Bu makale, hava durumu modellerinin çeşitli yönlerini ele alacaktır, bunlar arasında şunlar yer almaktadır:

Bir örnekle başlayalım: Yarın saat 14:00'te, Avrupa hava modeli ECMWF Wight Adası'nda rüzgarın doğudan 15 knot hızla eseceğini tahmin edebilir. Bu tür bir rüzgar tahmininin nasıl hesaplandığı ve daha genel olarak sayısal bir hava modelinin nasıl çalıştığı merak konusu olabilir. Ayrıca, Amerikan modeli GFS gibi başka bir model farklı bir şey tahmin edebilir, bu da herkes için kafa karıştırıcı olabilir.

Bu makale, hava durumu modellerinin nasıl tasarlandığını ve nasıl çalıştığını ayrıntılı olarak ele alacaktır. Bu kavramları anlayarak, denizciler sayısal hava tahminlerini daha iyi yorumlayabilecek ve farklı modelleri karşılaştırabilecek, böylece denizde daha iyi ve daha güvenli kararlar alabileceklerdir.

Hava tahmin modelleri aynı konum için genellikle farklı tahminler üretir ve bu durum denizciler için kafa karıştırıcı olabilir. Örneğin, yarın saat 14:00'te Avrupa hava tahmin modeli ( ECMWF ) Wight Adası'nda doğudan 15 knot rüzgar tahmin ederken, Amerikan modeli (GFS) farklı bir şey tahmin edebilir. Peki bu tahminler nasıl oluşturuluyor ve modeller neden bazen çelişiyor?

Bu makale, sayısal hava modellerinin nasıl tasarlandığını ve nasıl çalıştığını inceliyor. Bu kavramları anlayarak, denizciler tahminleri daha iyi yorumlayabilir, farklı modelleri karşılaştırabilir ve denizde daha güvenli, daha bilinçli kararlar alabilirler.

Hava modelleri karmaşık bir konu, bu yüzden basit bir karşılaştırmayla başlayalım. Sayısal hava tahmini " kek pişirmeye " benziyor.

Şimdi bu dört adımı detaylı olarak inceleyelim:

Gelecekteki hava durumunu tahmin etmek için öncelikle mevcut hava durumunu bilmeniz gerekir.
Bu sizin başlangıç ​​noktanız ve hava durumu modeli bu başlangıç ​​durumundan itibaren meydana gelecek değişimi hesaplayacaktır. Meteorolojide bu başlangıç ​​noktasına Başlangıç ​​Koşulları denir ve atmosferin şu anki durumunun bir anlık görüntüsü olarak özetlenebilir.

Atmosferin mevcut durumunu bilmek, rüzgar hızı, rüzgar yönü, basınç, sıcaklık ve nem gibi tüm hava parametrelerini ölçmemiz gerektiği anlamına gelir. Bu, yalnızca yüzeyde değil, aynı zamanda yüksek irtifada da, dünya çapında her yerde yapılmalıdır. Aşağıdaki resimde gösterildiği gibi, bu karmaşık görev için karasal istasyonlar, şamandıralar, gemiler, uçaklar, uydular ve daha birçok alet kullanılmaktadır.

Yukarıdaki görüntü etkileyici, ancak gerçek şu ki, belirli bir zamandaki atmosferin durumu, eksik veriler veya hava durumu ölçüm cihazlarının hassasiyetinin yetersizliği nedeniyle mükemmel bir şekilde bilinemez. Özetle, başlangıç ​​koşullarının doğruluğundaki yetersizlik, sayısal hava tahminlerinin mükemmel derecede doğru olamamasının ve tahminlerin %100 doğru olamamasının nedenlerinden biridir.

Özetlemek gerekirse, mükemmel başlangıç ​​koşullarına, yani mükemmel malzemelere sahip olmadan mükemmel bir tahmin, yani mükemmel bir pasta yapamazsınız.

