Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
ویتالی ساوین (؛ زادهٔ ) دونده اهل شوروی و قزاقستان بود. از افتخارات وی میتوان به کسب مدال طلا دو ۱۰۰×۴ متر در بازی های المپیک تابستانی ۱۹۸۸ اشاره کرد.
رابرت اسمی (؛ زادهٔ ) دونده اهل کانادا بود. از افتخارات وی میتوان به کسب مدال طلا دو ۴×۱۰۰ متر امدادی در بازی های المپیک تابستانی ۱۹۹۶ اشاره کرد.
رای گولپ (به ایتالیایی: Rai Gulp) یک کانال تلویزیونی ماهواره ای در ایتالیا می باشد که متعلق به شبکه رای با هدف پخش برنامه های سرگرمی برای کودکان و نوجوان طراحی شده است. منابع. https://www.agcom.it/documents/10179/540191/Allegato+24-01-2014+2/1fec6b09-b873-4bbd-ac2e-a200ef7a2f73?version=1.0 https://www.tivusat.tv/pages/news/index.aspx?i=1740 https://web.archive.org/web/20150910050313/http://www.raipubblicita.it/wp-content/uploads/2015/03/MODULO-GENERE-KIDS.pdf http://www.auditel.it/dati/ https://www.agcom.it/documents/10179/540191/Allegato+24-01-2014+2/1fec6b09-b873-4bbd-ac2e-a200ef7a2f73?version=1.0 پیوند به بیرون. df
در روش پیش بینی عددی وضع هوا (Numerical Weather Prediction) از مدل های ریاضی جو و اقیانوس ها استفاده می کنند تا شرایط وضع هوا را بر اساس شرایط جوّی کنونی پیش بینی کنند. اگرچه این روش برای اولین بار در دهه ۱۹۲۰ به کار گرفته شد، اما تا زمان ظهور شبیه سازی رایانه ای در دهه ۵۰ روش پیش بینی عددی وضع هوا نتوانست نتایج واقع گرایانه و قابل قبولی را کسب کند. تعدادی از مدل های پیش بینی جهانی و منطقه ای در کشورهای مختلف در سراسر جهان در حال اجرا هستند، با استفاده از مشاهدات وضع هوای فعلی از رادیوسوندها، ماهواره های هواشناسی و سیستم های مشاهده دیگر به عنوان ورودی استفاده می کنند. مدل های ریاضی براساس همان اصول فیزیکی می توانند برای تولید پیش بینی های وضع هوای کوتاه مدت یا پیش بینی های بلند مدت وضع هوا استفاده شوند که از پیش بینی های بلند مدت آب و هوایی به طور گسترده برای درک و پیش بینی تغییرات اقلیمی استفاده می شود. پیشرفت های صورت گرفته در مدل های منطقه ای باعث بهبود قابل توجهی در پیش بینی گردباد استوایی و پیش بینی های مربوط به کیفیت هوا را شده است. با این حال، مدل های جوی عملکرد بسیار کمی در فرایندهای انتقالی که در یک
منطقه نسبتاً محدود مانند آتش سوزی رخ می دهند، دارند. استفاده از مجموعه داده های گسترده و انجام محاسبات پیچیده که برای پیش بینی وضع هوای عددی مدرن لازم است، نیازمند برخی از قدرتمندترین ابر رایانه های جهان است. حتی با افزایش قدرت ابر رایانه ها، مهارت پیش بینی مدل های هواشناسی عددی فقط در حدود شش روز گسترش می یابد. عوامل مؤثر بر صحت پیش بینی های عددی شامل چگالی و کیفیت مشاهدات مورد استفاده به عنوان ورودی پیش بینی ها، همراه با نقص در مدل های عددی باعث به وجود آمدن تکنیک های پس از پردازش مانند آمار خروجی مدل (MOS) به منظور کاهش خطا در پیش بینی های عددی توسعه یافته اند. یک مشکل اساسی تر در ماهیت بی نظمی در معادلات دیفرانسیل جزئی حاکم بر جو است. حل این معادلات به طور دقیق غیرممکن است و خطاهای کوچک با گذشت زمان (دوبرابر شدن در هر پنج روز) افزایش می یابد. درک فعلی این است که این رفتار نامنظم پیش بینی های دقیق را حتی با داده های ورودی دقیق و یک مدل بی عیب و نقص را به حدود ۱۴ روز محدود می کند. علاوه بر این، معادلات دیفرانسیل جزئی استفاده شده در مدل باید با پارامترهای تابش خورشیدی، فرایندهای مرطوب (ابرها و بارش)، تبادل گ
