Yağış ehtimalını necə hesablamaq olar
Yağış ən çox müşahidə olunan hava elementlərindən biridir, çünki o, kənd təsərrüfatından, nəqliyyatdan, turizmdən tutmuş daşqınların idarə olunmasına qədər gündəlik fəaliyyətlərə birbaşa təsir göstərir. Bununla belə, bir çox insan hələ də "yağış proqnozu"nu "yağışın mütləqliyi" ilə eyniləşdirir. Lakin müasir meteorologiyada yağış ehtimalı adətən ehtimal kimi ifadə olunur. Bu məqalədə əsas anlayışlardan tutmuş asanlıqla izlənilə bilən hesablama nümunələrinə qədər yağış ehtimalının necə sadə şəkildə hesablanacağı müzakirə olunur.
Yağış ehtimalının nə olduğunu anlamaq
Yağış ehtimalı çox vaxt yağıntı ehtimalı (PoP) adlanır. Bu, yağışın nə qədər güclü olacağının ölçüsü deyil, müəyyən bir ərazidə müəyyən bir müddət ərzində (məsələn, 6 saat və ya 24 saat) yağış yağma ehtimalıdır.
Məsələn, əgər orada "yağış ehtimalı 70%" yazılıbsa, bu o deməkdir ki, proqnozlaşdırılan ərazidə və müddətdə yağış yağma ehtimalı 70% təşkil edir (adətən müəyyən bir hədd ilə ölçülür, məsələn, minimum 0,1 mm).
Qeyd etmək vacibdir: hava məlumatlarının qeyri-müəyyənliyi, atmosfer dinamikası və proqnozlaşdırıcı modellərin məhdudiyyətləri səbəbindən yağış ehtimalını anlamaq həmişə asan olmur. Lakin statistik olaraq, yağış ehtimalı tarixi məlumatlar və proqnoz modelinin nəticələrindən istifadə etməklə hesablana bilər.
Yağış ehtimalını hesablamaq üçün iki ümumi yanaşma
Praktikada, iki ümumi yanaşma mövcuddur:
1. Tarixi məlumatlara əsaslanan statistik yanaşma
Müəyyən bir vaxtda yağış ehtimalını qiymətləndirmək üçün keçmiş yağış qeydlərindən istifadə.
2. Proqnozlaşdırma (model) və ansambl yanaşmaları
Yağış ehtimalını hesablamaq üçün hava modelinin çıxışından (birdən çox ssenari/model üzvləri daxil olmaqla) istifadə.
Bu məqalədə əsas diqqət hər kəsin edə biləcəyi statistik yanaşmadan istifadə edərək yağış ehtimalının necə hesablanacağına yönəldilir və daha sonra modelləşdirmə yanaşmasının necə işlədiyinə dair ümumi məlumatla yekunlaşdırılır.
Tələb olunan məlumatlar
Yağış ehtimalını statistik olaraq hesablamaq üçün sizə lazımdır:
– Yağış stansiyalarından və ya yağış dirəklərindən gündəlik/saatlıq yağıntı məlumatları.
– Kifayət qədər uzun məlumat müddəti (məsələn, daha sabit olmaq üçün 10-30 il).
– İstifadə olunan “yağış” tərifi: yağış hesab edilən minimum yağıntı həddi (məsələn, ≥ 0,1 mm/gün və ya ≥ 1 mm/gün).
Bu hədd vacibdir, çünki “yüngül çiskin” yağış kimi qeydə alına bilər, lakin müəyyən məqsədlər üçün (məsələn, kənd təsərrüfatı) yağış yalnız ≥ 5 mm olduqda hesab edilə bilər.
Metod 1: Yağışın baş vermə tezliyindən ehtimalı (sadə metod)
Ən əsas metod eyni dövrdə yağıntının tezliyini hesablamaqdır.
