Исследователи Нью-Йоркского университета в Абу-Даби разработали алгоритм RAP, который по историческим данным прогнозирует площадь арктического морского льда на срок до девяти месяцев. Результаты опубликованы 5 октября 2026 года в журнале Scientific Reports. В ретропрогнозах, то есть проверках на прошлых данных, RAP показал уровень точности, сопоставимый с моделями сети Sea Ice Prediction Network. Это не доказывает, что алгоритм будет так же хорошо работать в будущих оперативных прогнозах.

Прогноз по похожим состояниям

RAP не рассчитывает физику атмосферы, океана и льда. Он использует исторический ряд общей площади арктического льда из базы Национального центра данных по снегу и льду США. Алгоритм формирует описание текущего состояния по нескольким значениям ряда, ищет похожие эпизоды в прошлом и переносит на нынешнюю точку изменения, которые следовали за найденными аналогами. Случайный выбор аналогов при повторных запусках даёт ансамбль возможных траекторий.

Представим, что нынешняя площадь льда и её недавняя динамика напоминают несколько моментов из прошлого. После каждого из них лёд мог сокращаться с разной скоростью, поэтому RAP выдаёт не одну линию, а набор вариантов. Наиболее типичную траекторию авторы выбирают с помощью статистики глубины полосы. Она показывает, какая кривая находится ближе к центру ансамбля. Разброс остальных вариантов служит оценкой неопределённости: чем он шире, тем сильнее расходятся возможные исходы.

Однако узкий разброс не гарантирует точного прогноза. Если подходящих аналогов мало, все варианты могут оказаться похожими друг на друга и одновременно ошибочными. Это видно на примере прогноза в реальном времени для 2007 года: до наступления события в доступном ряду не было похожего исключительного сокращения льда, поэтому алгоритм не нашёл подходящего аналога, а ансамбль дал слишком узкую оценку неопределённости. В ретроспективной проверке, где разрешалось использовать и более поздние данные, RAP мог найти аналоги, появившиеся после 2007 года.

Для сентябрьской средней площади льда ошибка RAP в ретропрогнозах была сопоставима с результатом 34 сезонных моделей за 1993–2021 годы. Для этой группы моделей среднеквадратичная ошибка составляла 0,45 млн км². В разных сочетаниях месяца и срока прогноза RMSE RAP достигала 0,6 млн км². Для прогнозов на зимние и весенние месяцы она оставалась ниже 0,4 млн км² даже при заблаговременности в девять месяцев.

Авторы предлагают использовать RAP как прозрачный ориентир, а не как замену физическим или более сложным моделям. Если такая система не превосходит простой алгоритм, сама по себе дополнительная вычислительная сложность ещё не доказывает, что модель извлекает из данных больше полезной информации. У RAP есть и чёткие ограничения: он работает только с рядом общей площади льда, не описывает пространственную картину и плохо воспроизводит кратковременные колебания, связанные с погодой. В 2012 году алгоритм не воспроизвёл исключительный минимум, которому не нашлось аналога в спутниковом ряду. Как и в научной статье с описанием метода и ограничений, эти оговорки нужны, чтобы сопоставлять результат с другими прогнозами без завышенных выводов.

Схема показывает, как RAP использует похожие состояния в историческом ряду площади арктического льда, чтобы построить ансамбль прогнозов и оценить их разброс.

Фото: Putulik Jaaka / Pexels