Як комп’ютери використовуються в прогнозуванні погоди?

Протягом історії метеорологи проводили численні методики та експерименти, щоб прогнозувати погоду з більшою ефективністю з часом. Завдяки значному прогресу в технології тепер можна прогнозувати погоду на дні і навіть місяці наперед, що було насправді неможливим до середини 20 століття. Використання комп’ютерних моделей набуло широкого поширення в основному протягом 1960-х років, коли були запущені перші метеорологічні супутники. Типи комп’ютерних моделей, які використовуються в прогнозах, залежать переважно від типу клімату та погодних умов.

Кліматичні моделі в основному використовуються для прогнозування істотних змін клімату Землі. Клімат – це середні погодні умови в певній місцевості протягом тривалого періоду часу. Тому кліматичні моделі використовують комбінацію статистичних і поточних даних для забезпечення розумного прогнозу. CFS є однією з основних кліматичних моделей, що використовуються для прогнозування погодних умов планетарного масштабу, таких як: Ель-Ніньо, коливання Madden Julian (MJO) та мусони.

Мезомасштабні моделі в основному використовуються для локального прогнозу погоди. Мезомасштаб у метеорологічному відношенні означає атмосферні умови в діапазоні зазвичай від двох до 20 км. Синоптичні та кліматичні моделі зазвичай не мають достатньої роздільної здатності, щоб передбачити локальні погодні умови, такі як: одноклітинні грози та торнадо. Північноамериканська модель (NAM) зазвичай використовується для прогнозування місцевих погодних умов.

Динамічні моделі — це найскладніші та найдорожчі інструменти, які використовуються для прогнозування погоди. Динамічні моделі використовують передові фундаментальні рівняння атмосфери для прогнозування змін погоди на основі поточних умов. Незважаючи на свою ефективність, динамічні моделі можуть допускати помилки під час початкових запусків. За даними Національного центру ураганів (NHC), GFS, ECMWF, NOGAPS, UKMET і CMC є одними з динамічних моделей, які використовуються для прогнозування.

Статистичні моделі в основному використовуються, щоб допомогти метеорологу надати точні аналогові прогнози. Статистичні моделі використовують дані попередніх штормів і погодних умов, щоб допомогти метеорологам отримати краще уявлення про те, як відстежувати поточні погодні системи. Статистичні моделі зазвичай використовуються для відстеження тропічних циклонів і циклонів середніх широт. Якщо консенсус динамічної моделі не є розумним, метеорологи часто використовують статистичні моделі, щоб забезпечити кращі прогнози.

Хоча комп’ютерні моделі атмосфери є ефективними інструментами для прогнозування погоди, вони не є бездоганно точними. Комп’ютерні моделі зазвичай менш ефективні під час попередніх запусків. Наприклад, на перших етапах тропічного циклогенезу (формування тропічного циклону) комп’ютерні моделі зазвичай недостатньо ініціалізовані, щоб забезпечити розумний прогноз. Далекі прогнози (понад тиждень) зазвичай менш точні, оскільки існує багато атмосферних факторів, які можуть вступити в дію після цього часу. Динамічні моделі найбільш точні для прогнозів на три-п’ять днів.