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संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी का इतिहास: Difference between revisions

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मूर स्कूल ऑफ इलेक्ट्रिकल अभियांत्रिकी में एनियाक मुख्य नियंत्रण कक्ष

संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी का इतिहास इस बात पर विचार करता है कि मौसम की भविष्यवाणी और भविष्य की समुद्री स्थिति (संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी की प्रक्रिया) की भविष्यवाणी करने के लिए वायुमंडल और महासागरों के गणितीय मॉडल में इनपुट के रूप में वर्तमान मौसम की स्थिति पिछले कुछ वर्षों में कैसे बदल गई है। चूँकि पहली बार 1920 के दशक में मैन्युअल रूप से प्रयास किया गया था, किन्तु कंप्यूटर और कंप्यूटर सिमुलेशन के आगमन तक ऐसा नहीं हुआ था कि गणना का समय पूर्वानुमानित अवधि से कम हो गया था। एनियाक का उपयोग 1950 में कंप्यूटर के माध्यम से पहला पूर्वानुमान बनाने के लिए किया गया था, और पिछले कुछ वर्षों में प्रारंभिक डेटासेट के आकार को बढ़ाने के साथ-साथ गति के समीकरणों के अधिक जटिल संस्करणों को सम्मिलित करने के लिए अधिक शक्तिशाली कंप्यूटरों का उपयोग किया गया है। वैश्विक पूर्वानुमान मॉडल के विकास से पहला जलवायु मॉडल सामने आया। सीमित क्षेत्र (क्षेत्रीय) मॉडल के विकास ने 1970 और 1980 के दशक में उष्णकटिबंधीय चक्रवात के साथ-साथ वायु गुणवत्ता की भविष्यवाणी करने में प्रगति की सुविधा प्रदान की।

क्योंकि वायुमंडलीय गतिशीलता पर आधारित पूर्वानुमान मॉडल के आउटपुट में जमीनी स्तर के निकट सुधार की आवश्यकता होती है, मॉडल आउटपुट सांख्यिकी (एमओएस) 1970 और 1980 के दशक में व्यक्तिगत पूर्वानुमान बिंदुओं (स्थानों) के लिए विकसित किए गए थे। एमओएस नवीनतम सतह अवलोकनों और पूर्वानुमान बिंदु की जलवायु विज्ञान के साथ गतिशील मॉडल के आउटपुट को पोस्ट-प्रोसेस करने के लिए सांख्यिकीय विधियों को लागू करता है। यह विधि मॉडल रिज़ॉल्यूशन के साथ-साथ मॉडल पूर्वाग्रहों को भी ठीक कर सकती है। यहां तक ​​कि सुपर कंप्यूटर की बढ़ती शक्ति के साथ, संख्यात्मक मौसम मॉडल का पूर्वानुमान कौशल भविष्य में केवल दो सप्ताह तक ही विस्तारित होता है, क्योंकि अवलोकन की घनत्व और गुणवत्ता - पूर्वानुमान की गणना के लिए उपयोग किए जाने वाले आंशिक अंतर समीकरणों की अराजकता सिद्धांत प्रकृति के साथ-साथ त्रुटियां उत्पन्न करती हैं जो हर पांच दिनों में दोगुनी हो जाती हैं। 1990 के दशक से मॉडल संयोजन पूर्वानुमानों का उपयोग पूर्वानुमान अनिश्चितता को परिभाषित करने और भविष्य में मौसम के पूर्वानुमान को अन्यथा जितना संभव हो उतना आगे बढ़ाने में सहायता करता है।

पृष्ठभूमि

19वीं सदी के अंत तक, मौसम की भविष्यवाणी पूरी तरह से व्यक्तिपरक थी और अनुभवजन्य नियमों पर आधारित थी, जिसमें मौसम प्रक्रियाओं के पीछे के भौतिक तंत्र की केवल सीमित समझ थी। 1901 में यूनाइटेड स्टेट्स वेदर ब्यूरो के संस्थापक क्लीवलैंड अब्बे ने प्रस्तावित किया कि वातावरण थर्मोडायनामिक्स और हाइड्रोडायनामिक्स के उन्हीं सिद्धांतों द्वारा शासित होता है जिनका अध्ययन पिछली शताब्दी में किया गया था।[1] 1904 में, विल्हेम बर्कनेस ने मॉडल-आधारित मौसम पूर्वानुमान के लिए दो-चरणीय प्रक्रिया निकाली। सबसे पहले, प्रारंभिक स्थितियों को उत्पन्न करने के लिए डेटा को संसाधित करने के लिए डायग्नोस्टिक समीकरण का उपयोग किया जाता है, जिसे बाद में प्रोग्नॉस्टिक समीकरण द्वारा उन्नत किया जाता है जो प्रारंभिक मूल्य समस्या को समाधान करता है।[2] उन्होंने सात चरों की भी पहचान की जो किसी दिए गए बिंदु पर वायुमंडल की स्थिति को परिभाषित करते हैं: दबाव, तापमान, घनत्व, आर्द्रता और प्रवाह वेग वेक्टर के तीन घटक। बर्कनेस ने बताया कि द्रव्यमान निरंतरता, संवेग के संरक्षण, ऊष्मागतिकी का पहला नियम और ऊष्मागतिकी का दूसरा नियम और आदर्श गैस नियम पर आधारित समीकरणों का उपयोग संख्यात्मक विश्लेषण के माध्यम से भविष्य में वायुमंडल की स्थिति का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है।[3] ऊष्मागतिकी के दूसरे नियम के अपवाद के साथ,[2] ये समीकरण वर्तमान मौसम मॉडल में उपयोग किए जाने वाले अभाज्य समीकरणों का आधार बनते हैं।[4]

