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從1920年代到今天：數值天氣預報如何在60年內翻天覆地？
數值天氣預報（NWP）使用數學模型來模擬大氣和海洋，根據當前的天氣條件來預測天氣。這一技術最初於1920年代便開始探索，但直到1950年代電腦模擬技術的出現，數值天氣預報才開始產生可靠的結果。如今，各國利用從氣象探測器、氣象衛星和其他觀測系統接收到的最新天氣觀測資料，運行多個全球和區域預報模型。
“數學模型基於相同的物理原則能夠生成短期或長期的氣候預測，並在了解和預測氣候變化方面應用廣泛。”
隨著區域模型的進步，熱帶氣旋的路徑預測和空氣質量預報也取得了顯著改善。然而，氣候模型在處理如野火等相對集中區域的過程時表現不佳。支持當前數值天氣預報技術的，是當今世界上最強大的超級計算機。即便超級計算機的運算能力不斷增加，數值預測模型的準確預報期間仍然只能達到約六天。
“影響數值預測準確性的因素包括用於預報的觀測數據的密度和質量，以及數值模型本身的不足之處.”
隨著觀測技術的提升，模型的初始化過程也愈加關鍵。當前的數值天氣預報不僅需要將觀測數據輸入模型以生成初始條件，還需要利用數據同化和客觀分析方法來進行質量控制，從不規則的觀測數據中擷取有用值作為預報的起點。
時間的推移帶來了氣象模型的進步，從1922年Richardson首次利用手算產生六小時天氣預報到1950年ENIAC首次通過計算機產生針對簡化大氣方程的氣象預測，數值天氣預報的歷史一路走來，伴隨著計算能力的飛速發展。
“1956年，Norman Phillips發展出一種數學模型，能夠真實地描繪對流層內部的月度和季節性變化。”
從歷史的角度來看，1950年代至1980年代之間的研究與發展帶來了顯著改進，再加上1990年代開始的集成預報，這些都是為了應對氣候系統中的不確定性問題。我們逐步開始使用集合預測，來提高預報的置信度，並對未來進行更有意義的預測。
當前，數值天氣預報模型依賴於初始條件的準確輸入，利用流體動力學和熱力學的方程，預測未來的氣象狀態。然而，這些方程本質上具有混沌特性，使得即使微小的初始誤差也會以指數增長的方式影響預測結果，這為長期預測帶來了挑戰。
“即使在具體數據和完美模型的情況下，混沌行為也將準確預測的限制定在約14天。”
對於小尺度或過於複雜的氣象過程，模型中的參數化過程則負有重要責任。這使得過程能夠與模型所解析的變量相連接，而無需具體地顯示其物理過程。隨著技術的進步，數值天氣預報的準確性和實用性逐漸提高，這一點在各種氣候預測模型中得到了擴展。
在預報模型的開發過程中，進一步的挑戰在於如何處理模型輸出統計（MOS）問題。該過程的出現正是為了解決數值天氣模型輸出結果的不完美，通過結合傳感器觀測和氣候條件來進行預測調整。然而，這些模型的輸出未必能完全捕捉地面條件的變化，因此統計方法顯得尤為重要。
“集合預測的方法涉及使用不同的物理參數化或變更初始條件來分析多個預測。”
面對不斷變化的氣候和日益增長的挑戰，數值天氣預報的數據需求與技術發展依然快速進行。未來的预報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？讓我們對未來的預測技術隨時間的推移抱有期待和思考？
