การพยากรณ์อากาศที่แม่นยำยิ่งขึ้น
(ourworldindata.org)- การพยากรณ์อากาศไม่ได้มีไว้เพื่อความสะดวกในชีวิตประจำวันเท่านั้น แต่ได้กลายเป็น โครงสร้างพื้นฐานด้านการบริหารความเสี่ยง สำหรับการรับมือพายุ·คลื่นความร้อน ภาคเกษตร โครงข่ายไฟฟ้า และการขนส่งทางอากาศ·ทางทะเล
- ความแม่นยำเพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา โดยปัจจุบัน พยากรณ์ 4 วัน ของ Met Office มีความแม่นยำพอ ๆ กับพยากรณ์ 1 วันเมื่อ 30 ปีก่อน และค่าคลาดเคลื่อนเส้นทางพายุเฮอริเคนในสหรัฐฯ ที่ 48 ชั่วโมงก็ลดลงจาก 200~400 ไมล์ทะเลในทศวรรษ 1970 เหลือราว 50 ไมล์ทะเลในปัจจุบัน
- เครือข่ายการสังเกตการณ์ที่หนาแน่นขึ้น คอมพิวเตอร์ที่เร็วขึ้น แบบจำลองพยากรณ์เชิงตัวเลข ที่ซับซ้อนขึ้น ตลอดจนการส่งข้อมูลผ่านสมาร์ตโฟน·ออนไลน์ ช่วยยกระดับทั้งคุณภาพการพยากรณ์และความเร็วในการนำไปใช้
- ประเทศรายได้น้อยยังมีช่องว่างขนาดใหญ่เพราะขาดอุปกรณ์สังเกตการณ์และมีความถี่ในการรายงานต่ำ ทำให้ พยากรณ์ 7 วัน ของประเทศร่ำรวยอาจแม่นยำกว่าพยากรณ์ 1 วันของบางประเทศรายได้น้อย
- แม้การพยากรณ์จะแม่นยำ แต่หากส่งไปไม่ถึงผู้คนอย่างทันท่วงทีก็จะมีประสิทธิผลจำกัด และระบบเตือนภัยล่วงหน้ารวมถึงเทคโนโลยี AI·โดรน·มือถือ คือกุญแจสำคัญในการลดช่องว่างด้านการเข้าถึง
การพยากรณ์อากาศที่ไกลเกินกว่าข้อมูลในชีวิตประจำวัน
- การพยากรณ์อากาศไม่ได้มีไว้แค่ช่วยเตรียมบาร์บีคิวหรือพกร่ม แต่เชื่อมโยงโดยตรงกับ ชีวิตและปากท้อง
- หากรู้ล่วงหน้าเรื่องพายุ คลื่นความร้อน และภัยพิบัติ ชุมชนก็จะมีเวลาในการลดความเสียหายได้มากขึ้น
- เกษตรกรพึ่งพาการพยากรณ์เมื่อต้องตัดสินใจเรื่องการเพาะปลูก การชลประทาน การใช้ปุ๋ย และการรับมือโรคพืชกับแมลงศัตรูพืช
- ผู้ดูแลโครงข่ายไฟฟ้าใช้ข้อมูลอากาศเพื่อคาดการณ์ความต้องการใช้พลังงานสำหรับทำความร้อน·ความเย็น และปริมาณการผลิตไฟฟ้าจากลม·แสงอาทิตย์
- สำหรับนักบินและลูกเรือ นี่คือข้อมูลจำเป็นเพื่อให้การขนส่งทางอากาศ·ทางทะเลปลอดภัย
ความแม่นยำของการพยากรณ์ที่ดีขึ้นมากในช่วงหลายทศวรรษ
- มนุษย์พยายามพยากรณ์อากาศกันมานานแล้ว แต่จุดเปลี่ยนสำคัญเกิดขึ้นหลังทศวรรษ 1960 จากการนำ แบบจำลองเชิงตัวเลขบนคอมพิวเตอร์ มาใช้
- UK Met Office ออกพยากรณ์อากาศฉบับแรกสำหรับเรือในปี 1859 และอีก 2 ปีถัดมาก็เผยแพร่พยากรณ์อากาศสู่สาธารณะเป็นครั้งแรก
