अमेरीका सभी शहर

अमेरीका मौसम पूर्वानुमान

ये मौसम विज्ञानी तब जनता के साथ साझा करने के लिए पूर्वानुमान की एक प्रस्तुति तैयार करते हैं। वे ऐसा टीवी या रेडियो समाचार के माध्यम से, या ऐप्स और अन्य ऑनलाइन स्रोतों के माध्यम से कर सकते हैं जहां लोग स्वयं जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। वे इन पूर्वानुमानों को अधिक से अधिक स्थानों पर उपलब्ध कराने का प्रयास करते हैं ताकि जानकारी को यथासंभव सुलभ बनाया जा सके ताकि हर कोई इसे ढूंढ सके और इसके लिए तैयारी कर सके।
मौसम संबंधी जानकारी के मुख्य उपभोक्ता विमानन और नौसेना (जल) हैं। कृषि भी मौसम और जलवायु पर अत्यधिक निर्भर है। उत्पादकता मिट्टी और हवा की नमी, वर्षा, प्रकाश और गर्मी से बहुत प्रभावित होती है। 19वीं शताब्दी के अंत में, मौसम विज्ञान, कृषि मौसम विज्ञान की एक स्वतंत्र शाखा का गठन किया गया था। विभिन्न संरचनाओं - भवनों, हवाई अड्डों, रेलवे, बिजली लाइनों आदि के डिजाइन और संचालन में जलवायु की जानकारी का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

देश भर से मौसम डेटा एकत्र करें

देश के सभी क्षेत्रों में स्थित मौसम विज्ञान केंद्रों और बिंदुओं पर विशेष उपकरणों का उपयोग करके वर्तमान मौसम को मापा जाता है। मौसम संबंधी जानकारी एकत्र करने और प्रसारित करने के लिए, एक सामान्य मौसम संबंधी कोड का उपयोग किया जाता है: प्रत्येक प्राकृतिक घटना, चाहे बादल हो या बारिश, को एक कोड सौंपा गया है। इस तरह के कोड का एक सेट रूस और दुनिया के हाइड्रोमेटोरोलॉजिकल केंद्रों को भेजा गया था। वहां उन्हें एक कंप्यूटर प्रोग्राम में लोड किया जाता है जो वातावरण की विभिन्न परतों के मौसम के नक्शे बनाता है। मानचित्र पर चक्रवात और प्रतिचक्रवात स्पष्ट रूप से प्रतिष्ठित हैं। हालाँकि, कंप्यूटर यह निर्धारित नहीं कर सकते हैं कि यह क्षेत्र में मौसम को कैसे प्रभावित करेगा, इसलिए पूर्वानुमानकर्ता मानचित्रों का विश्लेषण करते हैं।
मुख्य मौसम संबंधी मापदंडों में शामिल हैं: तापमान, वायुमंडलीय दबाव, आर्द्रता, हवा की गति और दिशा, वर्षा और उनकी मात्रा। जमीन पर उन्हें मापने के लिए मौसम विज्ञान केंद्रों के नेटवर्क काम करते हैं। रूस में ऐसे 1670 और चीन में 53 हजार से ज्यादा ऐसे वेदर स्टेशन हैं। वे मौसम विज्ञानी या पूरी तरह से स्वचालित द्वारा संचालित किए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए, यूएसए में स्वचालित भूतल निगरानी प्रणाली (एएसओएस) का एक नेटवर्क है। इस तरह के मौसम विज्ञान केंद्र देश के 900 से अधिक हवाई अड्डों पर स्थापित हैं और मौसम की घटनाओं के बारे में जानकारी एकत्र करते हैं।

पूर्वानुमान में सुधार के लिए मौसम डेटा का विश्लेषण करें

मौसम संबंधी पूर्वानुमान तैयार करने में संख्यात्मक वायुमंडलीय मॉडल बहुत सहायक होते हैं। ये बहुत ही परिष्कृत कंप्यूटर प्रोग्राम हैं जो प्रारंभिक स्थितियों के आधार पर वातावरण की भविष्य की स्थिति का अनुमान लगा सकते हैं। किसी भी प्रगति की भविष्यवाणी करने के लिए, हमें वातावरण की वर्तमान स्थिति पर सबसे पूर्ण और सटीक डेटा की आवश्यकता होती है।

पहले, पूर्वानुमान मुख्य रूप से वायुमंडलीय दबाव, वर्तमान मौसम की स्थिति और आकाश की स्थिति में परिवर्तन पर आधारित थे, लेकिन अब भविष्य में मौसम का निर्धारण करने के लिए भविष्य कहनेवाला मॉडल का उपयोग किया जाता है। सबसे उपयुक्त पूर्वानुमान मॉडल का चयन करने के लिए मानव इनपुट की आवश्यकता होती है, जिस पर भविष्य के पूर्वानुमान आधारित होंगे। इसमें मॉडल टेम्प्लेट का चयन करने की क्षमता, दूरस्थ घटनाओं के संबंध को ध्यान में रखते हुए, संचालन के सिद्धांतों का ज्ञान और चयनित मॉडल की विशेषताएं शामिल हैं। वातावरण की जटिल प्रकृति, वातावरण का वर्णन करने वाले समीकरणों को हल करने के लिए शक्तिशाली कंप्यूटरों की आवश्यकता, प्रारंभिक स्थितियों के मापन में त्रुटियाँ, और वायुमंडलीय प्रक्रियाओं की अधूरी समझ का अर्थ है कि पूर्वानुमान कम सटीक हैं। वर्तमान समय और पूर्वानुमान समय (पूर्वानुमान क्षितिज) के बीच जितना अधिक अंतर होता है, उतना ही कम सटीक होता है। कई मॉडलों का उपयोग करना और उन्हें एक ही परिणाम पर लाना त्रुटियों की संख्या को कम करने और सबसे संभावित परिणाम प्राप्त करने में मदद करता है।