Kuidas kasutatakse arvuteid ilmaennustuses?

Ajaloo jooksul on meteoroloogid teinud arvukalt tehnikaid ja katseid, et ennustada ilma aja jooksul tõhusamalt. Tänu tehnoloogia märkimisväärsele arengule on nüüd võimalik ilma ennustada päevi ja isegi kuid ette – mis polnud tegelikult võimalik enne 20. sajandi keskpaika. Arvutimudelite kasutamine muutus laialdaseks peamiselt kogu 1960. aastatel, mil orbiidile lasti esimesed ilmasatelliidid. Prognoosides kasutatavate arvutimudelite tüübid sõltuvad enamasti kliima- ja ilmastikutingimustest.

Kliimamudeleid kasutatakse peamiselt maakera kliima oluliste muutuste prognoosimiseks. Kliima on keskmised ilmastikutingimused piirkonnas pikema aja jooksul. Seetõttu kasutavad kliimamudelid statistiliste ja praeguste andmete kombinatsiooni, et pakkuda mõistlikku prognoosi. CFS on üks peamisi kliimamudeleid, mida kasutatakse planeedi mastaabis ilmastikutingimuste, näiteks El Nino, Madden Julian oscillations (MJO) ja mussoonide prognoosimiseks.

Mesoskaala mudeleid kasutatakse peamiselt ilma ennustamiseks kohapeal. Mesoskaala tähendab meteoroloogilises mõttes atmosfääritingimusi, mis ulatuvad tavaliselt kahest kuni 20 km-ni. Sünoptilistel ja kliimamudelitel ei ole tavaliselt piisavalt eraldusvõimet, et ennustada lokaalseid ilmastikutingimusi, näiteks: üksikute rakuliste äikesetormide ja tornaadode puhul. Põhja-Ameerika mudelit (NAM) kasutatakse tavaliselt kohalike ilmastikutingimuste prognoosimiseks.

Dünaamilised mudelid on kõige keerukamad ja kulukamad vahendid ilma ennustamiseks. Dünaamilised mudelid kasutavad atmosfääri täiustatud põhivõrrandeid, et ennustada ilmamuutusi praeguste tingimuste alusel. Vaatamata oma tõhususele võivad dünaamilised mudelid esimestel käitamistel vigu teha. Riikliku orkaanikeskuse (NHC) andmetel on GFS, ECMWF, NOGAPS, UKMET ja CMC mõned prognoosimiseks kasutatavad dünaamilised mudelid.

Statistilisi mudeleid kasutatakse peamiselt selleks, et aidata meteoroloogidel esitada täpseid analoogprognoose. Statistilised mudelid kasutavad varasemate tormide ja ilmastikutingimuste andmeid, et aidata meteoroloogidel saada parem ülevaade praeguste ilmastikusüsteemide jälgimisest. Troopiliste ja keskmise laiuskraadi tsüklonite jälgimiseks kasutatakse tavaliselt statistilisi mudeleid. Kui dünaamilise mudeli konsensus ei ole mõistlik, kasutavad meteoroloogid sageli statistilisi mudeleid paremate prognooside tegemiseks.

Kuigi atmosfääriarvuti mudelid on tõhusad vahendid ilmaennustamiseks, ei ole need laitmatult täpsed. Arvutimudelid on eeljooksude ajal tavaliselt vähem tõhusad. Näiteks troopilise tsüklogeneesi (troopilise tsükloni moodustumise) esimestel etappidel ei ole arvutimudelid tavaliselt piisavalt initsialiseeritud, et anda mõistlikku prognoosi. Pikaajalised prognoosid (üle nädala) on tavaliselt vähem täpsed, kuna pärast seda aega võivad mõjuda paljud atmosfääritegurid. Dünaamilised mudelid on kõige täpsemad kolme kuni viie päeva prognooside jaoks.