Авторы исследуют рост ошибок из-за возмущений начальных условий малой амплитуды, смоделированных с помощью новейшей модели прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта. Из прошлых оценок с использованием стандартных физически обоснованных численных моделей, а также из теоретических соображений ожидается, что такие возмущения начальных условий малой амплитуды будут сначала расти очень быстро. Этот быстрый рост затем устанавливает фиксированный и фундаментальный предел предсказуемости погоды — явление, известное как эффект бабочки. Однако обнаружено, что модель, основанная на искусственном интеллекте, совершенно не способна воспроизвести быстрые начальные темпы роста и, следовательно, неверно предполагает неограниченную предсказуемость атмосферы. Напротив, если начальные возмущения велики и сравнимы с текущими неопределённостями в оценке начального состояния, модель на основе искусственного интеллекта в основном согласуется с физическим моделированием, хотя некоторые недостатки всё ещё присутствуют.

 

Ссылка: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2023GL105747