Tornado Prediction'in Yüksek Stakesi

Tornado Alley ve 30 dakikalık bir uyarı ile ilgili her bahar, doğanın en şiddetli fırtınalarından bazılarını rahatsız edebilir. Tornadoes, pinpoint doğrulukla tahmin etmek için çok zor, ancak 10 dakikalık bir uyarı ve 30 dakikalık bir uyarı arasındaki fark, son iki yılda bir bulut dokunuşları azaltmadan önce iyi bir şekilde fark yaratabilir ve milyonlarca uyarı sistemi radar teknolojisindeki ilerlemelere yol açabilir.

Tornado'nun Evrimi Tahmin Ediyor

Bilimden Bilime Göre Gözlemden

20. yüzyılın ortalarından önce, tornado tahminleri aslında imkansızdı. Tahminler fırtınalarda görmek için hiçbir araç yoktu; perdelerden görsel raporlara ve kasırgalardan gelen ilk hasar anketlerine dayanıyorlardı. Tordoların 1950'lerde başladığını tahmin etmek için ilk organize edilen çabalar, ABD Hava Bürosu şiddetli bir uyarıda, birkaç saat sonra da hızlandı.

Radar Devrimi

1960'larda hava radarının tanıtımı, meteorologların fırtınadaki parçacıkların hareketini ölçtü. Erken radarlar yağış yoğunluğunu tespit edebilir, fırtınaların yapısını ortaya çıkarabilirler, ancak 1980'lerde bir mesocyclone dağıtımına kadar değildi, meteorologlar aslında bir fırtınanın içindeki parçacıkları ölçebilirdi.

Modern Radar Teknolojileri

Çift-Polarizasyon Radar

2010'larda NWS radar ağını iki kutuplulaştırma teknolojisi ile yükseltti. Geleneksel radar, bir kasırgada radyo dalgaları alır - tek kutuplaşma. Dual-pol radarı hem yatay hem de dikey pullar gönderir, meteorologların yağmur, kar ve tozlama arasındaki ayrımı doğrulayabilir.Bu özellik, kasırga tespiti için çok değerli.

Fazd Dizi Radar

WSR-88D ağı güçlü olsa da, mekanik bir şekilde dönen bir hava durumu için dört ila altı dakika sürer. O zamanlar, fırtınalı evrim üzerinde bir kasırga ve diğer tehlikeli fırtına özelliklerini tespit eden bir sonraki nesil teknolojidir.

Uydu ve Uzaktan Sensing

GOES-R Serisi

Meteorologlar büyük ölçekli hava modellerini izlemek için uzun zamandır uydu görüntülerini kullandılar, ancak daha eski uyduların çözünürlüğü ve güncelleme frekansı, kasırga tahminleri için sınırlıydı. Geostationary Environmental Uydu (GOES) R-set, 2016'da başlayan bu uydular, GOES-16'de her 30 saniye görünür ve kızılötesi görüntüyü sağlıyor ve uzaysal bir kararla, tahmincilerin artık fırtınanın patlayıcı büyümesini izleyebilirler.

Lightning Mapping Dizileri

Lightning data, fırtına yoğunluğuna başka bir pencere sunuyor. Araştırma, GOES-R'de dramatik bir değişiklik olduğunu göstermiştir - bir iki katlı ve bulutlu bir atışın oluşmasını sağlar, Dünya Ağı gibi merkezi tabanlı ağların oluşumuna ve Ulusal Lightning Mapper (GLM) daha yüksek konumdaki uydu verileri tamamlamaktadır.

Numerical Weather Prediction Models

Yüksek Çözünürlük Modelleme

Havanın kararda dramatik bir şekilde geliştiğini tahmin eden bilgisayar modelleri, 50 ila 100 kilometrelik bir ağ ağı oluşturmak için kullanılan küresel modeller; bugün, yüksek çözünürlüklü hızlı yenileme (HRR) ile birlikte, 3kilometre ağı ile çalışır.Bu, kamuya açık bir şekilde geniş bir ortam sağlamak yerine bireysel fırtınaları simüle etmek için yeterince iyi. HRR her saat güncellemektedir ve zamanlamayı tahmin etmede yetenekli olmuştur.

