Nowcasting (meteorology)
ವಿಶ್ವ ಹವಾಮಾನ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಪ್ರಕಾರ, 2 ಗಂಟೆಗಳವರೆಗಿನ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಮೆಸೊಸ್ಕೇಲ್ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಆರು ಗಂಟೆಗಳವರೆಗಿನ ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಈಗ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಇತರ ಲೇಖಕರ ಪ್ರಕಾರ. ಈ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು, ಗಾಳಿಯ ದ್ರವ್ಯರಾಶಿಯ ಸಂಭವನೀಯ ವಿಕಾಸವನ್ನು ಗಣನೆಗೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಪಡೆದವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ, ತಿಳಿದಿರುವ ಹವಾಮಾನ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ ಈ ರೀತಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ದೀರ್ಘ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಅವಧಿಗಳಲ್ಲಿ ಚಾಲನೆಯಲ್ಲಿರುವ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆ (ಎನ್ಡಬ್ಲ್ಯುಪಿ) ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಪರಿಹರಿಸಲಾಗದ ವಿವರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಹವಾಮಾನಶಾಸ್ತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರಿನ್ಸಿಪಲ್ ನೌಕಾಸ್ಟಿಂಗ್ ಪ್ರಸ್ತುತ ಹವಾಮಾನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಮೇಲ್ಮೈ ಹವಾಮಾನ ಕೇಂದ್ರದ ದತ್ತಾಂಶ, ವಿಂಡ್ ಪ್ರೊಫೈಲರ್ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಲಭ್ಯವಿರುವ ಯಾವುದೇ ಹವಾಮಾನ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು 0 ರಿಂದ 6 ಗಂಟೆಗಳ ಅವಧಿಯವರೆಗೆ ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಪೋಲೇಷನ್ ಮೂಲಕ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸಮಯದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಬಿರುಗಾಳಿಗಳಂತಹ ಸಣ್ಣ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಸಮಂಜಸವಾದ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಮುನ್ಸೂಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ. ಮೋಡದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ನೀಡುವ ಹವಾಮಾನ ರಾಡಾರ್ ಪ್ರತಿಧ್ವನಿಗಳು ಮತ್ತು ಉಪಗ್ರಹ ದತ್ತಾಂಶಗಳು ಈಗ ಪ್ರಸಾರದಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಬಹಳ ವಿವರವಾದವು ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನದ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಲಕ್ಷಣಗಳ ಚಲನೆಯ ಗಾತ್ರ, ಆಕಾರ, ತೀವ್ರತೆ, ವೇಗ ಮತ್ತು ದಿಕ್ಕನ್ನು ನಿರಂತರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ಮೈ ಹವಾಮಾನ ಕೇಂದ್ರಗಳಿಗಿಂತ ಉತ್ತಮ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಇದು ಮುಂದಿನ ಕೆಲವು ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ ಮುನ್ಸೂಚಕರಿಂದ ಸರಳವಾದ ವಿವರಣೆಯಾಗಿತ್ತು. ಆದರೆ ಮೀಸೋಸ್ಕೇಲ್ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಹವಾಮಾನ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯೊಂದಿಗೆ, ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತಜ್ಞರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಸೇವಿಸಿ, ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ ಉತ್ತಮ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮತ್ತು ಖಾಸಗಿ ವಿವಿಧ ಸಂಶೋಧನಾ ಗುಂಪುಗಳು ಇಂತಹ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಫ್ರೆಂಚ್ ಹವಾಮಾನ ಸೇವೆಯಾದ ಮೆಟೊ-ಫ್ರಾನ್ಸ್, ಮಳೆಯ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಅಳೆಯಲು ಎ. ಎಸ್. ಪಿ. ಐ. ಸಿ. ಎಂಬ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದೆ. ಇತರ ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆ, ಚಂಡಮಾರುತದ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಚಲನೆ ಮತ್ತು ವಿಕಾಸವನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಯುಸಿಎಆರ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಆಟೋ ನೌಕಾಸ್ಟರ್, ರಿಕೆನ್ ಅಡ್ವಾನ್ಸ್ಡ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಫಾರ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸೈನ್ಸ್ನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು 3ಡಿ ನೌಕಾಸ್ಟಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಖಾಸಗಿ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಾದ Tomorrow.io (ಹಿಂದೆ ಕ್ಲೈಮಾಸೆಲ್) ಅದರ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಹೈಪರ್ಕಾಸ್ಟ್ ಸಾಫ್ಟ್ವೇರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು 300-500 ಎಂ ಜಿಯೋಸ್ಪೇಷಿಯಲ್ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ನಲ್ಲಿ ಮಳೆಯ ಪ್ರಕಾರ ಮತ್ತು ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಈಗ ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡಲು ಬಳಕೆ ಡೇಟಾ ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಪೋಲೇಷನ್, ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅಥವಾ ಪ್ರಸರಣ ಸೇರಿದಂತೆ, ಚಲಿಸುವ ಹವಾಮಾನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ಸಂಭವನೀಯ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಬಳಸಬಹುದು. ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೋಡ ಅಥವಾ ಮೋಡಗಳ ಗುಂಪಿನಿಂದ ಮಳೆಯ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ಪ್ರವಾಹ, ನದಿಯ ಉಬ್ಬು ಇತ್ಯಾದಿಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕೇ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಉತ್ತಮ ಸೂಚನೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ನಿರ್ಮಿಸಲಾದ ಸ್ಥಳ, ಒಳಚರಂಡಿ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಭೂ-ಬಳಕೆಯ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ, ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡಬಹುದು. ಹೀಗಾಗಿ ನೌಕಾಸ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸುರಕ್ಷತೆ, ಹಿಮ ತೆಗೆಯುವಂತಹ ಹವಾಮಾನ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ, ಟರ್ಮಿನಲ್ ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವಾಯುಯಾನ ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ಸಾಗರ ಸುರಕ್ಷತೆ, ನೀರು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯುತ್ ನಿರ್ವಹಣೆ, ಕಡಲಾಚೆಯ ತೈಲ ಕೊರೆಯುವಿಕೆ, ನಿರ್ಮಾಣ ಉದ್ಯಮ ಮತ್ತು ವಿರಾಮ ಉದ್ಯಮಕ್ಕಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ಚಂಡಮಾರುತದ ಆರಂಭ, ಬೆಳವಣಿಗೆ, ಚಲನೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸರಣದ ಸ್ಥಳ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿರುವ ಜನರಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಹವಾಮಾನದ ಘಟನೆಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಿದ್ಧತೆಗಾಗಿ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಉಪ-ಸಹಾರನ್ ಆಫ್ರಿಕಾದಂತಹ ಮರುಭೂಮಿ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ನೌಕಾವಿಹಾರವು ಅಗಾಧವಾದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ವೇಗವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಹವಾಮಾನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಜನಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಆರ್ಥಿಕ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ನಾಟಕೀಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಬೀರಬಹುದು, ಇದನ್ನು ಮುಂಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಿಂದ ತಗ್ಗಿಸಬಹುದು. ಸಂಶೋಧನೆ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಷ್ಟೇ ಹಳೆಯದಾಗಿದೆ. ಹತ್ತೊಂಬತ್ತನೇ ಶತಮಾನದಲ್ಲಿ, ಮೊದಲ ಆಧುನಿಕ ಹವಾಮಾನಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಮೇಲ್ಮೈ ನಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಒತ್ತಡದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಂಟಿಸೈಕ್ಲೋನ್ಗಳ ಚಲನೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾಪೋಲೇಷನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದರು. ಸಂಶೋಧಕರು ತರುವಾಯ ವಾತಾವರಣಕ್ಕೆ ದ್ರವದ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರದ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಇಂದು ನಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವಂತೆ ಎನ್. ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಪಿ. ಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ದತ್ತಾಂಶ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನಶಾಸ್ತ್ರದ ಪ್ರಾಚೀನ ಸಮೀಕರಣಗಳ ನಿಯತಾಂಕ ನಿರ್ಣಯವು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿನ ಸಣ್ಣ-ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಇನ್ನೂ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ರಾಡಾರ್ ಮತ್ತು ಉಪಗ್ರಹಗಳಂತಹ ರಿಮೋಟ್ ಸೆನ್ಸಿಂಗ್ ವಿಧಾನಗಳ ಆಗಮನ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ನ ಹೆಚ್ಚು ತ್ವರಿತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯು ಆ ಅಂತರವನ್ನು ತುಂಬಲು ಬಹಳವಾಗಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಡಿಜಿಟಲ್ ರಾಡಾರ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಗುಡುಗು ಸಿಡಿಲನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು, 1980 ರ ದಶಕದ ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಚಂಡಮಾರುತದ ವಿವರವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸಿತು. ಸಮತಲದಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಥೆಯ ಚಿಹ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಲಂಬದಲ್ಲಿ ನಿರಂತರತೆ ಸೇರಿದಂತೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ ಪೂರ್ವನಿಯೋಜಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಗುಂಪಿಗೆ ಮಳೆಯ ಕಚ್ಚಾ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅವುಗಳನ್ನು ಮೊದಲು ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಚಂಡಮಾರುತದ ಕೋಶವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರ, ವೇಗ, ದೂರ, ದಿಕ್ಕು ಮತ್ತು ಆಗಮನದ ಅಂದಾಜು ಸಮಯ (ಇ. ಟಿ. ಎ.) ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು ದಾಖಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. 2017 ರಲ್ಲಿ, ವೈರ್ಲೆಸ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳಂತಹ ನಿಷ್ಕ್ರಿಯ ಸಂವೇದನೆಯ ವಿಧಾನಗಳ ಆಗಮನವು ಈಗ ಪ್ರಸಾರದ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿತು. ಪ್ರತಿ ನಿಮಿಷಕ್ಕೆ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು. ಈ ಹಿಂದೆ ಹೇಳಿದಂತೆ ಹಲವಾರು ದೇಶಗಳು ಈಗ ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿವೆ. ವಿಶ್ವ ಹವಾಮಾನ ಸಂಸ್ಥೆ (ಡಬ್ಲ್ಯುಎಂಒ) ಈ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಅಂತಹ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಪರೀಕ್ಷಾ ಅಭಿಯಾನಗಳನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಿಡ್ನಿ ಮತ್ತು ಬೀಜಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ನಡೆದ ಒಲಿಂಪಿಕ್ ಕ್ರೀಡಾಕೂಟದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಕ್ರೀಡಾಕೂಟವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ತಮ್ಮ ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಲು ಹಲವಾರು ದೇಶಗಳನ್ನು ಆಹ್ವಾನಿಸಲಾಯಿತು. ಈ ವಿಷಯವನ್ನು ಉದ್ದೇಶಿಸಿ ಹಲವಾರು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಮ್ಮೇಳನಗಳು ನಡೆದವು. 2009ರಲ್ಲಿ, ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಎಂ. ಓ. ನೌಕಾಸ್ಟಿಂಗ್ಗೆ ಮೀಸಲಾದ ವಿಚಾರ ಸಂಕಿರಣವನ್ನು ಸಹ ಆಯೋಜಿಸಿದೆ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಓದುವ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಎಕ್ಸ್ಟ್ರಾ ಪೋಲೇಷನ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್ ವೆದರ್ ರಾಕ್ ಅನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ, ಒಂದು ತಮಾಷೆಯ ಈಗ ಪ್ರಸಾರವಾಗುವ ಬಾಹ್ಯ ಕೊಂಡಿಗಳು ಹವಾಮಾನ ಮುನ್ಸೂಚನೆ