Google открыла данные, на которых училась и работает погодная модель WeatherNext 3

Google DeepMind выложила в открытый доступ два набора данных, на которых построена её погодная модель WeatherNext 3. SatWeave — ежечасная мозаика снимков с геостационарных спутников¹, PARDIG — карта осадков по всей планете, которую рисует нейросеть. Исследователям открыты и живые потоки, и многолетние архивы.

Почему это важно: прогноз погоды начинается с того, насколько точно видно Землю прямо сейчас. Свести снимки разных спутников в одну картину трудно, а наземных радаров для слежения за дождями хватает не везде. Теперь сторонние команды получают те же исходные данные, что и модель Google, и могут строить на них собственные прогнозы погоды, паводков и засух.

Предыстория: WeatherNext 3 Google представила в сентябре. Обычные модели начинают расчёт со сводок о состоянии атмосферы, которые обновляются раз в шесть часов. WeatherNext 3 опирается на живые снимки SatWeave и поэтому пересчитывает глобальный прогноз каждый час, а прогнозировать осадки она училась по PARDIG.

Детали: над экватором висят метеоспутники разных агентств, в том числе американские GOES, европейские Meteosat и японский Himawari. У каждого своя картографическая проекция, формат файлов, приборы и расписание съёмки — от раза в 10 минут до раза в 30. По словам Google, готовые глобальные сводки обычно отбрасывают всё несовместимое: показывают не больше четырёх каналов или обновляются раз в несколько часов. SatWeave склеивает снимки в одну карту в 17 каналах и обновляет её каждый час. Канал — это диапазон излучения, в котором снимает спутник: в видимом свете видны облака, в инфракрасном — температура облаков и поверхности, а в канале водяного пара — влага в атмосфере. Архив охватывает больше десяти лет.

Как это работает: PARDIG учили на замерах радара со спутника GPM Core Observatory, который NASA запустило следить за осадками. Радар даёт точные, но разрозненные замеры, а модель, устроенная похоже на WeatherNext 3, достраивает по ним картину для всей планеты. Атмосферные данные Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды² она получает на вход в любой версии, а снимки SatWeave — только в оперативной: та выдаёт карту почти в реальном времени, и её данные начинаются с 2016 года. Для 1999–2023 годов есть историческая версия: вместо SatWeave она берёт снимки из архива NOAA GridSat-B1 и данные микроволновых приборов с полярных спутников. На выходе — осадки по всей Земле с шагом 15 минут и разрешением около 10 км, в среднем через пять часов после наблюдений. Архив PARDIG охватывает 1999–2026 годы.

Проверка: карту сверили с радарными сетями США, Европы и Японии и с данными более 36 000 метеостанций по всему миру. По оценке Google, она точнее ведущих глобальных аналогов при любой интенсивности осадков. Среди них IMERG-Final — исследовательский набор оценок осадков NASA, на который опирается множество прикладных систем. Карты сравнивали по каждому часу: верно ли отмечено, шёл ли в это время дождь, причём в счёт идут и пропущенные дожди, и ложные тревоги. По такому показателю слабый и умеренный дождь PARDIG обнаруживает более чем на 30% лучше IMERG-Final. Особенно хорошо она ловит экстремальные ливни, которые существующим глобальным продуктам даются с трудом. В пример компания приводит внезапные паводки в техасском Хилл-Кантри в июле 2025 года.

Но: раз PARDIG учится на спутниковых замерах, а наземные радары и дождемеры при обучении не использует, Google ожидает надёжной точности везде на Земле, в том числе там, где наземных измерений нет. Однако с радарами карту сверяли в США, Европе и Японии, так что для стран без радарных сетей это пока ожидание компании.

Что дальше: оба набора лежат в открытом доступе в Google Cloud Storage, архивы PARDIG — ещё и в Google Earth Engine³. SatWeave Google хочет вместе с исследователями опробовать на прогнозах солнечной генерации и слежении за лесными пожарами. PARDIG — на моделях наводнений, оползней и засух, прежде всего там, где нет плотной сети радаров.