Language
Country/Area
No result found
С 1920-х годов по сегодняшний день: как числовые прогнозы погоды резко изменились за 60 лет?
Численный прогноз погоды (ЧПП) использует математические модели для моделирования атмосферы и океанов для прогнозирования погоды на основе текущих погодных условий. Этот метод был впервые исследован в 1920-х годах, но только с появлением компьютерного моделирования в 1950-х годах численный прогноз погоды начал давать надежные результаты. Сегодня страны используют множество глобальных и региональных моделей прогнозирования, используя последние данные метеорологических наблюдений, полученные от метеорологических зондов, метеорологических спутников и других систем наблюдения.
«Математические модели, основанные на одних и тех же физических принципах, могут генерировать краткосрочные или долгосрочные прогнозы климата и иметь широкий спектр приложений для понимания и прогнозирования изменения климата».
По мере развития региональных моделей прогнозы траекторий тропических циклонов и качества воздуха также значительно улучшаются. Однако климатические модели плохо работают при рассмотрении процессов в относительно концентрированных районах, таких как лесные пожары. Текущую технологию численного прогнозирования погоды поддерживает самый мощный суперкомпьютер в мире на сегодняшний день. Даже с увеличением вычислительной мощности суперкомпьютеров модели численного прогнозирования по-прежнему могут обеспечивать точные прогнозы на период только около шести дней.
«К факторам, влияющим на точность числовых прогнозов, относятся плотность и качество данных наблюдений, используемых для прогнозирования, а также недостатки самих численных моделей».
С развитием технологий наблюдения процесс инициализации модели становится все более важным. Текущий численный прогноз погоды не только требует ввода данных наблюдений в модель для создания начальных условий, но также требует использования методов ассимиляции данных и объективного анализа для контроля качества, чтобы извлечь полезные значения из нерегулярных данных наблюдений в качестве отправной точки для прогнозирования.
С течением времени произошел прогресс метеорологических моделей. С 1922 года, когда Ричардсон впервые применил ручные расчеты для создания шестичасовых прогнозов погоды, до 1950 года, когда ENIAC впервые использовал компьютеры для создания прогнозов погоды на основе упрощенных атмосферных уравнений. числовых прогнозов погоды прошло весь путь с быстрым развитием вычислительной мощности.
"В 1956 году Норман Филлипс разработал математическую модель, которая реалистично отображает ежемесячные и сезонные изменения в тропосфере".
С исторической точки зрения исследования и разработки в период с 1950-х по 1980-е годы привели к значительным улучшениям в сочетании с появлением комплексного прогнозирования в 1990-х годах в ответ на неопределенности в климатической системе. Мы постепенно начинаем использовать ансамблевые прогнозы, чтобы повысить достоверность прогнозов и делать более значимые прогнозы на будущее.
В настоящее время численные модели прогнозирования погоды полагаются на точный ввод начальных условий и используют уравнения гидродинамики и термодинамики для прогнозирования будущих метеорологических состояний. Однако эти уравнения по своей сути хаотичны, так что даже небольшие начальные ошибки могут экспоненциально повлиять на результаты прогнозирования, создавая проблемы для долгосрочных прогнозов.
"Даже в случае конкретных данных и совершенных моделей хаотичное поведение ограничивает точность прогнозов примерно 14 днями".
Для мелкомасштабных или слишком сложных метеорологических процессов важную роль играет процесс параметризации в модели. Это позволяет связать процесс с переменными, разрешенными моделью, без явного указания его физического процесса. По мере развития технологий точность и практичность численных прогнозов погоды постепенно улучшаются, что находит свое отражение в различных моделях прогнозирования климата.
При разработке прогнозных моделей еще одной проблемой является решение проблемы статистики выходных данных модели (MOS). Этот процесс возник именно для того, чтобы учесть несовершенства результатов числовых моделей погоды путем объединения данных датчиков и климатических условий для внесения корректировок в прогноз. Однако результаты этих моделей могут не полностью отражать изменения в грунтовых условиях, что делает статистические методы особенно важными.
«Методы ансамблевого прогнозирования включают анализ нескольких прогнозов с использованием различных физических параметризаций или различных начальных условий».
Столкнувшись с изменением климата и растущими проблемами, спрос на данные и развитие технологий численного прогнозирования погоды по-прежнему быстро растут. Как будущие прогнозы будут реагировать на более экстремальные погодные явления, взаимодействие океана и атмосферы и более широкие экологические последствия? Давайте с нетерпением ждем и подумаем о будущем прогностических технологий с течением времени?
