Skaitliskās laikapstākļu prognozes
Laikapstākļu skaitliskās prognozes ir veids, kā tiek veidotas laikapstākļu prognozes. To veic, izmantojot atmosfēras datormodeļus. Šādi modeļi apraksta pašreizējos laika apstākļus un to, kā tie mainās laika gaitā, izmantojot vienādojumus. Izmantojot pašreizējos laikapstākļus, vienādojumus var atrisināt vai aproksimēt, lai noteiktu, kādi laikapstākļi būs tuvākajā nākotnē. Attiecīgie fizikālie parametri, piemēram, spiediens, temperatūra, vēja virziens un ātrums, tiek uzskatīti par laika funkcijām. Tos modelē ar daļēju diferenciālvienādojumu sistēmu. Tā ir dinamiska sistēma, ko risina skaitliski. Lielākā daļa šo vienādojumu ir izpildīti, izmantojot FORTRAN. Vienādojumi ir aproksimēti. Tā kā aprēķinu skaits ir milzīgs, tos parasti veic superdatori, lai pabeigtu, pirms vēl nav par vēlu.
Skaitliskās laikapstākļu prognozes, izmantojot GFS
Pamatideja
Atmosfēra tiek modelēta kā šķidrums. Laikapstākļu skaitliskās prognozēšanas pamatideja ir ņemt paraugus no šķidruma stāvokļa noteiktā laikā. Pēc tam šķidruma dinamikas un termodinamikas vienādojumus var izmantot, lai novērtētu šķidruma stāvokli noteiktā laikā nākotnē.
Vietējā laika prognoze
Rezultāti parasti ir pārāk neprecīzi, lai tos varētu izmantot laikapstākļu prognozēšanai jebkurā vietā. Šā iemesla dēļ meteorologi pārbauda vērtības un salīdzina tās ar vēsturiskajiem datiem. Citiem vārdiem sakot, viņi izmanto šos datus, lai palīdzētu izstrādāt laika prognozi.
Model Output Statistics ir statistikas modelis, kas tika izstrādāts pagājušā gadsimta 60. un 70. gados. Tas izmanto regresijas analīzi pilnībā automatizētai prognozei. Izmantojot to, vēsturiskie dati tiek analizēti automātiski. Viens no tā lietojumiem ir tā sauktais tiešais modeļa izvads. MOS izmanto gan vēsturiskos datus, gan statistisko modelēšanu. Prognozes, kas ilgākas par aptuveni sešām stundām, ir neuzticamas.
Vēl viens labi zināms modelis ir Global Forecast System (GFS), ko vada ASV meteoroloģijas dienests NOAA. Tas sniedz prognozes četras reizes dienā. Tā kā informācija ir bezmaksas, GFS bieži izmanto, jo īpaši mazākas meteoroloģiskās stacijas.
Ansambļi
Atmosfēra ir haotiska sistēma. Nelielas izmaiņas ieejas vērtībās ne vienmēr rada nelielas izmaiņas izejas vērtībās. Tas ir saistīts ar iesaistītajiem hidrodinamikas vienādojumiem. Šos vienādojumus atrisina vai aproksimē, izmantojot novērotos parametrus. To veic vēl vairākas reizes ar parametriem, kuru pamatā ir novērotās vērtības, bet kuri ir nedaudz mainīti. Tā kā skaitļošanas jauda ir ierobežota, šāda modeļa "izšķirtspēja" ir rupjāka. Kad visi aprēķini ir pabeigti, tos salīdzina savā starpā. Aprēķinātie rezultāti, kas ir "līdzīgi", norāda, ka prognoze ir relatīvi laba. Dažos gadījumos tas nozīmē, ka ir iespējams precīzi prognozēt laikapstākļus aptuveni desmit dienu garumā; citos gadījumos prognoze pat dažu dienu garumā var būt sarežģīta.
Saistītās lapas
- Meteoroloģijas dienests
- Tropisko ciklonu prognozes modelis
Jautājumi un atbildes
J: Kas ir skaitliskā laika prognoze?
A: Skaitliskās laikapstākļu prognozes ir veids, kā tiek veidotas laikapstākļu prognozes, izmantojot atmosfēras datormodeļus.
J: Kā šie modeļi apraksta pašreizējos laikapstākļus?
A: Šie modeļi apraksta pašreizējos laika apstākļus, izmantojot vienādojumus, kuros ņemti vērā tādi parametri kā spiediens, temperatūra, vēja virziens un ātrums.
J: Kā šie vienādojumi tiek atrisināti?
A: Šos vienādojumus atrisina skaitliski, izmantojot dinamisku daļēju diferenciālvienādojumu sistēmu.
J: Kādā programmēšanas valodā šie vienādojumi tiek īstenoti?
A: Lielākā daļa šo vienādojumu ir īstenoti, izmantojot FORTRAN.
J: Kāpēc šo vienādojumu risināšanai izmanto superdatorus?
A: Superdatorus izmanto tāpēc, ka aprēķinu skaits ir milzīgs un tie ir jāpabeidz ātri.
J: Kādi fizikālie parametri tiek ņemti vērā, modelējot laikapstākļus?
A: Modelējot laikapstākļus, tiek ņemti vērā tādi fizikālie parametri kā spiediens, temperatūra, vēja virziens un ātrums.
J: Vai ar šo modelēšanu var precīzi prognozēt laikapstākļus?
A: Lai gan modelēšana ne vienmēr ir pilnīgi precīza, tā kalpo kā noderīgs rīks, lai prognozētu laikapstākļus nākotnē.
