Memperkiraan kondisi cuaca adalah ilmu yang penting. Perkiraan cuaca yang akurat dapat sangat membantu berbagai industriseperti agrikultur/pertanian, penerbangan, logistic. Di balik perkiraan auca yang tepat terhadap berbagai kompleksitas yang harus dihadapi pihak yang bersangkutan. Maka dari itu kita akan membahas mengenai apa saja kendala dan teknologi masa depan perkiraan cuaca.
Bagaimana Peramalan Cuaca Dilakukan?
Saat ini, meramalkan cuaca bergantung pada jaringan pengumpulan data yang sangat besar. Data yang didapat dari stasiun cuaca berbasis darat, balon cuaca, dan satelit cuaca. Peramalam cuaca juga menggunakan data dari pelampung lepas pantai dan kapal yang beroperasi di laut. Semua sumber ini digabungkan membuat sebuah jaringan data observasional.
Data yang didapat kemudian dimasukkan ke komputer untuk membuat model cuaca. Ahli meteorologi menggunakan model ini untuk membuat prediksi cuaca. Pada proses perkiraan cuaca terdapat tiga langkah proses utama yaitu observasi, pemrosesan & analisis data dan mengkomunikasikan hasil perkiraan cuaca.
Pada tahap proses observasi, pihak yang bersangkutan bekerja dengan memakai model atmosfer yang merupakan suatu set persamaan model yang menggambarkan keadaan atmosfer. Model cuaca menggunakan persamaan matematika untuk menganalisis dan memprediksi proses dan perubahan atmosfer. Model cuaca menggunakan gambar sederhana atau “grid” dari permukaan tanah yang mirip dengan peta jalan atau peta topografi.
Mengapa Perkiraan Cuaca Terkadang Salah?
Menjawab pertanyaan mengapa perkiraan cuaca bisa tidak akurat adalah karena keadaan atmosfir sangat kacau, perkiraan cuaca regional yang akurat hanya dapat terjadi hingga sekitar 1 minggu, tergantung jenis pola cuacanya.
Baca Juga : Mengapa Prakiraan Cuaca Kadang Tak Akurat? Begini Penjelasannya
Selain itu tidak ada model perkiraan cuaca yang sempurna, sebab bagaimapun juga pasti akan terdapat bias asumsi variabel pada model matematis perkiraan cuaca, hal ini dikarenakan atmosfir sendiri sangat random dan beberapa fenomena alam seperti petir sifatnya sangat localized padahal model matematis tersebut dibuat bedasarkan keadaan atmosfir secara garis besar.
Misalnya, terkadang resolusi model cuaca menggunakan ukuran grid 12 km. Ini berarti bahwa setiap titik pada model mewakili area seluas 225 km2 (15 km x 15 km) atau lebih besar. Jika ukuran grid lebih kecil, maka akan ada lebih banyak titik data. Sebagai contohnya, kita bisa bayangkan sebuah grid 10 km x 10 km untuk area seluas 100 km2. Ini memberikan model yang lebih akurat tentang apa yang akan terjadi karena model lebih spesifik, lebih detil dan banyak titik data.
Model cuaca seringkali menggunakan informasi pengamatan dari atmosfer, baik dari daratan dan lautan untuk meramalkan cuaca. Data dari model digabungkan dengan informasi yang diambil dari stasiun cuaca yang dipasang di titik-titik kunci di seluruh wilayah atau negara untuk memberikan keadaan atmosfer yang sebenarnya.
Asimilasi data ini menghasilkan prakiraan yang lebih baik karena mengoptimalkan pemahaman peramal tentang sistem cuaca. Tentu perkiraan cuaca untuk jangka pendek akan lebih mudah dilakukan dan lebih akurat dibandingkan prediksi cuaca dalam jangka panjang. Kemajuan teknologi telah sangat meningkatkan kualitas prakiraan cuaca secara umum.
Misalnya, lebih banyak pengamatan kondisi atmosfir bisa dilakukan karena stasiun cuaca otomatis. Ada juga peningkatan dalam penggunaan komputasi kinerja tinggi. Semua ini turu memungkinkan penyimpanan data lebih banyak, pemrosesan, analisis, dan visualisasi data yang masuk lebih cepat
Pemanfaatan Super computer Telah Membatu Pemrosesan Data Cuaca
Teknologi Supercomputing pada peramalan cuaca telah berperan banyak dalam membantu memproses data lebih cepat. Weather Network menjelaskan bahwa pada tahun 1989, daya pemrosesan dapat melakukan 2,4 miliar operasi per detik; pada tahun 2016, pemodelan Layanan Cuaca Nasional AS dilakukan pada komputer yang mampu menjalankan 5,78 kuadriliun operasi per detik.
Machine Learning dalam Peramalan Cuaca
Para peneliti menggunakan Machine Learning untuk mengoptimalkan kekuatan pemrosesan untuk ketidakpastian dan kumpulan data yang besar. Prediksi cuaca menggunakan Machine Learning membantu menyempurnakan algoritma untuk analisis data dan pengenalan pola untuk perkiraan cuaca dalam jangka panjang yang akurat.
Pemanfaatan Machine Learning telah berhasil digunakan untuk melihat siklon tropis, sungai atmosfer dan peristiwa cuaca lainnya. Sementara itu, Interesting Engineering memperkirakan bahwa model pelatihan komputer dengan Machine Learning dengan kumpulan data yang ada akan membantu ahli meteorologi menggunakan teknologi perkiraan cuaca secara lebih efisien.
Science Daily melaporkan bahwa peneliti Penn State University melatih komputer untuk secara otomatis mengenali jenis formasi awan yang terlihat pada citra satelit yang memprediksi peristiwa cuaca buruk. Hal ini karena identifikasi pola formasi awan ini terjadi lebih cepat daripada yang dapat diamati manusia, software dapat mendorong ahli meteorologi untuk memperhatikan dan mengeluarkan peringatan lebih awal.
Beberapa penelitian telah menunjukkan bahwa sistem prakiraan berbasis Machine Learning dapat memprediksi pola cuaca umum serta model prediksi cuaca numerik dengan hanya menggunakan sebagian kecil dari daya komputasi yang dibutuhkan model.
Peneliti Universitas Maryland menggunakan pendekatan komputasi reservoir untuk Machine Learning guna meningkatkan akurasi. Teknik komputasi reservoir pada dasarnya “mempelajari” dinamika sistem yang kacau. Jaringan Cuaca menjelaskan bagaimana mereka melatih program mereka untuk mempelajari sifat kacau sistem cuaca. Melalui analisis dan pelatihan berulang, program ini mampu mendorong akurasi prediksi lebih jauh dari upaya sebelumnya.