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なぜ天気予報アプリはアプリをそれほどひどいものにしているのですか？

雨？または輝き？なぜアプリは頻繁にそれを間違えるのですか？ロブ・ワトキンス/アラミー 今週、洗濯をしたり、ビーチを訪れたり、バーベキューを発射したりした場合、ほぼ確実に最初に気象アプリに相談します。そして、あなたは結果に完全に満足していなかったかもしれません。どちらが疑問を提起します：なぜ天気アプリがこんなにゴミなのですか？ 英国のレディング大学のロブ・トンプソンのような気象学者でさえ、これらのフラストレーションの影響を受けません。彼は最近、乾燥した夜が予測され、庭のクッションを残して、朝に染み込んでいるのを見ました。それは典型的な例です。予測の悪さについて不平を言うとき、それは通常、私たちが話している予想外の雨や雪です。 私たちの期待 - アプリと天気の両方 - は、ここでの問題の大きな部分です。しかし、それは唯一の問題ではありません。気象システムの規模と、実際にローカライズされた予測を提供するのに役立つデータの規模は、予測を非常に複雑にします。 トンプソンは、ここ数週間で英国でパフォーマンスが低い期間があったアプリがあると認めています。問題の一部は、夏に得られる予測不可能なタイプの土砂降りです、と彼は言います。対流雨は、太陽の暖かさが地面を加熱すると発生し、熱くて湿った空気の柱を大気に送り、そこで孤立したシャワーを冷やし、凝縮し、形成します。これは、年の他の時期に全国を転がる傾向がある圧力の変化によって駆動される広大な天候の前線よりもはるかに予測可能ではありません。 「水の鍋を沸騰させることを考えてください。沸騰するのにかかる時間を大まかに知っていますが、うまくできないことは、すべての泡がどこに形成されるかを予測することです」とトンプソンは言います。 同様のパターンは、北米と大陸ヨーロッパで形成されます。しかし、天候の予測は必然的に地元の努力であるため、英国をケーススタディとして、なぜ天気がいつ、どこに当たるのかを正確に言うのが難しい理由を調べましょう。 一般に、トンプソンは、特定の町や村の予測を召喚することができます。それらは、単に不可能なレベルの精度を暗示しています。 「私は40年代半ばにいます。キャリアの中で、雨が私の村のシンフィールドを襲うのに十分なほど正確にシャワーの雲を予測できる可能性はまったくありませんが、3マイル離れたところにウッドリーを襲っていません」とトンプソンは言います。また、これらのアプリは2週間先を予測できると主張しています。トンプソンは、途方もなく楽観的だと言います。 2週間のスパンは、予測の厳しい制限であると長い間考えられており、今日までの正確さはその時点以降も急降下しています。一部の研究者は、物理モデルとAIを使用して、それをはるかに超えて1か月以上に予測しています。しかし、私たちが多くのことを知ることができ、それをグローバルにだけでなく、地元でも適用することができることは、天気アプリへの失望の一部です。 天気アプリ自身を使用しているにもかかわらず、トンプソンは私たち全員がより多くの文脈を与えたテレビの予測を見た時代にはノスタルジックです。これらの気象学者は、あなたの家の上を転がり、午後2時から午後4時までどこかで雨の可能性を100％もたらす天気の前線と、その2時間の窓の間に散在するシャワーの可能性を説明する時間とグラフィックを持っていました。これらのシナリオは微妙ですが、重要なことに異なります。天気アプリは、午後2時に雨が降る可能性が50％、午後3時ではそれぞれの場合に同じことが示されます。そのニュアンスの欠如は、根本的なデータがお金にかかっている場合でもフラストレーションを引き起こす可能性があります。 同様に、午後4時にルイスハムの天気を求めて、豪雨があると言われた場合、それは来ない、それは失敗のように見える。ただし、より広いコンテキストでは、数マイルのフロントが見逃されたフロントを明らかにする可能性があります。失敗ではなく、エラーのマージンを持つ予測です。 1つ確かなことは、アプリメーカーがこれらの困難や制限について議論することに熱心ではなく、不可fallの幻想を維持することを好むことです。 GoogleとAccuweatherは応答しませんでした 新しい科学者's Appleは話すことを拒否したが、インタビューのリクエスト。 