kalixlouiis/myanmar-wikipedia-corpus huggingface dataset:
၁၉၁၁ ခုနှစ်တွင်၊ မိုးလေဝသ ရုံး (Met Office) သည် ရေဒီယိုထုတ်လွှင့်မှုမှတစ်ဆင့် ပထမဆုံး ပင်လယ်မိုးလေဝသ ခန့်မှန်းချက်များကို စတင်ထုတ်ပေးခဲ့သည်။
၎င်းတို့တွင် ဗြိတိန်ကြီး (Great Britain) အနီးတစ်ဝိုက်ရှိ ဧရိယာများအတွက် မုန်တိုင်းနှင့် လေပြင်းသတိပေးချက်များ ပါဝင်သည်။
အမေရိကန်ပြည်ထောင်စုတွင်၊ ပထမဆုံး အများသုံး ရေဒီယို ခန့်မှန်းချက်များကို ၁၉၂၅ ခုနှစ်တွင် အက်ဒွပ် ဘီ ရိုက်ဒ်အောက် (Edward B. "E.B." Rideout) မှ ဘော်စတွန်ရှိ အီဒီဆန် လျှပ်စစ် အလင်းရောင်ဌာန (Edison Electric Illuminating station) ဖြစ်သော WEEI တွင် ပြုလုပ်ခဲ့သည်။
ရိုက်ဒ်အောက်သည် အမေရိကန် မိုးလေဝသ ဝန်ဆောင်မှု (U.S. Weather Bureau) မှ လာသူဖြစ်ပြီး၊ ၁၉၃၁ ခုနှစ်တွင် WBZ မိုးလေဝသ ခန့်မှန်းသူ ဂျီ ဟဲရိုလ် နွိုင်းစ် (G. Harold Noyes) လည်း ထိုနည်းတူ ဖြစ်သည်။
thumb|BBC television weather chart for November 13, 1936 ကမ္ဘာ့ပထမဆုံး ရုပ်မြင်သံကြား (televised) မိုးလေဝသ ခန့်မှန်းချက်များကို၊ မိုးလေဝသ မြေပုံများ အသုံးပြုမှု အပါအဝင်၊ BBC မှ ၁၉၃၆ ခုနှစ် နိုဝင်ဘာလတွင် စမ်းသပ်ထုတ်လွှင့်ခဲ့သည်။
၎င်းကို ၁၉၄၉ ခုနှစ်၊ ဒုတိယကမ္ဘာစစ် (World War II) အပြီးတွင် လက်တွေ့အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့သည်။
ဂျော့ချ် ကောင်းလင်း (George Cowling) သည် ၁၉၅၄ ခုနှစ်တွင် မြေပုံရှေ့တွင် ရုပ်မြင်သံကြားဖြင့် ပထမဆုံး မိုးလေဝသ ခန့်မှန်းချက်ကို ပေးခဲ့သည်။
အမေရိကတွင်၊ စမ်းသပ်ရုပ်မြင်သံကြား ခန့်မှန်းချက်များကို ဂျိမ်းစ် စီ ဖစ်ဒလာ (James C. Fidler) မှ စင်စင်နာတီ (Cincinnati) တွင် ၁၉၄၀ သို့မဟုတ် ၁၉၄၇ ခုနှစ်၌ DuMont ရုပ်မြင်သံကြား ကွန်ရက် (DuMont Television Network) တွင် ပြုလုပ်ခဲ့သည်။
၁၉၇၀ ပြည့်လွန်နှစ်များ နှောင်းပိုင်းနှင့် ၁၉၈၀ ပြည့်လွန်နှစ်များ အစောပိုင်းတွင်၊ အမေရိကန် ရုပ်သံလွှင့်ကုမ္ပဏီ (American Broadcasting Company - ABC) ၏ ‘Good Morning America’ အတွက် ပထမဆုံး မိုးလေဝသသမား ဂျွန် ကိုးလ်မန်း (John Coleman) သည် ရုပ်မြင်သံကြား ခန့်မှန်းချက်များအတွက် မျက်နှာပြင်ပေါ်ရှိ မိုးလေဝသ ဂြိုဟ်တု ဒေတာ (weather satellite data) နှင့် ကွန်ပျူတာ ဂရပ်ဖစ် (computer graphics) များကို ရှေ့ဆောင်အသုံးပြုခဲ့သည်။
CJR Rewind: Hot Air , ‘Columbia Journalism Review’, reprint, first published in the January/February 2010 issue. ၁၉၈၂ ခုနှစ်တွင်၊ ကိုးလ်မန်းသည် Landmark Communications ၏ အမှုဆောင်အရာရှိချုပ် ဖရန့် ဘက်တန် (Frank Batten) နှင့် ပူးပေါင်း၍ အမျိုးသားနှင့် ဒေသဆိုင်ရာ မိုးလေဝသ အစီရင်ခံစာများအတွက် ရည်စူးထားသော ၂၄ နာရီ ကေဘယ်ကွန်ရက်ဖြစ်သည့် ‘The Weather Channel’ (TWC) ကို စတင်ခဲ့သည်။
အချို့ မိုးလေဝသ ချန်နယ်များသည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ပရိသတ်ထံ ရောက်ရှိရန် YouTube နှင့် Periscope ကဲ့သို့သော တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်မှု ပလက်ဖောင်းများ (live streaming platforms) တွင် ထုတ်လွှင့်မှု စတင်ခဲ့သည်။
ဂဏန်းအခြေပြု မိုးလေဝသ ခန့်မှန်းချက် (Numerical Weather Prediction) thumb|500 မီလီဘား (millibar) ဂျီအိုပိုတန်ရှယ် အမြင့် (geopotential height) နှင့် အကြွင်းမဲ့ ဗော်တစ်စီတီ (absolute vorticity) ကို မိုးလေဝသ ခန့်မှန်းချက် မော်ဒယ်မှ ဥပမာတစ်ခု ဂဏန်းအခြေပြု မိုးလေဝသ ခန့်မှန်းချက် (Numerical Weather Prediction) ၏ အခြေခံအကြံအစည်မှာ အချိန်တစ်ခုတွင် အရည်၏ အခြေအနေကို နမူနာယူပြီး၊ အရည်ဒိုင်းနမစ် (fluid dynamics) နှင့် သာမိုဒိုင်းနမစ် (thermodynamics) ညီမျှခြင်းများကို အသုံးပြု၍ အနာဂတ်တွင် အရည်၏ အခြေအနေကို ခန့်မှန်းရန် ဖြစ်သည်။
နိုင်ငံအလိုက် မိုးလေဝသ ဝန်ဆောင်မှုများမှ အဓိက ထည့်သွင်းမှုများမှာ မြေပြင်အဆင့်တွင် အလိုအလျောက် မိုးလေဝသ စခန်း (weather stations) များမှ မြေပြင် လေ့လာမှု (surface observations) နှင့် ပင်လယ်ပြင်ရှိ မိုးလေဝသ ဘွိုင်များ (weather buoys) မှ ရရှိသော အချက်အလက်များ ဖြစ်သည်။
