Wewnątrz rewolucji danych pogodowych: Jak sztuczna inteligencja, satelity i superkomputery zmieniają prognozy w 2025 roku

W 2024 roku na świecie odnotowano najgorętszy rok w historii, prawdopodobnie przekraczający +1,5°C powyżej poziomu sprzed epoki przemysłowej, według WMO w marcu 2025 roku.
W 2025 roku ECMWF wdrożyło System Prognozowania oparty na Sztucznej Inteligencji (AIFS), działający w zespole 51 wariantów, poprawiając prognozy temperatury przy powierzchni nawet o 20% i dostarczając wyniki ponad 10 razy szybciej, zużywając około 1000 razy mniej energii.
GraphCast DeepMind firmy Google jest trenowany na dziesięcioleciach danych reanalizy i potrafi przewidzieć setki zmiennych pogodowych na następne 10 dni w mniej niż minutę.
W lipcu 2025 Narodowe Centrum Huraganów NOAA ogłosiło CRADA z DeepMind Google’a w celu oceny modeli prognozowania huraganów opartych na AI w czasie rzeczywistym.
W połowie 2025 roku WMO podkreśliła znaczenie Systematic Observations Financing Facility (SOFF), finansującego dziesiątki nowych stacji meteorologicznych i startów balonów w krajach rozwijających się, z lokalną poprawą dokładności prognoz o ponad 30%.
Spire Global obsługuje ponad 100 minisatelitów zbierających dane z radiookultacji GPS, a NOAA kupuje dane Spire na podstawie kontraktów sięgających 2016 roku i wynoszących około 23,6 mln dolarów w 2022 roku.
NOAA współpracuje z firmą w celu rozmieszczenia autonomicznych żaglowców (saildrone) w huraganach, aby zbierać dane oceaniczne i atmosferyczne z wnętrza burz, udoskonalając prognozy intensywności.
NASA i NOAA udostępniają otwarte dane pogodowe na platformach chmurowych, przyspieszając obliczenia i demokratyzując dostęp dla naukowców i startupów.
Prognozowanie oparte na skutkach (IBF) i inicjatywa Wczesne Ostrzeżenia dla Wszystkich mają na celu przekształcenie prognoz w konkretne ostrzeżenia, z zamiarem ochrony wszystkich do 2027 roku.
Luki w danych utrzymują się w Afryce, Ameryce Południowej, na Pacyfiku i oceanach; finansowanie SOFF i działania na rzecz wymiany danych mają na celu ich zamknięcie, choć napięcia geopolityczne wcześniej zakłócały wymianę danych, co podkreśla potrzebę odpornych, otwartych systemów danych.

Twój wieczorny raport pogodowy może wydawać się prosty, ale w rzeczywistości „ogromna sieć satelitów, samolotów, radarów, modeli komputerowych i analityków pogody” pracuje nieustannie theinvadingsea.com. W 2025 roku dane pogodowe – informacje o temperaturze, wilgotności, ciśnieniu, wietrze, opadach i innych warunkach atmosferycznych – stały się ważniejsze i bardziej zaawansowane niż kiedykolwiek. Przy ekstremalnych zjawiskach pogodowych powodujących bezprecedensowe zakłócenia (2024 rok przyniósł najwyższą liczbę przesiedleń klimatycznych od 16 lat) weather.com, dokładne prognozy napędzane najnowocześniejszą technologią są kluczowe dla bezpieczeństwa, biznesu i nauki. Ten raport zagłębia się w to, czym są dane pogodowe, jak są zbierane i wykorzystywane, najnowsze innowacje, zastosowania w rzeczywistości oraz wyzwania i kluczowych graczy kształtujących przyszłość prognozowania pogody.

Czym są dane pogodowe?

Dane meteorologiczne odnoszą się do pomiarów i informacji, które opisują „stan atmosfery w określonym czasie, zdefiniowany przez różne elementy meteorologiczne, w tym temperaturę, opady, ciśnienie atmosferyczne, wiatr i wilgotność” wmo.int. W istocie są one surowcem prognoz pogody. Typowe punkty danych meteorologicznych obejmują:

Temperatura: Temperatury powietrza i powierzchni.
Wilgotność: Wilgotność, opady deszczu, śniegu i inne opady.
Ciśnienie: Odczyty ciśnienia atmosferycznego.
Wiatr: Prędkość i kierunek wiatru.
Inne czynniki: Czas nasłonecznienia, zachmurzenie, widoczność itp.

Zbierane z całego świata dane te zasilają modele prognostyczne i rejestry klimatyczne. Dane meteorologiczne mogą opisywać bieżące warunki lokalne lub tworzyć długoterminowe zbiory danych wykorzystywane do śledzenia trendów klimatycznych. Każdy pomiar pomaga opowiedzieć historię tego, co dzieje się w atmosferze, niezależnie od tego, czy to słoneczne popołudnie, czy nadciągająca burza.

Jak zbierane są dane meteorologiczne

Współczesna meteorologia gromadzi dane pogodowe za pomocą ogólnoświatowej sieci systemów obserwacyjnych. Kluczowe metody zbierania obejmują:

Satelity: Dziesiątki satelitów krążących wokół Ziemi skanują planetę 24/7. Satelity geostacjonarne unoszą się nad stałymi obszarami (zapewniając ciągły obraz chmur i monitorowanie burz), podczas gdy satelity polarne okrążają Ziemię i obejmują każdy punkt. Satelity są wyposażone w instrumenty do obserwacji układów chmur, temperatury lądów i oceanów, pary wodnej w atmosferze, a nawet dynamiki burz. Sama NOAA obsługuje flotę 18 satelitów meteorologicznych wyposażonych w czujniki monitorujące wszystko, od temperatury powierzchni lądu po wilgotność atmosferyczną theinvadingsea.com. Te orbitalne „oczy” są niezbędne do obserwacji systemów pogodowych nad oceanami i odległymi obszarami.
Radary meteorologiczne: Na ziemi systemy radarowe nieustannie przeczesują niebo falami radiowymi, aby wykryć opady. Radar (Radio Detection and Ranging) pokazuje, gdzie pada deszcz lub śnieg i jak silne są burze, pomagając synoptykom śledzić burze, tornada i huragany w czasie rzeczywistym weather.gov. Nowoczesne radary Dopplera rejestrują nawet prędkości wiatru wewnątrz burz, poprawiając ostrzeżenia o groźnych zjawiskach pogodowych.
Stacje meteorologiczne naziemne: Tysiące stacji meteorologicznych na lotniskach, w miastach i odległych lokalizacjach mierzy lokalne warunki na poziomie gruntu – temperaturę, wilgotność, ciśnienie, wiatr, opady itp. Obejmują one stacje automatyczne i obsługiwane przez personel obserwatoria, tworząc podstawę Globalnej Sieci Obserwacji Pogody koordynowanej przez WMO. Wszystkie kraje utrzymują takie stacje i dzielą się kluczowymi danymi na arenie międzynarodowej.
Balony meteorologiczne: Dwa razy dziennie meteorolodzy wypuszczają balony meteorologiczne (radiosondy) w setkach miejsc na całym świecie. Balony te wznoszą się przez atmosferę, niosąc czujniki, które przesyłają profile temperatury, wilgotności i wiatru od powierzchni do dużych wysokości. Sondowania balonowe są kluczowe dla zrozumienia pionowej struktury atmosfery i dostarczania danych górnej atmosfery do modeli.
Samoloty i statki: Linie lotnicze i specjalne samoloty badawcze zbierają odczyty pogodowe podczas lotu (temperatura, wiatr, turbulencje) i przesyłają je do centrów prognozowania. Oceany – często ubogie w dane – są monitorowane przez statki i sieć dryfujących boi. Ponad 1 300 boi morskich na oceanach świata stale mierzy temperaturę wody, wysokość fal, wiatr i ciśnienie powietrza theinvadingsea.com, co jest niezbędne do prognoz morskich i ostrzeżeń przed huraganami.
Dodatkowe czujniki: Pojawiają się innowacyjne metody obserwacji. Na przykład małe satelity wykorzystują radiookultację GPS (pomiar, jak sygnały GPS załamują się w atmosferze), aby wywnioskować temperaturę i wilgotność na różnych wysokościach – dane te są obecnie kupowane przez NOAA w celu ulepszenia modeli spacenews.com. W niektórych regionach dane z crowdsourcingu z amatorskich stacji pogodowych lub czujników ciśnienia w smartfonach uzupełniają oficjalne obserwacje. Eksperymentalne drony i instrumenty teledetekcyjne również dołączają do zestawu, badając nowe sposoby sondowania burz i zbierania danych w trudno dostępnych miejscach.

