Precipitation tahminleri yağmur, kar, sleet tahmin etmek ya da verilen bir bölgeye ve dönemlere selam vermek bilimdir. Tarımda kritik kararlar, su kaynakları yönetimi, felaket hazırlayıcısı, ulaşım ve günlük yaşam tahminleri, çiftçilerin flaşları, acil servislerin önceden tahsis edilmesine ve hidroelektrik rezervuarlarını yönetmelerine izin verir.

Numerical Weather Prediction (NWP)

NWP Nasıl Çalışır?

Sayısal Hava Önümser, atmosferin davranışını simüle etmek için güçlü bilgisayar modellerini kullanır. Bu modeller temel fizikten elde edilen matematiksel denklemlerin bir setini çözer - özellikle de Navier-Stokes denklemleri akışkan hareket denklemleri, ideal gaz yasası ve termodinamik denklemler, enerji transferi için modellemek için modelleme yapar.

Bir NWP'nin ilk koşulları gözlemlerden geliyor - Küresel Tahmin Sistemi (GFS) ABD Ulusal Hava Servisi veya Avrupa Merkezi tarafından işletilen bir süreç aracılığıyla atmosferin en iyi şekilde bir araya geliyor (ECMWF) modeli, önümüzdeki 16 güne kadar tahminler üretebilir.

NWP'nin avantajları

  • [FONT:0)Physical realism:[Dönetici:[Dönetici:0)[Dönetici)[[FONTD) Çünkü NWP modelleri gerçek atmosferik bir fizik taklit eder, geniş hava fenomenleri için tahminler üretebilirler - tropikal klones, ön sistemler ve konvektif fırtınalar dahil - tarihsel desenlere güvenmeksizin.
  • [FONT:0]Fine uzaysal detay:[Dönetici:[Dönetici:0) Modern NWP modelleri 1-10 kilometre kararlarında çalışır, deniz ışıkları, dağ dalgaları ve kentsel ısı adaları gibi mesoscale özelliklerini yakalamalarına izin verir.
  • [FONT:0)Quantitative data:[Dönetici:[Dönetici:0)NWP çıktıları yüksek derecede sayısaldır, yağış yoğunluğu, birikimi ve belirli yerlerin ve zaman pencerelerinin üzerindeki olasılıktır.
  • [FONT:0)Kontinuous iyileştirme: [Dönetici: [Dönetici:0] Hesaplama gücü büyüdükçe ve asimilasyon teknikleri önceden, NWP doğrulukları sürekli olarak gelişmiştir, özellikle de 1 ila 5 günlük tahminler için.

NWP'nin sınırları

  • [FONT:0)C ⁇ maliyeti:[Dönetici: [Dönetici] Tüm global NWP modeli, binlerce işlemci ile süper bilgisayar gerektirir. Bölgesel modeller önemli hesaplama zamanı ve enerji talep eder.
  • [FONT:0] İlk hataların yanlışlığı:[Dönemli: 1) İlk koşullarda küçük belirsizlikler – bir okyanus üzerinde tek bir yanlış gözlem gibi – tahmin ilerledikçe, kaos olarak bilinen bir fenomen (bakım etkisi) bu sınırlar 10-14 gün ötesinde tahmin edilebilirliği tahmin eder.
  • [FONT=0]Parametreizasyon sorunları:[Dönetici:[Dönetici:0) Sistem tarafından çözülmesi için çok küçük işlemler (örneğin, bulut mikrofizik, türbülans) parametrelemeler yoluyla ilgili olmalıdır. Bu basitleştirmeler özellikle yağış için sistematik önyargılar sunar.
  • [FONT:0)Data boşluklar:[Döneticileri okyanuslar, kutup bölgeleri üzerinde gözlemler ve gelişmekte olan ülkeler bu alanlarda tahmin becerisini azaltmaktadır.

Gerçek Dünya Örnekleri

ECMWF'nin Entegre Tahmin Sistemi (IFS) yaygın olarak en doğru küresel NWP modeli olarak kabul edilir. Sandy (2012) sırasında, ECMWF, ABD Doğu Kıyısına doğru olağanüstü solgunluğu tahmin eden, aynı zamanda yaşam kurtarıcı hazırlıkları sağlamak için her saat güncellenmektedir.

İstatistiksel Tahmin modelleri

Temel Prensipleri

İstatistiksel tahmin modelleri, geçmiş atmosferik devletlerin gelecekteki ülkeleri tahmin etmek için kullanabileceği bilgi içerdiği varsayımına dayanıyor. Fiziksel denklemleri çözmek yerine, bu modeller yağış ve ilgili değişkenlerin tarihsel gözlemlerini analiz ediyor (örneğin, baskı, sıcaklık, nem, büyük ölçekli dolaşım endeksleri) belirli bir bölgede yüksek oranda baskı modelleri üretmek için.

İstatistiksel modeller, NWP tahminlerinin sistematik yandaşları, örneğin, bir NWP modelinin bir vadide elde edilen fiziksel olarak anlamlı tahminler dahil edebilir veya bu karma yaklaşım genellikle Modelin Model Çıktı İstatistikler (MOS) olarak adlandırıldığını öğrenir.