رما، خاک، پوشش گیاهی، آبهای سطحی و تأثیرات زمین تکمیل شود. در تلاش برای تعیین کمیت مقدار زیادی از عدم قطعیت ذاتی در پیش بینی های عددی، از دهه ۱۹۹۰ پیش بینی های گروهی برای کمک به سنجش اعتماد در پیش بینی و به دست آوردن نتایج مفید بیشتر در آینده مورد استفاده قرار گرفته است. این رویکرد پیش بینی های متعدد ایجاد شده توسط یک مدل پیش بینی مجزا یا مدل های چندگانه را تجزیه و تحلیل می کند. تاریخچه. مقاله اصلی: تاریخچه پیش بینی هوای عددی تاریخچه پیش بینی عددی وضع هوا در دهه ۱۹۲۰ با تلاش های لوئیس فری ریچاردسون، که از رویه هایی که ابتدا توسط ویلهلم بجرکنس ساخته شده بود، استفاده کرد به روش دستی یک پیش بینی شش ساعته برای وضعیت جو بیش از دو نقطه در اروپای مرکزی تولید کند؛ و حداقل شش هفته طول کشید تا این کار را انجام دهد. با ظهور رایانه و شبیه سازی های رایانه ای، زمان محاسبه به کمتر از زمان پیش بینی کاهش یافت. از ENIAC برای ایجاد اولین پیش بینی وضع هوا از طریق رایانه در سال ۱۹۵۰، براساس یک تقریب بسیار ساده به معادلات حاکم بر اتمسفر استفاده شد. در سال ۱۹۵۴، گروه کارل گوستاو راسبی در مؤسسه هواشناسی و هیدرولوژیکی سوئد از همان مد
ل برای تولید اولین پیش بینی عملیاتی استفاده کرد (یعنی پیش بینی معمول برای کاربرد عملی). پیش بینی عددی وضع هوا عملیاتی در ایالات متحده در سال ۱۹۵۵ با واحد پیش بینی عددی وضع هوا مشترک (JNWPU) آغاز شد که پروژه ای مشترک توسط نیروی هوایی نیروی هوایی، نیروی دریایی و هواشناسی ایالات متحده است. در سال ۱۹۵۶، نورمن فیلیپس یک مدل ریاضی ساخت که می تواند الگوهای ماهانه و فصلی را در تروپوسفر به تصویر بکشد. این اولین مدل موفق وضع هوا شد. به دنبال کار فیلیپس، گروه های مختلفی برای ایجاد مدل های گردش عمومی جو شروع به کار کردند. اولین مدل گردش عمومی جو که فرایندهای اقیانوسی و جوی را با هم ترکیب می کند، در اواخر دهه ۱۹۶۰ در آزمایشگاه دینامیک سیالات ژئوفیزیک NOAA توسعه داده شد. با بهبود یافتن توان محاسباتی رایانه ها، اندازه مجموعه داده های اولیه افزایش یافته است و مدل های جوی جدیدتری توسعه یافته اند تا از توان محاسباتی اضافه شده بهره ببرند. این مدل های جدیدتر شامل ساده تر شدن معادلات حرکتی در شبیه سازی های عددی جو می باشند. در سال ۱۹۶۶، آلمان غربی و ایالات متحده شروع به تولید پیش بینی های عملیاتی براساس مدل های معادلات اولیه جوی
کردند که پس از آن انگلستان در سال ۱۹۷۲ و استرالیا در سال ۱۹۷۷ انجام دادند. توسعه مدلهای منطقه ای محدود (ناحیه ای) پیشرفت ها را در پیش بینی مسیرهای چرخندهای حاره ای و همچنین کیفیت هوا در دهه ۱۹۷۰ و ۱۹۸۰ تسهیل کرد. در اوایل دهه ۱۹۸۰، با ترکیب الگوهای متقابل خاک و پوشش گیاهی با جو حاکم منجر به پیش بینی های واقع گرایانه تری شد. خروجی مدل های پیش بینی شده براساس پویایی های جوی قادر به حل برخی جزئیات وضع هوا در نزدیکی سطح زمین نیست. بدین ترتیب، یک رابطه آماری بین خروجی یک مدل پیش بینی عددی وضع هوا و شرایط متعاقب آن در زمین در دهه های ۱۹۷۰ و ۱۹۸۰ توسعه داده شد، که تحت عنوان آمار خروجی مدل (MOS) شناخته می شود. با شروع دهه ۱۹۹۰، پیش بینی های مدل های گروهی برای کمک به تعریف عدم قطعیت پیش بینی شده و گسترش پنجره مورد استفاده قرار گرفته اند که در آن پیش بینی شرایط هوایی در آینده بیشتر از آنچه ممکن است امکان پذیر باشد. مقداردهی اولیه. جو سیال است. بدین ترتیب، ایده پیش بینی عددی وضع هوا نمونه برداری از حالت سیال در یک زمان معین و استفاده از معادلات دینامیک سیالات و ترمودینامیک برای تخمین وضعیت سیال در زمان های آینده است. فر
ایند وارد کردن داده های مشاهده شده به مدل برای ایجاد شرایط اولیه، مقداردهی اولیه نامیده می شود. در زمین، نقشه های زمین موجود با وضوح پایین تا ۱ کیلومتر (۰٫۶ مایل) در سطح جهانی برای کمک به مدل سازی گردش های جوی در مناطقی از توپوگرافی ناهموار استفاده می شود، تا بتوانید ویژگی هایی از قبیل بادهای سقوط پایین، امواج کوهستانی و ابرهای وابسته را که بر تابش خورشیدی ورودی تأثیر می گذارد، نشان دهد. ورودی اصلی خدمات هواشناسی مستقر در کشور مشاهدات از دستگاه هایی (به نام رادیوسوند) در بالن های هواشناسی است که پارامترهای مختلف جوی را اندازه گیری کرده و آنها را به گیرنده ثابت و همچنین از ماهواره های هواشناسی انتقال می دهد. سازمان هواشناسی جهانی برای استانداردسازی ابزارهای دقیق، رعایت شیوه ها و زمان بندی این مشاهدات در سراسر جهان اقدام می کند. ایستگاه ها هر ساعت در گزارش های METAR یا هر شش ساعت در گزارش های SYNOP گزارش می دهند. این مشاهدات به طور نامنظم فاصله دارند، بنابراین آنها با استفاده از روش های تجزیه و تحلیل داده ها و روشهای تحلیل عینی، که کنترل کیفیت را انجام می دهند، پردازش می شوند و مقادیری را در مکان هایی که قابل ا
ستفاده برای مدل های الگوریتم های ریاضی است به دست می آورند. سپس داده ها در این مدل به عنوان نقطه شروع برای پیش بینی استفاده می شوند. روش های مختلفی برای جمع آوری داده های مشاهداتی برای استفاده در مدل های عددی استفاده می شود. ایستگاه های هواشناسی، امواج رادیویی رادیوسوندها که از تروپوسفر و همچنین در استراتوسفر بالا می روند و در بالن های هواشناسی قرار می گیرند، دریافت می کنند. از اطلاعات ماهواره های هواشناسی در جایی استفاده می شود که منابع داده سنتی در دسترس نباشد. خلبانان داده های مربوط در طول مسیرهای پروازی و کشتی ها گزارش های مربوط در طول مسیرهای حمل و نقلی خود را فراهم می کنند. در پروژه های تحقیقاتی از هواپیماهای شناسایی برای پرواز در داخل و اطراف سیستم های آب و هوایی مورد مطالعه مانند طوفان های حاره ای استفاده می شود. هواپیماهای شناسایی نیز در طول فصل سرما از اقیانوسهای باز به درون سیستم هایی پرواز می شوند که باعث عدم اطمینان قابل توجهی در پیش بینی می شوند، یا انتظار می رود از سه تا هفت روز آینده در قاره پایین دست تأثیرگذار باشند. مناطق یخ زده دریایی در مدل های پیش بینی از سال ۱۹۷۱ آغاز به کار کردند. تلاش