Başlangıç ​​koşullarının oluşturulması da karmaşık bir süreçtir ve farklı hava durumu kurumları, aynı atmosferi aynı anda temsil etmek için farklı başlangıç ​​koşulları oluştururlar.
​
Örneğin, GFS ve ECMWF adlı iki hava durumu modeli, başlangıç ​​koşullarını oluşturmak için aynı enstrüman verilerinin çoğunu kullansalar bile, farklı başlangıç ​​koşulları ortaya koymaktadırlar. Bu, GFS ve ECMWF farklılık göstermesinin nedenlerinden biridir. Ayrıca, ek bir bilgi olarak, PredictWind bu iki farklı başlangıç ​​koşulunu kullanarak iki farklı özel model üretmektedir:

Son olarak, Başlangıç ​​Koşulları, UTC zamanı kullanılarak belirli zamanlarda günlük olarak oluşturulur. Genellikle 0 UTC veya 12 UTC olarak adlandırılırlar.

​ Başlangıç ​​koşulları daha sonra model zaman adımı olarak adlandırılan, biraz daha sonraki hava durumunu tahmin etmek için kullanılır ve bu tek bir denklemle özetlenebilir:

Bu denklem, zamanın 0'a eşit olduğu noktadan, yani şu anki 0 UTC'den başlar. Diyelim ki 1 dakika sonraki hava tahmini, Başlangıç ​​Koşullarının hava durumuna, meydana gelebilecek tüm zorlayıcı etkenlerin zaman adımıyla (örneğin 1 dakika) çarpımını temsil eden bir F(A) terimi eklenerek elde edilir ve bu da bir dakika içindeki hava değişimini ifade eder. Daha sonra, 10 günlük bir tahmin elde edene kadar bir sonraki dakika ve ondan sonraki dakika için devam ederiz.

Aşağıdaki paragrafta, hava durumu modelinin kalbini oluşturan fizik denklemi olan F fonksiyonu ele alınacaktır.

Atmosfer, tek seferde simüle edilemeyecek kadar büyük ve karmaşık olduğundan, bilim insanları onu 3 boyutlu bir ızgaraya bölüyorlar. Atmosferi, dev bir Rubik Küpü gibi minik küplere ayırdığınızı hayal edin. Her küp, atmosferin küçük bir parçasını temsil eder ve model, her birinin içinde neler olup bittiğini hesaplar.

Küpün belirli bir uzunluğu vardır ve bu uzunluk hava durumu modelinin çözünürlüğünü temsil eder. Derece veya kilometre cinsinden verilebilir. Örneğin, ECMWF modelinin çözünürlüğü 0,1° veya 9 kilometredir.

Hava durumu modeli, her bir küpün zaman içinde nasıl değişeceğini tahmin etmek için matematiksel denklemler kullanır. Bu denklemler, Newton'un hareket yasaları ve termodinamik yasaları gibi fizik yasalarına dayanmaktadır. Bu denklemler aşağıdaki görselde sunulmuştur.

Bu denklemler göz korkutucu görünebilir, ancak tüm hava modelleri tarafından kullanıldıkları için hayati önem taşırlar. Bu denklemleri ayrıntılı olarak anlamak gerekli değildir, ancak bazı terimlerin temel düzeyde anlaşılması, okuyucunun bir hava modelini kara kutu gibi görmemesine yardımcı olabilir.

İlgilenen okuyucular için aşağıya iki video ve bir makale ekledik, ancak dilerseniz doğrudan 1c bölümüne geçebilirsiniz.

Bilgisayar, her bir ızgara noktası ve her zaman adımı için simülasyonu çalıştırarak, atmosferin zaman içinde dünyanın her yerinde nasıl evrimleştiğini hesaplar. Bu işlem, toplam tahmin süresine (örneğin ECMWF için 10 gün) ulaşılana kadar bir sonraki zaman adımı için tahmini güncelleyerek tekrar tekrar yapılır. Model çıktısı genellikle basitleştirilir ve her saat başı dağıtılır (modelin zaman adımı çok daha kısa, birkaç dakika civarında olsa bile). Bu modelleri çalıştırmak için çok büyük bilgisayarlara ihtiyaç duyulur; aşağıdaki resme bakın.

10 günlük hava tahmininin hesaplanması birkaç saat sürer ve bu, 0 GMT'deki başlangıç ​​koşullarını kullanan tahminin 0 GMT'de mevcut olmamasının nedenlerinden biridir. Genellikle birkaç saat gerekir ve GFS 0 GMT tahmini 4:40 GMT'de, daha yüksek çözünürlüğe sahip ECMWF için ise daha sonra 7 GMT'de mevcuttur. Bu gecikme ayrıca başlangıç ​​koşulları dosyalarının oluşturulması, çıktının işlenmesi ve tahminin PredictWind veya diğer hava durumu şirketlerine dağıtılması için geçen süreden de kaynaklanmaktadır.