1922 में, लुईस फ्राई रिचर्डसन ने संख्यात्मक रूप से मौसम की भविष्यवाणी करने का पहला प्रयास प्रकाशित किया। बर्कनेस के अभाज्य समीकरणों के हाइड्रोस्टैटिक संतुलन भिन्नता का उपयोग करते हुए,[2] रिचर्डसन ने मध्य यूरोप में दो बिंदुओं पर वातावरण की स्थिति के लिए हाथ से 6 घंटे का पूर्वानुमान तैयार किया, ऐसा करने में कम से कम छह सप्ताह लगे।[3] उनके पूर्वानुमान ने गणना की कि वायुमंडलीय दबाव में परिवर्तन 145 millibars (4.3 inHg) होगा, परिमाण के दो क्रमों से ग़लत अवास्तविक मान। बड़ी त्रुटि उनके विश्लेषण में प्रारंभिक स्थितियों के रूप में उपयोग किए गए दबाव और हवा के वेग क्षेत्रों में असंतुलन के कारण हुई थी।[2]

पहली सफल संख्यात्मक भविष्यवाणी 1950 में अमेरिकी मौसम विज्ञानी जूल चार्नी के नेतृत्व वाली टीम द्वारा एनियाक डिजिटल कंप्यूटर का उपयोग करके की गई थी। टीम में फिलिप थॉम्पसन, लैरी गेट्स, और नॉर्वेजियन मौसम विज्ञानी राग्नर फोजर्टॉफ्ट, व्यावहारिक गणितज्ञ जॉन वॉन न्यूमैन, और कंप्यूटर प्रोग्रामर क्लारा डैन वॉन न्यूमैन, एम. एच. फ्रैंकेल, जेरोम नामिस , जॉन सी. फ्रीमैन जूनियर, फ़्रांसिस रीचेल्डरफ़र, जॉर्ज प्लात्ज़मैन और जोसेफ स्मागोरिंस्की सम्मिलित हैं।[5][6][7] उन्होंने वायुमंडल की 500 millibars (15 inHg) दबाव सतह भू-संभावित ऊंचाई की गणना करके, वायुमंडल की परत पर बैरोट्रोपिक भंवर समीकरण का समाधान करने के आधार पर वायुमंडलीय गतिशीलता का सरलीकृत रूप का उपयोग किया ।[8] इस सरलीकरण ने कंप्यूटर के समय और मेमोरी की मांग को बहुत कम कर दिया, इसलिए गणनाएँ उस समय के अपेक्षाकृत अभाज्य कंप्यूटरों पर की जा सकती थीं।[9] जब 1950 में एनियाक द्वारा पहले मौसम पूर्वानुमान की खबर रिचर्डसन को मिली, तो उन्होंने टिप्पणी की कि परिणाम बहुत बड़ी वैज्ञानिक प्रगति थे।[2] 24 घंटे के पूर्वानुमान की पहली गणना करने में एनियाक को लगभग 24 घंटे लगे,[2] किन्तु चार्नी के समूह ने नोट किया कि उस समय का अधिकांश समय मैन्युअल संचालन में व्यतीत हुआ था, और आशा व्यक्त की कि ऐसा होने से पहले मौसम के पूर्वानुमान जल्द ही साकार हो जाएंगे।[8]

संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी मॉडल से 500 मध्यवर्ती पट्टी भूसंभावित ऊंचाई भविष्यवाणी का उदाहरण। यह ओमेगा ब्लॉक भी दिखाता है।

यूनाइटेड किंगडम में मौसम कार्यालय की पहली संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी 1952 में जॉन सॉयर (मौसम विज्ञानी) के मार्गदर्शन में एफ. एच. बुशबी और मेविस हिंड्स द्वारा पूरी की गई थी। ये प्रायोगिक पूर्वानुमान 260 किमी की ग्रिड दूरी के साथ 12 × 8 ग्रिड का उपयोग करके तैयार किए गए थे, घंटे का समय-चरण, और कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय में ईडीएसएसी कंप्यूटर और जे. ल्योंस एंड कंपनी द्वारा विकसित एलईओ (कंप्यूटर) पर 24 घंटे के पूर्वानुमान के लिए चार घंटे के कंप्यूटिंग समय की आवश्यकता थी। इन प्रारंभिक प्रयोगों के बाद, स्कूल ऑफ इलेक्ट्रिकल और इलेक्ट्रॉनिक अभियांत्रिकी, मैनचेस्टर विश्वविद्यालय में फेरांति मार्क 1 कंप्यूटर और 1959 में फेरांति मर्करी कंप्यूटर पर काम प्रारंभ हुआ, जिसे फेरांति मर्करी कंप्यूटर के रूप में जाना जाता है। 'उल्का', मौसम कार्यालय में स्थापित किया गया था।[10]