Ensemble Tahmining

Çünkü atmosfer kaotik, tek bir model koşamaz. Ensemble tahminleri, olası sonuçlar yelpazesi oluşturmak için bir modelin birçok farklı versiyonunu çalışır. SPC şimdi SREF (Short-Range Ensemble Tahminleri) gibi en fazla sayıdaki öngörüyü değerlendirmeleri mümkün.

Makine Öğrenme ve Yapay Zeka

Ölçeği Tanımlama

Birçok grafik model geniş miktarda veri üretmiştir ve insan tahminleri her ağ noktasında her değişkeni manuel olarak inceleyemez. Makine öğrenme algoritmaları büyük veri setlerinde desenleri tanımlamak için mükemmel. Araştırmacılar, Ulusal Severiz Fırtınalar ve Cooperatif Meteorolojik Uydu Araştırmaları için gelişmiş bir dizi makine öğrenimi modeli geliştirdiler.Bu, model analizi, uydu gözlemleri ve yıldırım verilerinin olasılıksal bir kasırga üretebilme olasılığının ortaya çıkmasını sağlamak için birçok zararlı akış değerlendirmesini birleştirir.

Radar için Bilgisayar Vizyon

Bilgisayar vizyonu tekniklerini radar verilerine uygulamak başka bir sınırdır. Convolutional sinir ağları hala test aşamasındaki tornadiygar imzaları tanımaya eğitilmiş olabilir, ancak erken sonuçlar, kanal öğrenme oranlarını korumak veya geliştirmek amacıyla yanlış alarmları azaltabilir. Bu modeller, insan tahmincisini yerine getirmek için radar taramalarını daha hızlı bir şekilde yürütemez ve daha da zorlaştırır.

Uyarı Sistemlerinde İleriler

Kablosuz Acil Uyarılar

Bir kasırgayı tespit etme teknik yeteneği sadece denklemin yarısıdır; uyarı, insanları risk altında tutanak Acil Uyarı (WEA) sistemi, 2012 yılında başlatılan, etkilenen bölgedeki yetkili hükümet kuruluşlarının, uyarıları mobil telefonlara göndermesine izin verir. Ulusal Hava Servisi sorunları bir kasırga uyarısında bulunmaksızın, alıcıya yönelik her WEA-yerileyici cihazı genişletilebilir.Sistem, cep kulesi geolokunu kullanarak, etkilenen bölgede yalnızca uyarıları alma olanağı sağlar.

Coğrafi Segmentasyon ve Fırtınaya Dayalı Uyarılar

2007 yılından önce NWS, tüm tahmin alanları kapsadığı takdirde, gerçek fırtına yolundan birçok insanın gereksiz uyarıları aldığı anlamına geliyordu, ancak yoldaki bazı kişiler çok az alarm oranına ulaştı ve insanların doğrudan tehdit alanına girmesini sağladılar.Bugün, bir kasırga uyarısı genellikle birkaç yüz mil daha fazla kare mil daha fazla kapsadığı anlamına geliyordu.

Sirens ve Mass Bildirim ile entegrasyon

Açık uyarı sirens, özellikle açık havada veya araçta bulunan insanlar için kritik bir topluluk bileşeni olarak kalır. Modern siren sistemleri, Ulusal Hava Hizmeti uyarıları ile, uyarlanan poligon ile eşleşen bireysel siren aktivasyon bölgeleriyle otomatik olarak tetiklenebilir. Bazı belediyeler, acil servislerin yalnızca hava aramaları, mesaj, e-posta ve sosyal medyadaki özel mahallelerde ses çıkarmalarına izin verir.

İnsan Elementi: Fırtına Spotları ve Halk Yanıtı

Spotter Network

Teknoloji eğitimli insan gözlemcileri için ihtiyacı ortadan kaldırmadı. Ulusal Hava Servisinin SKYWARN programı trenlerinin gönüllülerini tanıma ve ciddi hava özelliklerini rapor etmeleri için gönüllüleri ihraç etti. Spotters, radar ve uydu verilerini tamamlayan zemin doğrulamayı sağladı.Bir noktada, bir noktadaki bir kasırga, fotoğraf ve medya yoluyla hava ofislerine derhal aktarılan ve rapor etmeye hazır olan bir "tornado" etiketini genişleterek, mobil telefonların yükselişini sağladı.

