
Предсказание будущих условий, таких как погода или климат, на основе текущих данных и моделей.Прогноз — это предсказание будущих условий, таких как погода, климат или солнечная активность, основанное на текущих наблюдениях и математических моделях. В физике и науках о Земле прогнозы необходимы для предвидения явлений, начиная от завтрашнего дождя и заканчивая событиями Эль-Ниньо на годы вперед. Статьи в корпусе подчеркивают, как прогнозы улучшаются с помощью новых источников данных, таких как мюонная томография атмосферы, и передовых вычислительных инструментов, включая нейронные сети и высокоразрешающие симуляции на графических процессорах.
Научная основа прогнозирования погоды была заложена в начале XX века Вильгельмом Бьеркнесом, который предположил, что погоду можно предсказывать, решая физические уравнения. Первый численный прогноз погоды был выполнен в 1950 году Чарни, Фьёртофтом и фон Нейманом с использованием компьютера.
Прогнозирование основано на сборе данных с датчиков (например, спутников, метеостанций, мюонных детекторов) и их подаче в модели, которые имитируют физические процессы системы. Эти модели решают уравнения гидродинамики, термодинамики и переноса излучения, часто используя ансамблевые методы для учета неопределенности. Машинное обучение все чаще применяется для выявления закономерностей в исторических данных и уточнения прогнозов, как показано в статье о нейронных сетях, предсказывающих беспрецедентные события.
Прогнозы используются в сельском хозяйстве, авиации, при подготовке к стихийным бедствиям и управлении энергетикой, а также для предсказания солнечных вспышек, которые могут нарушить работу спутников и электросетей.
В статье «StretchCast» описывается метод прогнозирования, который обеспечивает переменную детализацию, позволяя уточнять прогнозы для конкретных регионов, например, для города, без лишних вычислительных затрат на весь земной шар.





















