मौसम को कितनी दूर तक विश्वसनीय रूप से पूर्वानुमान दिया जा सकता है?

राष्ट्रीय एजेंसियां और शोधकर्ता आम तौर पर सहमत हैं कि पूर्वानुमान सूक्ष्म विवरण के लिए लगभग 4 दिनों तक सबसे विश्वसनीय होते हैं, मध्य अक्षांशों में दिन-प्रतिदिन की स्थितियों के लिए लगभग 9–10 दिनों तक विश्वसनीय रहते हैं, और लगभग 14–15 दिनों के बाद अधिकांश व्यावहारिक मूल्य खो देते हैं, जो अराजकता-सिद्धांत अनुसंधान भविष्यवाणीयता की शारीरिक सीमा के पास पहचानता है, एक Penn State-नेतृत्व वाले अध्ययन के अनुसार।

Ensemble पूर्वानुमान क्या है?

यह एक ही मौसम मॉडल की कई दौड़ों का एक सेट है, प्रत्येक थोड़ी अलग शुरुआती स्थितियों या भौतिकी सेटिंग्स के साथ शुरू होता है; NOAA कहता है कि जब दौड़ें बारीकी से सहमत होती हैं, तो पूर्वानुमानकर्ताओं को उच्च आत्मविश्वास होता है, और जब वे भिन्न होते हैं, तो यह प्रसार अनिश्चितता संप्रेषित करने के लिए उपयोग किया जाता है।

विभिन्न मौसम ऐप्स कभी-कभी सहमत क्यों नहीं होते?

ऐप अक्सर विभिन्न अंतर्निहित मॉडल (जैसे यू.एस. वैश्विक मॉडल या ECMWF का मॉडल) या विभिन्न पोस्ट-प्रोसेसिंग पर आकर्षित करते हैं, और NOAA नोट करता है कि कोई भी मॉडल 100% सटीक नहीं है, यही कारण है कि एजेंसियां एक स्रोत के बजाय कई मॉडल और ensemble पर निर्भर करती हैं।

डेटा आत्मसात करना क्या है?

यह नई टिप्पणियों को वायुमंडल के हाल के अल्पकालीन पूर्वानुमान के साथ संयोजित करने की सांख्यिकीय प्रक्रिया है वर्तमान स्थितियों का सर्वोत्तम अनुमान देने के लिए; ECMWF कहता है कि सैकड़ों मिलियन अवलोकन इस तरह से हर दिन संसाधित किए जाते हैं।

अधिक शक्ति के साथ कंप्यूटर मौसम को बिल्कुल सही तरीके से पूर्वानुमान नहीं दे सकते?

क्योंकि वातावरण एक अराजक प्रणाली है, प्रारंभिक अवलोकनों में छोटी त्रुटियां समय के साथ कंप्यूटिंग शक्ति की परवाह किए बिना बढ़ती हैं — एक सीमा जिसे मौसमविज्ञानी Edward Lorenz द्वारा पहचाना गया और Penn State-नेतृत्व वाले अध्ययन के अनुसार निकट-परिपूर्ण डेटा के साथ भी लगभग दो सप्ताह में माना जाता है।

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जलवायु · गाइड

मौसम की भविष्यवाणी कैसे काम करती है: डेटा संग्रह से लेकर आपके पूर्वानुमान ऐप तक

प्रकाशित: 11 अक्टूबर 2026 को 11:21 pm UTC बजे

Day 5 forecast of surface pressure across North America as well as the Pacific and Atlantic oceans — चित्र: Hydrometeorological Prediction Center · Public domain · Wikimedia Commons

संक्षेप में

आधुनिक मौसम पूर्वानुमान हर दिन अरबों अवलोकनों को सुपरकंप्यूटरों में डालकर बनाए जाते हैं जो एक वैश्विक ग्रिड पर भौतिकी के समीकरणों को हल करते हैं, इस प्रक्रिया को संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी कहा जाता है। पूर्वानुमानकर्ता फिर मॉडल को कई बार चलाते हैं जिसमें शुरुआती स्थितियों में थोड़ी भिन्नता होती है — एक 'ensemble' — यह जानने के लिए कि भविष्यवाणी कितनी विश्वसनीय है। क्योंकि वातावरण अराजक है, पूर्वानुमान लगभग 9 से 15 दिनों के बाद विश्वसनीयता खो देते हैं, जैसा कि शोधकर्ताओं और राष्ट्रीय मौसम एजेंसियों के अनुसार।