PredictWind, müşterinin en son tahmini almak için ne kadar beklemesi gerektiğini bilmesi için mevcut ve bir sonraki model güncelleme zamanını kolayca belirlemeyi sağlayan bir araç geliştirdi.
​

Model güncelleme zamanları hakkında daha fazla bilgi için, Model Güncelleme Zamanları (GMT) bölümüne bakın.

Tahmin çıktısı, GRIB (Gridded Binary) adı verilen ve şu şekilde düzenlenmiş bir formatta dağıtılır:

Aşağıda bazı modeller için bunu özetleyen bir tablo bulunmaktadır :

PredictWind, GFS ve ECMWF modellerinden hava durumu verilerini günde iki kez (0 UTC ve 12 GMT çalıştırmaları) indirir. Modeller ayrıca 6 UTC ve 18 UTC'de de çalıştırılır, ancak bu zamanlarda kullanılan başlangıç ​​koşulları daha düşük çözünürlüğe sahiptir ve PredictWind tarafından dağıtılmaz.

Birinci bölümde, tüm dünya için hava durumunu tahmin eden küresel modelleri sunduk. Bu modeller, Atlantik Okyanusu'nu geçen büyük bir alçak basınç sistemi ve ona bağlı rüzgarlar gibi büyük hava olaylarını tahmin etmek için mükemmeldir.

Ancak, büyük ölçekleri nedeniyle, bu tür modeller yerel deniz meltemi veya iki tepe arasındaki rüzgar hızı ivmesi gibi yerel hava koşullarını yakalayamazlar. Bu sorunu çözmek için bölgesel modeller geliştirilmiştir. Bu bölgesel modeller, genellikle bir ülke olmak üzere belirli bir alana odaklanır ve bu daha küçük alanı, yerel etkileri yakalamalarına olanak tanıyan daha yüksek bir çözünürlükte tahmin eder.

Bölgesel / Mezoskal Modeller (Daha yüksek çözünürlük, kısa vadeli tahminler)

PredictWind, PWG ve PWE 1 km olarak adlandırılan iki bölgesel model geliştirmiştir. Bu modeller hakkında daha fazla bilgi edinmek için buraya tıklayın.
​
Bu modeller belirli bir ülkeyle sınırlı olmayıp, dünya çapında yelken sporu için popüler olan kıyı şeritlerine odaklanmaktadır. Kapsanan bölgeler arasında ABD, Avrupa, Avustralya, Yeni Zelanda kıyı şeritlerinin tamamı ve daha birçok yer bulunmaktadır.
​
Ayrıntılar için lütfen Tahmin Modeline Göre PredictWind Dünya Çapındaki Kapsama Haritası'na bakın.

Aşağıdaki rüzgar haritası ABD, Newport konumuna aittir. Harita, bir modeli ( GFS 25km ) sol tarafa, diğer modeli ( PWG 1km ) sağ tarafa yerleştirmenizi sağlayan bölünmüş ekran özelliğini (kırmızıyla vurgulanmış geçiş düğmesi) kullanmaktadır.
​

PWG, kuzey rüzgarının kara ve su kanallarıyla nasıl etkileşimde bulunduğunu açıkça gösterirken, GFS düşük çözünürlüğü nedeniyle bu bilgiyi veremez.

Model çözünürlüğü hakkında daha fazla bilgi edinmek için harika bir video burada:

Şimdiye kadar deterministik hava modellerini ele aldık. Bu modeller tek bir başlangıç ​​koşulu kümesi alır ve tek bir tahmin çözümü verir. Bu yöntem en doğru olanıdır ve kısa ila orta vadede, yani birkaç gün içinde iyi sonuç verir. Bununla birlikte, tahmin doğruluğu zamanla azalır, bu nedenle 'Ensemble' adı verilen başka bir hava modeli türü kullanılabilir.