برای وارد کردن دمای سطح دریا در مقدار دهی اولیه مدل از سال ۱۹۷۲ به دلیل نقش آن در تعدیل آب و هوا در عرض های بالاتر اقیانوس آرام آغاز شد. محاسبه. مقاله اصلی: مدل جوی یک مدل جوی یک برنامه کامپیوتری است که اطلاعات هواشناسی را برای زمان های آینده در مکان ها و ارتفاعات معین تولید می کند. در هر مدل نوین، مجموعه ای از معادلات وجود دارد که به عنوان معادلات اولیه شناخته می شود و برای پیش بینی وضعیت آینده جوی از آن ها استفاده می شود. این معادلات - همراه با قانون گاز ایدئال - برای تکامل چگالی، فشار و پتانسیل میدان دمایی و سرعت هوا (باد) اتمسفر در طول زمان مورد استفاده قرار می گیرند. معادلات جابه جایی اضافی برای آلاینده ها و سایر ذرات معلق در هوا نیز در برخی از مدل های تفکیکی در نظر گرفته می شوند. معادلات مورد استفاده، معادلات دیفرانسیل جزئی غیر خطی هستند که به جز چند مورد ایدئال، حل آنها از طریق روشهای تحلیلی و دقیق غیرممکن است؛ بنابراین، روش های عددی راه حل های تقریبی را به دست می آورند. مدل های مختلف از روش های مختلف راه حل استفاده می کنند: برخی از مدلهای جهانی و تقریباً تمامی مدلهای منطقه ای از روشهای تفاضل محدود برا
ی هر سه بعد فضایی استفاده می کنند، در حالی که سایر مدل های جهانی و چند مدل منطقه ای از روشهای طیفی برای ابعاد افقی و روش های تفاضل محدود در عمودی استفاده می کنند. این معادلات از داده های تجزیه و تحلیل شده (کمیت های اندازه گیری شده) و نرخ تغییر مقداردهی اولیه می شوند. این نرخ تغییرات وضعیت جو را در مدت زمان کوتاهی از آینده پیش بینی می کنند. افزایش زمان برای این پیش بینی یک گام زمانی نامیده می شود. این وضعیت جوی آینده به عنوان نقطه شروع برنامه دیگری از معادلات پیش بینی شده برای یافتن نرخهای جدید تغییر استفاده می شود و این نرخ های جدید، تغییر جو را در یک گام زمانی بعدی به آینده پیش بینی می کنند. این گام زمانی آنقدر تکرار می شود تا راه حل به زمان پیش بینی شده مطلوب برسد. طول مرحله زمانی انتخاب شده در مدل مربوط به فاصله بین نقاط در شبکه محاسباتی است و برای حفظ ثبات عددی انتخاب شده است. گام های زمانی برای مدل های جهانی به ترتیب ده ها دقیقه می باشد، در حالی که گام های زمانی برای مدل های منطقه ای بین یک تا چهار دقیقه می باشد. مدل های جهانی در زمان متفاوتی در آینده اجرا می شوند. مدل یکپارچه UKMET برای شش روز به آینده
ارائه می شود، در حالی که «مرکز اروپایی برای پیش بینی وضع هوای متوسط و محیط زیست» و «مدل محیط زیست جهانی محیط زیست کانادا» هر دو برای ده روز آینده ارائه می شوند، و «مدل سیستم پیش بینی جهانی» که توسط مرکز مدل سازی محیط زیست اجرا می شود، برای شانزده روز آینده اجرا و ارائه می شود. خروجی تصویری تولید شده توسط یک راه حل مدل به عنوان یک نمودار تشخیصی شناخته می شود. پارامتری کردن. برخی از فرایندهای هواشناسی بسیار کوچک یا خیلی پیچیده هستند تا به طور واضح بتوان آنها رادر مدل های پیش بینی عددی وضع هوا گنجاند. پارامتری کردن روشی است برای نشان دادن این فرایندها با مرتبط کردن آنها با متغیرها در مقیاسی است که مدل حل می کند. به عنوان مثال، بسته های جعبه ای در مدل های هواشناسی و اقلیم شناسی دارای وسعتی هستند که طول آنها بین ۵ کیلومتر (۳ مایل) و ۳۰۰ کیلومتر (۲۰۰ مایل) است. یک ابر کومولوس معمولی دارای مقیاس کمتر از ۱ کیلومتر (۰٫۶ مایل) است و نیازمند یک شبکه حتی بهتر از این است که به صورت فیزیکی با معادلات حرکت سیال نمایش داده شود؛ بنابراین، فرایندهایی که چنین ابری را نمایش می دهند، توسط فرایندهای پیچیدگی مختلف پارامتری می شوند.
