Точность и деньги: как прогнозы синоптиков влияют на финансовые результаты бизнеса

Для многих компаний погода может стать решающим фактором успеха или провала. Внезапные изменения погодных условий влияют на производственные мощности, логистику, сбыт и даже на потребительское поведение. Руководитель «Яндекс Погоды» Александр Ганьшин рассказывает о том, как технологии погодного прогнозирования помогают бизнесу сохранять финансовую устойчивость. 

Крах из-за дождя

Необычно теплая зима в Европе в 2015–2016 годах ярко показала, как изменения погоды приводят к падению продаж многих потребительских товаров. Особенно страдают производители одежды. В частности, H&M был вынужден задержать запуск весенней коллекции и сократить сотрудников, указывают авторы исследования экономических последствий аномальной погоды для бизнеса из французской школы менеджмента Essca.

На бизнес влияют не столько колебания температуры или погодные аномалии, сколько повторение и накопление их негативных последствий. Французский ритейлер модной одежды Vivarte влез в долги из-за снижения продаж вследствие неблагоприятной погоды в 2013 году. История повторилась и в 2016-м. То же произошло с конкурирующей компанией — IKKS. В 2014 году розничный продавец товаров для сада и домашних животных Jardiland сократил более 20% персонала и избежал банкротства только благодаря частным инвестициям. Причиной шаткого финансового положения компании стали две аномально холодные и дождливые весны подряд, считают аналитики Essca. 

Бизнес требует точности данных

Интересный факт из опыта Walmart: при умеренной температуре до 26 градусов и легком ветре благодаря рекламе в три раза растут продажи ягод и фарша. 

Погодный прогноз также играет ключевую роль в планировании развития туристического бизнеса. Зимой многие опираются на краткосрочные прогнозы, решая, стоит ли отправляться кататься на лыжах в ближайшие выходные. Если прогноз обещает теплую погоду на выходные, тысячи лыжников ищут альтернативное занятие, и даже при хороших условиях для катания горнолыжные курорты останутся менее загруженными из-за неверного прогноза.

Также точное прогнозирование важно для железнодорожного транспорта. В условиях снежных бурь или ветра железнодорожные компании вынуждены снижать скорость поездов. Они также изменяют скорость движения при резких температурных изменениях, чтобы сохранить состояние рельсов и не создать угрозы на отдельных участках трассы, рассказывают о своем опыте в компании ForecastWatch.

Таким образом, бизнесу просто необходимо более точное предсказание погоды. Технологические компании отвечают на этот вызов, предлагая передовые решения. Они фокусируются на гиперлокальном прогнозировании, учитывая особенности конкретных районов. Используя инновационные инструменты и данные со всевозможных датчиков и радаров, они обеспечивают максимальную точность мониторинга. 

Технологии предсказания погоды

В конце XIX века для прогнозирования погоды применяли карты, нарисованные вручную на бумаге по данным с метеостанций. В эти же времена ученым удалось вывести математическую систему, включающую три гидродинамических уравнения движения, уравнение неразрывности, состояния, а также формулы, представляющие первый и второй законы термодинамики. Именно на основе этой системы была разработана современная методика прогноза погоды.

Первые сети метеостанций стали появляться несколько столетий назад, потом к ним присоединились метеорологические зонды, но это все еще были только точечные измерения. Чуть позже появились радары, которые дают данные об осадках и во времени, и на огромном пространстве. Так, английские операторы авиационных радаров во время Второй мировой войны обнаружили, что ливни и другие атмосферные явления оставляют засвеченные участки на индикаторе. После окончания войны метеорологам предоставили эту информацию, и радары стали ключевым инструментом наблюдения за осадками. Затем метеорологи подключили к своей работе спутники: первый из них, TIROS-1, вышел на орбиту в 1960 году.

Появление все большего количества данных дополнительно открывает возможности применения и других видов прогнозирования.

• Радары. Используются для отслеживания осадков, изучения их плотности и направления движения. С помощью радиоволн радары отображают облачные формации, дождь или снег, давая метеорологам возможность в реальном времени видеть, где проходят ненастья.

• Гидродинамические модели. Эти инструменты воспроизводят движения воздуха, тепла и воды в атмосфере, используя математические уравнения. Они помогают в прогнозировании погоды на долгий период, основываясь на законах физики и на текущих паттернах атмосферного давления и температуры.

• Датчики и данные IoT. С развитием «Интернета вещей» появляется возможность интеграции новых источников данных для точного прогнозирования погоды. Благодаря датчикам IoT из смартфонов и автомобилей с автопилотом данные о погоде становятся более локализованными. Это позволяет получать более ценную информацию и уточнять прогнозы.

• Модели машинного обучения. С их помощью метеорологи анализируют прошлые и текущие погодные условия, выявляя закономерности и повторяющиеся явления. После обучения эти модели способны самостоятельно анализировать новые данные и делать более точные прогнозы.

• Нейросети. В метеорологии модели на основе искусственного интеллекта заимствуют опыт из других научных дисциплин и меняют подход к прогнозированию погоды. Раньше эксперты опирались главным образом на численные модели гидродинамики. Теперь ключевыми становятся отзывы пользователей, сигналы от датчиков и данные любительских метеостанций. Технологии превращают каждый датчик в ценный источник данных и делают нейросети эффективными в прогнозировании на короткий срок — до 6 часов. Для более долгосрочных прогнозов численные модели пока остаются эффективнее.

Пока ученые пришли к выводу, что точный прогноз можно дать не более чем на 15 дней вперед, пишет The Economist. Это связано с хаотической природой атмосферы. Даже незначительные колебания температуры или давления могут породить совершенно разные погодные условия. И пока точность измерений и существующие вычислительные мощности не могут преодолеть этот барьер.

Точность погодного прогнозирования сегодня критически важна для многих сфер бизнеса и экономики. Авиакомпании используют эти данные для безопасности полетов, а сельскохозяйственные предприятия — для ухода за урожаем. Строители учитывают прогнозы, планируя свою деятельность. Энергетики корректируют производство, исходя из погодных условий. Туристические агентства адаптируют предложения с учетом климатических условий. Производители и продавцы одежды анализируют прогнозы, формируя коллекции. Даже компании, производящие товары для животных, могут корректировать свой ассортимент в зависимости от погодных особенностей сезона. Список можно продолжать бесконечно, и это отлично доказывает тот факт, что точность прогнозов метеорологов для бизнеса — неоценимый ресурс.