ကမ္ဘာ့ မိုးလေဝသ အဖွဲ့အစည်း (World Meteorological Organization) သည် ကမ္ဘာတစ်ဝန်းရှိ ဤလေ့လာမှုများ၏ ကိရိယာများ၊ လေ့လာမှု အလေ့အကျင့်များနှင့် အချိန်ကို စံချိန်စံညွှန်းပြုရန် ဆောင်ရွက်သည်။
စခန်းများသည် နာရီတိုင်း METAR အစီရင်ခံစာများ (METAR reports) တွင် အစီရင်ခံသည် National Climatic Data Center. "Key to METAR Surface Weather Observations" . Retrieved March 9, 2008. သို့မဟုတ် ခြောက်နာရီတိုင်း SYNOP အစီရင်ခံစာများ (SYNOP reports) တွင် အစီရင်ခံသည် UNISYS. "SYNOP Data Format (FM-12): Surface Synoptic Observations". Retrieved May 25, 2008.။
နေရာများမှ ရေဒီယိုဆွန်း (radiosondes) များကို လွှတ်တင်ပြီး၊ ၎င်းတို့သည် ထရိုပိုစဖီးယား (troposphere) ၏ အနက်အထိ တက်သွားကာ စထရာတိုစဖီးယား (stratosphere) ထဲသို့ ကောင်းစွာ ဝင်ရောက်သွားသည် Gaffen, Dian J. (June 7, 2007). "Radiosonde Observations and Their Use in SPARC-Related Investigations". Retrieved May 25, 2008.။
မိုးလေဝသ ဂြိုဟ်တု (weather satellites) မှ ဒေတာများကို ရိုးရာ ဒေတာရင်းမြစ်များ မရရှိနိုင်သော နေရာများတွင် အသုံးပြုသည် NASA. "Interactive Global Composite Weather Satellite Images" . Retrieved May 25, 2008.NOAA. Goes Eastern US Sector Infrared Image . Retrieved May 25, 2008.Met Office. "Satellite applications". Retrieved May 25, 2008.။
ရေဒီယိုဆွန်းများမှ အလားတူ ဒေတာများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက၊ ဂြိုဟ်တု ဒေတာသည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ လွှမ်းခြုံမှု၏ အားသာချက် ရှိသော်လည်း၊ တိကျမှုနှင့် ရုပ်ထွက် (resolution) သည် နိမ့်ပါသည် Tony Reale. "ATOVS Sounding Products (ITSVC-12)" . Retrieved May 25, 2008.။
မိုးလေဝသ ရေဒါ (Meteorological radar) များသည် မိုးရွာသွန်းမှု တည်နေရာနှင့် အားပြင်းမှု အချက်အလက်များကို ပေးစွမ်းပြီး၊ ၎င်းကို အချိန်ကြာရှည် မိုးရွာသွန်းမှု စုဆောင်းမှုကို ခန့်မှန်းရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။
ထို့ပြင်၊ ပါးလ်စ်-ဒေါ့ပလာ ရေဒါ (Pulse-Doppler radar) မိုးလေဝသ ရေဒါ (weather radar) ကို အသုံးပြုပါက လေတိုက်နှုန်းနှင့် လေတိုက်ရာဘက်ကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည် University of Washington. "An improving forecast". Retrieved April 15, 2007။
သို့သော် ဤနည်းလမ်းများသည် လေထု၏ အောက်ပိုင်း (မြေပြင်အထက် ၁၀၀ မီတာမှ ၆ ကီလိုမီတာအထိ) တွင် လေ့လာမှု ကွာဟချက် (in-situ observational gap) ကို ချန်ထားခဲ့သည်။
ဤကွာဟချက်ကို လျှော့ချရန်၊ ၁၉၉၀ ပြည့်လွန်နှစ်များ နှောင်းပိုင်းတွင် မိုးလေဝသ ဒရုန်း (weather drones) များကို ဤအမြင့်များမှ ဒေတာရယူရန် စတင်စဉ်းစားခဲ့သည်။
၂၀၁၀ ပြည့်နှစ်များမှ စတင်၍ သုတေသနများ သိသာစွာ တိုးတက်လာခဲ့ပြီး၊ အနာဂတ်တွင် မိုးလေဝသ ဒရုန်း ဒေတာများကို မိုးလေဝသ ခန့်မှန်းချက် မော်ဒယ်များတွင် ထည့်သွင်းအသုံးပြုနိုင်ဖွယ် ရှိသည်။
thumb|ခေတ်မီမိုးလေဝသ ခန့်မှန်းချက်များသည် အချိန်မီရွှေ့ပြောင်းမှုများကို အထောက်အကူပြုပြီး အသက်များကို ကယ်တင်ကာ ပစ္စည်းပျက်စီးမှုများကို ကာကွယ်နိုင်သည် ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးသည် လေယာဉ်လမ်းကြောင်းများတစ်လျှောက် လေယာဉ်မှူး အစီရင်ခံစာများ (pilot reports) ကို ပေးစွမ်းသည် Ballish, Bradley A. and V. Krishna Kumar (May 23, 2008). "Investigation of Systematic Differences in Aircraft and Radiosonde Temperatures with Implications for NWP and Climate Studies" . Retrieved May 25, 2008. နှင့် သင်္ဘောလမ်းကြောင်းများတစ်လျှောက် သင်္ဘော အစီရင်ခံစာများ (ship reports) ကို ပေးသည်။
သုတေသန ပျံသန်းမှုများသည် မိုးလေဝသ ထောက်လှမ်းရေး (weather reconnaissance) လေယာဉ်များကို အသုံးပြု၍ အပူပိုင်းဆိုင်ကလုန်း (tropical cyclones) ကဲ့သို့သော စိတ်ဝင်စားဖွယ် မိုးလေဝသ စနစ်များထဲသို့ နှင့် အနီးတဝိုက်သို့ ပျံသန်းသည်။
