Eestis panevad äärmuslikud ilmaolud prognoosid proovile

Keskkonnaagentuuri direktor Taimar Ala sõnul parandab sünoptiku töö mudelprognoosi täpsust 10-18 protsenti. Tehisaru töötleb andmeid kiiresti, kuid haruldaste ja väga lokaalsete ilmaäärmuste ennustamisel jääb selle võimekus veel napiks.

Taimar Ala sõnul panevad Eestis sagenenud äärmuslikud ilmaolud nii ilmaennustusmudelid kui ka sünoptikud järjest suurema surve alla. Keskkonnaagentuuri direktor ütles saates „Huvitaja”, et väide prognooside üldisest ebatäpsusest ei vasta tema hinnangul tõele.

„Kui kõige lihtsamate parameetrite nagu temperatuur, sademed ja tuul osas hakkab ennustustäpsus minema 90 protsendist allapoole, ütleksin ma, et meil on kriis,” ütles Ala.

Mudelite kõrval jääb inimene

Tänapäevane numbriline ilmaennustus jagab atmosfääri arvutuslikeks kihtideks ning ühe olukorra hindamisel kasutatakse sageli rohkem kui 50 mudeliväljundit. Need moodustavad võimalike arengute vahemiku, mille põhjal sünoptik prognoosi koostab.

Inimese lisatud oskus parandab Ala sõnul prognoosi 10-18 protsenti. Sünoptik suudab võrrelda mudeli tulemust varasema kogemusega ja märgata olukordi, kus arvutuslik stsenaarium võib tegelikkusest kõrvale kalduda.

Eriolukordades tehakse arvutused palju tihedama ruudustikuga. Prantsusmaal koostati Pariisi olümpiamängude ajaks prognoose mõnesajameetrise täpsusega, kuid igapäevaselt oleks selline töö liiga aeglane ja kallis.

Tehisaru piirid

Tehisaru suudab suuri andmemassiive töödelda tuhandeid kordi kiiremini ning annab lühiajalistes hetkeennustustes sageli häid tulemusi. Haruldaste sündmuste puhul võib algoritm aga riski tegelikust väiksemaks hinnata, sest see tugineb peamiselt varem nähtud mustritele.

Ala sõnul tekivad kliimamuutuste ajal äärmuslikud nähtused kiiremini ning võivad olla samal ajal lühiajalised, väga intensiivsed ja kitsalt lokaliseeritud. Selliseid sadusid või muid sündmusi on keeruline täpselt tabada.

Euroopa ilmakeskused hakkasid tehisarul põhinevaid lahendusi jõulisemalt arendama pärast seda, kui Aasia teadlased näitasid, et nende närvivõrgud võivad klassikaliste prognoosimudelite kvaliteedinäitajaid ületada. Ala hinnangul ei saa masinõpe siiski veel atmosfäärifüüsikat asendada: ilma klassikaliste mudelite toeta hakkaks algoritm kiiresti eksima.

Keskkonnaagentuuri direktor peab üheks tulevikusuunaks ka koduste ilmajaamade andmete kasutamist. Eesti riiklik vaatlusvõrk hõlmab umbes sadat punkti, kuid ei kirjelda iga küla või metsatuka mikrokliimat. Õigesti paigutatud ja usaldusväärsed kodujaamad võiksid tema sõnul mudelprognoose täiendada.