كل صباح، يتخذ مرسلو الخطوط الجوية ومشغلو الشبكات الكهربائية والمزارعون حول العالم قراراتهم بناءً على نفس الشيء: توقعات الطقس. بينما يلقي معظم الناس نظرة سريعة عليها لثانيتين، تؤثر توقعات الطقس على القرارات الاستراتيجية الكبرى في العديد من الصناعات، مع أموال حقيقية وسبل عيش وحتى أرواح على المحك. يستخدمها المزارعون لتحديد أي نوع من المحاصيل يزرعون، ومتى يسمدون، وكم يستثمرون في البنية التحتية للري، ومدة رعي الماشية. تستخدمها شركات المرافق لتقرر أين تبني مزارع الطاقة الشمسية والرياح، وكذلك كيفية تسعير الكهرباء بالجملة. تُستخدم التوقعات لتحذير الناس من الطقس المتطرف ولتفعيل إجراءات الاستجابة للطوارئ. مؤخرًا، أصبحت توقعات الطقس ذات صلة بصناعة ناشئة: أسواق التوقعات، حيث يراهن الناس على جميع أنواع الأحداث الواقعية، بما في ذلك الطقس.

ومع ذلك، فإن إغراء التلاعب ببيانات الطقس للحصول على ميزة في هذه الأسواق، إلى جانب التحول الجماعي نحو التنبؤ بالطقس القائم على الذكاء الاصطناعي، بدأ يعرض دقة توقعات الطقس للخطر. هذه المخاطر يمكن إدارتها نسبيًا في الوقت الحالي، ولكن كخبراء في هذا المجال، يمكننا توقع سيناريوهات تتضخم فيها لتصبح مشاكل أكبر بكثير وأكثر منهجية.

لتطوير توقعات الطقس، نحتاج إلى ملاحظات دقيقة للظروف الحالية. تُجمع هذه الملاحظات من عدة مصادر، بما في ذلك محطات الأرصاد الجوية في المطارات أو شركات المرافق أو خدمات النقل. تجمع الأنظمة التشغيلية التقليدية مثل نموذج أبحاث الطقس والتنبؤ أو نظام التنبؤ المتكامل للمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF) هذه الملاحظات مع تقديرات رقمية لتقدير أنماط الطقس المستقبلية. أحيانًا، تواجه محطات الطقس مشاكل بسبب، على سبيل المثال، أعطال الأجهزة أو ترقيات المعدات. يمكن اكتشاف هذه المشاكل إما في الوقت الفعلي (من خلال الفحص والتصحيح) أو بأثر رجعي. تحتوي أنظمة التنبؤ التقليدية أيضًا على ضمانة مدمجة تسمى استيعاب البيانات: حيث يتم وزن كل قياس وارد مقابل ما يقوله النموذج الفيزيائي أنه يجب أن يحدث ومقابل قراءات المحطات المجاورة. معًا، تساعد هذه الآليات في الحفاظ على موثوقية ملاحظات الطقس وقوة التوقعات.

لكن التهديدات الجديدة تعرض دقة الملاحظات للخطر. في وقت سابق من هذا العام، أفادت وسائل الإعلام أن محطة الطقس في مطار باريس شارل ديغول (CDG) قد تم التلاعب بها لتسجيل ارتفاعات مشبوهة في درجات الحرارة في 6 أبريل و15 أبريل 2026. تشتبه السلطات في أنه ربما تم استخدام مجفف شعر محمول أو ولاعة. على أي حال، أدى ذلك إلى مكاسب كبيرة للمراهنين في أسواق التوقعات عبر الإنترنت الذين راهنوا على أن درجة الحرارة ستصل إلى 22 درجة مئوية (71.6 درجة فهرنهايت) في أيام كان متوسطها الفعلي حوالي 18 درجة مئوية (64.4 درجة فهرنهايت). ربح شخص واحد 20,000 دولار. لحسن الحظ، يمكن عادةً اكتشاف التلاعب بمحطة واحدة مثل هذه من خلال المراقبة البشرية أو الأساليب الإحصائية الحالية. في هذه الحالة، لاحظ أعضاء من منظمة فرنسية غير ربحية للمناخ الحالات الشاذة بالصدفة وأطلقوا الإنذار.

ولكن ماذا لو لم تكن هناك أنظمة مراقبة بشرية؟ وماذا عن أنواع أخرى من التلاعب؟ ماذا لو، بدلاً من التلاعب بمحطة واحدة، قام شخص ما بتعديل القراءات عن بعد في العديد من المحطات في وقت واحد - مما يجعل كل تغيير صغيرًا بما يكفي ليبدو معقولاً بمفرده؟ تكافح ضوابط الجودة الحالية لاكتشاف هذا النوع من التلاعب المنسق. والوقت يعمل ضدنا؛ الفحوصات الدقيقة للبيانات والبيانات الوصفية تستغرق ساعات أو أيامًا، لكن التوقعات يجب أن تصدر في الموعد المحدد، مهما كان الطقس.

التحول نحو الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالطقس يرفع المخاطر. هذه الأساليب تعتمد بشكل أكبر على ملاحظات الطقس الدقيقة والموثوقة؛ في الواقع، تُعرف باسم "النماذج القائمة على البيانات". على سبيل المثال، يستكشف باحثون في ECMWF ما إذا كان يمكن إنتاج توقعات طقس عالية الجودة مباشرة من الملاحظات الخام، متجاوزين خطوة استيعاب البيانات التي تعمل حاليًا كمراقب جودة.