Càng về sau, các cơn bão xuất hiện ghi nhận ngày càng nhiều thiệt hại hơn, đặc biệt là thiệt hại về tài sản của người dân. Các khu vực ven biển hiện đang trở thành những vùng phát triển mới, với sự gia tăng dân số và phát triển cơ sở hạ tầng nhanh chóng. Tuy nhiên, mực nước biển dâng cao đi kèm với nguy cơ thiệt hại tăng về cơ sở vật chất cũng tăng.
Do đó, yêu cầu về tính chính xác của dự báo bão ngày càng khẩn thiết hơn, đặt gánh nặng lên các nhà nghiên cứu, những người đang nỗ lực làm việc từng ngày để dự báo các mối đe dọa của tự nhiên.
Cách dự báo bão
Các dự báo bão thông thường tập trung vào hai chỉ số: đường đi và cường độ của cơn bão. Cụ thể, việc biết được hướng đi và kích thước của cơn bão sẽ giúp quyết định khu vực bị ảnh hưởng bởi bão. Để đưa ra các chỉ số trên, các nhà dự báo sử dụng các mô hình, thường được lập trình bằng các phần mềm chạy trên những siêu máy tính.
Không may là chưa có một mô hình dự báo đơn lẻ nào hoạt động tốt trong việc đưa ra các dự đoán này. Đôi khi, các kết quả dự báo lệch nhau đến hàng trăm km hoặc có những lúc bản đồ hướng đi cơn bão lại gần như trùng lặp.
Trong một số trường hợp, ngay cả khi các mô hình cho ra các kết quả tương đối giống nhau, những điểm khác biệt nhỏ lại trở thành yếu tố quyết định trong sự biến động của cơn bão, hướng gió cũng như các yếu tố khác.
Ngoài ra, một số yếu tố thực nghiệm trong các mô hình dự báo được xác định trong điều kiện phòng thí nghiệm hoặc trong các thí nghiệm hiện trường độc lập. Điều này có nghĩa là chúng không hoàn toàn phản ánh đúng điều kiện của thời tiết hiện tại.
Để khắc phục nhược điểm này, các nhà dự báo sử dụng một nhóm các mô hình để xác định khoảng dao động của hướng đi và cường độ, ví dụ như hệ thống dự báo toàn cầu của NOAA hay trung tâm châu Âu về các mô hình toàn cầu dự báo thời tiết tầm trung.
Các dự báo tổ hợp được phát triển bởi một nhóm các nhà nghiên cứu tại trường Đại học với hướng dẫn bởi nhà khí tượng học Krishnamurti vào đầu những năm 2000.
Dự báo tổ hợp thu thập kết quả từ một loạt các mô hình, tổ hợp và đưa ra nhiều cách kết hợp các mô hình với nhau. Các kết quả từ dự báo tổ hợp cho ra những dự đoán chính xác hơn đối với các sự kiện thời tiết từng xảy ra trong quá khứ, chẳng hạn như cơn bão nhiệt đới Đại Tây Dương xảy ra năm 2017.
Thực tế, nhóm các mô hình của một nhà nghiên cứu có thể đưa ra nhiều dự báo hơn chỉ bằng việc thay đổi và điều chỉnh các điều kiện ban đầu. Nói cách khác, có nhiều yếu tố có thể gây nhiễu kết quả dự đoán. Các nhà khí tượng học không thể biết chính xác trạng thái của khí quyển và đại dương tại thời điểm bắt đầu mô hình dự đoán.
Ví dụ, các cơn bão nhiệt đới có thể chưa được quan sát đầy đủ để đo được chi tiết về sức gió và lượng mưa. Một ví dụ khác là nhiệt độ bề mặt biển giảm khi một cơn bão đi qua nhưng nếu khu vực đó bị ảnh hưởng bởi các dòng chảy lạnh, khả năng quan sát của vệ tinh sẽ bị không chính xác.
Vẫn còn nhiều hạn chế
Trong một thập kỷ qua, các dự báo đã liên tục được cải thiện. Một loạt các quan sát từ vệ tinh, phao nổi hay máy bay không người lái đi vào các vùng bão đang phát triển đã cho phép các nhà khoa học hiểu rõ hơn về môi trường xung quanh một cơn bão, từ đó cải thiện mô hình của họ.
Một số mô hình đã được cải thiện tới được độ chính xác tới 40%. Tuy nhiên, nhìn chung, dự báo về cường độ bão chưa ghi nhận được nhiều. Một phần do việc lựa chọn số liệu để mô tả cường độ một cơn bão nhiệt đới. Cường độ thường được mô tả theo tốc độ gió ở độ cao 10 m so với bề mặt.
Để đo lường, các nhà dự báo tại Trung tâm bão quốc gia ở Miami quan sát tốc độ gió tối đa trung bình trong một phút tại thời điểm bất kỳ trong cơn bão nhiệt đới. Tuy nhiên, rất khó để mô hình ước tính được tốc độ gió tối đa của một cơn bão nhiệt đới tại một thời điểm bất kỳ nào trong tương lai.
Các mô hình không thể đưa ra chính xác việc mô tả toàn bộ trạng thái của khí quyển và đại dương vào thời điểm bắt đầu cơn bão. Các đặc điểm của cơn bão nhiệt đới khi đo ở quy mô nhỏ, giống như biểu đồ gradient về lượng mưa, sức gió bề mặt và độ cao sóng bên trong và bên ngoài cơn bão nhiệt đới, không được ghi lại chính xác trong các mô hình dự báo.
Các đặc điểm của cả khí quyển và đại dương đều có thể ảnh hưởng đến cường độ bão. Hiện tại, các nhà khoa học tin rằng số liệu chính xác hơn về đại dương sẽ mang lại lợi ích lớn nhất cho độ chính xác của dự báo bão, đặc biệt là số liệu về năng lượng lưu trữ trong đại dương và cách thức nguồn năng lượng này tác động đến các đặc điểm dòng biển như xoáy nước.
Các quan sát hiện tại chưa đủ hiệu quả trong việc định vị chính xác cũng như nắm bắt kích thước của các xoáy nước. Tại những nơi khí quyển không ảnh hưởng lớn tới sự phát triển của bão, những thông tin về đại dương sẽ rất có giá trị.
Cùng lúc này, các nhà dự báo đang nghiên cứu và tìm kiếm các chỉ số thay thế và bổ sung, ví dụ như kích thước của các cơn bão nhiệt đới.
