АЛГОРИТМЫ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРЕДСКАЗАНИЯ ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ПОГОДНЫХ ЯВЛЕНИЙ

Введение. Учащение и интенсификация ЭПЯ в условиях антропогенного изменения климата создают возрастающие риски для населения, экономики и инфраструктуры. Точное и своевременное предсказание таких событий — ключ к эффективной адаптации и минимизации ущерба. Несмотря на прогресс, детерминистические и ансамблевые NWP-модели обладают систематическими ошибками и требуют колоссальных вычислительных ресурсов для высокоразрешающих прогнозов. Алгоритмы глубокого обучения, демонстрирующие выдающиеся результаты в распознавании образов и прогнозировании временных рядов, предлагают альтернативный или комплементарный подход. Они способны выявлять сложные, нелинейные паттерны непосредственно из больших объемов исторических наблюдательных данных, потенциально улавливая предвестники ЭПЯ, которые слабо формализованы в физических уравнениях.

1. Архитектуры глубокого обучения для пространственно-временных метеоданных.

1. Сверточные нейронные сети (CNN): Являются стандартом для обработки двумерных данных (карты приземного давления, температуры, спутниковые снимки). Архитектуры типа U-Net и их вариации эффективны для задач семантической сегментации, например, для выделения областей с высокой вероятностью возникновения конвективных штормов или циклонов по данным радаров.
2. Рекуррентные нейронные сети (RNN) и их производные (LSTM, GRU): Спроектированы для анализа временных последовательностей. Применяются для прогнозирования эволюции метеопараметров в конкретной точке или для обработки временной оси в последовательностях карт. Позволяют моделировать долгосрочные зависимости, важные для развития ЭПЯ.
3. Конволюционные рекуррентные сети (ConvLSTM, TrajGRU): Гибридный подход, сочетающий способность CNN к извлечению пространственных признаков и LSTM к работе с временными зависимостями. Это наиболее релевантная архитектура для прямого прогнозирования последовательности метеополей (например, эволюции радиолокационных отражений).
4. Трансформеры и сети с механизмом внимания (Attention): Набирают популярность для моделирования глобальных зависимостей в данных. Позволяют модели "фокусироваться" на ключевых для развития ЭПЯ регионах (например, зонах фронтогенеза, источниках влагонасыщения) независимо от их удаленности.

2. Типы данных и задачи прогнозирования.

• Входные данные: Мультимодальные наборы, включающие спутниковые изображения (геостационарные и полярно-орбитальные), данные допплеровских радиолокаторов, поля реанализов (ERA5, MERRA-2), выходы NWP-моделей в качестве начальных условий, наземные наблюдения.
• Формулировка задачи:

     - Классификация бинарная/многоклассовая: Прогноз вероятности возникновения конкретного ЭПЯ (града, шквала, торнадо) в заданном месте и временном интервале.

     - Семантическая сегментация: Пиксель-к-пиксельное предсказание маски опасного явления на карте.

     - Прогнозирование временных рядов: Предсказание значения метеопараметра (скорость ветра, количество осадков) в будущем.

     - Сверхразрешение (Downscaling): Повышение пространственного разрешения выходов глобальной NWP-модели для лучшего отображения локальных ЭПЯ.

Заключение. Алгоритмы глубокого обучения доказали свою эффективность в задачах детектирования и краткосрочного прогнозирования ЭПЯ, особенно для nowcasting (прогноза на 0-6 часов). Они не заменяют, но мощно дополняют физические NWP-модели, предлагая средства для их калибровки, ускорения и детализации. Будущее области лежит в развитии гибридных, физически информированных архитектур, которые сочетают способность глубокого обучения выявлять сложные паттерны с фундаментальными законами физики атмосферы. Преодоление вызовов интерпретируемости и обеспечение надежности в экстремальных условиях остаются главными научными задачами на пути интеграции этих методов в повседневную оперативную практику глобальных и региональных метеорологических центров.