Wie sagen Spaghetti-Modelle den Weg eines Hurrikans voraus?

Jun 19 2019
Spaghetti-Modelle sind eine Möglichkeit, Daten aus vielen verschiedenen Hurrikanmodellen zu visualisieren, um den wahrscheinlichen Weg eines Sturms vorherzusagen.
Spaghetti-Modelle oder Spaghetti-Karten zeigen viele verschiedene mögliche Spuren der Flugbahn eines tropischen Systems und helfen Prognostikern, den möglichen Weg eines Sturms zu bestimmen. South Florida Water Management District

Wenn Sie in einem Küstengebiet leben, das Hurrikanen und großen tropischen Stürmen ausgesetzt ist, interessieren Sie sich möglicherweise nicht so sehr für das statistische und meteorologische Gesamtbild der Sturmvorhersage. Was Sie wirklich wissen möchten, ist, was ein bestimmter Hurrikan tun wird - wie sein Weg aussehen wird und wann er Ihre Region treffen wird.

Als die Atlantik-Hurrikansaison am 1. Juni 2019 begann (sie dauert bis zum 30. November), sagte die National Oceanic and Atmospheric Association eine Reichweite zwischen neun und 15 Stürmen voraus, die groß genug sein würden, um Namen zu verdienen, mit Windgeschwindigkeiten von 39 Meilen pro Stunde (63 Kilometer pro Stunde) oder höher. Von vier bis acht davon wurde vorausgesagt, dass sie zu Hurrikanen mit Windgeschwindigkeiten von 119 km / h (74 Meilen pro Stunde) oder mehr werden, und von zwei bis vier davon wurden größere Hurrikane in den Kategorien 3, 4 oder 5 mit Windgeschwindigkeiten von 111 prognostiziert Meilen pro Stunde (179 Kilometer pro Stunde) oder schneller. (Hier ist die Saffir-Simpson Hurricane Wind Scale , die die Schwere des Schadens erklärt, der von jeder Hurricane-Kategorie erwartet werden kann.)

Um die Prognose zu erleichtern, verwenden Meteorologen Visualisierungen, die als Spaghetti-Modelle bezeichnet werden (manchmal auch als Spaghetti-Diagramme bezeichnet). Für einen Laien sehen Spaghetti-Modelle aus wie ein Haufen Spaghetti-Stränge, die zufällig gegen eine Wand geworfen werden. In der Realität sind Spaghetti-Diagramme jedoch eine Methode, um Informationen aus einer Vielzahl von Vorhersagemodellen auf einer Karte zu kombinieren, um ein Bild der potenziellen Spur eines Hurrikans zu erhalten.

"Jedes Modell, das zur Vorhersage von Hurrikanpfaden - und in vielen Fällen der Intensität - verwendet wird, kann diesen Pfad auf einer Karte darstellen", erklärt Daniel J. Leathers . Er ist Professor und Direktor des Programms für Meteorologie und Klimatologie an der Universität von Delaware, der auch als Klimatologe des Staates Delaware und als Co-Direktor des Delaware Environmental Observing System fungiert . "Alles, was ein Spaghetti-Plot macht, ist, die Ergebnisse all dieser Modelle zu nehmen und sie alle auf derselben Karte zu zeichnen."

Modellierungsmethoden kombinieren

Um zu verstehen, warum Spaghetti-Diagramme wichtig sind, müssen Sie verstehen, dass es eine ganze Reihe verschiedener Modellierungsmethoden gibtDiese werden verwendet, um Hurrikane zu verfolgen, und wie Umfragen bei Präsidentschaftswahlen führen sie nicht alle zu den gleichen Ergebnissen. Das Ziel der Erstellung einer solchen Karte ist laut Leathers zu sehen, inwieweit alle verschiedenen Modelle übereinstimmen. "Wenn die Wege einander sehr ähnlich sind, bedeutet dies, dass sich alle Modelle (weitgehend) über den zukünftigen Weg des Sturms einig sind", sagt er. Wenn sich die einzelnen Diagramme dagegen überall befinden ", bedeutet dies, dass in den Modellen große Unsicherheit darüber besteht, wohin sich der Sturm in Zukunft bewegen wird. Mit Spaghetti-Diagrammen können alle Modellergebnisse gleichzeitig angezeigt werden und sich nicht nur auf ein Modell für eine Prognose verlassen. Sie sind sehr hilfreich, um die Gewissheit oder Unsicherheit einer Prognose zu vermitteln. "

Die Linien in der Tabelle geben die verschiedenen Pfade an, die von den verschiedenen Modellen mit unterschiedlichem Zuverlässigkeitsgrad projiziert werden. "Die Modelle umfassen dynamische Modelle (unter Verwendung der Physik der Atmosphäre), statistische Modelle und in einigen Fällen analoge Modelle, um die kommende Bewegung eines einzelnen Sturms vorherzusagen", erklärt Leathers. "Diese Modelle stammen von meteorologischen Organisationen aus der ganzen Welt - von Orten wie dem National Weather Service , dem British Met Office , Universitäten usw. Einige Modelle werden mit Sicherheit als besser angesehen als andere. Sie unterscheiden sich stark in der Art und Weise, wie sie Vorhersagen treffen und in dem, was sie am besten können. "

Welche nützlichen Informationen können Nicht-Meteorologen erhalten, wenn sie sich Spaghetti-Parzellen ansehen? "Die nützlichste Information ist die Sicherheit der Prognose", erklärt Leathers. "Wenn alle Pfade sehr ähnlich sind, ist die Prognosesicherheit hoch. Wenn die Pfade sehr unterschiedlich sind, ist die Sicherheit niedrig. Wenn die Prognosespuren eine große Streuung aufweisen, zeigt dies, dass die Modelle keine große Leistung erbringen." Job als Suite, um herauszufinden, wo sich dieser besondere Sturm in Zukunft wahrscheinlich bewegen wird. "

Aber wenn Sie versuchen wollen, Spaghetti-Plots zu verstehen, ist es wichtig, ihre Grenzen zu verstehen. "Nicht-Meteorologen müssen bei der Interpretation der Diagramme vorsichtig sein, da einige Modelle im Lebenszyklus eines Sturms im Allgemeinen zu unterschiedlichen Zeiten besser abschneiden als andere", sagt Leathers. "Dies kann eine wichtige Information sein, um das Beste aus einem Spaghetti-Plot herauszuholen."

Laut Leathers haben sich die Spaghetti-Modelle im Laufe der Jahre subtil verändert. "Der Ansatz hat sich weiterentwickelt, da immer mehr Hurrikanmodelle in Echtzeit ausgeführt werden und die Technologie es ermöglicht hat, diese Modelle zeitnah zu einem Spaghetti-Plot zusammenzufügen", sagt er. Er erwartet in absehbarer Zeit nichts, was sie ersetzen könnte. "Da die Technologie eine schnellere Datenübertragung ermöglicht und die Visualisierungstechnologie voranschreitet, bin ich sicher, dass es weitere Änderungen geben wird", sagt Leathers. Er prognostiziert auch, dass die Anzahl der Modelle und ihre Raffinesse in den kommenden Jahren voraussichtlich weiter zunehmen werden.

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