Войти
96-часовой прогноз 850 мбар геопотенциальной высоты и температуры из Глобальной системы прогнозов атмосферная модель - это математическая модель, построенная на основе полного набора примитивных динамических уравнения, которые управляют атмосферными движениями. Он может дополнить эти уравнения параметризацией для турбулентной диффузии, излучения, (облака и осадки ), теплообмен, почва, растительность, поверхностные воды, кинематические эффекты местности и конвекция. Большинство атмосферных моделей являются числовыми, то есть они дискретизируют уравнения движения. Они могут прогнозировать микромасштабные явления, такие как торнадо и водовороты пограничного слоя, субмикромасштабные турбулентные потоки над зданиями, а также синоптические и глобальные потоки. Горизонтальная область модели является либо глобальной, охватывающей всю Землю, либо региональной (ограниченная область), охватывающей только часть Земли. Существуют различные типы моделей: термотропные, баротропные, гидростатические и негидростатические. Некоторые типы моделей делают предположения об атмосфере, что удлиняет используемые временные шаги и увеличивает скорость вычислений.
Прогнозы рассчитываются с использованием математических уравнений физики и динамики атмосферы. Эти уравнения нелинейны и не могут быть решены точно. Таким образом, численные методы позволяют получать приближенные решения. В разных моделях используются разные методы решения. Глобальные модели часто используют спектральные методы для горизонтальных измерений и конечно-разностные методы для вертикальных измерений, в то время как региональные модели обычно используют конечно-разностные методы во всех трех измерениях. Для конкретных мест статистика выходных данных модели использует климатическую информацию, выходные данные численного прогноза погоды и текущие наблюдения за погодой на поверхности для разработки статистических взаимосвязей, которые учитывают смещение модели и вопросы разрешения.
Основное предположение, сделанное в термотропной модели, состоит в том, что, хотя величина теплового ветра может изменяться, его направление не меняется по высоте, и, следовательно, бароклинность в атмосфере можно смоделировать с использованием поверхностей 500 мб (15 дюймов рт. Ст. ) и 1000 мб (30 дюймов рт. Ст.) геопотенциальная высота и средний тепловой ветер между ними.
Баротропные модели предполагают, что атмосфера почти баротропная, что означает, что направление и скорость геострофического ветра не зависят от высоты. Другими словами, нет вертикального сдвига геострофического ветра. Это также означает, что изолинии толщины (прокси для температуры) параллельны контурам высоты верхнего уровня. В атмосфере этого типа области высокого и низкого давления являются центрами аномалий высоких и низких температур. Максимумы с теплым ядром (такие как субтропический хребет и Бермудско-Азорские пики) и минимумы с холодным ядром имеют усиливающиеся ветры с высотой, а для максимумов с холодным ядром справедливо обратное (мелкое арктические максимумы) и минимумы с теплым ядром (такие как тропические циклоны ). Баротропная модель пытается решить упрощенную форму динамики атмосферы на основе предположения, что атмосфера находится в геострофическом балансе ; то есть, число Россби воздуха в атмосфере мало. Если предполагается, что атмосфера недивергентна, ротор из уравнений Эйлера сводится к уравнению баротропной завихренности. Последнее уравнение можно решить для одного слоя атмосферы. Поскольку атмосфера на высоте примерно 5,5 км (3,4 мили) в основном не имеет дивергенции, баротропная модель наилучшим образом приближает состояние атмосферы на геопотенциальной высоте , соответствующей этой высоте, которая соответствует высоте атмосферы. Поверхность давления 500 мб (15 дюймов рт. Ст.).
Гидростатические модели отфильтровывают вертикально движущиеся акустические волны из уравнения вертикального импульса, что значительно увеличивает временной шаг, используемый в прогоне модели. Это известно как гидростатическое приближение. Гидростатические модели используют либо давление, либо сигма-давление вертикальные координаты. Координаты давления пересекают топографию, в то время как сигма-координаты повторяют контур местности. Его гидростатическое предположение является разумным до тех пор, пока горизонтальное разрешение сетки не является маленьким, что является масштабом, в котором гидростатическое предположение не выполняется. Модели, в которых используется полное уравнение вертикального импульса, известны как негидростатические . Негидростатическая модель может быть решена неупруго, что означает, что она решает полное уравнение неразрывности для воздуха в предположении, что он несжимаемый, или упруго, что означает, что она решает полное уравнение неразрывности для воздуха и является полностью сжимаемым. В негидростатических моделях в качестве вертикальных координат используется высота или сигма-высота. Координаты высоты могут пересекать землю, в то время как координаты сигма-высота повторяют контуры суши.
