Kā datorus izmanto laika prognozēšanā?

Vēstures gaitā meteorologi ir veikuši daudzas metodes un eksperimentus, lai laika gaitā prognozētu laikapstākļus ar lielāku efektivitāti. Pateicoties ievērojamajiem tehnoloģiju sasniegumiem, tagad ir iespējams prognozēt laika apstākļus dienas un pat mēnešus iepriekš, kas nebija īsti iespējams pirms 20. gadsimta vidus. Datormodeļu izmantošana kļuva plaši izplatīta galvenokārt 60. gados, kad tika palaisti pirmie laikapstākļu satelīti. Prognozēs izmantojamo datoru modeļu veidi galvenokārt ir atkarīgi no klimata un laikapstākļiem.

Klimata modeļus galvenokārt izmanto, lai prognozētu būtiskas izmaiņas zemes klimatā. Klimats ir vidējie laika apstākļi apgabalā ilgāku laiku. Tāpēc klimata modeļos tiek izmantota statistikas un pašreizējo datu kombinācija, lai nodrošinātu saprātīgu prognozi. CFS ir viens no primārajiem klimata modeļiem, ko izmanto, lai prognozētu planētu mēroga laika apstākļus, piemēram, El Nino, Madden Julian Oscillations (MJO) un musonus.

Mezo mēroga modeļus galvenokārt izmanto, lai prognozētu laikapstākļus lokāli. Mezoskala meteoroloģiskā izteiksmē nozīmē atmosfēras apstākļus, kas parasti svārstās no diviem līdz 20 km. Sinoptiskajiem un klimata modeļiem parasti nav pietiekamas izšķirtspējas, lai prognozētu lokalizētus laika apstākļus, piemēram: vienas šūnas pērkona negaisus un viesuļvētrus. Ziemeļamerikas modelis (NAM) parasti tiek izmantots, lai prognozētu vietējos laika apstākļus.

Dinamiskie modeļi ir vismodernākie un dārgākie laikapstākļu prognozēšanai izmantotie rīki. Dinamiskie modeļi izmanto progresīvus atmosfēras pamatvienādojumus, lai prognozētu laikapstākļu izmaiņas, pamatojoties uz pašreizējiem apstākļiem. Neskatoties uz to efektivitāti, dinamiskie modeļi var pieļaut kļūdas sākotnējās darbības laikā. Saskaņā ar Nacionālā viesuļvētru centra (NHC) datiem GFS, ECMWF, NOGAPS, UKMET un CMC ir daži no prognozēšanai izmantotajiem dinamiskajiem modeļiem.

Statistikas modeļus galvenokārt izmanto, lai palīdzētu meteorologam nodrošināt precīzas analogās prognozes. Statistikas modeļos tiek izmantoti dati no iepriekšējām vētrām un laikapstākļiem, lai palīdzētu meteorologiem iegūt labāku priekšstatu par pašreizējām laikapstākļu sistēmām. Statistiskos modeļus parasti izmanto, lai izsekotu tropiskajiem un vidējo platuma cikloniem. Ja dinamiskā modeļa vienprātība nav saprātīga, meteorologi bieži izmanto statistikas modeļus, lai nodrošinātu labākas prognozes.

Lai gan atmosfēras datormodeļi ir efektīvi laikapstākļu prognozēšanas instrumenti, tie nav nevainojami precīzi. Datormodeļi parasti ir mazāk efektīvi sākotnējās darbības laikā. Piemēram, tropu cikloģenēzes (tropu ciklonu veidošanās) pirmajos posmos datormodeļi parasti nav pietiekami inicializēti, lai nodrošinātu saprātīgu prognozi. Liela diapazona prognozes (ilgāk par nedēļu) parasti ir mazāk precīzas, jo ir daudz atmosfēras faktoru, kas var ietekmēt pēc šī laika. Dinamiskie modeļi ir visprecīzākie trīs līdz piecu dienu prognozēm.