एन्सेम्बल पूर्वानुमान और पूर्वानुमान क्षमता
चूंकि वायुमंडल अराजक है, इसलिए एक एकल पूर्वानुमान कभी पर्याप्त नहीं होता है; एन्सेम्बल पूर्वानुमान संभावित भविष्य की सीमा को मैप करने और मौसम के पूर्वानुमान को संभाव्यता के एक ईमानदार कथन में बदलने के लिए कई थोड़े अलग पूर्वानुमान चलाता है।
Definition
एन्सेम्बल पूर्वानुमान, पूर्वानुमान क्षमता पर अंतर्निहित सीमाओं को देखते हुए, भविष्य की वायुमंडलीय स्थितियों के संभाव्यता वितरण का अनुमान लगाने के लिए परेशान प्रारंभिक स्थितियों और मॉडल विन्यासों से कई पूर्वानुमान चलाने का अभ्यास है।
Scope
यह विषय वायुमंडल की पूर्वानुमान क्षमता और पूर्वानुमान अनिश्चितता को निर्धारित करने के लिए उपयोग की जाने वाली एन्सेम्बल विधियों को शामिल करता है, जिसमें प्रारंभिक-स्थिति त्रुटियों की वृद्धि, प्रारंभिक-स्थिति और मॉडल गड़बड़ी का डिज़ाइन, संभाव्यता के रूप में एन्सेम्बल प्रसार की व्याख्या, और संभाव्य पूर्वानुमानों का सत्यापन शामिल है।
Core questions
- वायुमंडल केवल सीमित समय के लिए ही पूर्वानुमान योग्य क्यों है?
- प्रारंभिक-स्थिति और मॉडल गड़बड़ी के माध्यम से एन्सेम्बल सदस्य कैसे उत्पन्न होते हैं?
- एन्सेम्बल प्रसार को पूर्वानुमान संभावनाओं में कैसे अनुवादित किया जाता है?
- एक संभाव्य पूर्वानुमान की गुणवत्ता को कैसे मापा जाता है?
Key theories
- नियतात्मक अराजकता और त्रुटि वृद्धि
- लॉरेंज ने दिखाया कि अरेखीय वायुमंडलीय प्रवाह प्रारंभिक स्थितियों पर संवेदनशील निर्भरता प्रदर्शित करता है, इसलिए अनंत त्रुटियां तेजी से बढ़ती हैं और नियतात्मक पूर्वानुमान क्षमता को लगभग दो सप्ताह तक सीमित करती हैं।
- अनिश्चितता का एन्सेम्बल पूर्वानुमान
- संभावित प्रारंभिक-स्थिति और मॉडल त्रुटियों का नमूना लेकर और प्रत्येक को आगे एकीकृत करके, एक एन्सेम्बल पूर्वानुमान के विकसित संभाव्यता वितरण का अनुमान लगाता है, इसलिए इसका प्रसार आत्मविश्वास का एक प्रवाह-निर्भर माप बन जाता है।
Mechanisms
पूर्वानुमान क्षमता सीमित है क्योंकि वायुमंडल एक अरेखीय, अराजक प्रणाली है जिसमें छोटे अंतर बढ़ते हैं, खासकर गतिशील रूप से अस्थिर क्षेत्रों में। एन्सेम्बल सिस्टम सबसे तेजी से बढ़ने वाली दिशाओं के साथ प्रारंभिक स्थिति को परेशान करके और मॉडल भौतिकी को परेशान करके या कई मॉडलों का उपयोग करके इस अनिश्चितता का नमूना लेते हैं। जैसे-जैसे सदस्य आगे एकीकृत होते हैं वे अलग हो जाते हैं; उनका क्लस्टरिंग या प्रसार पूर्वानुमान संभाव्यता वितरण का अनुमान लगाता है, जिसमें तंग क्लस्टर आत्मविश्वास का संकेत देते हैं और व्यापक प्रसार अनिश्चितता का संकेत देता है। ब्रियर स्कोर और रैंक हिस्टोग्राम जैसे सत्यापन स्कोर यह परीक्षण करते हैं कि क्या ये संभावनाएं विश्वसनीय हैं।
Clinical relevance
एन्सेम्बल पूर्वानुमान अब मौसम सेवाओं के लिए केंद्रीय संभाव्य मार्गदर्शन का आधार है, बारिश की प्रतिशत संभावना से लेकर तूफान और बाढ़ जैसी उच्च-प्रभाव वाली घटनाओं की प्रारंभिक चेतावनी तक; इसके आत्मविश्वास के उपाय विमानन, ऊर्जा और आपातकालीन प्रबंधन में निर्णय लेने वालों को एक एकल नियतात्मक पूर्वानुमान पर निर्भर रहने के बजाय जोखिम का आकलन करने देते हैं।
History
लॉरेंज की 1963 की प्रारंभिक स्थितियों पर संवेदनशील निर्भरता की खोज ने मौसम के पूर्वानुमान की एक आंतरिक सीमा का खुलासा किया। अगले दशकों में स्टोकेस्टिक-डायनामिक पूर्वानुमान का प्रस्ताव किया गया था, और 1990 के दशक की शुरुआत तक बढ़ती कंप्यूटर शक्ति ने प्रमुख केंद्रों पर परिचालन एन्सेम्बल सिस्टम की अनुमति दी, जिसके बाद गड़बड़ी के तरीके, मॉडल-त्रुटि प्रतिनिधित्व और संभाव्य सत्यापन मानक अभ्यास में परिपक्व हो गए।
Key figures
- Edward Lorenz
- Tim Palmer
- Eugenia Kalnay
- Zoltan Toth
Related topics
Seminal works
- lorenz1963
- palmer2000
Frequently asked questions
- एक एन्सेम्बल का प्रसार आपको क्या बताता है?
- जब एन्सेम्बल सदस्य बारीकी से सहमत होते हैं तो पूर्वानुमान अधिक आत्मविश्वास वाला होता है, और जब वे व्यापक रूप से भिन्न होते हैं तो स्थिति अधिक अनिश्चित होती है; इसलिए प्रसार किसी दिए गए दिन पूर्वानुमान कितना विश्वसनीय है, इसका प्रवाह-निर्भर अनुमान के रूप में कार्य करता है।
- क्या मौसम का कितनी दूर तक पूर्वानुमान लगाया जा सकता है, इसकी कोई कठोर सीमा है?
- हाँ; क्योंकि वायुमंडल अराजक है, दिन-प्रतिदिन के मौसम के लिए उपयोगी नियतात्मक कौशल केवल लगभग एक से दो सप्ताह तक फैलता है, हालांकि कुछ धीरे-धीरे बदलने वाली विशेषताओं और संभाव्य जानकारी का कुछ हद तक आगे पूर्वानुमान लगाया जा सकता है।