در مدل های اولیه، اگر یک ستون از هوا در یک مدل به طور مشروط ناپایدار باشد (اساساً کف آن گرمتر و مرطوب تر از قسمت بالا باشد) و میزان بخار آب در هر نقطه در داخل ستون اشباع می شد، پس از آن واژگون می شود (هوای گرم و مرطوب شروع به افزایش خواهد کرد) و هوا در آن ستون عمودی ترکیب خواهد شد. طرح های پیشرفته تر تشخیص می دهند که فقط برخی از قسمت های جعبه ممکن است همرفت شوند و و همگرایی و دیگر فرایندها اتفاق بیفتند. مدل های وضع هوا که با اندازه های بین ۵ تا ۲۵ کیلومتر هستند (۳ و ۱۶ مایل) می توانند به وضوح ابرهای همرفتی را نمایان کنند، اگرچه باید پارامترهای میکروفیزیکی ابری را که در مقیاس کمتری اتفاق می افتد را پارامتر کنند. تشکیل ابرهای در مقیاس بزرگ (نوع استراتوس) از نظر فیزیکی بیشتر رخ می دهد. زمانی که رطوبت نسبی به مقداری از ارزش تعیین شده برسد، این ابرها شکل می گیرند. فرایندهای مقیاس زیر شبکه ای باید در نظر گرفته شوند. به جای این که فرض کنیم که ابرها در رطوبت نسبی ۱۰۰٪ شکل می گیرند، شکستگی در ابر می تواند به مقدار بحرانی رطوبت نسبی کم تر از ۱۰۰٪ مرتبط باشد که نشان دهنده تغییر مقیاس زیر شبکه ای است که در دنیای واقعی ر
خ می دهد. میزان تابش خورشیدی که به زمین می رسد و همچنین تشکیل قطرات ابر در مقیاس مولکولی رخ می دهد، بنابراین باید قبل از اینکه در مدل گنجانده شوند، پارامتری شوند. کشش جوی تولید شده توسط کوه ها نیز باید پارامتری شود، چرا که محدودیت های موجود در تفکیک خطوط ارتفاع می تواند تعداد قابل توجهی از کشش را تولید کند. این روش پارامتری سازی برای شار سطحی انرژی بین اقیانوس و جو، به منظور تعیین دمای واقعی سطح دریا و نوع یخ های دریایی که در نزدیکی سطح اقیانوس یافت می شود، نیز انجام می شود. همچنین زاویه تابش خورشید و نیز تأثیر لایه های متعدد ابر در این روش در نظر گرفته شده است. نوع خاک، نوع پوشش گیاهی و رطوبت خاک، همگی مشخص می کنند که چه مقدار تشعشع از زمین به هوا انتقال می یابد و چه مقدار رطوبت در اتمسفر مجاور جذب می شود و بنابراین پارامتر کردن تأثیر آنها در این فرایندها مهم است. در مدل های کیفیت هوا، پارامترهای اندازه گیری انتشار اتمسفر را از چندین منبع نسبتاً ریز (به عنوان مثال جاده ها، مزارع، کارخانه ها) در توری های شبکه ای خاص مورد توجه قرار می دهند. دامنه ها. دامنه افقی یا جهانی یک مدل، کل کره زمین را پوشش می دهد، و دا
منه منطقه ای یک مدل تنها بخشی از زمین را پوشش می دهد. مدل های منطقه ای (همچنین به عنوان مدل های محدود منطقه یا LAMها نیز شناخته می شوند) امکان استفاده از فضای شبکه ای ظریف تر را نسبت به مدل های جهانی فراهم می کنند، زیرا منابع محاسباتی موجود بر روی یک منطقه خاص متمرکز شده اند به جای اینکه روی کره زمین گسترده شوند. این امر به مدل های منطقه ای اجازه می دهد تا به وضوح پدیده های هواشناسی در مقیاس کوچک تر را حل کنند که نمی توان آن را بر روی شبکه درشت تر یک مدل جهانی نمایش داد. مدل های منطقه ای از یک مدل جهانی برای مشخص کردن شرایط در حاشیه دامنه خود (شرایط مرزی) استفاده می کنند تا سیستم های خارج از دامنه مدل منطقه ای بتوانند به داخل منطقه خود حرکت کنند. عدم قطعیت و خطاهای موجود در مدلهای منطقه ای توسط مدل جهانی مورد استفاده برای شرایط مرزی در کنار مدل منطقه ای و همچنین خطاهای منتسب به خود مدل منطقه ای معرفی شده است. سیستم مختصات. مختصات افقی. مختصات افقی ممکن است به طور مستقیم در مختصات جغرافیایی (طول و عرض جغرافیایی) برای مدلهای جهانی یا در مختصات مسطح پیش بینی نقشه برای مدل های منطقه ای بیان شود. سرویس هواشناسی آل