Wszystkie te strumienie danych trafiają do scentralizowanych baz danych niemal w czasie rzeczywistym. Agencje krajowe i Światowa Organizacja Meteorologiczna (WMO) współpracują, aby swobodnie wymieniać obserwacje ponad granicami, tworząc jednolity globalny obraz. Ta współpraca rozpoczęła się w latach 60. XX wieku wraz z przełomową siecią World Weather Watch WMO, która po raz pierwszy umożliwiła prawdziwie globalne prognozowanie eos.org. Dzięki temu ogromnemu wysiłkowi w zbieraniu danych, synoptycy mogą obserwować rozwój pogody na całej planecie.

Od danych do prognozy: analiza i przewidywanie

Zbieranie danych to dopiero pierwszy krok – prawdziwa magia dzieje się, gdy meteorolodzy zamieniają miliardy obserwacji w prognozę pogody. Ten proces łączy zaawansowaną moc obliczeniową, nauki fizyczne i ludzką wiedzę ekspercką:

Asymilacja danych: Najpierw wszystkie napływające dane (z satelitów, stacji itp.) są wprowadzane do superkomputerów, które przeprowadzają kontrolę jakości i integrują obserwacje w spójny obraz atmosfery. To złożone zadanie – dane są zbierane w różnych miejscach i czasie, więc zaawansowane algorytmy łączą je, aby zainicjować modele pogodowe. Eksperci często powtarzają „bez danych nie ma prognozy” wmo.int, podkreślając, że dokładny stan początkowy jest kluczowy.
Numeryczna Prognoza Pogody (NWP): Następnie centra prognoz uruchamiają modele numeryczne – w zasadzie oprogramowanie symulujące fizykę atmosfery – aby przewidzieć, jak pogoda będzie się zmieniać od tego stanu początkowego. Modele rozwiązują równania dynamiki płynów, termodynamiki i inne, przesuwając się w czasie. Superkomputery wykonują biliony obliczeń na siatkach z milionami punktów, przetwarzając dane, by przewidzieć warunki na godziny i dni do przodu. Wiodące modele globalne (takie jak GFS NOAA czy model ECMWF) są uruchamiane 4 lub więcej razy dziennie, generując szczegółowe prognozy na około 10 dni.
Meteorolodzy: Oprócz zautomatyzowanych modeli, wykwalifikowani meteorolodzy analizują i interpretują wyniki. Porównują różne modele, wykorzystują wiedzę lokalną i doświadczenie oraz uwzględniają niuanse, które mogą umknąć modelom. Mogą korygować znane błędy lub brać pod uwagę bieżące obserwacje sugerujące, że model może się mylić. Jak wyjaśnił jeden z weteranów, eksperci używają modeli „wraz z własnym doświadczeniem i lokalną wiedzą, by zacząć malować obraz pogody – tego, co nadchodzi za kilka minut, godzin lub dni” theinvadingsea.com. To połączenie wskazówek komputerowych i ludzkiej intuicji daje prognozy przekazywane społeczeństwu.
Poprawiona dokładność: Dobrą wiadomością jest to, że dokładność prognoz znacznie się poprawiła na przestrzeni dekad. Prognoza 7-dniowa dziś jest mniej więcej tak samo wiarygodna, jak prognoza 3-dniowa 20–30 lat temu preventionweb.net. Lepsze modele, obfitość danych i szybsze komputery wydłużyły czas, na jaki możemy przewidzieć główne wzorce pogodowe. Na przykład duże układy burzowe (cyklony strefy umiarkowanej) można często zauważyć z tygodniowym wyprzedzeniem preventionweb.net. Jednak zjawiska na mniejszą skalę, takie jak burze, pozostają trudne do przewidzenia – czasem tylko dzień lub dwa wcześniej – ze względu na ich chaotyczny charakter.
Granica chaosu: Bez względu na to, ile danych zbierzemy lub jak potężne staną się komputery, istnieje fundamentalna granica przewidywalności pogody. Atmosfera to system chaotyczny (słynny „efekt motyla”, gdzie drobne niepewności z czasem się potęgują). Naukowcy ustalili, że „możemy przewidzieć pogodę maksymalnie do 14 dni naprzód” zanim błędy przysłonią sygnał preventionweb.net. W praktyce prognozy powyżej 10 dni stają się coraz bardziej niepewne. Jak ujął to jeden z meteorologów, „istnieje też punkt, poza którym wiarygodna prognoza po prostu nie jest możliwa” preventionweb.net. Dlatego prognoza w aplikacji na 2 tygodnie jest traktowana z przymrużeniem oka – nauka wskazuje na twardy sufit dla prognoz deterministycznych na poziomie około dwóch tygodni.
Prognozy zespołowe: Aby uwzględnić niepewność, synoptycy stosują prognozowanie zespołowe – wielokrotne uruchamianie modelu z drobnymi wariacjami. Daje to zakres możliwych wyników i prawdopodobieństw (np. szanse na deszcz w 10. dniu). Obserwując rozrzut scenariuszy, meteorolodzy mogą oszacować poziom pewności i scenariusze najgorszego przypadku, co poprawia podejmowanie decyzji przy dłuższych prognozach.
Prognozy sezonowe: Poza codzienną pogodą te same dane zasilają długoterminowe modele klimatyczne, które tworzą prognozy sezonowe (na tygodnie i miesiące) oraz monitorują zjawiska takie jak El Niño. Choć nie możemy przewidzieć konkretnej pogody tak daleko w przyszłość, synoptycy prognozują ogólne trendy (na przykład cieplejszy lub bardziej wilgotny sezon niż zwykle) na podstawie wzorców oceanicznych i atmosferycznych.

W skrócie, surowe dane pogodowe stają się prognozą dzięki intensywnym obliczeniom i analizie ekspertów. Efektem są znane nam przewidywania – od jutrzejszej szansy na deszcz po trasy huraganów i ostrzeżenia przed zimowymi burzami. Te prognozy naprawdę ratują życie i majątek: szybkie ostrzeżenia pozwalają społecznościom przygotować się na zagrożenia, liniom lotniczym unikać turbulencji, a rolnikom planować uprawy i wiele więcej.

