तूफान को ट्रैक करने और भविष्यवाणी करने के लिए पूर्वानुमानकर्ता GOES मौसम उपग्रह डेटा का उपयोग कैसे करते हैं

उपग्रह युग की शुरुआत से, मौसम उपग्रह अंतरिक्ष अन्वेषण की एक आवश्यक और आवश्यक विशेषता रहे हैं। दुनिया भर के कई देशों और एजेंसियों ने चौकीदारों के अपने समूह शुरू किए हैं जो लगातार हमारे महाद्वीपों और महासागरों की निगरानी करते हैं।

यह कहना कि मौसम उपग्रहों का मौसम के पूर्वानुमान पर सकारात्मक प्रभाव पड़ा है और इसकी सटीकता एक ख़ामोशी होगी। लेकिन वास्तव में NOAA के GOES नेटवर्क द्वारा एकत्र किए गए उन पूर्वानुमानों को उत्पन्न करने के लिए डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है? और इस डेटा का उपयोग तूफान के पूर्वानुमानकर्ताओं और डिजाइनरों द्वारा कैसे मजबूत, अधिक गतिशील और रिकॉर्ड-ब्रेकिंग सीज़न के दौरान जनता को सूचित और संरक्षित करने के लिए किया जाता है?

सितंबर में चरम गतिविधि के पारंपरिक बिंदुओं को समाप्त करने वाले 2021 अटलांटिक और पूर्वी प्रशांत तूफान के मौसम के साथ, NASASpaceflight ने बात की एनओएए (राष्ट्रीय समुद्री और वायुमंडलीय प्रशासन) / एनईएसडीआईएस (राष्ट्रीय पर्यावरण उपग्रह डेटा सूचना सेवा) GOES-R कार्यक्रम वैज्ञानिक डॉ. डैनियल लिंडसे उपग्रहों पर और उनकी जानकारी का उपयोग कैसे किया जाता है।

GOES-R, इस मामले में, चार नवीनतम GOES (जियोस्टेशनरी ऑपरेशनल एनवायर्नमेंटल सैटेलाइट) अंतरिक्ष यान की एक श्रृंखला को संदर्भित करता है जो GOES-R से शुरू हुआ और आगामी GOES-T और GOES-U उपग्रहों से होकर गुजरता है. GOES-R उपग्रह, नई श्रृंखला में पहला, जिसके लिए श्रृंखला का नाम दिया गया है, कक्षा में पहुँचने पर GOES-16 बन गया।

GOES मौसम उपग्रह प्रक्षेपण से पहले और उसके दौरान एक पत्र द्वारा इंगित किए जाते हैं। फिर कक्षा में एक बार एक संख्या के साथ इसका नाम बदल दिया जाता है। उपनाम GOES East और GOES West विशिष्ट उपग्रह नहीं हैं, बल्कि उस क्षेत्र का स्थान और संदर्भ हैं, जहां विशिष्ट GOES उपग्रह अवलोकन के लिए जिम्मेदार है।

उदाहरण के लिए, कक्षा में पहुंचने के बाद GOES-S का नाम बदलकर GOES-17 कर दिया गया और वर्तमान में GOES पश्चिम साइट पर है।

GOES-R मौसम उपग्रह श्रृंखला। (क्रेडिट: एनओएए)

“[The GOES-R satellite imagers] विकिरण इकाई में डेटा एकत्र करें,” डॉ लिंडसे ने कहा। “यह उपग्रह द्वारा ही पता लगाया गया रेडियोमीटर है। यह या तो दृश्यमान रूप में आता है, जो बादलों से और पृथ्वी के बाहर सूर्य के प्रकाश से परावर्तित होता है, या बादलों, वायुमंडल, पृथ्वी की सतह या महासागर द्वारा दी गई गर्मी की मात्रा में अवरक्त में होता है।”

“इन्फ्रारेड में विभिन्न तरंग दैर्ध्य या वर्णक्रमीय चैनल होते हैं। हम आमतौर पर मॉडल में उपयोग करते हैं जिसे हम इन्फ्रारेड विंडो कहते हैं। यह लगभग 10 से 11 माइक्रोमीटर है।”

उष्णकटिबंधीय में पूर्वानुमान की जानकारी का यह हिस्सा वर्तमान GOES-16 . द्वारा एकत्र किया जाता है GOES-17 उपग्रह एडवांस्ड बेसिक इमेजिंग इंस्ट्रूमेंट (ABI) के माध्यम से हैं, और जो मॉडल पूर्वानुमानकर्ताओं द्वारा बनाए और उपयोग किए जाते हैं, उनके पास एक समाधान होना चाहिए जो उपग्रहों को देखते हैं।

“यदि यह सुसंगत नहीं है, यदि आप कहते हैं कि उपग्रह से विकिरण वह नहीं है जो मॉडल आपको दिखा रहा है, तो इसका मतलब है कि मॉडल को संशोधित करना होगा। हम वापस जा सकते हैं और मॉडल के लिए प्रारंभिक स्थितियों को बदल सकते हैं और इसे फिर से चला सकते हैं। इसे बेहतर तरीके से मिलान करने का प्रयास करने के लिए जो उपग्रह आपको बता रहा है,” डॉ लिंडसे ने कहा। “यह डेटा अंतर्ग्रहण के रूप में जानी जाने वाली प्रक्रिया का एक सरलीकृत विवरण है।”

GOES उपग्रह डेटा से अनुमानित एक अन्य डेटा पथ वायुमंडलीय हवा की गति से संबंधित है। और यहीं पर भूस्थिर कक्षा में उपग्रहों की स्थिति और वे जो लाभ लाते हैं, वे स्पष्ट रूप से दिखाए जाते हैं।

