데이터 제한 : 전례없는 열파는 정의에 따라 지역에서 이전에 관찰 된 온도를 초과합니다. 이는 과거 데이터가 이러한 극단적 인 사건에 대한 예측 모델을 훈련시키기에 충분한 정보를 제공하지 않을 수 있음을 의미합니다. 모델은 과거의 패턴과 관계에 의존하여 예측을 만들고 제한된 데이터로 인해 희귀하고 예외적 인 사건을 캡처하기가 더 어렵습니다.
대기 과정의 복잡성 : 열파는 순환 패턴, 대기 안정성, 수분 가용성 및 태양 복사를 포함한 대기 조건의 조합으로 인해 발생합니다. 전 세계에서 로컬로 여러 척도에서 이러한 복잡한 상호 작용을 정확하게 시뮬레이션하는 것은 계산적으로 요구되고 불확실성이 발생하기 쉽습니다. 제트 흐름의 갑작스런 변화 나 수분 수송과 같은 요인은 열파의 강도와 위치에 큰 영향을 줄 수 있습니다.
자연 변동성과 무작위성 : 날씨 및 기후 시스템은 혼란스러운 과정으로 인한 고유 한 변동성을 나타냅니다. 초기 조건에서 작은 불확실성은 계단식 및 증폭 될 수 있으며, 더 긴 시간 척도에 걸쳐 예측에 상당한 차이가 발생합니다. 전례없는 열파의 희귀 성과 함께이 측면은 정확하고 초기 예측을 더욱 어렵게 만듭니다.
관찰 데이터 불충분 : 정확한 일기 예보는 온도, 습도, 바람 및 위성, 기상 관측소 및 기타 소스의 기타 변수에 대한 실시간 관찰에 의존합니다. 관찰 네트워크의 적용 범위 및 해상도는 특히 데이터 스피지 지역에서 미세한 세부 사항과 빠른 변화를 캡처하기에 충분하지 않을 수 있으며, 이는 예측에 더 많은 영향을 미칩니다.
제한된 앙상블 예측 : 초기 조건이 약간 다른 다중 모델이 실행되는 앙상블 예측이 수행되면 확률 론적 예측을 제공하고 불확실성을 평가하는 데 도움이됩니다. 그러나 앙상블 예측 기술은 일반적으로 큰 영향을 미치는 소규모 프로세스가 잘 표현되지 않을 수 있으므로 극단적 인 사건의 경우 일반적으로 감소합니다.
이러한 과제에도 불구하고 날씨 전문가들은 지속적으로 예측 방법을 개선하고, 대기 프로세스에 대한 이해를 향상 시키며, 컴퓨팅 전력 및 데이터 동화 기술의 발전을 활용하여 극도의 날씨 이벤트를보다 정확한 예측을 제공합니다.