مان برای مدل جهانی ICON خود (مدل گردش عمومی جو غیر هیدرواستاتیک آیکوآسادیل) از شبکه ای مبتنی بر بیست وجهی منتظم استفاده می کند. سلولهای اصلی در این شبکه به جای چهار سلول کناری در یک شبکه عرض جغرافیایی سنتی مثلث بندی می شوند. مزیت این روش این است که، فارغ از طول جغرافیایی یک سلول در همه جای کره زمین به یک اندازه هستند. از این رو معادلات حاکم بر این شبکه غیر مستطیلی پیچیدگی بیشتری دارند. مختصات عمودی. مختصات عمودی به روش های مختلفی بکار گرفته می شود. مدل سال ۱۹۲۲ لوئیس فری ریچاردسون از ارتفاع هندسی z به عنوان مختصات عمودی استفاده کرد. سپس مدل های بعدی مختصات هندسی z را با یک سیستم مختصات فشار جایگزین کردند، که در آن ارتفاعات جغرافیایی سطوح تحت فشار ثابت به متغیرهایی وابسته تبدیل شده و معادلات ابتدایی را بسیار ساده می کنند. این ارتباط بین دستگاه های مختصات می تواند ایجاد شود زیرا فشار با افزایش ارتفاع در جو زمین کاهش می یابد. اولین مدل مورد استفاده برای پیش بینی های عملیاتی، مدل باروتروپیک تک لایه، از یک هماهنگ کننده فشار در سطح ۵۰۰ میلی بار (حدود ۵ هزار و ۵۰۰ متر (۱۸۰۰۰ فوت))، استفاده می کرد و بنابراین اساساً د
و بعدی بود. مدل های با وضوح بالا - که مدل های مقیاس مزو نیز نامیده می شوند - مانند مدل تحقیقات هواشناسی و مدل پیش بینی تمایل دارند از مختصات فشار نرمال شده ای که به آنها مختصات سیگما گفته می شود استفاده کنند. این سیستم مختصات نام خود را از متغیر مستقل سیگما گرفته است و برای اندازه گیری فشار اتمسفری با توجه به فشار در سطح، و در برخی موارد نیز با فشار در بالای دامنه دریافت می کند. خروجی آماری مدل. از آنجا که مدل های پیش بینی شده بر اساس معادلات دینامیک اتمسفری شرایط وضع هوا را کاملاً مشخص نمی کنند، روش های آماری برای تصحیح پیش بینی ها توسعه داده شده است. مدل های آماری بر اساس میدان های سه بعدی تولید شده توسط مدل های عددی وضع هوا، مشاهدات سطح و شرایط اقلیمی برای مکان های خاص ایجاد شده اند. این مدل های آماری در مجموع به عنوان آمار خروجی مدل MOS، گفته می شوند و توسط سازمان ملی هواشناسی برای مجموعه مدل های پیش بینی وضع هوا در اواخر دهه ۱۹۶۰ تهیه شده اند. آمار خروجی مدل با روش Prog کامل تفاوت دارد، و فرض می کند که خروجی راهنمای پیش بینی عددی وضع هوا کامل است. مدل MOS می تواند اثرات محلی را که به دلیل دقت ناکافی شبکه
و همچنین تعصبات مدل قابل حل نیستند، تصحیح کند. از آنجا که مدل MOS بعد از مدل جهانی یا منطقه ای مربوط اجرا می شود، تولید آن به عنوان پس پردازش شناخته می شود. پارامترهای پیش بینی شده در مدل MOS شامل حداکثر و حداقل دما، درصد احتمال بارش در طی چند ساعت، میزان بارش مورد انتظار، احتمال یخ زدگی بارش در طبیعت، احتمال رعد و برق، ابرناکی و بادهای سطحی می باشد. مجموعه ها. در سال ۱۹۶۳، ادوارد لورنز ماهیت آشفتگی روابط دینامیک سیالات که در پیش بینی وضع هوا دست داشتند را کشف کرد. خطاهای بسیار کوچک در دما، وزش باد و سایر ورودی های اولیه داده شده به مدل های عددی هر ۵ روز یکبار تقویت و دو برابر می شوند، که آن را برای پیش بینی های بلند مدت غیرممکن می سازند. آن هایی که بیش از دو هفته قبل ساخته شده اند - تا وضعیت اتمسفر را با هر درجه ای از مهارت پیش بینی کنند. علاوه بر این، شبکه های نظارتی موجود در بعضی مناطق پوشش ضعیفی دارند (به عنوان مثال، در آب های بزرگ مانند اقیانوس آرام) که عدم قطعیت را در حالت اولیه حقیقی اتمسفر ایجاد می کنند. در حالی که مجموعه ای از معادلات به نام معادلات لیوویل برای تعیین عدم قطعیت اولیه در مدل سازی وجود