- ปัจจุบัน พยากรณ์ 4 วัน ของ Met Office มีความแม่นยำเท่ากับพยากรณ์ 1 วันเมื่อ 30 ปีก่อน
- ข้อมูลค่าคลาดเคลื่อนเส้นทางพายุเฮอริเคน·ไซโคลนของ National Hurricane Center สหรัฐฯ ก็แสดงให้เห็นว่าพัฒนาขึ้นมากเช่นกัน
- ในทศวรรษ 1970 ค่าคลาดเคลื่อนเส้นทางของพยากรณ์ 48 ชั่วโมงอยู่ที่ 200~400 ไมล์ทะเล
- ปัจจุบันค่าคลาดเคลื่อนเส้นทางของพยากรณ์ 48 ชั่วโมงอยู่ที่ราว 50 ไมล์ทะเล
- พยากรณ์ 72 ชั่วโมงในช่วงทศวรรษ 1960~70 มีค่าคลาดเคลื่อนเกิน 400 ไมล์ทะเล แต่ปัจจุบันลดลงเหลือต่ำกว่า 80 ไมล์
- เมื่อสามารถคาดการณ์จุดขึ้นฝั่งของเฮอริเคนได้แม่นยำขึ้นล่วงหน้า 3~4 วัน เมืองและชุมชนก็เตรียมรับมือได้ดีขึ้น และยังช่วยลดการอพยพที่ไม่จำเป็นซึ่งในอดีตอาจต้องประกาศใช้
ความก้าวหน้าของการพยากรณ์ระยะยาวจากแบบจำลองระดับโลก
- European Centre for Medium-Range Weather Forecasts พัฒนาแบบจำลองอากาศเชิงตัวเลขระดับโลก
- หน่วยงานอุตุนิยมวิทยาแห่งชาติมักใช้การประมวลผลความละเอียดสูงกว่าสำหรับพยากรณ์ระดับภูมิภาค แต่แบบจำลองระดับโลกก็เป็นข้อมูลนำเข้าที่สำคัญของระบบเหล่านั้น
- การวิเคราะห์ความคลาดเคลื่อนของ ECMWF เปรียบเทียบความต่างระหว่างพยากรณ์ล่วงหน้า 3 วัน 5 วัน 7 วัน และ 10 วัน กับสภาพอากาศจริง
- ตัวชี้วัดที่ใช้ในการวิเคราะห์คือ ความสูงศักย์ที่ 500 hPa ซึ่งเป็นตัวชี้วัดทางอุตุนิยมวิทยาที่เกี่ยวข้องกับความกดอากาศและมีอิทธิพลต่อรูปแบบสภาพอากาศ
- พยากรณ์ 3 วันมีความแม่นยำค่อนข้างสูงมาตั้งแต่ทศวรรษ 1980 และปัจจุบันมีความแม่นยำราว 97%
- ยิ่งช่วงพยากรณ์ยาวขึ้น ความก้าวหน้าที่เห็นก็ยิ่งเด่นชัด
- ในช่วงต้นทศวรรษ 2000 พยากรณ์ 5 วันไปถึงระดับที่เรียกว่า “แม่นยำมาก”
- ปัจจุบันพยากรณ์ 7 วันกำลังเข้าใกล้มาตรฐานนั้น
- พยากรณ์ 10 วันยังไม่ถึงระดับเดียวกัน แต่ก็ดีขึ้นอย่างต่อเนื่อง
ปัจจัยทางเทคนิคที่ทำให้ความแม่นยำดีขึ้น
- ข้อมูลการสังเกตการณ์ครอบคลุมพื้นที่กว้างขึ้นและมีความละเอียดสูงขึ้น
- มีการใช้ ข้อมูลดาวเทียม ที่มากขึ้นและดีขึ้น
- สถานีตรวจวัดภาคพื้นดินครอบคลุมพื้นที่ต่าง ๆ ได้หนาแน่นขึ้น
- ความแม่นยำของอุปกรณ์ตรวจวัดก็สูงขึ้นด้วย
- แบบจำลองพยากรณ์เชิงตัวเลขรับค่าการสังเกตการณ์เหล่านี้เป็นข้อมูลนำเข้าเพื่อคาดการณ์สภาพอากาศ
- ประสิทธิภาพคอมพิวเตอร์ที่ดีขึ้นทำให้สามารถคำนวณบนกริดที่ละเอียดกว่าเดิมได้
- ในอดีต Met Office จำลองโลกด้วยกริดกว้าง 90 กม.