Topluluk tabanlı hava modeli farklı bir yaklaşım benimser. Tek bir tahmin yerine, her biri başlangıç ​​koşullarında ve fizikte küçük değişiklikler içeren birçok farklı simülasyon (topluluk üyeleri olarak adlandırılır) çalıştırır (örneğin, ECMWF ENS). Bu, olası hava sonuçlarının aralığını ortaya çıkarmaya yardımcı olur ve özellikle uzun vadeli tahminler ve aşırı hava olayları için tahminleri daha güvenilir hale getirir.
​

Tahmin edilmesi çok zor olan kasırgaları izlemek için topluluk modelleri kullanılır. Aşağıdaki her sarı çizgi, bir topluluk üyesi için kasırga merkezinin izini göstermektedir. Bu tür bir grafiğe bazen "spagetti" grafiği denir. Sarı izler gruplanmış ve birbirine yakınsa, kasırganın bu yamayı takip etme olasılığı yüksektir. Sarı izler gruplanmamış ve birbirinden ayrışmışsa, kasırganın izi konusunda büyük bir belirsizlik vardır.
​

PredictWind, 10 günden daha uzun süreli hava durumu rotalamaları için ECMWF deterministik modelinin ötesine geçen Ensemble yöntemini kullanır.

Hava durumu rotanız 10 günden uzun sürüyorsa, 10 gün sonraki hava durumu rotasının hesaplaması, Ensemble tahmininin bir üyesi kullanılarak yapılacaktır. Bu, örneğin 10 günden uzun sürecek bir Atlantik geçişi için faydalıdır. Rota sizi okyanusun ortasında bitirmek yerine Karayipler'deki varış noktanıza götürecektir.

Kısa vadeli tahminler (36 saate kadar) için, PredictWind'in PWG ve PWE 1km gibi yüksek çözünürlüklü modelleri veya AROME, HRRR ve NAM gibi yerel modellerin yanı sıra ECMWF ve GFS gibi küresel modeller, ayrıntılı rüzgar ve dalga bilgileri sağlar. Daha uzun vadeli planlama (7-10 güne kadar) için, ECMWF , UKMO ve PredictWind'in kendi modelleri de dahil olmak üzere küresel modeller, gelişen eğilimleri belirlemeye ve tahmin güvenilirliğini değerlendirmeye yardımcı olur.

Birden fazla model sunuyoruz çünkü sürekli olarak en doğru sonucu veren tek bir model yok. Performans, konuma ve koşullara bağlı olarak değişebilir; bazen bir model daha iyi performans gösterirken, diğeri öne geçebilir. Tüm modeller benzer desenler gösteriyorsa, tahmine daha fazla güvenebilirsiniz. Eğer büyük farklılıklar gösteriyorlarsa, bu durumun daha fazla belirsiz olduğunun bir işaretidir.

Her zaman mevcut en yüksek çözünürlüklü haritaları incelemek en iyisidir; daha yüksek çözünürlük genellikle daha doğru bir tahmin anlamına gelir. Tahmini yerel gözlem istasyonları ve kendi görsel/enstrüman verilerinizle karşılaştırmak da yardımcı olabilir. Örneğin, PWG güneyden 25 knot rüzgar ve yağmur tahmin ediyorsa ve tam olarak bunu yaşıyorsanız, muhtemelen iyi bir iş çıkarıyor demektir ve kısa vadede daha fazla güvenilmelidir.

Ulusal bir hava tahmin merkezinden model doğruluk oranlarını buradan kontrol edebilirsiniz:
👉 Model Doğrulama Teknik Raporu

Sadece 1-2 modelle hangisine güveneceğinizi bilmek zor olabilir, ancak 9 modele kadar erişimle fikir birliğini tespit etmek ve daha bilinçli kararlar almak daha kolaydır.

Her bir modelin neyi temsil ettiğini daha iyi anlamak için şu yardım makalesine göz atın:
👉 PredictWind Model Terminolojisi

Seyir halindeyken, hava durumu rotanızı günde en az iki kez güncellemenizi öneririz. Ayrıca, bulunduğunuz bölgedeki canlı gözlemleri izleyerek hangi modelin mevcut koşullara en uygun şekilde ilerlediğini görebilirsiniz.

