Kako se računalniki uporabljajo pri napovedovanju vremena?

Skozi zgodovino so meteorologi izvajali številne tehnike in poskuse za napovedovanje vremena z večjo učinkovitostjo skozi čas. Zaradi znatnega napredka v tehnologiji je zdaj mogoče napovedati vreme za dneve in celo mesece vnaprej, kar v resnici ni bilo mogoče pred sredino 20. stoletja. Uporaba računalniških modelov je postala razširjena predvsem v šestdesetih letih prejšnjega stoletja, ko so bili izstreljeni prvi vremenski sateliti. Vrste računalniških modelov, ki se uporabljajo pri napovedih, so odvisne predvsem od vrste podnebja in vremenskih razmer.

Podnebni modeli se uporabljajo predvsem za napovedovanje bistvenih sprememb zemeljskega podnebja. Podnebje so povprečne vremenske razmere na območju za daljše časovno obdobje. Zato podnebni modeli uporabljajo kombinacijo statističnih in trenutnih podatkov za zagotovitev razumne napovedi. CFS je eden od primarnih podnebnih modelov, ki se uporabljajo za napovedovanje vremenskih razmer na planetarnem merilu, kot so: El Nino, Madden Julian Oscilations (MJO) in monsuni.

Mezoskalni modeli se uporabljajo predvsem za lokalno napovedovanje vremena. Mezoskala v meteorološkem smislu pomeni atmosferske razmere, ki se običajno gibljejo od dva do 20 km. Sinoptični in podnebni modeli običajno nimajo dovolj ločljivosti za napovedovanje lokaliziranih vremenskih razmer, kot so: enocelične nevihte in tornadi. Severnoameriški model (NAM) se običajno uporablja za napovedovanje lokalnih vremenskih razmer.

Dinamični modeli so najbolj izpopolnjena in najdražja orodja, ki se uporabljajo za napovedovanje vremena. Dinamični modeli uporabljajo napredne temeljne enačbe ozračja za napovedovanje sprememb vremena glede na trenutne razmere. Kljub svoji učinkovitosti lahko dinamični modeli med začetnimi zagoni naredijo napake. Po podatkih Nacionalnega centra za orkane (NHC) so GFS, ECMWF, NOGAPS, UKMET in CMC nekateri dinamični modeli, ki se uporabljajo za napovedovanje.

Statistični modeli se uporabljajo predvsem za pomoč meteorologom pri zagotavljanju natančnih analognih napovedi. Statistični modeli uporabljajo podatke iz prejšnjih neviht in vremenskih razmer, da bi meteorologom pomagali dobiti boljšo predstavo o tem, kako slediti trenutnim vremenskim sistemom. Statistični modeli se običajno uporabljajo za sledenje tropskih in srednjih zemljepisnih ciklonov. Če soglasje dinamičnega modela ni smiselno, meteorologi pogosto uporabljajo statistične modele, da zagotovijo boljše napovedi.

Čeprav so atmosferski računalniški modeli učinkovito orodje za vremensko napoved, niso brezhibno natančni. Računalniški modeli so običajno manj učinkoviti med predhodnimi vožnjami. Na primer v prvih fazah tropske ciklogeneze (nastajanje tropskega ciklona) računalniški modeli običajno niso dovolj inicializirani, da bi zagotovili razumno napoved. Dolgoročne napovedi (več kot en teden) so običajno manj točne, ker obstaja veliko atmosferskih dejavnikov, ki lahko pridejo v poštev po tem času. Dinamični modeli so najbolj natančni za tri do petdnevne napovedi.