Основная панель управления ENIAC в Школе электротехники Мура История Численное прогнозирование погоды началось в 1920-х годах усилиями Льюиса Фрая Ричардсона, который использовал процедуры, разработанные Вильгельмом Бьеркнесом. Только с появлением компьютеров и компьютерного моделирования время вычислений сократилось до уровня, меньшего, чем сам период прогноза. ENIAC создал первые компьютерные прогнозы в 1950 году, а позже более мощные компьютеры увеличили размер исходных наборов данных и включили более сложные версии уравнений движения. В 1966 году Западная Германия и США начали составлять оперативные прогнозы на основе моделей примитивных уравнений, затем последовали Великобритания в 1972 году и Австралия в 1977 году. Разработка глобального модели прогнозирования привели к появлению первых моделей климата. Разработка моделей ограниченного района (региональных) способствовала продвижению вперед в прогнозировании следов тропического циклона, а также качества воздуха в 1970-х и 1980-х годах.
Поскольку выходные данные прогнозных моделей, основанных на динамике атмосферы, требуется корректировка вблизи уровня земли, статистика выходных данных модели (MOS) была разработана в 1970-х и 1980-х годах для отдельных прогнозных точек (местоположений). Даже с ростом мощности суперкомпьютеров, навык прогнозирования численных моделей погоды распространяется только примерно на две недели в будущее, поскольку плотность и качество наблюдений - вместе с хаотическим характером из дифференциальных уравнений в частных производных, используемых для расчета прогноза, - вводить ошибки, которые удваиваются каждые пять дней. Использование ансамблевых прогнозов моделей с 1990-х годов помогает определить неопределенность прогнозов и расширить прогноз погоды в будущее, чем это возможно в противном случае.
A WP-3D Orion Самолет-метеоролог в полете Атмосфера - это жидкость. Таким образом, идея численного прогнозирования погоды состоит в том, чтобы взять образец состояния флюида в заданное время и использовать уравнения гидродинамики и термодинамики для оценки состояния флюида при когда-нибудь в будущем. На суше карты местности, доступные с разрешением до 1 километра (0,62 мили) во всем мире, используются для помощи в моделировании атмосферной циркуляции в регионах с пересеченной топографией, чтобы лучше отображать такие особенности, как нисходящие ветры, горные волны и связанную с ними облачность, которая влияет на поступающую солнечную радиацию. Основными данными, полученными от национальных метеорологических служб, являются наземные наблюдения с автоматизированных метеостанций на уровне земли над сушей и с метеорологических буев в море. Всемирная метеорологическая организация действует по стандартизации приборов, методов наблюдений и сроков этих наблюдений во всем мире. Станции отчитываются либо ежечасно в отчетах METAR, либо каждые шесть часов в отчетах SYNOP. Модели инициализируются с использованием этих наблюдаемых данных. Наблюдения с нерегулярным интервалом обрабатываются с помощью методов ассимиляции данных и объективного анализа, которые осуществляют контроль качества и получают значения в точках, которые могут использоваться математическими алгоритмами модели. Сетка, используемая для глобальных моделей, - геодезическая или икосаэдральная, с интервалом по широте, долготе и высоте. Затем данные используются в модели в качестве отправной точки для прогноза.
Для сбора данных наблюдений для использования в числовых моделях используются различные методы. Сайты запускают радиозонды, которые поднимаются через тропосферу и уходят далеко в стратосферу. Информация от метеорологических спутников используется там, где традиционные источники данных недоступны. Commerce предоставляет отчеты пилотов о маршрутах самолетов и судовые отчеты по маршрутам доставки. В исследовательских проектах разведывательные самолеты используются для полетов в интересующие погодные системы и вокруг них, такие как тропические циклоны. Самолеты-разведчики также летают над открытыми океанами в холодное время года в системы, которые вызывают значительную неопределенность в прогнозах или, как ожидается, будут иметь сильное воздействие на 3–7 дней в будущем над континентом, находящимся ниже по течению. Морской лед начал использоваться в прогнозных моделях в 1971 году. Попытки включить температуру поверхности моря в инициализацию модели начались в 1972 году из-за его роли в изменении погоды в более высоких широтах Тихого океана.
