پیش‌بینی عددی وضع هوا
مجموعه‌ها

در سال ۱۹۶۳، ادوارد لورنز ماهیت آشفتگی روابط دینامیک سیالات که در پیش‌بینی وضع هوا دست داشتند را کشف کرد. خطاهای بسیار کوچک در دما، وزش باد و سایر ورودی‌های اولیه داده شده به مدل‌های عددی هر ۵ روز یکبار تقویت و دو برابر می‌شوند، که آن را برای پیش‌بینی‌های بلند مدت غیرممکن می‌سازند. آن‌هایی که بیش از دو هفته قبل ساخته شده‌اند - تا وضعیت اتمسفر را با هر درجه‌ای از مهارت پیش‌بینی کنند. علاوه بر این، شبکه‌های نظارتی موجود در بعضی مناطق پوشش ضعیفی دارند (به عنوان مثال، در آب‌های بزرگ مانند اقیانوس آرام) که عدم قطعیت را در حالت اولیه حقیقی اتمسفر ایجاد می‌کنند. در حالی که مجموعه ای از معادلات به نام معادلات لیوویل برای تعیین عدم قطعیت اولیه در مدل‌سازی وجود دارد، معادلات برای اجرای در زمان واقعی حتی با استفاده از ابر رایانه‌ها بسیار پیچیده هستند. این عدم قطعیت‌ها دقت پیش‌بینی مدل را به حدود پنج یا شش روز آینده محدود می‌کنند.
ادوارد اپشتین در سال ۱۹۶۹ تشخیص داد که جو به دلیل عدم قطعیت ذاتی، نمی‌تواند به‌طور کامل با یک پیش‌بینی کامل توصیف شود و پیشنهاد کرد با استفاده از مجموعه ای از شبیه‌سازی‌های تصادفی مونت کارلو، برای تولید میانگین‌ها 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 پیش‌بینی‌های کافی را تولید می‌کنند که توزیع احتمال این گروه نمونه ای از توزیع احتمال در اتمسفر باشد.
از دهه ۱۹۹۰، پیش‌بینی‌های گروهی به‌طور عملیاتی (به عنوان پیش‌بینی‌های 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 پیش‌بینی‌های متعدد ایجاد شده با یک مدل پیش‌بینی منفرد با استفاده از شرایط فیزیکی متفاوت یا شرایط اولیه متغیر است.
از سال ۱۹۹۲ با پیش‌بینی‌های گروهی تهیه شده توسط مرکز اروپایی پیش‌بینی وضع هوا در محدوده متوسط (ECMWF) و مراکز ملی پیش‌بینی‌های هواشناسی، مدل پیش‌بینی‌های گروهی برای کمک به تعریف عدم قطعیت پیش‌بینی و گسترش روزنه ای برای آینده استفاده شده است که در آن که در آن پیش‌بینی عددی شرایط وضع هوا در آینده بیشتر از آنچه امروزه ممکن است، دوام می‌آورد. مدل ECMWF، سیستم پیش‌بینی گروهی، از بردارهای منحصر به فرد برای شبیه‌سازی چگالی احتمال اولیه استفاده می‌کند، در حالی سیستم پیش‌بینی جمعی گروه جهانی NCEP، از تکنیکی موسوم به تولید بردار استفاده می‌کند. اداره هواشناسی بریتانیا پیش‌بینی‌های جهانی و منطقه ای را انجام می‌دهد که در آن اختلالات در شرایط اولیه با استفاده از یک فیلتر کالمن تولید می‌شوند. ۲۴ نفر از اعضای گروه در سیستم پیش‌بینی گروهی منطقه‌ای و جهانی هواشناسی (MOGREPS) حضور دارند.
در یک روش مبتنی بر مدل واحد، پیش‌بینی گروهی معمولاً از نظر میانگین پیش‌بینی‌های فردی در مورد یک متغیر پیش‌بینی، و همچنین میزان توافق بین پیش‌بینی‌های مختلف درون سیستم گروه، همان‌طور که با گسترش کلی آنها نشان داده شده است، ارزیابی می‌شود. انتشار گروهی از طریق ابزارهایی مانند نمودار اسپاگتی تشخیص داده می‌شود که پراکندگی یک مقدار را در نمودارهای تشخیصی برای مراحل زمانی خاص در آینده نشان می‌دهد. ابزار دیگری که در آن از انتشار گروهی استفاده می‌شود، متئوگرام است که پراکندگی را در پیش‌بینی یک مقدار برای یک مکان مشخص نشان می‌دهد. متداول است که این مجموعه بسیار کوچک باشد و وضع هوایی که در آن رخ می‌دهد را شامل شود، که می‌تواند منجر به تشخیص نادرست عدم قطعیت مدل پیش‌بینی‌کننده‌ها شود. این مشکل به ویژه برای پیش‌بینی‌های وضع هوا در حدود ده روز پیش از وقوع آن حادتر می‌شود. هنگامی که برنامه‌های گروهی کوچک است و راه حل‌های پیش‌بینی با چند دور مدل سازگار می‌باشند، پیش‌بینی کننده‌ها نسبت به میانگین گروه و پیش‌بینی به‌طور کلی اطمینان بیشتری کسب می‌کنند. علی‌رغم این ادراک، معمولاً ارتباط مهارتهای گسترش یافته ضعیف است یا پیدا نمی‌شود، زیرا ارتباط خطای گسترده معمولاً کمتر از ۰٫۶ است و تنها تحت شرایط خاص بین ۰٫۶–۰٫۷ است. رابطه بین گسترش گروه‌ها و مهارت پیش‌بینی به‌طور قابل ملاحظه ای بسته به فاکتورهایی مانند مدل پیش‌بینی و منطقه ای که پیش‌بینی برای آن صورت می‌گیرد، متفاوت است.
