Как компьютеры используются в прогнозировании погоды?
На протяжении всей истории метеорологи проводили многочисленные методы и эксперименты, чтобы прогнозировать погоду с большей эффективностью с течением времени. Благодаря значительному развитию технологий теперь можно прогнозировать погоду на несколько дней и даже месяцев вперед, что было невозможно до середины 20 века. Использование компьютерных моделей получило широкое распространение в основном на протяжении 1960-х годов, когда были запущены первые метеорологические спутники. Типы компьютерных моделей, которые используются в прогнозах, в основном зависят от типа климата и погодных условий.
Климатические модели
Климатические модели в основном используются для прогнозирования существенных изменений климата Земли. Климат – это средние погодные условия в данной местности в течение длительного периода времени. Поэтому климатические модели используют комбинацию статистических и текущих данных для обеспечения разумного прогноза. CFS — одна из основных климатических моделей, используемых для прогнозирования погодных условий планетарного масштаба, таких как Эль-Ниньо, Мэдден-Джулианские колебания (MJO) и муссоны.
Мезомасштабные модели
Мезомасштабные модели в основном используются для локального прогноза погоды. Мезомасштаб в метеорологических терминах означает атмосферные условия в диапазоне обычно от двух до 20 км. Синоптические и климатические модели обычно не имеют достаточного разрешения для прогнозирования локальных погодных условий, таких как:одноячеистые грозы и торнадо. Североамериканская модель (NAM) обычно используется для прогнозирования местных погодных условий.
Динамические модели
Динамические модели являются наиболее сложными и дорогостоящими инструментами, используемыми для прогнозирования погоды. Динамические модели используют расширенные фундаментальные уравнения атмосферы для прогнозирования изменений погоды на основе текущих условий. Несмотря на свою эффективность, динамические модели могут допускать ошибки во время начальных прогонов. По данным Национального центра ураганов (NHC), GFS, ECMWF, NOGAPS, UKMET и CMC являются одними из динамических моделей, используемых для прогнозирования.
Статистические модели
Статистические модели в основном используются, чтобы помочь метеорологам предоставлять точные аналоговые прогнозы. Статистические модели используют данные о предыдущих штормах и погодных условиях, чтобы помочь метеорологам лучше понять, как отслеживать текущие погодные системы. Статистические модели обычно используются для отслеживания циклонов в тропиках и средних широтах. Если консенсус по динамической модели не является разумным, метеорологи часто используют статистические модели для получения более качественных прогнозов.
Эффективность компьютерных моделей
Хотя компьютерные модели атмосферы являются эффективными инструментами для прогнозирования погоды, они не обладают безупречной точностью. Компьютерные модели обычно менее эффективны во время предварительных прогонов. Например, на первых стадиях тропического циклогенеза (формирования тропических циклонов) компьютерные модели обычно недостаточно инициализированы, чтобы обеспечить разумный прогноз. Долгосрочные прогнозы (свыше недели) обычно менее точны, потому что существует множество атмосферных факторов, которые могут действовать по истечении этого времени. Динамические модели наиболее точны для прогнозов на срок от трех до пяти дней.