Gerçekçi Olmayan Beklentiler Hava Tahminleri Hakkında Yanlış Anlatılara Neden Oluyor

Bunu düşünüyordum ve sonunda “sanal” kağıda bir şeyler koymaya karar verdim. Bazılarınız için bu bir fikir yazısı gibi gelebilir. Diğerleri için, hafif bir rant gibi gelebilir. Bir bilim adamı, profesör ve Amerikan Meteoroloji Derneği'nin eski başkanı olarak, gerçekçi olmayan beklentilerin hava tahminlerinin doğruluğu hakkında yanlış anlatılara yol açtığını fark ettim. İşte bunu neden söylüyorum.

Dün bir podcast'te bir dinleyiciden bir soru alırken bu düşünce benim için kristalleşti. Soru şuydu: “Kasırgaları takip etmek neden bu kadar zor?” İlk başta bu soru karşısında şaşkına dönmüştüm ama sonra soruyu soran kişiden değil de kendi bakış açımdan düşündüğümü fark ettim. Kasırga izi tahmini, modern hava tahmininde önemli bir ilerleme alanıdır. Aşağıdaki grafik, 1970'den 2020'ye kadar Atlantik Havzasında ortalama iz hatalarındaki azalmayı göstermektedir. Açıkça, 1 ila 5 gün aralığında çarpıcı gelişmeler var. Bugün 1 günlük ortalama hata 50 deniz milinin altındadır. 1970'lerin başında, bu miktarın 2 ila 3 katıydı. Bugün, 3 günlük bir tahmin, 1'deki 1970 günlük bir tahminden daha iyidir.

Bir başka örnek de “belirsizlik konisi”nin daralmasıdır. Miami Üniversitesi kasırga uzmanı Brian McNoldy'nin yazdığı gibi blog (Bu arada mutlaka okunmalı), “Koninin boyutu, tüm bir kasırga mevsimi boyunca her fırtınanın her tahmini için sabitlenir, ancak boyut yıldan yıla yavaş yavaş gelişir. Fırtına hızlı hareket ederse, koni daha uzun görünür ve fırtına yavaş hareket ederse, koni daha kompakt görünür… ama tamamen aynı konidir.” Jake Reyna, McNoldy'den (aşağıda) koninin daraldığını gösteren bir grafiği tweetledi. Tahmin et bu ne anlama geliyor? Tahmin yolunda daha iyi hale geldik. Yoğunluk tahmini gecikti, ancak Ian Kasırgası için ironik bir şekilde oldukça sağlamdı.

Bazı insanların, onlara gerçekleri söylemek için mutlak tahmin becerilerine veya yeteneklerine sahip olduğumuza inandığına gerçekten inanıyorum. kesin bir kasırganın alacağı iz. Bunu yapamayız ve asla başaramayacağız. Jake Reyna'nın "öngörülebilirlik sınırı" ile kastettiği budur. Tahmincilerin bir belirsizlik ölçüsü (koni) ile bilgi vermelerinin nedeni de budur. İleride yeni risk iletişim araçlarına ihtiyaç duyulabileceğine kesinlikle inanıyor olsam da, şimdilik insanların koninin ne ilettiğini anlamaları önemlidir. Ian Kasırgası sırasında, insanların koninin bir bölümünden başka bir bölümüne tahliye edildiğini gördüm. Koni, fırtınanın merkezinin koninin herhangi bir yerinde olma olasılığının %67 olduğunu gösteriyor. yapma sadece merkez hattına odaklanın.