İstatistiksel Modellerin Avantajları

  • [FONT:0)C ⁇ verimliliği:[Dönetici:[Dönetici:0)Eğitime değer veren bir kez, standart bir dizüstü bilgisayarda saniyede bir tahmin üretebilir, sınırlı bilgi kaynakları ile kurumlara erişilebilir hale getirir.
  • [FONT=0]Uzun vadeli bir yetenek: [Dönetici: [Dönetici:0] [Dönetici:0) Uzun vadeli yetenek: [Dönetici: [Dönetici: 0-10 gün ötesinde, tam olarak istatistik modelleri (örneğin, Madden-Julian Oscilla Oscilla Oscilla Oscilla Oscillation veya El Niño-Güney Oscillation’ı kullanarak) genellikle tahmin edilen NWP'yi ortaya çıkarır, çünkü ilk hataların kaotik amplifikasyonları yavaş yavaş yavaş yavaş gelişen iklim sinyalleri için daha az alakalıdır.
  • [FONT:0) Düşük veri gereksinimleri asimilasyon için:) İstatistiksel modeller gerçek zamanlı yüksek zaman gözlemlerine ihtiyaç duymaz; uzun tarihi kayıtlarla çalışabilirler, ki bu bile modern gözlem ağları ile bölgelerde kullanılabilir.
  • [FONT:0) Sorumluluk:[Dönetici:[Döntilebilirlik:[Dönetici:[Döntilebilirlik:[Döntilebilirlik:[Dönetici:[Dönetici:0) Basit regresyon modelleri tahmincilerin çoğunun tahmine katkıda bulunduklarını görmelerine izin verir, tahmin mantığına yardımcı olur.

İstatistiksel Modellerin Sınırları

  • [FONT:0) Yokturma: [Dönetici:[Dönetici: 0] İklim değişiyor. 1980'lerde yapılan bir istatistik, daha sıcak küresel sıcaklıklar veya değişen dolaşım kalıpları altında geçerli olmayabilir. Bu, değişen bir iklimdeki saf tarihsel modellerin güvenilirliğini azaltır.
  • [FONT:0) Mevcut olmayan olayları tahmin etmek için kullanılabilir: Bir olay eğitim verilerinin dışında (örneğin, toplam yağış hiç gözlemlenmez), istatistiksel model neredeyse kesinlikle onu hafife alır, çünkü tahminleri geçmiş olaylarla kısıtlanır.
  • [FONT:0]Limited spatiotemporal detay:) İstatistiksel modeller genellikle bir koarse uzaysal ölçekde (örneğin, bir şehir veya nehir basin) uygulanır ve flaş sel fırtınalar elde edemez.
  • [FONT:0) Tarihi verilerin kalitesi üzerine dikilir: Inconsist veya eksik tarihi yağış kayıtları, bozulan tahmin becerisini ortaya çıkarabilir.

Common Applications

Örneğin, Birleşik Devletler'deki iklim Önlem Merkezi (CPC), gelişmekte olan ülkelerdeki birçok tarım danışmanının Hindistan Okyanusu Dipole gibi tahminlere göre, deniz seviyesinin yüksek olması için yaygın olarak kullanılan sıcaklık modelleri kullanır.

NWP ve İstatistiksel Yaklaşımlar

Data Bağımlılık

NWP modelleri, simülasyonu doğru bir şekilde başlatmak için gerçek zamanlı, yüksek oranda gözlemsel veriler gerektirir. radyosonde fırlatmadan, uydu seslendirmeleri ve uçak raporları, NWP modelinin tahmin kalitesi dramatik bir şekilde acı çeker. İstatistiksel modeller, aksine, uzun, homojen tarihi veri setlerine bağlıdır. 30 yıllık bir saat kaydı tek bir gün yüksek çözünürlüklü gözlemler için bir istatistiksel model eğitimi için çok daha değerli.

C ⁇ Kaynakları

9km kararında bir devlet başkanının küresel NWP-the-art global NWP-tr modelinin yayınlanması, birçok gelişmekte olan ülkenin neredeyse sadece küresel merkezlerden gelen sayısal tekniklere veya aşağı ölçekli NWP çıktılarına güvendiği anlamına gelir.

Tahminler Range and Skill

Kısa vadeli tahminler (0-3 gün), N-WP modelleri açıkça üstündür. Hava sistemlerinin evrimini yakalarlar - alt mevsimsel sınırlar, jet akışları - bu aralıktaki istatistiksel modeller genellikle sadece iklim analiz eder veya NWP çıktısını ayarlarlar.Ortak (4-7 gün), NWP genellikle daha doğru kalır, ancak yetenek bozulmaları.

