Hava tahminlerinin doğruluğunun artması
(ourworldindata.org)- Hava tahminleri, günlük kolaylığın ötesine geçerek fırtına ve sıcak hava dalgalarına müdahale, tarım, elektrik şebekeleri, hava ve deniz taşımacılığı için bir risk yönetimi altyapısı haline geldi
- Doğruluk, son birkaç on yılda büyük ölçüde arttı: Met Office’in bugünkü 4 günlük tahmini, 30 yıl önceki 1 günlük tahmin kadar doğru; ABD’de kasırgaların 48 saatlik rota hatası da 1970’lerdeki 200–400 deniz milinden bugün yaklaşık 50 deniz miline düştü
- Daha sık gözlem ağları, hızlı bilgisayarlar, gelişmiş sayısal hava tahmin modelleri ve akıllı telefon/çevrimiçi dağıtım, tahminlerin kalitesini ve kullanım hızını birlikte yükseltti
- Düşük gelirli ülkelerde gözlem ekipmanı ve raporlama sıklığı yetersiz olduğu için fark büyük; zengin ülkelerin 7 günlük tahminleri, bazı düşük gelirli ülkelerin 1 günlük tahminlerinden daha doğru olabiliyor
- Doğru tahminler bile insanlara zamanında ulaştırılmazsa etkisi sınırlı kalıyor; erken uyarı sistemleri ve yapay zeka, drone, mobil teknolojiler erişim farkını kapatmanın anahtarı haline geliyor
Günlük bilginin ötesinde hava tahmini
- Hava tahminleri, barbekü ya da şemsiye hazırlığına yardımcı olmanın ötesinde doğrudan canlar ve geçim kaynaklarıyla bağlantılıdır
- Fırtına, sıcak hava dalgası ve afetleri önceden haber vermek, topluluklara zararı azaltmak için zaman kazandırabilir
- Çiftçiler ekim, sulama, gübre kullanımı ve hastalık-zararlı mücadelesi kararlarında tahminlere güvenir
- Elektrik şebekesi işletmecileri, ısıtma/soğutma talebini ve rüzgâr/güneş enerjisi üretimini öngörmek için hava bilgisini kullanır
- Pilotlar ve denizciler için hava ve deniz taşımacılığını güvenli tutmak adına vazgeçilmez bilgidir
On yıllar içinde büyük ölçüde iyileşen tahmin doğruluğu
- Hava tahmini uzun zamandır deneniyordu, ancak büyük dönüm noktası 1960’lardan sonra bilgisayar tabanlı sayısal modellemenin devreye girmesi oldu
- UK Met Office, gemiler için ilk hava tahminini 1859’da yayımladı; iki yıl sonra da halka yönelik ilk hava tahminini yayınladı
- Bugün Met Office’in 4 günlük tahmini, 30 yıl önceki 1 günlük tahmin kadar doğru
- ABD National Hurricane Center’ın kasırga ve siklon rota hatası verilerinde de iyileşme büyük
- 1970’lerde 48 saatlik tahminlerin rota hatası 200–400 deniz miliydi
- Bugün 48 saatlik tahminlerin rota hatası yaklaşık 50 deniz mili düzeyinde
- 1960’lar ve 70’lerde 72 saatlik tahmin hatası 400 deniz milini aşıyordu; bugün ise 80 milin altına indi
- Kasırgaların karaya çıkacağı noktayı 3–4 gün önceden daha doğru tahmin edebilmek, şehirlerin ve toplulukların hazırlık yapmasını sağlıyor ve geçmişte uygulanacak gereksiz tahliyeleri de azaltabiliyor
Küresel modellerde uzun vadeli tahminlerin iyileşmesi
- European Centre for Medium-Range Weather Forecasts küresel sayısal hava modelleri oluşturur