ထောက်လှမ်းရေး လေယာဉ်များကို အေးမြသော ရာသီအတွင်း ပင်လယ်ပြင်အထက်တွင်လည်း ပျံသန်းစေပြီး၊ ခန့်မှန်းချက် လမ်းညွှန်မှုတွင် သိသာထင်ရှားသော မသေချာမှုများကို ဖြစ်စေသော စနစ်များ သို့မဟုတ် အနာဂတ် ၃ ရက်မှ ၇ ရက်အထိ အောက်ပိုင်း တိုက်ကြီးအပေါ် သက်ရောက်မှု မြင့်မားမည်ဟု မျှော်လင့်ရသော စနစ်များသို့ ပျံသန်းစေသည်။
မော်ဒယ်များကို ဤလေ့လာမှု ဒေတာများကို အသုံးပြု၍ စတင်သည် (initialized)။
မညီညာသော အကွာအဝေး လေ့လာမှုများကို ဒေတာ စုပေါင်းမှု (data assimilation) နှင့် ရည်မှန်းချက် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (objective analysis) နည်းလမ်းများဖြင့် လုပ်ဆောင်ပြီး၊ ၎င်းတို့သည် အရည်အသွေး ထိန်းချုပ်မှု (quality control) ကို လုပ်ဆောင်ကာ မော်ဒယ်၏ သင်္ချာဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ် (mathematical algorithms) များအတွက် အသုံးပြုနိုင်သော တည်နေရာများတွင် တန်ဖိုးများကို ရယူသည် (များသောအားဖြင့် ညီညာသော ဂရစ်)။
ထို့နောက် ဒေတာများကို ခန့်မှန်းချက်အတွက် အစပျိုးနေရာ (starting point) အဖြစ် မော်ဒယ်တွင် အသုံးပြုသည် University Corporation for Atmospheric Research (August 14, 2007). "The WRF Variational Data Assimilation System (WRF-Var)". Retrieved May 25, 2008.။
လေထု၏ ရူပဗေဒနှင့် ဒိုင်းနမစ်ကို ခန့်မှန်းရန် အသုံးပြုသော ညီမျှခြင်းများကို များသောအားဖြင့် ပရိုင်းမေတီ ညီမျှခြင်းများ (primitive equations) ဟု ခေါ်သည်။
၎င်းတို့ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ဒေတာမှ စတင်ပြီး ပြောင်းလဲမှု နှုန်းများကို ဆုံးဖြတ်သည်။
ပြောင်းလဲမှု နှုန်းများသည် လေထု၏ အခြေအနေကို အနာဂတ် အချိန်တိုအတွင်း ခန့်မှန်းပေးသည်။
ထို့နောက် ညီမျှခြင်းများကို ဤလေထု အခြေအနေသစ်သို့ အသုံးချပြီး ပြောင်းလဲမှု နှုန်းအသစ်များကို ရှာဖွေကာ၊ ၎င်းတို့သည် လေထုကို အနာဂတ်သို့ ထပ်မံခန့်မှန်းပေးသည်။
ဤ အချိန်အဆင့်လုပ်ငန်းစဉ် (time stepping procedure) ကို လိုချင်သော ခန့်မှန်းချက် အချိန်သို့ အဖြေရောက်သည်အထိ ဆက်လက် ထပ်ခါတလဲလုပ်သည်။
မော်ဒယ်အတွင်း ရွေးချယ်ထားသော အချိန်အဆင့်၏ အရှည်သည် တွက်ချက်မှု ဂရစ် (computational grid) ပေါ်ရှိ အမှတ်များအကြား အကွာအဝေးနှင့် ဆက်စပ်နေပြီး၊ ဂဏန်းဆိုင်ရာ တည်ငြိမ်မှု (numerical stability) ကို ထိန်းသိမ်းရန် ရွေးချယ်သည်။
ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ မော်ဒယ်များအတွက် အချိန်အဆင့်များသည် မိနစ် ဆယ်ဂဏန်းအဆင့်ဖြစ်သည် ၊ ဒေသဆိုင်ရာ မော်ဒယ်များအတွက် အချိန်အဆင့်များသည် တစ်မိနစ်မှ လေးမိနစ်ကြားဖြစ်သည်။
ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ မော်ဒယ်များကို အနာဂတ်သို့ ကွဲပြားသော အချိန်များတွင် လည်ပတ်သည်။
မက် အောဖစ် (Met Office) ၏ ယူနီဖိုင်း မော်ဒယ် (Unified Model) ကို အနာဂတ် ၆ ရက်အထိ လည်ပတ်သည် ၊ ဥရောပ အလယ်အလတ်အကွာအဝေး မိုးလေဝသ ခန့်မှန်းရေး စင်တာ (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) ၏ မော်ဒယ်ကို ၁၀ ရက်အထိ လည်ပတ်သည် ၊ ပတ်ဝန်းကျင် မော်ဒယ်လင်း စင်တာ (Environmental Modeling Center) မှ လည်ပတ်သော ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ခန့်မှန်းချက် စနစ် (Global Forecast System) မော်ဒယ်ကို ၁၆ ရက်အထိ လည်ပတ်သည်။
မော်ဒယ် ဖြေရှင်းချက်မှ ထုတ်လုပ်သော အမြင်အာရုံ ရလဒ်ကို ပရောဂနော့စတစ် ဇယား (prognostic chart) သို့မဟုတ် ပရော့ဂ် (prog) ဟု လူသိများသည်။
အစိမ်းလိုက် ရလဒ်ကို ခန့်မှန်းချက်အဖြစ် တင်ပြမီ မကြာခဏ ပြင်ဆင်သည်။
၎င်းသည် မော်ဒယ်တွင် လူသိများသော ဘိုင်းယက်စ် (biases) များကို ဖယ်ရှားရန် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ နည်းပညာများ သို့မဟုတ် အခြား မိုးလေဝသ ခန့်မှန်းချက်များအကြား သဘောတူညီမှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် ချိန်ညှိမှု ပုံစံဖြစ်နိုင်သည် Daniel Andersson (2007). "Improved accuracy of surrogate models using output postprocessing" . Retrieved May 25, 2008.။
