Koncept nowcastinga se je začel razvijati v preteklih desetletjih, pri čemer so se tehnike in metode postopoma izpopolnjevale. Klasično napovedovanje vremena je dolgoročno usmerjeno in temelji na matematičnih modelih, ki uporabljajo zgodovinske podatke in simulacije atmosferskih procesov za napovedovanje prihodnjih vremenskih razmer.
Nowcasting pa je pristop, ki se osredotoča na kratkoročne napovedi vremena, ponavadi v časovnem obdobju od nekaj ur do enega dneva naprej. Ideja je zagotoviti čim bolj ažurne napovedi, ki se osredotočajo na trenutne vremenske razmere in hitro spreminjajoče se dogodke, kot so nevihte, nalivi in lokalne vremenske spremembe.
Čeprav je izvor nowcastinga težko pripisati posamezniku, so nekateri ključni raziskovalci in institucije odigrali pomembno vlogo pri razvoju tehnik nowcastinga.
Lewis Fry Richardson, britanski matematik in meteorolog, je široko priznan kot eden od pionirjev v numerični napovedi vremena. Njegovo delo v začetku 20. stoletja je postavilo temelje za uporabo matematičnih enačb in računalnikov v vremenski napovedi, kar je ključna sestavina nowcastinga.
Jule Gregory Charney, ameriški meteorolog, je prispeval pomembne prispevke k napovedovanju vremena. Njegove raziskave o atmosferski dinamiki in modelih numerične vremenske napovedi v sredini 20. stoletja so pomagale napredovati na tem področju in postavile temelje za bolj natančno kratkoročno napovedovanje, vključno z nowcastingom.
Številne meteorološke raziskovalne institucije in vremenske agencije so prispevale k razvoju tehnik nowcastinga. Organizacije, kot so Nacionalni center za atmosferske raziskave (NCAR) v Združenih državah Amerike, Evropski center za srednjeročno vremensko napovedovanje (ECMWF) in Met Office v Združenem kraljestvu, so odigrale ključno vlogo pri napredovanju vremenske napovedi in nowcastinga.
Razvoj tehnologije in napredka v računalništvu, zbiranju podatkov, algoritmični obdelavi in strojnem učenju so omogočili hitrejše in bolj natančne nowcasting napovedi. Prav tako so napredki v opazovalni tehnologiji, kot so vremenski radarji, satelitski posnetki in senzorji, prispevali k izboljšanju zaznavanja in opazovanja trenutnih vremenskih razmer v realnem času.
Pomembno je prepoznati, da se je nowcasting vremena skozi čas razvijal s prispevki številnih posameznikov in institucij. Skupna prizadevanja meteorologov, znanstvenikov in tehnoloških napredkov so vodila k nenehnemu izboljševanju in uvedbi nowcastinga v sodobne prakse vremenske napovedi.
Danes se nowcasting pogosto uporablja v meteoroloških agencijah in industriji, kjer je ključnega pomena pravočasno obveščanje o trenutnih vremenskih razmerah.
INCA (Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis) je model napovedovanja trenutnega vremena, razvit s strani ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts). Gre za sistem asimilacije podatkov in napovedovanja, ki združuje različne opazovalne podatke z numeričnimi modeli napovedovanja vremena za ustvarjanje visokoresolucijskih in pravočasnih vremenskih napovedi.
Model INCA se osredotoča na kratkoročno napovedovanje vremena, običajno za obdobje nekaj ur do enega dneva naprej. Uporablja tehniko imenovano “asimilacija podatkov”, ki vključuje združevanje opazovanih atmosferskih in površinskih podatkov z numeričnim modelom napovedovanja vremena za inicializacijo trenutnega stanja atmosfere.
Model INCA vključuje širok nabor opazovalnih podatkov, vključno z radarjem vremena, površinskimi opazovanji, satelitskimi posnetki in drugimi razpoložljivimi viri podatkov. S pomočjo asimilacije teh opazovanj posodablja in prilagaja začetne pogoje vremenskega modela, kar vodi do bolj natančnih kratkoročnih napovedi.
Ena od ključnih prednosti modela INCA je njegova sposobnost zajemanja in napovedovanja lokalnih vremenskih pojavov, kot so nalivi, nevihte in drugi hitro spreminjajoči se vremenski pojavi. Ponuja visokoresolucijske napovedi na fini skali, kar je še posebej koristno za uporabo v nowcasting aplikacijah na območjih, kjer se vremenski pogoji lahko znatno razlikujejo na kratkih razdaljah.
INCA je široko uporabljen s strani meteoroloških agencij in napovedovalcev v Evropi za različne namene, vključno z nowcastingom padavin, ekstremnih vremenskih dogodkov in lokalnih vremenskih vplivov. Pripomore k izboljšanju natančnosti in časa opozoril za vreme, olajšuje sprejemanje odločitev v sektorjih, kot so promet, kmetijstvo in upravljanje v izrednih razmerah, ter prispeva k celovitemu razumevanju in napovedovanju kratkoročnih vremenskih sprememb.