- Ulusal meteoroloji kurumları, yerel tahminlerde daha yüksek çözünürlüklü işlemler kullanır; ancak küresel modeller bu sistemler için önemli bir girdi olur
- ECMWF’nin hata analizi, 3, 5, 7 ve 10 gün öncesinden yapılan tahminlerle gerçekleşen hava durumu sonuçları arasındaki farkı karşılaştırır
- Analiz göstergesi olarak, hava desenlerini belirleyen basınçla ilgili meteorolojik bir gösterge olan 500 hPa jeopotansiyel yükseklik kullanılır
- 3 günlük tahminler 1980’lerden bu yana oldukça doğruydu; bugünkü doğruluk yaklaşık %97
- İyileşme, tahmin süresi uzadıkça daha belirgin hale geliyor
- 2000’lerin başında 5 günlük tahminler “çok doğru” düzeye ulaştı
- 7 günlük tahminler bugün bu standarda yaklaşıyor
- 10 günlük tahminler henüz aynı düzeyde değil, ancak düzenli olarak gelişiyor
Doğruluk artışını sağlayan teknik etkenler
- Gözlem verileri daha geniş alanları daha yüksek çözünürlükle kapsar hale geldi
- Daha fazla ve daha iyi uydu verisi kullanılıyor
- Yer gözlem istasyonları daha fazla bölgeyi daha sık aralıklarla kapsıyor
- Gözlem ekipmanlarının hassasiyeti de arttı
- Sayısal tahmin modelleri bu gözlemleri girdi olarak alıp havayı tahmin eder
- Bilgisayar performansındaki artış daha ayrıntılı ızgara hesaplamalarını mümkün kıldı
- Met Office geçmişte dünyayı 90 km genişliğinde ızgaralarla modelliyordu
- Bugün 1,5 km ızgaralara kadar iniliyor
- Çözünürlük arttıkça gereken hesaplama miktarı da büyük ölçüde artıyor
- Gözlemleri model çıktısına dönüştürme yöntemleri de gelişti; böylece basitleştirilmiş bir dünya görüşü yerine karmaşık hava sistemleri daha ayrıntılı yakalanabiliyor
- Dağıtım biçimlerindeki değişim de tahminlerin pratik değerini artırdı
- Geçmişte günlük gazetelerle günde bir kez güncelleme alınırdı
- Radyo ve TV yaygınlaştıktan sonra günde birkaç kez bildirim alınabildi
- Bugün çevrimiçi ve akıllı telefonlar üzerinden dakika dakika güncellemeler görülebiliyor
Düşük gelirli ülkelerde süren tahmin açığı
- İskoçya’da bir akıllı telefon uygulamasıyla birkaç saniye içinde oldukça doğru 5 günlük tahmin görülebilir; ancak aynı düzeyde bilgi herkes için mevcut değildir
- Manuel Linsenmeier ve Jeffrey Shrader’ın yakın tarihli makalesine göre, zengin ülkelerin 7 günlük tahminleri bazı düşük gelirli ülkelerin 1 günlük tahminlerinden daha doğru olabilir
- Tüm gelir düzeylerinde ülke bazlı tahminler zaman içinde iyileşti, ancak bugünkü kalite farkı 1980’lerdekine neredeyse benzer ölçüde büyük
- Farkın temelinde gözlem altyapısı ve raporlama sıklığı var
- Daha yoksul ülkelerde yer gözlem ekipmanı ve radyosonde sayısı çok daha az
- Hava verisi raporlama sıklığı da çok daha düşük
- Hava ve iklim bilgisine yapılan harcamalarda da büyük fark var
- Düşük gelirli ülkelerde kişi başına harcama, yüksek gelirli ülkelere göre 15–20 kat daha az
- Ancak ekonomik ölçek dikkate alındığında, GSYH’ye oranla harcama payı düşük gelirli ülkelerde daha yüksek
En kırılgan insanlar için daha da hayati tahminler
