חיזוי מזג אוויר

חיזוי מזג האוויר הוא הניסיון לצפות את מצב האטמוספירה במיקום ובזמן עתידיים. התחום מהווה ענף מעשי מרכזי במדעי המטאורולוגיה.

תהליך החיזוי נחלק כיום לשני רבדים עיקריים:
 חיזוי סובייקטיבי: שיטה המסתמכת על הידע, הניסיון ושיקול הדעת של החזאי. החזאי מנתח מפות סינופטיות, תצלומי לוויין ונתוני עבר, ומפעיל אינטואיציה מקצועית כדי להעריך כיצד תתפתח המערכת, במיוחד במצבים גבוליים שהמחשב מתקשה לנתח.
 חיזוי אובייקטיבי (נומרי): השיטה הרווחת כיום, המבוססת על מודלים ממוחשבים. המודלים מוזנים בנתוני תצפית עדכניים (מלוויינים, רדארים ותחנות מדידה), ומחשבים את העתיד באמצעות חוקי הפיזיקה – נוסחאות המתארות זרימת אוויר, מעבר חום ושינויי לחץ.

בשנים האחרונות מתחוללת מהפכה בתחום עם כניסתם של מודלים מבוססי בינה מלאכותית. בשונה מהמודלים המסורתיים שמחשבים את התהליכים הפיזיקליים צעד-אחר-צעד, הבינה המלאכותית לומדת לזהות תבניות מורכבות מתוך מאגרי מידע היסטוריים עצומים. היתרון הגדול של שיטה זו הוא היעילות: היא מאפשרת להפיק תחזיות מדויקות במהירות הגבוהה פי אלפים מהשיטות המסורתיות, ותוך חיסכון ניכר באנרגיה ובמשאבי מחשוב.

הניסיון האנושי לחזות את מזג האוויר הוא עתיק יומין (להרחבה ראו: היסטוריה של המטאורולוגיה), אך היכולת המדעית לדייק מוגבלת מעצם טבעה. האטמוספירה היא מערכת כאוטית, שבה שינויים זעירים במצב ההתחלתי גורמים לשינויים ענקיים בהמשך (תופעה המכונה "אפקט הפרפר"). משום כך, ככל שמנסים לחזות לטווח רחוק יותר, כך אמינות התחזית יורדת.

לתחזיות השפעה רחבה על הכלכלה והחברה. הן כלי חיוני לחקלאות, לתעופה, לשיט ולמשק האנרגיה, ומשמשות להצלת חיים באמצעות מערכות התראה מפני אסונות טבע כגון סופות ושיטפונות.

 חיזוי סובייקטיבי 
סוג זה של חיזוי היה מקובל עד שנות ה-60 של המאה העשרים ועד היום כאשר יש צורך בדיוק רב לטווח קצר. בשיטת חיזוי זו, החזאים מנתחים את מערכות הזרימה והלחץ ליצירת מפות סינופטיות בעזרתן הם מבקשים להעריך את תנועתן העתידית של המערכות. בשלב ראשון החזאי מחלץ נתונים עדכניים מכלים כמו תחנות מטאורולוגיות ורדיוסונדות, ומהנתונים הללו בונה מפה.

בשלב השני החזאי חוקר את מזג האוויר בשטח המפה על ידי אמצעי חישה מרחוק של האטמוספירה כמו לוויינים ומכ"מים. באזורים בהם קיימות מערכות מזג אוויר, הוא מבין את הגורמים למערכת בעזרת המפה הותוך התאמה לתנאים הייחודיים של האזור הנבדק - דוגמת המאפיינים הגאוגרפים של האזור.

בשלב השלישי החזאי מחבר את בין הצפי שלו להמשך תנועת המערכות לתנאים הייחודיים של האזור הנבדק, ומהם הוא מסיק את הפוטנציאל למזג האוויר.

