Bilim adamları, ABD kasırgalarının uzun vadeli tahminlerini geliştirdiler, dolu
bilim adamları Kuzey Illinois Üniversitesi ABD’de haftalar sonra dolu ve kasırga üreten fırtına olasılığını artıracak dünyanın dört bir yanındaki kalıpları belirleyerek genişletilmiş menzilli hava tahminlerini geliştiriyorlar.
bu ABD Ulusal Bilim Vakfı-desteklenen araştırma, Deniz Kıtası üzerinde ekvator yakınında meydana gelen ve üç ila dört hafta sonra şiddetli ABD hava olaylarının olasılığını artıran atmosferik fenomenlerin belirli yönelimlerini tanımlar. Genişletilmiş menzilli tahminler oluşturmak için bilgileri kullanmak, şiddetli hava durumu hakkında farkındalığı artırmak ve potansiyel olarak can ve mal kurtarmak için daha fazla zaman sağlayacaktır.
1979’dan 2019’a kadar olan verileri tarayan bilim adamları, Madden-Julian Salınımında veya MJO’da (büyük bir rüzgar, yağmur ve basınç bozukluğu) meydana gelen 100 önemli dalgalanma örneği buldular ve şiddetli ABD hava durumu haftaları ile korelasyonlar aradılar. sonra.
NSF’nin Atmosfer Bölümünün program direktörü Nick Anderson, “Meteorologlar, Madden-Julian Salınımını bir telebağlantının parçası olarak adlandırıyorlar; ve Coğrafi Uzay Bilimleri. “Bu araştırma, veri biliminin, daha uzun teslim sürelerinde tahminleri iyileştirmek amacıyla bu bağlantıları yorumlamadaki rolünü gösteriyor.”
Bir MJO ekvator boyunca doğuya doğru hareket ederken, Endonezya ve Filipinler’i içeren Deniz Kıtasının adalarını geçerken zayıflayabilir veya güçlenebilir. Belirlenen 100 MJO dalgalanmasından, bu fırtına kümelerinin 53’ü Deniz Kıtasını aşıp Pasifik Okyanusu’na girerken güç kazandı, atmosferde dalgalanmalara neden oldu ve sonunda Kuzey Amerika üzerinde dolaşım modellerini değiştirdi.
Çalışmanın baş yazarı Douglas Miller, “Bu 53 olay, önümüzdeki üç ila dört hafta içinde ABD kasırga ve dolu aktivitesinin artması için en büyük olasılıkları gösterdi” dedi. “Farklı MJO özellikleri, farklı zamanlamalara ve şiddetli hava aktivitelerinde değişikliklere yol açtı.”
NIU meteoroloji uzmanı Victor Gensini ve ABD Hava Kuvvetleri Bilimsel Araştırma Ofisi’nden Bradford Barrett ile birlikte yazılan çalışma dergide yayınlandı İklim ve Atmosfer Bilimi.
Araştırmacılar, 53 fırtına kümesinin özelliklerini konum, güç ve yayılma hızına göre ayırmak için makine öğrenimini kullandılar. Kümelerin bileşimleri daha sonra zayıf, yavaş veya hızlı olmak üzere üç “tat”tan biri olarak kategorize edildi.
Miller, ABD’deki şiddetli konvektif fırtınalar için en iyi “fırsat tahminini” sağlayan yavaş yayılan MJO kümeleriyle, her üç türün de ABD kasırga ve dolu olaylarının olasılığını artırdığını, ancak farklı tatların farklı yollar izlediğini söyledi.