Hava Durumu Kurumlarındaki Kesintiler Doğru Tahminleri Nasıl Tehlikeye Atıyor?
BBC Science Focus Magazine
- Çeviri
- Yer Bilimleri
- Çevre Bilimleri
Bu Makalede Neler Öğreneceksiniz?
- Trump yönetiminin hava durumu kurumlarında yaptığı kesintiler, Ulusal Hava Durumu Servisi'nin personel eksikliği ve tahmin doğruluğunda yavaşlamaya yol açtı.
- Yapay zekâ destekli hava tahmin modelleri hız ve verimlilik sağlasa da, aşırı hava olaylarında insan meteorologların yerel bilgisi ve deneyimi kritik öneme sahiptir.
- İklim değişikliği nedeniyle artan aşırı doğa olaylarının zararlarını azaltmak için doğru tahminler hayati önemde olup, insan faktörü ve gözlemler vazgeçilmezdir.
Nisan 2026'da bir pazartesi akşamı, Kansas City yakınlarında beş hortum meydana geldi. Bunlardan biri, Kansas'ın Ottawa kasabasındaki birçok binayı yerle bir edecek kadar güçlüydü.
Bu tür hortumlar Kansas için alışılmadık bir durum değildir. Ancak bu aşırı hava olaylarını tahmin etmekten sorumlu olan Ulusal Hava Durumu Servisi ofisi hazırlıksız yakalanmış gibi görünüyordu. Çünkü o öğleden sonra yayımlanan raporda, hortum ihtimalinin olmadığı öngörülüyordu.
Böyle bir tahminin neden başarısız olduğunu tam olarak anlamak oldukça zordur.
Ancak o sabah bölgede fırlatılması planlanan bazı hava balonlarının kaçırılması veya gecikmesi, bu hatalı tahmine katkıda bulunmuş olabilir. Bu durumun, Trump yönetiminin ABD hava durumu kurumlarında yaptığı keskin kesintilerin yol açtığı personel eksikliğiyle bağlantılı olma ihtimali oldukça yüksek.
Bütçe Kesintileri ve Personel Krizi
2025 yılında, Ulusal Okyanus ve Atmosfer Dairesi bünyesinde çalışan 1000'den fazla personel işten çıkarıldı veya tazminatlarını alarak ayrılmayı kabul etti. NWS'deki onlarca kıdemli meteorolog da bu gruba dâhildi.
Yönetim, halkın tepkisi üzerine o zamandan beri bu kesintileri geri almaya çalışıyor ve yüzlerce personeli yeniden işe almak için çabalıyor. NWS sözcülerinden biri ise durumu, "NOAA modellerinin performansında bozulma belirtisi yok," sözleriyle savunuyor.
Fakat kurum dışındaki meteorologlar, kesintilerin üzerinden bir yıl geçmesine rağmen, hava durumu servisinin olabilecek en kötü zamanda kronik olarak personel yetersizliği yaşadığı konusunda uyarıyor.
Iowa Üniversitesi'nden meteorolog Prof. William Gallus, bu durumu şu şekilde açıklıyor:
Şiddetli hava durumu tahminlerini yakından takip eden bazılarımız, Fırtına Tahmin Merkezi'nin normalden çok daha fazla kusurlu tahmin yaptığı hissine kapıldı.
Bu durum, sadece yağmura yakalanmaktan çok daha büyük bir sorundur. İklim değişikliğiyle birlikte giderek yaygınlaşan veya şiddetlenen aşırı doğa olaylarının zararlarını en aza indirmek için doğru tahminler kritik bir öneme sahiptir. Bu olaylar, kasırgaların hızla güçlenmesinden rekor kıran sıcak hava dalgalarına kadar geniş bir yelpazeyi kapsıyor.
Durumu daha da karmaşık hâle getiren şey, Pasifik Okyanusu'nda oluşan ve Batı Yakası'na seller getirip dünya genelinde sıcaklıkları yükseltebilecek olası bir süper El Niño hava sistemidir.
Eyaletin hortumlardan etkilenen bölgesini temsil eden Demokrat kongre üyesi Sharice Davids, yaptığı bir açıklamada konuyu şu sözlerle ifade etti:
Evrim Ağacı'nın çalışmalarına Kreosus, Patreon veya YouTube üzerinden maddi destekte bulunarak hem Türkiye'de bilim anlatıcılığının gelişmesine katkı sağlayabilirsiniz, hem de site ve uygulamamızı reklamsız olarak deneyimleyebilirsiniz. Reklamsız deneyim, sitemizin/uygulamamızın çeşitli kısımlarda gösterilen Google reklamlarını ve destek çağrılarını görmediğiniz, %100 reklamsız ve çok daha temiz bir site deneyimi sunmaktadır.
