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全球天氣預報的秘密：如何利用最強大的超級電腦計算未來天氣？
隨著科技的進步，天氣預報的準確性已經取得了突破性的進展。數值氣象預報（Numerical Weather Prediction, NWP）運用數學模型描述大氣和海洋，以目前的天氣條件預測未來的天氣。雖然最早的嘗試可追溯至1920年代，但直到1950年代計算機模擬的出現，數值天氣預報才能夠生成具現實感的結果。
從全球到區域，世界各地的數個預測模型都在運行，這些模型以來自無線電探空儀、氣象衛星及其他觀測系統的當前氣象觀測數據為輸入。
氣象學家們利用這些數據來初始化模型，然後運用大氣流體動力學和熱力學的基本方程來預測未來幾天的天氣。雖然目前的超級計算機性能持續增強，但數值氣象模型的預測精度仍然限制在約六天的範圍內。影響預測準確性的因素包括用作預測輸入的觀測數據的密度及質量，以及模型本身的缺陷。
即使有了更強大的超級計算機，數值預測模型的預測技能亦僅限於約六天的範圍內。
為了增進預測準確性，氣象學家開發了模型輸出統計（MOS）等後處理技術，以改善數值預測中的誤差處理。這些技術幫助氣象學家緩解混沌行為的影響，使預測精度延伸至許多領域，尤其是熱帶氣旋路徑和空氣質量的預測。
數值天氣預報的歷史
數值天氣預報的歷史可以追溯至1920年代，當時的氣象學家路易斯·弗萊·理查森（Lewis Fry Richardson）在繁瑣的手工計算中嘗試建立大氣預測。直到1950年，計算機的普及才使得預測的計算時間大幅度縮短。當年，ENIAC計算機首次用於產生基於簡化方程的天氣預測，成為數值預報的開創性時期。
到1954年，瑞典氣象水文研究所的卡爾-古斯塔夫·羅斯比（Carl-Gustav Rossby）團隊運用相同的模型，成功地生成了首個實用的天氣預測。至1955年，美國的數值天氣預報開始在聯合數值預報單位（JNWPU）下運行，標誌著美國對數值天氣預報的積極介入。
在1956年，諾曼·菲力普斯（Norman Phillips）開發了第一個成功的氣候模型，能夠真實地描繪對流層的月度和季節模式。
隨著計算機運算能力的提升，初始數據集的規模也隨之增加，新型的大氣模型被不斷研發，以充分利用這些計算資源。這些進步讓氣象學家能夠更準確地預測氣候變化及其影響，雖然仍有挑戰，例如對於在狹窄區域發生的過程，如野火，這些模型的表現仍不理想。
初始化和計算過程
在數值天氣預報中，初始化是將觀測數據輸入模型以生成初始狀態的過程。主要的輸入來自各國氣象服務機構的觀測數據，包括從氣象氣球上發射的無線電探空儀和氣象衛星。這些數據被處理，轉化為對模型數學演算法可用的值，進而用於預測未來的天氣。
觀測數據的收集方式多樣，包括從氣象氣球上升至平流層的數據，以及氣象衛星收集的數據。
除了初始化過程外，處理這些觀測數據需要強大的計算能力。現代的氣象模型依賴於一系列的數學方程來預測未來的氣象狀態。這些方程大多為非線性偏微分方程，因此無法精確解決，常用數值方法獲得近似解。此外，不同模型使用不同的解決方法，這可能包括有限差分法或頻譜法。
後處理與集成預測
即使經過處理，數值預測仍無法完美無瑕，因此發展出了模型輸出統計（MOS）以修正預測。這些統計模型基於數值模型產生的三維場、地表觀測及特定地點的氣候條件進行調整，能夠糾正 lleol effect 和模型偏差，使預測更為準確。
自1990年代以來，集成預測（Ensemble Forecasts）已被廣泛用於量化預測的大小不確定性，幫助氣象學家評估預測信心並延長預測的有效期。
這一方法透過分析多個預測，無論是來自同一模型的不同物理參數化，還是不同的初始條件，進行不確定性評估。這不僅提高了氣象預測的準確性，也推進了對氣候變遷影響的更深入研究。
隨著科技的進步，雖然我們的預測能力正不斷提升，但仍然存在諸多挑戰。未來，我們是否能在預測的準確性及持續變化的氣候中找到更好的平衡？
