यहाँ मौसम की भविष्यवाणी करना अभी भी इतना कठिन क्यों है

यह पता चला कि उत्तर-पूर्वी बर्फीला तूफान आज कुछ घंटों बाद आया, जब हमें चेतावनी दी गई थी।

मौसम पूर्वानुमान तकनीक ने एक लंबा सफर तय किया है। आज तीन दिन का पूर्वानुमान उतना ही अच्छा है जितना कि 10 साल पहले एक दिन का पूर्वानुमान, सुपर कंप्यूटर की विशाल कंप्यूटिंग शक्ति के लिए धन्यवाद जो वायुमंडलीय स्थितियों पर खरबों डेटा बिंदुओं को सरल सिमुलेशन में समेकित कर सकता है।

और फिर भी, बर्फीला तूफान कहाँ और कब आएगा, इसका पता लगाना अभी भी बेहद चुनौतीपूर्ण है।

एक सीधा कारण केवल खेल में कारकों की संख्या है।

पूर्वोत्तर में आज के तूफान की भविष्यवाणी करने के लिए सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है वर्षा का प्रकार - क्या यह बारिश होगी या हिमपात या दोनों का थोड़ा सा? ये बारीक-बारीक विवरण एक घंटे से अगले घंटे तक ट्रैक करना बहुत मुश्किल हो सकता है क्योंकि बहुत सारे चर हैं जो इन्हें प्रभावित कर सकते हैं, राष्ट्रीय मौसम सेवा में पूर्वानुमान संचालन के प्रमुख ग्रेग कार्बिन ने कहा, संघीय एजेंसी जो मौसम का पूर्वानुमान प्रदान करती है। प्रमुख टीवी नेटवर्क और अन्य मीडिया से हमें मौसम की जानकारी मिलती है।

एक हल्की बूंदा बांदी और एक बर्फ़ीला तूफ़ान के बीच की दूरी 30 मील के करीब हो सकती है, जिसका अर्थ है कि स्टेट आइलैंड में एक शॉवर हो सकता है और ब्रोंक्स में एक ही समय में बमुश्किल कोई बारिश हो सकती है।

एक औरतकनीकीकारण, 2016 के रूप में अर्थशास्त्री लेख इंगित किया गया है कि परस्पर विरोधी भविष्यवाणी मॉडल बहुत भिन्न परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, 2012 में पूर्वी तट पर तूफान सैंडी से टकराने से पहले, अधिकांश अमेरिकी मौसम मॉडल ने भविष्यवाणी की थी कि तूफान मुख्य भूमि को बायपास करेगा और अटलांटिक महासागर की ओर बढ़ेगा, जबकि यूरोपीय मॉडल ने तूफान ट्रैक की सही पहचान की थी।

मौसम का पूर्वानुमान कई स्रोतों द्वारा एकत्रित वायुमंडलीय स्थितियों का वर्णन करने वाले कच्चे डेटा से शुरू होता है, जिसमें उपग्रहों से लेकर जमीनी मौसम स्टेशनों तक शामिल हैं। यह जानकारी, खरबों डेटा बिंदुओं के रूप में, फिर उन मॉडलों के माध्यम से संसाधित की जाती है जो भविष्य के समय में मौसम के सबसे संभावित सिमुलेशन उत्पन्न करते हैं।

सामान्य नियम यही है, जितने अधिक डेटा कंप्यूटर क्रंच कर सकते हैं (और जितनी तेज़ी से वे ऐसा कर सकते हैं), पूर्वानुमान के परिणाम उतने ही सटीक होंगे।

एक अच्छे मौसम के पूर्वानुमान के लिए दो भागों की आवश्यकता होती है: वातावरण की एक सटीक प्रारंभिक स्थिति और पर्याप्त रिज़ॉल्यूशन वाला एक अच्छा मॉडल। लेकिन, वास्तव में, वातावरण की एक सटीक त्रि-आयामी प्रारंभिक स्थिति असाधारण रूप से चुनौतीपूर्ण है। प्रिंसटन यूनिवर्सिटी के वायुमंडलीय और समुद्री विज्ञान के शोधकर्ता शी चेन ने ऑब्जर्वर को बताया कि इससे अनिश्चितताएं पैदा होती हैं जो समय के साथ वायुमंडलीय सिमुलेशन के रूप में विकसित होती हैं।

चेन की प्रयोगशाला ने FV3 नामक एक मॉडल का निर्माण किया, जो वायुमंडलीय सिमुलेशन पर एक साथ काम करने के लिए हजारों प्रोसेसर का उपयोग कर सकता है। मॉडल को 2016 में राष्ट्रीय मौसम सेवा द्वारा तूफान सैंडी के गलत पूर्वानुमान के बाद अपग्रेड के हिस्से के रूप में अपनाया गया था। नया मॉडल अभी लागू किया जा रहा है।

राष्ट्रीय मौसम सेवा का मौजूदा मॉडल पृथ्वी को 13 किमी-दर-13 किमी ब्लॉक के ग्रिड में विभाजित करता है ताकि वह अवलोकन कर सके और भविष्यवाणियां कर सके।

हालांकि, कई महत्वपूर्ण मौसम घटनाएं, जैसे कि वर्षा, बड़े पैमाने पर बादल प्रक्रियाओं द्वारा निर्धारित की जाती हैं, जो बहुत छोटे पैमाने पर हो सकती हैं, चेन ने कहा। इसलिए, वैज्ञानिक ऐसी प्रक्रियाओं का अनुमान लगाने के लिए 'भौतिक मानकीकरण' नामक तकनीक पर भरोसा करते हैं, जो अनिवार्य रूप से अनिश्चितताओं का परिचय देती है। हमारा काम बेहतर सिद्धांतों और उम्मीद से अधिक उपलब्ध कंप्यूटिंग संसाधनों दोनों द्वारा अनिश्चितताओं को कम करना है।

पिछले दशकों में पूर्वानुमान सटीकता में सुधार काफी नाटकीय रहा है। पांच से सात दिनों के संभावित महत्वपूर्ण मौसम का संकेत देने में वैश्विक मॉडल बहुत अच्छे हो गए हैं। उदाहरण के लिए, आज हम जिस बर्फीले तूफान से निपट रहे हैं, उसकी भविष्यवाणी एक सप्ताह पहले की गई थी, भले ही विवरण पर अभी भी काम करने की आवश्यकता है, कारबिन ने ऑब्जर्वर को बताया।

यह भविष्य बता रहा है, आखिरकार, चेन ने कहा।