پیشبینی گروهی و قابلیت پیشبینی
از آنجا که اتمسفر آشفته است، یک پیشبینی واحد هرگز کافی نیست؛ پیشبینی گروهی، پیشبینیهای متعدد و کمی متفاوت را اجرا میکند تا طیف وسیعی از آیندههای ممکن را ترسیم کرده و پیشبینی آب و هوا را به بیانی صادقانه از احتمال تبدیل کند.
Definition
پیشبینی گروهی، عملی است که در آن چندین پیشبینی از شرایط اولیه و پیکربندیهای مدل اغتشاشیافته اجرا میشود تا توزیع احتمال حالتهای آینده اتمسفر، با توجه به محدودیتهای ذاتی قابلیت پیشبینی، تخمین زده شود.
Scope
این موضوع قابلیت پیشبینی اتمسفر و روشهای گروهی مورد استفاده برای کمیسازی عدم قطعیت پیشبینی را پوشش میدهد، از جمله رشد خطاهای شرایط اولیه، طراحی اغتشاشات شرایط اولیه و مدل، تفسیر پراکندگی گروهی به عنوان احتمال، و تأیید پیشبینیهای احتمالی.
Core questions
- چرا اتمسفر تنها برای مدت زمان محدودی قابل پیشبینی است؟
- چگونه اعضای گروه از طریق اغتشاشات شرایط اولیه و مدل تولید میشوند؟
- چگونه پراکندگی گروهی به احتمالات پیشبینی ترجمه میشود؟
- کیفیت یک پیشبینی احتمالی چگونه اندازهگیری میشود؟
Key theories
- آشوب قطعی و رشد خطا
- لورنز نشان داد که جریان غیرخطی اتمسفری وابستگی حساسی به شرایط اولیه از خود نشان میدهد، بنابراین خطاهای بینهایت کوچک به صورت نمایی رشد میکنند و قابلیت پیشبینی قطعی را تقریباً به دو هفته محدود میکنند.
- پیشبینی گروهی عدم قطعیت
- با نمونهبرداری از خطاهای احتمالی شرایط اولیه و مدل و ادغام هر یک به جلو، یک گروه توزیع احتمال در حال تکامل پیشبینی را تخمین میزند، بنابراین پراکندگی آن به معیاری وابسته به جریان از اطمینان تبدیل میشود.
Mechanisms
قابلیت پیشبینی محدود است زیرا اتمسفر یک سیستم غیرخطی و آشفته است که در آن تفاوتهای کوچک تقویت میشوند، به ویژه در مناطق ناپایدار دینامیکی. سیستمهای گروهی این عدم قطعیت را با اغتشاش حالت اولیه در جهتهای سریعترین رشد و با اغتشاش فیزیک مدل یا استفاده از چندین مدل نمونهبرداری میکنند. با ادغام اعضا به جلو، آنها واگرا میشوند؛ خوشهبندی یا پراکندگی آنها توزیع احتمال پیشبینی را تخمین میزند، با خوشههای فشرده که نشاندهنده اطمینان و پراکندگی گسترده که نشاندهنده عدم قطعیت است. نمرات تأیید مانند نمره بریر و هیستوگرامهای رتبهای آزمایش میکنند که آیا این احتمالات قابل اعتماد هستند یا خیر.
Clinical relevance
پیشبینی گروهی زیربنای راهنماییهای احتمالی است که اکنون در خدمات آب و هوا، از درصد احتمال باران گرفته تا هشدار زودهنگام رویدادهای پرخطر مانند طوفانها و سیلها، محوری است؛ معیارهای اطمینان آن به تصمیمگیرندگان در هوانوردی، انرژی و مدیریت اضطراری اجازه میدهد تا ریسک را بسنجند، به جای اینکه به یک پیشبینی قطعی واحد تکیه کنند.
History
کشف لورنز در سال ۱۹۶۳ در مورد وابستگی حساس به شرایط اولیه، محدودیتی ذاتی را برای پیشبینی آب و هوا آشکار کرد. پیشبینی تصادفی-دینامیکی در دهههای بعدی پیشنهاد شد، و تا اوایل دهه ۱۹۹۰، افزایش قدرت محاسباتی امکان سیستمهای گروهی عملیاتی را در مراکز اصلی فراهم کرد، پس از آن روشهای اغتشاش، نمایش خطای مدل و تأیید احتمالی به رویههای استاندارد تبدیل شدند.
Key figures
- Edward Lorenz
- Tim Palmer
- Eugenia Kalnay
- Zoltan Toth
Related topics
Seminal works
- lorenz1963
- palmer2000
Frequently asked questions
- پراکندگی یک گروه چه چیزی را به شما میگوید؟
- هنگامی که اعضای گروه به شدت با هم توافق دارند، پیشبینی با اطمینان بیشتری همراه است، و هنگامی که به شدت واگرا میشوند، وضعیت نامطمئنتر است؛ بنابراین پراکندگی به عنوان یک تخمین وابسته به جریان از میزان قابل اعتماد بودن پیشبینی در یک روز خاص عمل میکند.
- آیا محدودیتی سخت برای میزان پیشبینی آب و هوا وجود دارد؟
- بله؛ از آنجا که اتمسفر آشفته است، مهارت قطعی مفید برای آب و هوای روزمره تنها حدود یک تا دو هفته طول میکشد، اگرچه برخی ویژگیهای با تغییر آهسته و اطلاعات احتمالی را میتوان تا حدودی بیشتر پیشبینی کرد.