Hava tahminleri nasıl yapılıyor ve gerçekte ne kadar doğru çıkıyor?

Bir hava tahmini tahminle değil, verilerle başlar. ABD Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi'ne (NOAA) göre, süper bilgisayarlar her gün hava balonları, uydular, okyanus şamandıraları, radar, uçak sensörleri ve yer istasyonlarından milyarlarca gözlem topluyor ve her ölçümü sıcaklık, hava basıncı, nem ve rüzgar için sayısal bir değere dönüştürüyor.

Gözlemlerden model çalıştırmasına

Bu sayılar, sayısal hava tahmini modeli için başlangıç noktası, yani 'başlangıç koşulları' haline gelir: havanın nasıl hareket ettiğini, ısındığını ve nemi nasıl tuttuğunu tanımlayan bir matematiksel denklemler kümesi. NOAA, Virginia ve Florida'daki veri merkezlerinden süper bilgisayarlarının saniyede 2,8 katrilyon hesaplama yaptığını, modeli kısa zaman aralıklarıyla ileriye taşıdığını ve tahmin dönemi sona erene kadar atmosferin durumunu tekrar tekrar yeniden hesapladığını söylüyor; bu süre NOAA'nın küresel modeli için şu an 16 güne kadar uzanıyor.

Tahminciler tek bir modele güvenmiyor. NOAA, her durum için birkaç küresel ve bölgesel modelin karşılaştırıldığını; modeller hemfikir olduğunda tahmine olan güvenin arttığını, modeller birbirinden ayrıldığındaysa tahmincilerin bu belirsizliği kamuoyuna ilettiğini belirtiyor.

Tahminciler neden aynı anda onlarca versiyon çalıştırıyor

Atmosfer kaotik olduğundan, başlangıç verilerindeki küçük bir hata günler sonra büyük bir hataya dönüşebilir; Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi (ECMWF) bunu aşağıda açıklıyor. ECMWF bunu yönetmek için bir topluluk (ensemble) çalıştırır: aynı model, birbirinden hafifçe farklı başlangıç noktalarından pek çok kez başlatılır. Aralık 1992'deki ilk operasyonel topluluğu 33 üyeden oluşuyordu; 2023'e gelindiğinde genişletilmiş vadeli topluluk 101 üyeye çıkmıştı ve orta vadeli topluluklar yaklaşık 9 kilometre çözünürlükte çalıştırılıyordu. Topluluk üyeleri arasındaki farklılık, bir tahmine ne kadar güvenilmesi gerektiğini gösterir.

Tahminler bugün ne kadar doğru

NOAA'nın uydu ve bilgi servisi NESDIS, 5 günlük bir tahminin zamanın yaklaşık %90'ında, 7 günlük bir tahminin zamanın yaklaşık %80'inde doğru olduğunu, 10 gün veya daha uzun tahminlerin ise ancak zamanın yaklaşık yarısında doğru çıktığını belirtiyor; çünkü modeller gelecekteki verilere erişemez ve mevcut koşullardan ekstrapolasyon yapmak zorundadır.

Tahminler son on yıllarda da büyük ölçüde iyileşti. İngiltere'nin ulusal hava servisi Met Office, bugünkü dört günlük tahmininin 30 yıl önceki bir günlük tahmini kadar doğru olduğunu söylüyor. Met Office ayrıca modelinin Dünya Meteoroloji Örgütü standartlarına karşı doğrulandığını ve dünya çapında tahmin sağlayıcıları arasında istikrarlı bir şekilde ilk iki sırada yer aldığını belirtiyor. Ayrıca, Our World in Data, ECMWF'yi kaynak göstererek, üç günlük tahminlerin 1980'lerden beri istikrarlı bir şekilde doğru olduğunu ve şimdi yaklaşık %97'ye ulaştığını bildiriyor.

Çözünürlük, bilgi işlem gücü ve en yeni değişim: Yapay zeka modelleri

İyileşmenin bir kısmı daha ince model ızgaralarından geliyor. ECMWF, yatay çözünürlüğünün 30 yılda yaklaşık 210 kilometreden 18 kilometreye düştüğünü ve başarılı topluluk tahminlerinin öngörü süresinin ortalama olarak on yılda kabaca bir buçuk gün arttığını söylüyor. Our World in Data, Met Office'in kendi tahmin ızgarasının yaklaşık 90 kilometre aralıktan 1,5 kilometre aralığa geçtiğini ve gözlem noktaları arasındaki boşlukları kapattığını ekliyor.

En yeni değişim ise makine öğrenimi. ECMWF, 2025 performansına ilişkin değerlendirmesinde, yapay zeka tabanlı tahmin sisteminin (AIFS) 15 güne kadar olan orta vadeli tahminlerde geleneksel fizik tabanlı modelinden %5-15 daha düşük hatalar ürettiğini ve AIFS'in tropikal siklon rotasını tahmin etmede eski sistemi büyük ölçüde geride bıraktığını, ancak fırtına yoğunluğunu düşük tahmin ettiğini bildirdi. ECMWF ayrıca 2025'in, 2024 sonunda tanıtılan sistem yükseltmelerinin (topluluk tahminlerinde yüzey yakını sıcaklık ve rüzgar hızı hatalarında kabaca %10'luk bir düşüş dahil) yönlendirdiği, on yıldan fazla süredir görülen en büyük tek yıllık beceri iyileşmesini getirdiğini söyledi.

Her tahmin aynı derecede güvenilir değil

Doğruluk dünya çapında eşit şekilde dağılmıyor. Our World in Data, düşük gelirli ülkelerin hava servislerine kişi başı yüksek gelirli ülkelerden 15 ila 20 kat daha az harcama yaptığını bildiriyor; bu fark, hem yerel tahminlerin kalitesini hem de aşırı hava olayları için erken uyarı sistemlerinin kapsamını etkiliyor.