คอมพิวเตอร์ใช้ในการพยากรณ์อากาศอย่างไร

ตลอดประวัติศาสตร์ นักอุตุนิยมวิทยาได้ใช้เทคนิคและการทดลองมากมายเพื่อทำนายสภาพอากาศได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป เนื่องจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างมาก ตอนนี้จึงสามารถคาดการณ์สภาพอากาศล่วงหน้าเป็นวันหรือหลายเดือนได้ ซึ่งไม่สามารถทำได้จริงก่อนกลางศตวรรษที่ 20 การใช้แบบจำลองคอมพิวเตอร์แพร่หลายไปทั่วในช่วงทศวรรษ 1960 เนื่องจากมีการเปิดตัวดาวเทียมสภาพอากาศดวงแรก ประเภทของแบบจำลองคอมพิวเตอร์ที่ใช้ในการพยากรณ์ขึ้นอยู่กับประเภทของสภาพอากาศและสภาพอากาศเป็นส่วนใหญ่

แบบจำลองภูมิอากาศส่วนใหญ่ใช้เพื่อคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในสภาพอากาศของโลก ภูมิอากาศ หมายถึง สภาพอากาศเฉลี่ยในพื้นที่หนึ่งๆ เป็นเวลานาน ดังนั้น แบบจำลองสภาพภูมิอากาศจึงใช้ข้อมูลทางสถิติและข้อมูลปัจจุบันร่วมกันเพื่อจัดทำการคาดการณ์ที่สมเหตุสมผล CFS เป็นหนึ่งในแบบจำลองสภาพภูมิอากาศหลักที่ใช้ในการพยากรณ์สภาพอากาศในระดับดาวเคราะห์ เช่น El Nino, Madden Julian Oscillations (MJO) และมรสุม

โมเดล Mesoscale ส่วนใหญ่ใช้เพื่อพยากรณ์อากาศในพื้นที่ Mesoscale ในแง่อุตุนิยมวิทยาหมายถึงสภาพบรรยากาศโดยปกติตั้งแต่สองถึง 20 กม. แบบจำลองสรุปและสภาพภูมิอากาศมักไม่มีความละเอียดเพียงพอที่จะพยากรณ์สภาพอากาศที่มีการแปล เช่น พายุฝนฟ้าคะนองเซลล์เดียวและพายุทอร์นาโด แบบจำลองอเมริกาเหนือ (NAM) มักใช้ในการพยากรณ์สภาพอากาศในท้องถิ่น

โมเดลไดนามิกเป็นเครื่องมือที่ซับซ้อนและมีราคาแพงที่สุดที่ใช้ในการพยากรณ์อากาศ แบบจำลองไดนามิกใช้สมการพื้นฐานขั้นสูงของบรรยากาศในการทำนายการเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศตามสภาพปัจจุบัน แม้จะมีประสิทธิภาพ แต่โมเดลไดนามิกสามารถทำให้เกิดข้อผิดพลาดได้ในระหว่างการรันครั้งแรก ตามที่ศูนย์เฮอริเคนแห่งชาติ (NHC) ระบุว่า GFS, ECMWF, NOGAPS, UKMET และ CMC เป็นแบบจำลองไดนามิกบางส่วนที่ใช้สำหรับการพยากรณ์

ตัวแบบทางสถิติส่วนใหญ่ใช้เพื่อช่วยให้นักอุตุนิยมวิทยาสามารถคาดการณ์แบบอะนาล็อกได้อย่างแม่นยำ แบบจำลองทางสถิติใช้ข้อมูลจากพายุและสภาพอากาศก่อนหน้าเพื่อช่วยให้นักอุตุนิยมวิทยามีแนวคิดที่ดีขึ้นในการติดตามระบบสภาพอากาศในปัจจุบัน แบบจำลองทางสถิติมักใช้เพื่อติดตามพายุหมุนเขตร้อนและละติจูดกลาง หากฉันทามติของแบบจำลองไดนามิกไม่สมเหตุสมผล นักอุตุนิยมวิทยามักใช้แบบจำลองทางสถิติเพื่อให้การคาดการณ์ที่ดีขึ้น

แม้ว่าแบบจำลองคอมพิวเตอร์บรรยากาศเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการพยากรณ์อากาศ แต่ก็ไม่ได้แม่นยำอย่างไม่มีที่ติ คอมพิวเตอร์รุ่นต่างๆ มักจะมีประสิทธิภาพน้อยกว่าในระหว่างการดำเนินการเบื้องต้น ตัวอย่างเช่น ในช่วงแรกของการเกิดพายุหมุนเขตร้อน (การก่อตัวของพายุหมุนเขตร้อน) แบบจำลองคอมพิวเตอร์มักจะไม่เริ่มต้นเพียงพอที่จะให้การคาดการณ์ที่สมเหตุสมผล การคาดการณ์ในระยะยาว (เกินหนึ่งสัปดาห์) มักจะแม่นยำน้อยกว่า เนื่องจากมีปัจจัยด้านบรรยากาศหลายอย่างที่สามารถเข้ามาเล่นได้นอกเหนือจากเวลานั้น โมเดลไดนามิกแม่นยำที่สุดสำหรับการพยากรณ์ 3-5 วัน