Pada pertengahan September 2025, model eksperimental dari National Science Foundation National Center for Atmospheric Research (NSF NCAR) AS, yang dikenal sebagai Model for Prediction Across Scales (MPAS), berhasil memprediksi perkembangan Super Taifun Ragasa. Taifun ini kemudian menguat menjadi badai Kategori 5 dengan kecepatan angin mencapai 165 mph, menjadikannya badai terkuat tahun itu.
Pendekatan pemodelan komputer inovatif dari NSF NCAR ini menghasilkan prakiraan global waktu nyata dengan resolusi 3,75 kilometer. Resolusi tinggi ini memungkinkan simulasi atmosfer Bumi secara detail, menangkap badai petir di seluruh dunia, dan mengidentifikasi bagaimana sistem cuaca yang jauh dapat memengaruhi evolusi badai tropis. Falko Judt, seorang ilmuwan NSF NCAR yang memimpin upaya ini, menyatakan bahwa model ini membawa cuaca ke "definisi tinggi" secara global, yang diyakini dapat meningkatkan prediksi peristiwa ekstrem seperti badai dan banjir bandang.
Prakiraan eksperimental ini berjalan sepanjang September, bertepatan dengan puncak musim badai Atlantik. Meskipun awal bulan relatif tenang, pendekatan NSF NCAR terbukti efektif dengan menangkap intensifikasi cepat Badai Gabrielle di Atlantik. Model MPAS menggunakan sistem grid unik yang memungkinkan simulasi atmosfer dengan resolusi bervariasi, dari skala global hingga regional yang sangat detail. Fleksibilitas ini menjembatani kesenjangan antara pemodelan cuaca regional beresolusi tinggi dan pemodelan iklim global beresolusi rendah.
Kemampuan model ini untuk memprediksi badai bahkan sebelum terbentuk, seperti yang terlihat pada Super Taifun Ragasa, menunjukkan potensi luar biasa untuk meningkatkan akurasi dan ketepatan waktu prakiraan, bahkan hingga 7 hingga 10 hari ke depan. Kemajuan dalam pemodelan cuaca beresolusi tinggi seperti MPAS sangat penting dalam menghadapi peningkatan frekuensi dan intensitas kejadian cuaca ekstrem akibat perubahan iklim global. Model seperti MPAS tidak hanya membantu dalam prediksi badai tropis tetapi juga dapat mendukung pengembangan model cuaca berbasis kecerdasan buatan (AI) di masa depan dengan menyediakan data berkualitas tinggi. Kemampuan prediksi yang akurat dari model-model canggih ini memberikan harapan baru dalam mitigasi risiko bencana hidrometeorologi dan peningkatan ketahanan masyarakat terhadap ancaman iklim. Data dari model ini juga dapat digunakan untuk memahami bagaimana perubahan iklim memengaruhi pola cuaca, seperti peningkatan intensitas badai dan curah hujan ekstrem, yang merupakan tantangan global yang semakin mendesak.