How accurate is the weather forecast? | Am I Normal? With Mona Chalabi

72,148 views ・ 2021-11-23

TED


वीडियो चलाने के लिए कृपया नीचे दिए गए अंग्रेजी उपशीर्षक पर डबल-क्लिक करें।

00:00
Transcriber:
0
0
7000
00:00
No one remembers when you're right,
1
0
1796
Translator: Keyur Thakkar Reviewer: Arvind Patil
कोई याद नहीं रखता कि आप कब सही थे,
00:01
but no one forgets when you're wrong.
2
1836
2200
लेकिन कोई नहीं भूलता कि आप कब गलत थे।
00:04
That's a saying we can all probably relate to.
3
4076
2360
यह कहावत है जिससे हम सभी शायद संबंधित हो सकते हैं।
00:06
But arguably, no one deals with the backlash of getting things wrong
4
6476
3320
लेकिन यकीनन, कोई भी मौसम पूर्वानुमान कर्ता जितना नियमित रूप से गलत
00:09
as regularly as a weather person.
5
9836
1880
होने की प्रतिक्रिया से नहीं निपटता है।
00:11
[Am I Normal? with Mona Chalabi]
6
11756
2600
[क्या मैं सामान्य हूँ? मोना चालबी के साथ]
00:14
From angry Twitter posts to hate mail,
7
14396
1840
क्रोधित ट्विटर पोस्ट से अभद्र मेल तक,
00:16
people can get really annoyed
8
16276
1400
लोग नाराज़ हो सकते हैं
00:17
when the forecast is nothing like the reality.
9
17716
2920
जब पूर्वानुमान वास्तविकता जैसा नहीं होता है।
00:21
In 1964, the director of the Taiwan provincial weather bureau
10
21236
3360
1964 में, ताइवान के प्रांतीय मौसम ब्यूरो के निर्देशक को आंधी के
00:24
was even indicted for failing to correctly forecast the path of a typhoon.
11
24596
4320
मार्ग का सही ढंग से पूर्वानुमान लगाने में विफल रहने के लिए भी आरोपित किया गया था।
00:28
So is our anger justified?
12
28956
1800
तो क्या हमारा गुस्सा जायज है? मैंने
00:30
I decided to find out just how accurate the weatherman really is.
13
30796
3320
पता लगाने का फैसला किया की मौसम पूर्वानुमान कर्ता कितना सटीक है।
00:34
By comparing forecasts from 2017
14
34156
1960
2017 के पूर्वानुमानों की दर्ज किए गए
00:36
to the actual temperatures that were recorded,
15
36116
2560
वास्तविक तापमानों से तुलना करने पर, मैंने पाया कि,
00:38
I found that, as you'd expect,
16
38716
1480
जैसा कि आप उम्मीद करते हैं,
00:40
the forecast gets more accurate the closer you are to the actual date.
17
40196
3680
पूर्वानुमान वास्तविक तारीख के जितना करीब होता है, उतना ही अधिक सटीक होता है।
00:43
So, for instance, when the US National Weather Service
18
43916
2520
इसलिए, उदाहरण के लिए, जब यूएस राष्ट्रीय मौसम सेवा ने
00:46
issued a forecast seven days in advance,
19
46476
2280
सात दिन पहले एक पूर्वानुमान जारी किया,
00:48
it was off by over six degrees Fahrenheit.
20
48796
2960
तो यह छह डिग्री फ़ारेनहाइट से अधिक कम था।
00:51
At one day in advance,
21
51796
1200
एक दिन पहले,
00:52
their forecast was only off by about three degrees.
22
52996
2800
उनका पूर्वानुमान केवल लगभग तीन डिग्री कम था।
00:55
But even though better modeling
23
55796
1640
लेकिन भले ही बेहतर मॉडलिंग
00:57
and better technology is expected to bring us better forecasts,
24
57476
3520
और बेहतर तकनीक से हमें बेहतर पूर्वानुमान मिलने की उम्मीद है, हम कभी भी 100