Yağış tahminlerinde gerçekçi olmayan beklentiler de görülmektedir. İnsanların “%20 yağmur ihtimalini”, “%0 yağmur ihtimali” olarak algılamasını her zaman garip bulmuşumdur. İnsanlar, “Arka bahçelerinin sol köşesindeki köpeğimin su kabının üzerine 12:37'de yağmur yağacak mı?” gibi sorular soruyorlar. Tamam, hiperbolik oluyorum, ama sanırım demek istediğimi anladınız. Hava durumu radarı ve bazı modern uygulamalar bu tür bilgileri tahmin etmeye yardımcı olabilir, ancak tahmin edin ne oldu? Her zaman belirsizlik olacaktır, bu nedenle olasılıklı bilgi verilir. Bunu kar tahminlerinde de görüyorsunuz. Meteorologlar 3 ila 6 inç kar (belirsizlik) arayabilir. 3 inç düşerse, bazıları tahminin yanlış olduğunu söyleyecektir, çünkü daha yüksek miktar için “istek atmışlardır”. Kulağa tuhaf gelse de, bunu her zaman görüyorum.

Diğer gerçekçi olmayan beklentiler, zaman içindeki öngörülebilirliğin sınırlarıyla ilgilidir. Bu sorunun bana kaç kez geldiğini söyleyemem – “2 aydır ________ yaşıyorum ve hava dışarıda, yağmur yağacak mı?” Ne yazık ki, inandırıcı olan tek cevap, söz konusu tarih için klimatolojik olasılıklara bakmaktır. Hava tahmini yeteneklerinin yaklaşık 10 ila 14 günlük sınırları vardır. Pennsylvania Eyalet Üniversitesi basın bülteni "Havanın nasıl geliştiğine ilişkin öngörülemezlik, mükemmel modeller ve başlangıç ​​koşullarının anlaşılmasıyla bile, önceden doğru tahminlerin ne kadar önceden mümkün olduğunun bir sınırı olduğu anlamına gelir..." kaydetti. Üniversite bilim adamları tarafından yapılan bir çalışmada, uzun süredir devam eden hipotezi şu şekilde doğruladılar: Edward Lorenz. Massachusetts Teknoloji Enstitüsü meteoroloğu ve matematikçisi bize kaos teorisini verdi ve öngörülebilirliğin doğal bir sınırı olduğunu öne sürdü. Bu bilgilerle donanmış olarak, tıklama, paylaşım veya beğeni arayan belirli Twitter veya Facebook gönderilerinden şüphelenmelisiniz.

İnsan önyargıları da hava durumu tahminlerine ilişkin perspektifleri şekillendirir. Tahminler yanlıştan çok doğrudur. Bununla birlikte, insanlar, özellikle onları bir şekilde etkilediyse, yanlış tahminleri hatırlama eğilimindedir. yıllar önce yazdığım gibi Forbes, “Bir saha golcüsü futbol sezonu boyunca her vuruşu yapabilir, ama ya şampiyonluk kase oyununda “büyük olanı” kaçırırsa? Alay edilebilir veya eleştirilebilir, ancak kötü bir tekmeci mi? Muhtemelen hayır, ama büyük etki yaratan bir tekmeyi ıskaladı. Hava tahmini sonuçları çok benzer.” Zaman içinde, pazarlama profesyoneli Sravanthi Meka tweet attı, “Pazarlama ve müşteri hizmetlerinde çalışıyorum. Hizmet sonrası müşteri etkileşiminin %90'ı olumsuz bir deneyimdir. İnsanlar olumsuz deneyimleri daha çok hatırlıyorlar.”

Hava durumu tahminleri oldukça iyi ve kesinlikle geçen haftaki University of Georgia - University of Tennessee futbol maçı (Go Dawgs!) için uzman tahminlerinden daha iyi. Ancak, hava tahminlerinin neler sunabileceğine dair beklentileri yumuşatmak önemlidir. Ek olarak, bu sevimli hava durumu simgeleri ve Uygulamalar çağında, “Uygulama bildirimli” olmaktan kaçınmaya çalışın. Hava Durumu Uygulamaları size bazı şeyler söyleyebilir, ancak muhtemelen değişen hava durumlarında bilmeniz gerekenleri söyleyemez.