Пример прогноза 500 мбар геопотенциальной высоты на основе числовой модели прогнозирования погоды. 
Воспроизведение мультимедиа Суперкомпьютеры могут запускать очень сложные модели, чтобы помочь ученым лучше понять климат Земли. Модель - это компьютерная программа, которая производит метеорологическую информацию на будущее в заданных местах и на заданных высотах. В любой модели есть набор уравнений, известных как примитивные уравнения, используемых для прогнозирования будущего состояния атмосферы. Эти уравнения инициализируются на основе данных анализа, и определяются скорости изменения. Эти темпы изменения предсказывают состояние атмосферы на короткое время в будущем, с каждым шагом времени, известным как временной шаг. Затем уравнения применяются к этому новому состоянию атмосферы, чтобы найти новые скорости изменения, и эти новые скорости изменения предсказывают состояние атмосферы в еще более отдаленном будущем. Временной шаг повторяется, пока решение не достигнет желаемого времени прогноза. Длина временного шага, выбранного в модели, связана с расстоянием между точками на расчетной сетке и выбирается для поддержания числовой стабильности. Временные шаги для глобальных моделей составляют десятки минут, а временные шаги для региональных моделей составляют от одной до четырех минут. Глобальные модели запускаются в разное время в будущем. UKMET Унифицированная модель работает на шесть дней вперед, модель Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды рассчитана на 10 дней в будущем, в то время как модель Global Forecast System, запускаемая Центром моделирования окружающей среды, запускается на 16 дней вперед.
Используемые уравнения являются нелинейными частными дифференциальные уравнения, которые невозможно решить точно аналитическими методами, за исключением нескольких идеализированных случаев. Таким образом, численные методы позволяют получать приближенные решения. В разных моделях используются разные методы решения: в некоторых глобальных моделях используются спектральные методы для горизонтальных измерений и методы конечных разностей для вертикальных измерений, в то время как региональные модели и другие глобальные модели обычно используют конечно-разностные методы во всех трех измерениях. Визуальный результат, создаваемый модельным решением, известен как прогнозная карта или прог.
Ячейки сетки моделей погоды и климата имеют стороны от 5 км (3,1 миль) и 300 километров (190 миль). Типичное кучевое облако имеет масштаб менее 1 километра (0,62 мили), и для его физического представления уравнениями движения жидкости потребуется сетка даже более мелкого размера. Следовательно, процессы, которые представляют такие облака, параметризованы процессами различной сложности. В самых ранних моделях, если столб воздуха в сетке модели был нестабильным (т. Е. Нижний слой был теплее верхнего), он переворачивался, и воздух в этом вертикальном столбце перемешивался. Более сложные схемы добавляют улучшения, признавая, что только некоторые части блока могут конвектировать и что происходит увлечение и другие процессы. Погодные модели, которые имеют ячейки сетки со сторонами от 5 км (3,1 мили) до 25 км (16 миль), могут явно представлять конвективные облака, хотя им все равно необходимо параметризовать микрофизику облаков. Формирование крупномасштабных (типа слоистых ) облаков более физически обосновано, они образуются, когда относительная влажность достигает некоторого заданного значения. Тем не менее, необходимо учитывать процессы субсетевого масштаба. Вместо того чтобы предполагать, что облака образуются при относительной влажности 100%, облачность может быть связана с критической относительной влажностью 70% для слоистых облаков и 80% или выше для кучевых облаков, отражающих изменение масштаба подсети, которое могло бы произойти в реальном мире.
Количество солнечной радиации, достигающей уровня земли в пересеченной местности или из-за переменной облачности, параметризуется, поскольку этот процесс происходит в молекулярном масштабе. Кроме того, размер сетки моделей велик по сравнению с фактическим размером и неровностью облаков и топографии. Учитывается угол наклона Солнца, а также влияние нескольких облачных слоев. Тип почвы, тип растительности и влажность почвы определяют, сколько радиации идет на потепление и сколько влаги попадает в прилегающую атмосферу. Таким образом, их важно параметризовать.
