コンピューターは天気予報でどのように使用されていますか？

歴史を通して、気象学者によって多くの技術と実験が行われ、時間の経過とともにより効果的に天気を予測しました。 技術の大幅な進歩により、20世紀半ばまでは真に不可能だった、天気の日や数か月前の予報が可能になりました。 コンピュータモデルの使用は、最初の気象衛星が打ち上げられたとき、主に1960年代を通して広まりました。 予測に使用されるコンピューターモデルの種類は、主に気候と気象条件の種類によって異なります。

気候モデルは、主に地球の気候の大幅な変化を予測するために使用されます。 気候は、長期間にわたる地域の平均的な気象条件です。 したがって、気候モデルは、統計データと現在のデータの組み合わせを使用して、合理的な予測を提供します。 CFSは、エルニーニョ、マッデンジュリアン振動（MJO）、モンスーンなどの惑星規模の気象条件を予測するために使用される主要な気候モデルの1つです。

メソスケールモデルは、主にローカルで天気を予測するために使用されます。 気象学用語でのメソスケールとは、通常2〜20kmの範囲の大気条件を意味します。 総観モデルと気候モデルは通常、単一のセルラー雷雨や竜巻などの局地的な気象条件を予測するのに十分な解像度を持っていません。 北米モデル（NAM）は、通常、地域の気象条件を予測するために使用されます。

動的モデルは、天気予報に使用される最も洗練されたコストのかかるツールです。 動的モデルは、大気の高度な基本方程式を使用して、現在の状態に基づいて天気の変化を予測します。 それらの効率にもかかわらず、動的モデルは最初の実行中にエラーを起こす可能性があります。 国立ハリケーンセンター（NHC）によると、GFS、ECMWF、NOGAPS、UKMET、およびCMCは、予測に使用される動的モデルの一部です。

統計モデルは主に、気象学者が正確なアナログ予報を提供するのに役立ちます。 統計モデルは、以前の嵐と気象条件からのデータを使用して、気象学者が現在の気象システムを追跡する方法についてより良いアイデアを得るのに役立ちます。 統計モデルは、熱帯および中緯度低気圧を追跡するために一般的に使用されます。 動的モデルのコンセンサスが合理的でない場合、気象学者は統計モデルを使用してより良い予測を提供することがよくあります。

大気コンピュータモデルは天気予報に効果的なツールですが、完璧に正確ではありません。 コンピューターモデルは通常、予備実行中は効率が低下します。 たとえば、熱帯低気圧の発生（熱帯低気圧の形成）の最初の段階では、コンピュータモデルは通常、合理的な予測を提供するのに十分なほど初期化されていません。 長期予報（1週間を超える）は通常、精度が低くなります。これは、その時間を超えて影響を与える可能性のある大気要因が多数あるためです。 動的モデルは、3〜5日間の予測で最も正確です。