Tahmini günde en az iki kez kontrol etmelisiniz. PredictWind'in küresel modelleri her 12 saatte bir güncellenirken, bazı bölgesel modeller daha sık güncellenmektedir. Güncelleme zamanlarının tam listesi için bu makaleye göz atın:
👉 Tahmin Güncelleme Saatleri (GMT)

ECMWF ENS gibi topluluk modelleri, Bu, belirsizliği değerlendirmeye ve 7-10 günden daha uzun vadeli planlama için olası hava durumu eğilimlerini belirlemeye yardımcı olur. Deniz koşulları öncelikli bir endişe kaynağıysa, WW3 (WaveWatch III) veya RTOFS gibi dalga ve okyanus modelleri, dalga yükseklikleri, okyanus akıntıları ve deniz yüzeyi sıcaklıkları hakkında ayrıntılı tahminler sunar.
​

Deniz yolculuğu planlanırken birkaç önemli hava parametresi izlenmelidir. Rüzgar hızı ve yönü, seyir verimliliğini, yakıt tüketimini ve gemi stabilitesini etkilediği için çok önemlidir. Dalga yüksekliği ve periyodu denizin ne kadar dalgalı olacağını belirlerken, okyanus akıntıları ve gelgitler navigasyonu ve yakıt verimliliğini etkiler. Kasırgalar ve şiddetli hava koşulları da dahil olmak üzere fırtınalar ve şiddetli hava olayları ciddi riskler oluşturabilir, bu nedenle gelişimlerini takip etmek çok önemlidir. Görüş mesafesi ve sis de, özellikle yoğun veya dar su yollarında seyrederken önemli faktörlerdir.
​

Tahmin verilerini uygularken, eğilimleri ve tutarsızlıkları belirlemek için birden fazla modeli karşılaştırmak en iyisidir. Özellikle uzun mesafeli yolculuklar için belirsizliği değerlendirmek amacıyla toplu tahminler kullanılmalıdır. Deniz koşulları hızla değişebileceğinden, güvenli seyir sağlamak için sık sık güncellemeler gereklidir. Tahmin edilen rüzgar, dalga ve fırtınalara göre rota ve zamanlamayı ayarlamak hem güvenliği hem de verimliliği optimize etmeye yardımcı olur.
​

Doğru hava durumu modellerini kullanarak ve temel parametreleri izleyerek, denizciler bilinçli kararlar verebilir, riskleri en aza indirebilir ve daha sorunsuz, daha verimli yolculuklar sağlayabilirler.

Bu makalenin başından beri gördüğümüz gibi, sayısal hava tahmini, havanın nasıl değişeceğini hesaplamak için sabit bir kurallar kümesi, yani meteorolojinin fiziksel denklemlerini kullanır.
​

Günümüzde yapay zekâ (YZ) dünyayı kasıp kavuruyor ve hava tahminleri de dahil olmak üzere birçok alanı etkiliyor. Yapay zekâ destekli hava tahmini, sayısal hava tahminlerinden tamamen farklı bir yaklaşım kullanıyor.
​
Yapay zekâ modellerinde fizik denklemleri veya meteoroloji kuralları bulunmaz. Bunun yerine, yapay zekâ modeline öncelikle çok sayıda geçmiş hava durumu verisi verilir; bu da modelin hava durumunu nasıl tahmin edeceğini öğrenmesini sağlar. Bu biraz kafa karıştırıcı olabilir, bu yüzden yapay zekâ hava durumu modelinin temel kavramını anlamak için basit bir benzetme yapalım.

Örneğin, her gün sabah 5'te iskeleden balık tutmaya giden yaşlı bir balıkçıyı ele alalım. Son 40 yıldır denize açılmanın getirdiği tüm bilgisiyle, bir sabah iskelede onunla karşılaşırsanız ve ona bugün rüzgarlı olup olmayacağını sorarsanız, "Saat 10'da iskeleye döndüğümde kuzeydoğudan 10 knot rüzgar esecek diye tahmin ediyorum" diyebilir. Kafasında herhangi bir sayısal hava modeli çalıştırmadan, bunun yerine sezgisel olarak şimdiki hava durumunu geçmişte yaşadığı benzer günlerle karşılaştırır. Basitçe söylemek gerekirse, deneyimi, tamamen yaşadığı tarihsel verilere dayanarak bir tahmin yapmasını sağlar.