प्रारंभिक वर्ष

सितंबर 1954 में, कार्ल-गुस्ताव रॉस्बी ने स्टॉकहोम में मौसम विज्ञानियों के अंतरराष्ट्रीय समूह को एकत्र किया और बैरोट्रोपिक समीकरण के आधार पर पहला परिचालन पूर्वानुमान (अर्थात् व्यावहारिक उपयोग के लिए नियमित भविष्यवाणियां) तैयार किया था।[11] संयुक्त राज्य अमेरिका में परिचालन संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी 1955 में संयुक्त संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी इकाई (जेएनडब्ल्यूपीयू) के अनुसार प्रारंभ हुई, जो अमेरिकी वायु सेना, अमेरिकी नौसेना और अमेरिकी मौसम ब्यूरो की संयुक्त परियोजना थी।[12] जेएनडब्ल्यूपीयू मॉडल मूल रूप से तीन-परत बैरोट्रोपिक मॉडल था, जिसे चार्नी द्वारा भी विकसित किया गया था।[13] इसने केवल उत्तरी गोलार्ध में वातावरण का मॉडल तैयार किया था।[14] 1956 में, जेएनडब्ल्यूपीयू ने थॉम्पसन और गेट्स द्वारा विकसित दो-परत थर्मोट्रोपिक मॉडल पर स्विच किया था।[13] थर्मोट्रोपिक मॉडल द्वारा बनाई गई मुख्य धारणा यह है कि चूंकि थर्मल हवा का परिमाण बदल सकता है, इसकी दिशा ऊंचाई के संबंध में नहीं बदलती है, और इस प्रकार वायुमंडल में बैरोक्लिनिसिटी को 500 mb (15 inHg) और 1,000 mb (30 inHg) भू-संभावित ऊंचाई वाली सतहें और उनके बीच औसत तापीय हवा का उपयोग करके अनुकरण किया जा सकता है।[15][16] चूँकि, थर्मोट्रोपिक मॉडल द्वारा दिखाए गए कम कौशल के कारण, जेएनडब्ल्यूपीयू 1958 में सिंगल-लेयर बैरोट्रोपिक मॉडल पर वापस लौट आया।[2] जापानी मौसम विज्ञान एजेंसी 1959 में परिचालन संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी प्रारंभ करने वाला तीसरा संगठन बन गया।[17] 1969 में दक्षिणी गोलार्ध के कुछ हिस्सों के लिए ऑस्ट्रेलिया के मौसम विज्ञान ब्यूरो द्वारा किए गए पहले वास्तविक समय के पूर्वानुमान भी सिंगल-लेयर बैरोट्रोपिक मॉडल पर आधारित थे।[18]

बाद के मॉडलों ने वायुमंडलीय गतिशीलता और वायुमंडलीय थर्मोडायनामिक्स के लिए अधिक संपूर्ण समीकरणों का उपयोग किया था। 1959 में, रिचर्डसन के असफल प्रयास के 37 साल बाद, कार्ल-हेंज हिंकेलमैन ने पहला उचित अभाज्य समीकरण पूर्वानुमान तैयार किया था। हिंकेलमैन ने आरंभीकरण के समय संख्यात्मक मॉडल से छोटे दोलनों को हटाकर ऐसा किया था। 1966 में, पश्चिम जर्मनी और संयुक्त राज्य अमेरिका ने अभाज्य-समीकरण मॉडल के आधार पर परिचालन पूर्वानुमान तैयार करना प्रारंभ किया, इसके बाद 1972 में यूनाइटेड किंगडम और 1977 में ऑस्ट्रेलिया ने उत्पादन करना प्रारंभ किया था।[2][18] बाद में अभाज्य समीकरण मॉडलों को जोड़ने से विभिन्न मौसम संबंधी घटनाओं के बारे में अतिरिक्त जानकारी प्राप्त हुई। संयुक्त राज्य अमेरिका में, सौर विकिरण प्रभाव को 1967 में अभाज्य समीकरण मॉडल में जोड़ा गया था; 1968 में नमी के प्रभाव और संघनन की गर्मी को जोड़ा गया; और संवहन पर वर्षा से प्रतिक्रिया प्रभावों को 1971 में सम्मिलित किया गया था। तीन साल बाद, पहला वैश्विक पूर्वानुमान मॉडल प्रस्तुत किया गया था।[13] 1971 में पूर्वानुमान मॉडल में समुद्री बर्फ का प्रारंभ की गई।[19] प्रशांत महासागर के उच्च अक्षांशों में मौसम को नियंत्रित करने में इसकी भूमिका के कारण मॉडल आरंभीकरण में समुद्री सतह के तापमान को सम्मिलित करने का प्रयास 1972 में प्रारंभ हुआ।[20]


वैश्विक पूर्वानुमान मॉडल

सही भौतिकी, द्रव गतिकी और रसायन विज्ञान के नियमों पर आधारित है, और समन्वय प्रणाली का उपयोग करें जो ग्रह को 3डी ग्रिड में विभाजित करता है। प्रत्येक ग्रिड के अन्दर हवा, गर्मी हस्तांतरण, विकिरण, सापेक्ष आर्द्रता और सतह जल विज्ञान की गणना की जाती है और पड़ोसी बिंदुओं के साथ बातचीत का मूल्यांकन किया जाता है।

वैश्विक पूर्वानुमान मॉडल मौसम पूर्वानुमान मॉडल है जो पृथ्वी के क्षोभमंडल में मौसम का प्रारंभ और भविष्यवाणी करता है। यह कंप्यूटर प्रोग्राम है जो दिए गए स्थानों और ऊंचाई पर भविष्य के समय के लिए मौसम संबंधी जानकारी तैयार करता है। किसी भी आधुनिक मॉडल में समीकरणों का सेट होता है, जिसे अभाज्य समीकरण के रूप में जाना जाता है, जिसका उपयोग वायुमंडल की भविष्य की स्थिति की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है।[21] आदर्श गैस नियम के साथ-साथ इन समीकरणों का उपयोग समय के माध्यम से वायुमंडल के घनत्व, दबाव और संभावित तापमान अदिश क्षेत्रों और प्रवाह वेग वेक्टर क्षेत्र को विकसित करने के लिए किया जाता है। प्रदूषकों और अन्य एयरोसोल के लिए अतिरिक्त परिवहन समीकरण कुछ अभाज्य-समीकरण उच्च-रिज़ॉल्यूशन मॉडल में भी सम्मिलित हैं।[22] उपयोग किए गए समीकरण अरेखीय आंशिक अंतर समीकरण हैं जिन्हें कुछ आदर्श मामलों के अपवाद के साथ,[23] विश्लेषणात्मक विधियों के माध्यम से त्रुटिहीन रूप से समाधान करना असंभव है।[24] इसलिए, संख्यात्मक विधियाँ अनुमानित समाधान प्राप्त करती हैं। विभिन्न मॉडल अलग-अलग समाधान विधियों का उपयोग करते हैं: कुछ वैश्विक मॉडल और लगभग सभी क्षेत्रीय मॉडल तीनों स्थानिक आयामों के लिए परिमित अंतर विधियों का उपयोग करते हैं, जबकि अन्य वैश्विक मॉडल और कुछ क्षेत्रीय मॉडल क्षैतिज आयामों के लिए वर्णक्रमीय विधियों और ऊर्ध्वाधर में परिमित-अंतर विधियों का उपयोग करते हैं।[24]