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किसी फोन ऐप या टेलीविजन प्रसारण में दिखाया गया हर पूर्वानुमान एक ही बुनियादी प्रक्रिया से आता है: डेटा अंदर जाता है, एक सुपरकंप्यूटर वायु मंडल के समीकरणों को हल करता है, और एक पूर्वानुमानकर्ता या एल्गोरिथ्म आउटपुट को भविष्यवाणी में बदल देता है। यू.एस. नेशनल ओशनिक एंड एटमॉस्फेरिक एडमिनिस्ट्रेशन (NOAA) इस प्रक्रिया को सरलता से गणित पर आधारित मौसम भविष्यवाणी के रूप में वर्णित करता है — समीकरण जो वातावरण के भौतिक व्यवहार का प्रतिनिधित्व करते हैं, जो समय के साथ बार-बार हल किए जाते हैं।

एक पूर्वानुमान के पीछे छह कदम

दुनिया भर से अवलोकन एकत्र किए जाते हैं — मौसम के गुब्बारों, उपग्रहों, बोय, रडार, वाणिज्यिक विमानों और जहाजों पर सेंसर, नदी और तटीय गेज, और जमीन के स्टेशन से — और तापमान, दबाव, नमी और हवा के संख्यात्मक मानों में परिवर्तित किए जाते हैं, NOAA के अनुसार।
डेटा आत्मसात करना इन नई टिप्पणियों को वातावरण के सबसे हाल के अल्पकालीन पूर्वानुमान के साथ मिलाता है। यूरोपीय मध्यम-श्रेणी मौसम पूर्वानुमान केंद्र (ECMWF) कहता है कि सैकड़ों मिलियन अवलोकन इस सांख्यिकीय प्रक्रिया के माध्यम से हर दिन फ़िल्टर और संयोजित किए जाते हैं, वर्तमान वायुमंडलीय स्थिति का सर्वोत्तम अनुमान देते हैं।
एक संख्यात्मक मॉडल पृथ्वी (या एक क्षेत्र) को बिंदुओं की त्रि-आयामी ग्रिड में विभाजित करता है। NOAA नोट करता है कि बेहतर ग्रिड अधिक स्थानीय विवरण देते हैं लेकिन बहुत अधिक कंप्यूटिंग शक्ति की मांग करते हैं — प्रत्येक दिशा में दोगुना संकल्प समान क्षेत्र के लिए लगभग चार गुना गणनाएं आवश्यक करता है।
सुपरकंप्यूटर प्रत्येक ग्रिड बिंदु पर छोटे समय चरणों के लिए भौतिकी समीकरणों को हल करते हैं, फिर परिणाम को अगले चरण के लिए शुरुआती बिंदु के रूप में वापस फीड करते हैं। NOAA की मशीनें, जो वर्जीनिया और फ्लोरिडा में स्थित हैं, प्रति सेकंड लगभग 2.8 क्वाड्रिलियन गणना करती हैं; ECMWF की प्रणाली 10 लाख से अधिक प्रोसेसर का उपयोग करती है जो लगभग 30 petaflops प्रदान करते हैं।
मॉडल को कई बार थोड़े अलग शुरुआती स्थितियों या भौतिकी सेटिंग्स के साथ चलाया जाता है, जिसे ensemble कहा जाता है। NOAA कहता है कि जब दौड़ें सहमत होती हैं, तो पूर्वानुमानकर्ताओं को अधिक आत्मविश्वास होता है; जब वे अलग होते हैं, तो यह प्रसार स्वयं जनता को अनिश्चितता संप्रेषित करता है।
मानव पूर्वानुमानकर्ता और स्वचालित प्रणालियां कच्चे मॉडल आउटपुट की व्याख्या करती हैं — स्थानीय भूभाग, ज्ञात मॉडल पूर्वाग्रह, या हाल की टिप्पणियों के लिए समायोजन — जनता को पूर्वानुमान, घड़ी या चेतावनी जारी करने से पहले।