Yapay zekâ destekli hava tahmini biraz benzer olsa da, ölçek açısından bazı belirgin farklılıklar mevcut. Tarihsel hava verileri trilyonlarca veri noktasından oluşurken, yapay zekâ modeli milyonlarca parametreden oluşuyor. Ek olarak, yapay zekâ modeli, gelecekteki hava koşullarını tahmin etmek için gözlemlenen verilerdeki mekansal kalıpları kullanıyor. Şimdi bunu daha detaylı açıklayalım.

ERA5, Avrupa Orta Menzilli Hava Tahminleri Merkezi ( ECMWF ) tarafından üretilen küresel bir yeniden analiz veri setidir. 1950'den günümüze kadar saatlik hava ve iklim verileri sağlar ve yaklaşık 31 km'lik bir uzamsal çözünürlükle tüm gezegeni kapsar. ERA5, geçmiş hava koşullarını doğru bir şekilde yeniden oluşturmak için uydulardan, hava istasyonlarından ve şamandıralardan elde edilen gözlemleri gelişmiş sayısal modellerle birleştirir. Sıcaklık, rüzgar hızı, hava basıncı, yağış ve deniz yüzeyi sıcaklığı gibi temel değişkenleri içerir.

Burada önemli olan, ERA5 verilerinin ne kadar büyük olduğunu anlamaktır. 20 milyon gigabayttan bahsediyoruz. Şimdi, bu büyük veri setinin yapay zeka hava durumu modelini eğitmek ve geleceği tahmin etmesini sağlamak için nasıl kullanılabileceğine bakalım.

Hava durumu verileri tipik olarak bir hava haritası şeklinde gösterilir ve bu da aslında bir görüntüden başka bir şey değildir. Bu nedenle, hava tahmininde kullanılan yapay zeka türü, görüntü işleme ile aynıdır.

Bir Görsel Dönüştürücü (ViT), hava haritasını küçük parçalara ayırarak çalışır; tıpkı bir fotoğrafı yapboz parçalarına ayırmak gibi. Her parça sayılara dönüştürülür ve bir cümledeki bir kelime gibi ele alınır. Ardından bir dönüştürücü model, tüm parçalara birlikte bakar ve uzak bölgeler arasındaki ilişkileri bulmak için öz dikkat mekanizmasını kullanır; örneğin, bölgeler arasında oluşan bir fırtınayı tespit etmek gibi. Bu, yapay zeka modellerinin hava verilerindeki kalıpları daha doğru ve hızlı bir şekilde anlamasına yardımcı olur. ViT'ler tüm resmi eş zamanlı olarak analiz eder, bu da onları karmaşık hava sistemlerini tahmin etmek için ideal kılar.

Aşağıda, bir Vision Transformer'ın bir görüntüyü nasıl alıp 9 parçaya ayırdığı ve dikkat mekanizması adı verilen yapay zeka yöntemlerini kullanarak görüntüde bazı örüntüler bulduğu gösterilmektedir. Benzer şekilde, bir hava haritası da soğuk cephe, derin alçak basınç sistemleri için siklonik yakınsama gibi örüntüleri bulmak için kullanılabilir.

Buradaki temel kavram, modeli geçmiş hava durumu verilerini kullanarak eğitmemiz gerektiğidir. Model eğitildikten sonra, yeni hava durumu verilerini kullanarak yarının hava durumunu tahmin edebiliriz.

Eğitim mekanizmasını açıklamak için, ERA5 veri setinden alınan ve 1 Ocak 2000 tarihinde sabah 4'te kaydedilen hava sıcaklığını gösteren tek bir hava haritasını ele alalım (aşağıdaki resme bakınız) - bu gerçek verileri temsil etmemekte, sadece görsel bir yardımcı olarak sunulmuştur.

Yalnızca image4am görüntüsünü kullanarak, yapay zeka modeli 6 saat sonra, saat 10:00'daki hava sıcaklığını üretebilirse iyi bir tahmin yapacaktır. ERA5 veri tabanında da saat 10:00 haritası bulunduğundan, yapay zeka modeli tahminini veri tabanındaki görüntüyle karşılaştırabilecek ve potansiyel olarak hatalarından ders çıkararak kendini geliştirebilecektir.

