일기 예보에 컴퓨터 모델 사용
역사를 통틀어 기상학자들은 시간이 지남에 따라 더 효과적인 날씨를 예측하기 위해 수많은 기술과 실험을 수행했습니다. 기술의 상당한 발전으로 인해 20세기 중반 이전에는 실제로 불가능했던 날씨 일, 심지어 몇 개월까지도 미리 예측할 수 있게 되었습니다. 컴퓨터 모델의 사용은 최초의 기상 위성이 발사된 1960년대 전반에 걸쳐 널리 보급되었습니다. 예측에 사용되는 컴퓨터 모델의 유형은 대부분 기후 및 기상 조건의 유형에 따라 다릅니다.
기후 모델
기후 모델은 주로 지구 기후의 실질적인 변화를 예측하는 데 사용됩니다. 기후는 장기간 동안 한 지역의 평균 기상 조건입니다. 따라서 기후 모델은 통계 및 현재 데이터의 조합을 사용하여 합리적인 예측을 제공합니다. CFS는 엘니뇨, 매든 줄리안 진동(MJO) 및 몬순과 같은 행성 규모 기상 조건을 예측하는 데 사용되는 주요 기후 모델 중 하나입니다.
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중규모 모델
Mesoscale 모델은 주로 지역의 날씨를 예측하는 데 사용됩니다. 기상학적 용어로 중규모는 일반적으로 2km에서 20km 범위의 대기 상태를 의미합니다. 종관 및 기후 모델은 일반적으로 단일 세포 뇌우 및 토네이도와 같은 국지적 기상 조건을 예측하는 데 충분한 해상도를 가지고 있지 않습니다. NAM(North American Model)은 일반적으로 지역 기상 조건을 예측하는 데 사용됩니다.
동적 모델
동적 모델은 날씨를 예측하는 데 사용되는 가장 정교하고 비용이 많이 드는 도구입니다. 동적 모델은 대기의 고급 기본 방정식을 사용하여 현재 조건을 기반으로 날씨의 변화를 예측합니다. 효율성에도 불구하고 동적 모델은 초기 실행 중에 오류를 일으킬 수 있습니다. 국립 허리케인 센터(NHC)에 따르면 GFS, ECMWF, NOGAPS, UKMET 및 CMC는 예측에 사용되는 동적 모델 중 일부입니다.
통계 모델
통계 모델은 주로 기상학자가 정확한 아날로그 예측을 제공하는 데 사용됩니다. 통계 모델은 기상학자가 현재 기상 시스템을 추적하는 방법에 대한 더 나은 아이디어를 얻을 수 있도록 이전 폭풍 및 기상 조건의 데이터를 사용합니다. 통계 모델은 일반적으로 열대 및 중위도 저기압을 추적하는 데 사용됩니다. 역학 모델 합의가 합리적이지 않은 경우 기상학자는 종종 통계 모델을 사용하여 더 나은 예측을 제공합니다.
컴퓨터 모델의 효율성
대기 컴퓨터 모델은 일기 예보에 효과적인 도구이지만 완벽하게 정확하지는 않습니다. 컴퓨터 모델은 일반적으로 예비 실행 중에 덜 효율적입니다. 예를 들어 열대성 저기압 형성(열대성 저기압 형성)의 첫 번째 단계에서 컴퓨터 모델은 일반적으로 합리적인 예측을 제공할 만큼 충분히 초기화되지 않습니다. 장거리 예측(1주일 이상)은 일반적으로 덜 정확합니다. 그 시간 이후에 작용할 수 있는 많은 대기 요인이 있기 때문입니다. 동적 모델은 3~5일 예측에 가장 정확합니다.
