Численное прогнозирование погоды

Численное прогнозирование погоды осуществляет предсказание состояния атмосферы путем решения ее управляющих уравнений на компьютере, продвигая моделируемые параметры воздуха, влаги и энергии вперед по сетке, точка за точкой, от наблюдаемого начального состояния.

Definition

Численное прогнозирование погоды — это практика прогнозирования погоды путем численного интегрирования дискретизированных уравнений атмосферного движения и термодинамики вперед во времени от проанализированного начального состояния.

Scope

Эта тема охватывает формулировку атмосферных моделей для прогнозирования: дискретизацию примитивных уравнений на сетках или спектральных базисах, динамическое ядро, которое продвигает разрешенный поток, параметризации, представляющие неразрешенные процессы, такие как конвекция, облака, радиация и турбулентность, а также связанные с этим компромиссы в разрешении и вычислительных затратах.

Core questions

• Как непрерывные управляющие уравнения превращаются в вычислимую модель?
• Что такое динамическое ядро и как оно продвигает разрешенный поток?
• Как параметризуются неразрешенные процессы, такие как конвекция и радиация?
• Как разрешение сетки и численная устойчивость ограничивают прогнозы?

Key theories

Моделирование примитивных уравнений

Оперативные прогностические модели интегрируют примитивные уравнения, гидростатическую и отфильтрованную форму законов гидродинамики и термодинамики, дискретизированные в пространстве и времени для продвижения температуры, ветра, давления и влажности.

Физическая параметризация

Процессы, слишком малые для разрешения на сетке модели, такие как кучевая конвекция, микрофизика облаков, радиация и турбулентность пограничного слоя, представляются схемами параметризации, которые оценивают их суммарный эффект на разрешенные переменные.

Mechanisms

Численная модель представляет атмосферу значениями в дискретных точках сетки или спектральными коэффициентами и продвигает их вперед с помощью конечно-разностных, конечно-объемных или спектральных методов, с учетом пределов устойчивости, которые связывают временной шаг с шагом сетки. Динамическое ядро обрабатывает адвекцию, градиент давления и эффекты Кориолиса, в то время как параметризации обеспечивают тенденции от конвекции, облаков, радиации, поверхностных потоков и турбулентности, которые сетка не может разрешить. Более высокое разрешение позволяет улавливать больше явлений, но многократно увеличивает вычислительные затраты.

Clinical relevance

Численное прогнозирование погоды является двигателем современного оперативного прогнозирования, обеспечивая основу для прогнозов для населения, авиации, морского транспорта и прогнозов опасных явлений погоды; достижения в разрешении моделей и физике неуклонно расширяли точность прогнозов и теперь также поддерживают климатическое моделирование и экологическое прогнозирование.

History

Ричардсон вручную набрасывал численные прогнозы в 1920-х годах с ограниченным успехом; область стала практичной, когда Чарни, Фьортофт и фон Нейман создали первый компьютерный прогноз баротропного уравнения вихря на ENIAC около 1950 года, после чего модели выросли от однослойных до многоуровневых систем примитивных уравнений со все более сложной физикой.

Key figures

• Lewis Fry Richardson
• Jule Charney
• John von Neumann
• Norman Phillips

Seminal works

• kalnay2003
• charney1950

Frequently asked questions

В чем разница между моделью погоды и прогнозом?

Модель погоды — это компьютерная программа, которая решает атмосферные уравнения; прогноз — это результат, который она производит для конкретного запуска, который затем интерпретируется метеорологом, часто наряду с другими моделями, прежде чем выдать предсказание.

Почему модели должны параметризовать некоторые процессы?

Важные процессы, такие как отдельные облака и турбулентные вихри, намного меньше шага сетки модели, поэтому их нельзя разрешить напрямую; параметризации вместо этого оценивают их совокупный эффект на поток разрешенного масштаба.