Prakiraan cuaca itu sulit. Untuk membuat prakiraan yang akurat, ahli meteorologi menggunakan data cuaca dari masa sekarang, dan dari masa lalu, untuk memprediksi keadaan atmosfer di masa depan dan dampaknya terhadap pola cuaca. Tetapi data cuaca apa yang dibutuhkan untuk membuat perkiraan yang akurat? Ahli meteorologi mengumpulkan pengamatan cuaca pada suhu, tekanan udara, kelembapan, curah hujan, kecepatan angin, dan banyak lagi, dari stasiun cuaca, satelit cuaca, dan balon cuaca di seluruh dunia. Karena kondisi cuaca ini terus berubah dari waktu ke waktu, hal ini menghasilkan sejumlah besar data.
Mengubah data ini menjadi ramalan cuaca yang akurat memerlukan pemodelan interaksi antara ribuan atau bahkan jutaan variabel yang berada dalam keadaan fluks konstan — perhitungan yang, secara matematis, dikenal sebagai "persamaan diferensial hidrodinamik." Persamaan matematika ini sangat kompleks dan melibatkan begitu banyak data, umumnya dijalankan pada superkomputer.
Peramalan cuaca berdasarkan persamaan ini disebut prediksi cuaca numerik, dan program komputer yang menjalankannya disebut model cuaca.
Model cuaca adalah simulasi komputer dari atmosfer.
Atmosfer bumi adalah lapisan udara setinggi kira-kira enam puluh mil, di mana udara yang merupakan fluida, bergerak dari satu tempat ke tempat lain sebagai hasil dari dinamika kimiawi, termodinamika, dan fluida yang kompleks. Secara teori, aliran udara ini dapat dihitung dengan menggunakan hukum fisika dan matematika, jika kita memiliki cukup data, daya komputasi, dan persamaan yang dapat secara akurat menggambarkan interaksi antara berbagai elemen.
Ini adalah tiga bagian integral dari model prakiraan cuaca: data cuaca, daya komputasi, dan persamaan matematis yang mensimulasikan interaksi kondisi cuaca yang berbeda di atmosfer.
Agar program komputer dapat menghasilkan prediksi tentang keadaan atmosfer di masa depan, pertama-tama diperlukan input data cuaca saat ini untuk wilayah yang akan dijelaskan oleh model. Umumnya, model cuaca terdiri dari dua jenis, model lokal, yang berfokus pada lokasi tertentu, dan model global, yang bertujuan untuk memberikan prakiraan cuaca yang akurat di seluruh planet ini.
Kedua jenis model ini menggunakan proses yang serupa; perbedaannya adalah skala. Pengamatan cuaca dilakukan dengan stasiun cuaca, balon cuaca, pelampung, radar, satelit cuaca, dan banyak lagi, dan data dikumpulkan berdasarkan curah hujan dan badai petir, kecepatan dan arah angin, suhu dan tekanan udara, dan sebagainya. Data awal ini, yang diambil dari satu cuplikan waktu, disebut "kondisi awal" model. Data awal ini diperbarui secara berkala, dalam langkah-langkah waktu yang berulang.
Data dari kondisi awal ini disusun ke dalam kisi - seperangkat titik tiga dimensi yang mencakup wilayah model dan meluas ke atas ke atmosfer. Titik-titik kisi bukanlah titik-titik di mana pengamatan cuaca dilakukan; namun, titik-titik tersebut merupakan sekumpulan lokasi yang dibuat oleh komputer, dengan jarak yang sama secara spasial dan berjalan secara horizontal dan vertikal. Pada setiap titik kisi, program komputer menjalankan model untuk menghasilkan prakiraan numerik untuk lokasi tersebut, dan prosesnya diulang untuk setiap titik kisi sampai perhitungan telah dibuat untuk seluruh kisi.
Dari kondisi awal ini, model tersebut kemudian dapat membuat langkah waktu bertahap ke depan untuk mulai memprediksi aliran atmosfer dan kondisi cuaca yang mungkin terjadi.