- ปัจจุบันลดลงมาถึงกริด 1.5 กม.
- ยิ่งความละเอียดสูง ปริมาณการคำนวณที่ต้องใช้ก็ยิ่งเพิ่มขึ้นมาก
- วิธีเปลี่ยนค่าการสังเกตการณ์ให้เป็นผลลัพธ์ของแบบจำลองก็พัฒนาขึ้น ทำให้จับระบบอากาศที่ซับซ้อนได้ละเอียดกว่ามุมมองโลกแบบเรียบง่ายในอดีต
- การเปลี่ยนแปลงของวิธีส่งต่อข้อมูลก็ทำให้การพยากรณ์ใช้งานได้จริงมากขึ้น
- ในอดีต ผู้คนได้รับข้อมูลอัปเดตวันละครั้งผ่านหนังสือพิมพ์รายวัน
- หลังวิทยุและทีวีแพร่หลาย ก็สามารถรับการแจ้งเตือนได้วันละหลายครั้ง
- ปัจจุบันสามารถดูการอัปเดตระดับนาทีผ่านออนไลน์และสมาร์ตโฟนได้
ช่องว่างด้านการพยากรณ์ที่ยังคงอยู่ในประเทศรายได้น้อย
- ในสกอตแลนด์ ผู้คนสามารถเปิดแอปสมาร์ตโฟนแล้วดูพยากรณ์ 5 วันที่ค่อนข้างแม่นยำได้ภายในไม่กี่วินาที แต่ข้อมูลระดับเดียวกันนี้ไม่ได้มีให้ทุกคน
- ตามบทความวิชาการล่าสุดของ Manuel Linsenmeier และ Jeffrey Shrader พยากรณ์ 7 วัน ของประเทศร่ำรวยอาจแม่นยำกว่าพยากรณ์ 1 วันของบางประเทศรายได้น้อย
- แม้ว่าพยากรณ์ของแต่ละประเทศในทุกระดับรายได้จะดีขึ้นตามเวลา แต่ช่องว่างด้านคุณภาพในปัจจุบันยังใหญ่ใกล้เคียงกับช่วงทศวรรษ 1980
- หัวใจของช่องว่างนี้คือโครงสร้างพื้นฐานด้านการสังเกตการณ์และความถี่ในการรายงาน
- ประเทศที่ยากจนกว่ามีอุปกรณ์ตรวจวัดภาคพื้นดินและเรดิโอสondeน้อยกว่ามาก
- ความถี่ในการรายงานข้อมูลอากาศก็ต่ำกว่ามากเช่นกัน
- ยังมีความต่างอย่างมากในด้านการใช้จ่ายเกี่ยวกับข้อมูลอากาศ·ภูมิอากาศ
- ประเทศรายได้น้อยใช้จ่ายต่อหัวต่ำกว่าประเทศรายได้สูงราว 15~20 เท่า
- แต่หากคิดตามขนาดเศรษฐกิจ สัดส่วนการใช้จ่ายต่อ GDP ของประเทศรายได้น้อยกลับสูงกว่า
การพยากรณ์ที่จำเป็นยิ่งกว่าสำหรับผู้คนที่เปราะบางที่สุด
- แรงงานในประเทศรายได้น้อย 60% ทำงานในภาค เกษตรกรรม ซึ่งเป็นภาคส่วนที่พึ่งพาสภาพอากาศอย่างมาก
- หลายคนในกลุ่มนี้เป็นเกษตรกรรายย่อย และมักยากจนอย่างรุนแรง
- การพยากรณ์ที่แม่นยำช่วยการตัดสินใจของเกษตรกรได้โดยตรง
- ช่วยให้รู้ช่วงเวลาที่เหมาะสมที่สุดในการเพาะปลูก
- ช่วยให้รู้ล่วงหน้าว่าช่วงใดต้องการชลประทานมากที่สุด หรือช่วงใดมีความเสี่ยงสูงที่ปุ๋ยจะถูกชะล้าง
- หากได้รับคำเตือนเรื่องโรคพืชหรือแมลงศัตรูพืช ก็สามารถปกป้องพืชผลได้เมื่อการระบาดใกล้เกิดขึ้น และลดการใช้ยาฆ่าแมลงได้เมื่อความเสี่ยงต่ำ