- Düşük gelirli ülkelerde çalışanların %60’ı tarımda çalışıyor; tarım hava durumuna çok bağımlı bir sektör
- Bunların önemli bir bölümü küçük ölçekli çiftçiler ve çoğu zaman aşırı yoksul
- Doğru tahminler çiftçilerin kararlarına doğrudan yardımcı olur
- Ürün ekimi için en uygun zamanı öğrenebilirler
- Sulamanın en çok gerektiği zamanı ya da gübrenin yıkanıp gitme riskinin yüksek olduğu dönemleri önceden görebilirler
- Hastalık ve zararlı uyarıları aldıklarında saldırı yaklaştığında ürünlerini koruyabilir, risk düşükken pestisit kullanımını azaltabilirler
- Tahminlere erişim arttığında su, gübre ve iş gücü gibi değerli kaynaklar daha verimli kullanılabilir
- İyi hava tahminleri, dünyanın en yoksul insanları için özellikle büyük fark yaratır
Doğru tahmin tek başına yeterli değil
- Siklon, sıcak hava dalgası, sel ve fırtına kabarmasına hazırlanmak için tahmin doğruluğunun yanı sıra iletişim/dağıtım sistemi gerekir
- Birkaç gün önceden doğru tahmin alınırsa şehirler ve topluluklar hazırlanabilir
- Evler korunabilir
- Acil durum hizmetleri iyileştirme desteği için hazır bekleyebilir
- Son birkaç on yıldaki en ölümcül afetlerin birçoğu önceden doğru tahmin edilmişti; ancak ortak başarısızlık noktası zayıf iletişim oldu
- Tahminler, insanların gerçekten harekete geçebileceği biçimde iletildiğinde değer kazanır
- World Meteorological Organization, dünyada yaklaşık üçte birlik kesimin, çoğunlukla en yoksul ülkelerin, erken uyarı sistemlerine sahip olmadığını tahmin ediyor
Yatırımın ve yeni teknolojilerin rolü
- Bazı bölgelerde iyi tahminler ve hızlı iletim olağan kabul ediliyor; oysa bunu herkese sunmak bile büyük fark yaratabilir
- İklim değişikliğinin hava kaynaklı afet riskini artırdığı bir ortamda daha iyi tahminler, iklim değişikliğine uyumun önemli bir aracıdır
- Farkı kapatmak için uygun yatırım ve finansal destek şarttır
- Yeni teknolojiler iyileşme hızını artırabilir
- Nature’da yayımlanan yakın tarihli bir makale, yapay zeka sistemi Pangu-Weather’ın önde gelen meteoroloji kurumları kadar doğru ya da daha doğru tahminleri 10.000 kata kadar daha hızlı yapabildiğini kaydetti
- Pangu-Weather, 39 yıllık geçmiş veriyle eğitildi
- Tahmin hızı arttığında operasyon maliyetleri düşer ve bütçesi sınırlı ülkelere de daha iyi sonuçlar sunulabilir
- Daha hızlı ve verimli teknolojiler, yer meteoroloji istasyonu olmayan bölgelerdeki boşlukları azaltabilir
- Sensör taşıyan drone’lar belirli bölgeleri inceleyerek daha yüksek çözünürlüklü haritalar oluşturabilir
- Ucuz ve verimli tahmin üretim yöntemleri mobil teknolojiyle birleştirilirse bilgi hızla iletilebilir
- Bazı şirketler şimdiden düşük gelirli ülkelerdeki çiftçilere ürün ekim zamanı konusunda tavsiye mesajları gönderiyor
- Bu yenilikler, bugünkü hava koşullarına daha dayanıklı ülkeler yaratır ve havanın daha aşırı hale gelme olasılığının bulunduğu bir dünyada da vazgeçilmezdir
1 yorum
Hacker News görüşleri