Najnowocześniejsze innowacje w 2025 roku

W 2025 roku prognozowanie pogody przechodzi prawdziwą rewolucję technologiczną. Nowe technologie i podejścia sprawiają, że prognozy są szybsze, inteligentniejsze i bardziej dostępne:

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe: AI po cichu napędza rewolucję w prognozowaniu pogody e360.yale.edu. Zaawansowane modele AI mogą obecnie uczyć się bezpośrednio z ogromnych archiwów danych pogodowych z przeszłości, oferując alternatywę dla tradycyjnych modeli opartych na fizyce. Uderzającym przykładem jest GraphCast, system uczenia maszynowego od Google DeepMind, który został wytrenowany na dekadach danych reanalizy i przewiduje „setki zmiennych pogodowych na następne 10 dni” science.org. Te modele AI działają z zawrotną prędkością – jeden z raportów zauważył, że dzisiejsze modele prognoz AI mogą obliczyć 10-dniową globalną prognozę w mniej niż minutę, podczas gdy tradycyjne modele potrzebują na to godzin na superkomputerze forbes.com. W 2025 roku prestiżowe Europejskie Centrum Prognoz Średnioterminowych (ECMWF) nawet uruchomiło operacyjnie system prognozowania oparty na AI. Nowy Artificial Intelligence Forecasting System (AIFS) działa równolegle z konwencjonalnym modelem ECMWF, a wersja zespołowa AI przewyższyła najnowocześniejsze modele w wielu aspektach (np. poprawiając prognozy temperatury przy powierzchni nawet o 20%) ecmwf.int. Co więcej, może generować prognozy ponad 10× szybciej, zużywając 1 000× mniej energii niż tradycyjny model ecmwf.int. To zmienia zasady gry – szybsze aktualizacje przy niższych kosztach obliczeniowych. Jednak eksperci postrzegają AI jako uzupełnienie modeli fizycznych, a nie ich zamiennik. Opracowywane są podejścia hybrydowe, aby połączyć szybkość AI z dokładnością fizyki ecmwf.in t.
Big Data i chmura obliczeniowa: Dane pogodowe są obecnie produkowane w niespotykanych dotąd ilościach – petabajty obrazów satelitarnych, wyjść z modeli wysokiej rozdzielczości i odczytów z czujników. Infrastruktura chmury obliczeniowej i technologie big data są teraz niezbędne do obsługi tego zalewu. Agencje współpracują z firmami technologicznymi, aby przechowywać i przetwarzać dane wydajniej. Na przykład NASA i NOAA udostępniają otwarte dane pogodowe na platformach chmurowych, aby ułatwić dostęp badaczom i deweloperom earthdata.nasa.gov. To nie tylko przyspiesza obliczenia, ale także demokratyzuje dostęp do danych, napędzając falę startupów pogodowych i projektów badawczych.
Prywatne satelity i nowe systemy obserwacyjne: Historycznie rzecz biorąc, wszystkie główne satelity pogodowe i radary były obsługiwane przez rządy. Obecnie prywatne firmy wprowadzają innowacje w obserwacji. Małe, stosunkowo tanie satelity – niektóre wielkości bochenka chleba – mogą być wystrzeliwane w konstelacjach, aby zbierać dane meteorologiczne eos.org. Jedna z firm, Spire Global, obsługuje flotę ponad 100 takich mini-satelitów, które zbierają unikalne dane (takie jak profile radiookultacji GPS), a nawet prowadzą własne modele prognoz eos.org. „Mamy unikalne dane… nad otwartymi oceanami, gdzie jest bardzo niewiele innych źródeł danych, mamy wyraźną przewagę,” mówi szef działu meteorologicznego Spire, podkreślając wartość dodatkowych obserwacji na obszarach ubogich w dane eos.org. NOAA zaczęła kupować dane komercyjne od firm takich jak Spire – w rzeczywistości od 2016 roku dane satelitarne Spire są kupowane przez NOAA w ramach kontraktów (o wartości 23,6 mln dolarów w 2022 roku), aby zasilać amerykańskie modele eos.org. Bezzałogowe drony to kolejne nowatorskie narzędzie: w ostatnich latach NOAA nawiązała współpracę z firmą wysyłającą saildrone autonomiczne jednostki do wnętrza huraganów, aby zbierać dane oceaniczne i atmosferyczne z wnętrza burz eos.org. Tego typu wcześniej niemożliwe pomiary pomagają udoskonalać prognozy intensywności huraganów. Wzrost ilości prywatnych danych wiąże się z pewnymi zastrzeżeniami (niektóre ograniczenia własnościowe dotyczące udostępniania eos.org), ale ogólnie rzecz biorąc, wprowadza świeże informacje do globalnego systemu.
Prognozowanie i wczesne ostrzeganie oparte na skutkach: Innowacja to nie tylko sprzęt i sztuczna inteligencja – to także sposób komunikowania prognoz. Meteorolodzy coraz częściej przechodzą na prognozowanie oparte na skutkach (IBF), co oznacza tłumaczenie danych pogodowych na „co pogoda zrobi” ludziom i infrastrukturze, a nie tylko jaka będzie pogoda wmo.int. W praktyce oznacza to, że prognozy i alerty koncentrują się na przewidywanych skutkach – na przykład ostrzegając, że intensywne opady prawdopodobnie spowodują gwałtowne powodzie na terenach nisko położonych, zamiast podawać jedynie ilość opadów. Takie podejście pomaga urzędnikom i społeczeństwu podejmować działania w oparciu o ryzyko. Równolegle z IBF, Organizacja Narodów Zjednoczonych i WMO uruchomiły inicjatywę Wczesne Ostrzeganie dla Wszystkich, której celem jest zapewnienie, by do 2027 roku każdy na Ziemi był chroniony przez systemy alarmowe. Technologia i innowacje są kluczowe dla tej misji: lepsze modelowanie zagrożeń, aplikacje alarmowe na smartfony oraz rozszerzone sieci danych pomagają dostarczać ostrzeżenia osobom zagrożonym wmo.int. „Poprzez integrację zaawansowanych narzędzi, takich jak sztuczna inteligencja, i rozszerzanie dostępu do rozwiązań opartych na danych, poprawiamy dokładność i skuteczność systemów wczesnego ostrzegania”, deklaruje WMO wmo.int. Potrzeba kompleksowych wczesnych ostrzeżeń stała się jeszcze pilniejsza w świetle ostatnich katastrof, a rok 2025 przynosi inwestycje w bardziej odporne systemy ostrzegania społeczności przed powodziami, burzami i falami upałów.
Ratowanie danych i archiwa historyczne: Kolejną cichą innowacją są działania na rzecz digitalizacji starych zapisów pogodowych („ratowanie danych”). Ogromne archiwa historycznych dzienników pogodowych (niektóre mające ponad sto lat) są skrupulatnie skanowane i wprowadzane do baz danych. W 2025 roku uznaje się to za kluczową pracę: dzięki zachowaniu historycznych zapisów klimatycznych, naukowcy mogą lepiej zrozumieć długoterminowe trendy i poprawić bazę modeli, co wzmacnia przyszłe prognozy wmo.int. Projekty na całym świecie angażują wolontariuszy i sztuczną inteligencję do przepisywania starych dzienników okrętowych, pamiętników i papierowych zapisów pogody. Każdy dodatkowy rok wysokiej jakości danych z przeszłości pomaga udoskonalić normy klimatyczne i dokładność prognoz ekstremalnych zjawisk.

Od AI, która „przesuwa granice wydajności i dokładności” ecmwf.int po roje miniaturowych satelitów i czujniki oparte na crowdsourcingu, dziedzina danych pogodowych szybko się rozwija. Innowacje roku 2025 to nie tylko teoria – obiecują prognozy bardziej aktualne, szczegółowe i użyteczne, pomagając społeczeństwu wyprzedzać kaprysy natury.