Sosyal Uyarı Dergisi

İnsanların buna yanıt vermedikleri en doğru uyarı bile işe yaramaz. Uyarı cevabının sosyal bilimi kendi doğru bir çalışma alanı haline geldi. Araştırma, insanların birden fazla kaynaktan uyarılar aldıklarında, uyarının belirli bir tehlike bilgisi içerdiğinde ve "şimdi kapağı" cümlesini anladıklarında, insanların uyarıda bulunmaları daha etkili olduğunu gösteriyor.

Meydanlar ve Sınırlar

Zaman vs. Hassasiyet

Torun tahmininde temel gerginlik, yoldaki zaman ve doğruluk arasındadır. Uzun vadeli uyarılar - daha fazla önceden dokunmak - daha yüksek bir olasılık var çünkü fırtına henüz bir kasırga üretmeyebilir veya takip edebilir. Kısa-lead uyarıları, araştırmacıların zaten yere dokunmak için çabaladığı zaman veya daha yüksek bir doğrulukla ama daha az zaman ayırarak barınak aramak için.

Terrain ve Kırsal Kapak

Radar kapsamı ülkede üniforma değildir. WSR-88D ağı öncelikle kalabalık alanları kapsayacak şekilde tasarlanmıştır, ancak atmosferdeki boşluklar ve sparsely nüfuslu bölgelerden çok yüksek olan radar kirişleri ve ortaklar Dünya'nın eğriliği ile engellenir, bu yüzden radarlardan uzak olan alanlardan uzak bölgelerden gelen alanlar sınırlı sayıdaki kapsama alanı olabilir.

Tornado Prediction

AI-Driven Nowcasting

Bir sonraki ikase tahmini, bir saat boyunca statik olan tek bir uyarı poligonu tarafından yönlendirilecek, gelecekteki uyarılar fırtına geliştikçe gerçek zamanlı olarak güncellenecektir. Bu modeller, verileri birden fazla gözlem sistemleri ile entegre edecek ve tahminlerini sürekli güncelleyecektir.

Low-Cost Sensör Ağları

Çevre sensörlerinin maliyeti dramatik bir şekilde düştü, yoğun hava istasyonlarının yoğun ağlarını Tordo-prone alanlarında dağıtmayı mümkün kıldı. Vatandaş bilim girişimleri CoCoRaHS ağı ve hava Yeraltı'nın kişisel hava istasyonları zaten modellere katkıda bulunan verilere katkıda bulunuyor. Yeni düşük maliyetli anemometreler, barometreler ve baskı sensörleri okullara, çiftliklere ve halk binalarına hiper-yerel ölçümler sağlamak için dağıtılabilir.

Uzaya Dayalı Radar

Uzay tabanlı hava radarı, Global Precipitation ölçümü (GPM) görevi gibi, fırtınaları yörüngeden gözlemleyebilir, ancak mevcut uydu radarları, kasırga uyarıları dahil olmak üzere, gelecekteki uydu konseptleri için faydalı olabilir.

Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç Sonuç

Torun tahmininin kaynağı sürekli ilerlemedir.Bir zamanlar telefonlara ulaşan uyarı mesajlarının ve kağıt haritalarının döneminden itibaren, bir nesil önce, çalışmanın tam olarak sınırlı kalmasına kadar olan yüksek çözünürlüklü modelleme ve makine öğrenme sistemleri hala milyonlarca veri noktasının başına geldiğini ve önümüzdeki on yılda bir kez telefona ulaşacağını tahmin etmek, AI sensör, teknoloji ve uzay tabanlı gözlemler sunmadan daha hızlı bir şekilde daha hızlı bir şekilde ilerleme sağlayacaktır.

[[0|kaynaklar ve Okuma[[Dönler: 1)

  • Ulusal Severe Fırtınalar Laboratuvarı:OURFLT:0)Tornado Temelleri ve Araştırma).
  • NOAA Ulusal Hava Servisi: [FONT:0)Tornado Güvenliği ve Hazırlanma[DÜT:1).
  • NASA Earth Gözlemevi: 03:0)GOES-R Serisi Uydu Genel Bakış).
  • Meteorolojik Uydu Araştırmaları için Kooperatif Enstitüsü: 03.Öyle Model[DÜT:1)
  • Hava Yeraltı:0)Kişisel Hava İstasyonu Ağı).