“चूंकि यह एक GOES उपग्रह है, यह एक भूस्थिर कक्षा में है, और हम बादलों को ट्रैक करने में सक्षम हैं। जब आप किसी छवि को देखते हैं या आप किसी एनीमेशन को देखते हैं, तो आप बादलों को हिलते हुए देखते हैं, आप तूफान को घूमते हुए देखते हैं। क्या हम समय के साथ उन बादलों को ट्रैक कर सकते हैं और यह पता लगा सकते हैं कि यह कितनी तेजी से आगे बढ़ रहा है और यह किस दिशा में बढ़ रहा है। [That’s] मूल रूप से हवा का एक अनुमान … या वातावरण में विभिन्न स्तरों पर पवन वेक्टर। “

इस प्रक्रिया को पवन पुनर्प्राप्ति कहा जाता है, और यह उन मॉडलों को खिलाने का अभिन्न अंग है जो अगले घंटों से दिनों तक उष्णकटिबंधीय प्रणालियों के लिए सटीक ट्रैकिंग और तीव्रता पूर्वानुमान उत्पन्न करते हैं – पूर्वानुमान जो कि समुदाय और अधिकारी आने वाले तूफान के लिए उचित रूप से तैयार करने के लिए उपयोग करते हैं।

इस बिंदु तक, डेटा अधिग्रहण और विश्लेषण की प्रक्रिया वर्षों पहले लिखे गए एल्गोरिदम के माध्यम से स्वचालित है। जहां इंसान केंद्र के निर्धारण के साथ समीकरण में आते हैं – यानी: तूफान के घूमने के केंद्र का निर्धारण।

“भविष्यवाणियां क्या हैं राष्ट्रीय तूफान केंद्र क्या उन्हें यह तय करना है कि किसी भी समय तूफान कहां है। बिल्कुल सही। देशांतर और अक्षांश का केंद्र। ट्रेडिंग सेंटर कहाँ है? यह बुनियादी जानकारी है। इस केंद्रीय रेखा को केंद्रीय सुधार कहा जाता है। यह जानकारी तब डिजाइनरों के साथ-साथ उन लोगों को भी प्रस्तुत की जाती है जो इसे मॉडल के लिए प्रारंभिक दृष्टिकोण के रूप में दर्ज करते हैं, “डॉ लिंडसे ने कहा।

“यदि यह एक बहुत स्पष्ट आंख वाला तूफान है, एक मजबूत तूफान की तरह, तो केंद्र को ढूंढना काफी आसान है। यह आंख के बीच में जाता है। अधिक सामान्यतः, यह इतना स्पष्ट नहीं है। आपके पास आंखों को ढकने वाले बादल हैं, या यह है अव्यवस्थित।”

“इस मामले में, केंद्रीय स्थापना के लिए शायद यह अधिक कठिन है। GOES डेटा उच्च बादलों के नीचे देखने की कोशिश करने के लिए उपयोगी है जहां वे काफी पारदर्शी हैं, या आसपास हैं, और देखें कि वे कम बादल कहां घूम रहे हैं। इस तरह आप प्राप्त कर सकते हैं इस बात का अंदाजा लगाया जा सकता है कि तूफान का केंद्र वास्तव में कहां है।”

हालाँकि, GOES की भी अपनी सीमाएँ हैं। कभी-कभी वे ऊंचे बादलों के माध्यम से नहीं देख सकते क्योंकि उनके पास माइक्रोवेव सेंसर की कमी होती है जो ऐसा कर सकता है।

लेकिन यहीं से मौसम उपग्रहों के बेड़े की परस्पर प्रकृति चलन में आती है – कम पृथ्वी की कक्षा में ध्रुव-परिसंचारी मौसम उपग्रहों में पहले से ही घने, ऊंचे बादलों के नीचे देखने के लिए आवश्यक माइक्रोवेव सेंसर होते हैं।

कभी-कभी, GOES और ध्रुवीय मौसम उपग्रह डेटा के बीच सहयोग के माध्यम से, एक केंद्रीय निर्धारण किया जा सकता है ताकि मॉडल का सही प्रारंभिक स्थान हो, तूफानों के लिए “समय शून्य” – पूर्वानुमान में एक बहुत ही महत्वपूर्ण डेटा बिंदु।

GOES के लिए अन्य मुख्य डेटा अधिग्रहण बिंदु घनत्व की भविष्यवाणी के लिए आवश्यक जानकारी से संबंधित है।

तीव्रता का अनुमान लगाने का सबसे अच्छा तरीका एक विमान को तूफान की ओर निर्देशित करना है। यह हमेशा संभव नहीं होता है, और इसलिए हमें तीव्रता का अनुमान लगाने के लिए एक अलग तरीका खोजना होगा। जिस तरह से यह आमतौर पर किया जाता है वह फिर से GOES डेटा का उपयोग कर रहा है, विशेष रूप से इन्फ्रारेड बैंड में।”

“यह मूल रूप से है [looks] अवरक्त पैटर्न के लिए। एक आँख की तलाश में। उदाहरण के लिए, यदि स्पष्ट आंख है, तो तूफान अधिक गंभीर होने के लिए उच्च स्कोर प्राप्त करता है। दृश्य डेटा का उपयोग पैटर्न को पहचानने और दिन के दौरान तीव्रता का अनुमान लगाने के लिए भी किया जा सकता है। इस प्रकार इन्फ्रारेड डेटा का उपयोग तूफान की तीव्रता का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है,” डॉ लिंडसे ने कहा।

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