Formula
\[
P(\text{rain}) = \frac{\text{yağışlı günlərin sayı}}{\text{günlərin ümumi sayı}} \dəfə 100\%
\]
Misal
Tutaq ki, yanvar ayında yağış ehtimalını 10 illik məlumatlara əsasən hesablamaq istəyirsiniz. 10 il ərzində yanvar ayında olan günlərin ümumi sayını toplayırsınız:
– Yanvar ayında 31 gün var.
– Ümumi məlumatlar = 31 × 10 = 310 gün.
– 310 günün 217-si yağıntının miqdarı ≥ 0,1 mm olan günlər qeydə alınıb.
Beləliklə:
\[
P(\text{rain}) = \frac{217}{310} \dəfə 100\% \təxminən 70\%
\]
Bu o deməkdir ki, tarixən yanvar ayında təsadüfi bir gündə yağış yağma ehtimalı təxminən 70% -dir (0,1 mm həddi istifadə etməklə).
Üstünlüklər və məhdudiyyətlər
– Üstünlükləri: hesablamaq çox asandır.
– Məhdudiyyətlər: bugünkü atmosfer şəraitini nəzərə almır, yalnız tarixi ortalamaları nəzərə alır.
Metod 2: Müəyyən bir tarix üçün yağış ehtimalı (gündəlik iqlimşünaslıq)
Daha dəqiq olmaq istəyirsinizsə, müəyyən bir tarix, məsələn, 10 may üçün yağış ehtimalını uzun illərin tarixi məlumatlarından istifadə edərək hesablaya bilərsiniz.
Addım
1. Eyni tarix üçün, məsələn, 20 il ərzində hər 10 may üçün yağıntı məlumatlarını götürün.
2. Həmin tarixdə neçə dəfə yağış yağdığını (≥ həddi) sayın.
3. İllərin sayına bölün.
Formula
\[
P(\text{tarixdə yağış } d) = \frac{\text{tarixdə yağış illərinin sayı } d}{\text{məlumat illərinin sayı}} \dəfə 100\%
\]
Misal
20 il üçün 10 may tarixinə olan məlumatlar:
– 14 dəfə yağış (≥ 1 mm).
– Cəmi illər = 20.
\[
P = \frac{14}{20} \dəfə 100\% = 70\%
\]
Bu üsula çox vaxt gündəlik klimatologiya yanaşması deyilir. Sabitliyi artırmaq üçün vaxt pəncərəsini genişləndirə bilərsiniz, məsələn, 9 gündən (6-14 may) istifadə edərək və sonra orta hesabla hesablaya bilərsiniz.
Metod 3: Müəyyən bir həddə əsaslanan “güclü yağış” ehtimalı
Ehtimal həmçinin güclü yağış kimi intensivlik kateqoriyaları üçün də hesablana bilər. Metod eynidir, yalnız eşik dəyişir.
Məsələn, güclü yağışın tərifi: ≥ 50 mm/gün.
\[
P(\text{şiddətli yağış}) = \frac{\text{yağışlı günlərin sayı ≥ 50 mm}}{\text{günlərin ümumi sayı}} \times 100\%
\]
Kontakt:
– 5 ildə cəmi günlər: 5 × 365 = 1825 gün (sadəlik üçün sıçrayış illərini nəzərə almadan).
– Yağışlı günlər ≥ 50 mm: 36 gün.
\[
P = \frac{36}{1825} \dəfə 100\% \təxminən 2\%
\]
Kiçik olsa da, bu dəyər daşqın riskinin təhlili, drenaj planlaşdırması və erkən xəbərdarlıq üçün faydalıdır.
Metod 4: Əvvəlki şərtlərə əsaslanan ehtimal (sadə Markov)
Yağış çox vaxt "davam edən bir model" izləyir: əgər bu gün yağış yağarsa, sabah yağış yağma ehtimalı bu gün yağmama ehtimalından daha yüksəkdir. Markov anlayışlarından istifadə edərək sadə keçid ehtimallarını hesablaya bilərsiniz.
İki vəziyyəti təyin edin:
– H = yağış (≥ həddi)
– T = yağış yoxdur
Tarixi məlumatlara əsasən hesablayın:
– \(P(H|H)\): əgər bu gün yağış yağarsa, sabah yağış yağma ehtimalını göstərir.