دارد، معادلات برای اجرای در زمان واقعی حتی با استفاده از ابر رایانه ها بسیار پیچیده هستند. این عدم قطعیت ها دقت پیش بینی مدل را به حدود پنج یا شش روز آینده محدود می کنند. ادوارد اپشتین در سال ۱۹۶۹ تشخیص داد که جو به دلیل عدم قطعیت ذاتی، نمی تواند به طور کامل با یک پیش بینی کامل توصیف شود و پیشنهاد کرد با استفاده از مجموعه ای از شبیه سازی های تصادفی مونت کارلو، برای تولید میانگین ها و واریانس برای وضعیت اتمسفر ایجاد شود. اگرچه این نمونه اولیه از یک گروه نشان دهنده مهارت بود، اما در سال ۱۹۷۴ سسیل لیث نشان داد که آنها تنها زمانی پیش بینی های کافی را تولید می کنند که توزیع احتمال این گروه نمونه ای از توزیع احتمال در اتمسفر باشد. از دهه ۱۹۹۰، پیش بینی های گروهی به طور عملیاتی (به عنوان پیش بینی های معمول) برای محاسبه ماهیت تصادفی فرایندهای هواشناسی، یعنی برای حل عدم قطعیت ذاتی آنها به کار گرفته شده است. این روش شامل تجزیه و تحلیل پیش بینی های متعدد ایجاد شده با یک مدل پیش بینی منفرد با استفاده از شرایط فیزیکی متفاوت یا شرایط اولیه متغیر است. از سال ۱۹۹۲ با پیش بینی های گروهی تهیه شده توسط مرکز اروپایی پیش بینی وض
ع هوا در محدوده متوسط (ECMWF) و مراکز ملی پیش بینی های هواشناسی، مدل پیش بینی های گروهی برای کمک به تعریف عدم قطعیت پیش بینی و گسترش روزنه ای برای آینده استفاده شده است که در آن که در آن پیش بینی عددی شرایط وضع هوا در آینده بیشتر از آنچه امروزه ممکن است، دوام می آورد. مدل ECMWF، سیستم پیش بینی گروهی، از بردارهای منحصر به فرد برای شبیه سازی چگالی احتمال اولیه استفاده می کند، در حالی سیستم پیش بینی جمعی گروه جهانی NCEP، از تکنیکی موسوم به تولید بردار استفاده می کند. اداره هواشناسی بریتانیا پیش بینی های جهانی و منطقه ای را انجام می دهد که در آن اختلالات در شرایط اولیه با استفاده از یک فیلتر کالمن تولید می شوند. ۲۴ نفر از اعضای گروه در سیستم پیش بینی گروهی منطقه ای و جهانی هواشناسی (MOGREPS) حضور دارند. در یک روش مبتنی بر مدل واحد، پیش بینی گروهی معمولاً از نظر میانگین پیش بینی های فردی در مورد یک متغیر پیش بینی، و همچنین میزان توافق بین پیش بینی های مختلف درون سیستم گروه، همان طور که با گسترش کلی آنها نشان داده شده است، ارزیابی می شود. انتشار گروهی از طریق ابزارهایی مانند نمودار اسپاگتی تشخیص داده می شود که پراک
ندگی یک مقدار را در نمودارهای تشخیصی برای مراحل زمانی خاص در آینده نشان می دهد. ابزار دیگری که در آن از انتشار گروهی استفاده می شود، متئوگرام است که پراکندگی را در پیش بینی یک مقدار برای یک مکان مشخص نشان می دهد. متداول است که این مجموعه بسیار کوچک باشد و وضع هوایی که در آن رخ می دهد را شامل شود، که می تواند منجر به تشخیص نادرست عدم قطعیت مدل پیش بینی کننده ها شود. این مشکل به ویژه برای پیش بینی های وضع هوا در حدود ده روز پیش از وقوع آن حادتر می شود. هنگامی که برنامه های گروهی کوچک است و راه حل های پیش بینی با چند دور مدل سازگار می باشند، پیش بینی کننده ها نسبت به میانگین گروه و پیش بینی به طور کلی اطمینان بیشتری کسب می کنند. علی رغم این ادراک، معمولاً ارتباط مهارتهای گسترش یافته ضعیف است یا پیدا نمی شود، زیرا ارتباط خطای گسترده معمولاً کمتر از ۰٫۶ است و تنها تحت شرایط خاص بین ۰٫۶–۰٫۷ است. رابطه بین گسترش گروه ها و مهارت پیش بینی به طور قابل ملاحظه ای بسته به فاکتورهایی مانند مدل پیش بینی و منطقه ای که پیش بینی برای آن صورت می گیرد، متفاوت است. به همین ترتیب، بسیاری از پیش بینی های از یک مدل منفرد را می توان
