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从1920年代到今天：数值天气预报如何在60年内翻天覆地？
数值天气预报（NWP）使用数学模型来模拟大气和海洋，根据当前的天气条件来预测天气。这一技术最初于1920年代便开始探索，但直到1950年代电脑模拟技术的出现，数值天气预报才开始产生可靠的结果。如今，各国利用从气象探测器、气象卫星和其他观测系统接收到的最新天气观测资料，运行多个全球和区域预报模型。
“数学模型基于相同的物理原则能够生成短期或长期的气候预测，并在了解和预测气候变化方面应用广泛。”
随着区域模型的进步，热带气旋的路径预测和空气质量预报也取得了显著改善。然而，气候模型在处理如野火等相对集中区域的过程时表现不佳。支持当前数值天气预报技术的，是当今世界上最强大的超级计算机。即便超级计算机的运算能力不断增加，数值预测模型的准确预报期间仍然只能达到约六天。
“影响数值预测准确性的因素包括用于预报的观测数据的密度和质量，以及数值模型本身的不足之处.”
随着观测技术的提升，模型的初始化过程也愈加关键。当前的数值天气预报不仅需要将观测数据输入模型以生成初始条件，还需要利用数据同化和客观分析方法来进行质量控制，从不规则的观测数据中撷取有用值作为预报的起点。
时间的推移带来了气象模型的进步，从1922年Richardson首次利用手算产生六小时天气预报到1950年ENIAC首次通过计算机产生针对简化大气方程的气象预测，数值天气预报的历史一路走来，伴随着计算能力的飞速发展。
“1956年，Norman Phillips发展出一种数学模型，能够真实地描绘对流层内部的月度和季节性变化。”
从历史的角度来看，1950年代至1980年代之间的研究与发展带来了显著改进，再加上1990年代开始的集成预报，这些都是为了应对气候系统中的不确定性问题。我们逐步开始使用集合预测，来提高预报的置信度，并对未来进行更有意义的预测。
当前，数值天气预报模型依赖于初始条件的准确输入，利用流体动力学和热力学的方程，预测未来的气象状态。然而，这些方程本质上具有混沌特性，使得即使微小的初始误差也会以指数增长的方式影响预测结果，这为长期预测带来了挑战。
“即使在具体数据和完美模型的情况下，混沌行为也将准确预测的限制定在约14天。”
对于小尺度或过于复杂的气象过程，模型中的参数化过程则负有重要责任。这使得过程能够与模型所解析的变量相连接，而无需具体地显示其物理过程。随着技术的进步，数值天气预报的准确性和实用性逐渐提高，这一点在各种气候预测模型中得到了扩展。
在预报模型的开发过程中，进一步的挑战在于如何处理模型输出统计（MOS）问题。该过程的出现正是为了解决数值天气模型输出结果的不完美，通过结合传感器观测和气候条件来进行预测调整。然而，这些模型的输出未必能完全捕捉地面条件的变化，因此统计方法显得尤为重要。
“集合预测的方法涉及使用不同的物理参数化或变更初始条件来分析多个预测。”
面对不断变化的气候和日益增长的挑战，数值天气预报的数据需求与技术发展依然快速进行。未来的预报将如何面对更极端的天气事件、海洋与大气的相互作用，以及更广泛的生态影响？让我们对未来的预测技术随时间的推移抱有期待和思考？