Zastosowania danych meteorologicznych w życiu codziennym i przemyśle

Dlaczego to całe zbieranie danych i przetwarzanie liczb ma znaczenie? Ponieważ dane meteorologiczne przenikają niemal każdy aspekt codziennego życia, biznesu i nauki. Wiarygodne prognozy i dane klimatyczne pomagają podejmować decyzje – zarówno te duże, jak i małe. Oto niektóre z kluczowych zastosowań:

Życie codzienne i podróże: Dane pogodowe pomagają ludziom planować dzień – decydować, w co się ubrać, czy zabrać parasol, albo czy bezpiecznie jest prowadzić samochód. Osoby dojeżdżające do pracy i podróżujący polegają na prognozach, by unikać burz lub opóźnień lotów. Nawet coś tak prostego jak poranny jogging czy weekendowy piknik zależy od informacji o temperaturze i opadach. Nowoczesne aplikacje na smartfony udostępniają hiper-lokalne dane pogodowe na wyciągnięcie ręki, często aktualizowane co godzinę. Organizatorzy wydarzeń specjalnych (wesela, imprezy sportowe, koncerty) korzystają z dedykowanych prognoz, by przygotować plany awaryjne.
Rolnictwo i bezpieczeństwo żywnościowe: Rolnicy są ściśle uzależnieni od danych pogodowych. Terminy siewu i zbiorów zależą od prognoz temperatury gleby i opadów. Decyzje dotyczące nawadniania opierają się na danych o opadach; ostrzeżenia o przymrozkach mogą uruchomić działania ochronne dla upraw. Monitorowanie suszy informuje o przydziale wody i wyborze upraw. W warunkach zmienności klimatu rolnictwo potrzebuje dokładnych prognoz sezonowych, by przygotować się na potencjalne powodzie lub susze. Dobrze dobrana prognoza może uratować cały sezon plonów – a zła prognoza może prowadzić do strat. Jak zauważył jeden z ekspertów, rolnicy czerpią ogromną wartość z wiedzy o tym, co czeka ich uprawy eos.org. Dane meteorologiczne są także wykorzystywane w modelach zwalczania szkodników i chorób (ponieważ wiele chorób roślin zależy od wilgotności lub temperatury).
Biznes i gospodarka: Wiele branż wykorzystuje dane pogodowe do optymalizacji działalności. Transport jest silnie uzależniony od pogody: linie lotnicze omijają burze i dostosowują loty do prędkości wiatru, by oszczędzać paliwo; firmy żeglugowe planują rejsy z uwzględnieniem pogody na morzu, by zapewnić bezpieczną podróż; firmy transportowe i logistyczne planują dostawy, by unikać zamieci lub powodzi. Firmy energetyczne polegają na prognozach, by bilansować sieci energetyczne – przewidując szczyty zapotrzebowania (na ogrzewanie lub chłodzenie podczas ekstremalnych temperatur) i zarządzając dostawami z odnawialnych źródeł zależnych od pogody, takich jak turbiny wiatrowe i panele słoneczne. Detaliści analizują dane pogodowe, by zaopatrzyć się w sezonowy towar (np. więcej łopat do śniegu przed śnieżycą lub dodatkowe napoje podczas upałów). Firmy ubezpieczeniowe analizują dane pogodowe, by oszacować ryzyko związane z pogodą i przygotować się na zgłoszenia szkód po dużych zdarzeniach. Projekty budowlane i utrzymanie infrastruktury również planują prace zgodnie z oknami pogodowymi. Ogólnie rzecz biorąc, prognozowanie pogody ma ogromną wartość ekonomiczną – badania pokazują, że społeczeństwo zyskuje 25–50 razy więcej niż inwestuje w dane meteorologiczne, dzięki korzyściom w rolnictwie, transporcie, lotnictwie, żegludze i niezliczonych innych dziedzinach eos.org.
Przygotowanie na katastrofy i bezpieczeństwo publiczne: Być może najważniejszym zastosowaniem danych meteorologicznych są wczesne ostrzeżenia przed niebezpieczną pogodą. Prognozy ratują życie, umożliwiając ewakuacje i reakcję służb ratunkowych zanim dojdzie do katastrofy. Dane o trasach huraganów, na przykład, informują, które obszary przybrzeżne należy ewakuować lub zabezpieczyć. Systemy ostrzegania przed tornadami wykorzystują dane radarowe, aby ostrzec miasta z kilkuminutowym wyprzedzeniem. Prognozy powodziowe skłaniają władze do oczyszczania kanalizacji i przygotowania schronisk. W regionach zagrożonych pożarami lasów, dane o wietrze i suchości pomagają przewidzieć rozprzestrzenianie się ognia i koordynować działania straży pożarnej. W miarę jak zmiany klimatu napędzają coraz bardziej ekstremalne zjawiska, ta rola danych meteorologicznych staje się coraz ważniejsza. Prognozy oparte na skutkach (opisane powyżej) poprawiają przejrzystość ostrzeżeń publicznych, koncentrując się na działaniach, jakie ludzie powinni podjąć. Jednak pozostaje wyzwanie: nie wszystkie społeczności mają równy dostęp do systemów wczesnego ostrzegania. Według stanu na 2025 rok, „tylko połowa krajów posiada odpowiednie systemy ostrzegania”, według Sekretarz Generalnej WMO Celeste Saulo weather.com. Społeczność międzynarodowa pracuje nad zlikwidowaniem tej luki, aby każdy – od małych państw wyspiarskich po wiejskie wioski – otrzymywał na czas ostrzeżenia. „Zapewnienie każdej osobie na Ziemi ochrony przez wczesne ostrzeżenia to globalne wyzwanie,” podkreśla Saulo – wyzwanie wymagające współpracy sektora publicznego i prywatnego wmo.int. Wysiłki trwają, ale każda poprawa w zbieraniu i rozpowszechnianiu danych meteorologicznych bezpośrednio zwiększa naszą zdolność do przygotowania się na zagrożenia naturalne i ograniczenia ich skutków dla życia ludzkiego.
Nauka o klimacie i monitorowanie środowiska: Obserwacje pogody stają się danymi klimatycznymi, gdy są agregowane w czasie. Długi zapis codziennych temperatur i opadów pozwala naukowcom obliczać trendy i wykrywać zmiany w wzorcach klimatycznych. W ten sposób dane meteorologiczne stanowią podstawę badań nad zmianami klimatu i polityki klimatycznej. Na przykład, wiele niezależnych zbiorów globalnych obserwacji meteorologicznych wykazało, że 2024 był najcieplejszym rokiem w historii pomiarów, po raz pierwszy przekraczając krytyczny próg globalnego ocieplenia o 1,5 °C weather.com. Takie ustalenia, raportowane przez WMO i inne instytucje, opierają się na rozległych zapisach ze stacji meteorologicznych i satelitów z całego świata. Dane meteorologiczne zasilają także modele klimatyczne, które prognozują przyszłe ocieplenie i ekstremalne zjawiska. Poza temperaturą, śledzą topnienie lodowców, wzrost poziomu mórz, zawartość ciepła w oceanach i inne wskaźniki, które informują międzynarodowe oceny klimatyczne weather.com. Ponadto monitoring pogody wspiera zarządzanie środowiskiem – na przykład indeksy jakości powietrza (rozprzestrzenianie się zanieczyszczeń zależy od pogody), śledzenie popiołu wulkanicznego dla bezpieczeństwa lotnictwa czy monitorowanie stanu warstwy ozonowej. Działania adaptacyjne do zmian klimatu – budowanie odporności w rolnictwie, infrastrukturze, zaopatrzeniu w wodę – wszystkie wykorzystują lokalne dane meteorologiczne i klimatyczne do planowania warunków, które mogą nadejść. Krótko mówiąc, dzisiejsze dane meteorologiczne są fundamentem jutrzejszej strategii klimatycznej.

