İklim değişikliğinin etkileri arttıkça hava tahminlerinde tutarlılık daha da önem kazanıyor. Tahminlerin tutarlılık oranının arttırılmasında yapay zeka kullanımının rolü ön plana çıkıyor. Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı Meteoroloji Genel Müdürlüğü yetkililerinden alınan bilgiye göre, Türkiye’de hava tahmininde yapay zekanın bileşenlerinden biri olan makine öğrenmesi yöntemleri kullanılıyor.
Müdürlük, Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi (ECMWF) ve üyesi olduğu Avrupa Meteorolojik Uydular Teşkilatı (EUMETSAT) aracılığıyla bu alandaki yapay zeka tabanlı modellerin sonuçlarını ve gelişmelerini yakından takip etse de, bu alanda da yapay zeka tabanlı modellerin sonuçlarını ve gelişmelerini yakından takip ediyor. Makine öğrenmesinin temel seviyesi sayılan ve özellikle sıcaklık tahmininde uzun yıllardan beri kullanılan regresyon analizi ve Kalman filtresi gibi istatistiksel çalışmalar.
Ayrıca hava tahmini amacıyla kullanılan “model” adı verilen simülasyon programlarından elde edilen tahmin verileri, uzun yıllar boyunca çeşitli yöntemlerle düzeltilmiştir. Bu şekilde meteorologlar nihai kararı vermeden önce daha doğru verileri kullanırlar.
Enstitünün tahmin tutarlılık oranları %90’ın üzerindedir. Önümüzdeki yıllarda yapay zekanın hava durumu tahmin modellerinde operasyonel olarak kullanılmasıyla çok yüksek çözünürlük, 100 metreye kadar doğruluk ve daha tutarlı hava tahminlerinin mümkün olması bekleniyor.
Yapay zeka tabanlı atmosferik modeller yardımıyla şiddetli hava olaylarının yeri, zamanı ve etkisinin daha doğru tahmin edilebileceği değerlendiriliyor.
“Rüzgar tahmini yüzde 11 arttı”
İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ) Uçak ve Uzay Bilimleri Fakültesi Meteoroloji Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Hüseyin Toros, 1800’lü yıllardan itibaren hava tahmininde cihaz tabanlı ölçümlerin devreye girdiğini, 1960’lı yıllardan itibaren ise bilgi teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte devreye girdiğini söyledi. , hava tahmini tutarlılık oranları arttı.
Toros, bugün dünya genelindeki ulusal hava durumu merkezlerinin, atmosferin gelecekteki durumunu tahmin etmek için sayısal hava tahmini (NWP) modellerini kullandığını söyledi.
Meteoroloji istasyonları, uydular, radarlar gibi ölçüm noktalarının artması ve süper güçlü bilgisayarların işlem hacimlerinin artmasıyla birlikte daha kısa sürede, daha detaylı ve tutarlı tahminler elde edildiğini belirten Toros, şöyle konuştu: “Yapay zeka her alanda olduğu gibi hava tahminlerinde de tahminlerin tutarlılığını artırıyor. Özellikle Türkiye’de.” “Türkiye’de yapılan araştırmalar rüzgar tahminlerinde yüzde 11 oranında iyileşme olduğunu ortaya koyuyor.” dedi.
Türkiye’nin de ortağı olduğu ECMWF’nin Entegre Tahmin Sistemlerinin (IFS) en doğru küresel hava tahmin modeli olarak kabul edildiğini belirten Toros, bu modelle 15 günlük yüksek tahminler üretilebildiğinin altını çizdi. çözünürlük ve burada yapay zeka kullanımının arttığını görüyoruz.
Hava tahmininde kullanılan yapay zekanın karmaşık matematiksel modeller olan yapay sinir ağlarına dayandığını belirten Toros, şöyle devam etti:
“Bu yapıda girdi verileri, örneğin sıcaklık, nem, rüzgar hızı gibi hava durumu verileri alınıp işleniyor ve ardından çıktı olarak geleceğe yönelik hava tahminleri üretiliyor. Yapay sinir ağları, veriler arasındaki karmaşık ilişkileri öğrenmek için önceden tanımlanmış algoritmalar kullanıyor. Bu şekilde, bazıları “Hava durumu modellerini tanıyabilir ve bu modelleri gelecekteki hava durumunu tahmin etmek için kullanabilir. Bu süreç, yapay zeka modellerinin hava durumu tahminlerindeki başarılarını artırmak için sürekli öğrenmeyi ve veriye dayalı yetenekleri kullanmasına olanak tanıyor.”
Yapay zekanın büyük miktarda veriyi işleyen, daha doğru kararların alınmasına yardımcı olan ve kaynakların verimli kullanılmasına katkı sağlayan bir hizmet sunduğunu belirten Toros, yapay zeka odaklı tahminlerin kaynak tahsisini optimize etmeye ve iklimi hafifletmek için hava koşullarındaki değişikliklere karşı tedbirlerin planlanmasına yardımcı olduğunu söyledi. . düzenlemek. . Toros, bilim adamlarının bu sayede iklim değişikliği konusunda daha etkili politikalar oluşturabileceklerini tahmin etti.
Toros, öğrencilerinin yapay zeka konusunda da eğitim aldıklarına dikkat çekerek şu bilgileri verdi:
“’Türkiye’de Yapay Sinir Ağları (YSA) Kullanılarak WRF Model Rüzgar Tahmininin Geliştirilmesi’ başlıklı üniversite tezi İTÜ’de Yiğitalp Kara tarafından yürütüldü. Zeynep Ünal tarafından yürütülen ‘Makine öğrenimi yöntemiyle Ankara için hava kirliliği tahmini'” “Önemli başarılar Kirlilik tahmininde ise yine Saliha Çelikcan Bilgin rehberliğinde hazırlanan “Sürdürülebilir hava kalitesi için partikül madde tahmininin yapay zeka yöntemleriyle modellenmesi” başlıklı tez çalışması bir kez daha gerçekleştirildi.
Yapay zeka ile geliştirilen programlar sayesinde kişiselleştirilmiş hava raporlarının alınabildiği bir dünyaya doğru ilerlediğimize inandığını paylaşan Toros, şunları söyledi: “Kişiselleştirilmiş ve güncel hava koşullarının önceden bilinmesi, uyarı verme ve gerekli önlemleri alma konusunda daha büyük fırsatlar sağlayacaktır.” dedi.