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Von den 1920er Jahren bis heute: Wie hat sich die numerische Wettervorhersage in 60 Jahren dramatisch verändert?
Numerische Wettervorhersage (NWP) nutzt mathematische Modelle zur Simulation der Atmosphäre und der Ozeane, um das Wetter auf der Grundlage der aktuellen Wetterbedingungen vorherzusagen. Die Technik wurde erstmals in den 1920er Jahren erforscht, aber erst mit dem Aufkommen der Computersimulation in den 1950er Jahren begann die numerische Wettervorhersage, zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Heutzutage betreiben Länder mehrere globale und regionale Vorhersagemodelle, die die neuesten Wetterbeobachtungen von Wettersonden, Wettersatelliten und anderen Beobachtungssystemen nutzen.
„Mathematische Modelle, die auf denselben physikalischen Prinzipien basieren, können kurz- oder langfristige Klimavorhersagen erstellen und haben ein breites Anwendungsspektrum beim Verständnis und der Vorhersage des Klimawandels.“
Mit der Weiterentwicklung regionaler Modelle haben sich auch die Vorhersagen tropischer Wirbelsturmbahnen und Luftqualitätsvorhersagen erheblich verbessert. Klimamodelle schneiden jedoch schlecht ab, wenn sie sich mit Prozessen in relativ konzentrierten Gebieten wie Waldbränden befassen. Zur Unterstützung der aktuellen numerischen Wettervorhersagetechnologie steht heute der leistungsstärkste Supercomputer der Welt zur Verfügung. Selbst mit der zunehmenden Rechenleistung von Supercomputern können numerische Vorhersagemodelle immer noch nur genaue Vorhersagezeiträume von etwa sechs Tagen liefern.
„Zu den Faktoren, die die Genauigkeit numerischer Vorhersagen beeinflussen, gehören die Dichte und Qualität der für die Vorhersage verwendeten Beobachtungsdaten sowie Mängel in den numerischen Modellen selbst.“
Mit der Verbesserung der Beobachtungstechnologie ist der Initialisierungsprozess des Modells immer wichtiger geworden. Die aktuelle numerische Wettervorhersage erfordert nicht nur die Eingabe von Beobachtungsdaten in das Modell, um Anfangsbedingungen zu generieren, sondern erfordert auch die Verwendung von Datenassimilations- und objektiven Analysemethoden zur Qualitätskontrolle, um nützliche Werte aus unregelmäßigen Beobachtungsdaten als Ausgangspunkt für die Vorhersage zu extrahieren.
Der Lauf der Zeit hat den Fortschritt meteorologischer Modelle vorangetrieben. Von 1922, als Richardson erstmals Handberechnungen zur Erstellung von sechsstündigen Wettervorhersagen verwendete, bis 1950, als ENIAC erstmals Computer zur Erstellung von Wettervorhersagen auf der Grundlage vereinfachter atmosphärischer Gleichungen einsetzte, ist die Geschichte Die Zahl der numerischen Wettervorhersagen ist mit der rasanten Entwicklung der Rechenleistung weit fortgeschritten.
„Im Jahr 1956 entwickelte Norman Phillips ein mathematisches Modell, das monatliche und saisonale Veränderungen in der Troposphäre realistisch darstellt.“
Aus historischer Sicht führten Forschung und Entwicklung zwischen den 1950er und 1980er Jahren zu erheblichen Verbesserungen, verbunden mit dem Beginn integrierter Vorhersagen in den 1990er Jahren als Reaktion auf Unsicherheiten im Klimasystem. Wir beginnen nach und nach, Ensemblevorhersagen zu verwenden, um die Prognosesicherheit zu erhöhen und aussagekräftigere Vorhersagen für die Zukunft zu treffen.
Derzeit basieren numerische Wettervorhersagemodelle auf der genauen Eingabe der Anfangsbedingungen und nutzen Gleichungen der Fluiddynamik und Thermodynamik, um zukünftige meteorologische Zustände vorherzusagen. Allerdings sind diese Gleichungen von Natur aus chaotisch, sodass selbst kleine Anfangsfehler die Vorhersageergebnisse exponentiell beeinflussen können, was langfristige Vorhersagen vor Herausforderungen stellt.
„Selbst im Fall konkreter Daten und perfekter Modelle liegt die Grenze für genaue Vorhersagen aufgrund chaotischen Verhaltens bei etwa 14 Tagen.“
Bei kleinräumigen oder zu komplexen meteorologischen Prozessen spielt der Parametrisierungsprozess im Modell eine wichtige Rolle. Dadurch kann der Prozess mit den vom Modell aufgelösten Variablen verknüpft werden, ohne dass sein physikalischer Prozess explizit dargestellt wird. Mit fortschreitender Technologie verbessern sich die Genauigkeit und die Praktikabilität numerischer Wettervorhersagen schrittweise, was in verschiedenen Klimavorhersagemodellen erweitert wurde.
Eine weitere Herausforderung bei der Entwicklung von Prognosemodellen liegt im Umgang mit der Problematik der Modellausgabestatistik (Model Output Statistics, MOS). Dieser Prozess entstand genau, um Unvollkommenheiten in der Ausgabe numerischer Wettermodelle zu berücksichtigen, indem Sensorbeobachtungen und Klimabedingungen kombiniert wurden, um Prognoseanpassungen vorzunehmen. Die Ergebnisse dieser Modelle erfassen jedoch möglicherweise nicht vollständig Änderungen der Bodenbedingungen, weshalb statistische Methoden besonders wichtig sind.
„Methoden der Ensemblevorhersage umfassen die Analyse mehrerer Vorhersagen unter Verwendung unterschiedlicher physikalischer Parametrisierungen oder variierender Anfangsbedingungen.“
Angesichts des sich ändernden Klimas und der wachsenden Herausforderungen schreiten der Datenbedarf und die technologische Entwicklung der numerischen Wettervorhersage immer noch rasch voran. Wie werden zukünftige Prognosen auf extremere Wetterereignisse, Wechselwirkungen zwischen Ozean und Atmosphäre und umfassendere ökologische Auswirkungen reagieren? Lassen Sie uns auf die Zukunft der prädiktiven Technologie im Laufe der Zeit blicken und darüber nachdenken?