Tahminlerin ne kadar iyi olduğu, hangi hava durumu modelinin kullanıldığına bağlı gibi görünüyor. Apple Watch’taki hava durumu GFS ile neredeyse birebir örtüşüyor gibi; GFS orta vadeli tahminlerde fena değil ama kısa vadede pek kullanışlı değil, bir-iki gün sonrası için NAM’in, birkaç saat sonrası içinse HRRR’nin daha iyi olduğunu düşünüyorum
Hava durumunu basitleştiren bir toplulaştırma hizmetine bırakmak yerine ham veriye doğrudan da bakabilirsiniz: https://weather.cod.edu/forecast/
Büyük olaylarda National Weather Service’in medya bilgilendirmeleri iyi oluyor, ama bazen güncellemeler erken kesiliyor. Birkaç hafta önce New York’ta yoğun kar yağma olasılığı yüksekti; güncelleme sabah 9 civarında durmuştu ve karın öğleden sonra 1 gibi başlaması bekleniyordu. Kısa vadeli modellere bakınca kar olasılığının düştüğü görülüyordu ve gerçekten de neredeyse hiç tutmadı. Olay yaklaştıkça tahminler daha doğru hale gelir; isterseniz istediğiniz zaman daha fazla veriye kendiniz bakabilirsiniz
Skip Talbot’u izleyen var mı bilmiyorum ama o, birkaç saat sonrasına ait HRRR helicity swath verisine bakarken büyük değerler görmüş ve HRRR’nin güçlü dönüş öngördüğü rota, gerçek büyük hortumun rotasıyla neredeyse çakışmıştı
https://www.youtube.com/@markfinanweather
Yarın yağmur yağma ihtimalinin %50 olması yerine, işe gidip geldiğim saat olan sabah 9’da yağış ihtimalinin %10, öğlen ise %90 olması gibi saatlik bilgiler önemli. Yağmur yağacaksa rüzgâr ve sıcaklığa da birlikte bakmak gerekir; bu bilgiler bir mozaik gibi sunulmalı
Bu amaç için NOAA’nın saatlik yerel tahmini bence açık ara önde: https://www.weather.gov/okx/ adresinde posta kodunu girip saatlik yerel tahmine geçebilirsiniz
Örnek: https://forecast.weather.gov/MapClick.php?lat=33.797&lon=-11...
Keşke bu kadar ayrıntı veren bir Android uygulaması olsa; mümkünse mikrofonu gizlice dinlemeyen bir uygulama olsa daha da iyi
https://windy.com
Kayınvalidem hep Google’a sorup ya da TV’de gördüğü hava durumunu aktarıyor ama çoğu zaman yanlış çıkıyor. Toplulaştırılmamış bilgi harika ve başka kaynaklarda verilenlerden neredeyse her zaman daha doğru
Andrew Blum’un The Weather Machine kitabını tavsiye ederim. Tahminlerin tarihini ve bugün perde arkasında neler döndüğünü anlatıyor
Kitap, eski hava gözlem istasyonlarını ve yeni uydu fırlatmalarını, atmosferik süper bilgisayar modelleri oluşturmak için çalışan bilim insanlarının çabalarını ve bu algoritmaların tarihini takip ederken, meteorolojide altın çağa girmiş olsak da hâlâ bu araçlara yeterince güvenmediğimizi ve modern hava durumu sistemini mümkün kılan kırılgan uluslararası iş birliğini de güvence altına alamadığımızı ele alıyor
https://www.andrewblum.net/the-weather-machine-2
https://www.goodreads.com/en/book/show/42079139
Meteorolojinin çok erken dönem tarihi için Luke Howard’ı ele alan The Invention of Clouds’a da bakılabilir
https://www.goodreads.com/book/show/1148768.The_Invention_of...
