Dự báo thời tiết vẫn là một môn khoa học phức tạp, với những thiếu sót của nó đã được thể hiện rõ ràng với bất kỳ ai từng bị bắt gặp trong một cơn mưa bất ngờ.
Tuy nhiên, một bước tiến đáng chú ý đang được thực hiện tại Học viện Kỹ thuật Stevens, tập trung vào một khía cạnh quan trọng thường bị các nhà khí tượng học bỏ qua: dự báo siêu ngắn hạn, được gọi là nowcasts. Các nowcast này cung cấp thông tin chi tiết về các sự kiện dự kiến xảy ra ở một vị trí cụ thể trong vòng vài phút.
Xem thêm:
Bụi Sa Mạc Sahara Và Nguy Cơ Mang Phóng Xạ Đến Châu Âu.
Một Thế Giới Lâm Nguy: Biến Đổi Khí Hậu Gây Ra Sự Hỗn Loạn Với Sự Bùng Phát Dịch Hại Tràn Lan
Giải Mã Bí Ẩn: Hé Lộ Khởi Đầu Cổ Xưa Của Gió Mùa Châu Á
Marouane Temimi, một nhà thủy văn học tại Stevens, nhấn mạnh tầm quan trọng của các dự báo tức thời này, nói rằng: “Các dự báo chúng ta đang thiếu – những dự báo nhìn ra trước 2 đến 5 phút – chính xác là thứ cần thiết để ứng phó hiệu quả với các trường hợp khẩn cấp như bão và lũ lụt.”
Các dự báo truyền thống, ngay cả từ Cơ quan Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia (NOAA), bắt đầu vài giờ trong tương lai, để lại một khoảng trống tác động đến phản ứng trong các thảm họa đột ngột như Bão Ida, dẫn đến lũ lụt bi thảm ở thành phố New York.
Trong một nghiên cứu gần đây được công bố trên Environmental Modelling & Software, nhóm nghiên cứu của Temimi đã sử dụng dữ liệu lịch sử từ hệ thống radar thời tiết của NOAA để đánh giá độ chính xác của bảy thuật toán nowcast khác nhau.
Thông qua phân tích toàn diện dữ liệu khí tượng trong tám năm ở khu vực New York, họ đã thiết lập một so sánh vững chắc về độ chính xác của các mô hình trong các điều kiện thời tiết khác nhau. Nghiên cứu này giúp xác định các mô hình phù hợp nhất cho các vị trí và trường hợp sử dụng cụ thể.
Cuộc điều tra đã đi sâu vào cả mô hình nowcasts xác định và xác suất. Trong khi các mô hình xác định giả định rằng các ô mưa thay đổi tối thiểu theo thời gian, các mô hình xác suất tính đến bản chất động của các ô này bị ảnh hưởng bởi động lực học của không khí nóng và lạnh trong các đám mây.
Đối với các dự báo trong vòng vài phút, cả hai mô hình đều cho thấy độ chính xác cao. Tuy nhiên, trong thời gian lên đến 90 phút, các mô hình xác suất cho thấy độ chính xác cao hơn.
Mặc dù các mô hình xác suất tỏa sáng trong các dự báo mưa dài hạn và ngắn hạn, nhưng các mô hình xác định vẫn có giá trị do yêu cầu tính toán ít hơn. Ví dụ, mô hình xác suất LINDA-P đã trở thành mô hình chính xác nhất, nhưng thời gian tính toán 15 phút của nó hạn chế việc sử dụng nó trong các dự báo cực kỳ ngắn hạn.
Lời giải là rõ ràng: việc lựa chọn mô hình nowcasts phù hợp phụ thuộc vào mục đích sử dụng của nó. Achraf Tounsi, tác giả chính của nghiên cứu, nhấn mạnh cần phải sử dụng các mô hình xác định khi tính cấp bách là tối quan trọng và các mô hình xác suất cho các kịch bản cần dữ liệu trong thời gian hơi dài hơn.
Các phát hiện của nghiên cứu sẽ hướng dẫn những tiến bộ hơn nữa. Bằng cách tinh chỉnh các thuật toán bằng kiến thức này và thu thập dữ liệu thời tiết chính xác hơn, các nhà nghiên cứu hy vọng phát triển các mô hình nowcast linh hoạt và chính xác hơn nữa.
Như Tounsi hình dung, “Nhiệm vụ tiếp theo của chúng tôi là tạo ra mô hình nowcast của riêng mình và đảm bảo nó vượt trội hơn so với các mô hình được đánh giá trong nghiên cứu này.” Thông qua những nỗ lực như vậy, lĩnh vực dự báo thời tiết đang tiến gần hơn đến với những thách thức trước mắt.