Language
Country/Area
No result found
Bí mật của dự báo thời tiết toàn cầu: Làm thế nào để sử dụng siêu máy tính mạnh nhất để tính toán thời tiết trong tương lai?
Với sự tiến bộ của công nghệ, độ chính xác của dự báo thời tiết đã có những bước tiến đột phá. Dự báo thời tiết số (NWP) sử dụng các mô hình toán học để mô tả bầu khí quyển và đại dương nhằm dự đoán thời tiết trong tương lai dựa trên các điều kiện thời tiết hiện tại. Mặc dù những nỗ lực đầu tiên có từ những năm 1920, nhưng phải đến khi mô phỏng máy tính ra đời vào những năm 1950 thì dự báo thời tiết bằng số mới có thể đưa ra kết quả thực tế.
Nhiều mô hình dự báo được chạy trên toàn thế giới, từ toàn cầu đến khu vực, sử dụng dữ liệu quan sát khí tượng hiện tại từ máy thăm dò vô tuyến, vệ tinh thời tiết và các hệ thống quan sát khác làm dữ liệu đầu vào.
Các nhà khí tượng học sử dụng dữ liệu này để khởi tạo các mô hình, sau đó áp dụng các phương trình cơ bản về động lực học chất lưu và nhiệt động lực học khí quyển để dự báo thời tiết trong vài ngày tới. Mặc dù hiệu suất của siêu máy tính hiện tại tiếp tục tăng lên, độ chính xác dự báo của các mô hình khí tượng số vẫn bị giới hạn trong phạm vi khoảng sáu ngày. Các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của dự báo bao gồm mật độ và chất lượng của dữ liệu quan sát được sử dụng làm đầu vào dự báo, cũng như sự không hoàn hảo trong chính mô hình.
Ngay cả với những siêu máy tính mạnh hơn, khả năng dự báo của các mô hình dự báo số cũng chỉ giới hạn trong phạm vi khoảng sáu ngày.
Để cải thiện độ chính xác của dự báo, các nhà khí tượng học đã phát triển các kỹ thuật xử lý hậu kỳ như thống kê đầu ra mô hình (MOS) để cải thiện khả năng xử lý lỗi trong dự báo số. Những kỹ thuật này giúp các nhà khí tượng học giảm thiểu tác động của hành vi hỗn loạn, mở rộng độ chính xác của dự báo đến nhiều khu vực, đặc biệt là dự báo đường đi của xoáy thuận nhiệt đới và chất lượng không khí.
Lịch sử của dự báo thời tiết số
Lịch sử của dự báo thời tiết bằng số có từ những năm 1920, khi nhà khí tượng học Lewis Fry Richardson cố gắng tạo ra các dự báo khí quyển bằng cách sử dụng các phép tính thủ công tẻ nhạt. Phải đến năm 1950, việc sử dụng máy tính rộng rãi mới làm giảm đáng kể thời gian tính toán để dự đoán. Năm đó, máy tính ENIAC được sử dụng lần đầu tiên để đưa ra dự báo thời tiết dựa trên các phương trình đơn giản hóa, đánh dấu giai đoạn tiên phong trong dự báo số.
Đến năm 1954, nhóm của Carl-Gustav Rossby tại Viện Khí tượng và Thủy văn Thụy Điển đã sử dụng mô hình tương tự để tạo ra thành công những dự báo thời tiết thực tế đầu tiên. Đến năm 1955, dự báo thời tiết số ở Hoa Kỳ bắt đầu hoạt động theo Đơn vị dự báo thời tiết số chung (JNWPU), đánh dấu sự tham gia tích cực của Hoa Kỳ vào dự báo thời tiết số.
Năm 1956, Norman Phillips đã phát triển mô hình khí hậu thành công đầu tiên có khả năng mô tả thực tế các mô hình theo tháng và theo mùa của tầng đối lưu.
Khi sức mạnh máy tính tăng lên, quy mô của các tập dữ liệu ban đầu cũng tăng lên và các mô hình khí quyển mới đã được phát triển để tận dụng tối đa các tài nguyên máy tính này. Những tiến bộ này đã giúp các nhà khí tượng học dự đoán chính xác hơn về biến đổi khí hậu và tác động của nó, mặc dù vẫn còn nhiều thách thức. Ví dụ, các mô hình vẫn không hoạt động tốt đối với các quá trình xảy ra ở những khu vực hẹp, chẳng hạn như cháy rừng.
Quá trình khởi tạo và tính toán
Trong dự báo thời tiết số, khởi tạo là quá trình nhập dữ liệu quan sát vào mô hình để tạo ra trạng thái ban đầu. Nguồn dữ liệu chính đến từ các quan sát của các cơ quan thời tiết quốc gia, bao gồm cả dữ liệu thăm dò vô tuyến được phóng từ khinh khí cầu thời tiết và vệ tinh thời tiết. Dữ liệu này được xử lý và chuyển đổi thành các giá trị có thể sử dụng cho các thuật toán toán học của mô hình, sau đó được dùng để dự đoán thời tiết trong tương lai.
Dữ liệu quan sát được thu thập theo nhiều cách khác nhau, bao gồm từ khinh khí cầu thời tiết bay lên tầng bình lưu và từ vệ tinh thời tiết.
Bên cạnh quá trình khởi tạo, việc xử lý các quan sát này đòi hỏi sức mạnh tính toán đáng kể. Các mô hình thời tiết hiện đại dựa vào một loạt các phương trình toán học để dự đoán điều kiện thời tiết trong tương lai. Hầu hết các phương trình này là phương trình đạo hàm riêng phi tuyến tính và do đó không thể giải chính xác, và các phương pháp số thường được sử dụng để có được các nghiệm gần đúng. Hơn nữa, các mô hình khác nhau sử dụng các phương pháp giải khác nhau, có thể bao gồm phương pháp hiệu hữu hạn hoặc phương pháp phổ.
Hậu xử lý và dự đoán tích hợp
Ngay cả sau khi xử lý, các dự đoán số cũng không bao giờ hoàn hảo, do đó, thống kê đầu ra của mô hình (MOS) đã được phát triển để hiệu chỉnh các dự đoán. Các mô hình thống kê này được điều chỉnh dựa trên các trường ba chiều được tạo ra bởi các mô hình số, quan sát bề mặt và điều kiện khí hậu tại các địa điểm cụ thể. Chúng có thể hiệu chỉnh các hiệu ứng lleol và độ lệch mô hình, giúp dự đoán chính xác hơn.
Kể từ những năm 1990, dự báo tổng hợp đã được sử dụng rộng rãi để định lượng mức độ không chắc chắn của dự báo, giúp các nhà khí tượng học đánh giá độ tin cậy của dự báo và kéo dài thời hạn hiệu lực của dự báo.
Cách tiếp cận này đánh giá sự không chắc chắn bằng cách phân tích nhiều dự đoán, từ các tham số vật lý khác nhau của cùng một mô hình hoặc từ các điều kiện ban đầu khác nhau. Điều này không chỉ cải thiện độ chính xác của dự báo thời tiết mà còn thúc đẩy nghiên cứu sâu hơn về tác động của biến đổi khí hậu.
Mặc dù khả năng dự đoán của chúng ta đang được cải thiện nhờ sự tiến bộ của công nghệ, nhưng vẫn còn nhiều thách thức. Trong tương lai, liệu chúng ta có thể tìm được sự cân bằng tốt hơn giữa độ chính xác dự đoán và sự thay đổi của khí hậu không?