Met Officeはまた、インタビューを拒否し、「私たちは常にアプリの予測を改善し、追加の天気情報を提供する方法を模索しようとしている」という声明を発表しました。 BBCも話すことを拒否しましたが、声明で1,200万人以上のWeatherアプリのユーザーは「シンプルで明確なインターフェイスに感謝します」と述べました。声明はまた、膨大な量の思考とユーザーテストがインターフェイスの設計に入り、「ユーザーの複雑な情報と理解のバランスをとろうとしている」と付け加えた。 それはストライキするのが難しいバランスです。完全に正確なデータを使用しても、アプリは詳細が必然的に失われる程度まで情報を簡素化します。経験とは大きく異なると感じることができる多くの種類の天気は、意味が主観的なシンボルの一握りの1つにグループ化されます。たとえば、太陽のシンボルを白い雲に置き換える前に、どのくらいの雲に覆われていますか？または灰色のもの？ 「あなたと私が答えを出して、それから私の母とあなたのお母さんにそれが何を意味するのか尋ねると、私たちは同じ答えを得ることができません」とトンプソンは言います。繰り返しますが、この種の妥協は曖昧さと失望の余地を残します。 他にも問題があります。一部の予測者は、アプリが雨の可能性についてわずかに悲観的である意図的なバイアスを構築します。彼の研究で、トンプソンは複数のアプリでこの「ウェットバイアス」の証拠を見つけました。彼は、ユーザーが雨が降ると言ったが、太陽を獲得している人は、乾燥しているがシャワーに巻き込まれると言われた人よりもイライラしないだろうと言います。庭師として、私も逆にイライラしていることがよくあります。 英国のリーズ大学の気象学者のダグ・パーカーは、地域に固有の微調整されたモデルではなく、自由に利用可能なグローバル予測データを使用することでコストを削減する幅広いアプリもあると言います。 一部の人は、米国政府の国立海洋大気局（NOAA）から無料のデータを取得します。現在、トランプ政権によって破壊されています。この生のグローバルデータは、大西洋を横切るサイクロンや大きな天気前線の動きを予測するのに適しているかもしれませんが、月曜日の昼食時にハイドパークで雨の可能性を心配している場合はそれほどよくありません。 たとえば、アフリカの鉄砲水の可能性を測定しようとしている場合、生命と死の問題になる可能性のあるパーカーは、一部のアプリは単にそこにないデータを推定するために進んでいます。彼は、疑わしいユーティリティの少なくとも4つの無料予測製品を見て、ケニアの降雨レーダーデータを示しています。 「ケニアには降雨レーダーはないので、嘘です」と彼は言います。衛星レーダーは断続的に国を通り過ぎますが、完全な情報を与えないでください。これらのアプリは「すべて製品を生産しているので、その製品がどこから来たのかわかりません。だから、それについて何か深刻なことを見たら、それがどこから来たのかわからないので、それがどれほど信頼できるかわかりません」。 一方、Met Officeアプリは、英国の天気を整えるために微調整されたモデルを使用するだけでなく、あらゆる種類のポストプロセッシングを使用して、予測を改良し、組織の人間の専門知識の合計を適用します。次に、アプリチームは骨の折れるプロセスを経て、それを簡単な形式で提示する方法を決定します。 「モデルデータから何を提示するかに行くことは、Met Officeの巨大な分野です。彼らはそれを心配する人々のチーム全体を持っています」とThompson氏は言います。 「それは基本的にそれ自体の主題です。」 天気予報モデルの作成、膨大な量の実際のセンサーの測定値を供給し、スーパーコンピューターで全体を実行するのは簡単ではありません。しかし、その仕事はすべて、私たちが感じていないかもしれない現実に相当します。予測は、これまでよりも優れており、まだ改善しています。天気を正確に予測する能力は、数十年前でも考えられなかったでしょう。 気象アプリの品質に対する私たちの失望の多くは、平方キロメートルの正確性を正確に正確に特定すること、単純化しすぎたことによって引き起こされる誤解、または科学を超えるますます忙しい国民の期待に依存しています。 パーカーは、気象学者の能力が数十年にわたって増加するにつれて、国民はすぐにそれを普通として受け入れ、より多くを要求したと言います。…