Zašto se čini da prezenteri vremenske prognoze često greše

Ponekad mi u prodavnici neko priđe: „Organizovao sam roštilj u subotu, a Vi ste rekli da će padati kiša", kaže mi.

„A nije pala. Zašto ste pogrešili?"

Ili obrnuto, planirali su da ceo dan provedu na suncu, a dočekalo ih je sivo, oblačno nebo.

Ili me u martu roditelj pita kakvo će vreme biti na dan venčanja njegovog sina koje je zakazano za septembar.

Ti ljudi su uvek izuzetno ljubazni, a ovakvi razgovori su sastavni deo posla prezentera vremenske prognoze kojim se bavim već tri decenije i koji mi pričinjava veliku radost.

Ali pitanja tih ljudi takođe otkrivaju zanimljivu činjenicu.

Tokom moje karijere, prognoziranje vremena se unapredilo gotovo do neprepoznatljivosti.

Danas možemo da predvidimo vremenske prilike mnogo tačnije i uz mnogo preciznije detalje nego kada sam počela da radim sredinom 1990-ih.

Liz Bentli, profesorka meteorologije na Univerzitetu u Redingu u Engleskoj i generalna direktorka Kraljevskog meteorološkog društva, kaže da je prognoza za naredna 24 sata tačna u više od 90 odsto slučajeva.

Ipak, uprkos tim pomacima, ljudi i dalje nemaju potpuno poverenje u prognozu.

Kada je prošlog leta firma za istraživanje tržišta putem interneta YouGov pitala punoletne građane Ujedinjenog Kraljevstva (UK) da li veruju vremenskoj prognozi, značajna manjina, 37 odsto, odgovorila je da joj „ne veruje previše“ ili „uopšte". (Ohrabrujuće je da je 61 odsto ispitanika reklo da ipak veruje prezenterima, poput mene.)

Šale na račun vremenske prognoze ima mnogo.

Na otvaranju Olimpijskih igara 2012. u Londonu prikazan je i snimak iz 1987. godine, kada je prezenter vremenske prognoze Majkl Fiš rekao gledaocima da ne brinu, jer neće biti uragana, ali je samo nekoliko sati kasnije snažna oluja pogodila jugoistok Engleske.

(Ispostavilo se da je Majkl zapravo bio u pravu, jer te noći jesu zabeleženi vetrovi jačine uragana, ali tehnički to nije bio pravi uragan.)

Ipak, taj događaj je postao sinonim za promašenu vremensku prognozu.

Pa zašto onda uz svo naše znanje i moćnu tehnologijom za prognoziranje vremena neki ljudi i dalje misle da su prognoze netačne?

I da li mi prognostičari zaista grešimo, ili je problem složeniji i povezan sa načinom na koji saopštavamo vremensku prognozu?

Velika tačnost – i velika očekivanja

Deo izazova odnosi se na očekivanja ljudi, koja su porasla u današnjem svetu, u kojem je omogućen stalan pristup informacijama.

Danas za sekundu možemo da podesimo temperaturu frižidera ili da otkrijemo kvar na automobilu pomoću naših pametnih telefona.

Pa zašto onda ne možemo stoprocentnom sigurnošću da saznamo da li će padati kiša baš u našoj ulici u nedelju u 14 časova – zar to nije jednostavnije?

Drugi deo izazova je kako to obilje informacija sažeti i predstaviti gledaocima.

Meteorologija proizvodi ogromnu količinu podataka koje je teško sažeti u jasnu i kratku vremensku prognozu koja stane u TV prilog ili na mobilnu aplikaciju.

To znači da, čak i kada smo tehnički u pravu, neki gledaoci i dalje mogu da budu zbunjeni.

Odgovor međutim, leži i u samoj prirodi meteorologije.

To je vrlo delikatna nauka, i svaka najmanja netačnost u podacima može da promeni detalje ili celokupnu prognozu.

Svakog dana, u svim delovima Britanskih ostrva prognostičari prikupljaju podatke o temperaturi, brzini vetra i drugim parametrima preko mreže od više od 200 meteoroloških stanica, kojima upravlja Nacionalna meteorološka služba.

Podaci se zatim ubacuju u matematičke modele koje obrađuju izuzetno moćne mašine, takozvani super računari.

Početkom ove godine Nacionalna meteorološka služba predstavila je novi super računar, čime je fizičke mašine zamenila računarstvom u oblaku.

Novi sistem omogućiće „bolje prognoze i pomoći će naučnicima da unaprede važna istraživanja klimatskih uslova širom sveta", kaže Meteorološka služba.

Ali, kao i svaka druga nauka, i meteorologija ima slabosti.