- เมื่อเข้าถึงการพยากรณ์ได้มากขึ้น ก็จะใช้ทรัพยากรมีค่าอย่างน้ำ ปุ๋ย และแรงงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
- การพยากรณ์อากาศที่ดีสร้างความแตกต่างอย่างมาก โดยเฉพาะกับผู้คนที่ยากจนที่สุดในโลก
ความแม่นยำอย่างเดียวไม่เพียงพอ
- การเตรียมพร้อมรับมือไซโคลน คลื่นความร้อน น้ำท่วม และคลื่นพายุซัดฝั่ง ต้องมีทั้งความแม่นยำของการพยากรณ์และ ระบบการส่งต่อข้อมูล
- หากได้รับพยากรณ์ที่แม่นยำล่วงหน้าหลายวัน เมืองและชุมชนก็จะเตรียมตัวได้
- สามารถปกป้องที่อยู่อาศัยได้
- หน่วยบริการฉุกเฉินสามารถเตรียมพร้อมเพื่อสนับสนุนการฟื้นฟูได้
- ภัยพิบัติที่ร้ายแรงที่สุดจำนวนมากในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา ถูกพยากรณ์ได้อย่างแม่นยำล่วงหน้า แต่จุดล้มเหลวร่วมกันคือ การสื่อสารที่ไม่มีประสิทธิภาพ
- การพยากรณ์จะมีคุณค่าเมื่อส่งถึงผู้คนในรูปแบบที่พวกเขาสามารถนำไปตอบสนองได้จริง
- World Meteorological Organization ประเมินว่าประมาณ 1 ใน 3 ของโลก ส่วนใหญ่อยู่ในประเทศที่ยากจนที่สุด ยังไม่มีระบบเตือนภัยล่วงหน้า
บทบาทของการลงทุนและเทคโนโลยีใหม่
- ในบางพื้นที่ การมีทั้งพยากรณ์ที่ดีและการส่งข้อมูลที่รวดเร็วอาจดูเป็นเรื่องปกติ แต่เพียงแค่ทำให้ทุกคนเข้าถึงสิ่งนี้ได้ ก็สร้างความเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ได้แล้ว
- ในสถานการณ์ที่การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเพิ่มความเสี่ยงของภัยพิบัติที่เกี่ยวข้องกับสภาพอากาศ การพยากรณ์ที่ดีขึ้นคือเครื่องมือสำคัญของ การปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ
- การลดช่องว่างนี้จำเป็นต้องมีการลงทุนที่เหมาะสมและการสนับสนุนทางการเงิน
- เทคโนโลยีใหม่อาจเร่งความเร็วของการปรับปรุงได้
- งานวิจัยล่าสุดที่ตีพิมพ์ใน Nature ระบุว่าระบบ AI Pangu-Weather สามารถพยากรณ์ได้แม่นยำเทียบเท่าหรือดีกว่าหน่วยงานอุตุนิยมวิทยาชั้นนำ และทำได้เร็วกว่าเดิมสูงสุดถึง 10,000 เท่า
- Pangu-Weather ได้รับการฝึกจากข้อมูลย้อนหลัง 39 ปี
- เมื่อการพยากรณ์ทำได้เร็วขึ้น ต้นทุนการดำเนินงานก็ลดลง และอาจช่วยให้ประเทศที่มีงบประมาณจำกัดเข้าถึงผลลัพธ์ที่ดีกว่าได้
- เทคโนโลยีที่เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นสามารถช่วยลดช่องว่างในพื้นที่ที่ไม่มีสถานีตรวจอากาศภาคพื้นดิน