KreosusKreosus'ta her 50₺'lik destek, 1 aylık reklamsız deneyime karşılık geliyor. Bu sayede, tek seferlik destekçilerimiz de, aylık destekçilerimiz de toplam destekleriyle doğru orantılı bir süre boyunca reklamsız deneyim elde edebiliyorlar.
Kreosus destekçilerimizin reklamsız deneyimi, destek olmaya başladıkları anda devreye girmektedir ve ek bir işleme gerek yoktur.
PatreonPatreon destekçilerimiz, destek miktarından bağımsız olarak, Evrim Ağacı'na destek oldukları süre boyunca reklamsız deneyime erişmeyi sürdürebiliyorlar.
Patreon destekçilerimizin Patreon ile ilişkili e-posta hesapları, Evrim Ağacı'ndaki üyelik e-postaları ile birebir aynı olmalıdır. Patreon destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi 24 saat alabilmektedir.
YouTubeYouTube destekçilerimizin hepsi otomatik olarak reklamsız deneyime şimdilik erişemiyorlar ve şu anda, YouTube üzerinden her destek seviyesine reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. YouTube Destek Sistemi üzerinde sunulan farklı seviyelerin açıklamalarını okuyarak, hangi ayrıcalıklara erişebileceğinizi öğrenebilirsiniz.
Eğer seçtiğiniz seviye reklamsız deneyim ayrıcalığı sunuyorsa, destek olduktan sonra YouTube tarafından gösterilecek olan bağlantıdaki formu doldurarak reklamsız deneyime erişebilirsiniz. YouTube destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi, formu doldurduktan sonra 24-72 saat alabilmektedir.
Diğer PlatformlarBu 3 platform haricinde destek olan destekçilerimize ne yazık ki reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. Destekleriniz sayesinde sistemlerimizi geliştirmeyi sürdürüyoruz ve umuyoruz bu ayrıcalıkları zamanla genişletebileceğiz.
Giriş yapmayı unutmayın!Reklamsız deneyim için, maddi desteğiniz ile ilişkilendirilmiş olan Evrim Ağacı hesabınıza üye girişi yapmanız gerekmektedir. Giriş yapmadığınız takdirde reklamları görmeye devam edeceksinizdir.
Kansaslılar, şiddetli hava olayları meydana geldiğinde, kendilerini korumak için tasarlanmış sistemlerin tam kapasiteyle çalışıp çalışmadığını merak etmek zorunda kalmamalıdır.
Davids'in ofisi nisan ayında Trump yönetimine bir mektup gönderdi. Bu mektupta, hava balonlarının neden fırlatılmadığı ve bu durumun hatalı tahmine katkıda bulunup bulunmadığı hakkında bilgi talep edildi. Ancak aradan bir ay geçmesine rağmen henüz herhangi bir yanıt alamadılar.
Toplanan Bulutlar
Kâğıt üzerinde, hava durumu kurumları toparlanıyor gibi görünebilir. NWS sözcüsüne göre, Kongre son bütçesinde yönetimin talep ettiği fon kesintilerini büyük ölçüde görmezden geldi ve işe alımların yeniden başlamasından bu yana 280 pozisyon dolduruldu.
Ancak bu durum rekor bir işe alım artışını temsil etse de, kurum hâlâ kesintilerden önceki dönemine kıyasla yüzlerce eksik personelle çalışmak zorunda kalıyor.
New York'taki Albany Üniversitesi'nden meteorolog Prof. Brian Tang, kurum personel sayısını tamamen eski hâline getirse bile ayrılan kıdemli meteorologların ve diğer deneyimli çalışanların yerinin bir gecede doldurulamayacağını belirtiyor. Tang, "Kaybedilen çok fazla kurumsal deneyim var," diyerek durumu özetliyor.
NOAA'nın eski bilim kurulu başkanı Craig McLean de bu görüşe katıldığını, BBC Science Focus dergisine yaptığı açıklamada şu sözlerle ifade ediyor:
Tüm bu yeni işe alımların yapılması, Trump yönetiminin pervasız eylemlerinin kuruma ciddi zararlar verdiğinin açık bir kanıtıdır. Eksik personel; hava tahmini, iklim modellemesi ve NOAA'nın diğer sorumluluklarında binlerce yıllık deneyimi temsil ediyor. Toplamda 27.000 yıllık bir deneyimi kaybettiğinizde, artık elinizde aynı kurum kalmamış demektir.
