Kako se računalniki uporabljajo pri napovedovanju vremena?

Skozi zgodovino so meteorologi izvedli številne tehnike in poskuse, da bi sčasoma bolj učinkovito napovedovali vreme. Zaradi znatnega napredka v tehnologiji je zdaj mogoče napovedati vreme za dneve in celo mesece vnaprej - kar pred sredino 20. stoletja ni bilo resnično mogoče. Uporaba računalniških modelov se je razširila predvsem v šestdesetih letih prejšnjega stoletja, ko so izstrelili prve vremenske satelite. Vrste računalniških modelov, ki se uporabljajo v napovedih, so večinoma odvisne od vrste podnebja in vremenskih razmer.

Podnebni modeli

Podnebni modeli se uporabljajo predvsem za napovedovanje bistvenih sprememb zemeljskega podnebja. Podnebje so povprečne vremenske razmere na nekem območju v daljšem časovnem obdobju. Zato podnebni modeli uporabljajo kombinacijo statističnih in trenutnih podatkov, da zagotovijo razumno napoved. CFS je eden od primarnih podnebnih modelov, ki se uporabljajo za napovedovanje vremenskih razmer na planetarni ravni, kot so:El Nino, Madden Julian Oscilations (MJO) in monsuni.

Modeli mezoskale

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

Dinamični modeli

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

Statistični modeli

Statistični modeli se uporabljajo predvsem za pomoč meteorologom pri zagotavljanju natančnih analognih napovedi. Statistični modeli uporabljajo podatke iz prejšnjih neviht in vremenskih razmer, da meteorologom pomagajo bolje razumeti, kako slediti trenutnim vremenskim sistemom. Statistični modeli se običajno uporabljajo za sledenje tropskim ciklonom in ciklonom na srednji zemljepisni širini. Če soglasje o dinamičnem modelu ni razumno, meteorologi pogosto uporabljajo statistične modele za zagotavljanje boljših napovedi.

Učinkovitost računalniških modelov

Čeprav so atmosferski računalniški modeli učinkovito orodje za napovedovanje vremena, niso brezhibno natančni. Računalniški modeli so običajno manj učinkoviti med predhodnimi vožnjami. Na primer v prvih fazah tropske ciklogeneze (nastanek tropskega ciklona) računalniški modeli običajno niso dovolj inicializirani, da bi zagotovili razumno napoved. Dolgoročne napovedi (nad tednom dni) so običajno manj natančne, ker obstaja veliko atmosferskih dejavnikov, ki lahko pridejo v poštev po tem času. Dinamični modeli so najbolj natančni za tri- do petdnevne napovedi.