Проблема возникает тогда, когда наши данные не совсем точны (или неточны наши предположения, как в случае ценных бумаг, обеспеченных закладными). Представьте себе, что мы должны были сложить вместе 5 и 5, однако неправильно взяли второе число. Вместо того чтобы сложить 5 и 5, мы сложили 5 и 6. Это получим 11, хотя правильный ответ равен 10. Мы ошибемся, но ненамного: сложение, как линейное действие, умеет прощать. Куда хуже будут обстоять дела в том случае, когда мы возводим число в степень. Если вместо того, чтобы рассчитать значение 55, равное 3215, мы рассчитаем 56, то получим в результате 15 625. И это уже серьезная ошибка – мы промахнулись на 500 %.

Значимость подобных неточностей существенно возрастает, когда речь идет о динамическом процессе, при котором результат вычислений одного этапа становится входящими данными следующего. Например, предположим, что нам нужно рассчитать, чему будет равно пять в шестой степени, а затем возвести полученное значение в пятую степень. Если мы допустим ту же ошибку, что и выше, и заменим вторую цифру 5 на 6, то ошибка в окончательном результате увеличится примерно в 3000 раз {258} . Влияние небольшой и, на первый взгляд, тривиальной ошибки становится все больше и больше.

Изменения погоды представляют собой проявление динамической системы, а уравнения, описывающие движение атмосферных газов и жидкостей, нелинейны (чаще всего это дифференциальные уравнения) {259} . Таким образом, теория хаоса явным образом применима к прогнозированию погоды, а следовательно, наши прогнозы оказываются в высшей степени уязвимы к неточностям в исходных данных.

Иногда эти неточности возникают в результате человеческой ошибки. Еще большая фундаментальная проблема состоит в том, что мы можем наблюдать за окружающим нас миром лишь с определенной степенью точности. Ни один термометр не идеален, и ошибка в его показаниях в третьем или даже четвертом знаке после запятой может оказать огромное влияние на прогноз.

На рис. 4.2 показаны результаты, полученные после 50 запусков программ, моделирующих прогноз погоды для Франции и Германии на сочельник 1999 г. Все модели используют одни и те же программы и основаны на одних и тех же предположениях о поведении погоды. Фактически эти модели являются детерминистическими: в них заложено допущение, что если мы в полной мере знаем все изначальные параметры, то можем создать идеальный прогноз. Однако небольшие различия во входных параметрах способны привести к огромным отличиям в результатах, полученных на выходе. В Европейском центре метеорологических прогнозов пытались принять во внимание эти ошибки. В одном из процессов имитационного моделирования закладывалось условие, что атмосферное давление в Ганновере подвергалось лишь незначительным колебаниям. В другом менялись характеристики ветра в Штутгарте, причем на долю процента. Однако даже таких небольших изменений может быть достаточно для того, чтобы в одних прогнозах говорилось об урагане в Париже, а в других – о тихом зимнем вечере.

Рис. 4.2. Результаты расчетов прогноза погоды с немного различающимися начальными условиями

Именно такие модели и используют для создания современных прогнозов погоды. Небольшие изменения, сознательно добавляемые в модель для имитации неопределенности в качестве данных, превращают детерминистический прогноз в вероятностный. Допустим, если ваш местный метеоролог говорит о том, что вероятность дождя на следующий день составляет 40 %, это можно понимать и так, что результаты расчетов используемых им моделей в 40 % случаев говорят о том, что ожидается предштормовое состояние, а в 60 % случаев – при использовании лишь незначительно измененных начальных параметров – результат противоположный.

Но на практике все не так просто. Программы, которые метеорологи используют для прогнозирования погоды, довольно хороши, но не идеальны. Прогнозы, которые вы слышите постоянно, представляют собой комбинацию компьютерных расчетов и человеческого суждения. Порой люди способны улучшить компьютерные прогнозы, а порой – ухудшить их.

Здание World Weather Building – довольно уродливое сооружение в стиле 1970-х гг., выкрашенное в цвет ириски и расположенное в Кэмп-Спрингз, штат Мэриленд, примерно в 20 минутах езды от Вашингтона.

Здесь находится штаб-квартира NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration – Национального управления по исследованию океанов и атмосферы) – материнской организации Национальной службы погоды (National Weather Service, NWS), входящей в состав правительственных служб {260} . В отличие от зданий NCAR в Булдере, расположенных в живописном уголке Скалистых гор, это здание заставляет думать исключительно о бюрократии.

Изначально Служба погоды была организована в 1879 г. в структуре военного ведомства Соединенных Штатов президентом Улиссом С. Грантом. Отчасти это было связано с убежденностью президента Гранта в том, что только культура, основанная на военной дисциплине, обеспечит должный уровень точности прогнозирования {261} , а отчасти с тем, что это предприятие выглядело настолько безнадежным, что заниматься им имело смысл лишь во время военных действий, когда вы пробуете все, что угодно, для достижения военного перевеса.

Широкая публика заинтересовалась вопросами прогнозирования погоды после знаменитой «Школьной метели» (Schoolhouse Blizzard). В сравнительно теплый день 12 января 1888 г. на Великих Равнинах температура воздуха упала за несколько часов почти на 30 °, и вдруг началась ослепляющая метель {262} . Сотни детей, вышедших из школы, попали в эту снежную бурю по дороге домой и умерли от переохлаждения. Несмотря на неточность ранних прогнозов погоды, все надеялись, что эта служба поможет хоть как-то предупредить о столь значительных колебаниях температуры. Соответственно, Национальная служба погоды была переведена в структуру департамента сельского хозяйства и начала заниматься более мирными делами [66] .