Meteorologlar Bilgilerini Nereden Alırlar?

Hava Durumunu Tahmin Etmek Neden Bu Kadar Zor?
Hava tahmincileri ayrıca açık deniz şamandıralarından ve denizde çalışan gemilerden gelen verileri kullanır. Tüm bu kaynaklar bir araya gelerek gözlemsel bir veri ağı oluşturur. Bu veriler bilgisayar modellerini oluşturmak için bilgisayarlara girilir. Meteorologlar bu bilgisayar modellerini hava tahminleri yapmak için kullanırlar.

Hava istasyonları daha çok şehirlerin içinde ve çevresinde bulunur. Sonuç olarak, kırsal bölgeler, deniz alanları genellikle daha az veri mevcuttur. Ayrıca, büyük havalimanlarından ve şehirlerden uzaktaki hava istasyonları, daha kalabalık bölgelerdekiler kadar doğru olmayabilir. Bunun nedeni, kırsal hava istasyonlarının daha seyrek yerleştirilmiş olmasıdır. Geniş bir alan için doğru veri sağlayamayabilirler.

Bu yazı ilginizi çekebilir.

Sinir Ağı Algoritması Nedir

Meteorologlar, bu boşlukların bazılarını doldurmak için genellikle uydu verilerini kullanır. Ancak uydu verilerinin doğruluğunu azaltabilecek şeyler var. Örnekler arasında bulut örtüsü ve atmosferdeki su buharı miktarındaki değişiklikler yer alır. Sayısal hava tahmini (NWP), bilgisayar hava durumu modellerine ve gözlemlenen hava durumu verilerini analiz eden ve tahminler yapan yazılıma bağlıdır. Bu veriler eksik olduğunda, modellerin mevcut veri noktaları arasındaki eksik verileri interpole etmesi(veya tahminetmesi) gerekir. Mevcut gözlemsel veri noktaları arasındaki mesafe arttıkça, bilgisayar modelinin enterpolasyon yeteneği zayıflar. Enterpolasyon sırasında meydana gelen bir hata olasılığı, analiz edilen zaman çerçevesine bağlı olarak artabilir. Örneğin, tahmin süresi daha uzunsa, modelin daha fazla veriyi interpole etmesi gerekebilir. Bu, tahminlerinde hata olasılığını artırabilir.

Hava durumu modeli nedir?

Hava durumu modelleri, atmosferik süreçleri ve değişiklikleri analiz etmek ve tahmin etmek için matematiksel denklemleri kullanır. Hava durumu modelleri, arazi yüzeyinin basitleştirilmiş bir resmini veya “ızgarasını” kullanır. Bu bir yol haritasına veya topografik haritaya benzer.

Örneğin, bazen hava durumu modellerinin çözünürlüğü 12 km’lik bir boyutu kullanır. Bu, model üzerindeki her noktanın 144 km2 (12 km x 12 km) veya daha büyük bir alanı temsil ettiği anlamına gelir. Izgara boyutu daha küçük olsaydı, daha fazla veri noktası olurdu. Örneğin, 100 km2’lik bir alan için 10 km x 10 km’lik bir ızgara hayal edin. Bu, ne olacağına dair daha doğru bir model verir.

Bazı yerlerde, arazi şekli ve yüzey özellikleri geniş bir alanda oldukça sabittir. Bu yerlerde, büyük bir ızgaraya ( düşük çözünürlük ) sahip olmak o kadar da büyük bir sorun değildir. Ancak arazi özelliklerinin kısa mesafelerde çok değiştiği bölgelerde, düşük çözünürlük büyük hatalara neden olabilir. Bir alanın yüzey özelliklerindeki değişiklikler birçok faktörü etkileyebilir. Örneğin, yağışları, sıcaklığı ve hatta rüzgarları etkileyebilirler.

Büyük meteorologların küçük ölçekli hava olaylarını doğru bir şekilde tahmin etmesini de zorlaştırabilir. Örneğin, meteorologlar, büyük sahip yerel yağış ve gök gürültülü fırtınaları tahmin etmekte daha zorlanırlar.

Bir hava modelini analiz etmek ne kadar sürer?

Tahminleri insanların almak istediği kadar hızlı üretmek için modellerin oldukça hızlı çalışması gerekir. Başka bir deyişle, karmaşıklık ve hız arasında bir değiş tokuş vardır. Modele ne kadar çok denklem ve süreç dahil edilirse, oluşturulması o kadar uzun sürecektir. Örneğin, günde birkaç kez tahminler yayınlamaktadır. Meteorologların, bir sonraki tahmin yayınlanmadan önce modelleri çalıştırmak ve verileri analiz etmek için yeterli zamana ihtiyaçları var.

Modeller gerçekte ne kadar tahmin edebilir?

Hava durumu modelleri yalnızca gerçekliğin temsilleri ve yaklaşık değerleridir. Havayı etkileyebilecek tüm değişkenleri (faktörleri) hesaba katmazlar. Ve araştırmacılar hala havayı etkileyen süreçlerin çoğunu öğreniyorlar. Hava durumu tahminlerinin doğruluğu artmaya devam edecek. Bunun nedeni bilgisayar depolama boyutunun ve hızının artmasıdır. Hava durumu modelleri geliştirilecek. Hava durumu verilerini sağlayan gözlem ağları genişletildi.

Ancak hava durumu modelleri ne kadar karmaşık hale gelirse gelsin veya gözlemsel ağlar ne kadar genişlerse genişlesin, meteorologlar her zaman tahmin hataları yapacaklardır. Hava ile ilgili değişkenleri ölçmek için kullanılan araçlar her zaman kusurlu olacaktır. Dünya’nın atmosferi oldukça karmaşıktır. Bir hava durumu modelinde tam olarak simülasyon yapmak her zaman zor olacaktır.