Jak komputery są wykorzystywane w prognozowaniu pogody?

Na przestrzeni dziejów meteorolodzy wykonywali liczne techniki i eksperymenty w celu przewidywania pogody z większą skutecznością w czasie. Dzięki znacznemu postępowi technologicznemu możliwe jest obecnie prognozowanie pogody z kilkudniowym, a nawet kilkumiesięcznym wyprzedzeniem, co nie było możliwe przed połową XX wieku. Wykorzystanie modeli komputerowych stało się powszechne głównie w latach 60., kiedy wystrzelono pierwsze satelity pogodowe. Rodzaje modeli komputerowych stosowanych w prognozach zależą głównie od rodzaju warunków klimatycznych i pogodowych.

Modele klimatyczne służą przede wszystkim do prognozowania istotnych zmian klimatu Ziemi. Klimat to przeciętne warunki pogodowe na danym obszarze przez dłuższy czas. Dlatego modele klimatyczne wykorzystują kombinację danych statystycznych i bieżących, aby zapewnić rozsądną prognozę. CFS jest jednym z podstawowych modeli klimatycznych wykorzystywanych do prognozowania warunków pogodowych w skali planetarnej, takich jak: El Nino, Madden Julian Oscillation (MJO) i monsuny.

Modele mezoskalowe są używane głównie do lokalnego prognozowania pogody. Mezoskala w kategoriach meteorologicznych oznacza warunki atmosferyczne wahające się zwykle od dwóch do 20 km. Modele synoptyczne i klimatyczne zwykle nie mają wystarczającej rozdzielczości, aby prognozować lokalne warunki pogodowe, takie jak: burze z piorunami i tornada. Model północnoamerykański (NAM) jest powszechnie używany do prognozowania lokalnych warunków pogodowych.

Modele dynamiczne to najbardziej wyrafinowane i kosztowne narzędzia służące do prognozowania pogody. Modele dynamiczne wykorzystują zaawansowane fundamentalne równania atmosfery do przewidywania zmian pogody na podstawie bieżących warunków. Pomimo swojej wydajności modele dynamiczne mogą popełniać błędy podczas początkowych przebiegów. Według National Hurricane Centre (NHC) GFS, ECMWF, NOGAPS, UKMET i CMC to niektóre z modeli dynamicznych używanych do prognozowania.

Modele statystyczne służą przede wszystkim do pomocy meteorologom w dostarczaniu dokładnych prognoz analogowych. Modele statystyczne wykorzystują dane z poprzednich burz i warunków pogodowych, aby pomóc meteorologom uzyskać lepszy pomysł na śledzenie bieżących systemów pogodowych. Modele statystyczne są powszechnie używane do śledzenia cyklonów tropikalnych i średnich szerokości geograficznej. Jeśli konsensus dotyczący modelu dynamicznego nie jest uzasadniony, meteorolodzy często wykorzystują modele statystyczne, aby zapewnić lepsze prognozy.

Chociaż komputerowe modele atmosferyczne są skutecznymi narzędziami do prognozowania pogody, nie są one nienagannie dokładne. Modele komputerowe są zwykle mniej wydajne podczas wstępnych przebiegów. Na przykład podczas pierwszych etapów cyklogenezy tropikalnej (formowania się cyklonu tropikalnego) modele komputerowe zwykle nie są wystarczająco inicjalizowane, aby zapewnić rozsądną prognozę. Prognozy dalekosiężne (poza tydzień) są zwykle mniej dokładne, ponieważ istnieje wiele czynników atmosferycznych, które mogą wchodzić w grę po tym czasie. Modele dynamiczne są najdokładniejsze w przypadku prognoz trwających od trzech do pięciu dni.