Горизонтальная область модели является либо глобальной, охватывающей всю Землю, либо региональной, охватывающей только часть Земли. Региональные модели также известны как модели ограниченной площади или LAM. В региональных моделях используется более мелкий интервал сетки для явного разрешения метеорологических явлений меньшего масштаба, поскольку их меньшая область уменьшает вычислительные потребности. Региональные модели используют совместимую глобальную модель для начальных условий границы своей области. Неопределенность и ошибки в LAM вносятся глобальной моделью, используемой для граничных условий края региональной модели, а также при создании граничных условий для самих LAM.
Вертикальная координата обрабатывается разными способами. В некоторых моделях, например в модели Ричардсона 1922 года, в качестве вертикальной координаты используется геометрическая высота (
Некоторые из наиболее известных глобальных числовых моделей:
Некоторые из наиболее известных региональных числовых моделей:
Поскольку модели прогнозов, основанные на уравнениях динамики атмосферы, не полностью определяют погодные условия вблизи земли, были разработаны статистические поправки, чтобы попытаться решить эту проблему. Статистические модели были созданы на основе трехмерных полей, созданных численными моделями погоды, приземных наблюдений и климатологических условий для конкретных мест. Эти статистические модели все вместе называются статистикой вывода моделей (MOS) и были разработаны Национальной метеорологической службой для своего набора моделей прогнозирования погоды. ВВС США разработали свой собственный набор MOS на основе своей динамической модели погоды к 1983 году.
Статистика выходных данных модели отличается от идеального прогностического метода, который предполагает, что выходные данные числовых метеорологических руководство по прогнозированию идеально. MOS может корректировать локальные эффекты, которые не могут быть разрешены моделью из-за недостаточного разрешения сетки, а также смещения модели. Параметры прогноза в MOS включают максимальную и минимальную температуру, процентную вероятность дождя в течение нескольких часов, ожидаемое количество осадков, вероятность того, что осадки будут заморожены в природе, вероятность гроз, облачности и приземных ветров.
В 1956 году Норман Филлипс разработал математическую модель, которая реалистично отображала месячные и сезонные закономерности в тропосфере. Это была первая успешная климатическая модель. Затем несколько групп начали работу над созданием моделей общей циркуляции. Первая модель климата общей циркуляции объединила океанические и атмосферные процессы и была разработана в конце 1960-х годов в Лаборатории геофизической гидродинамики, входящей в состав Национального управления океанических и атмосферных исследований США. К началу 1980-х годов Национальный центр атмосферных исследований США разработал Модель атмосферы сообщества (CAM), которую можно запускать отдельно или в качестве атмосферного компонента модели модели климатической системы сообщества <200.>. Последнее обновление (версия 3.1) автономного CAM было выпущено 1 февраля 2006 года. В 1986 году были начаты попытки инициализировать и моделировать типы почвы и растительности, что привело к более реалистичным прогнозам. Связанные климатические модели океан-атмосфера, такие как модель HadCM3 Центра прогнозирования и исследований климата Центра Хэдли, используются в качестве исходных данных для исследований изменения климата.
Распространение модели с ураганом Эрнесто (2006) в рамках моделей ограниченной площади Национального центра ураганов Прогнозы загрязнения воздуха зависят от атмосферных моделей, чтобы обеспечить поток жидкости информация для отслеживания движения загрязняющих веществ. В 1970 году частная компания в США разработала региональную модель урбанистического аэродрома (UAM), которая использовалась для прогнозирования последствий загрязнения воздуха и кислотных дождей. В середине-конце 1970-х годов Агентство по охране окружающей среды США взяло на себя разработку UAM, а затем использовало результаты регионального исследования загрязнения воздуха для его улучшения. Хотя UAM был разработан для Калифорнии, в 1980-х годах он использовался повсюду в Северной Америке, Европе и Азии.
Модель Movable Fine-Mesh, которая начала работать в 1978 году, была первая модель прогноза тропических циклонов, основанная на динамике атмосферы. Несмотря на постоянно улучшающееся руководство динамическими моделями, которое стало возможным за счет увеличения вычислительной мощности, только в 1980-х годах численное прогнозирование погоды (ЧПП) продемонстрировало умение прогнозировать траекторию тропических циклонов. И только в 1990-х годах ЧПП постоянно превосходили статистические или простые динамические модели. Прогнозирование интенсивности тропических циклонов с помощью ЧПП также было сложной задачей. По состоянию на 2009 год динамическое руководство оставалось менее эффективным, чем статистические методы.
