तत्काल पूर्वानुमान (नाउकास्टिंग) और सांख्यिकीय पूर्वानुमान
अगले कुछ घंटों के लिए, अच्छे पूर्वानुमान का सबसे तेज़ मार्ग अक्सर भौतिकी मॉडल नहीं होता, बल्कि रडार प्रतिध्वनि का आगे प्रक्षेपण और मॉडल आउटपुट को स्थानीय मौसम में बदलने वाले आँकड़े होते हैं।
Definition
तत्काल पूर्वानुमान (नाउकास्टिंग) और सांख्यिकीय पूर्वानुमान वे तकनीकें हैं जो हाल के अवलोकनों का बहिर्वेशन करके और केवल प्रत्यक्ष भौतिक अनुकरण के बजाय संख्यात्मक मॉडल आउटपुट पर सांख्यिकीय संबंध लागू करके अल्पकालिक और स्थानीय रूप से कैलिब्रेटेड मौसम पूर्वानुमान उत्पन्न करती हैं।
Scope
यह विषय बहुत कम अवधि के पूर्वानुमान और सांख्यिकीय पूर्वानुमान विधियों को शामिल करता है, जिसमें तत्काल पूर्वानुमान (नाउकास्टिंग) के लिए रडार और उपग्रह इमेजरी का बहिर्वेशन, मॉडल आउटपुट सांख्यिकी और सांख्यिकीय पश्च-प्रसंस्करण जो मॉडल मार्गदर्शन को कैलिब्रेट और स्थानीयकृत करते हैं, अनुरूप और प्रतिगमन तकनीकें, और उभरते मशीन-लर्निंग दृष्टिकोण शामिल हैं।
Core questions
- अगले कुछ घंटों के पूर्वानुमान के लिए रडार और उपग्रह अवलोकनों का बहिर्वेशन कैसे किया जाता है?
- सांख्यिकीय विधियाँ कच्चे मॉडल आउटपुट को स्थानीय पूर्वानुमानों में कैसे परिवर्तित करती हैं?
- मॉडल पूर्वाग्रहों को कैसे ठीक किया जाता है और पूर्वानुमानों को अवलोकनों के विरुद्ध कैसे कैलिब्रेट किया जाता है?
- अनुरूप, प्रतिगमन और मशीन-लर्निंग विधियों की क्या भूमिकाएँ हैं?
Key theories
- बहिर्वेशन द्वारा तत्काल पूर्वानुमान (नाउकास्टिंग)
- बहुत कम अवधि में, रडार प्रतिध्वनि और उपग्रह बादल पैटर्न जैसी देखी गई विशेषताओं को ट्रैक करना और बहिर्वेशन करना अक्सर संख्यात्मक मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है, जिन्हें संवहन विवरण को स्पिन अप करने के लिए समय की आवश्यकता होती है।
- सांख्यिकीय पश्च-प्रसंस्करण
- मॉडल आउटपुट सांख्यिकी और संबंधित विधियाँ संख्यात्मक-मॉडल भविष्यवक्ताओं को सांख्यिकीय संबंधों के माध्यम से देखे गए मौसम से संबंधित करती हैं, व्यवस्थित पूर्वाग्रहों को ठीक करती हैं और संभावनाओं सहित कैलिब्रेटेड, स्थान-विशिष्ट पूर्वानुमान उत्पन्न करती हैं।
Mechanisms
तत्काल पूर्वानुमान (नाउकास्टिंग) तेजी से अद्यतन रडार और उपग्रह डेटा में सुसंगत विशेषताओं की पहचान करता है और उनकी हाल की गति और विकास को कुछ मिनटों से लेकर कुछ घंटों तक आगे बढ़ाता है, कभी-कभी लीड टाइम बढ़ने पर प्रारंभिक मॉडल आउटपुट को भी इसमें मिलाता है। इसके बजाय सांख्यिकीय पूर्वानुमान संख्यात्मक-मॉडल क्षेत्रों को भविष्यवक्ताओं के रूप में मानता है और पिछले पूर्वानुमान-अवलोकन युग्मों पर प्रशिक्षित प्रतिगमन, अनुरूप या मशीन लर्निंग का उपयोग करता है, ताकि पूर्वाग्रहों को ठीक किया जा सके, विशिष्ट साइटों तक डाउनस्केल किया जा सके, और उन चरों के कैलिब्रेटेड नियतात्मक और संभाव्य पूर्वानुमान उत्पन्न किए जा सकें जिन्हें मॉडल केवल मोटे तौर पर दर्शाता है।
Clinical relevance
तत्काल पूर्वानुमान (नाउकास्टिंग) गरज के साथ तूफान, भारी वर्षा और अचानक बाढ़ की त्वरित चेतावनी प्रदान करता है जिस पर विमानन, सार्वजनिक सुरक्षा और घटना प्रबंधन निर्भर करते हैं, जबकि सांख्यिकीय पश्च-प्रसंस्करण मोटे मॉडल आउटपुट को विश्वसनीय, साइट-विशिष्ट पूर्वानुमानों में बदल देता है जो जनता को वितरित किए जाते हैं और स्वचालित निर्णय प्रणालियों में उपयोग किए जाते हैं।
History
सांख्यिकीय पूर्वानुमान प्रारंभिक प्रतिगमन और अनुरूप विधियों से विकसित हुआ और 1970 के दशक में ग्लान और लोरी द्वारा मॉडल आउटपुट सांख्यिकी के रूप में औपचारिक रूप दिया गया, जो संख्यात्मक मॉडल और स्थानीय पूर्वानुमानों के बीच एक मानक सेतु बन गया। तत्काल पूर्वानुमान (नाउकास्टिंग) मौसम रडार और भूस्थिर उपग्रहों के साथ आगे बढ़ा, और दोनों क्षेत्रों को अब बड़े अवलोकन और मॉडल डेटासेट पर प्रशिक्षित मशीन-लर्निंग तकनीकों द्वारा नया रूप दिया जा रहा है।
Key figures
- Harry Glahn
- Daniel Wilks
Related topics
Seminal works
- glahn1972
- wilks2011
Frequently asked questions
- तत्काल पूर्वानुमान (नाउकास्टिंग) और पूर्वानुमान में क्या अंतर है?
- तत्काल पूर्वानुमान (नाउकास्टिंग) बहुत कम अवधि का पूर्वानुमान है, आमतौर पर कुछ घंटों तक, जो मुख्य रूप से वर्तमान रडार और उपग्रह अवलोकनों का बहिर्वेशन करके किया जाता है, जबकि लंबी अवधि का पूर्वानुमान मुख्य रूप से वायुमंडलीय भौतिकी के संख्यात्मक मॉडल पर निर्भर करता है।
- मॉडल आउटपुट पर आँकड़े क्यों लागू किए जाते हैं?
- संख्यात्मक मॉडल में व्यवस्थित पूर्वाग्रह होते हैं और वे स्थानीय परिस्थितियों को केवल मोटे तौर पर दर्शाते हैं; पिछले पूर्वानुमानों और अवलोकनों पर प्रशिक्षित सांख्यिकीय विधियाँ इन पूर्वाग्रहों को ठीक करती हैं और आउटपुट को विशिष्ट स्थानों और चरों, जिसमें संभावनाएँ भी शामिल हैं, के अनुरूप बनाती हैं।