Od pozornie błahych spraw (wybór stroju) po kwestie przetrwania (reagowanie na katastrofy) i politykę globalną (działania na rzecz klimatu), wiarygodne dane meteorologiczne są wspólnym mianownikiem. Nic dziwnego, że państwa inwestują ogromne środki w usługi meteorologiczne – zwrot z tych inwestycji to bezpieczniejsze społeczności i miliardy oszczędności w całej gospodarce wmo.int eos.org. Jak podsumował ekspert ds. pogody dr Paul Edwards, „Prognozowanie pogody ma ogromną wartość ekonomiczną… Otrzymujemy 25–50 razy więcej, niż w to wkładamy” dzięki korzyściom dla rolników, transportu, przemysłu i innych eos.org. Innymi słowy, dane pogodowe wielokrotnie się zwracają, pomagając społeczeństwu podejmować mądrzejsze decyzje każdego dnia.

Wyzwania: dokładność, luki i przeszkody geopolityczne

Pomimo ogromnego postępu, świat danych meteorologicznych stoi przed wieloma wyzwaniami. Obejmują one zarówno ograniczenia naukowe, jak i praktyczne oraz polityczne przeszkody:

Dokładność prognoz i ograniczenia: Jak wspomniano, chaotyczna natura atmosfery narzuca górną granicę, jak daleko w przyszłość możemy przewidywać z pewnością (około 10–14 dni) preventionweb.net. Zjawiska na małą skalę, takie jak nagłe burze czy lokalne ulewy, zawsze będą trudniejsze do dokładnego przewidzenia. Nawet przy najbardziej zaawansowanych modelach niepewność rośnie z każdym kolejnym dniem prognozy preventionweb.net. Użytkownicy muszą rozumieć, że prognozy są probabilistyczne i mogą się zmieniać – idealna dokładność jest nieosiągalna. Dodatkowo, niektóre wzorce pogodowe wciąż sprawiają trudności modelom: na przykład precyzyjna intensywność gwałtownego wzrostu siły huraganu czy dokładne miejsce zejścia tornada pozostają na granicy badań naukowych. Nieidealne dane początkowe („warunki początkowe”) są głównym źródłem błędów prognoz, więc poprawa sieci obserwacyjnej bezpośrednio zwiększa dokładność preventionweb.net. Kolejnym aspektem jest komunikowanie niepewności: synoptycy starają się przekazywać poziomy pewności i scenariusze najgorszego przypadku, ale społeczeństwo często oczekuje prostych odpowiedzi typu tak/nie na temat deszczu. Zniwelowanie tej luki komunikacyjnej to stałe wyzwanie w dostarczaniu użytecznych informacji bez nadmiernego upraszczania.
Luki w danych i nierówności: Chociaż codziennie zbierane są miliony obserwacji, nie są one równomiernie rozmieszczone. Wiele regionów to wciąż „ślepe punkty” w globalnym systemie obserwacyjnym wmo.int. Części Afryki, Ameryki Południowej i Pacyfiku mają rzadką sieć stacji; rozległe obszary oceanów mają ograniczone dane in-situ. Te luki pogarszają jakość prognoz nie tylko lokalnie, ale i na całym świecie – brakująca obserwacja w jednym miejscu może obniżyć dokładność modeli gdzie indziej, ze względu na powiązaną atmosferę eos.org. Na przykład niedobór danych nad środkową Afryką może utrudnić prognozowanie pogody w Europie kilka dni później. W odpowiedzi na to WMO uruchomiła inicjatywy takie jak Systematic Observations Financing Facility (SOFF), aby finansować nowe stacje meteorologiczne i wypuszczanie balonów w krajach o ograniczonych zasobach wmo.in t. Ostatnie eksperymenty wpływu prowadzone przez ECMWF wykazały, że dodanie obserwacji w regionach ubogich w dane „dramatycznie poprawia dokładność prognoz, zarówno lokalnie, jak i globalnie” wmo.int. W rzeczywistości inwestycje w podstawowe obserwacje meteorologiczne najsłabiej rozwiniętych obszarów mogą zmniejszyć błędy prognoz o 20–30% lub więcej dla tych regionów wmo.int. Likwidacja tych luk to kwestia równości (każdy kraj zasługuje na dobre prognozy) i korzyści globalnych. Jednak wymaga to finansowania, woli politycznej i szkoleń, aby instalować i utrzymywać instrumenty w odległych lub rozwijających się regionach. Postęp trwa – każda nowa stacja czy boja poszerza nasz zasięg o kolejny krok.
Napięcia geopolityczne: Dane meteorologiczne były historycznie obszarem współpracy nawet w czasach napięć politycznych – często powtarzanym mottem jest, że „pogoda nie zna granic, musimy współpracować” eos.org. Podczas zimnej wojny USA i Związek Radziecki nadal dzieliły się danymi meteorologicznymi, ponieważ leżało to w interesie wszystkich eos.org. Jednak w ostatnich czasach konflikty wystawiły tego ducha na próbę. Na przykład, po inwazji Rosji na Ukrainę w 2022 roku, Rosja przestała dostarczać wiele swoich zbiorów danych pogodowych do WMO, a z kolei niektóre europejskie agencje odcięły pewne dane Rosji eos.org. Podczas gdy „niezbędne” dane (podstawowe obserwacje dla bezpieczeństwa) są nadal wymieniane na mocy umów WMO, wiele danych uzupełniających (takich jak wysokorozdzielcze obrazy radarowe) zostało wstrzymanych eos.org. Ta sytuacja uwidoczniła niewygodną prawdę: globalny system wymiany danych opiera się na dobrej woli. Jeśli główni dostawcy wstrzymają dane, jakość prognoz może ucierpieć. Konflikty zbrojne lub sankcje budzą obawy nawet w tak apolitycznej kwestii jak informacje pogodowe – w tym przypadku zachodni urzędnicy obawiali się, że szczegółowe dane pogodowe mogą pomóc rosyjskim operacjom wojskowym reuters.com. WMO stara się pozostać politycznie neutralna i utrzymywać przepływ danych, ale nie ma mocy egzekwowania, jeśli kraj zdecyduje się nie udostępniać danych. Kwestie geopolityczne mogą więc z dnia na dzień tworzyć luki w danych, podważając dekady współpracy. Pozostaje nadzieja, że zwycięży zdrowy rozsądek (wszyscy tracą, jeśli wymiana danych się załamie), ale ryzyko istnieje zawsze, gdy stosunki międzynarodowe się pogarszają.
Własność danych i komercjalizacja: Kolejnym współczesnym wyzwaniem jest rosnąca rola prywatnych firm w dostarczaniu danych meteorologicznych. Podczas gdy agencje publiczne tradycyjnie wymieniały się danymi swobodnie, niektórzy prywatni dostawcy traktują dane jako towar, sprzedając je z ograniczeniami dotyczącymi użytkowania. Na przykład firma satelitarna może udostępnić dane rządowi za opłatą, ale nie pozwalać na ich swobodne udostępnianie konkurencji lub opinii publicznej eos.org. „Takie ograniczenia są sprzeczne z tradycyjną polityką WMO dotyczącą ‘wolnej i otwartej’ wymiany danych,” zauważa raport EOS, „ale organizacja nie ma uprawnień, by zmusić prywatną firmę do udostępnienia danych”eos.org. To wprowadza potencjalną fragmentację: jeśli coraz więcej kluczowych obserwacji będzie własnością prywatną, czy wszystkie kraje nadal będą miały dostęp do potrzebnych im danych? Toczy się aktywna dyskusja na temat równoważenia interesów komercyjnych z dobrem publicznym, jakim jest szeroki dostęp do danych. WMO zachęca do partnerstw publiczno-prywatnych i wiele z nich przyniosło dobre rezultaty (na przykład rządy kupujące dane i udostępniające je do badań) eos.org eos.org. Jednak jak ujął to jeden z ekspertów, „cały system przekształcił się w partnerstwo publiczno-prywatne i nikt tak naprawdę nim nie zarządza” eos.org. To nowy krajobraz, w którym trzeba się odnaleźć. Wyzwanie polega na wykorzystaniu innowacji sektora prywatnego bez podważania idei otwartych danych, która była podstawą globalnych sukcesów prognozowania. Decydenci i WMO aktywnie pracują nad zaktualizowanymi wytycznymi, by to uregulować, ale pozostaje to delikatna równowaga.
Utrzymanie finansowania i jakości: Wysokiej jakości prognozy pogody wymagają ciągłych inwestycji – w superkomputery, wymianę satelitów, badania i wykwalifikowany personel. Nie wszystkie rządy zapewniają swoim służbom meteorologicznym potrzebne zasoby, zwłaszcza gdy budżety są napięte. W niektórych przypadkach przestarzały sprzęt lub rzadkie sieci w biedniejszych regionach utrudniają zbieranie danych. Nawet bogate kraje stają przed decyzjami, takimi jak modernizacja systemów radarowych czy rozbudowa mocy obliczeniowej superkomputerów. Równie ważne jest szkolenie nowego pokolenia meteorologów i specjalistów ds. danych. Element ludzkiej wiedzy bywa czasem pomijany w erze skupionej na technologii. Zapewnienie solidnego finansowania i międzynarodowego wsparcia dla służb meteorologicznych to ciągłe wyzwanie, ale takie, które przynosi korzyści, biorąc pod uwagę wysoki zwrot z inwestycji w dane meteorologiczne dla społeczeństwa wmo.int.