Extreme Events

NWP modelleri fiziksel olarak aşırı yağışları taklit edebilir, olay büyüklüğü herhangi bir tarihsel gözlemi aştığında başarısız olur. Temmuz 2021'de NWP modellerinin, şebeke büyüklüğüne bağlı aşırı yağışlı olayları sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık yapılan bir veri miktarı 2 3 3 3 3 3 3 3 3 gün sonra yapılan bir verinin 30 yıl boyunca yapılan bir şekilde tahmin edilen veriler

Tamamlayıcı Güçler

İki yaklaşım karşılıklı olarak özel değildir; mükemmel operasyonel sistemler her ikisine de sahiptir. Örneğin, ABD Ulusal Modeller Birliği (NBM) birden fazla NWP modelinden çıktı ve onları tek bir rehberlik ürünü ile karıştırmak için istatistiki işlem işleme uygular. Sonuç, şeytanlar tarafından sistematik olarak daha düşük bir hataya sahiptir.

Hybrid and Ensemble Methods

Ensemble Tahmining

NWP ilk koşullarda doğal belirsizlik ele almak için, operasyonel merkezlerin sayısı en fazla 10 mm'yi aştı: Birden çok NWP modeli, ilk eyaletler ve / veya model fizik ile çalışır.Ensemble olasılıksal bir tahmin sağlar - örneğin, “doktoranlı 10 mm'yi aşan bir miktar yağış vardır” İstatistiksel yöntemler daha sonra bu olasılığı azaltmak için en fazla etkileyen ve daha güvenilir hale getirmek için uygulanır.

Machine Learning Hybrids

Son yıllarda, makine öğrenimi (ML) modelleri - tarihsel gözlemlerle birlikte ve bir istasyonda veya ağ noktasındaki tahminleri öğrenmek için karmaşık bir haritada - NWP ve istatistikler arasında bir köprü olarak popüler hale gelir.Bu modeller, NWP ve DeepMind'in büyük hacimleri ile birlikte, tarihi gözlemler ve çok kısa sürede yağışlı bir haritada elde etmek için karmaşık bir haritada bulunur.

Hybridization Faydaları

Hibrit modeller NWP'nin fiziksel tutarlılığını ve örüntülerin istatistik gücünü kullanır: (1) Doğru sistematik önyargılar, (2) düşük ölçekli koarse NWP'nin yerel ölçeklere çıktı, (3) olasılıksal tahminler üretmek ve (4) büyük ölçüde NWP mevsimsel tahminleri yerel yağışlara kadar içeren uzun vadeli projeksiyonları geliştirmek. Birçok ulusal meteorolojik hizmet, operasyonel standart olarak kabul edilen karma sistemleri kabul etti. Örneğin, Alman Hava Servisi (DWD), yüksek çözünürlükte bir şekilde NWP modeli içeren bir “hip-tabiyönemli” kullanır.

Future Yol Tarifi

Yüksek Çözünürlük ve AI Entegrasyonu

Süperkomputing ilerlemeye devam ettikçe, NWP modelleri her yerde operasyonel kullanım için hala yasaklanabilir. Yüksek çözünürlüklü simülasyonlardan gelen fizikleri ucuz bir eksiyon sunabilir - parametresiz bireysel fırtınalar oluşturmak için.TheİLM tahminleri geliştirir:0)NOAA), NWP'deki pahalı mikrofiziksel ağları değiştirmek için hala böyle bir “yasatıcılık” gibi bir şekilde araştırılabilir.

Daha İyi Gözlem Kullanımı

Gözlem yoğunluğu -özellikle düşük maliyetli zemin sensörlerinden, kalabalık kaynaklı hava istasyonlarından ve mobil telefon baskı sensörlerinden - hem NWP ilk koşullarını hem de istatistiksel modeller için eğitim verilerini geliştirecektir. Yeni uydu misyonları (örneğin, Avrupa MetOp-SG, NASA-ISRO NISAR) daha önce görülmemiş bir nem ve yağış tahminleri sağlayacaktır.

İklim Değişikliği Altında Robustness

İstatistiksel modellerin bir zayıflığı, sabit bir araştırma alanı olan tarihsel ilişkiyi geliştirmek için kendi zayıflığıdır. NWP tabanlı iklim projeksiyonlarını kullanarak, ancak bu deneysel olarak yeni verilerin geliştirilmesini sağlayan karma sistemler ve Bayesian istatistiksel modeller, bu da en sağlam şekilde sağlam bir araştırma alanıdır.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Precipitation tahminleri, fizik, matematik ve veri bilimi kesişir. Numerical Air Prediction, kısa ve orta menzilli tahminler için fiziksel olarak titiz bir temel sağlar, ancak her türlü bağlamdan daha pahalı ve hassastır; bugün hem de geleneksel regresyon, makine öğrenmesi ve MOS-offer verimliliği ve yeteneği daha uzun vadede, karma çerçeveler ile birleştirir.

Meteorologlar ve karar vericiler için, bu dualiteyi anlamak önemlidir. Bir flash-flood uyarısı yüksek çözünürlüklü NWP'ye dayanır; mevsimsel kuraklık görünümü, istatistiksel tele bağlantı modellerine bağlıdır. hesaplama kaynaklar genişletilir ve yapay zeka olgunları, “fiziksel” tahminleri arasındaki çizgi, bir başka yöntemi seçmede yalan söylemeye devam edecektir.