तूफान फ्लोरेंस है अमेरिकी तट की तरफ बढ़ रहा है, तूफान के मौसम की ऊंचाई पर।
तूफान हवाओं, लहरों और बारिश के कारण भारी क्षति का कारण बन सकता है, अराजकता का उल्लेख नहीं करना क्योंकि सामान्य जनसंख्या गंभीर मौसम के लिए तैयार होती है।
उत्तरार्द्ध से मौद्रिक क्षति के रूप में उत्तरार्द्ध अधिक प्रासंगिक हो रहा है चल रहा है। बढ़ते तटीय आबादी और बुनियादी ढांचे, के रूप में के रूप में अच्छी तरह से बढ़ता समुद्र स्तर, नुकसान की लागत में इस वृद्धि में योगदान देता है।
यह जनता के लिए प्रारंभिक और सटीक पूर्वानुमान प्राप्त करने के लिए और अधिक जरूरी बनाता है, हमारे जैसे कुछ शोधकर्ता सक्रिय रूप से योगदान दे रहे हैं।
अनुमान करना
तूफान का पूर्वानुमान परंपरागत रूप से केंद्रित है तूफान के ट्रैक और तीव्रता की भविष्यवाणी करने पर। तूफान का ट्रैक और आकार निर्धारित करता है कि किन क्षेत्रों को मारा जा सकता है। ऐसा करने के लिए, भविष्यवाणियों मॉडल का उपयोग करते हैं - अनिवार्य रूप से सॉफ्टवेयर प्रोग्राम, अक्सर बड़े कंप्यूटर पर चलते हैं।
दुर्भाग्यवश, इन भविष्यवाणियों को बनाने के लिए अन्य मॉडल की तुलना में कोई एकल पूर्वानुमान मॉडल लगातार बेहतर नहीं है। कभी-कभी ये पूर्वानुमान नाटकीय रूप से अलग-अलग पथ दिखाते हैं, जो सैकड़ों मील की दूरी पर घूमते हैं। अन्य बार, मॉडल निकट समझौते में हैं। कुछ मामलों में, यहां तक कि जब मॉडल निकट समझौते में होते हैं, तो ट्रैक में छोटे मतभेदों में तूफान की वृद्धि, हवाओं और अन्य कारकों में बहुत अंतर होता है जो नुकसान और निकासी को प्रभावित करते हैं।
और भी, पूर्वानुमान मॉडल में कई अनुभवजन्य कारक या तो प्रयोगशाला स्थितियों के तहत या पृथक क्षेत्र प्रयोगों में निर्धारित किए जाते हैं। इसका मतलब है कि वे वर्तमान मौसम घटना का पूरी तरह से प्रतिनिधित्व नहीं कर सकते हैं।
इसलिए, पूर्वानुमानकर्ता ट्रैक और तीव्रता की संभावित सीमा निर्धारित करने के लिए मॉडल के संग्रह का उपयोग करते हैं। ऐसे मॉडल में शामिल हैं एनओएए की वैश्विक पूर्वानुमान प्रणाली और माध्यमिक श्रेणी के लिए यूरोपीय केंद्र मौसम वैश्विक मॉडल पूर्वानुमान।
RSI एफएसयू Superensemble प्रारंभिक 2000s में मौसम विज्ञानी टीएन कृष्णमूर्ति के नेतृत्व में हमारे विश्वविद्यालय के एक समूह द्वारा विकसित किया गया था। Superensemble मॉडलों के संग्रह से आउटपुट को जोड़ती है, जिससे मॉडलों को अधिक वजन मिलता है जो पिछले मौसम की घटनाओं जैसे अटलांटिक उष्णकटिबंधीय चक्रवात घटनाओं की बेहतर भविष्यवाणी करता है।
मॉडलों को ट्विक करके और शुरुआती स्थितियों को थोड़ा बदलकर मॉडलों का एक अग्रदूत संग्रह बड़ा किया जा सकता है। इन परेशानी अनिश्चितता के लिए जिम्मेदार है। मौसमविज्ञानी मॉडल की शुरुआत के समय वातावरण और महासागर की सटीक स्थिति को नहीं जान सकते हैं। उदाहरण के लिए, उष्णकटिबंधीय चक्रवातों को हवाओं और बारिश के बारे में पर्याप्त जानकारी रखने के लिए पर्याप्त रूप से पर्याप्त नहीं देखा जाता है। एक और उदाहरण के लिए, समुद्र की सतह का तापमान तूफान के मार्ग से ठंडा हो जाता है, और यदि क्षेत्र बादल से ढका रहता है तो इन ठंडा पानी उपग्रह द्वारा देखा जाने की संभावना कम होती है।
सीमित सुधार
पिछले दशक में, ट्रैक पूर्वानुमान तेजी से है उन्नत। उपग्रहों, बुवाई और विमानों से विकासशील तूफान में उड़ाए गए अवलोकनों का एक बड़ा हिस्सा - वैज्ञानिकों को तूफान के आसपास पर्यावरण को बेहतर ढंग से समझने की अनुमति देता है, और बदले में उनके मॉडल में सुधार होता है। कुछ मॉडलों में उतना ही सुधार हुआ है जितना कुछ तूफान के लिए 40 प्रतिशत.