• 'Ne plašite se': BBC greškom najavio uragan u Evropi i paklene temperature
• Kako nastaju uragani i zašto su toliko česti u Americi, Meksiku i na Karibima
• Delovi Sahare pod vodom prvi put posle pola veka

Teorija haosa: Kada vreme krene po zlu

Atmosfera je poznata kao „haotičan sistem", što znači da i najmanja greška, čak i od samo 0,01 stepena Celzijusa, u početnim merenjima može da proizvede drastično drugačiji rezultat.

„To se zove teorija haosa", objašnjava profesorka Bentli.

„Ili efekat leptira. Analogija je da ako leptir zamahne krilima u Brazilu, to može da utiče na atmosferu širom severne Evrope šest dana kasnije".

Poseban izazov je predviđanje vremenskih prilika za vrlo mala geografska područja.

Vremenski događaj je 1990-ih morao da bude veći od oko 160 kilometara da bi mogao u potpunosti da se posmatra, a danas model vremena koji koristi Meteorološka služba za celo UK može da mapira vremenske pojave veličine tri kilometra, kaže profesorka Bentli.

Ali zumiranje ispod te veličine je i dalje teško, pa je predviđanje vremena poput guste magle, koja može da zahvati prostor od samo kilometar, naročito zahtevno.

Čak i uz ogromni naučni napredak, tehnički problemi se ipak ponekad dogode, iako, srećom, veoma retko.

Prošle jeseni, na sajtu o vremenskim prilikama BBC Weather nakratko su se pojavili potpuno nemogući podaci: vetrovi u Londonu brži od 21.000 kilometara na sat, i temperatura od 404 stepena Celzijusa u Notingemu.

BBC se izvinio zbog „problema sa nekim vremenskim podacima službe od koje dobijamo vremenske prognoze".

Problem sažimanja podataka

Najveći izazov mog posla je da sve te podatke pretočim u kratak televizijski prilog.

„Ne postoji nijedna druga nauka koju ljudi toliko ispituju, proveravaju i ocenjuju", kaže Skot Hosking, direktor sektora za ekološke prognoze u Institutu Alan Tjuring u UK-u.

„To je složeno gotovo kao fizika nuklearne fuzije, ali većina nas se sa tim ne sreće svakodnevno, pa ne moramo da razmišljamo kako tu nauku da predstavimo širokoj publici."

Takođe se lako zaboravlja da je prognoziranje vremena upravo to - predviđanje.

Tokom godina, mnogo smo napredovali u ovoj suptilnoj veštini „saopštavanja neizvesnosti".

Meteorolozi danas mogu da pokrenu i do 50 različitih modela, od kojih svaki ima male varijacije.

Ako svi ti scenariji ukazuju na sličan ishod, meteorolozi mogu da budu sigurni da je prognoza tačna.

Ako daju različite rezultate, onda je i njihovo sampouzdanje mnogo manje.

Zato na aplikacijama za vremensku prognozu možete da vidite „deset odsto verovatnoće kiše" za vaše područje.

Vreme je za nov način saopštavanja prognoze?

Prezenteri često razmišljaju o teškom izazovu – kako vremensku prognozu da učine što jasnijom i razumljivijom.

Nedavno je BBC obnovio saradnju sa Nacionalnom meteorološkom službom, koja je zvanično raskinuta 2018. godine, od kada je BBC koristio prognoze holandske organizacije MeteoGroup.

Cilj novog sporazuma je da objedini stručnost obe organizacije i da „pretoči nauku u priće", rekao je Tim Dejvi, generalni direktor BBC-ja.

Neki smatraju da je potrebno uneti više kreativnosti u saopštavanje vremenske prognoze.

Dr Hosking iz Instituta Alan Tjuring kaže da bi prezenteri trebalo da izbegavaju suvoparne podatke, poput procenta verovatnoće padavina, i da usvoje takozvani „narativni pristup".

Takav stil bi podrazumevao da prezenter kažu, recimo: „Ono što sada vidimo slično je situaciji od pre nekoliko godina", dakle, nešto što bi ljudi mogli da povežu sa prilikama koje pamte.

To je jedan od razloga što je Meteorološka služba 2015. godine počela da daje imena olujama.

Ipak, profesorka Bentli smatra da brojevi zvuče moćno i da je možda bolje pružiti ljudima konkretne podatke.

Kaže da se u Sjedinjenim Državama (SAD) procenat verovatnoće navodi za „sve" - od šanse za kišu, do mogućeg raspona temperature.

„Ljudi su na to navikli", kaže ona.

„Pošto te informacije dobijaju stalno, jednostavno ih razumeju."

Novi super računar za vremensku prognozu

Prognoziranje vremena bi uskoro moglo drastično da se promeni razvojem veštačke inteligencije.

Primena mašinskog učenja u predviđanju vremena ubrzano napreduje poslednjih meseci.