वैश्विक बनाम क्षेत्रीय मॉडल

NOAA वैश्विक मॉडल, जो मोटे संकल्प पर पूरी पृथ्वी को कवर करते हैं, और क्षेत्रीय मॉडल, जो बेहतर विवरण में एक छोटे क्षेत्र को कवर करते हैं, के बीच अंतर करता है। ECMWF अपना वैश्विक मॉडल दिन में दो बार चलाता है, मध्यरात्रि और दोपहर में, दो अतिरिक्त मध्यवर्ती दौड़ के साथ जो सदस्य राज्यों के अपने क्षेत्रीय मॉडल को सीमा शर्तें प्रदान करती हैं। एजेंसी नोट करती है कि एक वैश्विक मॉडल आवश्यक है क्योंकि विश्व के एक ओर मौसमी गड़बड़ी दिनों बाद कहीं और परिस्थितियों को प्रभावित कर सकती है।

समय के साथ पूर्वानुमान सटीकता खो क्यों देते हैं

वातावरण एक अराजक प्रणाली है: शुरुआती स्थितियों में छोटी अंतर समय के साथ बढ़ते हैं जब तक पूर्वानुमान वास्तविकता से विचलित न हो जाए। यह सिद्धांत, जिसे पहले MIT के मौसमविज्ञानी Edward Lorenz द्वारा पहचाना गया था, यह है कि कोई भी मॉडल — चाहे कितना भी शक्तिशाली हो — भविष्य में अनिश्चित काल तक भविष्यवाणी नहीं कर सकता।

Penn State के शोधकर्ता Fuqing Zhang के नेतृत्व में एक अध्ययन ने दोनों प्रमुख वैश्विक पूर्वानुमान प्रणालियों — ECMWF का मॉडल और यू.एस. अगली पीढ़ी की वैश्विक भविष्यवाणी प्रणाली — को वास्तविक घटनाओं के विरुद्ध परीक्षण किया, जिसमें यूरोपीय ठंडी लहर और चीनी बाढ़ शामिल थी, निकट-परिपूर्ण प्रारंभिक डेटा का उपयोग करते हुए। टीम ने निष्कर्ष निकाला कि विश्वसनीय दिन-प्रतिदिन पूर्वानुमान लगभग 9 से 10 दिन आगे तक हासिल किए जा सकते हैं मध्य अक्षांशों के लिए, जहां दुनिया की अधिकांश आबादी रहती है, और यह लगभग 14 से 15 दिनों तक विस्तार कर सकता है क्योंकि डेटा संग्रह, एल्गोरिदम और कंप्यूटिंग शक्ति में सुधार होता है।

हम मानते हैं कि हमने वह सीमा पाई है और औसतन, यह लगभग दो सप्ताह है।

— Fuqing Zhang, Penn State University

NOAA की अपनी तकनीकी मार्गदर्शन मॉडल आउटपुट कच्चे, अप्रक्रियातित ग्रिड पूर्वानुमान के लिए अधिक रूढ़िवादी आंकड़ा देती है, यह ध्यान देते हुए कि मॉडल लगभग चार दिनों तक सामान्यतः सटीक रहते हैं, जिसके बाद दौड़-दौड़ भिन्नता में उल्लेखनीय वृद्धि होती है — एक कारण कि ensemble और मानव पूर्वानुमानकर्ता मध्यम-श्रेणी पूर्वानुमान के लिए पाइपलाइन का हिस्सा बने रहते हैं।

पूर्वानुमान श्रेणी के अनुसार विशिष्ट विश्वसनीयता
पूर्वानुमान श्रेणी	एजेंसियां क्या कहती हैं	स्रोत
0–4 दिन	मॉडल आउटपुट सामान्यतः सटीक है; दिन-प्रतिदिन विवरण विश्वसनीय है	NOAA (JetStream)
4–10 दिन	वैश्विक मॉडल (जैसे ECMWF, U.S. प्रणालियां) मध्य अक्षांशों के लिए विश्वसनीय रहते हैं ensemble के साथ अनिश्चितता दिखाने के लिए उपयोग किया जाता है	Penn State अध्ययन; NOAA
16 दिन तक	NOAA का वैश्विक संख्यात्मक मॉडल पूर्वानुमान इतनी दूर तक बढ़ाता है, हालांकि समय के साथ आत्मविश्वास में तेज गिरावट आती है	NOAA
~14–15 दिन (सैद्धांतिक सीमा)	दिन-प्रतिदिन भविष्यवाणी के लिए अधिकतम संभव कौशल के करीब माना जाता है, यहां तक कि एक परिपूर्ण मॉडल और परिपूर्ण डेटा के साथ	Penn State अध्ययन / Lorenz अराजकता सिद्धांत

