Время не стоит на месте, развиваются традиционные и появляются новые модели прогнозирования погоды. основанные уже и на искусственном интеллекте. Для начала давайте посмотрим. что говорит ИИ о современных моделях прогнозирования погоды.

Современное прогнозирование погоды - это сочетание традиционных численных методов (NWP, Numerical Weather Prediction) и революционных ИИ-моделей. Традиционные модели основаны на решении сложных физических уравненений с использованием суперкомпьютеров, они требуют много времени и ресурсов. Новые ИИ-подходы, такие как нейронные сети, обучаются на огромных архивах данных (спутниковые снимки, метеостанции, радары) и генерируют прогнозы за несколько минут, часто превосходя классику по скорости и точности, особенно для экстремальных событий вроде ураганов или засух. Точность зависит от разрешения модели (от глобального до локального), горизонта прогноза (до 2 недель для детальных, до месяца для общих) и качества входных данных.

Традиционные (физические) модели

Эти модели симулируют атмосферу как математическую систему. Они делятся на глобальные (для всей планеты) и локальные (для регионов). Глобальные дают прогнозы на 10–15 дней, локальные — на 1–3 дня с высоким разрешением. Примеры традиционных моделей:

Модель	Разработчик	Разрешение	Особенности	Применение
ECMWF	Европейский центр среднесрочных прогнозов (ЕС)	~ 9 км  (глобально)	Золотой стандарт: точна для среднесрочных прогнозов (5–10 дней), учитывает океан и химию атмосферы. Ансамблевый подход (множество сценариев)	Глобальные прогнозы, тропические циклоны, авиация
GFS (Global Forecast System)	NOAA (США)	~ 13 км	Доступна бесплатно, обновляется 4 раза в сутки. Хороша для Северной Америки, но уступает ECMWF в Европе	Ежедневные прогнозы, ураганы, интегрируется во многие приложения
ICON	Deutscher Wetterdienst (Германия)	7–13 км	Высокое разрешение для Европы, глобальная версия для планеты. Учитывает конвекцию (грозы)	Локальные прогнозы в Европе, Средиземноморье
GEM (Global Environmental Multiscale)	Environment Canada (Канада)	~ 15 км	Фокус на Северном полушарии, хороша для арктических регионов	Канада, глобальные ансамбли
UKMO (Unified Model)	Met Office (Великобритания)	~ 10 км	Точная для Атлантики и Европы, интегрирует океанские данные	Ураганы, морская навигация
COSMO-RU	Росгидромет (Россия)	2–14 км	Локальная для России, учитывает рельеф (Урал, Сибирь)	Региональные прогнозы в РФ, включая Арктику
HRRR (High-Resolution Rapid Refresh)	NOAA (США)	~3 км	Короткий горизонт (до 48 ч), обновляется ежечасно	Срочные прогнозы в США (грозы, торнадо)

ИИ-модели

ИИ-модели (MLWP, Machine Learning Weather Prediction) не решают уравнения, а учатся на исторических данных, выявляя паттерны. Они быстрее (минуты против часов), энергоэффективны и лучше предсказывают редкие события и катастрофы. Примеры ИИ-моделей:

Модель	Разработчик	Особенности	Ограничения	Применение
WeatherNext 2	Google DeepMind	Разрешение до 1 ч, генерирует сотни сценариев за минуту (включая катастрофы). Прогноз на 15 дней	Слабее в редких осадках из-за пробелов в данных	Google Search, Gemini, Pixel Weather, доступна в BigQuery и Verte AI
GenCast	Google DeepMind/ECMWF	Вероятностные прогнозы (недетерминированные), точнее ECMWF на 90% для циклонов и температуры	Требует доработки для микромасштаба	Среднесрочные глобальные прогнозы, интеграция с ECMWF
GraphCast	Google DeepMind	Обходит ECMWF в 90% случаев, прогноз за минуту на суперкомпьютере	Фокус на глобальном, меньше локального	Экстремальные события (ураганы, жара), использовалась в сезоне ураганов 2025
AIFS (AI Forecasting System)	ECMWF	Нейросеть на базе ECMWF, улучшает гидродинамику на 10–15%	Все еще зависит от физических данных	Европейские прогнозы, летние/зимние сценарии

Теперь посмотрим, что говорит о поставляемых им в настоящее время моделях прогнозов погоды довольно популярный у яхтсменов PredictWind.

Глобальные модели

ECMWF

Модель Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды высоко ценится метеорологами по всему миру. Модель высокого разрешения HRES ECMWF неизменно оценивается как топовая модель погоды в мире и предлагает рекордное разрешение в 9 км. Эти данные имеют очень высокую стоимость приобретения и недоступны для большинства поставщиков погодных условий.

Разрешение: 9 км

Диапазон: 10 дней

Шаг времени: 1 час

Частота обновления: 12 часов

AIFS

Разработанная ECMWF, AIFS - это модель следующего поколения, управляемая искусственным интеллектом. Модель ECMWF AIFS использует передовой ИИ для предоставления своевременных и точных глобальных прогнозов. Она особенно хорошо работает на шельфе, фиксируя крупномасштабные погодные условия в среднесрочной и долгосрочной перспективе.

