинного обучения “Случайный лес” к выходной продукции статистической модели наукастинга pySTEPS и системы численного прогноза погоды COSMO-Ru2.2. Оценена значимость наблюдений автоматических метеостанций Центрального федерального округа в качестве контрольных данных для наукастинга порывов ветра. Выявлены некоторые систематические особенности численных прогнозов порывов в период испытаний. Обсуждаются проблемы синхронизации данных от различных источников, детально анализируется погодная ситуация с заметными порывами на территории Московской области, приводятся оценки качества с помощью показателя FSS. В разработанной версии системы наукастинга, на накопленной информационной базе и по значениям показателя FSS горизонт полезного прогноза порывов ветра ограничен 30 минутами.