Model eğitiminin başlangıcında, modele image4am verilecek ve model ilk imageForecast10am görüntüsünü oluşturacak; ancak tahmin gerçekten çok kötü olacak. Tahmin görüntüsü, tüm dünyada 20°C'lik tekdüze bir harita olabilir veya ERA5 veritabanında saklanan gerçek image10am haritasına hiç benzemeyen, ancak biraz daha iyi olan aşağıdaki gibi bir harita olabilir.

Yapay zeka modelinin sabah 4 ile 10 arası yaptığı ilk tahmin berbat olsa bile, model ImageForecast10am'i ERA5'te saklanan image10am ile karşılaştırabilir. Model, tahminin nerede ve ne kadar yanlış olduğunu bilecektir; örneğin, Londra üzerinde +2°'lik bir sıcaklık hatası. Haritadaki tüm bu hataları bilen model, sıcaklık hatalarını en aza indirmek için parametrelerini ayarlayacaktır.
​
Ardından aynı Image4am görüntüsü modele bir kez daha verilecek ve tahmin biraz daha iyi olacak ancak genel olarak yine de oldukça kötü olacak. Yeni hatalar tekrar hesaplanacak ve milyonlarca parametre tekrar hafifçe ayarlanacak. Bu işlemi birçok kez tekrarlayarak, model parametrelerini iyileştirecek ve giderek daha iyi hale gelecektir. Sonuç olarak, yeni veriler (bugünkü hava sıcaklığı haritası) kullanılarak hava sıcaklığını tahmin etmek için kullanılmaya hazır, eğitilmiş bir model elde edeceğiz, böylece doğru bir tahmin üretilebilecek.

Yapay zekâya dayalı hava durumu modelleriyle ilgili bazı ek önemli noktalar şunlardır:

Sonuç olarak, bir yapay zekâ hava durumu modeli, eğitim sırasında ayarlanabilen milyonlarca düğmeye sahip bir kontrol paneli olarak düşünülebilir; böylece geçmiş veri kümelerini iyi bir şekilde tahmin edebilir. Bu tür bir panel aşağıdaki resimde görselleştirilebilir.

Yapay zekâ hava durumu modellerinin temel kavramlarını sunduğumuza göre, şimdi 2025 yılının başlarında hangi modellerin mevcut olduğuna bir göz atalım.

İşte Fengwu, GraphCast, FourCastNet ve Pangu-Weather dahil olmak üzere en popüler yapay zeka tabanlı hava tahmini modellerinin karşılaştırmalı tablosu.

Aklınıza takılan bir soru şu olabilir: Yapay zekâ tabanlı hava modelleri, sayısal hava modellerinden daha mı iyidir?

Bu cevaplaması zor bir soru, bu yüzden Chat-GPT tarafından verilen ve muhtemelen yapay zeka hava durumu modellerine yönelik bir önyargı içeren cevabı aşağıya ekledik. Dolayısıyla, okuyucu kendi kararını versin!

Yapay zekâ hava modelleri hızla gelişiyor, ancak geleneksel sayısal hava tahmini (NWP) modelleri bazı alanlarda hala önemli avantajlara sahip:

Sonuç olarak, PredictWind, kullanıcılarına dünyanın en iyi hava durumu teknolojisini sunmak için her zaman yenilik ve yeni teknolojiler arayışındadır.

PW AI : PW AI, tescilli denizcilik veri kümelerimiz kullanılarak eğitilmiş, kendi PredictWind yapay zeka modelimizdir. ECMWF , AIFS, Fengwu ve GraphCast'in güçlü yönlerini birleştirerek küresel ölçekte tek ve optimize edilmiş bir tahmin oluşturur. İlk 3 gün için 1 saatlik zaman adımları sunarak diğer yapay zeka modellerine göre daha yüksek zaman adımı hassasiyeti sağlar. PWAi, daha büyük ölçekli alanlarda kısa ve orta vadeli dönemlerdeki doğrulama çalışmalarında çok iyi performans göstermektedir.

Daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edin! Bir sonraki makalede, Deniz Meteorolojisi 2: Rüzgar başlığı altında , rüzgarın sudaki her kararı nasıl şekillendirdiğini, kuvvetlerine nasıl hakim olunacağını, hava haritalarının nasıl yorumlanacağını ve güvenli ve kendinden emin bir şekilde seyir için gücünden nasıl yararlanılacağını inceleyeceğiz.