Hvordan bruges computere til vejrudsigt?

Gennem historien blev talrige teknikker og eksperimenter udført af meteorologer for at forudsige vejret med større effektivitet over tid. På grund af betydelige teknologiske fremskridt er det nu muligt at forudsige vejrdagene og endda måneder i forvejen - hvilket ikke rigtig var muligt før midten af ​​det 20. århundrede. Brugen af ​​computermodeller blev udbredt hovedsageligt gennem 1960'erne, da de første vejrsatellitter blev opsendt. De typer af computermodeller, der bruges i prognoser, afhænger mest af typen af ​​klima og vejrforhold.

Klimamodeller bruges primært til at forudsige væsentlige ændringer i jordens klima. Klima er de gennemsnitlige vejrforhold i et område i en længere periode. Derfor bruger klimamodeller en kombination af statistiske og aktuelle data til at give en rimelig prognose. CFS er en af ​​de primære klimamodeller, der bruges til at forudsige vejrforhold på planetarisk skala, såsom: El Nino, Madden Julian Oscillations (MJO) og monsuner.

Mesoskalamodeller bruges hovedsageligt til at forudsige vejret lokalt. Mesoskala i meteorologiske termer betyder, at de atmosfæriske forhold normalt spænder fra to til 20 km. Synoptiske modeller og klimamodeller har normalt ikke nok opløsning til at forudsige lokale vejrforhold såsom: enkeltcellede tordenvejr og tornadoer. Den nordamerikanske model (NAM) bruges almindeligvis til at forudsige lokale vejrforhold.

Dynamiske modeller er de mest sofistikerede og dyre værktøjer, der bruges til at forudsige vejret. Dynamiske modeller bruger avancerede fundamentale ligninger af atmosfæren til at forudsige ændringer i vejret baseret på aktuelle forhold. På trods af deres effektivitet kan dynamiske modeller lave fejl under de indledende kørsler. Ifølge National Hurricane Center (NHC) er GFS, ECMWF, NOGAPS, UKMET og CMC nogle af de dynamiske modeller, der bruges til prognoser.

Statistiske modeller bruges primært til at hjælpe meteorologer med at give nøjagtige analoge prognoser. Statistiske modeller bruger data fra tidligere storme og vejrforhold for at hjælpe meteorologer med at få en bedre ide om, hvordan man sporer nuværende vejrsystemer. Statistiske modeller bruges almindeligvis til at spore tropiske cykloner og cykloner mellem breddegrader. Hvis den dynamiske modelkonsensus ikke er rimelig, bruger meteorologer ofte statistiske modeller til at give bedre prognoser.

Selvom atmosfæriske computermodeller er effektive værktøjer til vejrudsigt, er de ikke upåklageligt nøjagtige. Computermodeller er normalt mindre effektive under de indledende kørsler. For eksempel under de første stadier af tropisk cyklogenese (tropisk cyklondannelse), er computermodeller normalt ikke initialiseret nok til at give en rimelig prognose. Langdistanceprognoser (mere end en uge) er normalt mindre nøjagtige, fordi der er mange atmosfæriske faktorer, der kan spille ind udover det tidspunkt. Dynamiske modeller er mest nøjagtige til tre- til fem-dages prognoser.