Nowcasting (meteorology)
नॉकास्टिंग विश्व मौसम विज्ञान संगठन के अनुसार, 2 घंटे तक की बहुत कम अवधि की मेसोस्केल अवधि पर और क्षेत्र के अन्य लेखकों के अनुसार छह घंटे तक मौसम का पूर्वानुमान है। यह पूर्वानुमान ज्ञात मौसम मापदंडों के समय में एक बहिर्वेशन है, जिसमें रिमोट सेंसिंग के माध्यम से प्राप्त तकनीकों का उपयोग करना शामिल है जो वायु द्रव्यमान के संभावित विकास को ध्यान में रखते हैं। इसलिए इस प्रकार के पूर्वानुमान में ऐसे विवरण शामिल हैं जिन्हें लंबी पूर्वानुमान अवधि में चलने वाले संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान (एन. डब्ल्यू. पी.) मॉडल द्वारा हल नहीं किया जा सकता है। मौसम विज्ञान में प्रिंसिपल नाउकास्टिंग वर्तमान मौसम की स्थिति को शुरू करने और 0 से 6 घंटे की अवधि के लिए एक्सट्रापोलेशन द्वारा पूर्वानुमान करने के लिए उपलब्ध सतह मौसम स्टेशन डेटा, विंड प्रोफाइलर डेटा और किसी भी अन्य मौसम डेटा का उपयोग करता है। इस समय सीमा में उचित सटीकता के साथ व्यक्तिगत तूफानों जैसी छोटी विशेषताओं का पूर्वानुमान लगाना संभव है। मौसम रडार प्रतिध्वनि और उपग्रह डेटा, जो क्लाउड कवरेज देते हैं, नाउकास्टिंग में विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे बहुत विस्तृत हैं और निरंतर आधार पर मौसम की व्यक्तिगत विशेषताओं के आकार, आकार, तीव्रता, गति और गति की दिशा चुनते हैं और सतह के मौसम स्टेशनों की तुलना में काफी बेहतर संकल्प लेते हैं। यह अगले कुछ घंटों के लिए एक पूर्वानुमानकर्ता द्वारा एक साधारण बहिर्वेशन हुआ करता था। लेकिन मेसोस्केल संख्यात्मक मौसम मॉडल के विकास के साथ, इन जानकारी को एक विशेषज्ञ प्रणाली में निगला जा सकता है ताकि संख्यात्मक मौसम भविष्यवाणी और स्थानीय प्रभावों को मिलाकर एक बेहतर पूर्वानुमान का उत्पादन किया जा सके जो आम तौर पर पहले से जाना संभव नहीं है। विभिन्न शोध समूहों, सार्वजनिक और निजी, ने ऐसे कार्यक्रम विकसित किए हैं। उदाहरण के लिए, फ्रांसीसी मौसम सेवा, मेटो-फ्रांस, वर्षा के क्षेत्रों को ठीक से मापने के लिए ए. एस. पी. आई. सी. नामक एक सॉफ्टवेयर का उपयोग कर रही है। अन्य उदाहरण हैं ऑटोनाउकेस्टर जिसे यूसीएआर द्वारा अल्पकालिक गति और गरज के विकास की भविष्यवाणी करने के लिए विकसित किया गया है, राइकेन एडवांस्ड इंस्टीट्यूट फॉर कम्प्यूटेशनल साइंस द्वारा एक प्रयोगात्मक तकनीक का 3डी नाउकास्टिंग और Tomorrow.io (पूर्व में क्लाइमेसेल) जैसी निजी फर्में अपने स्वामित्व वाले हाइपरकास्ट सॉफ्टवेयर का उपयोग करके 300-500 मीटर भू-स्थानिक रिज़ॉल्यूशन पर वर्षा के प्रकार और तीव्रता का नाउकास्टिंग करने के लिए उपयोग करते हैं। किसी विशेष बादल या बादलों के समूह से वर्षा की तीव्रता का अनुमान लगाया जा सकता है, जो इस बात का बहुत अच्छा संकेत देता है कि बाढ़, नदी में सूजन आदि की उम्मीद है या नहीं। निर्मित स्थान, जल निकासी और सामान्य रूप से भूमि के उपयोग के क्षेत्र के आधार पर, एक पूर्वानुमान चेतावनी जारी की जा सकती है। इस प्रकार नाउकास्टिंग का उपयोग सार्वजनिक सुरक्षा, बर्फ हटाने जैसे मौसम संवेदनशील संचालन, टर्मिनल और एन-रूट वातावरण दोनों में विमानन मौसम