MURATS44
Özel Üye
Hava tahmini yapmak aslında göründüğünden daha komplike bir iştir. Yıllardır geliştirilmekte olan hava tahmin modelleri, tahminlerde yanılma payını azaltmış olsa dahi hala mükemmel bir tahminden çok uzaktayız.
Tahminleri 2 haftadan önce, “olacak”, “yağacak” gibi yüklemlerle ve tam gün saat vererek tahmin yapanlar bilimsellikten uzak, tamamen müneccimlik yapmaktadırlar. Bu tahminlerin tutması bilimsel değil tamamen şans faktörüne bağlıdır. Günümüz teknolojisi ile havayı tam olarak kestirebilmek atmosferin kaotik yapısı nedeniyle neredeyse imkansızdır.
Eski bir matematikçi ve meteorolog olan Lorentz, atmosferin kaotik yapısını yanlışlıkla da olsa bize göstermiştir. Hava tahmin modelleri, tahmini yapabilmek için verilere ihtiyaç duyar. Lorentz bu verileri girerken ilk denemede 0.50127 sayısını girmiştir. Ancak o günün teknolojisi ve bilgisayarları bu hesaplamayı çok yavaş yaptığı için Lorentz veriyi daha küçülterek girmek istemiştir. İkinci denemesinde ise 0.50 sayısını girmiştir. Ortaya çıkan sonuçlar şok edicidir. Tahminler bir süre aynı gitse dahi, bir süre sonra birbirlerinden çok farklı senaryolar ortaya çıkarmışlardır. Atmosferin kaotik yapısı ise burada anlaşılmaya başlanmıştır.
Çok ufak değişiklikler, ileride tahmin edemeyeceğimiz farklılıklara yol açabilir. “Çin’de kanat çırpan bir kelebek, Florida’da kasırgaya sebep olabilir.” İddiası bu yüzden doğrudur. 1-2 hafta sonra atmosferdeki havanın etkileşimini tahmin etmek, bu kadar büyük kütleye sahip havaların nereye, nasıl, nereden, ne zaman, hangi hızla gideceğini tahmin etmek imkansıza yakındır.
Hava tahmini hayatımızın önemli parçalarından biridir. Sabah evden çıkarken, ne giyeceğimize karar verirken, etkinlik planlarken ve daha birçok şeyde hava tahmini önemli bir pay sahibidir. Özellikle havaların bozuk olduğu zamanda daha da önemli bir hal almaktadır. Tabiki toplum için en önemli olduğu zaman şüphesiz ki kar yağdığı zamandır. Öğrencilerinde okullar kar tatiline girer mi diye takip ettikleri herkes tarafından bilinmektedir. Peki doğrudan olmasa da yaşamımızı bir şekilde etkileyen hava durumu nasıl tahmin edilmektedir?
Hava tahmini tamamen modellere dayanmaktadır. Eski zamanlarda basınç değişimlerini yada bulutları takip ederek tahminler yapılmaya çalışılmıştır ancak gelişen teknoloji ile bunlara ihtiyaç kalmamıştır. En sağlıklı yöntem model ile tahmin yapmaktır. Peki nedir bu modeller?
Modeller bir nevi simülasyondur. İleride olabilecek hava durumunu (10 gün genelde) bize gösterirler. Ancak sizin de bildiğiniz gibi günler geçtikçe, vade uzadıkça tahminlerin tutarlılığı azalmaktadır. Bunun ortaya çıkardığı sorunları azaltmak için “topluluk çalıştırması” yada “ensemble” denen bir yöntem geliştirilmiştir. Modellerin havayı tahmin edebilmesi için veri girmek lazım. Modeller bu verileri çeşitli denklemler ile hesaplayarak hava tahminlerini oluştururlar. Bu veriler az biraz değiştirilerek modeller tekrar çalıştırılır ve çeşitli senaryolar oluşur. ECMWF (Avrupa Modeli) 50’ye yakın senaryo üretirken, GFS (Amerikan Modeli), 20’ye yakın senaryo üretmektedir. İşte buna topluluk çalıştırması denmektedir.
Senaryoların daha çok yöneldiği yerlere göre uzun vadeye yönelik tahminler yapılabilir. Mesela, 50 senaryodan 40 tanesi sıcak havalar olabilir diyorsa, o tarihler için sıcak hava ihtimali daha yüksektir denebilir. Dikkatinizi çektiyse hala ihtimal diyorum çünkü atmosferde kesinlik yoktur. Yazının başında bunu anlatmıştım.
Uzun vadeyi tahmin etmenin diğer yöntemlerinden biride, endekslere bakmaktır. Bu endeksler bize uzun vadede baskın olacak basınç dizilimi hakkında fikir verir, bizde bu dizilime göre uzun vadedeki havayı “kabaca” tahmin etmeye çalışırız. Neden kabaca diyorum? 2 hafta sonraki hava durumunu gün gün, saat saat tahmin etmek çok zordur. O yüzden 2 hafta sonrası için havalar soğuyabilir deriz ama, 2 hafta sonra pazartesi günü saat 15’te kar yağacak diyemeyiz.
