Hur används datorer i väderprognoser?

Genom historien har många tekniker och experiment utförts av meteorologer för att förutsäga vädret med större effektivitet över tiden. På grund av betydande tekniska framsteg är det nu möjligt att förutsäga väderdagarna och till och med månader i förväg – vilket inte var riktigt möjligt före mitten av 1900-talet. Användningen av datormodeller blev utbredd främst under hela 1960-talet, då de första vädersatelliterna sköts upp. Vilka typer av datormodeller som används i prognoser beror mest på typ av klimat och väderförhållanden.

Klimatmodeller används främst för att förutsäga betydande förändringar i jordens klimat. Klimat är de genomsnittliga väderförhållandena i ett område under en längre tid. Därför använder klimatmodeller en kombination av statistisk och aktuell data för att ge en rimlig prognos. CFS är en av de primära klimatmodellerna som används för att förutsäga väderförhållanden i planetarisk skala som: El Nino, Madden Julian Oscillations (MJO) och monsuner.

Mesoskalamodeller används främst för att förutsäga vädret lokalt. Mesoskala i meteorologiska termer betyder att de atmosfäriska förhållandena vanligtvis sträcker sig från två till 20 km. Synoptiska modeller och klimatmodeller har vanligtvis inte tillräckligt med upplösning för att förutsäga lokala väderförhållanden som: encellulära åskväder och tornados. Den nordamerikanska modellen (NAM) används ofta för att förutsäga lokala väderförhållanden.

Dynamiska modeller är de mest sofistikerade och kostsamma verktyg som används för att förutsäga vädret. Dynamiska modeller använder avancerade fundamentala ekvationer av atmosfären för att förutsäga förändringar i vädret baserat på nuvarande förhållanden. Trots sin effektivitet kan dynamiska modeller göra fel under de första körningarna. Enligt National Hurricane Center (NHC) är GFS, ECMWF, NOGAPS, UKMET och CMC några av de dynamiska modellerna som används för prognoser.

Statistiska modeller används främst för att hjälpa meteorologer att ge korrekta analoga prognoser. Statistiska modeller använder data från tidigare stormar och väderförhållanden för att hjälpa meteorologer att få en bättre uppfattning om hur man spårar nuvarande vädersystem. Statistiska modeller används ofta för att spåra cykloner i tropiska och medelstora latitud. Om den dynamiska modellens konsensus inte är rimlig använder meteorologer ofta statistiska modeller för att ge bättre prognoser.

Även om atmosfäriska datormodeller är effektiva verktyg för väderprognoser, är de inte oklanderligt exakta. Datormodeller är vanligtvis mindre effektiva under de preliminära körningarna. Till exempel under de första stadierna av tropisk cyklogenes (tropisk cyklonbildning) initieras datormodeller vanligtvis inte tillräckligt för att ge en rimlig prognos. Långdistansprognoser (över en vecka) är vanligtvis mindre exakta, eftersom det finns många atmosfäriska faktorer som kan spela in efter den tiden. Dynamiska modeller är mest exakta för tre till fem dagars prognoser.