MOS သို့မဟုတ် မော်ဒယ် အထွက် စာရင်းအင်း (model output statistics) သည် မော်ဒယ် အထွက်ကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပြီး နေရာအလိုက် လမ်းညွှန်ချက်များ ထုတ်လုပ်ရန် အသုံးပြုသော နည်းပညာဖြစ်သည်။
ဤလမ်းညွှန်ချက်ကို ကုဒ်ပြုထားသော ဂဏန်းပုံစံဖြင့် တင်ပြပြီး၊ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု၏ အမျိုးသား မိုးလေဝသ ဝန်ဆောင်မှု (National Weather Service) အစီရင်ခံစခန်းများအားလုံးနီးပါးအတွက် ရယူနိုင်သည်။
အက်ဒွပ် လောရန့်စ် (Edward Lorenz) က ၁၉၆၃ တွင် အဆိုပြုခဲ့သည့်အတိုင်း၊ နှစ်ပတ် သို့မဟုတ် ထို့ထက်ကျော်လွန်သော ရှည်လျားသော ခန့်မှန်းချက်များသည် အရည် ဒိုင်းနမစ် (fluid dynamics) ညီမျှခြင်းများ၏ ကေအော့စ် သီအိုရီ (chaos theory) သဘောသဘာဝကြောင့် လေထု၏ အခြေအနေကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းနိုင်မည် မဟုတ်ပေ။
မိုးလေဝသ ခန့်မှန်းချက် မော်ဒယ်များတွင်၊ အပူချိန်နှင့် လေတိုက်နှုန်းကဲ့သို့သော အချက်များအတွက် အစောပိုင်း တန်ဖိုးများတွင် အလွန်သေးငယ်သော အမှားများသည် ငါးရက်ခန့်တိုင်း နှစ်ဆဖြစ်သည်။
အခြေခံအားဖြင့်၊ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် အနာဂတ်အချိန်များတွင် သတ်မှတ်ထားသော တည်နေရာများနှင့် အမြင့်များအတွက် မိုးလေဝသ (meteorological) အချက်အလက်များကို ထုတ်လုပ်သော ကွန်ပျူတာ ပရိုဂရမ်တစ်ခု ဖြစ်သည်။
ခေတ်မီ မော်ဒယ်တစ်ခုအတွင်း၌ လေထု၏ အနာဂတ် အခြေအနေကို ခန့်မှန်းရန် အသုံးပြုသော ညီမျှခြင်းများကို ပရိုင်းမေတီ ညီမျှခြင်းများ (primitive equations) ဟု ခေါ်သည်။
ဤညီမျှခြင်းများ—အိုင်ဒီယယ် ဂတ်စ် ဥပဒေ (ideal gas law) နှင့်အတူ—လေထု၏ သိပ်သည်းမှု (density)၊ ဖိအား (pressure)၊ နှင့် အလားအလာ အပူချိန် (potential temperature) စကေလာ ဖီးလ် (scalar fields) နှင့် အလျင် (velocity) ဗက်တာ ဖီးလ် (vector field) ကို အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ တိုးတက်စေရန် အသုံးပြုသည်။
အချို့သော ပရိုင်းမေတီ-ညီမျှခြင်း မီဆိုစကေး မော်ဒယ်များတွင် ညစ်ညမ်းမှု (pollutants) နှင့် အခြား အေရိုဆော (aerosols) များအတွက် ထပ်တိုး သယ်ယူပို့ဆောင်ရေး ညီမျှခြင်းများ ပါဝင်သည်။
အသုံးပြုသော ညီမျှခြင်းများသည် နွန်လိုင်းနီးယား (nonlinear system) ပါရှယ် ဒစ်ဖရန်ရှယ် ညီမျှခြင်းများ (partial differential equations) ဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းတို့ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု နည်းလမ်းများ (analytical methods) ဖြင့် အတိအကျ ဖြေရှင်းရန် မဖြစ်နိုင်ပေ။
နည်းစနစ်များ တည်မြဲခြင်း (Persistence) မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်၏ အရိုးရှင်းဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်သည့် တည်မြဲခြင်းသည် ယနေ့၏အခြေအနေများကို မနက်ဖြန်၏အခြေအနေများကို ခန့်မှန်းရန် အားထားသည်။
ဤနည်းလမ်းသည် မိုးလေဝသအခြေအနေ တည်ငြိမ်နေချိန်၌ တရားဝင်နိုင်သည်၊ ဥပမာ အပူပိုင်းဒေသများတွင် နွေရာသီအတွင်း။
ဤနည်းလမ်းသည် မိုးလေဝသပုံစံ မပြောင်းလဲဘဲ တည်ရှိနေခြင်းအပေါ် များစွာမူတည်သည်။
ထို့ကြောင့် ပုံစံအတက်အကျရှိနေချိန်တွင် ၎င်းသည် မမှန်ကန်တော့ပါ။
၎င်းသည် ရေတိုနှင့် ရေရှည်ခန့်မှန်းချက် (long range forecasts) နှစ်မျိုးလုံးတွင် အသုံးဝင်နိုင်သည်။
University of Illinois at Urbana-Champaign. "Persistence Forecasting: Today equals Tomorrow" . Retrieved February 16, 2007. လေဖိအားတိုင်းကိရိယာ (Barometer) လေဖိအားနှင့် ဖိအားလားတဝိုက် (အချိန်ကြာလာသည်နှင့် ဖိအား၏ပြောင်းလဲမှု) တို့ကို ၁၉ ရာစုနှောင်းပိုင်းမှစ၍ ခန့်မှန်းရာတွင် အသုံးပြုခဲ့သည်။
USA Today. "Understanding air pressure" . Retrieved May 25, 2008. ဖိအား၏ပြောင်းလဲမှု ပိုကြီးလေလေ၊ အထူးသဖြင့် ထက်ပိုလျှင် မိုးလေဝသပြောင်းလဲမှု ပိုကြီးလာမည်ဟု မျှော်လင့်နိုင်သည်။