Açık olmak gerekirse, araştırmacılar bu aksaklıkların ABD'nin hava durumu sistemini tamamen çökertmesini beklemiyor. Tang, bir anda karanlık çağlara dönmeyeceğimizi belirtiyor. Mevcut hava durumu modellerinin, şu anki doğruluk oranlarına yakın, genel olarak güvenilir tahminler sağlamaya devam etmesi bekleniyor.
Araştırmacılara göre, personel kesintilerinin daha kalıcı bir etki yaratabileceği asıl alan, hava tahmini doğruluğundaki iyileştirmelerin hızını yavaşlatmasıdır.
Bu iyileştirmeler, hem akademik laboratuvarlarda hem de NOAA tarafından yönetilen laboratuvarlarda yürütülen araştırmalara dayanıyor. Ancak bu tesislerin birçoğu geçtiğimiz yıl büyük kesintilere uğradı. Özellikle New Jersey, Princeton'daki Jeofiziksel Akışkanlar Dinamiği Laboratuvarı bu durumdan ciddi şekilde etkilendi.
Diğer araştırmacılar ise yönetimin, iklim ve hava durumu araştırmaları için önemli bir merkez olan Colorado'daki Ulusal Atmosferik Araştırma Merkezi'ni parçalama planından dolayı endişe duyuyor.
Merkezi yöneten 100'den fazla üniversitenin oluşturduğu koalisyon, bunun gerçekleşmesini önlemek amacıyla şu anda Trump yönetimine dava açmış durumda.
Fırtınanın İçine Doğru
ABD'nin hava tahmini geleceği hakkındaki belirsizliğe yapay zekâ da ekleniyor. Geçtiğimiz birkaç yıl içinde, yapay zekâ destekli hava tahmini modellerinde büyük bir artış görüldü. Hatta bunlardan bazıları, temel testlerde geleneksel hava durumu modellerinden daha iyi performans gösteriyor.
Geleneksel hava tahmini devasa bir fizik deneyi gibi çalışır. Süper bilgisayarlar, atmosferin nasıl davrandığını açıklayan milyonlarca denklemi çözerek havanın gelecekteki durumunu adım adım simüle eder.
Yapay zekâ modelleri ise tamamen farklı bir yaklaşım benimsiyor. Atmosferi simüle etmek yerine, onlarca yıllık geçmiş hava durumu verileriyle eğitiliyorlar ve belirli hava koşullarından önce ortaya çıkma eğiliminde olan örüntüleri tespit etmeyi öğreniyorlar.
Bu yaklaşımın en büyük avantajı verimliliktir. Bazı yapay zekâ modelleri, bir süper bilgisayar yerine sıradan bir dizüstü bilgisayarda bile çalışabilir. Teorik olarak bu durum; tahmin doğruluğunu ve hızını artırmanın yanı sıra, yerel bazda daha özelleştirilmiş bilgi sağlanmasına da olanak tanıyabilir.
Trump yönetimi, bu teknolojik gelişmeleri hava tahmini sistemlerine dâhil etmeyi NOAA için bir öncelik hâline getirdi. Ancak yetkililer, bu teknolojinin yalnızca mevcut araçları tamamlamak amacıyla kullanılması gerektiği konusunda ısrar ediyor.
NOAA sözcülerinden biri yaptığı açıklamada, yeni yapay zekâ modellerinin mevcut hava durumu modellerinin yerini almayacağını, sadece onlara bir ekleme olacağını belirtiyor.
Nitekim NWS'nin hava tahminlerinde insan müdahalesini azaltmak için yapay zekâ araçlarını kullanma ihtimali, gelecekteki raporların kalitesi hakkında bazı endişeleri de beraberinde getirdi.
New York'taki Columbia Üniversitesinde hava tahmini araştırmacısı olan Dr. Jeffrey Shrader, "İşin ham veri kısmında bile insanlar çok çalışıyor," diyerek insan faktörünün önemini vurguluyor.
Shrader, yürüttüğü mevcut araştırmalarda, insan meteorologlar tarafından hazırlanan tahminlerin doğrudan istatistiksel modellerden çıkan tahminlere kıyasla ortalama oranında daha doğru olduğunu buldu. Bu başarıyı, meteorologların belirli bir yerdeki hava durumuna dair yerel bilgiye sahip olmalarına bağlıyor.
Örneğin yıllarca aynı bölgede çalışan bir tahminci, yerel bir vadinin rüzgârı nasıl yönlendirdiğini veya bir modelin yağışı nerede sürekli olarak eksik hesapladığını bilecektir. Bunlar, henüz hiçbir algoritmanın kopyalamayı öğrenemediği ince nüanslardır.