Podsumowując, wyzwania w dziedzinie danych meteorologicznych obejmują zarówno kwestie techniczne (ograniczenia teorii chaosu i luki w danych), jak i geopolityczne oraz ekonomiczne. Pokonanie tych przeszkód będzie wymagało połączenia innowacji naukowych, współpracy międzynarodowej oraz dalekowzrocznych polityk. Atmosfera zawsze będzie nas zaskakiwać – ale dzięki konsekwentnemu zaangażowaniu możemy nadal zwiększać dokładność i zasięg prognoz, jednocześnie zachowując globalną współpracę, która to wszystko umożliwia.

Kluczowe organizacje napędzające dane meteorologiczne

Zbieranie i rozpowszechnianie danych meteorologicznych to globalne przedsięwzięcie, w które zaangażowanych jest wiele agencji. Oto niektóre z kluczowych organizacji będących w centrum danych i prognoz meteorologicznych:

National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA): NOAA to wiodąca amerykańska agencja zajmująca się pogodą, klimatem i oceanami. Poprzez National Weather Service (NWS) i inne wydziały, NOAA obsługuje amerykańską sieć satelitów meteorologicznych, ogólnokrajowe radary Dopplera, stacje pogodowe oraz samoloty rozpoznania huraganów. Dane i prognozy NOAA stanowią podstawę większości amerykańskich raportów pogodowych, od lokalnych wiadomości telewizyjnych po aplikacje na smartfony theinvadingsea.com. Superkomputery agencji uruchamiają modele takie jak GFS (Global Forecast System) oraz HWRF/HAFS (modele huraganowe), a jej synoptycy wydają oficjalne ostrzeżenia przed groźną pogodą. Co istotne, NOAA stosuje politykę otwartych danych: bezpłatnie udostępnia swoje obszerne dane meteorologiczne na całym świecie, umożliwiając korzystanie z nich firmom prywatnym i innym krajom theinvadingsea.com. Jak wyjaśnili dwaj naukowcy atmosferyczni, byłoby niezwykle trudno jakiejkolwiek prywatnej firmie odtworzyć zakres obserwacji i prognoz NOAA theinvadingsea.com. NOAA współpracuje także z NASA przy wynoszeniu satelitów meteorologicznych oraz z agencjami takimi jak Siły Powietrzne w zakresie niektórych danych. Krótko mówiąc, NOAA to potęga publicznych danych meteorologicznych i lider w rozwoju nauki o prognozowaniu w celu ochrony życia i mienia.
Europejskie Centrum Prognoz Średnioterminowych (ECMWF): ECMWF to międzynarodowa organizacja wspierana przez 35 państw członkowskich i współpracujących (głównie w Europie). Prowadzi jeden z najbardziej zaawansowanych globalnych systemów prognozowania, często nazywany „modelem europejskim”, znanym z wysokiej dokładności, zwłaszcza w prognozach średnioterminowych (3–10 dni). Model ECMWF jest światowym złotym standardem, a jego dane są wykorzystywane przez służby meteorologiczne na wszystkich kontynentach. Centrum to również pionier technik prognoz zespołowych. Siedziba znajduje się w Reading w Wielkiej Brytanii (z nowymi centrami danych w Bolonii we Włoszech), a ECMWF łączy zasoby państw członkowskich, aby utrzymać superkomputery i zespoły badawcze na skalę, której żaden pojedynczy, mniejszy kraj nie mógłby samodzielnie osiągnąć. To doskonały przykład międzynarodowej współpracy w nauce. „ECMWF stworzyło obecnie operacyjną kolekcję 51 różnych prognoz wspomaganych przez AI… współpracując z 35 krajami i dla nich, aby rozwijać naukę o pogodzie i poprawiać globalne prognozy,” zauważyła dyrektor generalna ECMWF Florence Rabier w 2025 roku ecmwf.int. To podkreśla zarówno innowacyjność techniczną centrum, jak i jego mandat do współpracy. Co ciekawe, ECMWF udostępnia niektóre produkty bezpłatnie na całym świecie (szczególnie dotyczące groźnych zjawisk pogodowych), podczas gdy inne, bardziej szczegółowe wyniki są licencjonowane państwom członkowskim lub płacącym użytkownikom – co odzwierciedla połączenie finansowania publicznego i quasi-komercyjnego modelu w Europie. Niemniej jednak ECMWF wnosi ogromny wkład do globalnej bazy danych i wiedzy; na przykład prowadzi reanalizę ERA5, kompleksowy historyczny zbiór danych meteorologicznych wykorzystywany przez naukowców na całym świecie.
Światowa Organizacja Meteorologiczna (WMO): WMO to wyspecjalizowana agencja ONZ, która koordynuje międzynarodową współpracę w zakresie pogody, klimatu i wód. Z 193 państwami członkowskimi i terytoriami, obejmuje praktycznie każdy kraj na Ziemi eos.org. WMO ustala standardy techniczne (np. jak powinny być wykonywane i kodowane pomiary), aby zapewnić, że wszystkie dane z różnych krajów są ze sobą kompatybilne. Wyznacza także globalne i regionalne centra danych (na przykład Światowe Centra Meteorologiczne w USA, Europie, Azji), które zbierają i redystrybuują obserwacje oraz prognozy. Podstawową rolą WMO jest ułatwianie „wolnej i nieograniczonej” wymiany danych meteorologicznych między krajami en.wikipedia.org – zasada ta została ustanowiona, ponieważ żaden kraj nie jest w stanie samodzielnie obserwować pogody na całej planecie. WMO prowadzi programy takie jak Globalna Podstawowa Sieć Obserwacyjna (GBON), która określa podstawowe obserwacje, które każdy członek powinien udostępniać. Wspiera także budowanie potencjału, pomagając krajom rozwijającym się w ulepszaniu ich służb meteorologicznych. „WMO koordynuje globalną sieć obserwacji systemu Ziemi, wolną i otwartą wymianę danych, ciągłe badania oraz przetwarzanie danych na potrzeby numerycznych