როგორ გამოიყენება კომპიუტერები ამინდის პროგნოზირებაში?

ისტორიის მანძილზე მეტეოროლოგების მიერ ჩატარდა მრავალი ტექნიკა და ექსპერიმენტი ამინდის უფრო ეფექტურობით პროგნოზირებისთვის. ტექნოლოგიის მნიშვნელოვანი მიღწევების გამო, ახლა შესაძლებელია ამინდის დღეების და თვით თვეების წინასწარ პროგნოზირება, რაც ნამდვილად შეუძლებელი იყო მე-20 საუკუნის შუა ხანებამდე. კომპიუტერული მოდელების გამოყენება ფართოდ გავრცელდა ძირითადად 1960-იან წლებში, როდესაც პირველი ამინდის თანამგზავრები გაუშვეს. კომპიუტერული მოდელების ტიპები, რომლებიც გამოიყენება პროგნოზებში, ძირითადად დამოკიდებულია კლიმატის ტიპზე და ამინდის პირობებზე.

კლიმატის მოდელები ძირითადად გამოიყენება დედამიწის კლიმატის მნიშვნელოვანი ცვლილებების პროგნოზირებისთვის. კლიმატი არის საშუალო ამინდის პირობები რეგიონში ხანგრძლივი დროის განმავლობაში. ამიტომ, კლიმატის მოდელები იყენებენ სტატისტიკური და მიმდინარე მონაცემების კომბინაციას გონივრული პროგნოზის უზრუნველსაყოფად. CFS არის ერთ-ერთი ძირითადი კლიმატის მოდელი, რომელიც გამოიყენება პლანეტარული მასშტაბის ამინდის პირობების პროგნოზირებისთვის, როგორიცაა: ელ ნინო, მადენ ჯულიანის რხევები (MJO) და მუსონები.

მეზოსკალის მოდელები ძირითადად გამოიყენება ადგილობრივი ამინდის პროგნოზირებისთვის. მეზოსკალა მეტეოროლოგიური თვალსაზრისით ნიშნავს ატმოსფერულ პირობებს, რომელიც ჩვეულებრივ მერყეობს ორიდან 20 კმ-მდე. სინოპტიკურ და კლიმატის მოდელებს, როგორც წესი, არ აქვთ საკმარისი გარჩევადობა ლოკალიზებული ამინდის პირობების პროგნოზირებისთვის, როგორიცაა: ერთუჯრედიანი ჭექა-ქუხილი და ტორნადოები. ჩრდილოეთ ამერიკის მოდელი (NAM) ჩვეულებრივ გამოიყენება ადგილობრივი ამინდის პირობების პროგნოზირებისთვის.

დინამიური მოდელები არის ყველაზე დახვეწილი და ძვირადღირებული ხელსაწყოები, რომლებიც გამოიყენება ამინდის პროგნოზირებისთვის. დინამიური მოდელები იყენებენ ატმოსფეროს მოწინავე ფუნდამენტურ განტოლებებს ამინდის ცვლილებების პროგნოზირებისთვის მიმდინარე პირობებიდან გამომდინარე. მიუხედავად მათი ეფექტურობისა, დინამიურ მოდელებს შეუძლიათ შეცდომები დაუშვან საწყის გაშვებისას. ქარიშხლების ეროვნული ცენტრის (NHC) თანახმად, GFS, ECMWF, NOGAPS, UKMET და CMC, პროგნოზირების მიზნით გამოყენებული ზოგიერთი დინამიური მოდელია.

სტატისტიკური მოდელები ძირითადად გამოიყენება, რათა დაეხმაროს მეტეოროლოგს ზუსტი ანალოგური პროგნოზების უზრუნველყოფაში. სტატისტიკური მოდელები იყენებენ წინა ქარიშხლებისა და ამინდის პირობების მონაცემებს, რათა დაეხმარონ მეტეოროლოგებს უკეთესი წარმოდგენა მიიღონ იმაზე, თუ როგორ აკონტროლონ მიმდინარე ამინდის სისტემები. სტატისტიკური მოდელები ჩვეულებრივ გამოიყენება ტროპიკული და საშუალო გრძედი ციკლონების თვალყურის დევნებისთვის. თუ დინამიური მოდელის კონსენსუსი არ არის გონივრული, მეტეოროლოგები ხშირად იყენებენ სტატისტიკურ მოდელებს უკეთესი პროგნოზების უზრუნველსაყოფად.

მიუხედავად იმისა, რომ ატმოსფერული კომპიუტერული მოდელები ამინდის პროგნოზირების ეფექტური ინსტრუმენტებია, ისინი არ არის უნაკლო ზუსტი. კომპიუტერული მოდელები, როგორც წესი, ნაკლებად ეფექტურია წინასწარი გაშვების დროს. მაგალითად, ტროპიკული ციკლონეზის (ტროპიკული ციკლონის ფორმირება) პირველი ეტაპების დროს, კომპიუტერული მოდელები, როგორც წესი, არ არის საკმარისად ინიციალიზებული გონივრული პროგნოზის უზრუნველსაყოფად. შორ მანძილზე პროგნოზები (კვირის მიღმა) ჩვეულებრივ ნაკლებად ზუსტია, რადგან არსებობს მრავალი ატმოსფერული ფაქტორი, რომელიც შეიძლება მოქმედებდეს ამ დროის მიღმა. დინამიური მოდელები ყველაზე ზუსტია სამიდან ხუთდღიან პროგნოზებზე.