- โดรนที่ติดตั้งเซ็นเซอร์สามารถสำรวจพื้นที่เฉพาะและสร้างแผนที่ความละเอียดสูงได้
- หากผสานวิธีสร้างการพยากรณ์ที่ต้นทุนต่ำและมีประสิทธิภาพเข้ากับเทคโนโลยีมือถือ ก็จะส่งข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว
- บางบริษัทได้ส่งข้อความแนะนำช่วงเวลาหว่านปลูกให้เกษตรกรในประเทศรายได้น้อยแล้ว
- นวัตกรรมเหล่านี้จำเป็นทั้งต่อการสร้างประเทศที่รับมือกับสภาพอากาศปัจจุบันได้แข็งแกร่งขึ้น และต่อโลกที่สภาพอากาศอาจยิ่งรุนแรงสุดขั้วมากขึ้นในอนาคต
1 ความคิดเห็น
ความคิดเห็นจาก Hacker News
ดูเหมือนว่าพยากรณ์จะดีแค่ไหนขึ้นอยู่กับว่าใช้ โมเดลสภาพอากาศ ใด สภาพอากาศบน Apple Watch ดูเหมือนจะตรงกับ GFS เกือบเป๊ะ แต่ GFS ใช้ได้ดีพอสำหรับพยากรณ์ระยะกลาง ส่วนระยะสั้นไม่ค่อยมีประโยชน์นัก ผมมองว่าล่วงหน้าหนึ่งหรือสองวัน NAM ดีกว่า และล่วงหน้าไม่กี่ชั่วโมง HRRR ดีกว่า
เราสามารถดูข้อมูลดิบเองได้ แทนที่จะปล่อยให้บริการรวบรวมบางเจ้าทำให้สภาพอากาศถูกทำให้ง่ายลง: https://weather.cod.edu/forecast/
ในอีเวนต์ใหญ่ ๆ การบรีฟสื่อของ National Weather Service ใช้ได้ดี แต่บางครั้งการอัปเดตก็หยุดเร็วเกินไป ไม่กี่สัปดาห์ก่อนมีโอกาสสูงที่นิวยอร์กจะมีหิมะตกหนัก แต่การอัปเดตหยุดไปแถว 9 โมงเช้า ขณะที่พยากรณ์ว่าหิมะจะเริ่มประมาณบ่ายโมง พอดูโมเดลระยะสั้นแล้ว โอกาสหิมะกำลังลดลง และความจริงแทบไม่มีหิมะสะสมเลย ยิ่งเข้าใกล้อีเวนต์ พยากรณ์ก็ยิ่งแม่นขึ้น ดังนั้นถ้าต้องการก็สามารถดูข้อมูลเพิ่มเองได้ทุกเมื่อ
ไม่รู้ว่ามีใครดู Skip Talbot ไหม แต่เขาดู helicity swath ของ HRRR สำหรับอีกไม่กี่ชั่วโมงข้างหน้าแล้วพบค่าขนาดใหญ่ และเส้นทางที่ HRRR คาดว่าจะมีการหมุนรุนแรงก็แทบตรงกับเส้นทางของทอร์นาโดขนาดใหญ่ที่เกิดขึ้นจริง
https://www.youtube.com/@markfinanweather
สิ่งสำคัญไม่ใช่แค่ว่าพรุ่งนี้มีโอกาสฝนตก 50% แต่เป็นข้อมูลรายชั่วโมง เช่น ตอน 9 โมงเช้าที่ผมเดินทางไปทำงานมีโอกาสเกิดฝน 10% และตอนเที่ยงมีโอกาส 90% ถ้าฝนตกก็ต้องดูทั้งลมและอุณหภูมิประกอบด้วย และข้อมูลเหล่านี้ควรถูกนำเสนอเหมือนภาพโมเสก
สำหรับจุดประสงค์นี้ ผมรู้สึกว่าพยากรณ์ท้องถิ่นรายชั่วโมงของ NOAA ไม่มีใครเทียบได้: ไปที่ https://www.weather.gov/okx/ ใส่รหัสไปรษณีย์ แล้วเข้าไปที่พยากรณ์ท้องถิ่นรายชั่วโมง
ตัวอย่าง: https://forecast.weather.gov/MapClick.php?lat=33.797&lon=-11...