En basitinden her gün kullandığımız, kış tahminlerinin ve uzun vade tahminin ana parçası olan AO-NAO endekslerinden bahsedelim. Kutup çevresinde, saatin tersi yönünde esen rüzgarlar vardır, yani bir alçak basınç vardır. Bu rüzgarlar kutup bölgesindeki soğuk havayı oraya hapseder. Buna kutbi girdap diyoruz. Ya da polar vortex. Bu rüzgarların zayıflayıp, kuvvetlenmesine göre AO endeksi oluşturulmuştur. Bu endeks, rüzgarlar kuvvetlendiği zaman pozitife, yavaşladığı zaman ise negatife inmektedir. NAO endeksi ise Azor Adaları ve İzlanda civarındaki basınç farkına dayanmaktadır. Negatif NAO, Azor Adaları civarında alçak, İzlanda civarında yüksek, Pozitif AO ise Azor Adaları civarında yüksek, İzlanda civarında ise Alçak Basınca işarettir. Pozitif AO ve Nötr NAO olduğu zaman Türkiye’ye güzel sistemlerin indiği bilinmektedir. Bu yüzden AO ve NAO uzun vade tahminlerinde önemli bir yere sahiptir.
Son zamanlarda daha çok kullanılmaya başlanan tahmin yöntemlerinden biri de stratosfer verilerini kullanmaktır. Stratosferde meydana gelen olayların troposferdeki hava olaylarını etkilediği düşünülmektedir. Troposferden stratosfere doğru olan enerji akışları, stratosferdeki rüzgarların hızları, stratosfer sıcaklığı gibi yöntemler uzun vade için kullanılmaktadır. Stratosferde gerçekleşen olaylar yaklaşık 10 gün sonra troposferi etkilemektedir.
60-90 enlemleri civarında üst seviye rüzgarların zayıflaması bir blokaj ihtimaline işaret etmektedir. İskandinavya civarında bir yüksek basınç olabilir mesela. İskandinavya civarında oluşan bir yükseğin ülkemize soğuk hava yolladığı da bilinmektedir. Bize soğuk hava gelmesini en çok etkileyen şeylerden biri de soğuk havaya tepki olarak İtalya civarında oluşan alçak basınçlar. Bu alçaklar soğuk havayı elektrik süpürgesi gibi içine doğru, olduğu yere çekmektedir. Öyle çok sistem kaçırdığımız olmuştur. Ancak bu alçakların bazıları doğru zamanda ve doğru yerde oluşur. İşte o zaman 2004 kar fırtınasında olduğu gibi efsane kar yağışlarına neden olurlar. Genelde Girit adası ve Kıbrıs civarında oluşan alçaklar bizim için en iyileridir.
Uzun vade tahmin etmek için kullanılan diğer endekslerden biri de MJO’dur. Bu salınım, tropik bölgelerdeki rüzgarlara göre oluşturulmuştur. 8 tane fazı bulunmaktadır ve her fazda oluşan basınç dizilimleri farklıdır. Fazlardaki basınç dizilimine bakarak uzun vadede havayı tahmin etmeye çalışırız.
Tahminleri 2 haftadan önce, “olacak”, “yağacak” gibi yüklemlerle ve tam gün saat vererek tahmin yapanlar bilimsellikten uzak, tamamen müneccimlik yapmaktadırlar. Bu tahminlerin tutması bilimsel değil tamamen şans faktörüne bağlıdır. Günümüz teknolojisi ile havayı tam olarak kestirebilmek atmosferin kaotik yapısı nedeniyle neredeyse imkansızdır.
Hava Tahmini Nasıl Yapılır?
Çok ufak değişiklikler, ileride tahmin edemeyeceğimiz farklılıklara yol açabilir. “Çin’de kanat çırpan bir kelebek, Florida’da kasırgaya sebep olabilir.” İddiası bu yüzden doğrudur. 1-2 hafta sonra atmosferdeki havanın etkileşimini tahmin etmek, bu kadar büyük kütleye sahip havaların nereye, nasıl, nereden, ne zaman, hangi hızla gideceğini tahmin etmek imkansıza yakındır.
Hava tahmini hayatımızın önemli parçalarından biridir. Sabah evden çıkarken, ne giyeceğimize karar verirken, etkinlik planlarken ve daha birçok şeyde hava tahmini önemli bir pay sahibidir. Özellikle havaların bozuk olduğu zamanda daha da önemli bir hal almaktadır. Tabiki toplum için en önemli olduğu zaman şüphesiz ki kar yağdığı zamandır. Öğrencilerinde okullar kar tatiline girer mi diye takip ettikleri herkes tarafından bilinmektedir. Peki doğrudan olmasa da yaşamımızı bir şekilde etkileyen hava durumu nasıl tahmin edilmektedir?
