Использование компьютерных моделей в прогнозировании погоды
На протяжении всей истории метеорологи выполняли многочисленные методы и эксперименты для более эффективного прогнозирования погоды с течением времени. Благодаря значительному прогрессу в технологиях теперь можно прогнозировать погоду на несколько дней и даже месяцев вперед, что было невозможно до середины 20 века. Использование компьютерных моделей получило широкое распространение в основном в 1960-х годах, когда были запущены первые метеорологические спутники. Типы компьютерных моделей, которые используются в прогнозах, в основном зависят от типа климата и погодных условий.
Климатические модели
Климатические модели в основном используются для прогнозирования существенных изменений климата Земли. Климат - это средние погодные условия в районе в течение длительного периода времени. Поэтому климатические модели используют комбинацию статистических и текущих данных для обеспечения разумного прогноза. CFS - одна из основных климатических моделей, используемых для прогнозирования погодных условий планетарного масштаба, таких как: Эль-Ниньо, колебания Мэддена Джулиана (MJO) и муссоны.
Видео дня
Мезомасштабные модели
Мезомасштабные модели в основном используются для локального прогнозирования погоды. Мезомасштаб в метеорологических терминах означает атмосферные условия в диапазоне от двух до 20 км. Синоптические и климатические модели обычно не имеют достаточного разрешения для прогнозирования локальных погодных условий, таких как одноклеточные грозы и торнадо. Североамериканская модель (NAM) обычно используется для прогнозирования местных погодных условий.
Динамические модели
Динамические модели - это наиболее сложные и дорогостоящие инструменты, используемые для прогнозирования погоды. В динамических моделях используются передовые фундаментальные уравнения атмосферы для прогнозирования изменений погоды в зависимости от текущих условий. Несмотря на свою эффективность, динамические модели могут допускать ошибки во время начальных прогонов. По данным Национального центра ураганов (NHC), GFS, ECMWF, NOGAPS, UKMET и CMC являются одними из динамических моделей, используемых для прогнозирования.
Статистические модели
Статистические модели в основном используются, чтобы помочь метеорологам предоставлять точные аналоговые прогнозы. Статистические модели используют данные предыдущих штормов и погодных условий, чтобы помочь метеорологам лучше понять, как отслеживать текущие погодные системы. Статистические модели обычно используются для отслеживания циклонов тропических и средних широт. Если консенсус динамической модели не является разумным, метеорологи часто используют статистические модели для обеспечения более точных прогнозов.
Эффективность компьютерных моделей
Хотя компьютерные модели атмосферы являются эффективными инструментами для прогнозирования погоды, они не безупречно точны. Компьютерные модели обычно менее эффективны во время предварительных прогонов. Например, на первых этапах тропического циклогенеза (образование тропических циклонов) компьютерные модели обычно не инициализируются в достаточной степени, чтобы дать разумный прогноз. Долгосрочные прогнозы (более недели) обычно менее точны, потому что существует множество атмосферных факторов, которые могут вступить в силу после этого времени. Динамические модели наиболее точны для прогнозов на срок от трех до пяти дней.
