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全球天气预报的秘密：如何利用最强大的超级电脑计算未来天气？
随着科技的进步，天气预报的准确性已经取得了突破性的进展。数值气象预报（Numerical Weather Prediction, NWP）运用数学模型描述大气和海洋，以目前的天气条件预测未来的天气。虽然最早的尝试可追溯至1920年代，但直到1950年代计算机模拟的出现，数值天气预报才能够生成具现实感的结果。
从全球到区域，世界各地的数个预测模型都在运行，这些模型以来自无线电探空仪、气象卫星及其他观测系统的当前气象观测数据为输入。
气象学家们利用这些数据来初始化模型，然后运用大气流体动力学和热力学的基本方程来预测未来几天的天气。虽然目前的超级计算机性能持续增强，但数值气象模型的预测精度仍然限制在约六天的范围内。影响预测准确性的因素包括用作预测输入的观测数据的密度及质量，以及模型本身的缺陷。
即使有了更强大的超级计算机，数值预测模型的预测技能亦仅限于约六天的范围内。
为了增进预测准确性，气象学家开发了模型输出统计（MOS）等后处理技术，以改善数值预测中的误差处理。这些技术帮助气象学家缓解混沌行为的影响，使预测精度延伸至许多领域，尤其是热带气旋路径和空气质量的预测。
数值天气预报的历史
数值天气预报的历史可以追溯至1920年代，当时的气象学家路易斯·弗莱·理查森（Lewis Fry Richardson）在繁琐的手工计算中尝试建立大气预测。直到1950年，计算机的普及才使得预测的计算时间大幅度缩短。当年，ENIAC计算机首次用于产生基于简化方程的天气预测，成为数值预报的开创性时期。
到1954年，瑞典气象水文研究所的卡尔-古斯塔夫·罗斯比（Carl-Gustav Rossby）团队运用相同的模型，成功地生成了首个实用的天气预测。至1955年，美国的数值天气预报开始在联合数值预报单位（JNWPU）下运行，标志着美国对数值天气预报的积极介入。
在1956年，诺曼·菲力普斯（Norman Phillips）开发了第一个成功的气候模型，能够真实地描绘对流层的月度和季节模式。
随着计算机运算能力的提升，初始数据集的规模也随之增加，新型的大气模型被不断研发，以充分利用这些计算资源。这些进步让气象学家能够更准确地预测气候变化及其影响，虽然仍有挑战，例如对于在狭窄区域发生的过程，如野火，这些模型的表现仍不理想。
初始化和计算过程
在数值天气预报中，初始化是将观测数据输入模型以生成初始状态的过程。主要的输入来自各国气象服务机构的观测数据，包括从气象气球上发射的无线电探空仪和气象卫星。这些数据被处理，转化为对模型数学演算法可用的值，进而用于预测未来的天气。
观测数据的收集方式多样，包括从气象气球上升至平流层的数据，以及气象卫星收集的数据。
除了初始化过程外，处理这些观测数据需要强大的计算能力。现代的气象模型依赖于一系列的数学方程来预测未来的气象状态。这些方程大多为非线性偏微分方程，因此无法精确解决，常用数值方法获得近似解。此外，不同模型使用不同的解决方法，这可能包括有限差分法或频谱法。
后处理与集成预测
即使经过处理，数值预测仍无法完美无瑕，因此发展出了模型输出统计（MOS）以修正预测。这些统计模型基于数值模型产生的三维场、地表观测及特定地点的气候条件进行调整，能够纠正 lleol effect 和模型偏差，使预测更为准确。
自1990年代以来，集成预测（Ensemble Forecasts）已被广泛用于量化预测的大小不确定性，帮助气象学家评估预测信心并延长预测的有效期。
这一方法透过分析多个预测，无论是来自同一模型的不同物理参数化，还是不同的初始条件，进行不确定性评估。这不仅提高了气象预测的准确性，也推进了对气候变迁影响的更深入研究。
随着科技的进步，虽然我们的预测能力正不断提升，但仍然存在诸多挑战。未来，我们是否能在预测的准确性及持续变化的气候中找到更好的平衡？