Jumlah titik kisi dan jarak antara setiap titik kisi memengaruhi akurasi model prakiraan: model dengan jumlah titik kisi yang tinggi disebut "resolusi tinggi" dan memiliki akurasi yang lebih baik, tetapi kisi dengan resolusi yang lebih tinggi juga membutuhkan daya komputasi yang lebih besar.1
Bahkan model prakiraan yang paling sederhana pun menggunakan persamaan matematika yang rumit, dan semakin banyak data yang digunakan, semakin banyak daya komputasi yang dibutuhkan. Model prakiraan cuaca yang paling canggih dan akurat di dunia, seperti ECMWF atau High-Resolution Rapid Refresh (HRRR) yang digunakan oleh NOAA, dijalankan dengan superkomputer yang dapat melakukan 12 kuadriliun perhitungan setiap detiknya.2 Namun, model cuaca yang lebih sederhana dengan titik data yang lebih sedikit membutuhkan daya komputasi yang lebih sedikit, dan tidak perlu dijalankan pada komputer super.3
Cuaca adalah apa yang dikenal sebagai sistem yang kacau: karena melibatkan begitu banyak variabel yang saling terkait, perbedaan kecil pada kondisi awal, katakanlah, perbedaan antara kecepatan angin yang diukur pada 4mph versus 4.2mph, dapat berlipat ganda dengan cepat dan memiliki efek yang besar pada sistem lainnya, membuat perilakunya sulit diprediksi dari waktu ke waktu.
Karena banyaknya variabel dan hal yang tidak diketahui yang terlibat dalam sistem cuaca, para ahli meteorologi sering kali mengandalkan apa yang disebut dengan "prakiraan ensambel". Dalam prakiraan ensambel, beberapa model dijalankan, masing-masing dengan parameter yang berbeda, untuk memperhitungkan ketidakpastian. Kumpulan lengkap prakiraan ini atau ensambel dapat digunakan untuk memodelkan berbagai kemungkinan kondisi atmosfer di masa depan dan memberikan prakiraan probabilistik cuaca di masa depan.4
Ahli meteorologi menggunakan banyak model yang berbeda untuk prakiraan cuaca, sering kali tergantung pada apa yang mereka harapkan untuk diramalkan. Model lokal yang dijalankan di wilayah tertentu memberikan informasi yang sangat berbeda dengan model global yang menjangkau Bumi. Setiap model cuaca melibatkan pilihan tentang data apa yang harus disertakan, persamaan matematis apa yang akan menghasilkan simulasi terbaik dari fenomena atmosfer, dan bagaimana memprioritaskan jenis prakiraan yang paling penting.
Tidak ada model yang dapat meramalkan setiap peristiwa cuaca dengan akurasi tinggi. Sebaliknya, ahli meteorologi membuat pilihan tentang apa yang ingin mereka prediksi dan merancang model agar memiliki akurasi tinggi untuk hasil semacam itu. Satu jenis akurasi bisa jadi mengorbankan jenis akurasi lainnya. Sebagai contoh, model dirancang untuk memiliki akurasi tinggi untuk prakiraan jangka pendek (hingga 3 hari ke depan), prakiraan jangka menengah (3-15 hari ke depan), atau prakiraan jangka panjang (10 hari hingga 2 tahun ke depan), dan setiap jenis memerlukan pilihan yang berbeda. Seorang ahli meteorologi yang mencari prakiraan jangka pendek dapat memilih untuk menggunakan model mesoscale, yang menggabungkan data cuaca yang dikumpulkan dari titik-titik setinggi 1000 km di atmosfer, karena data mesoscale ini menghasilkan prakiraan jangka pendek yang lebih akurat. Untuk prakiraan jarak jauh yang lebih andal, seorang ahli meteorologi mungkin lebih memilih model non-mesoscale yang tidak menyertakan pengamatan cuaca dari atmosfer ketinggian tinggi.