01:01
we may never be able to predict the weather with 100 percent accuracy.
25
61036
3640
प्रतिशत सटीकता के साथ मौसम की भविष्यवाणी करने में सक्षम नहीं हो सकते हैं।
01:04
That's because there are more than 100 tredecilion molecules
26
64716
3880
ऐसा इसलिए क्योंकि वायुमंडल में 100 से अधिक
01:08
in the atmosphere.
27
68636
1160
ट्रेडिसिलियन अणु हैं।
01:09
That is the number one, followed by 44 zeros.
28
69836
3080
वह नंबर एक है, जिसके बाद 44 शून्य हैं।
01:12
So if we wanted to predict the weather with absolute certainty,
29
72916
3680
इसलिए यदि हम पूर्ण निश्चितता के साथ मौसम की भविष्यवाणी करना चाहते हैं,
01:16
we would need to know the position and movement
30
76636
2400
तो हमें उन सभी कणों की स्थिति और गति को
01:19
of all of those particles,
31
79076
1520
जानने की आवश्यकता होगी,
01:20
which is basically impossible for even our best computers.
32
80636
3160
जो कि हमारे सर्वश्रेष्ठ कंप्यूटरों के लिए भी मूल रूप से असंभव है।
01:23
And our drive to know the future isn't limited to the weather.
33
83836
3320
और भविष्य जानने की हमारी ड्राइव मौसम तक ही सीमित नहीं है।
01:27
Take elections, for example.
34
87196
1600
उदाहरण के लिए चुनाव को ही लीजिए।
01:28
Despite what some websites or publications may lead you to believe,
35
88836
3400
कुछ वेबसाइटों या प्रकाशनों के बावजूद आपको विश्वास हो सकता है,
01:32
the most accurate election polls
36
92276
1720
सबसे सटीक चुनाव मतदान वे होते हैं
01:34
are the ones that are taken on election day,
37
94036
2240
जो चुनाव के दिन लिए जाते हैं,
01:36
not the ones that are carried out in advance.
38
96316
2120
न कि वे जो पहले से किए जाते हैं।
01:38
So the lesson here isn't a terribly surprising one.
39
98436
2880
तो यहाँ सबक बहुत आश्चर्यजनक नहीं है।
01:41
Accurate predictions depend on accurate information.
40
101356
2720
सटीक भविष्यवाणियां सटीक जानकारी पर निर्भर करती हैं।
01:44
And the further out you are,
41
104116
1480
और आप जितने अधिक बाहर होंगे,
01:45
the higher the chances that information can change.
42
105636
3040
सूचना के बदलने की संभावना उतनी ही अधिक होगी।
01:48
So for better accuracy, you just need to be patient.
43
108716
2960
इसलिए बेहतर सटीकता के लिए, आपको बस धैर्य रखने की जरूरत है।
01:51
Try to hold off as close as you can to the actual event.
44
111716
3160
जितना हो सके वास्तविक घटना के करीब आने की कोशिश करें।
01:54
And for now, go easy on your local weather person.
45
114916
3200
और अभी के लिए, अपने स्थानीय मौसम विशेषज्ञ से सावधान रहें।
इस वेबसाइट के बारे में

यह साइट आपको YouTube वीडियो से परिचित कराएगी जो अंग्रेजी सीखने के लिए उपयोगी हैं। आप दुनिया भर के शीर्षस्थ शिक्षकों द्वारा पढ़ाए जाने वाले अंग्रेजी पाठ देखेंगे। वहां से वीडियो चलाने के लिए प्रत्येक वीडियो पृष्ठ पर प्रदर्शित अंग्रेजी उपशीर्षक पर डबल-क्लिक करें। उपशीर्षक वीडियो प्लेबैक के साथ सिंक में स्क्रॉल करते हैं। यदि आपकी कोई टिप्पणी या अनुरोध है, तो कृपया इस संपर्क फ़ॉर्म का उपयोग करके हमसे संपर्क करें।

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7