राष्ट्रीय मौसम विज्ञान केंद्र का वैश्विक स्पेक्ट्रल मॉडल अगस्त 1980 के समय प्रस्तुत किया गया था।[14] मध्यम दूरी के मौसम पूर्वानुमान के लिए यूरोपीय केंद्र मॉडल का प्रारंभ 1 मई 1985 को हुई।[25] यूनाइटेड किंगडम मौसम कार्यालय 1980 के दशक के उत्तरार्ध से अपना वैश्विक मॉडल चला रहा है,[26] 1999 के मध्य में एक 3डी-वार डेटा एसिमिलेशन योजना जोड़ी गई।[27] कनाडाई मौसम विज्ञान केंद्र 1991 से वैश्विक मॉडल चला रहा है।[28] संयुक्त राज्य अमेरिका ने 1987 से 2000 तक नेस्टेड ग्रिड मॉडल (एनजीएम) चलाया, जिसमें कुछ विशेषताएं 2009 तक चलीं। 2000 और 2002 के बीच, पर्यावरण मॉडलिंग केंद्र ने छोटी दूरी के पूर्वानुमान के लिए एविएशन (एवीएन) मॉडल और लंबी अवधि के लिए मध्यम रेंज पूर्वानुमान (एमआरएफ) मॉडल चलाया। इस समय के समय, एवीएन मॉडल को पूर्वानुमान अवधि के अंत तक बढ़ा दिया गया, जिससे एमआरएफ की आवश्यकता समाप्त हो गई और इस तरह इसकी जगह ले ली गई। 2002 के अंत में, एवीएन मॉडल का नाम बदलकर वैश्विक पूर्वानुमान प्रणाली (जीएफएस) कर दिया गया।[29] जर्मन मौसम सेवा 2002 से षट्भुज विंशतिफलक ग्रिड का उपयोग करके अपने वैश्विक हाइड्रोस्टैटिक मॉडल, डॉयचर वेटरडिएंस्ट का जीएमई चला रहा है।[30] जीएफएस को अंततः फ्लो-फ़ॉलोइंग, परिमित-वॉल्यूम इकोसाहेड्रल मॉडल (एफआईएम) द्वारा प्रतिस्थापित किया जाना है, जो कि जीएमई की तरह 2010 के मध्य में काटे गए इकोसाहेड्रॉन पर ग्रिड किया गया है।

वैश्विक जलवायु मॉडल

1956 में, नॉर्मन ए. फिलिप्स ने गणितीय मॉडल विकसित किया जो क्षोभमंडल में मासिक और मौसमी पैटर्न को वास्तविक रूप से चित्रित कर सकता था, जो पहला सफल जलवायु मॉडल बन गया।[31][32] फिलिप्स के काम के बाद, कई समूहों ने सामान्य परिसंचरण मॉडल बनाने के लिए काम करना प्रारंभ किया था।[33] पहला सामान्य परिसंचरण जलवायु मॉडल जो समुद्री और वायुमंडलीय दोनों प्रक्रियाओं को जोड़ता है, और 1960 के दशक के अंत में राष्ट्रीय समुद्री और वायुमंडलीय प्रशासन भूभौतिकीय द्रव गतिशीलता प्रयोगशाला में विकसित किया गया था।[34] 1980 के दशक का प्रारंभ में, संयुक्त राज्य अमेरिका के राष्ट्रीय वायुमंडलीय अनुसंधान केंद्र ने सामुदायिक वातावरण मॉडल विकसित किया था; इस मॉडल को 2000 के दशक में लगातार परिष्कृत किया गया है।[35] 1986 में, मिट्टी और वनस्पति के प्रकारों को प्रारंभ करने और मॉडल बनाने के प्रयास प्रारंभ हुए, जिससे अधिक यथार्थवादी पूर्वानुमान सामने आए। उदाहरण के लिए, सेंटर फ़ॉर ओशन-लैंड एटमॉस्फियर स्टडीज़ (सीओएलए) मॉडल ने मध्य संयुक्त राज्य अमेरिका में फसल और वनस्पति प्रकार के गलत मानकीकरण के कारण 2-4 डिग्री सेल्सियस (4-7 डिग्री फ़ारेनहाइट) का गर्म तापमान पूर्वाग्रह और कम वर्षा पूर्वाग्रह दिखाया।[36] हेडली सेंटर फॉर क्लाइमेट प्रेडिक्शन एंड रिसर्च के HadCM3 मॉडल जैसे युग्मित महासागर-वायुमंडल जलवायु मॉडल का उपयोग वर्तमान में जलवायु परिवर्तन अध्ययन के लिए इनपुट के रूप में किया जा रहा है।[33] 1980 के दशक के मध्य तक इन मॉडलों में गुरुत्वाकर्षण तरंगों के महत्व की उपेक्षा की गई थी। अब, क्षेत्रीय और वैश्विक स्तर के परिसंचरणों को ठीक से अनुकरण करने के लिए वैश्विक जलवायु मॉडल के अन्दर गुरुत्वाकर्षण तरंगों की आवश्यकता होती है, चूंकि उनका वर्णक्रमीय घनत्व उनके समावेश को जटिल बनाता है।[37] सामुदायिक जलवायु प्रणाली मॉडल (सीएसएम) जनवरी 1994 में राष्ट्रीय वायुमंडलीय अनुसंधान केंद्र में विकसित किया गया था।[38]