Često se kaže da meteorolozi svakih deset godina dobiju dodatnih 24 sata tačnosti, što znači da Meteorološka služba sada može da izda upozorenje na vremenske prilike i sedam dana unapred.

Ali, modeli veštačke inteligencije koje je razvio Google DeepMind već sada tačno predviđaju vreme do 15 dana unapred, kaže Hosking.

Ranije ove godine, tim istraživača sa Univerziteta u Kembridžu predstavio je sistem za prognozu vremena koji je potpuno zasnovan na veštačkoj inteligenciji, nazvan Aardvark Weather.

Rezultati su objavljeni u naučnom časopisu Nature.

Dok tradicionalan način dobijanja vremenske prognoze zahteva sate rada na super računaru, istraživači kažu da Aardvark može da se pokrene na običnom desktop računaru za samo nekoliko minuta.

Tvrde i da koristi „hiljade puta" manje računarske snage i da pruža detaljniju vremensku prognozu.

Navode i da će poboljšati prognoze za zapadnu Afriku i druge siromašnije regione (dok su najbolji tradicionalni modeli prognoziranja uglavnom pravljeni za Evropu i SAD).

„To bi moglo da bude revolucionarno, zaista je uzbudljivo", kaže profesor mašinskog učenja Ričard Tarner sa Univerziteta u Kembridžu, jedan od tvoraca modela.

Ali profesorka Bentli vidi i slabosti u modelima prognoze vremena zasnovanim na veštačkoj inteligenciji.

Kaže da se oni hrane ogromnim količinama istorijskih podataka i da su obučeni da prepoznaju obrasce, što veoma otežava predviđanje događaja koji se još nisu desili.

„Zbog klimatskih promena nas očekuju novi rekordi", kaže ona.

„Možda ćemo doživeti temperaturu od 41 stepen Celzijusa u UK-u.

„Ali ako veštačka inteligencija stalno gleda u prošlost, nikada neće predvideti 41 stepen jer ga još nismo imali."

Profesor Tarner priznaje da je to izazov za modele veštačke inteligencije poput njegovog, i kaže da njegov tim radi na pronalaženju rešenja.

Faktor „pa šta?"

Analitičari smatraju da će u budućnosti vremenske prognoze biti detaljnije.

Umesto da samo predviđaju da li će padati kiša, govoriće i o tome kakav uticaj će ta kiša imati na vaše putovanje ili vaše planove za radove u bašti.

Profesorka Bentli to naziva faktorom „pa šta?"

„Da li biste na aplikaciju stavili obaveštenje tipa: 'Ako planirate roštilj, bolje da ga organizujete za vreme ručka, jer postoji šanse da ćete popodne pokisnuti'?" objašnjava ona.

Ovo se poklapa sa trendom koji i sama primećujem u mom poslu, a to je da ljudi sve više žele da razumeju meteorologiju kao nauku.

Gledaoce više ne zanima samo da znaju da li će biti toplotnog talasa, već žele da znaju i zašto.

Zbog toga objavljujemo više sadržaja koji objašnjavaju, na primer, fiziku polarne svetlosti ili zašto je grad krupniji usled klimatskih promena.

Što se tiče veštačke inteligencije, ona bi svakako mogla da poveća tačnost prognoze, ali postoji i rizik da se gledaoci zatrpaju informacijama.

Hosking kaže da pošto je veštačka inteligencija fleksibilnija i može brže da prilagođava vremenske modele, korisnici će uskoro imati pristup prognozama koje se neprestano menjaju.

Takođe, te prognoze bi mogle da budu „mnogo lokalizovanije" (možda će pružati podatke ne samo za vaš grad, već, kako predviđaju neki analitičari, i za vaše dvorište).

Rezultat toga bi mogla da bude ogromna količina podataka u aplikacijama, koja bi ljude prikovala za pametne telefone.

A u takvom svetu, biće još važnije da prezenteri saopštavaju vremensku prognozu na jasan i razumljiv način.

Naravno, postoje i prednosti, posebno u pogledu mnogo dugoročnijih i tačnijih vremenskih prognoza.

Možda ću jednog dana, kada me majka upita kakvo će vreme biti na dan venčanja njenog sina zakazanog za šest meseci, moći da dam makar malo precizniji odgovor.

Dodatno izveštavanje: Luk Minc

BBC na srpskom je od sada i na Jutjubu, pratite nas OVDE.

Pratite nas na Fejsbuku, Tviteru, Instagramu, Jutjubu i Vajberu. Ako imate predlog teme za nas, javite se na [email protected]

• Kako klimatske promene utiču na privredu Srbije
• Spektakularan prizor: Ukrštanje tornada i duge
• Zašto atmosferske reke postaju sve razornije