ဖိအားကျဆင်းမှု လျင်မြန်ပါက၊ ဖိအားနည်းစနစ် (low pressure system) တစ်ခု ချဉ်းကပ်လာနေပြီး မိုးရွာနိုင်ခြေ ပိုများသည်။
ဖိအားမြင့်တက်မှု (Rapid pressure rises) သည် မိုးလင်းကြည်လာခြင်းကဲ့သို့ မိုးလေဝသအခြေအနေ တိုးတက်လာမှုနှင့် ဆက်စပ်နေသည်။
Weather Doctor. "Applying The Barometer To Weather Watching" . Retrieved May 25, 2008. စောင့်ကြည့်လေ့လာခြင်း (Observation) thumb|မြင့်မားသောအမြင့်တွင် စိုထိုင်းဆကိုပြသည့် မာရက်စတေးလ် (Marestail) သည် မိုးစစ်ရာသီဥတု၏ နောက်ပိုင်းရောက်ရှိလာမှုကို အချက်ပြသည်။
ဖိအားလားတဝိုက်နှင့်အတူ ကောင်းကင်၏အခြေအနေသည် တောင်တန်းဒေသများတွင် မိုးလေဝသခန့်မှန်းရာတွင် အရေးကြီးသော ကန့်သတ်ချက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။
တိမ်ဖုံးလွှမ်းမှု ထူထပ်လာခြင်း သို့မဟုတ် ပိုမြင့်သော တိမ်အလွှာတစ်ခု၏ ဝင်ရောက်လာမှုသည် မဝေးတော့သော အနာဂတ်တွင် မိုးရွာမည့် အရိပ်အယောင်ဖြစ်သည်။
မြင့်မားပြီး ပါးလွှာသော ဆာရိုစထရက်စ် တိမ်များ (cirrostratus clouds) သည် နေ (sun) သို့မဟုတ် လ (moon) ပတ်လည်တွင် အလင်းကွင်း (halo) များ ဖန်တီးနိုင်ပြီး၊ ၎င်းသည် မိုးနှင့်ဆက်စပ်နေသော နွေးထွေးသော အရှေ့ဘက် (warm front) တစ်ခု၏ ချဉ်းကပ်လာမှုကို ညွှန်ပြသည်။
မနက်ခင်းမြူခိုး (fog) သည် မိုးလေဝသအခြေအနေ ကောင်းမွန်မည်ကို ကြိုပြပြီး၊ မိုးရွာသောအခြေအနေများသည် မြူခိုးဖြစ်ပေါ်မှုကို တားဆီးသည့် လေတိုက်ခတ်မှု သို့မဟုတ် တိမ်များဖြင့် ရှေ့ပြေးဖြစ်သည်။
မိုးကြိုးမုန်တိုင်း (thunderstorm) များ၏ လိုင်းတစ်ခု၏ ချဉ်းကပ်လာမှုသည် အေးသောအရှေ့ဘက် (cold front) တစ်ခု၏ ချဉ်းကပ်လာမှုကို ညွှန်ပြနိုင်သည်။
တိမ်ကင်းစင်သော ကောင်းကင်သည် မဝေးတော့သော အနာဂတ်အတွက် မိုးလေဝသသာယာမှုကို ညွှန်ပြသည်။
Mark Moore (March 25, 2009). "Field Forecasting – A Short Summary". Retrieved February 15, 2012. ဘား (bar) တစ်ခုသည် လာမည့် အပူပိုင်းဆိုင်ကလုန်း (tropical cyclone) ကို ညွှန်ပြနိုင်သည်။
ကောင်းကင်ဖုံးလွှမ်းမှုကို မိုးလေဝသခန့်မှန်းရာတွင် အသုံးပြုခြင်းသည် ရာစုနှစ်များစွာအတွင်း မိုးလေဝသဆိုင်ရာ ဗဟုသုတ (weather lore) အမျိုးမျိုးကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။
ယခုချိန်ခန့်မှန်းခြင်း (Nowcasting) နောက်ခြောက်နာရီအတွက် မိုးလေဝသခန့်မှန်းခြင်းကို မကြာခဏ ယခုချိန်ခန့်မှန်းခြင်း (nowcasting) သို့မဟုတ် အနီးကပ်ခန့်မှန်းချက် သို့မဟုတ် နောက်ခြောက်နာရီအတွက်ခန့်မှန်းချက် ဟု ရည်ညွှန်းသည်။
Glossary of Meteorology. Retrieved May 26, 2015. ဤအချိန်အကွာအဝေးတွင် မိုးဖွဲများနှင့် မိုးကြိုးမုန်တိုင်းများကဲ့သို့ အသေးစားအင်္ဂါရပ်များကို ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သော တိကျမှုဖြင့် ခန့်မှန်းနိုင်သည်၊ ထို့ပြင် ကွန်ပျူတာမော်ဒယ်ဖြင့် ဖြေရှင်းရန် သေးငယ်လွန်းသော အခြားအင်္ဂါရပ်များကိုလည်း ခန့်မှန်းနိုင်သည်။
နောက်ဆုံးရ ရေဒါ၊ ဂြိုဟ်တုနှင့် စောင့်ကြည့်လေ့လာမှုဒေတာများကို ပေးထားသည့် လူတစ်ဦးသည် ရှိနေသော အသေးစားအင်္ဂါရပ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး ထို့ကြောင့် နောက်နာရီအနည်းငယ်အတွက် ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းချက်ကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။
E-notes.com. Weather and Climate | What Is Nowcasting? Retrieved September 8, 2011. သို့သော်၊ ယခုအခါ ထိုဒေတာများနှင့် အလယ်အလတ်စကေး ဂဏန်းမော်ဒယ် (mesoscale numerical model) ကို အသုံးပြု၍ ပိုမိုကောင်းမွန်သော ခန့်မှန်းချက်များ ပြုလုပ်ရန် ကျွမ်းကျင်သူစနစ်များ (expert systems) ရှိပြီး၊ ထိုအင်္ဂါရပ်များ၏ အချိန်နှင့်အမျှ ဆင့်ကဲဖြစ်ပေါ်မှုကိုလည်း ထည့်သွင်းထားသည်။
အက်ကျူဝေသာ (Accuweather) သည် မိနစ်တိုင်းခန့်မှန်းချက် (Minute-Cast) ကြောင့် လူသိများပြီး၊ ၎င်းသည် နောက်နှစ်နာရီအတွက် မိနစ်အလိုက် မိုးရွာသွန်းမှု (precipitation) ခန့်မှန်းချက်ဖြစ်သည်။