सीमित-क्षेत्र मॉडल

किसी मॉडल का क्षैतिज डोमेन या तो वैश्विक है, जो संपूर्ण पृथ्वी को कवर करता है, या क्षेत्रीय है, जो पृथ्वी के केवल हिस्से को कवर करता है। क्षेत्रीय मॉडल (जिन्हें सीमित क्षेत्र मॉडल या एलएएम के रूप में भी जाना जाता है) वैश्विक मॉडल की तुलना में उत्तम (या छोटे) ग्रिड रिक्ति के उपयोग की अनुमति देते हैं। उपलब्ध कम्प्यूटेशनल संसाधन दुनिया भर में फैले होने के बजाय विशिष्ट क्षेत्र पर केंद्रित हैं। यह क्षेत्रीय मॉडलों को स्पष्ट रूप से छोटे पैमाने की मौसम संबंधी घटनाओं को समाधान करने की अनुमति देता है जिन्हें वैश्विक मॉडल के मोटे ग्रिड पर प्रदर्शित नहीं किया जा सकता है। क्षेत्रीय मॉडल अपने क्षेत्र के किनारे की प्रारंभिक स्थितियों के लिए वैश्विक मॉडल का उपयोग करते हैं ताकि क्षेत्रीय मॉडल डोमेन के बाहर के सिस्टम को अपने क्षेत्र में जाने की अनुमति मिल सके। क्षेत्रीय मॉडल के अन्दर अनिश्चितता और त्रुटियां क्षेत्रीय मॉडल के किनारे की सीमा स्थितियों के लिए उपयोग किए जाने वाले वैश्विक मॉडल के साथ-साथ क्षेत्रीय मॉडल के कारण होने वाली त्रुटियों द्वारा प्रस्तुत की जाती हैं।[39]

संयुक्त राज्य अमेरिका में, पहला परिचालन क्षेत्रीय मॉडल, सीमित क्षेत्र फाइन-मेष (एलएफएम) मॉडल, 1971 में प्रस्तुत किया गया था।[13] इसका विकास 1986 में रोक दिया गया था, या रोक दिया गया था। नेस्टेड ग्रिड मॉडल 1987 में प्रारंभ हुआ और इसका उपयोग संयुक्त राज्य अमेरिका के लिए मॉडल आउटपुट आँकड़े बनाने के लिए भी किया गया था।[40] इसका विकास 1991 में रोक दिया गया था। ईटीए मॉडल 1993 में संयुक्त राज्य अमेरिका के लिए लागू किया गया था[14]और बदले में 2006 में उत्तर अमेरिकी मेसोस्केल मॉडल में अपग्रेड किया गया था। अमेरिका छोटी दूरी और उच्च-रिज़ॉल्यूशन अनुप्रयोगों के लिए रैपिड रिफ्रेश (मौसम भविष्यवाणी) (जिसने 2012 में तीव्र अद्यतन चक्र को प्रतिस्थापित किया था) भी प्रदान करता है; रैपिड रिफ्रेश और एनएएम दोनों ही संरचना, मौसम अनुसंधान और पूर्वानुमान मॉडल पर बनाए गए हैं। मेटीओ-फ़्रांस 1995 से ईसीएमडब्ल्यूएफ वैश्विक मॉडल के आधार पर फ्रांस के लिए अपना एक्शन डे रेचेर्चे पेटिट एचेल ग्रांडे एचेल (अलादीन) मेसोस्केल मॉडल चला रहा है।[41] जुलाई 1996 में, मौसम विज्ञान ब्यूरो ने सीमित क्षेत्र भविष्यवाणी प्रणाली (एलएपीएस) लागू की।[42] कनाडाई क्षेत्रीय परिमित-तत्व मॉडल (आरएफई) 22 अप्रैल, 1986 को परिचालन में आया।[43] इसके बाद 24 फरवरी, 1997 को कैनेडियन ग्लोबल एनवायर्नमेंटल मल्टीस्केल मॉडल (जीईएम) मेसोस्केल मॉडल लागू किया गया।[41]

जर्मन मौसम सेवा ने 1999 में उच्च रिज़ॉल्यूशन क्षेत्रीय मॉडल (एचआरएम) विकसित किया, जो व्यापक रूप से परिचालन और अनुसंधान मौसम संबंधी समुदायों के अन्दर चलाया जाता है और हाइड्रोस्टैटिक मान्यताओं के साथ चलाया जाता है।[44] अंटार्कटिक मेसोस्केल भविष्यवाणी प्रणाली (एएमपीएस) को संयुक्त राज्य अंटार्कटिक कार्यक्रम द्वारा 2000 में दक्षिणी महाद्वीप के लिए विकसित किया गया था।[45] यूरोप के लिए जर्मन गैर-हाइड्रोस्टैटिक लोकल-मॉडल (एलएमई) 2002 से चलाया जा रहा है, और वास्तविक डोमेन में वृद्धि 28 सितंबर, 2005 को चालू हो गई।[46] जापान मौसम विज्ञान एजेंसी ने सितंबर 2004 से उच्च-रिज़ॉल्यूशन, गैर-हाइड्रोस्टैटिक मेसोस्केल मॉडल चलाया है।[47]


