Mengapa awan sulit diprediksi?

Awan merupakan salah satu faktor cuaca yang paling sulit diprediksi, bahkan hanya beberapa hari sebelumnya, apalagi lebih dari 10 hari ke depan.

Bukan hanya sistem badai besar yang menghasilkan tutupan awan yang luas. Awan ini relatif mudah diprediksi, terutama dalam beberapa hari. Gangguan yang lebih kecil dan lebih lemah di atmosfer juga dapat menghasilkan awan, meskipun awan tersebut tidak mengandung cukup uap air untuk terjadinya presipitasi. Sementara itu, langit bisa berubah dari berawan menjadi cerah sepenuhnya hanya sekitar 50 mil dari cuaca, sementara prediksi model lokasi bagian depan bisa salah dua kali lipat dalam satu atau dua hari sebelumnya.

Tantangannya adalah tutupan awan sering kali bergantung pada proses yang terjadi pada skala yang sangat kecil di atmosfer, cukup kecil sehingga model tidak memiliki cukup data terperinci untuk menyelesaikan masalah tersebut secara akurat.

Mengapa saya perlu mengetahui apa itu “grup”?

Kami biasanya berusaha meminimalkan jargon teknis. Namun, bagi Anda yang berinvestasi dalam prediksi ini, akan sangat membantu jika Anda mengetahui apa itu “grup” dan mengapa itu penting.

Ada dua jenis utama model prediksi: deterministik dan ansambel.

Model deterministik adalah prediksi yang biasa Anda lihat. Perkiraan tersebut merupakan perkiraan dengan satu solusi: suhu akan menjadi X, kemungkinan curah hujan akan menjadi Y, dan cakupan awan akan menjadi Z. Perkiraan ini biasanya lebih akurat hingga dua atau tiga hari sebelumnya.

Untuk prakiraan cuaca beberapa hari hingga sekitar dua minggu sebelumnya, sebagian besar ahli meteorologi lebih suka melihat gugusan. Ini pada dasarnya adalah beberapa prediksi deterministik. Dalam setiap proses atau simulasi, observasi cuaca mentah yang dimasukkan ke dalam model dimodifikasi sedikit untuk mewakili ketidaksempurnaan baik dalam observasi maupun model itu sendiri. Dengan menganalisis persamaan dan perbedaan antara beberapa simulasi, peramal cuaca bisa mendapatkan gambaran yang lebih baik tentang kisaran dan probabilitas kemungkinan hasil cuaca, dan keyakinan keseluruhan terhadap ramalan tersebut.

Apa prediksi yang tak terelakkan pada tanggal 8 April?

Gambar di atas adalah model ramalan deterministik untuk tengah hari tanggal 8 April. Gambar ini menunjukkan banyak awan di sebagian besar jalur totalitas, yaitu petak selebar sekitar 115 mil yang membentang di Amerika Serikat dari Texas hingga Maine. Bisa jadi sepenuhnya benar, atau bisa juga sepenuhnya salah. Terlalu banyak hari untuk mendasarkan apa pun pada ekspektasi deterministik.

Apa yang ditunjukkannya mirip dengan klimatologi – atau kondisi awan rata-rata sepanjang tahun ini – dengan langit lebih cerah di Texas dan peningkatan awan di Timur Laut. Namun, terdapat juga kantong langit cerah di Timur Laut, terkait dengan perkiraan wilayah bertekanan tinggi di dekatnya, di lepas Pantai Timur.

Kelompok apa yang muncul?

Gambar di atas menunjukkan prakiraan kolektif tekanan atmosfer, menggunakan prediksi tekanan rata-rata dari 30 simulasi Sistem Pemodelan AS. Secara umum, area bertekanan rendah – ditampilkan dalam warna biru – cenderung lebih berawan, sedangkan area bertekanan tinggi – ditampilkan dalam warna kuning dan oranye – cenderung lebih cerah.

Sejumlah simulasi individu menunjukkan tekanan yang lebih rendah sehingga langit lebih berawan di sebagian besar jalur secara keseluruhan. Ada beberapa yang menunjukkan tekanan lebih tinggi dan langit cerah di bagian timur atau timur laut jalur totalitas, namun masih menunjukkan tekanan lebih rendah bergerak ke bagian barat jalur totalitas, terutama wilayah Texas bagian utara.

Perkiraan tutupan awan yang ditunjukkan di bagian atas artikel ini menunjukkan bahwa daerah bertekanan rendah terletak cukup jauh di utara Texas sehingga tutupan awan mungkin terbatas jika simulasi lokasi rendahnya benar.

Tentu saja, kepercayaan terhadap keberadaan dan lokasi sistem cuaca tidak hanya rendah, namun model juga bisa lambat atau cepat dalam satu atau dua hari dalam kaitannya dengan kemajuan sistem di seluruh negeri.

XkartaSebuah startup peramalan cuaca dengan kecerdasan buatan telah meluncurkan sebuah proyek Pelacak gerhana matahari Memberikan prakiraan awan di sepanjang jalur gerhana.

Perusahaan ini adalah salah satu dari beberapa perusahaan yang telah mengembangkan model cuaca bertenaga AI, yang membuat prediksi dengan belajar mengenali pola dalam data cuaca historis, sementara model tradisional memproses persamaan matematika kompleks yang mewakili fisika atmosfer.

“Hal ini memungkinkan kami menghasilkan perkiraan global per jam yang sangat akurat dalam hitungan menit, bukan jam,” kata Vivek Ramavajala, CEO dan pendiri Excarta, melalui email. “Kami juga dapat memanfaatkan peningkatan kecepatan dan biaya untuk menghasilkan kumpulan prakiraan cuaca, yang sangat penting dalam mengukur ketidakpastian prakiraan cuaca dalam beberapa hari ke depan.”

A Rilis baru Perusahaan mengatakan perkiraannya bisa 20 persen lebih akurat dibandingkan model tradisional.

Berikut perkiraan model AI terkini untuk beberapa kota yang berada di jalur totalitas pada saat puncak gerhana:

• Dallas: 53 persen tutupan awan (+/- 20 persen ketidakpastian).
• Little Rock: 58% tutupan awan (+/- 15% ketidakpastian).
• Indianapolis: 54 persen tutupan awan (+/- 19 persen ketidakpastian).
• Cleveland: 55 persen tutupan awan (+/- 19 persen ketidakpastian).
• Buffalo: 53 persen tutupan awan (+/- 19 persen ketidakpastian).
• Burlington, Vermont: tutupan awan 47 persen (+/- 22 persen ketidakpastian).

(Angka ketidakpastian berarti, misalnya, Dallas diperkirakan memiliki tutupan awan antara 33 hingga 73 persen.)

Apakah prakiraan cuaca ini merupakan awal yang baik bagi mereka yang mengharapkan langit cerah? tidak tepat. Namun setidaknya masih ada beberapa hari lagi bagi kita untuk dapat menganggap serius prakiraan awan, dan keyakinan terhadap prakiraan tersebut mungkin tidak akan terlalu tinggi hingga satu atau dua hari sebelum tanggal 8 April.

The Washington Post akan meluncurkan perangkat lunak pelacakan prakiraan awan gerhananya sendiri pada hari Jumat, jadi pantau terus.