पूर्वानुमान, समुद्री सुरक्षा, जल और बिजली प्रबंधन, अपतटीय तेल ड्रिलिंग, निर्माण उद्योग और अवकाश उद्योग के लिए किया जाता है। नाउकास्टिंग की ताकत इस तथ्य में निहित है कि यह तूफान की शुरुआत, वृद्धि, गति और अपव्यय के स्थान-विशिष्ट पूर्वानुमान प्रदान करता है, जो एक विशिष्ट स्थान पर लोगों द्वारा एक निश्चित मौसम की घटना के लिए विशिष्ट तैयारी की अनुमति देता है। नाउकास्टिंग को उप-सहारा अफ्रीका जैसे रेगिस्तानी क्षेत्रों में भारी मूल्य के रूप में पहचाना जाता है, जहां तेजी से बदलती मौसम की स्थिति आबादी और आर्थिक गतिविधि पर नाटकीय प्रभाव डाल सकती है, जिसे प्रारंभिक चेतावनी से कम किया जा सकता है। अनुसंधान अल्पकालिक पूर्वानुमान उतना ही पुराना है जितना कि मौसम का पूर्वानुमान। उन्नीसवीं शताब्दी के दौरान, पहले आधुनिक मौसम विज्ञानी सतह के मानचित्रों पर कम दबाव प्रणालियों और एंटीसाइक्लोन की गति की भविष्यवाणी करने के लिए बहिर्वेशन विधियों का उपयोग कर रहे थे। शोधकर्ताओं ने बाद में वातावरण में द्रव गतिकी के नियमों को लागू किया और एन. डब्ल्यू. पी. विकसित किया जैसा कि हम आज जानते हैं। हालाँकि, मौसम संबंधी आदिम समीकरणों के डेटा रिज़ॉल्यूशन और पैरामीटराइजेशन अभी भी समय और स्थान में छोटे पैमाने के अनुमानों के बारे में अनिश्चितता छोड़ते हैं। रिमोट सेंसिंग साधनों का आगमन, जैसे कि रडार और उपग्रह, और कंप्यूटर का अधिक तेजी से विकास, उस अंतर को भरने में बहुत मदद करता है। उदाहरण के लिए, डिजिटल रडार प्रणालियों ने 1980 के दशक के अंत से उपयोगकर्ताओं को ट्रैक किए गए प्रत्येक तूफान की विस्तृत जानकारी प्राप्त करने की क्षमता प्रदान करते हुए आंधी-तूफान पर नज़र रखना संभव बना दिया। उन्हें पहले प्रणाली में पूर्व-क्रमादेशित विशेषताओं के एक समूह के साथ वर्षा के कच्चे डेटा का मिलान करके पहचाना जाता है, जिसमें क्षैतिज में संगठन और ऊर्ध्वाधर में निरंतरता के संकेत शामिल हैं। एक बार तूफ़ान कोशिका की पहचान हो जाने के बाद, गति, तय की गई दूरी, दिशा और आगमन का अनुमानित समय (ई. टी. ए.) सभी को ट्रैक किया जाता है और बाद में उपयोग करने के लिए दर्ज किया जाता है। 2017 में, निष्क्रिय संवेदन साधनों के आगमन, जैसे कि वायरलेस नेटवर्क, ने नाउकास्टिंग को और भी आगे बढ़ाने में मदद की। हर मिनट निवेश प्राप्त करना और अल्पकालिक पूर्वानुमान में अधिक सटीकता प्राप्त करना संभव हो गया। कई देशों ने नाउकास्टिंग कार्यक्रम विकसित किए हैं जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है। विश्व मौसम विज्ञान संगठन (डब्ल्यू. एम. ओ.) इन प्रयासों का समर्थन करता है और विभिन्न अवसरों पर ऐसी प्रणालियों के परीक्षण अभियान आयोजित करता है। उदाहरण के लिए, सिडनी और बीजिंग में ओलंपिक खेलों के दौरान, कई देशों को खेलों का समर्थन करने के लिए अपने सॉफ्टवेयर का उपयोग करने के लिए आमंत्रित किया गया था। इस विषय को संबोधित करने वाले कई वैज्ञानिक सम्मेलन। 2009 में, डब्ल्यू. एम. ओ. ने नाउकास्टिंग को समर्पित एक संगोष्ठी का भी आयोजन किया है। संदर्भ आगे पढ़ने के लिए एक्सट्रापोलेशन कंप्यूटर सिमुलेशन वेदर रॉक भी देखें, एक मज़ेदार नाउकास्टिंग बाहरी लिंक मौसम की भविष्यवाणी