वायु गुणवत्ता मॉडल

उत्प्लावन गाऊसी वायु प्रदूषक प्रसार प्लम का दृश्य
Main article: वायुमंडलीय प्रसार मॉडलिंग

वायु प्रदूषण प्रसार पर तकनीकी साहित्य काफी व्यापक है और 1930 और उससे पहले का है। प्रारंभिक वायु प्रदूषक प्लम प्रसार समीकरणों में से बोसानक्वेट और पियर्सन द्वारा प्राप्त किया गया था।[48] उनके समीकरण ने सामान्य वितरण नहीं माना और न ही इसमें प्रदूषक कण के जमीनी प्रतिबिंब का प्रभाव सम्मिलित था। सर ग्राहम सुटन ने 1947 में वायु प्रदूषक प्लम प्रसार समीकरण निकाला जिसमें प्लम के ऊर्ध्वाधर और क्रॉसविंड प्रसार के लिए गॉसियन वितरण की धारणा सम्मिलित थी और इसमें प्लम के जमीनी प्रतिबिंब का प्रभाव भी सम्मिलित था।[49] कड़े स्वच्छ वायु अधिनियम (संयुक्त राज्य अमेरिका) के आगमन द्वारा प्रदान की गई उत्तेजना के अनुसार, 1960 के दशक के अंत और आज के बीच वायु प्रदूषक प्लम प्रसार गणना के उपयोग में भारी वृद्धि हुई है। उस अवधि के समय वायु प्रदूषक उत्सर्जन के प्रसार की गणना के लिए बहुत सारे कंप्यूटर प्रोग्राम विकसित किए गए थे और उन्हें वायु प्रसार मॉडल कहा जाता था। गॉसियन वायु प्रदूषक फैलाव समीकरण के लिए H के इनपुट की आवश्यकता होती है जो जमीनी स्तर से ऊपर प्रदूषक प्लम की केंद्र रेखा की ऊंचाई है - और H, Hs (प्रदूषक प्लम के उत्सर्जन स्रोत बिंदु की वास्तविक भौतिक ऊंचाई) और ΔH (प्लम की उछाल के कारण प्लम का बढ़ना) का योग है।

ΔH निर्धारित करने के लिए, 1960 के दशक के उत्तरार्ध और 2000 के दशक के प्रारंभ के बीच विकसित अधिकांश वायु प्रसार मॉडल का उपयोग ब्रिग्स समीकरणों के रूप में जाना जाता है। जी. ए. ब्रिग्स ने पहली बार 1965 में अपने प्लम वृद्धि अवलोकन और तुलनाएँ प्रकाशित किया था।[50] 1968 में, यूरोप में स्वच्छ वायु और जल संरक्षण द्वारा प्रायोजित संगोष्ठी में, उन्होंने साहित्य में उपलब्ध प्लम वृद्धि के कई मॉडलों की तुलना की।[51] उसी वर्ष, ब्रिग्स ने स्लेड द्वारा संपादित प्रकाशन का अनुभाग भी लिखा[52] प्लम वृद्धि मॉडल के तुलनात्मक विश्लेषण से निपटना। इसके बाद 1969 में संपूर्ण प्लम राइज़ साहित्य की उनकी शास्त्रीय आलोचनात्मक समीक्षा हुई,[53] जिसमें उन्होंने प्लम वृद्धि समीकरणों का सेट प्रस्तावित किया जिसे व्यापक रूप से ब्रिग्स समीकरण के रूप में जाना जाता है। इसके बाद, ब्रिग्स ने 1971 और 1972 में अपने 1969 प्लम वृद्धि समीकरणों को संशोधित किया था।[54][55]

अर्बन एयरशेड मॉडल, वायु प्रदूषण और अम्लीय वर्षा के प्रभावों के लिए क्षेत्रीय पूर्वानुमान मॉडल, 1970 में अमेरिका में निजी कंपनी द्वारा विकसित किया गया था। इस मॉडल के विकास को पर्यावरण संरक्षण एजेंसी ने अपने हाथ में ले लिया और क्षेत्रीय वायु प्रदूषण अध्ययन के परिणामों का उपयोग करके 1970 के दशक के मध्य से अंत तक इसमें सुधार किया गया। कैलिफोर्निया में विकसित होने के बाद, इस मॉडल का उपयोग बाद में 1980 के दशक के समय उत्तरी अमेरिका, यूरोप और एशिया के अन्य क्षेत्रों में किया गया है।[56] कम्युनिटी मल्टीस्केल एयर क्वालिटी मॉडल (सीएमएक्यू) खुला स्रोत वायु गुणवत्ता मॉडल है जो 2004 से एनएएम मेसोस्केल मॉडल के संयोजन में संयुक्त राज्य अमेरिका में चलाया जा रहा है।[57][58] कनाडा में पहला परिचालन वायु गुणवत्ता मॉडल, कैनेडियन हेमिस्फेरिक और क्षेत्रीय ओजोन और NOx सिस्टम (क्रोनोस), 2001 में चलाया जाना प्रारंभ हुआ। नवंबर 2009 में इसे ग्लोबल एनवायर्नमेंटल मल्टीस्केल मॉडल - मॉडलिंग एयर क्वालिटी एंड केमिस्ट्री (जेम-मैक) मॉडल से बदल दिया गया।[59]


उष्णकटिबंधीय चक्रवात मॉडल

See also: उष्णकटिबंधीय चक्रवात पूर्वानुमान मॉडल
शीर्ष: तूफान रीटा ट्रैक का WRF मॉडल सिमुलेशन। नीचे: एनएचसी मल्टी-मॉडल पहनावा पूर्वानुमान का प्रसार।