पूर्वानुमान प्रौद्योगिकी के लिए आगे क्या है

ECMWF कहता है कि भविष्य की लाभ बेहतर-संकल्प ensemble पूर्वानुमान, पृथ्वी प्रणाली प्रक्रियाओं का बेहतर प्रतिनिधित्व (वातावरण, भूमि और महासागर एक साथ), और मौसम अवलोकनों का बेहतर आत्मसात पर निर्भर करते हैं — इन सभी के लिए अधिक कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता है। केंद्र का Scalability Programme exascale कंप्यूटिंग (प्रति सेकंड एक बिलियन बिलियन गणनाएं) के लिए तैयारी कर रहा है और अपनी तथ्य पत्र के अनुसार अपनी पूर्वानुमान प्रणालियों के भाग के रूप में मशीन-सीखने की तकनीकों की भी खोज कर रहा है।

प्रश्न

मौसम को कितनी दूर तक विश्वसनीय रूप से पूर्वानुमान दिया जा सकता है?: राष्ट्रीय एजेंसियां और शोधकर्ता आम तौर पर सहमत हैं कि पूर्वानुमान सूक्ष्म विवरण के लिए लगभग 4 दिनों तक सबसे विश्वसनीय होते हैं, मध्य अक्षांशों में दिन-प्रतिदिन की स्थितियों के लिए लगभग 9–10 दिनों तक विश्वसनीय रहते हैं, और लगभग 14–15 दिनों के बाद अधिकांश व्यावहारिक मूल्य खो देते हैं, जो अराजकता-सिद्धांत अनुसंधान भविष्यवाणीयता की शारीरिक सीमा के पास पहचानता है, एक Penn State-नेतृत्व वाले अध्ययन के अनुसार।
Ensemble पूर्वानुमान क्या है?: यह एक ही मौसम मॉडल की कई दौड़ों का एक सेट है, प्रत्येक थोड़ी अलग शुरुआती स्थितियों या भौतिकी सेटिंग्स के साथ शुरू होता है; NOAA कहता है कि जब दौड़ें बारीकी से सहमत होती हैं, तो पूर्वानुमानकर्ताओं को उच्च आत्मविश्वास होता है, और जब वे भिन्न होते हैं, तो यह प्रसार अनिश्चितता संप्रेषित करने के लिए उपयोग किया जाता है।
विभिन्न मौसम ऐप्स कभी-कभी सहमत क्यों नहीं होते?: ऐप अक्सर विभिन्न अंतर्निहित मॉडल (जैसे यू.एस. वैश्विक मॉडल या ECMWF का मॉडल) या विभिन्न पोस्ट-प्रोसेसिंग पर आकर्षित करते हैं, और NOAA नोट करता है कि कोई भी मॉडल 100% सटीक नहीं है, यही कारण है कि एजेंसियां एक स्रोत के बजाय कई मॉडल और ensemble पर निर्भर करती हैं।
डेटा आत्मसात करना क्या है?: यह नई टिप्पणियों को वायुमंडल के हाल के अल्पकालीन पूर्वानुमान के साथ संयोजित करने की सांख्यिकीय प्रक्रिया है वर्तमान स्थितियों का सर्वोत्तम अनुमान देने के लिए; ECMWF कहता है कि सैकड़ों मिलियन अवलोकन इस तरह से हर दिन संसाधित किए जाते हैं।
अधिक शक्ति के साथ कंप्यूटर मौसम को बिल्कुल सही तरीके से पूर्वानुमान नहीं दे सकते?: क्योंकि वातावरण एक अराजक प्रणाली है, प्रारंभिक अवलोकनों में छोटी त्रुटियां समय के साथ कंप्यूटिंग शक्ति की परवाह किए बिना बढ़ती हैं — एक सीमा जिसे मौसमविज्ञानी Edward Lorenz द्वारा पहचाना गया और Penn State-नेतृत्व वाले अध्ययन के अनुसार निकट-परिपूर्ण डेटा के साथ भी लगभग दो सप्ताह में माना जाता है।

स्रोत

यह लेख कृत्रिम बुद्धिमत्ता से तैयार किया गया और प्रकाशन से पहले स्वचालित स्रोत-जाँच से गुज़रा। कोई गलती दिखे तो सुधार का अनुरोध करें। सुधार या उत्तर का अनुरोध करें · हम कैसे काम करते हैं