– \(P(H|T)\): əgər bu gün yağış yağmasa, sabah yağış yağma ehtimalı.
Misal
Ardıcıl 1.000 günlük cütlükdən:
– 400 dəfə "bu gün yağış yağır" deyir. Bu 400 dəfədən 260 dəfə sabah yağış yağacaq.
\(P(H|H) = 260/400 = 65%\)
– 600 dəfə “bu gün yağış yağmayacaq”. Həmin 600 dəfədən 180 dəfə sabah yağış yağacaq.
\(P(H|T) = 180/600 = 30%\)
Bu, sabah yağış yağma ehtimalının bugünkü şərtlərə əsasən tənzimlənməsinə imkan verir. Bu, hələ də sadədir, lakin aylıq orta göstəricidən daha realdır.
Metod 5: Hava modelləri ansamblından ehtimallar (müasir təcrübəyə ümumi baxış)
Müasir hava proqnozlarında yağıntı ehtimalı çox vaxt müxtəlif ilkin şərtlərə malik çoxsaylı model simulyasiyalarının toplusu olan ansambl proqnozundan hesablanır. Prinsip belədir:
\[
P(\text{rain}) = \frac{\text{yağışı proqnozlaşdıran ansambl üzvlərinin sayı}}{\text{ansambl üzvlərinin sayı}} \dəfə 100\%
\]
Misal
Sabah sizin əraziniz üçün 20 ansambl üzvü var:
– 12 üzv yağıntının ≥ 1 mm olacağını proqnozlaşdırdı.
– 8 üzv <1 mm proqnozlaşdırdı. \[ P = \frac{12}{20} \times 100\% = 60\% \] Bu metod model qeyri-müəyyənliyini əks etdirir. Adətən, proqnoz tarixindən nə qədər uzaqlaşırsa, qeyri-müəyyənlik artdıqca ehtimallar bir o qədər çox "uzanır". Daha dəqiq hesablamalar üçün məsləhətlər 1. Uyğun yağıntı həddini təyin edin. Meteoroloji yağıntı tərifləri üçün 0,1 mm həddi uyğundur; təsirlər üçün 5-10 mm lazım ola bilər. 2. Uzun və təmiz məlumatlardan istifadə edin. Məlumatların çatışmaması və ya nasaz ölçmə cihazları nəticələri dəyişdirə bilər. Məlumatların keyfiyyət yoxlamalarını aparın. 3. Mövsümü nəzərə alın. Quru mövsümdə və yağışlı mövsümdə yağış ehtimalı çox fərqlidir. Hər mövsüm və ya ay üçün ayrıca hesablayın. 4. Hərəkətli zaman pəncərəsindən istifadə edin. Müəyyən tarixlər üçün ±3 ilə ±7 gün arasında bir pəncərə təxminləri daha sabit edə bilər. 5. "Yağış ehtimalı" və "neçə mm" arasında fərq qoyun. Ehtimal "nə qədər yağış yağacaq" yox, "yağış yağacaq" cavabını verir. Nəticə Yağış ehtimalının hesablanması əsasən sadə bir konsepsiyaya əsaslanır: yağış hadisələrinin sayını müşahidələrin ümumi sayı ilə müqayisə etmək. Bugünkü şəraitə əsasən orta aylıq yağış ehtimalını, müəyyən bir tarixdə ehtimalı, güclü yağış ehtimalını və ya hətta sabah yağış ehtimalını hesablaya bilərsiniz. Müasir praktikada yağış ehtimalı da tez-tez hava modelləri ansamblından hesablanır ki, bu da hava şəraitinin dinamik təbiətinə daha yaxşı uyğun gələn ehtimal yanaşması təmin edir. İstəsəniz, aylıq, mövsümlük və intensivlik həddini hesablamaq üçün Excel/CSV məlumatlarından (məsələn, BMKG-dən və ya yağış stansiyanızdan gündəlik yağış məlumatları) istifadə edərək nümunə hesablama yaratmağınıza kömək edə bilərəm.