1972 के दौरान, महाद्वीपीय शेल्फ के साथ तूफान की भविष्यवाणी करने वाला पहला मॉडल विकसित किया गया था, जिसे तूफान से होने वाले उछाल के आयाम को सूचीबद्ध करने के लिए विशेष कार्यक्रम (स्प्लैश) के रूप में जाना जाता था। [60] 1978 में, वायुमंडलीय गतिशीलता पर आधारित पहला तूफान-ट्रैकिंग मॉडल - मूवेबल फाइन-मेश (एमएफएम) मॉडल - का संचालन शुरू हुआ।

1972 के समय, महाद्वीपीय शेल्फ के साथ तूफान की भविष्यवाणी करने वाला पहला मॉडल विकसित किया गया था, जिसे तूफान (स्प्लैश) से होने वाले उछाल के आयाम को सूचीबद्ध करने के लिए विशेष कार्यक्रम (स्प्लैश) के रूप में जाना जाता था।[60] 1978 में, वायुमंडलीय गतिशीलता पर आधारित पहला तूफान-ट्रैकिंग मॉडल - मूवेबल फाइन-मेश (एमएफएम) मॉडल - का संचालन प्रारंभ हुआ था।[13] उष्णकटिबंधीय चक्रवात ट्रैक पूर्वानुमान के क्षेत्र में, बढ़ती कम्प्यूटेशनल शक्ति के साथ लगातार उत्तम हो रहे गतिशील मॉडल मार्गदर्शन के अतिरिक्त, यह 1980 के दशक तक नहीं था जब संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी ने पूर्वानुमान कौशल दिखाया था, और 1990 के दशक तक जब यह लगातार सांख्यिकीय मॉडल या सरल गतिशील मॉडल से उत्तम प्रदर्शन करता था।[61] 1980 के दशक का प्रारंभ में, जल वाष्प, अवरक्त और दृश्य उपग्रह इमेजरी से उपग्रह-व्युत्पन्न हवाओं को आत्मसात करने से उष्णकटिबंधीय चक्रवात ट्रैक पूर्वानुमान में सुधार पाया गया।[62] भूभौतिकीय द्रव गतिशीलता प्रयोगशाला (जीएफडीएल) तूफान मॉडल का उपयोग 1973 और 1980 के दशक के मध्य के बीच अनुसंधान उद्देश्यों के लिए किया गया था। बार जब यह निर्धारित हो गया कि यह तूफान की भविष्यवाणी में कौशल दिखा सकता है, तो बहु-वर्षीय संक्रमण ने अनुसंधान मॉडल को परिचालन मॉडल में बदल दिया, जिसका उपयोग 1995 में राष्ट्रीय मौसम सेवा द्वारा किया जा सकता था।[63] तूफान मौसम अनुसंधान और पूर्वानुमान मॉडल (एचडब्लूआरएफ) मॉडल मौसम अनुसंधान और पूर्वानुमान (डब्लूआरएफ) मॉडल का एक विशेष संस्करण है और इसका उपयोग उष्णकटिबंधीय चक्रवातों के ट्रैक और तीव्रता का पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जाता है। मॉडल को नेशनल ओशनिक एंड एटमॉस्फेरिक एडमिनिस्ट्रेशन (एनओएए), अमेरिकी नौसेना अनुसंधान प्रयोगशाला, रोड आइलैंड विश्वविद्यालय और फ्लोरिडा स्टेट यूनिवर्सिटी द्वारा विकसित किया गया था।[64] यह 2007 में चालू हुआ।[65] ट्रैक पूर्वानुमान में सुधार के अतिरिक्त, संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान के आधार पर उष्णकटिबंधीय चक्रवात की तीव्रता की भविष्यवाणी चुनौती बनी हुई है, क्योंकि सांख्यिकीय विधियाँ गतिशील मार्गदर्शन पर उच्च कौशल दिखाना जारी रखते हैं।[66]


महासागर मॉडल

पहला पवन तरंग मॉडल 1960 और 1970 के दशक में विकसित किया गया था। इन मॉडलों में तरंग विकास में हवा की भूमिका को अधिक महत्व देने और तरंग अंतःक्रियाओं को कम महत्व देने की प्रवृत्ति थी। तरंगें एक-दूसरे के बीच कैसे परस्पर क्रिया करती हैं, इसके बारे में ज्ञान की कमी, अधिकतम तरंग ऊंचाई के बारे में धारणाएं और कंप्यूटर शक्ति में कमियों ने मॉडलों के प्रदर्शन को सीमित कर दिया। 1968, 1969 और 1973 में प्रयोग किए जाने के बाद, पृथ्वी के वायुमंडल से पवन इनपुट को भविष्यवाणियों में अधिक त्रुटिहीन रूप से महत्व दिया गया था। मॉडलों की दूसरी पीढ़ी 1980 के दशक में विकसित की गई थी, किन्तु वे वास्तविक रूप से उफान (समुद्र) का मॉडल नहीं बना सके और न ही तेजी से बदलते पवन क्षेत्रों, जैसे कि उष्णकटिबंधीय चक्रवातों के कारण होने वाली हवा से चलने वाली तरंगों (जिन्हें पवन तरंगों के रूप में भी जाना जाता है) का चित्रण नहीं कर सके। इसके कारण 1988 के बाद से तरंग मॉडलों की तीसरी पीढ़ी का विकास हुआ।[67][68] मॉडल की इस तीसरी पीढ़ी के अन्दर, बदलती स्थलाकृति पर तरंग स्पेक्ट्रम में परिवर्तन का वर्णन करने के लिए वर्णक्रमीय तरंग परिवहन समीकरण का उपयोग किया जाता है। यह तरंग निर्माण, तरंग गति (द्रव के अन्दर प्रसार), तरंग शोलिंग, अपवर्तन, तरंगों के बीच ऊर्जा हस्तांतरण और तरंग अपव्यय का अनुकरण करता है।[69] चूँकि सतही हवाएँ वर्णक्रमीय तरंग परिवहन समीकरण में प्राथमिक प्रेरक तंत्र हैं, महासागर तरंग मॉडल संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी मॉडल द्वारा उत्पादित जानकारी का उपयोग इनपुट के रूप में करते हैं ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि वायुमंडल से समुद्र की सतह पर परत में कितनी ऊर्जा स्थानांतरित होती है। हवा की लहर और लहरों के बीच प्रतिध्वनि के माध्यम से ऊर्जा के अपव्यय के साथ-साथ, संख्यात्मक मौसम मॉडल से सतही हवाएं समुद्र की सतह की स्थिति की अधिक त्रुटिहीन भविष्यवाणी करने की अनुमति देती हैं।[70]