برای تشکیل یک مجموعه گروهی استفاده کرد، ممکن است مدل های متعددی نیز ترکیب شوند تا یک پیش بینی گروهی ایجاد شود. این رویکرد پیش بینی گروهی چند مدلی نامیده می شود و نشان داده شده است که در مقایسه با یک رویکرد مبتنی بر مدل واحد، پیش بینی ها را بهبود می بخشد. مدل های درون یک گروه بندی چندمدلی را می توان برای پیش بینی های مختلف، که فرآیندی است که به عنوان پیش بینی ابردسته ای شناخته می شود، تنظیم کرد. این نوع پیش بینی، خطاهای خروجی مدل را به طور چشمگیری کاهش می دهد. برنامه های کاربردی مدل سازی کیفیت هوا پیش بینی کیفیت هوا برای پیش بینی زمان رسیدن غلظت آلاینده ها به سطحی که برای سلامت عمومی خطرناک است، صورت می گیرد. غلظت آلاینده ها در اتمسفر توسط انتقال یا سرعت متوسط حرکت در اتمسفر، انتشار آن ها، تغییر شکل شیمیایی و رسوب زمین تعیین می شود. این مدل ها علاوه بر منابع آلاینده و اطلاعات زمینی، به داده هایی دربارهٔ وضعیت جریان سیال در اتمسفر برای تعیین انتقال و انتشار آن نیاز دارند. شرایط هواشناسی مانند وارونگی دمایی می تواند مانع از بالا رفتن هوا و به دام انداختن آلاینده های موجود در نزدیکی سطح زمین شود، که پیش بینی دقیق
چنین رویدادهایی را برای مدل سازی کیفیت هوا بسیار مهم می سازد. مدل های کیفیت هوای شهری به یک شبکه محاسباتی بسیار خوب و استفاده از مدل های هواشناسی با وضوح بالا نیاز دارند؛ علی رغم این گونه مسائل، کیفیت هدایت عددی هوا، عدم قطعیت عمده در پیش بینی های کیفیت هوا می باشد. مدل سازی اقلیم مدل گردش عمومی (GCM) یک مدل ریاضی است که می تواند در شبیه سازی های رایانه ای از گردش جهانی اتمسفر سیاره ای یا اقیانوسی مورد استفاده قرار گیرد. یک مدل گردش کلی اتمسفر (AGCM) در اصل مشابه با یک مدل جهانی پیش بینی عددی وضع هوا است، و برخی (مانند مدل مورد استفاده در مدل یکپارچه بریتانیا) می توانند برای هر دو پیش بینی وضع هوای کوتاه مدت و همچنین پیش بینی های بلند مدت آب و هوا تنظیم شوند. در کنار اجزای یخ های دریا و اجزای سطح زمین، AGCMها و GCMهای اقیانوسی (OGCM) اجزای اصلی مدل های اقلیمی جهانی هستند و برای درک اقلیم و پیش بینی تغییرات اقلیم به طور گسترده استفاده می شوند. برای جنبه های تغییرات اقلیمی، طیف وسیعی از سناریوهای انتشار مواد شیمیایی ساخته شده توسط انسان را می توان در مدل های آب و هوایی وارد کرد تا دریافت چگونه یک اثر گلخانه ای
پیشرفته می تواند باعث تغییرات اقلیمی در زمین شود. نسخه های طراحی شده برای کاربردهای اقلیمی با مقیاس های زمانی از دهه ها تا قرن ها، ابتدا در سال ۱۹۶۹ توسط سیوکورو مانابه و کرک برایان در آزمایشگاه ژئوفیزیک دینامیک سیالات در پرینستون نیوجرسی ایجاد شد. هنگامی که برای چندین دهه اجرا شود، محدودیت های محاسباتی به این معنی است که مدل ها باید از یک شبکه درشت استفاده کنند که تعاملات مقیاس کوچک تر را حل نشده باقی می گذارد. مدل سازی سطح اقیانوس انتقال انرژی بین بادی که بر سطح اقیانوس و لایه بالایی اقیانوس می وزد، یک عنصر مهم در دینامیک موج است. از معادله انتقال موج طیفی برای توصیف تغییر طیف موج نسبت به تغییر توپوگرافی استفاده می شود. این مدل تولید موج، حرکت موج (انتشار درون یک سیال)، تغییر موج، شکست، انتقال انرژی بین امواج و اتلاف موج را شبیه سازی می کند. از آنجا که بادهای سطحی اولین مکانیزم اجباری در معادله حمل و نقل موج طیفی هستند، مدل های موج اقیانوسی از اطلاعات تولید شده توسط مدل های پیش بینی عددی وضع هوا به عنوان ورودی برای تعیین میزان انتقال انرژی از جو به لایه ای در سطح اقیانوس استفاده می کنند. در کنار اتلاف انرژ