Разрешение: 25 км

Диапазон: 15 дней

Шаг времени: 1 час

Частота обновления: 6 часов

UKMO

Модель UKMO Метеорологического бюро Великобритании используется многими метеорологическими компаниями по всему миру. UKMO имеет модель с разрешением 15 км, и исследования показывают, что она находится на одном уровне с моделью ECMWF для морских прогнозов и немного отстает от модели ECMWF для наземных прогнозов.

Разрешение: 15 км

Диапазон: 7 дней

Шаг времени: 1 час

Частота обновления: 12 часов

GFS

Модель глобальной системы прогнозирования от NCEP является наиболее широко используемым источником данных, так как она бесплатна. Несмотря на то, что это хорошая модель, она имеет более низкий показатель точности, чем модели выше. GFS работает с разрешением 13 км, но в глобальном масштабе имеет выход только на 25 км.

Разрешение: 25 км

Диапазон: 10 дней

Шаг времени: 1 час

Частота обновления: 12 часов

PWE

PredictWind создает две эксклюзивные глобальные модели. Первая - это PWE, использует глобальные начальные условия ECMWF для запуска собственной уточняющей модели. Она предлагает исключительную краткосрочную точность.

Разрешение: 8 км

Диапазон: 7 дней

Шаг времени: 1 час

Частота обновления: 12 часов

PWG

PWG - это вторая эксклюзивная глобальная модель PredictWind, которая использует глобальные начальные условия NCEP (GFS) для запуска собственной уточняющей модели. Как и в PWE, модель PWG обеспечивает исключительную краткосрочную точность.

Разрешение: 8 км

Диапазон: 7 дней

Шаг времени: 1 час

Частота обновления: 12 часов

PWAi

PWAi сочетает в себе сильные стороны ECMWF (hi-res), AIFS, Fengwu и GraphCast для создания единого, оптимизированного прогноза, охватывающего весь мир. Она обеспечивает 1-часовые временные шаги в течение первых 3 дней, предлагая большую точность по времени, чем другие модели ИИ.

Разрешение: 25 км

Диапазон: 10 дней

Шаг времени: 1 час

Частота обновления: 6 часов

ICON

Производимая немецкой метеорологической службой (DWD) модель ICON известна своей точностью с высоким разрешением в Европе и теперь доступна по всему миру через PredictWind.

Разрешение: 13 км

Диапазон: 7,5 дней

Шаг времени: 1 час (0-72 часа), затем 2 часа

Частота обновления: 3 часа

Региональные модели с высоким разрешением

PWG 1 км

Наша эксклюзивная модель высокого разрешения PWG использует глобальные начальные условия NCEP (GFS) для запуска собственной уточняюшей модели. PWG предлагает исключительную краткосрочную точность и рекордное разрешение 1 км, способное отображать наземные и тепловые эффекты.

Разрешение: 1 км

Диапазон: 1,5 дня

Шаг времени: 1 час

Частота обновления: 12 часов

PWE 1 км

Наша эксклюзивная модель высокого разрешения PWE использует глобальные начальные условия ECMWF для запуска собственной уточняющей модели. PWE предлагает исключительную краткосрочную точность и рекордное разрешение 1 км, способные отображать наземные и тепловые эффекты.

Разрешение: 1 км

Диапазон: 1,5 дня

Шаг времени: 1 час

Частота обновления: 12 часов

UKMO 2 км

Модель UKV или UKMO 2 км метеорологического бюро Великобритании - это новая модель с высоким разрешением, охватывающая всю Великобританию и Ирландию. Она предлагает отличную точность на коротком расстоянии и достаточно детализирована, чтобы отображать географические эффекты, такие как тепловые и ветровые тени.

Разрешение: 2 км

Диапазон: 5 дней

Шаг времени: почасово в течение 1 и 2 дней, затем 3 часа

Частота обновления: почасово для 0-12 часов, 6 часов для 13-48 часов, 12 часов для 48+ часов

HRRR

HRRR от NOAA - это модель реального времени, охватывающая США с разрешением 3 км. Модель обновляется ежечасно и дополняется ассимиляцией радиолокационных данных каждые 15 минут, что еще больше уточняет прогноз.

Разрешение: 3 км

Диапазон: 18 часов

Шаг времени: 1 час

Частота обновления: почасово

AROME

Arome от Meteo-France была разработана для улучшения краткосрочных прогнозов серьезных событий по всей Европе, таких как сильные штормы, туман и городские волны. Она имеет разрешение 1,25 км и высоко ценится ведущими гоночными навигаторами, так как превосходит прогноз ECMWF.

Разрешение: 1,25 км

Диапазон: 42 часа

Шаг времени: 1 час

Частота обновления: 00z, 03z, 06z, 12z, 18z

NАМ

NAM является одной из основных моделей погоды NOAA, охватывающей большую часть Северной Америки. NAM - это мезомасштабная модель, способная моделировать сушу с более высоким разрешением, чем глобальные модели, что приводит к повышению точности прогноза.

Разрешение: 5 км

Дальность: 84 часа

Шаг времени: 1 час

Частота обновления: 6 часов

ICON

Производимая немецкой метеорологической службой (DWD) модель ICON известна своей точностью с высоким разрешением в Европе и теперь доступна по всему миру через PredictWind.

Разрешение: 7 км, 2 км

Диапазон: 5 дней, 2 дня

Шаг времени: 1 час (0-35 часов), затем 2 часа, 1 час

Частота обновления: 3 часа, 3 часа