Shrader, "Deneyimli bir meteorolog sürece tonla değer katar," diyerek bu katkının hava tahminini sadece yorumlamanın çok ötesine geçtiğini iddia ediyor.
Meteorologların topluluk içinde, özellikle de acil servisler ve yerel yetkililerle kurduğu ilişkiler ve güven bağı; insanları güvende tutmak için en az sundukları hava tahmini kadar önemli olabilir.
Daha da önemlisi, günümüze kadarki yapay zekâ modelleri en aşırı hava olayları söz konusu olduğunda hâlâ oldukça sınırlıdır. Bunun nedeni, istatistiksel tabanlı modellerin yalnızca kendi veri kümelerinde yer alan olayları tahmin etmede güvenilir olmalarıdır.
Bu yılın mayıs ayında Almanya ve İsviçre'deki bir grup araştırmacı, yapay zekâ tahminlerinin rekor kıran hava olaylarını öngörmede fizik tabanlı modellere kıyasla daha az doğru sonuçlar verdiğini buldu. Yapay zekâ sistemleri, rekor kıran sıcaklıkları sürekli olarak küçümserken, rekor kıran soğukları ise abartılı bir şekilde hesaplıyordu.
İşin en kritik yanı, hava olayı ne kadar aşırı bir hâl alırsa yapay zekânın performansı da o kadar kötüleşiyordu.
Yanlış hava tahminleri her zaman bir risk oluşturmuştur. Ancak iklim değişikliğinin şiddetlendirdiği aşırı doğa olaylarıyla birlikte bu riskin giderek büyüdüğünü gösteren güçlü kanıtlar bulunuyor.
Araştırmacılar, sıcaklığı sadece bir derece bile eksik hesaplayan bir tahminin, bir sıcak hava dalgası sırasında ölüm oranlarını artırabileceğini buldular (beklenmedik bir soğuk havanın eksik hesaplanmasının da benzer bir etkisi vardır).
İnsan faktörünün önemine tekrar değinen Shrader, durumu şöyle açıklıyor:
İşin içinde hiçbir insan yoksa herhangi bir algoritmik tahmin oldukça önyargılı ve gerçeklerden çok uzak bir sonuç üretebilir.
Dahası, yapay zekâ modelleri temel hava gözlemlerine olan ihtiyacı ortadan kaldıramaz. Hava balonları fırlatılmazsa veya kasırga avcısı uçuşları gerçekleştirilmezse, elinizdeki en iyi yapay zekâ modeli bile size yardımcı olamaz.
Süreçte insan gücünün asla göz ardı edilemeyeceğini vurgulayan Tang, "Sadece teknolojiye sahip olmak yetmez," diyor ve ekliyor: "İnsanlara da ihtiyacımız var."
Evrim Ağacı'nda tek bir hedefimiz var: Bilimsel gerçekleri en doğru, tarafsız ve kolay anlaşılır şekilde Türkiye'ye ulaştırmak. Ancak tahmin edebileceğiniz gibi Türkiye'de bilim anlatmak hiç kolay bir iş değil; hele ki bir yandan ekonomik bir hayatta kalma mücadelesi verirken...
O nedenle sizin desteklerinize ihtiyacımız var. Eğer yazılarımızı okuyanların %1'i bize bütçesinin elverdiği kadar destek olmayı seçseydi, bir daha tek bir reklam göstermeden Evrim Ağacı'nın bütün bilim iletişimi faaliyetlerini sürdürebilirdik. Bir düşünün: sadece %1'i...
O %1'i inşa etmemize yardım eder misiniz? Evrim Ağacı Premium üyesi olarak, ekibimizin size ve Türkiye'ye bilimi daha etkili ve profesyonel bir şekilde ulaştırmamızı mümkün kılmış olacaksınız. Ayrıca size olan minnetimizin bir ifadesi olarak, çok sayıda ayrıcalığa erişim sağlayacaksınız.
Makalelerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!
Bu makalemizle ilgili merak ettiğin bir şey mi var? Buraya tıklayarak sorabilirsin.
Soru & Cevap Platformuna Git- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- Çeviri Kaynağı: BBC Science Focus Magazine | Arşiv Bağlantısı
Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?
Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:
kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci
Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 09/07/2026 23:21:49 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/23375
İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.
This work is an exact translation of the article originally published in BBC Science Focus Magazine. Evrim Ağacı is a popular science organization which seeks to increase scientific awareness and knowledge in Turkey, and this translation is a part of those efforts. If you are the author/owner of this article and if you choose it to be taken down, please contact us and we will immediately remove your content. Thank you for your cooperation and understanding.