https://en.wikipedia.org/wiki/Luke_Howard
The Signal and The Noise'da okuduğumu hatırladığım kadarıyla, insanlar yağmur olasılığının %50'nin altında olduğu söylenip de yağmur yağdığında tahminin kötü olduğunu düşünme eğiliminde oluyor
Yağmur yağmayacak gibi denip yağmur yağması sinir bozucu, ama yağmur yağacak gibi denip havanın açık olması hoş bir sürpriz sayılıyor. Bu yüzden insanların “iyi tahmin” diye değerlendirmesini sağlamak için yağış olasılığını mantıksız derecede yukarı ayarlamak gerekiyor ve tüketiciye yönelik tahmin servisleri de bunu yapıyor deniyordu
https://en.wikipedia.org/wiki/The_Signal_and_the_Noise
Hollanda'da yağmur çok yerel olabiliyor; bugün için yağış olasılığı %100 olsa bile günün yalnızca 1-2 saatinde dağınık şekilde yağabiliyor, bazen de çok şiddetli başlayıp hemen kesiliyor. Tahminin şaştığı durumlar ise genelde hareket halindeki yağmur bulutlarının rüzgar değişimi yüzünden kıl payı sizi pas geçmesi oluyor
Oysa tahminin yanlış çıkmasının sayısız yolu varken doğru çıkmasının yalnızca birkaç yolu var
Genel olarak tahminlerin şaşırtıcı derecede doğru olduğunu düşünüyorum. Ortabatı'da, özellikle Chicago pazarında, bunun sebebi havanın bize ulaşmadan önce ABD ya da Kanada'nın geniş alanlarından geçmesi; kıyı bölgeleri gibi daha değişken ve tahmin edilmesi zor yerlerde durum farklı olabilir
Florida gibi kasırgaların sık görüldüğü bir yerde yaşıyorsanız tahminlerin çok daha iyi hale geldiğini biliyorsunuz, ama hâlâ çok büyük gelişme payı olduğunu da hissediyorsunuz
Herhangi bir bağım yok ama kendi şehrinizde hangi tahminin en iyi olduğunu görmek için https://www.forecastadvisor.com/ sitesini öneririm. Bunu gördükten sonra hava durumu sağlayıcımı tamamen değiştirdim ve şimdi sonuçlar çok daha iyi görünüyor
Tahmin olmadan ya da tahminleri tamamlayacak şekilde havayı okumayı öğrenmek istiyorsanız Gooley'nin The Secret World of Weather: How to Read Signs in Every Cloud, Breeze, Hill, Street, Plant, Animal, and Dewdrop kitabı da keyifli bir okuma olabilir
Yerel uygulamalar Japan Meteorological Agency verisini kullanıyor, Apple Weather da öyle, son güncellemelerden sonra Carrot Weather da öyle oldu. Ama Apple Weather ile Carrot Weather hâlâ farklı sonuçlar veriyor
Japonya dışına seyahat ettiğimde daha da az şey bildiğim için Carrot Weather'in kaynağını Apple Weather olarak ayarlıyorum. En azından mümkün olduğunda yerel meteoroloji servislerinin verisini kullanıyor: https://developer.apple.com/weatherkit/data-source-attributi...
Bu yazı daha çok uzun vadeli tahminlerle ilgili, ama yaklaşan fırtına uyarılarının kalitesi ve güvenilirliği de uzun süredir beni etkiliyor. Bazen sırılsıklam olmaktan kurtardı, bazen de büyük yağmur başlamadan arabayı çekip mola vermemi sağladı
Çok dikkat çekmese de, yazıda dendiği gibi ilerleme istikrarlı ve anlamlı biçimde sürdü
Düşük gelirli ülkelerde tahminlerin iyileşmesinin yeterince takdir edilmediği söyleniyor; daha iyi tahminlerin nasıl bir etki yaratacağını öngören araştırmalar olup olmadığını merak ediyorum. Teknolojiyle yoksul insanlara yardım etmek pek çok hayırseverin ilgisini çekebilecek bir proje ve umarım gravity light gibi şeylerden daha etkili olur
Modern teknoloji gerçekten hayret verici
Açık kaynak hava durumu API'si open-meteo.com'un yapımcısıyım
Hava tahmininin geleceği büyük olasılıkla ciddi ölçüde AI modellere dayanacak. Yazıda Pangu Weather'dan söz ediliyor, HN yorumlarında da örnek olarak GraphCast geçti. İlginç bir şekilde, 1 Mart'ta European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF) yeni AI hava durumu modeli AIFS'yi açık veri olarak yayımladı
Bu model yalnızca mevcut sayısal modellerden daha doğru değil, çalıştırmak için gereken hesaplama gücü de çok daha düşük. ECMWF ayrıca AIFS'nin tahmin doğruluğunda diğer modelleri geçtiğini gösteren karşılaştırmalar da yayımladı: https://www.ecmwf.int/en/about/media-centre/aifs-blog/2024/f...
