पूर्वानुमान के चार प्रकार

मौसम की भविष्यवाणी करने का विज्ञान बेहतर हो जाता है क्योंकि नए मौसम उपग्रहों को कक्षा में लॉन्च किया जाता है और प्रौद्योगिकी में सुधार होता है। मौसम विज्ञानी उपग्रहों, जहाजों, हवाई जहाजों, मौसम स्टेशनों और प्लवों के डेटा और हवाई जहाज या मौसम के गुब्बारों से गिराए गए उपकरणों पर भरोसा करते हैं। क्लाइमेटोलॉजिस्ट और मौसम विज्ञानी दो बुनियादी प्रकार के पूर्वानुमान का उपयोग करते हैं: नियतात्मक और संभाव्य, दोनों के कई उपसमुच्चय हैं। एक नियतात्मक पूर्वानुमान एक विशिष्ट घटना की भविष्यवाणी करता है जो एक सटीक स्थान और स्थान पर घटित होगी, जैसे कि एक तूफान के आगमन या एक बवंडर के टचडाउन के रूप में।

संभाव्य मौसम भविष्यवाणियां मौसम की घटनाओं की संभावना का सुझाव देती हैं जो एक निश्चित अवधि के दौरान एक निश्चित क्षेत्र में हो सकती हैं, जैसे कि कुछ दिनों तक चलने वाले तूफान में। हालांकि, वातावरण में अतिरिक्त ग्रीनहाउस गैसों के कारण जलवायु परिवर्तन पूर्वानुमानकर्ताओं के लिए निराशा का कारण बनता है क्योंकि यह हो जाता है मौसम की भविष्यवाणी करना कठिन है जो बाहरी प्रभाव के कारण बदलता है जो मौसमी प्रवृत्तियों या औसत का पालन नहीं करता है।

टीएल; डीआर (बहुत लंबा; पढ़ा नहीं)

मौसम विज्ञानी और जलवायु विज्ञानी मौसम की भविष्यवाणी के लिए कई तरीकों का उपयोग करते हैं: जलवायु विज्ञान, अनुरूप और दृढ़ता और संख्यात्मक या सांख्यिकीय मौसम में सुपर कंप्यूटरों का उपयोग करके मौसम की भविष्यवाणी के साथ-साथ रुझान विधियां भविष्यवाणी।

मौसम विज्ञान पद्धति मौसम पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए एक सरल तकनीक प्रदान करती है। मौसम विज्ञानी इस पद्धति का उपयोग कई वर्षों में एकत्र किए गए मौसम के आँकड़ों की समीक्षा करने और औसत की गणना करने के बाद करते हैं। वे अतीत में कई वर्षों के लिए उसी दिन के मौसम की स्थिति के आधार पर एक विशिष्ट दिन और स्थान के लिए मौसम की भविष्यवाणी करते हैं।

एक भविष्यवक्ता वर्जीनिया में श्रम दिवस के औसत की जांच कर सकता है, उदाहरण के लिए, आगामी श्रम दिवस के मौसम की भविष्यवाणी करने के लिए। मौसम विज्ञान पद्धति तब काम करती है जब मौसम का मिजाज बना रहता है, लेकिन ऐसी स्थितियों में जहां बाहरी कारक मौसम को बार-बार बदलते हैं, जैसे कि ग्लोबल वार्मिंग के कारण जलवायु परिवर्तन, मौसम की भविष्यवाणी के लिए जलवायु विज्ञान पद्धति सबसे अच्छा विकल्प नहीं है, क्योंकि यह संभावना से अधिक नहीं होगी सटीक।

मौसम की भविष्यवाणी करते समय एनालॉग विधि का उपयोग करना एक कठिन तरीका है क्योंकि इसके लिए वर्तमान पूर्वानुमान के समान मौसम के साथ एक दिन पहले खोजने की आवश्यकता होती है, जो करना मुश्किल है। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि वर्तमान पूर्वानुमान पूर्वानुमान के क्षेत्र में आसन्न ठंडे मोर्चे के साथ एक गर्म दिन का संकेत देता है।

मौसम व्यक्ति को पिछले महीने में एक समान दिन याद हो सकता है, एक गर्म दिन जिसमें एक ठंडा मोर्चा आ रहा है, जिसके कारण दिन में बाद में गरज के साथ विकास हुआ। फोरकास्टर एनालॉग तुलना के आधार पर एक ही प्रकार के मौसम की भविष्यवाणी कर सकता है, लेकिन इसके बीच छोटे अंतर भी अतीत और वर्तमान परिणाम बदल सकते हैं, यही वजह है कि मौसम को संकलित करने के लिए एनालॉग विधि सही विकल्प नहीं हो सकती है पूर्वानुमान।

दृढ़ता और प्रवृत्ति पद्धति को मौसम की भविष्यवाणी करने के लिए बहुत कम कौशल की आवश्यकता होती है क्योंकि यह पिछले रुझानों पर निर्भर करता है। एक आदर्श दुनिया में, वातावरण धीरे-धीरे बदलता है, जो कल के पूर्वानुमान के बराबर होता है जो आज के समान रहता है, वर्ष के विशिष्ट समय के लिए जलवायु के मानदंड के लिए टोपी टिप के साथ। इस पद्धति के लिए केवल यह आवश्यक है कि आप वर्तमान तापमान और परिस्थितियों के बराबर रहें और क्षेत्र के जलवायु औसत को जानें।

संख्यात्मक मौसम की भविष्यवाणी मौसम की भविष्यवाणी करने के लिए कंप्यूटर पर निर्भर करती है। बड़े पैमाने पर सुपर कंप्यूटर, सॉफ्टवेयर पूर्वानुमान मॉडल के साथ पूर्ण, मौसम विज्ञानियों को कई के आधार पर मौसम की भविष्यवाणी करने में मदद करते हैं वातावरण में स्थितियां जैसे तापमान, हवा की गति, उच्च और निम्न दबाव प्रणाली, वर्षा, बर्फबारी और अन्य शर्तेँ।

मौसम व्यक्ति दिन के लिए मौसम पूर्वानुमान निर्धारित करने के लिए डेटा की समीक्षा करता है। पूर्वानुमान उतना ही अच्छा है जितना कि मौसम की भविष्यवाणी करने के लिए कंप्यूटर के सॉफ़्टवेयर द्वारा उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम। यदि कुछ समीकरणों में सटीकता की कमी होती है, तो वे त्रुटियों की ओर ले जाते हैं। कुल मिलाकर, संख्यात्मक मौसम की भविष्यवाणी अन्य तरीकों की तुलना में आने वाली मौसम संबंधी स्थितियों की भविष्यवाणी करने का सबसे अच्छा साधन प्रदान करती है।