prognoz pogody – wszystko to jest niezbędne do dostarczania dokładnych, terminowych prognoz i usług meteorologicznych,” jak sama organizacja opisuje wmo.int. Efekt to prawdziwie ogólnoświatowy wysiłek zespołowy: „rezultaty są znacznie większe niż suma poszczególnych części i nie mogłyby zostać osiągnięte przez żadnego pojedynczego członka,” zauważa WMO, podkreślając, dlaczego ta współpraca jest niezbędna wmo.int. Oprócz koordynacji „za kulisami”, WMO zapewnia oficjalną międzynarodową platformę dla raportów klimatycznych (takich jak coroczny State of the Global Climate) i utrzymuje systemy takie jak World Weather Information Service dla oficjalnych prognoz miejskich wmo.int. Zasadniczo, za każdym razem, gdy sprawdzasz pogodę dla odległego kraju, podziękuj WMO za to, że pomaga udostępniać te dane na całym świecie.
Narodowe Służby Meteorologiczne: Prawie każdy kraj posiada własną agencję meteorologiczną (często państwową), odpowiedzialną za lokalne zbieranie danych i publiczne usługi pogodowe. Przykładami są The UK Met Office (Wielka Brytania), Environment and Climate Change Canada, Japan Meteorological Agency (JMA), Météo-France, Deutscher Wetterdienst (Niemcy), India Meteorological Department, Australian Bureau of Meteorology i wiele innych. Agencje te prowadzą lokalne sieci obserwacyjne – od stacji pogodowych na lotniskach po radary meteorologiczne – oraz wydają prognozy i ostrzeżenia dla swojego kraju. Dostarczają także dane do globalnej wymiany i często prowadzą regionalne modele dostosowane do swojego obszaru (na przykład modele wysokiej rozdzielczości do prognozowania lokalnych burz lub jakości powietrza). Narodowe agencje współpracują poprzez WMO i umowy dwustronne, zapewniając, że na przykład tajfun na zachodnim Pacyfiku jest śledzony dzięki danym z Japonii i Filipin, a burza piaskowa w Afryce Północnej monitorowana przez satelity algierskie i europejskie. Niektóre mają specjalizacje: Indie obsługują satelitę pogodowego nad Oceanem Indyjskim, japońska JMA prowadzi centrum ostrzegania przed tsunami na Pacyfiku itd. Te agencje są na pierwszej linii w przekształcaniu globalnych danych w lokalne, użyteczne informacje dla obywateli.
Instytucje badawcze i uniwersytety: Wiele instytucji naukowych i badawczych wnosi wkład w naukę o danych meteorologicznych. W USA podmioty takie jak National Center for Atmospheric Research (NCAR) oraz różne uniwersyteckie wydziały nauk o atmosferze odgrywają kluczową rolę w opracowywaniu nowych modeli i technologii (często finansowanych przez agencje takie jak NSF czy NOAA). W Europie współprace takie jak EUMETSAT (zarządzający europejskimi satelitami meteorologicznymi) oraz ESA (Europejska Agencja Kosmiczna) ściśle współpracują z ECMWF i służbami krajowymi. Uniwersytety na całym świecie kształcą meteorologów i prowadzą badania nad wszystkim – od fizyki tornad po modelowanie klimatu. Pomagają także w innowacyjnym wykorzystaniu danych pogodowych (np. nowe metody AI). Ich praca często przyczynia się do ulepszeń w operacyjnych prognozach pogody.
Sektor prywatny i firmy technologiczne: Firmy prywatne stają się coraz ważniejszymi graczami. Przedsiębiorstwa takie jak The Weather Company (IBM) i AccuWeather zbierają dane i prowadzą własne modele prognoz, dostarczając spersonalizowane prognozy mediom, firmom użyteczności publicznej lub rządom. Istnieją także wyspecjalizowane firmy skupiające się na usługach niszowych – na przykład te, które dostarczają prognozy wiatru dla farm wiatrowych lub prognozy opadów śniegu dla ośrodków narciarskich. W branżę zaangażowani są także giganci technologiczni: Google, Microsoft, Amazon i inni współpracują przy inicjatywach pogodowych/klimatycznych, szczególnie wykorzystując swoje doświadczenie w AI i chmurze obliczeniowej. W 2025 roku godnym uwagi przykładem jest współpraca Google z Narodowym Centrum Huraganów NOAA w zakresie integracji modeli AI do prognozowania huraganów techpartnerships.noaa.go v. Jak zauważył dyrektor NHC, Michael Brennan, „Tempo innowacji w modelowaniu pogody rośnie, a Google jest znakomitym partnerem w rozwoju modeli pogodowych AI” techpartnerships.noaa.gov. Te partnerstwa publiczno-prywatne mają na celu przyspieszenie postępu w prognozowaniu. Sektor prywatny wyznacza także nowe kierunki w pozyskiwaniu danych (jak komercyjne satelity, o czym była mowa). Chociaż agencje rządowe nadal dostarczają większość surowych danych (często jako open source), firmy prywatne pomagają dodawać wartość, tworzyć produkty przyjazne użytkownikom i czasem wypełniać luki, czyniąc cały ekosystem bogatszym.

Razem te organizacje tworzą powiązany system, czasem określany jako Global Weather Enterprise – partnerstwo sektorów publicznego, prywatnego i akademickiego. Każdy odgrywa swoją rolę: rządy zapewniają podstawową infrastrukturę i darmowe dane, firmy wnoszą innowacje i usługi dostosowane do potrzeb, a WMO dba o współpracę dla wspólnego dobra. Dzięki temu przedsięwzięciu, na przykład rolnik w Kenii, pilot w Brazylii i rodzina planująca piknik w USA mogą otrzymać prognozę pogody opartą na obserwacjach z całego świata. To niezwykła sieć współpracy, która – mimo wyzwań (jak wspomniano) – pozostaje jednym z najbardziej udanych wspólnych przedsięwzięć ludzkości.