လေထုမော်ဒယ် (Atmospheric model) thumb|ဂဏန်းမိုးလေဝသခန့်မှန်းမော်ဒယ်မှ ၅၀၀ မီလီဘား (millibar) ဂျီအိုပိုတန်ရှယ် အမြင့် (geopotential height) ခန့်မှန်းချက်၏ ဥပမာတစ်ခု အတိတ်ကာလတွင် လူသားခန့်မှန်းသူများသည် ရရှိနိုင်သော စောင့်ကြည့်လေ့လာမှုများအပေါ် အခြေခံ၍ မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်ကို ဖန်တီးရန် တာဝန်ရှိသည်။
NASA. "Weather Forecasting Through the Ages" . Retrieved May 25, 2008. ယနေ့တွင် လူသားထည့်သွင်းမှုသည် များသောအားဖြင့် မော်ဒယ်ဘက်လိုက်မှု (model biases) နှင့် စွမ်းဆောင်ရည် (performance) ကဲ့သို့သော ကန့်သတ်ချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ မော်ဒယ်တစ်ခုကို ရွေးချယ်ရန်သာ ကန့်သတ်ထားသည်။
Klaus Weickmann, Jeff Whitaker, Andres Roubicek and Catherine Smith (December 1, 2001). "The Use of Ensemble Forecasts to Produce Improved Medium Range (3–15 days) Weather Forecasts". Climate Diagnostics Center. Retrieved February 16, 2007. ခန့်မှန်းမော်ဒယ်များ၏ သဘောတူညီမှု (consensus) ကို အသုံးပြုခြင်းနှင့် အမျိုးမျိုးသော မော်ဒယ်များ၏ အုပ်စုဖွဲ့အဖွဲ့ဝင်များ (ensemble members) ကို အသုံးပြုခြင်းသည် ခန့်မှန်းမှုအမှားကို လျှော့ချရန် ကူညီနိုင်သည်။
Todd Kimberlain (June 2007). "TC Genesis, Track, and Intensity Forecating" . PowerPoint. Retrieved July 21, 2007. သို့သော်၊ မည်သည့်တစ်ဦးချင်းစနစ်တွင်မဆို ပျမ်းမျှအမှားမည်မျှ သေးငယ်သည်ဖြစ်စေ၊ မည်သည့်မော်ဒယ်လည်ပတ်မှုတွင်မဆို သီးခြားလမ်းညွှန်မှု၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုအတွင်း ကြီးမားသော အမှားများ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိနေသေးသည်။
Richard J. Pasch, Mike Fiorino, and Chris Landsea. "TPC/NHC'S Review of the NCEP Production Suite for 2006". Retrieved May 5, 2008. လူသားများသည် မော်ဒယ်ဒေတာကို အဆုံးအသုံးပြုသူများ နားလည်နိုင်သော မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်များအဖြစ် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် လိုအပ်သည်။
လူသားများသည် မော်ဒယ်ဖြင့် ဖြေရှင်းရန် အရွယ်အစား သေးငယ်လွန်းသော ဒေသဆိုင်ရာ အကျိုးသက်ရောက်မှုများ၏ အသိပညာကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းချက်သို့ အချက်အလက်များ ထည့်သွင်းနိုင်သည်။
ခန့်မှန်းမော်ဒယ်များ၏ တိကျမှု တိုးမြှင့်လာခြင်းသည် အနာဂတ်တွင် ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် လူသားများ မလိုအပ်တော့မည်ကို ဆိုလိုသော်လည်း၊ လက်ရှိတွင် လူသားဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု လိုအပ်နေသေးသည်။
အနာလော့ (Analog) အနာလော့နည်းပညာသည် ခန့်မှန်းချက်ပြုလုပ်ရန် ရှုပ်ထွေးသောနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ခန့်မှန်းသူသည် လာမည့်ဖြစ်ရပ်တစ်ခုမှ တုပမည်ဟု မျှော်လင့်ရသည့် ယခင်မိုးလေဝသဖြစ်ရပ်တစ်ခုကို မှတ်မိရန် လိုအပ်သည်။
၎င်းကို အသုံးပြုရန် ခက်ခဲသော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်စေသည်မှာ အနာဂတ်ဖြစ်ရပ်တစ်ခုအတွက် ပြီးပြည့်စုံသော အနာလော့တစ်ခု ရှားပါးခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။
"Other Forecasting Methods: climatology, analogue and numerical weather prediction" . Retrieved February 16, 2006. အချို့က ၎င်းခန့်မှန်းနည်းကို ပုံစံအသိအမှတ်ပြုမှု (pattern recognition) ဟု ခေါ်သည်။
၎င်းသည် သမုဒ္ဒရာများကဲ့သို့ ဒေတာချို့တဲ့မှုရှိသော နေရာများတွင် မိုးရွာသွန်းမှုကို စောင့်ကြည့်ရာတွင် အသုံးဝင်နေဆဲဖြစ်ပြီး၊Kenneth C. Allen. "Pattern Recognition Techniques Applied to the NASA-ACTS Order-Wire Problem". Retrieved February 16, 2007. အနာဂတ်တွင် မိုးရွာသွန်းမှုပမာဏနှင့် ဖြန့်ဖြူးမှုကို ခန့်မှန်းရာတွင်လည်း အသုံးဝင်သည်။
အလယ်အလတ်အကွာအဝေးခန့်မှန်းခြင်းတွင် အလားတူနည်းပညာကို အသုံးပြုပြီး၊ ၎င်းကို တယ်လီဆက်သွယ်မှု (teleconnections) ဟု ခေါ်သည်။
၎င်းသည် အခြားတည်နေရာများရှိ စနစ်များကို အသုံးပြု၍ ပတ်ဝန်းကျင်စနစ်အတွင်း အခြားစနစ်တစ်ခု၏ တည်နေရာကို သတ်မှတ်ရန် ကူညီပေးသည်။
