Modern teknoloji, meteorologlara Dünya atmosferinin eşi benzeri görülmemiş bir anlayışını ve hava durumunu gözlemlemek için mükemmel bir bakış açısı sağlar . Ancak meteorologlar bunu, havanın ne yapmaya devam edeceğine dair makul bir tahmine nasıl çevirirler?
Meteorologlar, sadece mevcut koşullara bakmak ve geçmiş gözlemlere dayanarak tahmin yapmak yerine sayısal hava tahmini (NWP) modelleri oluşturur . Bu modeller, bir bilgisayar aracılığıyla işlendiğinde mevcut havanın gelecekte nasıl görüneceğini tahmin eden objektif, fizik tabanlı hesaplamalardır . Bu modellerde yer alan denklemler karmaşıktır ve çok sayıda atmosferik değişkeni içerir. Bu değişkenler hataya yer bırakır, bu nedenle meteorologlar ne kadar fazla tahmin yapmaya çalışırsa, hata potansiyeli o kadar büyük olur.
Herhangi bir saatlik hava tahminine bakın: Her bir saatlik hava tahmini, olası geleceğe doğru bir adımdır. İlk tahmin (havanın şu andan itibaren bir saat sonra nasıl olacağı gibi), havanın şu anda ne yaptığına bağlı olarak bir bilgisayar modeli çalıştırmanın sonucudur. Ardından, havanın iki saat içinde ne yapacağına dair bir model çalıştırmak için, ondan önceki modele çeşitli denklemleri uygularsınız. Dolayısıyla, ilk tahmin gerçek koşullara dayalıyken, ikincisi doğru olandan daha düşük olabilecek tahmini koşullara dayanıyordu. Sonraki her tahmin, hata olasılığını artırır. Bu nedenle, daha ileriye bakmaya çalıştığınızda NWP modelleri giderek daha fazla kusurlu hale geliyor.
Meteorologlar, 1980’lerden beri NWP modellerini istikrarlı bir şekilde geliştirdiler. Onları sürekli değiştirerek, daha az hata ile daha doğru denklemler oluşturdular. Model Çıktı İstatistikleri adı verilen başka bir teknik, mevcut koşullara dayanan NWP modelini alıp belirli bir bölge için geçmiş yüzey koşullarıyla karşılaştırarak tahmin ederek hava tahminlerini iyileştirir. Bu yöntem esasen bir NWP modelinde bulunan bazı hataları dengelemek için geçmiş hava durumu okumalarını kullanır.
Meteorolojide devam eden ilerlemelere rağmen, yakın zamanda kusursuz bir hava durumu tahmini beklemeyin. Bir NWP modelindeki çok sayıda değişkeni ele alırken, küçük bir tutarsızlığın bile ne kadar fark yaratabileceğini anlamak önemlidir. 1961’de meteorolog ve kaos teorisinin kurucusu Edward N. Lorenz, tek bir ondalık noktanın farkının yaratabileceği son derece farklı modellere yakından baktı. Bu bulgulara dayanarak Lorenz , ” Brezilya’da bir kelebeğin kanat çırpışı Teksas’ta bir kasırga mı tetikliyor?” Sorusunun sorulduğu kelebek etkisi terimini icat etti.
Ancak hava koşullarının kusursuz olmaktan uzak olduğunu tahmin ederken, meteoroloji bilim insanlarının yıkıcı havanın nereye vuracağını ve insanları vaktinden önce uyarmasını sağlayarak sayısız hayatı kurtardı. Beş günlük tahmininiz mükemmel olmayabilir, ancak içinde yaşadığımız atmosferi dolduran karmaşık hareketler dizisine ilişkin anlayışımız da öyle değil.
