पूर्वानुमान के चार प्रकार

विषय

• टीएल; डीआर (बहुत लंबा; डिडंट रीड)
• क्लाइमेटोलॉजी विधि
• एनालॉग विधि
• दृढ़ता और रुझान विधि
• संख्यात्मक मौसम की भविष्यवाणी

मौसम का पूर्वानुमान लगाने 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 केंद्रों और buoys के आंकड़ों और हवाई जहाज या मौसम के गुब्बारे से गिराए गए उपकरणों पर भरोसा करते हैं। क्लाइमेटोलॉजिस्ट और मौसम विज्ञानी पूर्वानुमान के दो मूल प्रकारों का उपयोग करते हैं: नियतात्मक और संभाव्य, दोनों के कई सबसेट होते हैं। एक नियतकालिक पूर्वानुमान एक विशिष्ट घटना की भविष्यवाणी करता है जो एक सटीक स्थान और स्थान पर होगा, जैसा कि एक तूफान के आगमन या एक तूफान के स्पर्श में होता है।

संभावित मौसम की भविष्यवाणियां मौसम की घटनाओं की संभावना को निर्धारित करती हैं जो एक निश्चित अवधि के दौरान एक निश्चित क्षेत्र में हो सकती हैं, जैसा कि कुछ दिनों तक चलने वाले तूफान में हो सकता है। हालांकि, वातावरण में अतिरिक्त ग्रीनहाउस गैसों के कारण जलवायु परिवर्तन, पूर्वानुमानकर्ताओं के लिए निराशा पैदा करते हैं क्योंकि मौसम की भविष्यवाणी करना कठिन हो जाता है क्योंकि बाहरी प्रभाव के कारण परिवर्तन होता है जो मौसमी रुझानों या औसत का पालन नहीं करता है।

टीएल; डीआर (बहुत लंबा; डिडंट रीड)

मौसम विज्ञानी और मौसम विज्ञानी मौसम की भविष्यवाणी के लिए कई तरीकों का उपयोग करते हैं: मौसम विज्ञान, एनालॉग, और दृढ़ता और रुझान के तरीकों के साथ-साथ संख्यात्मक या सांख्यिकीय मौसम पूर्वानुमान में सुपर कंप्यूटर का उपयोग करके मौसम की भविष्यवाणी करना।

क्लाइमेटोलॉजी विधि

मौसम की भविष्यवाणी के लिए जलवायु विज्ञान पद्धति एक सरल तकनीक प्रदान करती है। मौसम विज्ञानी इस पद्धति का उपयोग कई वर्षों से एकत्रित मौसम के आंकड़ों की समीक्षा करने और औसत की गणना करने के बाद करते हैं। वे एक विशिष्ट दिन के लिए मौसम की भविष्यवाणी करते हैं और पिछले कई वर्षों से उसी दिन के लिए मौसम की स्थिति के आधार पर स्थान।

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

एनालॉग विधि

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

मौसम व्यक्ति को पिछले महीने में एक ऐसा दिन याद आ सकता है, एक गर्म दिन जिसमें ठंडे मोर्चे का आगमन होता है, जिसके कारण बाद में दिन में गरज के साथ बारिश होती है। फोरकास्टर एनालॉग तुलना के आधार पर एक ही प्रकार के मौसम की भविष्यवाणी कर सकता है, लेकिन अतीत और वर्तमान के बीच छोटे अंतर भी परिणाम को बदल सकते हैं, यही वजह है कि मौसम के पूर्वानुमान को संकलित करने के लिए एनालॉग विधि सही विकल्प नहीं हो सकती है।

दृढ़ता और रुझान विधि

दृढ़ता और रुझानों की विधि को मौसम की भविष्यवाणी करने के लिए किसी कौशल की आवश्यकता नहीं है क्योंकि यह पिछले रुझानों पर निर्भर करता है। एक आदर्श दुनिया में, वातावरण धीरे-धीरे बदलता है, जो कि कल के पूर्वानुमान के बराबर होता है जो आज के समान रहता है, टोप टिप के साथ वर्ष के विशिष्ट समय के लिए आदर्श। इस पद्धति के लिए केवल यह आवश्यक है कि आप वर्तमान तापमान और स्थितियों के बीच बने रहें और क्षेत्रों के जलवायु औसत को जानें।

संख्यात्मक मौसम की भविष्यवाणी

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

मौसम व्यक्ति दिन के लिए मौसम का पूर्वानुमान निर्धारित करने के लिए डेटा की समीक्षा करता है। मौसम की भविष्यवाणी के लिए कंप्यूटर सॉफ्टवेयर द्वारा उपयोग किए गए एल्गोरिदम के रूप में पूर्वानुमान केवल उतना ही अच्छा है। यदि कुछ समीकरणों में सटीकता की कमी है, तो वे त्रुटियों की ओर ले जाते हैं। सभी में, संख्यात्मक मौसम की भविष्यवाणी अन्य तरीकों की तुलना में आगामी मौसम संबंधी परिस्थितियों का पूर्वानुमान करने के लिए सबसे अच्छा साधन प्रदान करती है।