সুপার টাইফুন রাগাসার পূর্বাভাসে এনএসএফ এনসিএআর-এর পরীক্ষামূলক মডেলের সাফল্য

সেপ্টেম্বর ২০২৫-এর মাঝামাঝি সময়ে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ন্যাশনাল সায়েন্স ফাউন্ডেশন ন্যাশনাল সেন্টার ফর অ্যাটমোস্ফিয়ারিক রিসার্চ (NSF NCAR)-এর একটি পরীক্ষামূলক পূর্বাভাস মডেল সুপার টাইফুন রাগাসার (Super Typhoon Ragasa) পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হয়েছিল। এই ঘূর্ণিঝড়টি পরবর্তীতে ক্যাটাগরি ৫-এ উন্নীত হয়, যার বাতাসের গতিবেগ ছিল ঘণ্টায় ১৬৫ মাইল, এবং এটি বছরের সবচেয়ে শক্তিশালী ঝড় হিসেবে পরিচিতি লাভ করে।

NSF NCAR-এর উদ্ভাবনী কম্পিউটার মডেলিং পদ্ধতি ৩.৭৫-কিলোমিটার রেজোলিউশনে রিয়েল-টাইম গ্লোবাল পূর্বাভাস তৈরি করেছে, যা পৃথিবীর বায়ুমণ্ডলকে অভূতপূর্ব বিশদে অনুকরণ করতে সক্ষম। এই সূক্ষ্ম-স্কেল রেজোলিউশন বিশ্বব্যাপী বজ্রঝড়গুলিকে চিহ্নিত করতে এবং দূরবর্তী আবহাওয়া ব্যবস্থাগুলি কীভাবে গ্রীষ্মমন্ডলীয় ঝড়ের বিবর্তনকে প্রভাবিত করতে পারে তা প্রকাশ করতে সাহায্য করেছে। NSF NCAR-এর বিজ্ঞানী ফালকো জুডট (Falko Judt) এই প্রচেষ্টার নেতৃত্ব দিয়েছেন এবং বলেছেন, "আমরা বিশ্বাস করি এটি বিশ্বব্যাপী হারিকেন এবং আকস্মিক বন্যার মতো চরম ঘটনাগুলির পূর্বাভাসকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে।"

এই পরীক্ষামূলক পূর্বাভাসগুলি সেপ্টেম্বরের পুরো মাস জুড়ে চালানো হয়েছিল, যা আটলান্টিক হারিকেন মৌসুমের শীর্ষে ছিল। মাসের শুরুতে শান্ত থাকলেও, NSF NCAR-এর পদ্ধতি আটলান্টিকের হারিকেন গ্যাব্রিয়েলের (Hurricane Gabrielle) দ্রুত তীব্রতা বৃদ্ধিতে তার কার্যকারিতা প্রমাণ করেছে। এই পূর্বাভাসগুলি তৈরি করতে, জুডট ডেরেকো সুপারকম্পিউটার (Derecho supercomputer) ব্যবহার করে NSF NCAR-ভিত্তিক মডেল ফর প্রেডিকশন অ্যাক্রস স্কেলস (MPAS) প্রয়োগ করেছেন। প্রধান ফোকাস ছিল আটলান্টিক, পূর্ব প্রশান্ত মহাসাগরীয় এবং পশ্চিম প্রশান্ত মহাসাগরীয় অঞ্চলের গ্রীষ্মমন্ডলীয় ঘূর্ণিঝড়গুলির উপর, পাশাপাশি চরম বৃষ্টিপাতের পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে এর কার্যকারিতা মূল্যায়ন করা।

এই প্রচেষ্টাটি পূর্ববর্তী বসন্তে NSF NCAR দ্বারা চালু করা অনুরূপ একটি উদ্যোগের সঙ্গে তুলনীয়। সেই সময়, বিজ্ঞানীরা মূলত মধ্য-অক্ষাংশের চরম আবহাওয়ার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে ৬০ ঘন্টা পর্যন্ত ৩-কিলোমিটার রিয়েল-টাইম পূর্বাভাস চালানোর জন্য MPAS ব্যবহার করেছিলেন। গ্রীষ্মমন্ডলীয় ঘূর্ণিঝড়গুলির উপর বর্তমান ফোকাস, যা বৃহত্তর এবং দীর্ঘ সময় ধরে বিকশিত হয়, সেগুলির জন্য গণনামূলক দক্ষতার জন্য কিছুটা কম রেজোলিউশন (৩.৭৫ কিলোমিটার) সহ ১২০ ঘন্টা পর্যন্ত পূর্বাভাস চালানো হচ্ছে।

MPAS-এর মতো আবহাওয়া মডেলগুলি একটি গ্রিড সিস্টেম ব্যবহার করে বায়ুমণ্ডলকে উপস্থাপন করে এবং বায়ুমণ্ডলীয় বৈশিষ্ট্যগুলি অনুকরণ করতে পদার্থবিজ্ঞানের সূত্রগুলি প্রয়োগ করে। উচ্চতর রেজোলিউশন, যা কাছাকাছি গ্রিড পয়েন্ট দ্বারা নির্দেশিত হয়, সাধারণত আরও নির্ভুল পূর্বাভাস প্রদান করে। তবে, ডেটা অ্যাসিমিলশন (data assimilation) প্রাথমিক বায়ুমণ্ডলীয় উপস্থাপনার নির্ভুলতার ক্ষেত্রেও একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। জুডট উল্লেখ করেছেন যে বিশ্বকে উচ্চ রেজোলিউশনে অনুকরণ করা কেবল ঝড় যেখানেই ঘটুক না কেন তা শনাক্ত করতে পারবে না, বরং ঘূর্ণিঝড় তৈরি হওয়ার আগেই তা পূর্বাভাস দিতেও সাহায্য করতে পারে। এটি ৭ থেকে ১০ দিন পর্যন্ত আরও নির্ভুল পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হতে পারে। সুপার টাইফুন রাগাসার ক্ষেত্রেও এটি প্রযোজ্য বলে মনে হচ্ছে। জুডট পর্যবেক্ষণ করেছেন, "আমার কাছে যা দাঁড়িয়েছে তা হলো, ঝড় তৈরি হওয়ার আগেই MPAS এটিকে একটি সুপার টাইফুন হিসেবে পূর্বাভাস দিয়েছিল।" তিনি আরও যোগ করেছেন যে এই পূর্বাভাসটি অনেক অপারেশনাল মডেলের চেয়ে আগে এবং উন্নত তীব্রতার পূর্বাভাস সহকারে এসেছিল।

এই ধরনের প্রচেষ্টা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) নতুন প্রজন্মের আবহাওয়া মডেলগুলির প্রশিক্ষণের জন্যও উপকারী হতে পারে। MPAS দ্বারা উত্পন্ন উচ্চ-রেজোলিউশন, উচ্চ-মানের ডেটা বর্তমান AI মডেলগুলিকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করবে যা অপেক্ষাকৃত কম রেজোলিউশনের ডেটার উপর প্রশিক্ষিত। সুপার টাইফুন রাগাসার সফল পূর্বাভাস এবং ট্র্যাকিং উন্নত নির্ভুলতা এবং সময়োপযোগী আবহাওয়ার পূর্বাভাসের সম্ভাবনা তুলে ধরেছে, বিশেষ করে চরম ঘটনাগুলির ক্ষেত্রে।