חיזוי נומרי
חיזוי נומרי של מזג האוויר מתבצע באמצעות מודל מטאורולוגי המורץ על גבי מחשב, לרוב על גבי מחשב-על עקב העומס החישובי שנדרש לשם כך. המודל המטאורולוגי הוא מודל מתמטי המחלק את העולם לסריג (Grid) תלת-ממדי כאשר כל תא בסריג מכיל את המשתנים המטאורולוגיים החזויים באזורו הגאוגרפי. על ידי שימוש במשוואות כגון משוואות זרימה ומשוואות תרומדינמיקה, מחושב כיצד ישתנו המשתנים בכל סריג כעבור פרק זמן - תהליך זה נקרא צעד זמן. לאחר שמתבצע צעד זמן מוזנים הנתונים שהתקבלו מהצעד שנית אל המודל כדי לבצע צעד זמן נוסף וחזור חלילה. כיוון שהמודל אינו חוזה בדיוק מלא את העתיד בכל צעד זמן ישנה שגיאה, כך שהצעד שבא לאחריו מתבסס על מידע פחות מהימן ולרוב נוטה לייצר שגיאה גדולה יותר לאחר מכן. עקב אופיין הלא ליניארי של משוואות הזרימה שגיאה קטנה בנתונים המוכנסים לצעד של המודל עלולה לגרום לשגיאה משמעותית יותר, על כן לא ניתן לחזות לטווחי זמן ארוכים.

טרם הפעלת המודל מתבצע תהליך של איסוף מידע כדי לייצר נתונים לצעד הזמן הראשון. כיוון שלא בהכרח ניתן לאסף נתונים בכל תא ותא בסריג טרם הצעד הראשון מתבצעת אינטרפולציה אשר מעריכה במקורב את הנתונים עבור כל תא. אפשרות נוספת אשר היא שימוש בתוצאות של מודל קדום אשר בתוכם הוטמעו נתונים מתוך המדידות, תהליך זה נקרא הטמעת נתונים (Data assimilation).

 מודלים מטאורולוגיים 
המודלים העיקריים שמשמשים את התעשייה והצרכנים הפרטיים בעולם הם מודלים שממומנים ברמה לאומית או ברמה בין לאומית על ידי איגוד של מדינות, ולצורך כתיבת הקוד שלהם מתבצע שיתוף פעולה בין מספר אוניברסיטאות. מדינת ישראל חברה בארגון ECMWF שמריץ את המודל המטאורולוגי האירופאי. היא מיוצגת דרך השירות המטאורולוגי הישראלי שכפוף למשרד התחבורה.

כל הארגונים אשר מריצים מודלים מטארולגים חברים בארגון המטארולוגיה העולמי שמספק להם נתונים מטאורולוגיים מכל רחבי העולם.

 מודלים ידועים 
 ECMWF
 GFS
 UKMET
 WRF

 חיזוי מבוסס בינה מלאכותית 
החל מראשית שנות ה-20 של המאה ה-21, חלה תפנית משמעותית בתחום חיזוי מזג האוויר עם כניסתם של מודלים מבוססי למידה עמוקה (Deep Learning). בניגוד לשיטות החיזוי הנומרי המסורתי (NWP), המבוססות על פתרון משוואות פיזיקליות מורכבות (כגון משוואות נאוויה-סטוקס) המדמות את דינמיקת האטמוספירה, מודלים של בינה מלאכותית פועלים בגישה "מונחית-נתונים" (Data-driven). מודלים אלו לומדים לזהות תבניות של התפתחות מזג אוויר מתוך מאגרי מידע היסטוריים עצומים, כגון נתוני "אנליזה מחדש" (Reanalysis) המכסים עשרות שנים של תצפיות.

 עקרונות הפעולה 
בעוד שמודלים נומריים דורשים מחשב-על וזמן עיבוד ממושך כדי לחשב את מצב האטמוספירה העתידי בכל נקודת סריג, מודלי בינה מלאכותית מבצעים את שלב החישוב ("הסקה" או Inference) במהירות גבוהה פי כמה סדרי גודל, לעיתים בתוך שניות בודדות על גבי מעבד גרפי (GPU) יחיד.