Weather Associates, Inc. "The Role of Teleconnections & Ensemble Forecasting in Extended- to Medium-Range Forecasting". Retrieved February 16, 2007. တယ်လီဆက်သွယ်မှု၏ ဥပမာတစ်ခုမှာ အယ်နီညို-တောင်ပိုင်းအတက်အကျ (El Niño-Southern Oscillation, ENSO) နှင့် ဆက်စပ်သော ဖြစ်စဉ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်။
Thinkquest.org. "Teleconnections: Linking El Niño with Other Places". Retrieved February 16, 2007. ဉာဏ်ရည်တု (Artificial intelligence) ဉာဏ်ရည်တု (artificial intelligence) ကို အသုံးပြုရန် ပထမဆုံး ကြိုးပမ်းမှုများသည် ၂၀၁၀ ခုနှစ်များတွင် စတင်ခဲ့သည်။
ဟွာဝေး (Huawei) ၏ ပန်ဂူ-ဝေသာ (Pangu-Weather) မော်ဒယ်၊ ဂူဂဲလ် (Google) ၏ ဂရပ်ဖက်စ် (GraphCast)၊ ဝင်းဘွန်း (WindBorne) ၏ ဝေသာမက်ရှ် (WeatherMesh) မော်ဒယ်၊ အင်ဗီဒီယာ (Nvidia) ၏ ဖိုးကတ်စ်နက် (FourCastNet)၊ နှင့် ဥရောပအလယ်အလတ်အကွာအဝေး မိုးလေဝသခန့်မှန်းဌာန (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) ၏ ဉာဏ်ရည်တု/ပေါင်းစပ်ခန့်မှန်းစနစ် (Artificial Intelligence/Integrated Forecasting System, AIFS) တို့သည် ၂၀၂၂-၂၀၂၃ တွင် ပေါ်ထွက်ခဲ့သည်။
၂၀၂၄ တွင် AIFS သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ခန့်မှန်းချက်များကို စတင်ထုတ်ဝေခဲ့ပြီး၊ ဟာရီကိန်းလမ်းကြောင်းများကို ခန့်မှန်းရာတွင် တိကျသော ကျွမ်းကျင်မှုကို ပြသသော်လည်း၊ ရူပဗေဒအခြေခံမော်ဒယ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ထိုမုန်တိုင်းများ၏ ပြင်းအားပြောင်းလဲမှုတွင် စွမ်းဆောင်ရည် နိမ့်ကျသည်။
ထိုမော်ဒယ်များသည် ရူပဗေဒအခြေခံ လေထုမော်ဒယ်လင်း (physics-based atmosphere modeling) သို့မဟုတ် ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (large language models) ကို အသုံးမပြုပါ။
အစား၊ ၎င်းတို့သည် အီစီအမ်ဒဗလျူအက်ဖ် ပြန်လည်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ERA5 (ECMWF re-analysis ERA5) ကဲ့သို့သော ဒေတာများမှ သင်ယူသည်။
ဤမော်ဒယ်များသည် ရူပဗေဒအခြေခံမော်ဒယ်များထက် တွက်ချက်မှု များစွာနည်းပါးရန် လိုအပ်သည်။
မိုက်ခရိုဆော့ဖ် (Microsoft) ၏ အော်ရိုရာ (Aurora) စနစ်သည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ၁၀ ရက်မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်နှင့် ၅ ရက်လေထုညစ်ညမ်းမှု (air pollution) (ကာဗွန်ဒိုင်အောက်ဆိုဒ် (Carbon dioxide)، အန်အိုအက်စ် NO (NOx)، နိုက်ထရိုဂျင်ဒိုင်အောက်ဆိုဒ် (Nitrogen dioxide)، ဆီလီကွန်ဒိုင်အောက်ဆိုဒ် (Silicon dioxide)، အိုဇုန်း (Ozone)، နှင့် အမှုန်အမွှားများ (particulates)) ခန့်မှန်းချက်များကို ရူပဗေဒအခြေခံမော်ဒယ်များနှင့် ဆင်တူသော တိကျမှုဖြင့် ပေးစွမ်းသော်လည်း ကုန်ကျစရိတ် အဆများစွာ သက်သာသည်ဟု ဆိုသည်။
အော်ရိုရာကို မိုးလေဝသ�/ရာသီဥတုမော်ဒယ်ခြောက်ခုမှ နာရီသန်းတစ်သန်းကျော်၏ ဒေတာများဖြင့် လေ့ကျင့်ထားသည်။
၂၀၂၄ တွင် ဂူဂဲလ်၏ ဒိပ်မိုင်း (DeepMind) အိုင်အိုင် သုတေသနဓာတ်ခွဲခန်းများမှ သုတေသီအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့သည် နေချာ (Nature) တွင် စာတမ်းတစ်စောင် ထုတ်ဝေခဲ့ပြီး၊ ၎င်းတို့၏ ဂျင်ကတ်စ် (GenCast) ဟု ခေါ်သော စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်ကို ဖော်ပြခဲ့သည်။
၎င်းသည် အကောင်းဆုံး ရိုးရာမိုးလေဝသခန့်မှန်းစနစ်များထက် ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းချက်များကို ထုတ်လုပ်ရန် မျှော်လင့်ထားသည်။
AIFS ကို အသုံးပြု၍ ပြုလုပ်သော လေ့လာမှုတစ်ခုတွင် လန်း အယ်လ် (Lang et al.) (၂၀၂၄) သည် မက်ဒန်-ဂျူလီယာ အတက်အကျ (Madden-Julia Oscillation) ၏ ၃၀ ရက် အုပ်စုဖွဲ့ပုံတူများ (ensemble simulations) ကို တင်ပြခဲ့သည်။
အများပြည်သူသို့ ခန့်မှန်းချက်များ ဆက်သွယ်ပြောကြားခြင်း (Communicating forecasts to the public) frame|right|အမေရိကန် သတင်းစာတစ်စောင်တွင် အသုံးပြုနိုင်သည့် Visual language (အမြင်ဘာသာစကား) ပုံစံဖြ နှစ်ရက်တာ မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်၏ ဥပမာတစ်ခု။
