मौसम पूर्वानुमान में कंप्यूटर का उपयोग कैसे किया जाता है?

पूरे इतिहास में, मौसम विज्ञानियों द्वारा समय के साथ अधिक प्रभावोत्पादकता के साथ मौसम की भविष्यवाणी करने के लिए कई तकनीकों और प्रयोग किए गए। प्रौद्योगिकी में पर्याप्त प्रगति के कारण, अब मौसम के दिनों और यहां तक ​​कि महीनों पहले की भविष्यवाणी करना संभव है - जो कि 20 वीं शताब्दी के मध्य से पहले वास्तव में संभव नहीं था। कंप्यूटर मॉडल का उपयोग मुख्य रूप से 1960 के दशक में व्यापक रूप से हुआ, क्योंकि पहले मौसम उपग्रह लॉन्च किए गए थे। पूर्वानुमान में उपयोग किए जाने वाले कंप्यूटर मॉडल के प्रकार ज्यादातर जलवायु के प्रकार और मौसम की स्थिति पर निर्भर करते हैं।

जलवायु मॉडल मुख्य रूप से पृथ्वी की जलवायु में महत्वपूर्ण परिवर्तनों की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। किसी क्षेत्र में लंबे समय तक मौसम की औसत स्थिति जलवायु है। इसलिए, जलवायु मॉडल उचित पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए सांख्यिकीय और वर्तमान डेटा के संयोजन का उपयोग करते हैं। सीएफएस प्राथमिक जलवायु मॉडल में से एक है जिसका उपयोग ग्रहों के पैमाने पर मौसम की स्थिति के पूर्वानुमान के लिए किया जाता है जैसे: एल नीनो, मैडेन जूलियन ऑसिलेशन (एमजेओ), और मानसून।

मेसोस्केल मॉडल मुख्य रूप से स्थानीय स्तर पर मौसम का पूर्वानुमान लगाने के लिए उपयोग किए जाते हैं। मौसम विज्ञान के संदर्भ में मेसोस्केल का अर्थ है वायुमंडलीय स्थितियां आमतौर पर दो से 20 किमी तक होती हैं। सिनोप्टिक और जलवायु मॉडल में आमतौर पर स्थानीय मौसम की स्थिति का पूर्वानुमान लगाने के लिए पर्याप्त रिज़ॉल्यूशन नहीं होता है जैसे: एकल सेलुलर गरज और बवंडर। उत्तरी अमेरिकी मॉडल (NAM) का उपयोग आमतौर पर स्थानीय मौसम की स्थिति का पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जाता है।

गतिशील मॉडल मौसम की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सबसे परिष्कृत और महंगे उपकरण हैं। वर्तमान परिस्थितियों के आधार पर मौसम में बदलाव की भविष्यवाणी करने के लिए गतिशील मॉडल वातावरण के उन्नत मौलिक समीकरणों का उपयोग करते हैं। उनकी दक्षता के बावजूद, गतिशील मॉडल प्रारंभिक रन के दौरान त्रुटियां कर सकते हैं। नेशनल हरिकेन सेंटर (NHC) के अनुसार, GFS, ECMWF, NOGAPS, UKMET, और CMC, पूर्वानुमान के लिए उपयोग किए जाने वाले कुछ गतिशील मॉडल हैं।

सांख्यिकीय मॉडल मुख्य रूप से मौसम विज्ञानी को सटीक अनुरूप पूर्वानुमान प्रदान करने में मदद करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। सांख्यिकीय मॉडल पिछले तूफानों और मौसम की स्थिति से डेटा का उपयोग करते हैं ताकि मौसम विज्ञानियों को वर्तमान मौसम प्रणालियों को ट्रैक करने का बेहतर विचार मिल सके। सांख्यिकीय मॉडल आमतौर पर उष्णकटिबंधीय और मध्य अक्षांश चक्रवातों को ट्रैक करने के लिए उपयोग किए जाते हैं। यदि गतिशील मॉडल की आम सहमति उचित नहीं है, तो मौसम विज्ञानी अक्सर बेहतर पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करते हैं।

हालांकि वायुमंडलीय कंप्यूटर मॉडल मौसम की भविष्यवाणी के लिए प्रभावी उपकरण हैं, वे त्रुटिहीन रूप से सटीक नहीं हैं। प्रारंभिक रनों के दौरान कंप्यूटर मॉडल आमतौर पर कम कुशल होते हैं। उदाहरण के लिए, उष्णकटिबंधीय साइक्लोजेनेसिस (उष्णकटिबंधीय चक्रवात निर्माण) के पहले चरणों के दौरान, कंप्यूटर मॉडल आमतौर पर उचित पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए पर्याप्त रूप से प्रारंभ नहीं किए जाते हैं। लंबी दूरी के पूर्वानुमान (एक सप्ताह से अधिक) आमतौर पर कम सटीक होते हैं, क्योंकि ऐसे कई वायुमंडलीय कारक हैं जो उस समय के बाद भी चलन में आ सकते हैं। तीन से पांच दिनों के पूर्वानुमान के लिए गतिशील मॉडल सबसे सटीक होते हैं।