मॉडल आउटपुट आँकड़े

Main article: मॉडल आउटपुट आँकड़े

क्योंकि वायुमंडलीय गतिशीलता के समीकरणों पर आधारित पूर्वानुमान मॉडल जमीन के पास मौसम की स्थिति को पूरी तरह से निर्धारित नहीं करते हैं, इस समस्या का समाधान करने के प्रयास के लिए सांख्यिकीय सुधार विकसित किए गए थे। सांख्यिकीय मॉडल संख्यात्मक मौसम मॉडल, सतह अवलोकन और विशिष्ट स्थानों के लिए जलवायु संबंधी स्थितियों द्वारा उत्पादित त्रि-आयामी क्षेत्रों के आधार पर बनाए गए थे। इन सांख्यिकीय मॉडलों को सामूहिक रूप से मॉडल आउटपुट सांख्यिकी (एमओएस) के रूप में जाना जाता है।[71] और 1976 तक राष्ट्रीय मौसम सेवा द्वारा उनके मौसम पूर्वानुमान मॉडल के सूट के लिए विकसित किए गए थे।[72] संयुक्त राज्य वायु सेना ने 1983 तक अपने गतिशील मौसम मॉडल के आधार पर एमओएस का अपना सेट विकसित किया था।[73]


समूह

Main article: एन्सेम्बल पूर्वानुमान

जैसा कि 1963 में एडवर्ड लॉरेन्ज़ द्वारा प्रस्तावित किया गया था, इसमें सम्मिलित तरल गतिशीलता समीकरणों के अराजकता सिद्धांत के कारण, लंबी दूरी के पूर्वानुमानों के लिए - जो दो सप्ताह से अधिक पहले किए गए थे - पूर्वानुमान कौशल की किसी भी डिग्री के साथ वातावरण की स्थिति की भविष्यवाणी करना असंभव है। संख्यात्मक मॉडलों को दिए गए तापमान, हवाओं या अन्य प्रारंभिक इनपुट में बेहद छोटी त्रुटियां हर पांच दिनों में बढ़ जाएंगी और दोगुनी हो जाएंगी।[74] इसके अतिरिक्त, वर्तमान अवलोकन नेटवर्क में सीमित स्थानिक और लौकिक रिज़ॉल्यूशन है (उदाहरण के लिए, प्रशांत महासागर जैसे बड़े जल निकायों पर), जो वायुमंडल की वास्तविक प्रारंभिक स्थिति में अनिश्चितता का परिचय देता है। जबकि समीकरणों का सेट, जिसे लिउविले के प्रमेय (हैमिल्टनियन) के रूप में जाना जाता है, मॉडल आरंभीकरण में प्रारंभिक अनिश्चितता को निर्धारित करने के लिए उपस्थित है, समीकरण वास्तविक समय में चलाने के लिए बहुत जटिल हैं, यहां तक ​​​​कि सुपर कंप्यूटर के उपयोग के साथ भी।[75] ये अनिश्चितताएँ पूर्वानुमान मॉडल की सटीकता को भविष्य में लगभग छह दिनों तक सीमित कर देती हैं।[76]

एडवर्ड एपस्टीन (मौसम विज्ञानी) ने 1969 में माना कि अंतर्निहित अनिश्चितता के कारण एकल पूर्वानुमान के साथ वायुमंडल का पूरी तरह से वर्णन नहीं किया जा सकता है, और स्टोकेस्टिक प्रक्रिया गतिशील मॉडल का प्रस्ताव रखा जो वायुमंडल की स्थिति के लिए अंकगणितीय माध्य और भिन्नता उत्पन्न करता है।[77] जबकि मोंटे कार्लो विधि पद्धति ने कौशल दिखाया, 1974 में सेसिल लीथ ने खुलासा किया कि उन्होंने केवल तभी पर्याप्त पूर्वानुमान तैयार किए जब संयोजन संभाव्यता वितरण वातावरण में संभाव्यता वितरण का प्रतिनिधि नमूना था।[78] ऐसा 1992 तक नहीं हुआ था कि यूरोपियन सेंटर फॉर मीडियम-रेंज वेदर फोरकास्ट्स, कनाडाई मौसम विज्ञान केंद्र द्वारा एन्सेम्बल पूर्वानुमान तैयार किया जाना प्रारंभ हुआ था।[79] और पर्यावरण पूर्वानुमान के लिए राष्ट्रीय केंद्र। ईसीएमडब्ल्यूएफ मॉडल, एन्सेम्बल प्रेडिक्शन सिस्टम,[80] प्रारंभिक संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन को अनुकरण करने के लिए विलक्षण मान अपघटन का उपयोग करता है, जबकि एनसीईपी पहनावा, ग्लोबल एन्सेम्बल पूर्वानुमान प्रणाली, नस्ल वेक्टर नामक विधि का उपयोग करती है।[81][82]


यह भी देखें

संदर्भ

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