အပူချိန်များကို Fahrenheit (ဖာရင်ဟိုက်) ဖြင့် ပေးထားသည်။
ခန့်မှန်းချက်များ၏ အဆုံးအသုံးပြုသူအများစုသည် အများပြည်သူမှ အဖွဲ့ဝင်များဖြစ်ကြသည်။
မိုးကြိုးမုန်တိုင်းများသည် ပြင်းထန်သောလေတိုက်ခတ်မှုများနှင့် အန္တရာယ်ရှိသော lightning (မိုးကြိုး) ထိုးကျမှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်ပြီး၊ ၎င်းတို့သည် သေဆုံးမှု၊ လျှပ်စစ်ဓာတ်အားပြတ်တောက်မှု၊University of Illinois at Urbana-Champaign. "Lightning" . Retrieved February 16, 2007. နှင့် ကျယ်ပြန့်သော မိုးသီးထိခိုက်ပျက်စီးမှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
မိုးနှင်းထူထပ်ခြင်း သို့မဟုတ် မိုးသည်းထန်စွာရွာခြင်းသည် သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးနှင့် ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေးကို ရပ်တန့်သွားစေနိုင်သည်၊Associated Press (February 10, 2007). "Upstate N.Y. residents dig out from heavy snow" . NBC News. Retrieved May 25, 2008. အပြင် မြေနိမ့်ပိုင်းဒေသများတွင် ရေလွှမ်းမိုးမှုကိုလည်း ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။
National Flood Insurance Program. "Flood Risk Scenarios: Flash Flood". Retrieved 2008-05-25. အလွန်အကျွံ Heat wave (အပူလှိုင်း) သို့မဟုတ် cold wave (အအေးလှိုင်း) များသည် လုံလောက်သော အသုံးအဆောင်မရှိသူများကို ဖျားနာစေနိုင်သည် သို့မဟုတ် သေဆုံးစေနိုင်ပြီး၊ မိုးခေါင်ခြင်းသည် ရေအသုံးပြုမှုကို ထိခိုက်စေနိုင်ပြီး သစ်ပင်များကို ပျက်စီးစေနိုင်သည်။
အများပြည်သူအား အသက်နှင့် ပစ္စည်းဥစ္စာများကို ကာကွယ်ရန်နှင့် ကူးသန်းရောင်းဝယ်ရေး အကျိုးစီးပွားများကို ထိန်းသိမ်းရန် နိုင်ငံများစွာသည် အစိုးရအေဂျင်စီများကို အသုံးပြု၍ ခန့်မှန်းချက်များနှင့် စောင့်ကြည့်မှု/သတိပေးချက်/အကြံပေးချက်များကို ပေးဆောင်သည်။
အဆုံးအသုံးပြုသူအား မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်မှ လိုအပ်သည်များကို သိရှိရန် အသုံးဝင်ပြီး နားလည်နိုင်သောနည်းဖြင့် အချက်အလက်များကို တင်ပြရန် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည်။
ဥပမာများတွင် National Oceanic and Atmospheric Administration (အမျိုးသားသမုဒ္ဒရာနှင့် လေထုအုပ်ချုပ်ရေးဌာန) ၏ National Weather Service (အမျိုးသားမိုးလေဝသဌာန) (NWS)National Weather Service. About "NOAA's National Weather Service" . Retrieved February 16, 2007. နှင့် Environment Canada (ပတ်ဝန်းကျင်ကနေဒါ) ၏ Meteorological Service of Canada (ကနေဒါမိုးလေဝသဌာန) (MSC)Environment Canada. "Canadian Weather" . Retrieved February 16, 2007. တို့ ပါဝင်သည်။
အစဉ်အလာအားဖြင့် သတင်းစာ၊ ရုပ်မြင်သံကြား၊ နှင့် ရေဒီယိုတို့သည် အများပြည်သူသို့ မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက် အချက်အလက်များကို တင်ပြရာတွင် အဓိက ထွက်ပေါက်များဖြစ်ခဲ့သည်။
ထို့အပြင် မြို့အချို့တွင် weather beacon (မိုးလေဝသမီးမှန်) များ ရှိခဲ့သည်။
ရရှိနိုင်သော သတ်မှတ်အချက်အလက်များ၏ ပမာဏများပြားမှုကြောင့် အင်တာနက်ကို ပိုမိုအသုံးပြုလာသည်။
Canadian Heritage. "Primary Sources of Local Information". Retrieved May 26, 2008. အခြေအနေအားလုံးတွင်၊ ဤထွက်ပေါက်များသည် ၎င်းတို့၏ ခန့်မှန်းချက်များကို ပုံမှန်အတိုင်း မွမ်းမံပေးသည်။
ပြင်းထန်သော မိုးလေဝသသတိပေးချက်များနှင့် အကြံပေးချက်များ (Severe weather alerts and advisories) ခေတ်မီ မိုးလေဝသခန့်မှန်းချက်၏ အဓိကအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုမှာ ပြင်းထန်သော သို့မဟုတ် အန္တရာယ်ရှိသော မိုးလေဝသမျှော်လင့်ထားသည့်အခါ အမျိုးသားမိုးလေဝသဌာနများမှ ထုတ်ပြန်သော ပြင်းထန်သော မိုးလေဝသသတိပေးချက်များနှင့် အကြံပေးချက်များဖြစ်သည်။
၎င်းကို အသက်နှင့် ပစ္စည်းဥစ္စာများကို ကာကွယ်ရန် ပြုလုပ်သည်။