Vous vous couchez, un sourire sur votre visage. Les prévisions appellent 10 pouces ce week-end. Vous vous endormez en pensant à attraper la première chaise de la journée, et le soyeux se transforme dans la neige jusqu'aux genoux qui suivra.
Cependant, en vous réveillant samedi, vous consultez le site Web du complexe pour voir le rapport Snow. Seulement quatre pouces. Ce qui s'est passé? Pourquoi les prévisions ne sont-elles pas très précises?
Le temps est difficile à prévoir. Vraiment dur. Une chose qui rend si difficile à prévoir est un concept de la théorie du chaos connu sous le nom d'effet papillon.
Le papillon indique que les petites actions peuvent avoir de grandes implications à l'avenir. Dans le contexte de la météo, des changements minuscules et apparemment hors de propos dans l'atmosphère peuvent conduire à des résultats drastiques à l'avenir. Plus vous avancez à l'avenir, plus ces écarts deviennent de plus en plus importants.
Les modèles de prévision peuvent nous en dire beaucoup sur tendances. Ils sont super de nous dire s'il y aura beaucoup de neige ou pas du tout, mais ils sont terribles pour nous dire si les totaux de neige seront de 12 ou 13 pouces. C'est parce que ces minuscules variations ne de manière significative Impact des tendances plus importantes, tandis qu'ils ont un impact sur les détails comme l'accumulation de neige.
Malheureusementen raison de cet effet, les prévisions météorologiques ne seront jamais précises à 100%. Nous pouvons être en mesure de se rapprocher de plus en plus pour une précision complète, mais nous ne l'atteindrons jamais vraiment.