הארכיטקטורות המובילות בתחום זה כוללות רשתות עצביות גרפיות (Graph Neural Networks - GNNs) וטרנספורמרים, המותאמות טוב יותר למיצוי מידע ממרחב גאוגרפי כדורי מאשר רשתות קונבולוציה (CNN) סטנדרטיות. המודלים מאומנים על משתנים כגון לחץ ברום, טמפרטורה, לחות ומהירות רוח, ולומדים למפות את מצב מזג האוויר הנוכחי למצב העתידי במרווחי זמן קבועים.

 מודלים בולטים 
בשנת 2023 הוצגו מספר מודלים שהוכיחו לראשונה עליונות בביצועים על פני המודל הנומרי המוביל בעולם (IFS של המרכז האירופי, ECMWF):

 Pangu-Weather (של חברת וואווי): מודל מבוסס טרנספורמר תלת-ממדי, שהיה הראשון להדגים דיוק גבוה יותר מהחיזוי הנומרי המסורתי בטווח של שעה עד שבוע.
 GraphCast (של Google DeepMind): מודל המבוסס על רשתות GNN. במאמר שפורסם בכתב העת Science, הראו החוקרים כי המודל גבר על המודל האירופי ב-90% מהמדדים שנבדקו, תוך שימוש בשבריר מצריכת האנרגיה.
 FourCastNet (של Nvidia בשיתוף פעולה עם האקדמיה): מודל חלוצי שהתמקד ביכולת לייצר תחזיות ברזולוציה גבוהה ובמהירות קיצונית, המאפשרת יצירת תחזיות הסתברותיות (Ensembles) נרחבות.

 יתרונות ואתגרים 
היתרון המרכזי של מודלי ה-AI הוא היעילות החישובית, המאפשרת הרצת מספר רב של תרחישים ("חיזוי גיסתי") כדי להעריך סיכונים לאירועי קיצון בדיוק רב יותר. עם זאת, קיימים אתגרים, בהם "בעיית הקופסה השחורה" (קושי להסביר פיזיקלית מדוע המודל חזה תוצאה מסוימת), תלות באיכות הנתונים ההיסטוריים, וקושי פוטנציאלי בחיזוי אירועים חסרי תקדים שהמודל לא נתקל בהם בעבר. כיום, המגמה בקרב מרכזי החיזוי הגדולים היא לשלב מודלים אלו במערכות היברידיות לצד המודלים הפיזיקליים.

יישומים ושימושים
באופן כללי, חיזוי מזג אוויר מסייע לחזות עומסי חום מסוכנים או קור קיצוני שעשויים לפגוע בחיי אדם, שיטפונות, תנאי רוח קיצוניים או סיכוני קרינת אולטרא סגול. מעבר לכך, ישנם שימושים ספציפיים למטאורולוגיה:
תנאי תעופה – מטאורולוגיה מסייעת לחזות תופעות מזג אוויר שיפריעו לתנועת מטוסים בשמיים (כיסי אוויר) או לנחיתתם בנמלי תעופה (ערפל), פעילות דאונים וגלישת רוח. תנאי עננות ומזג אוויר משפיעים על שיגורי לוויינים.
תנאי ים – מטאורולוגיה מסייעת לחזות את מצב הים המתבטא בגובה גלים ובכך להעריך אפשרות קיום פעילות ימית (מצבי ים מסוימים דורשים האטת מהירות ואף מהווים סכנה להתהפכות כלי שיט), כניסת או יציאת אוניות מנמלים, סיכון לרוחצים ופעילות ספורט ימי כגון גלישת גלים.
חקלאות – חקלאים מתעניינים במידת ההתאיידות על מנת לקבוע את מידת ההשקיה הנדרשת.
מניעת שריפות – ניתן להעריך את הסיכון לשריפות באופן שיקל למנוע את היווצרותן או התפשטותן.
תצפיות אסטרונומיות – אסטרונומים מתעניינים בעיקר בנתוני כיסוי עננים ולחות.

ראו גם
 טפיגרמה
 תחזית עונתית
 מפה סינופטית
 אקלים ארץ ישראל
 בלון לחיזוי מזג אוויר

קישורים חיצוניים








הערות שוליים

קטגוריה:מטאורולוגיה