Yazıda söylenenler genel olarak doğru. Daha iyi ham veriler, daha hızlı bilgisayarlar, daha küçük ızgaralar, daha iyi tahmin algoritmaları vb. bugün genel olarak çok daha iyi hava durumu bilgileri üretiyor.
Ancak bu aynı zamanda birey olarak daha iyi sonuç almak için daha fazla çaba gerektiği anlamına da geliyor. Uygulamanın hangi algoritmayı kullandığı, mahalle ya da sokak düzeyine kadar yerelleştirme yapıp yapmadığı, ne sıklıkla güncellendiği, GPS’in ne kadar doğru olduğu gibi şeylere bakmak gerekiyor. Normalde insanlar bunları düşünmez ama çok küçük ayarlamalar bile sonucu ciddi biçimde iyileştirebilir
Tahminlerin iyileştiği doğru olabilir, ama bütün şehirde 30 dakikadan uzun süre oldukça kuvvetli yağmur yağarken hava durumu uygulamasının o anda yağmur yağdığını kabul etmeyip sadece bulutlu gösterdiği durumlar oldu. Bunun hâlâ nasıl mümkün olabildiğini bilmiyorum
Minnesota’da da tipi içinde araba kullanırken radarda hiçbir şey görünmeyen benzer bir durum gördüm
İkincisi oldukça yaygın. Modeller, farklı başlangıç koşullarının farklı sonuçlar ürettiği olasılıksal tahmin yöntemleri kullanır ve “yağmurlu sonuçların” sayısı yağış olasılığını belirler; dolayısıyla bu değer gerçek gözlem koşullarına göre mutlaka güncellenmez
Yine de bunun yarattığı şaşkınlık ve alaycılığa katılıyorum. Yeterince iyi değil. Bunu, geçmişte bu tür “sürekli eski kalan” tahminleri yayınlama işini yapmış biri olarak söylüyorum
Lisede meteoroloji dersi almıştım ve öğretmenimiz her gün tahmin alıştırması yaptırıyordu; bence bu özellikle kendi anekdotlarına gereğinden fazla ağırlık veren insanlara yardımcı olabilir
Sadece ertesi günün havasını kendimiz tahmin ediyor, sonra da yayınlanan tahminle karşılaştırıyorduk. Notlandırmada önemli olan ne kadar doğru olduğumuz değil, bu alıştırmayı ne kadar sistemli yaptığımızdı
Bunu yapınca tahminlerin kalitesine daha çok değer vermeye başlıyorsunuz ve “hava durumu sunucuları hep yanılır” sözünün hiç de doğru olmadığını görüyorsunuz. Şikâyetlerin çoğu, gözlem yaparken yeterince titiz olunmamasından kaynaklanıyor. İster hava tahmini ister başka bir öngörü olsun, doğruluğunu çürütmek istiyorsanız sağlam kanıt ortaya koymanız gerekir
Bir ara ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) bilim insanlarından birkaçının röportaj verdiği bir podcast dinlemiştim
O bölümde biri galiba “tahminler her 10 yılda bir gün iyileşiyor” demişti
Kayıt 2019’da yapılmıştı, dolayısıyla bugün olduğu gibi AI büyük bir konu değildi. Google’ın geçen kasım ayında AI hava durumu modelini duyurduğunu düşününce bu daha da ilginç geliyor
https://omegataupodcast.net/326-weather-forecasting-at-the-e...
https://deepmind.google/discover/blog/graphcast-ai-model-for...