Najnowsze wydarzenia (2024–2025)

Dane pogodowe i prognozowanie to bardzo dynamiczne dziedziny. Ostatni rok lub dwa przyniosły istotne wiadomości i kamienie milowe, które pokazują, dokąd zmierzają te obszary w 2025 roku i później:

Udostępnianie danych w czasie konfliktu: Wojna na Ukrainie (2022–2023) przyniosła nietypowe komplikacje dla meteorologii. W 2024 roku okazało się, że Rosja i kilka zachodnich organizacji wzajemnie ograniczyły wymianę niektórych danych meteorologicznych z powodu konfliktu eos.org. Podczas gdy podstawowe dane dla globalnych modeli były nadal udostępniane zgodnie z polityką WMO, dane o wysokiej rozdzielczości, takie jak niektóre obrazy radarowe czy satelitarne, zostały odcięte. Taka sytuacja była bezprecedensowa w ostatnich dekadach i jest uważnie obserwowana przez społeczność meteorologiczną. Kierownictwo WMO ponownie podkreśliło swoje zaangażowanie w swobodny przepływ danych meteorologicznych, wskazując, że globalne prognozowanie cierpi, gdy brakuje danych z jakiegokolwiek kraju eos.org. Do 2025 roku niektóre kanały zostały po cichu przywrócone, ale ten epizod przypomniał, że napięcia geopolityczne mogą wpływać nawet na współpracę naukową. Zmobilizowało to wysiłki na rzecz ochrony kluczowej wymiany danych i ewentualnego opracowania nadmiarowych rozwiązań (np. alternatywnych źródeł danych), jeśli spory polityczne zagrożą w przyszłości sieci obserwacyjnej. Ogólnie rzecz biorąc, ostatnie wydarzenia pokazują zarówno postęp, jak i stawkę w świecie danych meteorologicznych. Jesteśmy świadkami bezprecedensowych skoków technologicznych – takich jak operacyjne prognozy AI – jednocześnie, gdy pilność dokładnych danych pogodowych jest większa niż kiedykolwiek w naszym ocieplającym się świecie. Społeczność międzynarodowa odpowiada nowymi formami współpracy i inwestycjami, aby prognozy stale się poprawiały i docierały do tych, którzy najbardziej ich potrzebują. Podsumowanie: Stojąc w 2025 roku, obszar danych meteorologicznych przeżywa renesans napędzany innowacjami i współpracą. Satelity, superkomputery, a teraz sztuczna inteligencja umożliwiają meteorologom coraz precyzyjniejsze przewidywanie kaprysów nieba. Dane meteorologiczne stały się prawdziwie globalnym dobrem wspólnym – dzielonym ponad granicami i sektorami – ponieważ atmosfera łączy nas wszystkich. Od pomocy rolnikowi w ochronie upraw, przez umożliwienie wczesnych ostrzeżeń ratujących życie, po wspieranie działań klimatycznych na arenie międzynarodowej – znaczenia wysokiej jakości informacji pogodowych nie da się przecenić. Wyzwania pozostają, czy to naukowe (opanowanie chaosu), infrastrukturalne (uzupełnianie luk w danych), czy polityczne (utrzymanie otwartości i dostępności danych). Jednak kierunek jest obiecujący: inwestycje w naukę i współpracę nadal przynoszą lepsze prognozy i głębsze zrozumienie złożonych systemów pogodowych Ziemi. Stare powiedzenie głosi: „wszyscy narzekają na pogodę, ale nikt nic z tym nie robi” – w rzeczywistości ludzkość robi coś w tej sprawie: wykorzystując dane meteorologiczne, minimalizujemy ryzyko i maksymalizujemy korzyści. Sama pogoda zawsze będzie nieprzewidywalna, ale dzięki solidnym danym i nowoczesnej nauce jesteśmy znacznie lepiej przygotowani, by prosperować pod jakimkolwiek niebem, jakie przyniesie jutro.

Can AI help us predict extreme weather?

Watch this video on YouTube.

2024 potwierdzony jako najgorętszy rok w historii pomiarów: W marcu 2025 roku WMO poinformowała, że 2024 był najgorętszym rokiem w historii globalnych pomiarów, prawdopodobnie pierwszym rokiem, w którym temperatura przekroczyła +1,5 °C powyżej poziomu sprzed epoki przemysłowej weather.com. Ten niepokojący kamień milowy, oparty na kompleksowych danych meteorologicznych i klimatycznych, podkreśla znaczenie długoterminowych obserwacji pogody w wykrywaniu zmian klimatu. W raporcie odnotowano również, że ostatnia dekada była najcieplejsza w historii, a ekstremalne zjawiska pogodowe powodowały ogromne skutki na całym świecie (np. rekordowy dym z pożarów, fale upałów oraz największe od 2008 roku przesiedlenia ludzi związane z klimatem) weather.com. Te ustalenia przyczyniły się do ponownego globalnego skupienia na wykorzystaniu danych meteorologicznych do budowania odporności klimatycznej i systemów wczesnego ostrzegania.
ECMWF wdraża model prognozowania oparty na AI: W 2025 roku ECMWF stało się pierwszym dużym centrum prognozowania, które wdrożyło operacyjnie model pogodowy oparty na uczeniu maszynowym obok tradycyjnego modelu. System Prognozowania Sztucznej Inteligencji (AIFS) działa teraz w trybie zespołowym (51 wariantów) i wykazał do 20% poprawy dokładności w niektórych prognozach, takich jak temperatury przy powierzchni ziemi ecmwf.int. Dostarcza także wyniki ponad dziesięć razy szybciej, jednocześnie znacznie ograniczając zużycie energii ecmwf.int. To osiągnięcie stanowi przełom w łączeniu AI z numerycznym prognozowaniem pogody. Choć nadal eksperymentalny, toruje drogę do większej roli AI w codziennych prognozach, obiecując szybsze aktualizacje i potencjalnie bardziej precyzyjne przewidywania, zwłaszcza gdy zasoby obliczeniowe są ograniczone.
NOAA i Google współpracują nad modelami AI do prognozowania huraganów: W lipcu 2025 r. Narodowe Centrum Huraganów NOAA ogłosiło współpracę z zespołem DeepMind Google w celu oceny i integracji modeli prognozowania huraganów opartych na AI techpartnerships.noaa.gov. Porozumienie (CRADA) daje NHC dostęp do najnowocześniejszych prognoz AI Google dotyczących cyklonów tropikalnych w czasie rzeczywistym, umożliwiając synoptykom porównywanie ich z tradycyjnymi modelami. Celem jest poprawa prognozowania trajektorii i intensywności huraganów dzięki wykorzystaniu zdolności AI do rozpoznawania wzorców. „Ta współpraca zapewni, że NHC będzie mogło szybko oceniać nowe technologie prognozowania cyklonów tropikalnych, gdy tylko się pojawią,” powiedział dyrektor NHC Michael Brennan techpartnerships.noaa.gov. Ten krok odzwierciedla szerszy trend współpracy agencji meteorologicznych z firmami technologicznymi w celu przyspieszenia innowacji. Wstępne testy modeli AI (takich jak GraphCast Google czy projekty WeatherBench) wykazały obiecujące wyniki w uchwyceniu dynamiki burz. Sezon huraganów na Atlantyku w 2025 roku będzie poligonem doświadczalnym dla praktycznego wsparcia synoptyków przez te narzędzia AI.
Globalna inicjatywa na rzecz lepszych obserwacji (SOFF): W połowie 2025 r. WMO podkreśliła sukces Systematic Observations Financing Facility, nowego funduszu pomagającego krajom rozwijającym się instalować stacje meteorologiczne i udostępniać dane. Badania wykazały, że likwidacja luk w danych w Afryce i na małych wyspach Pacyfiku może znacząco zmniejszyć błędy prognoz (ponad 30% poprawy lokalnej) wmo.int. W związku z tymi wynikami napływają kolejne inwestycje na rozbudowę Globalnej Podstawowej Sieci Obserwacyjnej. „Bez danych nie ma prognozy,” podkreśliła Sekretarz Generalna WMO Celeste Saulo, wzywając kraje do wspierania inicjatyw wzmacniających globalny system obserwacji wmo.int. To ważny międzynarodowy wysiłek, by nawet najbiedniejsze lub najbardziej odległe regiony mogły współtworzyć i korzystać z globalnych danych meteorologicznych. W ciągu najbliższych kilku lat, dzięki finansowaniu SOFF, dziesiątki nowych stacji i miejsc startu balonów meteorologicznych mają zostać uruchomione, stopniowo eliminując białe plamy w pokryciu naszej planety.