În ciuda evoluției tehnologiei, prognozele meteo nu sunt întotdeauna corecte. Deși sunt mai precise decât erau acum 50, 30 sau chiar 10 ani, continuăm totuși să ne facem planuri pentru zile ploioase, conform spuselor meteorologilor, doar ca să avem parte de soare. Meteorologul BBC Carol Kirkwood a explicat că i se întâmplă deseori să fie oprită de oameni pe stradă sau în supermarket, care îi cer socoteală pentru că vremea nu a fost așa cum a spus ea. Mai mult, este frecvent întrebată în luna martie cum va fi vremea într-o anumită zi din septembrie – imposibil de prezis, cel puțin cu tehnologia actuală, a explicat ea. Știința din spatele prognozelor meteo nu este exactă, dar inteligența artificială ar putea aduce o revoluție și în acest domeniu, potrivit BBC.
Meteorologul BBC, Carol Kirkwood, scrie că prognoza meteo s-a îmbunătățit dincolo de recunoaștere chiar de-a lungul carierei ei. „Acum putem prezice vremea cu o precizie mult mai mare și în detalii mai fine decât atunci când am început să prezint, la mijlocul anilor 1990”, a precizat ea.
Liz Bentley, profesoară de meteorologie la Universitatea din Reading și director executiv al Societății Regale de Meteorologie, spune, de asemenea, că o prognoză pentru o zi este corectă în peste 90% din cazuri.
Știința prognozelor meteo nu se bucură de foarte multă încredere din partea publicului. 37% dintre britanici au spus că nu o consideră „foarte” sau „deloc” de încredere.
Glumele despre prognoze sunt larg răspândite și cu rădăcinci istorice. De pildă, ceremonia de deschidere a Jocurilor Olimpice din 2012 a inclus un fragment din 1987, când meteorologul Michael Fish le-a spus telespectatorilor să nu-și facă griji pentru că nu va fi niciun uragan – doar ca o furtună puternică să lovească la câteva ore după.
De fapt, Michael a avut dreptate: în acea noapte, în sud-estul Angliei au existat vânturi cu forță de uragan, dar, din punct de vedere tehnic, nu a fost un uragan. Totuși, incidentul a devenit sinonim cu eroarea meteorologilor.
Așadar, de ce, în ciuda cunoștințelor vaste și tehnologiei de prognoză extrem de avansate, unii oameni încă percep prognoza ca fiind greșită? Și chiar greșim sau este vorba despre ceva mai complex legat de modul în care comunicăm prognoza?
Așteptări prea mari
Oamenii au așteptări din ce în ce mai mari de la meteorologi. Cu atât mai mult cei care au crescut în era tehnologiei, în care accesul la informație e la un click distanță.
Mai mult, putem regla temperatura frigiderului sau identifica o defecțiune la mașină direct de pe telefonul mobil, în câteva secunde. Atunci, de ce nu putem afla cu 100% precizie dacă va ploua pe strada noastră, duminică, la ora 14:00? – pare, la prima vedere, un lucru mai simplu.
O altă dificultate vine din modul în care această avalanșă de informații este sintetizată și transmisă.
Meteorologia produce o cantitate copleșitoare de date, care sunt dificil de redus la o formulare concisă, adaptată pentru TV sau aplicații mobile. Astfel, chiar dacă prognoza este tehnic corectă, unii telespectatori pot rămâne confuzi.
Însă răspunsul se află și în natura delicată a meteorologiei.
Este o știință sensibilă, iar orice mică inexactitate în date poate afecta rezultatul – sau chiar îl poate distorsiona complet.
În fiecare zi, în întreg Regatul Unit, meteorologii colectează „observații” (adică date) despre temperatură, viteza vântului etc., printr-o rețea de peste 200 de „stații meteo” operate de Met Office. Aceste date sunt introduse în modele matematice rulate de supercalculatoare.
La începutul acestui an, Met Office a dezvăluit un nou supercalculator. Acest nou sistem va oferi „prognoze mai bune și va ajuta cercetătorii să avanseze studiile climatice importante la nivel global”, potrivit Met Office.
Însă, ca orice știință, și meteorologia are slăbiciuni.
Teoria haosului: când vremea o ia razna
Atmosfera este considerată un „sistem haotic”, ceea ce înseamnă că o mică eroare – chiar și de 0,01°C – în observațiile inițiale poate duce la un rezultat complet diferit.
„Se numește Teoria haosului. Sau efectul fluturelui. Ideea este că, dacă un fluture își bate aripile în Brazilia, asta ar putea afecta atmosfera din nordul Europei, peste șase zile.”, a explicat profesorul Bentley.
Dificultăți exisă și în prognoza pentru zone geografice restrânse, deși tehnologia a evoluat enorm. De pildă, în anii '90, un fenomen meteorologic trebuia să aibă peste 160 de kilometri pentru a putea fi observat complet.
Acum, modelul meteo folosit de Met Office poate cartografia evenimente de până la 3 kilometri. Dar să cobori sub această arie este foarte dificil – de aceea, fenomene ca ceața deasă, care afectează doar o zonă de un kilometru, sunt foarte greu de prognozat, dacă nu imposibil.
Și chiar dacă știința a avansat mult, erorile tehnologice mai apar, deși sunt rare.
