Video: 10 günlük Hava raporu tahmini istanbul veri alınma tarihi 2019 09 14 10 05 2024
Hava tahmini, değişkenlerin sayısı ve bu değişkenler arasındaki karmaşık etkileşimler göz önüne alındığında daima son derece zor olmuştur. Verileri toplama ve işleme kabiliyetinde önemli derecede artışlar, hava tahmincilerinin kasırgaların, sellerin, kar fırtınalarının ve diğer hava olaylarının zamanlamasını ve şiddetini tespit etme kabiliyetini büyük ölçüde arttırmıştır.
Hava tahmini için büyük verilerin uygulanmasına bir örnek IBM'in Derin Fırtınası'dır. Geniş bir coğrafi bölge hakkında genel bilgi veren birçok hava tahmini sisteminin aksine, Deep Thunder, yerel yetkililerin gerçek zamanlı olarak kritik önem taşıyan bilgileri alabilmesi için, tek bir havaalanı gibi son derece spesifik yerler için tahminler sağlar. İşte Deep Thunder'ın sağlayabileceği bazı bilgilere örnekler:
-
Seleğin en şiddetli olacağı tahminleri
-
Tropikal fırtınaların gücü ve yönü
-
Belirli bir alanda düşen en olası kar ya da yağmur miktarı > Düşmüş güç hatlarının muhtemel yerleri
-
Rüzgar hızlarının en yüksek olduğu alan tahminleri
-
Köprülerin ve yolların fırtınalarla en çok hasar görmesi gereken yerler
-
-
Bu bilgi, acil durum planlaması için gereklidir. Büyük veriler kullanarak, yerel yetkililer, hava koşullarından önce meydana gelen problemleri daha iyi tahmin edebilirler. Örneğin planlamacılar, taşkın olması muhtemel düşük alanların boşaltılmasına yönelik hazırlıklar yapabilir. Mevcut tesislerin iyileştirilmesi için planlar yapmak da mümkündür. (Örneğin, ağır rüzgarlar tarafından devre dışı bırakılmaya yatkın elektrik hatları yükseltilebilir.)
IBM, büyük veri teknolojisini tamamen benimsemek için Koreli Meteoroloji İdaresi'ne (KMA) büyük bilgisayar gücü sağlıyor. KMA, her gün 1.5 terabayt'lık meteorolojik veri toplar ve analiz etmek için şaşırtıcı miktarda depolama ve işlem gücü gerekir. KMA, büyük verileri kullanarak, tropik fırtınaların ve diğer hava koşullarının yerini ve kuvvetini tahminlerini geliştirebilecek.
Bir terabayt, bir trilyon bayta eşittir. Bu 1, 000, 000, 000, 000 bayt bilgi. Bilimsel gösterimde bir trilyon bayt olarak 1. 0 x 10
12 yazarsınız. Bunu bir perspektif içinde koymak için, tek bir terabayt depolamak için yaklaşık 1,5 500 CD'ye ihtiyacınız olacaktır. Plastik kutuları dahil olmak üzere, bu CD'lerin 40 fit uzunluğunda bir kulesi olarak yığınakta. Hava tahmininde büyük verilerin kullanılmasına ilişkin bir başka örnek, 2012 yılında Hurricane Sandy sırasında - "yüzyılın fırtınası" sırasında gerçekleşti. "Ulusal Kasırga Merkezi, kasırga karayolunu 30 gün içinde tam beş gün önceden tahmin etmek için büyük veri teknolojileri kullanmayı başardı. Bu, 20 yıl önce bile mümkün olanlardan doğrulukta çarpıcı bir artış. Sonuç olarak, FEMA ve diğer afet yönetim organizasyonları, karmaşa ile 1990'lı yıllarda veya daha önce meydana geldiğinden daha iyi bir şekilde hazırlıklıydı.
Daha fazla hava verilerinin toplanması ve işlenmesinin ilginç sonuçlarından biri, hava hasarına karşı korunmak için özelleştirilmiş sigorta satan şirketlerin ortaya çıkmasıdır. Bir örnek, 2006 yılında iki eski Google çalışanı tarafından kurulan Climate Corporation'dır. İklim Şirketi, tahribat riskini önlemek isteyen çiftçilere hava tahmini hizmetleri ve özel sigorta satıyor. Şirket, nem, toprak türü, geçmiş ürün verimleri vb. Üzerine büyük miktarda verilere dayanan belirli bir alanla ilgili risk türlerini belirlemek için büyük veriler kullanır.
Tarım, son derece riskli bir iştir, çünkü hava değişkeni, faiz oranları, ekonominin durumu gibi diğer birçok işletmeyi etkileyen değişkenlerden çok daha az öngörülebilirdir. Çiftlik sigortası federal hükümet tarafından sağlansa da, birçok durumda bireysel famerlere zarar veren daha özel risk türlerini karşılamak yeterli değildir. İklim Şirketi, federal sigorta alanındaki boşlukları dolduruyor - bireysel çiftçilerin karşılaştıkları risk faktörlerini daha iyi anlamamıştı sunmak olanaksız olan boşluklar. Gelecekte, daha fazla veri var olduğunda, daha özel sigorta ürünleri (belirli ürünlerde sigorta gibi) kullanılabilir hale gelecektir.