อยากให้มีแอป Android ที่ให้รายละเอียดระดับนี้ และถ้าเป็นไปได้ก็ขอเป็นแอปที่ไม่แอบฟังไมโครโฟนด้วย
https://windy.com
แม่ยายผมมักจะเล่าสภาพอากาศที่ถาม Google หรือเห็นจากทีวีให้ฟัง ซึ่งโดยมากผิด ข้อมูลที่ยังไม่ถูกรวบยอดนั้นยอดเยี่ยม และแทบจะถูกต้องกว่าแหล่งอื่นที่รายงานอยู่เสมอ
ขอแนะนำ The Weather Machine ของ Andrew Blum เป็นหนังสือที่พูดถึงประวัติของการพยากรณ์ และสิ่งที่กำลังเกิดขึ้นเบื้องหลังในปัจจุบัน
หนังสือไล่ตามตั้งแต่สถานีสังเกตการณ์อากาศเก่า ๆ การปล่อยดาวเทียมใหม่ ความพยายามของนักวิทยาศาสตร์ในการสร้างโมเดลซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของบรรยากาศ ไปจนถึงประวัติของอัลกอริทึมเหล่านั้น และพูดถึงว่าเราได้เข้าสู่ยุคทองของอุตุนิยมวิทยาแล้ว แต่ยังไม่เชื่อมั่นเครื่องมือเหล่านั้นมากพอ และยังไม่อาจรับประกันความร่วมมือระหว่างประเทศอันเปราะบางที่ทำให้ระบบอุตุนิยมวิทยาสมัยใหม่เป็นไปได้
https://www.andrewblum.net/the-weather-machine-2
https://www.goodreads.com/en/book/show/42079139
หากสนใจประวัติยุคแรกมาก ๆ ของอุตุนิยมวิทยา The Invention of Clouds ซึ่งพูดถึง Luke Howard ก็น่าอ่านเช่นกัน
https://www.goodreads.com/book/show/1148768.The_Invention_of...
https://en.wikipedia.org/wiki/Luke_Howard
จากที่จำได้ว่าเคยอ่านใน The Signal and The Noise ผู้คนมีแนวโน้มจะรู้สึกว่าพยากรณ์อากาศไม่ดี เมื่อมีการบอกว่าโอกาสฝนตกต่ำกว่า 50% แต่ฝนดันตก
การที่บอกว่าฝนไม่น่าจะตกแต่กลับตกนั้นน่าหงุดหงิด แต่การที่บอกว่าฝนน่าจะตกแล้วกลับเป็นวันที่อากาศแจ่มใส ถือเป็นผลลัพธ์ที่คาดไม่ถึงในทางที่ดี ดังนั้นถ้าจะทำให้คนตัดสินว่าเป็น “พยากรณ์ที่ดี” ก็ต้องปรับโอกาสฝนตกให้สูงเกินจริงอย่างไร้เหตุผล และเนื้อหาในนั้นบอกว่าบริการพยากรณ์อากาศสำหรับผู้บริโภคก็ทำแบบนั้น
https://en.wikipedia.org/wiki/The_Signal_and_the_Noise
เนเธอร์แลนด์มีฝนตกแบบเฉพาะพื้นที่มาก แม้วันนี้โอกาสฝนตกจะเป็น 100% ก็อาจตกกระจายอยู่แค่ 1–2 ชั่วโมงในระหว่างวัน และบางครั้งตกหนักมากแล้วก็หยุดทันที กรณีที่พลาดมักเป็นตอนที่เมฆฝนที่กำลังเคลื่อนที่เฉียดพลาดไปเพราะลมเปลี่ยนเพียงนิดเดียว
แต่จริง ๆ แล้ว วิธีที่พยากรณ์จะผิดมีนับไม่ถ้วน ส่วนวิธีที่จะถูกมีอยู่แค่ไม่กี่แบบ
โดยรวมแล้ว ผมมองว่าการพยากรณ์อากาศแม่นยำอย่างน่าทึ่ง ในแถบมิดเวสต์ โดยเฉพาะเขตตลาด Chicago สภาพอากาศต้องผ่านพื้นที่กว้างใหญ่ของสหรัฐฯ หรือแคนาดามาก่อนจะมาถึงเรา จึงเป็นแบบนั้น ส่วนพื้นที่ชายฝั่งที่มีความแปรปรวนสูงและคาดการณ์ยากอาจต่างออกไป
