ABD Ulusal Bilim Vakfı Ulusal Atmosfer Araştırmaları Merkezi'nin (NSF NCAR) deneysel tahmin modeli, Eylül 2025 ortasında Kategori 5 seviyesindeki Süper Tayfun Ragasa'nın yoğunluğunu başarıyla öngördü. Bu tayfun, saatte 265 kilometreye ulaşan rüzgarlarıyla yılın en güçlü fırtınası oldu. Bu başarı, gelişmiş bilgisayar modellemesinin hava durumu tahminlerindeki dönüştürücü gücünü vurgulamaktadır.
NSF NCAR'nin yenilikçi bilgisayar modelleme yaklaşımı, Dünya atmosferini benzeri görülmemiş bir ayrıntıyla simüle eden 3.75 kilometrelik küresel tahminler üretti. Bu ince taneli çözünürlük, küresel ölçekteki gök gürültülü fırtınaları yakalayarak uzak hava sistemlerinin tropikal fırtınaların evrimini nasıl etkileyebileceğini ortaya koydu. NSF NCAR bilim insanı Falko Judt'un liderliğindeki bu çaba, "Temelde bu, havayı küresel ölçekte yüksek çözünürlüğe getiriyor. Bunun kasırgalar ve ani seller gibi aşırı olayların küresel ölçekte tahminini önemli ölçüde iyileştirebileceğine inanıyoruz" dedi. Deneysel tahminler, Atlantik kasırga sezonunun zirve yaptığı Eylül ayı boyunca yapıldı.
Ayın başında sakin geçmesine rağmen, NSF NCAR yaklaşımı Kasırga Gabrielle'in Atlantik üzerindeki hızlı yoğunlaşmasını yakalayarak etkinliğini gösterdi. Bu tahminleri üretmek için Judt, Ölçekler Arası Tahmin Modeli'ni (MPAS) kullandı. Odak noktası öncelikle Atlantik, doğu Pasifik ve batı Pasifik'teki tropikal siklonlardı, ancak aşırı yağış tahminindeki performansı da değerlendirmeyi amaçlıyordu. Bu çaba, NSF NCAR'nin önceki baharda başlattığı, orta enlem aşırı hava olaylarına odaklanan benzer bir girişime benziyor.
Mevcut çalışma, daha büyük ve daha uzun sürelerde gelişen tropikal siklonlara odaklanarak, hesaplama verimliliği için 3.75 kilometre çözünürlükle 120 saate kadar tahminler yürütüyor. MPAS gibi hava durumu modelleri, atmosferi bir grid sistemi kullanarak temsil eder ve atmosferik özellikleri simüle etmek için fizik yasalarını uygular. Daha yakın grid noktalarıyla gösterilen daha yüksek çözünürlük, genellikle daha doğru tahminlerle sonuçlanır. Judt, tüm küreyi yüksek çözünürlükte simüle etmenin, fırtınaları nerede meydana gelirlerse meydana gelsinler yakalamakla kalmayıp, tropikal siklonları oluşmadan önce öngörmeye de yardımcı olabileceğini belirtti. Bu, 7 ila 10 gün ileriye dönük daha doğru tahminlere yol açabilir.
Süper Tayfun Ragasa vakasında da durumun böyle olduğu görülüyor. Judt, "Beni en çok etkileyen şey, MPAS'ın fırtına oluşmadan önce bile bu sistemin süper tayfun olacağını tahmin etmesiydi" dedi. Bu tahminin, birçok operasyonel modelin öngöreceğinden daha erken ve daha iyi bir yoğunluk tahmini ile yapıldığını ekledi. Bu tür çabalar, yeni nesil yapay zeka hava durumu modellerinin eğitimi için de faydalı olabilir. MPAS tarafından üretilen yüksek çözünürlüklü, yüksek kaliteli veriler, daha kaba verilerle eğitilmiş mevcut yapay zeka modellerini önemli ölçüde geliştirecektir.
Süper Tayfun Ragasa'nın başarılı bir şekilde tahmin edilmesi ve izlenmesi, özellikle aşırı hava olayları için hava durumu tahminlerinin doğruluğunu ve zamanlılığını iyileştirme potansiyelini vurgulamaktadır. Bu teknoloji, gelecekteki hava durumu olaylarına karşı daha hazırlıklı olmamızı sağlayarak, hem bireyler hem de toplum için daha güvenli bir gelecek sunma potansiyeli taşımaktadır.