موسم کی پیش گوئیاں کیسے بنائی جاتی ہیں، اور وہ حقیقت میں کتنی درست ہیں

موسم کی پیش گوئی قیاس و تخمینے سے نہیں، بلکہ ڈیٹا سے شروع ہوتی ہے۔ امریکی ملی سمندری اور ماحولیاتی انتظامیہ (NOAA) کے مطابق، سپرکمپیوٹرز ہر روز موسمی غبارے، مصنوعی سیارے، سمندری بوے، ریڈار، ہوائی جہاز کے حسی آلات اور زمین پر موجود اسٹیشنوں سے اردوں مشاہدات جمع کرتے ہیں، ہر پڑھائی کو درجہ حرارت، فضائی دبائو، نمی اور ہوا کی عددی قدر میں تبدیل کرتے ہیں۔

مشاہدات سے ماڈل رن تک

یہ اعداد و شمار عددی موسمی پیش گوئی ماڈل کے لیے شروعات کی شرائط یا 'ابتدائی حالات' بن جاتے ہیں: ریاضیاتی مساوات کا ایک مجموعہ جو بیان کرتا ہے کہ ہوا کیسے حرکت کرتی ہے، گرم ہوتی ہے اور نمی کو کیسے محفوظ رکھتی ہے۔ NOAA کہتے ہیں کہ اس کے سپرکمپیوٹرز ورجینیا اور فلوریڈا کے ڈیٹا سینٹرز سے ہر سیکنڈ 2.8 کوڈریلین حسابات چلاتے ہیں، ماڈل کو مختصر وقت کی بڑھوتری میں آگے بڑھاتے ہیں، بار بار ماحول کی حالت کو دوبارہ شمار کرتے ہیں جب تک پیش گوئی کی مدت ختم ہو جاتی ہے، فی الوقت NOAA کے عالمی ماڈل کے لیے 16 دن تک۔

موسم کی پیش گوئی کرنے والے ایک ماڈل پر انحصار نہیں کرتے۔ NOAA نوٹ کرتا ہے کہ ہر صورتحال کے لیے کئی عالمی اور علاقائی ماڈل کا موازنہ کیا جاتا ہے؛ جب وہ متفق ہوں تو پیش گوئی میں اعتماد بڑھتا ہے، اور جب وہ مختلف ہوں تو موسم کی پیش گوئی کرنے والے اس غیر یقینی کو عوام سے بات کرتے ہیں۔

موسم کی پیش گوئی کرنے والے ایک بار میں کئی ورژنز کیوں چلاتے ہیں

کیونکہ ماحول بے ترتیب ہے، شروعات کے ڈیٹا میں ایک معمولی غلطی کچھ دن بعد بہت بڑی غلطی میں بدل سکتی ہے، جیسا کہ یورپی مرکز برائے درمیانی حد کی موسمی پیش گوئی (ECMWF) نیچے وضاحت کرتے ہیں۔ اس کو سنبھالنے کے لیے، ECMWF ایک مجموعہ چلاتا ہے: ایک جیسا ماڈل کئی بار قدرے مختلف شروعات کے مقام سے چلایا جاتا ہے۔ اس کے پہلے آپریشنل مجموعے کو دسمبر 1992 میں 33 ممبران تھے؛ 2023 تک توسیع شدہ حد کے مجموعے میں 101 ممبران تک بڑھ گیا، درمیانی حد کے مجموعے لگ بھگ 9 کلومیٹر کی تفصیل سے چلائے جاتے ہیں۔ مجموعے کے اراکین کے درمیان پھیلاؤ ظاہر کرتا ہے کہ پیش گوئی کتنی قابل اعتماد ہونی چاہیے۔

آج کل پیش گوئیاں کتنی درست ہیں

NOAA کی مصنوعی سیارہ اور معلومات کی سروس، NESDIS، کہتے ہیں کہ 5 روز کی پیش گوئی لگ بھگ 90 فیصد درست ہوتی ہے، 7 روز کی پیش گوئی لگ بھگ 80 فیصد ہوتی ہے، اور 10 دن یا اس سے زیادہ کی پیش گوئیاں صرف لگ بھگ آدھی وقت درست ہوتی ہیں کیونکہ ماڈل مستقبل کے ڈیٹا تک رسائی نہیں کر سکتے اور موجودہ حالات سے قیاس اندازہ لگانا ہوتا ہے۔