Hava tahmini tamamen modellere dayanmaktadır. Eski zamanlarda basınç değişimlerini yada bulutları takip ederek tahminler yapılmaya çalışılmıştır ancak gelişen teknoloji ile bunlara ihtiyaç kalmamıştır. En sağlıklı yöntem model ile tahmin yapmaktır. Peki nedir bu modeller?
Modeller bir nevi simülasyondur. İleride olabilecek hava durumunu (10 gün genelde) bize gösterirler. Ancak sizin de bildiğiniz gibi günler geçtikçe, vade uzadıkça tahminlerin tutarlılığı azalmaktadır. Bunun ortaya çıkardığı sorunları azaltmak için “topluluk çalıştırması” yada “ensemble” denen bir yöntem geliştirilmiştir. Modellerin havayı tahmin edebilmesi için veri girmek lazım. Modeller bu verileri çeşitli denklemler ile hesaplayarak hava tahminlerini oluştururlar. Bu veriler az biraz değiştirilerek modeller tekrar çalıştırılır ve çeşitli senaryolar oluşur. ECMWF (Avrupa Modeli) 50’ye yakın senaryo üretirken, GFS (Amerikan Modeli), 20’ye yakın senaryo üretmektedir. İşte buna topluluk çalıştırması denmektedir.
Senaryoların daha çok yöneldiği yerlere göre uzun vadeye yönelik tahminler yapılabilir. Mesela, 50 senaryodan 40 tanesi sıcak havalar olabilir diyorsa, o tarihler için sıcak hava ihtimali daha yüksektir denebilir. Dikkatinizi çektiyse hala ihtimal diyorum çünkü atmosferde kesinlik yoktur. Yazının başında bunu anlatmıştım.
Uzun vadeyi tahmin etmenin diğer yöntemlerinden biride, endekslere bakmaktır. Bu endeksler bize uzun vadede baskın olacak basınç dizilimi hakkında fikir verir, bizde bu dizilime göre uzun vadedeki havayı “kabaca” tahmin etmeye çalışırız. Neden kabaca diyorum? 2 hafta sonraki hava durumunu gün gün, saat saat tahmin etmek çok zordur. O yüzden 2 hafta sonrası için havalar soğuyabilir deriz ama, 2 hafta sonra pazartesi günü saat 15’te kar yağacak diyemeyiz.
En basitinden her gün kullandığımız, kış tahminlerinin ve uzun vade tahminin ana parçası olan AO-NAO endekslerinden bahsedelim. Kutup çevresinde, saatin tersi yönünde esen rüzgarlar vardır, yani bir alçak basınç vardır. Bu rüzgarlar kutup bölgesindeki soğuk havayı oraya hapseder. Buna kutbi girdap diyoruz. Ya da polar vortex. Bu rüzgarların zayıflayıp, kuvvetlenmesine göre AO endeksi oluşturulmuştur. Bu endeks, rüzgarlar kuvvetlendiği zaman pozitife, yavaşladığı zaman ise negatife inmektedir. NAO endeksi ise Azor Adaları ve İzlanda civarındaki basınç farkına dayanmaktadır. Negatif NAO, Azor Adaları civarında alçak, İzlanda civarında yüksek, Pozitif AO ise Azor Adaları civarında yüksek, İzlanda civarında ise Alçak Basınca işarettir. Pozitif AO ve Nötr NAO olduğu zaman Türkiye’ye güzel sistemlerin indiği bilinmektedir. Bu yüzden AO ve NAO uzun vade tahminlerinde önemli bir yere sahiptir.
Son zamanlarda daha çok kullanılmaya başlanan tahmin yöntemlerinden biri de stratosfer verilerini kullanmaktır. Stratosferde meydana gelen olayların troposferdeki hava olaylarını etkilediği düşünülmektedir. Troposferden stratosfere doğru olan enerji akışları, stratosferdeki rüzgarların hızları, stratosfer sıcaklığı gibi yöntemler uzun vade için kullanılmaktadır. Stratosferde gerçekleşen olaylar yaklaşık 10 gün sonra troposferi etkilemektedir.
Hava Tahmini Nasıl Yapılır?
Uzun vade tahmin etmek için kullanılan diğer endekslerden biri de MJO’dur. Bu salınım, tropik bölgelerdeki rüzgarlara göre oluşturulmuştur. 8 tane fazı bulunmaktadır ve her fazda oluşan basınç dizilimleri farklıdır. Fazlardaki basınç dizilimine bakarak uzun vadede havayı tahmin etmeye çalışırız.