De exemplu, toamna trecută, site-ul BBC Weather a afișat temporar viteze imposibil de mari ale vântului – peste 21.000 km/h la Londra – și temperaturi de 404°C la Nottingham. BBC și-a cerut scuze, invocând „o problemă cu unele date meteo primite de la furnizorul nostru”.
Dificultatea de a condensa datele colectate
Cea mai mare provocare în meseria mea este să sintetizez toate aceste date într-un segment TV foarte scurt, scrie meteorologul BBC.
„Nu există altă știință atât de mult testată, verificată și judecată de publicul larg. Este la fel de complexă ca fizica fuziunii nucleare, dar, spre deosebire de aceasta, o trăim în fiecare zi, deci trebuie să o comunicăm clar publicului”, a spus Scott Hosking, director de prognoze de mediu la Alan Turing Institute.
Cu atât mai mult cu cât oamenii care nu înțeleg știința din spatele prognozelor uită ușor că o prognoză este totuși o estimare.
De-a lungul anilor, meteorologii au devenit mai buni în arta subtilă a „comunicării incertitudinii”. Acum folosesc prognoza numerică a vremii, rulând 50 de modele ușor diferite. Dacă toate duc la același rezultat, au încredere. Dacă variază, încrederea scade.
De aceea, într-o aplicație meteo, poți vedea ceva de genul „10% șanse de ploaie”.
Timpul pentru o nouă abordare a prognozei: de la știință la poveste?
Meteorologii reflectează frecvent la această provocare a comunicării prognozelor, cum pot explica mai bine vremea oamenilor.
Săptămâna trecută, BBC a anunțat un nou parteneriat cu Met Office – la opt ani după ce încetaseră colaborarea oficială (din 2018, BBC lucra cu MeteoGroup din Olanda).
Scopul este combinarea expertizei celor două organizații și „transformarea științei în povești”, a explicat Tim Davie, directorul general al BBC.
Unii consideră că este nevoie de mai multă creativitate în prezentarea vremii. Dr. Hosking propune, de pildă, renunțarea la procentele privind ploaia și adoptarea unei abordări narative.
În acest stil, prognoza ar putea suna așa: „Ce vedem acum seamănă cu ce s-a întâmplat în acel eveniment din urmă cu câțiva ani” – ceva ce a rămas în amintirea oamenilor.
Aceasta a fost, parțial, motivația pentru care Met Office a început, în 2015, să dea nume furtunilor.
Totuși, profesorul Bentley spune că cifrele sunt puternice – și că poate e mai bine să oferim oamenilor date exacte. În SUA, spune ea, prognoza include procente peste tot: șanse de ploaie, variații posibile de temperatură.
„Publicul este obișnuit cu ele. Pentru că li s-au oferit des, le-au înțeles”, spune ea.
Superpredictorul meteo: Inteligența Artificială
Prognoza meteo ar putea trece printr-o revoluție datorită inteligenței artificiale (AI). Folosirea algoritmilor de învățare automată în meteorologie s-a accelerat mult în ultimele luni.
Se spune adesea că meteorologii câștigă 24 de ore de precizie în fiecare deceniu – ceea ce permite Met Office să emită avertizări cu 7 zile înainte.
Dar modelele AI dezvoltate de Google DeepMind pot deja prezice vremea corect cu 15 zile în avans, a spus Dr. Hosking.
Anul acesta, o echipă de la Universitatea Cambridge a lansat un program complet AI, numit Aardvark Weather, prezentat în revista Nature.
Spre deosebire de metodele tradiționale care folosesc supercomputere timp de ore întregi, Aardvark rulează pe un computer obișnuit în câteva minute. Cercetătorii spun că folosește de „mii de ori mai puțină putere de calcul” și poate oferi prognoze mai detaliate.
Mai mult, ar putea îmbunătăți prognozele în regiunile sărace, precum Africa de Vest (unde modelele tradiționale sunt calibrate pentru Europa și SUA).
„Poate fi revoluționar – e foarte incitant”, spune Richard Turner, profesor de învățare automată la Cambridge.
Dar profesorul Bentley vede o slăbiciune: modelele AI sunt antrenate pe date din trecut și, deci, pot omite fenomene inedite.
„Odată cu schimbările climatice, vom avea recorduri noi. S-ar putea să vedem 41°C în UK. Dar dacă AI se bazează doar pe trecut, nu va anticipa 41 – pentru că nu s-a mai întâmplat.”, a spus ea.
Factorul „Și ce dacă?”
În viitor, prognoza meteo va deveni mai detaliată și contextualizată. Nu doar „va ploua”, ci și „ce impact va avea ploaia asupra planurilor tale”.
Profesorul Bentley numește asta factorul „și ce dacă?”: „Poți avea ceva în aplicație de genul: «Dacă vrei să faci grătar, poate e mai bine la prânz, că după-amiază s-ar putea să plouă».”
Meteorologul BBC scrie că și ea a observat o tendință similară în cariera mea: oamenii vor nu doar să știe dacă va fi caniculă, ci și de ce. Acesta este motivul pentru care meteorologii publică tot mai mult conținut care explică știința din spatele vremii – cum funcționează aurorele boreale, sau de ce schimbările climatice duc la grindină mai mare.