پیش گوئیاں حالیہ دہائیوں میں تیزی سے بہتر ہوئی ہیں۔ Met Office، برطانیہ کی ملی موسمی سروس، کہتے ہیں کہ اس کی آج کل کی چار روز کی پیش گوئی 30 سال پہلے ایک روز کی پیش گوئی جیسی درست ہے۔ Met Office یہ بھی کہتے ہیں کہ اس کا ماڈل ورلڈ میٹرولوجیکل آرگنائزیشن کے معیارات کے خلاف تصدیق شدہ ہے اور یہ مسلسل دنیا بھر میں موسمی پیش گوئی فراہم کنندگان میں دوسرا یا اول درجہ ہے۔ الگ الگ، ہماری دنیا میں ڈیٹا رپورٹ کرتا ہے کہ تین روز کی پیش گوئیاں، ECMWF کا حوالہ دیتے ہوئے، 1980 کی دہائی سے مسلسل درست رہی ہیں اور اب لگ بھگ 97 فیصد تک پہنچی ہیں۔

درستگی، کمپیوٹنگ طاقت اور نیا تبدیلی: AI ماڈلز

بہتری کا ایک حصہ بہتر ماڈل گرڈز سے آتا ہے۔ ECMWF کہتے ہیں کہ اس کی افقی درستگی 30 سال میں لگ بھگ 210 کلومیٹر سے 18 کلومیٹر تک بہتر ہوئی ہے، اور اس کی ماہرانہ مجموعہ پیش گوئی کی رہنمائی کا وقت اوسطاً ہر دہائی میں لگ بھگ ڈڑھے دن بڑھا ہے۔ ہماری دنیا میں ڈیٹا یہ بھی شامل کرتا ہے کہ Met Office کی اپنی پیش گوئی گرڈ لگ بھگ 90 کلومیٹر کے فاصلے سے 1.5 کلومیٹر کے فاصلے پر منتقل ہو گئی ہے، مشاہدہ کے نقاط کے درمیان خلا کو بند کرتے ہوئے۔

نیا تبدیلی مشین لرننگ ہے۔ 2025 کی کارکردگی کے اپنے تجزیے میں، ECMWF نے رپورٹ کیا کہ اس کا AI پر مبنی پیش گوئی کا نظام، AIFS، 15 دن تک درمیانی حد کی پیش گوئیوں کے لیے اپنے روایتی فزکس پر مبنی ماڈل سے 5–15 فیصد کم غلطیاں پیدا کرتا ہے، اور یہ اگرج چکروں کی پٹری کی پیش گوئی میں پرانے نظام سے بہت بہتر کارکردگی دکھاتا ہے، اگرچہ یہ طوفان کی شدت کو کم سے کم کرتا ہے۔ ECMWF یہ بھی کہتے ہیں کہ 2025 نے ایک دہائی سے زیادہ میں سب سے بڑی سنگل سال کی مہارت میں بہتری لائی، جو 2024 کے آخر میں متعارف کروائے گئے نظام کی بہتریوں سے متاثر ہے، جس میں اس کے مجموعہ پیش گوئیوں میں سطح کے قریب درجہ حرارت اور ہوا کی رفتار میں لگ بھگ 10 فیصد کمی شامل ہے۔

ہر پیش گوئی برابر قابل اعتماد نہیں ہے

درستگی دنیا کے ارد گرد یکساں طریقے سے تقسیم نہیں ہے۔ ہماری دنیا میں ڈیٹا رپورٹ کرتا ہے کہ کم آمدنی والی ممالک اعلیٰ آمدنی والی ممالک کے مقابلے میں موسمی خدمات پر فی شخص 15 سے 20 گنا کم خرچ کرتے ہیں، ایک خلاء جو مقامی پیش گوئیوں کی معیاد اور انتہائی موسم کے لیے ابتدائی انتباہ کے نظام کی رسائی دونوں کو متاثر کرتا ہے۔