ถ้าอยู่ในพื้นที่ที่มี เฮอริเคน บ่อยอย่าง Florida จะรู้ว่าการพยากรณ์ดีขึ้นมาก แต่ก็ยังรู้สึกว่ายังมีช่องให้พัฒนาอีกมาก
ไม่ได้มีส่วนเกี่ยวข้องใด ๆ แต่ถ้าอยากดูว่าพยากรณ์ไหนดีที่สุดในเมืองของคุณ ขอแนะนำ https://www.forecastadvisor.com/ ผมดูเว็บนี้แล้วเปลี่ยนผู้ให้บริการข้อมูลอากาศไปเลย และตอนนี้ดูดีขึ้นมาก
ถ้าสนใจการอ่านสภาพอากาศโดยไม่ใช้พยากรณ์ หรือใช้เพื่อเสริมพยากรณ์ หนังสือของ Gooley เรื่อง The Secret World of Weather: How to Read Signs in Every Cloud, Breeze, Hill, Street, Plant, Animal, and Dewdrop ก็อ่านสนุก
แอปท้องถิ่นดึงข้อมูลจาก Japan Meteorological Agency, Apple Weather ก็เช่นกัน และหลังอัปเดตล่าสุด Carrot Weather ก็เป็นแบบนั้นด้วย แต่ Apple Weather กับ Carrot Weather ยังให้ผลลัพธ์ต่างกันอยู่
เวลาเดินทางออกนอกญี่ปุ่น ผมยิ่งไม่รู้เข้าไปใหญ่ จึงตั้งแหล่งข้อมูลของ Carrot Weather เป็น Apple Weather อย่างน้อยก็เพราะมันดึงข้อมูลจากบริการอุตุนิยมวิทยาท้องถิ่นเมื่อทำได้: https://developer.apple.com/weatherkit/data-source-attributi...
บทความนี้พูดถึงการพยากรณ์ระยะยาวเป็นหลัก แต่ผมก็ประทับใจกับคุณภาพและความน่าเชื่อถือของ การแจ้งเตือนพายุที่กำลังจะมาถึงในไม่ช้า ด้วย มันเคยช่วยให้ผมหลีกเลี่ยงการเปียกโชกจากฝนหนัก หรือให้ผมจอดรถพักก่อนฝนชุดใหญ่จะมาถึง
แม้จะไม่ค่อยได้รับความสนใจมากนัก แต่ตามที่บทความบอก ความก้าวหน้ายังคงเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องและมีความหมาย
มีการบอกว่าการปรับปรุงพยากรณ์ในประเทศรายได้น้อยยังถูกประเมินค่าต่ำไป ผมสงสัยว่ามีงานวิจัยที่คาดการณ์หรือไม่ว่าพยากรณ์ที่ดีขึ้นจะส่งผลอย่างไร การใช้เทคโนโลยีช่วยคนยากจนเป็นโครงการที่นักการกุศลจำนวนมากน่าจะสนใจ และหวังว่าจะได้ผลดีกว่าสิ่งอย่าง gravity light
เทคโนโลยีสมัยใหม่น่าทึ่งจริง ๆ
ผมเป็นคนสร้าง API อากาศโอเพนซอร์ส open-meteo.com
อนาคตของการพยากรณ์อากาศมีแนวโน้มจะพึ่งพาโมเดล AI อย่างมาก บทความกล่าวถึง Pangu Weather และในคอมเมนต์ HN ก็มี GraphCast เป็นตัวอย่างด้วย ที่น่าสนใจคือเมื่อวันที่ 1 มีนาคม European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF) ได้เปิดเผยโมเดลอากาศ AI ใหม่ชื่อ AIFS เป็นโอเพนดาต้า
โมเดลนี้ไม่เพียงแม่นยำกว่าโมเดลเชิงตัวเลขแบบเดิม แต่ยังต้องใช้พลังประมวลผลน้อยกว่ามากในการรันด้วย ECMWF ยังเผยแพร่การเปรียบเทียบที่แสดงว่า AIFS เหนือกว่าโมเดลอื่นในด้านความแม่นยำของการพยากรณ์: https://www.ecmwf.int/en/about/media-centre/aifs-blog/2024/f...