Ahli meteorologi selalu mencari cara untuk meningkatkan model cuaca yang ada dan mungkin membuat model komputer baru untuk penelitian dan prakiraan cuaca. Karena persamaan matematis dari model dimaksudkan sebagai simulasi atmosfer, para ahli meteorologi menguji dan menyesuaikan algoritme untuk melihat mana yang menghasilkan prakiraan cuaca yang paling akurat. Sebagian formula ini merupakan sumber terbuka dan sebagian lagi merupakan eksklusif.
Dua model global yang paling terkenal adalah model Global Forecast System (GFS) National Weather Service dan model European Center for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF), yang lebih dikenal sebagai Model Amerika dan Model Eropa.
GFS memperbarui empat kali per hari dan memperkirakan hingga enam belas hari. ECMWF memperbarui hanya dua kali sehari dan menghasilkan perkiraan 10 hari, tetapi resolusinya lebih tinggi daripada GFS dan, secara historis, menghasilkan perkiraan yang lebih akurat.
Model prakiraan terkenal lainnya adalah North American Mesoscale Model (NAM), model regional jarak pendek yang mencakup seluruh Amerika Utara dan menghasilkan prakiraan 61 jam. NAM dibangun di atas model Weather Research and Forecasting (WRF), model prakiraan sumber terbuka yang juga mendukung dua model yang banyak digunakan yang dijalankan oleh National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA): model Rapid Refresh (RR atau RAP) dan High Resolution Rapid Refresh (HRRR).
Ada model cuaca lainnya: model Canadian Meteorological Centre (CMC), model UK Met Office, model German Weather Service (DWD), model Australian Bureau of Meteorology (BoM), dan banyak lagi. Setiap model yang berbeda dirancang untuk membuat perkiraan akurat yang berfokus pada hal-hal yang berbeda, menggabungkan data yang berbeda, dan menghitung dengan persamaan matematika yang berbeda untuk menghasilkan jenis akurasi terbaik yang diinginkan. Masing-masing memiliki kelebihan dan keterbatasannya sendiri.
Dapatkan wawasan iklim dan cuaca untuk mengantisipasi kondisi lingkungan yang mengganggu, secara proaktif mengelola risiko, dan membangun operasi yang lebih berkelanjutan.
Rencanakan dan persiapkan diri Anda untuk menghadapi cuaca ekstrem dengan menggunakan data cuaca paling akurat di dunia
Produk prakiraan cuaca yang akurat untuk membantu setiap industri membuat keputusan bisnis yang lebih cepat dan lebih cerdas
Peristiwa cuaca buruk dan gangguan terkait iklim dapat memengaruhi keuntungan Anda. Namun ada beberapa hal yang Anda lakukan untuk mengurangi risikonya.
Penelitian NASA mencari model fondasi yang dapat disetel dan dapat digunakan kembali yang membuatnya lebih mudah untuk menambang kumpulan data yang luas untuk pengetahuan baru guna memajukan sains dan membantu kita beradaptasi dengan lingkungan yang berubah.
Gelombang panas yang melumpuhkan, banjir yang menghancurkan, dan kebakaran hutan yang tak terkendali. Dampak perubahan iklim telah tiba.
Untuk maju dalam lingkungan yang berubah dengan cepat, bisnis industri lebih condong pada integrasi teknologi operasional (OT) dengan data TI.
Peristiwa cuaca ekstrem yang memecahkan rekor kini menjadi pengingat yang konstan bahwa masyarakat, ekonomi global, dan lingkungan kita saling terkait erat.
Perusahaan utilitas membutuhkan data terkait cuaca untuk mengetahui kapan - dan kapan tidak - melakukan mobilisasi.
Catatan kaki
1 Model Cuaca, Administrasi Kelautan dan Atmosfer Nasional, 18 Mei 2023. (tautan berada di ouside ibm.com)
2 Charlotte Hu, Superkomputer prakiraan cuaca baru NOAA yang canggih kini online, Popular Science, 30 Juni 2022. (Tautan berada di ouside ibm.com)
3 Steve Brenner, Apa saja kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak model cuaca WRF - ARW, Research Gate, 2015. (tautan berada di ouside ibm.com)
4 Tentang Model, Layanan Cuaca Nasional. (tautan berada di luar ibm.com).