मध्यपश्चिम में आए एक बम चक्रवात के बाद, आर्कटिक हवाओं के झोंके ने मंगलवार को ग्रेट लेक्स और पूर्वोत्तर में तेज़ हवाएँ, भारी बर्फबारी और जमा देने वाला तापमान ला दिया। तूफान के कारण दसियों हज़ार लोग बिजली से वंचित हो गए और यात्रा की स्थितियाँ खतरनाक हो गईं।

राष्ट्रीय मौसम सेवा ने बताया कि तूफानी हवाओं ने ठंड को और बढ़ा दिया, और फ्लोरिडा पैनहैंडल के दक्षिणी भाग तक तापमान के हिमांक से नीचे गिरने की आशंका है। इस सप्ताह मैदानों और ग्रेट लेक्स के कुछ हिस्सों में आए भयंकर तूफान में अचानक ठंडी हवाएँ, तेज़ हवाएँ और बर्फ, ओले और बारिश का मिश्रण देखने को मिला। मौसम पूर्वानुमानकर्ताओं ने इस प्रणाली को बम चक्रवात के रूप में वर्गीकृत किया क्योंकि इसका दबाव तेज़ी से गिरा था।

अलास्का के लिए घर जा रहीं क्रिस्टन शुल्त्स ने मंगलवार को मिनियापोलिस हवाई अड्डे तक की अपनी चार घंटे की यात्रा का वर्णन किया। उन्होंने यात्रियों को सलाह दी कि "अपने लिए पर्याप्त अतिरिक्त समय निकालें और इस तरह, अगर चीजें सुचारू रूप से चलती हैं, तो भी आपको तनाव नहीं होगा, और यदि चीजें सुचारू रूप से नहीं चलती हैं तो आप तैयार रहेंगे।"

Poweroutage.us ने बताया कि मंगलवार की सुबह राष्ट्रव्यापी स्तर पर 115,000 से अधिक ग्राहक बिजली से वंचित थे, जिनमें से लगभग एक तिहाई आउटेज मिशिगन में हुए थे।

तूफान का तेज़ी से एक बम चक्रवात में बदलना एक ऐसी घटना है जिसे मौसम पूर्वानुमान मॉडल में हुई प्रगति के माध्यम से बेहतर ढंग से समझा और अनुमान लगाया जा सकता है। ये मॉडल तापमान, दबाव, हवा की गति और आर्द्रता सहित वायुमंडलीय डेटा की विशाल मात्रा को संसाधित करने के लिए तेजी से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) और मशीन लर्निंग (ML) पर निर्भर करते हैं। AI एल्गोरिदम पारंपरिक तरीकों की तुलना में अधिक सटीकता के साथ पैटर्न की पहचान कर सकते हैं और तूफान के व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकते हैं।

मौसम पूर्वानुमान में AI के उपयोग का समाज के लिए महत्वपूर्ण निहितार्थ है। बेहतर पूर्वानुमान से चरम मौसम की घटनाओं के लिए बेहतर तैयारी हो सकती है, जिससे संभावित रूप से संपत्ति के नुकसान को कम किया जा सकता है और जान बचाई जा सकती है। उदाहरण के लिए, AI-संचालित सिस्टम तूफानों की तीव्रता और प्रक्षेपवक्र के बारे में अधिक सटीक चेतावनी प्रदान कर सकते हैं, जिससे समुदायों को समय पर निकालने और अन्य आवश्यक सावधानियां बरतने की अनुमति मिलती है।

AI-संचालित मौसम पूर्वानुमान में हाल के विकास में डीप लर्निंग मॉडल का उपयोग शामिल है जो विभिन्न वायुमंडलीय चर के बीच जटिल संबंधों को सीख सकते हैं। इन मॉडलों को ऐतिहासिक मौसम डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है और इनका उपयोग बढ़ती सटीकता के साथ भविष्य के मौसम के पैटर्न की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। हालाँकि, AI मॉडल विकसित करने में चुनौतियाँ बनी हुई हैं जो चरम मौसम की घटनाओं की सटीक भविष्यवाणी कर सकें, जो अक्सर कारकों की एक जटिल परस्पर क्रिया से प्रभावित होती हैं।

जैसे ही तूफान प्रणाली कनाडा में प्रवेश करती है, पूर्वानुमानकर्ता इसकी प्रगति की निगरानी करना और अद्यतन पूर्वानुमान प्रदान करना जारी रखते हैं। भविष्य में होने वाली चरम मौसम की घटनाओं के प्रभावों को कम करने में मौसम पूर्वानुमान में AI के एकीकरण से तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाने की उम्मीद है।