สิ่งที่กล่าวไว้ในบทความโดยรวมแล้วถูกต้อง ข้อมูลต้นทางที่ดีกว่า คอมพิวเตอร์ที่เร็วขึ้น กริดที่ละเอียดขึ้น อัลกอริทึมพยากรณ์ที่ดีขึ้น ฯลฯ ทำให้ข้อมูลสภาพอากาศในปัจจุบันโดยรวมดีขึ้นมาก
แต่ก็หมายความว่าหากต้องการผลลัพธ์ที่ดีขึ้นในระดับบุคคล ก็ต้องใช้ความพยายามมากขึ้นเช่นกัน ต้องพิจารณาว่าแอปใช้อัลกอริทึมอะไร มีการปรับให้เป็นท้องถิ่นถึงระดับย่านหรือถนนหรือไม่ อัปเดตบ่อยแค่ไหน GPS แม่นยำหรือไม่ เป็นต้น ปกติเราไม่ค่อยคิดถึงเรื่องเหล่านี้ แต่การปรับเพียงเล็กน้อยก็อาจทำให้ผลลัพธ์ดีขึ้นมากได้
ยอมรับว่าการพยากรณ์ดีขึ้นจริง แต่เคยมีครั้งหนึ่งฝนตกค่อนข้างแรงทั่วทั้งเมืองนานเกิน 30 นาที แอปสภาพอากาศก็ยังไม่ยอมรับว่าตอนนี้ฝนตก และแสดงแค่ มีเมฆมาก เท่านั้น จนถึงตอนนี้ก็ยังไม่เข้าใจว่ามันเป็นไปได้อย่างไร
เคยเห็นเหตุการณ์คล้ายกันใน Minnesota ตอนขับรถท่ามกลางพายุหิมะ แต่บนเรดาร์กลับไม่เห็นอะไรเลย
กรณีหลังค่อนข้างพบได้บ่อย แบบจำลองใช้ การประเมินเชิงความน่าจะเป็น ที่เงื่อนไขเริ่มต้นหลายแบบให้ผลลัพธ์ต่างกัน และจำนวนของ “ผลลัพธ์ที่ฝนตก” จะเป็นตัวกำหนดความน่าจะเป็นของฝน จึงไม่จำเป็นต้องถูกอัปเดตตามสภาพที่สังเกตได้จริงเสมอไป
ถึงอย่างนั้นก็เห็นด้วยกับความงุนงงและความประชดประชันนั้น มันยังดีไม่พอจริง ๆ พูดแบบนี้เพราะเคยทำหน้าที่ออกพยากรณ์แบบ “ล้าหลังอยู่เสมอ” แบบนี้มาก่อน
ตอนมัธยมปลายเคยเรียนอุตุนิยมวิทยา และครูให้ฝึกพยากรณ์ทุกวัน ซึ่งคิดว่าน่าจะเป็นประโยชน์โดยเฉพาะกับคนที่ให้น้ำหนักกับประสบการณ์ส่วนตัวของตัวเองมากเกินไป
แค่พยากรณ์สภาพอากาศของวันถัดไปด้วยตัวเอง แล้วเปรียบเทียบกับพยากรณ์ที่ประกาศไว้เท่านั้น คะแนนไม่ได้ขึ้นอยู่กับว่าแม่นแค่ไหน แต่ขึ้นอยู่กับว่าทำแบบฝึกนี้อย่างเป็นระบบหรือไม่
ถ้าได้ลองทำจะเริ่มประเมินคุณภาพของการพยากรณ์สูงขึ้น และจะรู้ว่าคำพูดที่ว่า “นักพยากรณ์อากาศผิดตลอด” ไม่จริงเลย ข้อร้องเรียนจำนวนมากเกิดจากการสังเกตที่ขาดความเข้มงวด หากจะโต้แย้งความแม่นยำของการพยากรณ์อากาศหรือการคาดการณ์ใด ๆ ก็ต้องมีหลักฐานที่หนักแน่น
เคยฟังพอดแคสต์ที่สัมภาษณ์นักวิทยาศาสตร์หลายคนจาก ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)
ในตอนนั้นเหมือนมีคนพูดว่า “ทุก ๆ 10 ปี การพยากรณ์จะดีขึ้น หนึ่งวัน”
ตอนนั้นบันทึกไว้ในปี 2019 จึงยังไม่ใช่ช่วงที่ AI เป็นประเด็นใหญ่เหมือนตอนนี้ ยิ่งเมื่อคิดว่า Google เปิดตัวโมเดลสภาพอากาศ AI เมื่อเดือนพฤศจิกายนปีก่อนด้วยแล้ว
https://omegataupodcast.net/326-weather-forecasting-at-the-e...
https://deepmind.google/discover/blog/graphcast-ai-model-for...