मौसम डेटा एकत्रित करने वाला एक बोया। अमेरिका के राष्ट्रीय समुद्रीय और वायुमंडलीय प्रशासन
हालांकि, तीव्रता के पूर्वानुमान है पिछले कई दशकों में थोड़ा सुधार हुआ.
यह आंशिक रूप से एक उष्णकटिबंधीय चक्रवात की तीव्रता का वर्णन करने के लिए चुने गए मीट्रिक की वजह से है। तीव्रता को सतह के ऊपर 10 मीटर की ऊंचाई पर चरम हवा की गति के संदर्भ में अक्सर वर्णित किया जाता है। इसे मापने के लिए, मियामी के राष्ट्रीय तूफान केंद्र में परिचालन पूर्वानुमानकर्ता उष्णकटिबंधीय चक्रवात में किसी दिए गए बिंदु पर देखी गई अधिकतम, एक मिनट की औसत हवा की गति को देखते हैं।
हालांकि, किसी मॉडल के लिए भविष्य में किसी उष्णकटिबंधीय चक्रवात की अधिकतम हवा की गति का आकलन करना बेहद मुश्किल है। मॉडल मॉडल के शुरुआती समय में वायुमंडल और महासागर की पूरी स्थिति के उनके वर्णन में अचूक हैं। उष्णकटिबंधीय चक्रवातों की छोटी-छोटी विशेषताएं - जैसे उष्णकटिबंधीय चक्रवात के भीतर और बाहर वर्षा में तेज ग्रेडिएंट, सतह की हवाएं और लहर ऊंचाई - भविष्य के मॉडल में भरोसेमंद कब्जे में नहीं हैं.
दोनों वायुमंडलीय और महासागर विशेषताओं तूफान तीव्रता को प्रभावित कर सकते हैं। वैज्ञानिक अब सोचते हैं महासागर के बारे में बेहतर जानकारी पूर्वानुमान सटीकता में सबसे बड़ा लाभ प्रदान कर सकता है। विशिष्ट रुचि में ऊपरी महासागर में संग्रहीत ऊर्जा और यह समुद्र की सुविधाओं जैसे कि एडीज के साथ बदलती है। वर्तमान अवलोकन सही स्थान पर सागर eddies रखने पर पर्याप्त प्रभावी नहीं हैं, न ही वे प्रभावी हैं इन eddies के आकार को कैप्चरिंग। ऐसी स्थितियों के लिए जहां वातावरण तूफान के विकास को गंभीर रूप से सीमित नहीं करता है, यह समुद्री जानकारी बहुत मूल्यवान होनी चाहिए।
इस बीच, भविष्यवाणियों वैकल्पिक और पूरक मेट्रिक्स का पीछा कर रहे हैं, जैसे उष्णकटिबंधीय चक्रवात का आकार.
के बारे में लेखक
मार्क बोरासा, मौसम विज्ञान के प्रोफेसर, फ्लोरिडा स्टेट यूनिवर्सिटी और वासु मिश्रा, मौसम विज्ञान के सहयोगी प्रोफेसर, फ्लोरिडा स्टेट यूनिवर्सिटी
इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.
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