Dünya iklim değişikliğine bağlı olarak sıradışı hava olaylarını daha sıklıkla yaşamaya başladı. Üstelik felakete dönüşen bu olaylar öngörülemiyor. Ancak bu olayların öngörülebilir olması insanlık için hayati öneme sahip.
Bu nedenle ileri teknoloji, özellikle de yapay zeka sıradışı hava olaylarının önceden tahmin edilmesi için kullanılıyor. Akıllı şehirler konseptinin bir parçası olan “yapay zekalı hava durumu tahmini”, daha çok akıllı cihazın birbirine bağlanmasıyla gerçeğe dönüşüyor. Ancak günlük veya haftalık hava tahminlerinden öte, ihtiyacımız olan yapay zekanın bu afetlerin nasıl sinsi sinsi yaklaştığını bize önceden söylemesi…
Zira dünyanın farklı bölgelerinden yangın, kuraklık veya sel haberleri geliyor. The Wall Street Journal gazetesine göre bu yıl sadece ABD’de 8 sıradışı hava olayı yaşanmış ve bunların ekonomiye maliyet 1 milyar doları aşkın. Bu olayların 1980li yıllarda ortalama 3 adet olduğu belirtiliyor.
ABD’deki Stanford Üniversitesi araştırmacıları, son olarak ülkedeki tüm sel felaketlerinin yüzde 50’den fazlasının yaşandığı orta batı bölgesindeki sıradışı yağışların neden sıklaştığını, makine öğrenmesi aracılığıyla anlamaya ve böylece gelecekte yaşanacak felaketleri önlemeye çalışmış.
Eğer iklim değişikliğine ilişkin pek çok veri varken, doğal afete dönüşen bu hava olaylarının nasıl öngörülemediğini soran varsa, biliminsanları küresel iklim değişikliği modellemeleri nedeniyle daha güçlü yağmur ve kar yağışlarının yaşanacağı, buna bağlı olarak fırtınaların yer ve zamanının tahmin edilemeyeceği tahmini yapıyor. Ancak yerel bazdaki modellemeler henüz bulunmuş değil.
İşte tam da bu nedenden Stanford araştırmacıları sıklıkla sele maruz kalan Mississippi’nin yukarı ve Missouri’nin orta bölgesine odaklanarak modeller oluşturmuş. Araştırmada öncelikle bölgelerde 1981-2019 yılları arasındaki yağışlı günlerin sayısına, resmi iklim verilerine bakılarak ulaşılmış. Ardından ilgili görselverilerle eğitilen verileri biraraya getirerek büyük ölçekli atmosferin dolaşımlarının hangi izdüşümlerle oluştuğuna bakılmış.
Araştırmacılardan Frances Davenport, “Kullandığımız algoritma sıradışı yağışlı günleri yüzde 90’ın üzerinde bir oranla öngörebildi. Bu şimdiye kadar kullanılan geleneksel yöntemlerden çok daha yüksek bir oran” diye konuşmuş. Bu modelin özelinde, iki bölgenin daha fazla sıradışı yağış almasına neden olarak birden fazla etken tespit edilmiş. Buradan elde edilecek yaklaşımın sel alan başka bölgeler ve farklı sıradışı hava olaylarını daha sık yaşayan bölgelerde de deneneceği belirtiliyor.