به همین ترتیب، بسیاری از پیش‌بینی‌های از یک مدل منفرد را می‌توان برای تشکیل یک مجموعه گروهی استفاده کرد، ممکن است مدل‌های متعددی نیز ترکیب شوند تا یک پیش‌بینی گروهی ایجاد شود. این رویکرد پیش‌بینی گروهی چند مدلی نامیده می‌شود و نشان‌داده شده است که در مقایسه با یک رویکرد مبتنی بر مدل واحد، پیش‌بینی‌ها را بهبود می‌بخشد. مدل‌های درون یک گروه‌بندی چندمدلی را می‌توان برای پیش‌بینی‌های مختلف، که فرآیندی است که به عنوان پیش‌بینی ابردسته‌ای شناخته می‌شود، تنظیم کرد. این نوع پیش‌بینی، خطاهای خروجی مدل را به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهد.
برنامه‌های کاربردی
مدل‌سازی کیفیت هوا
پیش‌بینی کیفیت هوا برای پیش‌بینی زمان رسیدن غلظت آلاینده‌ها به سطحی که برای سلامت عمومی خطرناک است، صورت می‌گیرد. غلظت آلاینده‌ها در اتمسفر توسط انتقال یا سرعت متوسط حرکت در اتمسفر، انتشار آن‌ها، تغییر شکل شیمیایی و رسوب زمین تعیین می‌شود. این مدل‌ها علاوه بر منابع آلاینده و اطلاعات زمینی، به داده‌هایی دربارهٔ وضعیت جریان سیال در اتمسفر برای تعیین انتقال و انتشار آن نیاز دارند. شرایط هواشناسی مانند وارونگی دمایی می‌تواند مانع از بالا رفتن هوا و به دام انداختن آلاینده‌های موجود در نزدیکی سطح زمین شود، که پیش‌بینی دقیق چنین رویدادهایی را برای مدل‌سازی کیفیت هوا بسیار مهم می‌سازد. مدل‌های کیفیت هوای شهری به یک شبکه محاسباتی بسیار خوب و استفاده از مدل‌های هواشناسی با وضوح بالا نیاز دارند؛ علی‌رغم این‌گونه مسائل، کیفیت هدایت عددی هوا، عدم قطعیت عمده در پیش‌بینی‌های کیفیت هوا می‌باشد.
مدل‌سازی اقلیم
مدل گردش عمومی (GCM) یک مدل ریاضی است که می‌تواند در شبیه‌سازی‌های 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 پیش‌بینی عددی وضع هوا است، و برخی (مانند مدل مورد استفاده در مدل یکپارچه بریتانیا) می‌توانند برای هر دو پیش‌بینی وضع هوای کوتاه مدت و همچنین پیش‌بینی‌های بلند مدت آب و هوا تنظیم شوند. در کنار اجزای یخ‌های دریا و اجزای سطح زمین، AGCMها و GCMهای اقیانوسی (OGCM) اجزای اصلی مدل‌های اقلیمی جهانی هستند و برای درک اقلیم و پیش‌بینی تغییرات اقلیم به‌طور گسترده استفاده می‌شوند. برای جنبه‌های تغییرات اقلیمی، طیف وسیعی از سناریوهای انتشار مواد شیمیایی ساخته شده توسط انسان را می‌توان در مدل‌های آب و هوایی وارد کرد تا دریافت چگونه یک اثر گلخانه ای پیشرفته می‌تواند باعث تغییرات اقلیمی در زمین شود. نسخه‌های طراحی شده برای کاربردهای اقلیمی با مقیاس‌های زمانی از دهه‌ها تا قرن‌ها، 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، محدودیت‌های محاسباتی به این معنی است که مدل‌ها باید از یک شبکه درشت استفاده کنند که تعاملات مقیاس کوچک‌تر را حل‌نشده باقی می‌گذارد.
مدل‌سازی سطح اقیانوس
انتقال انرژی بین بادی که بر سطح اقیانوس و لایه بالایی اقیانوس می‌وزد، یک عنصر مهم در دینامیک موج است. از معادله انتقال موج طیفی برای توصیف تغییر طیف موج نسبت به تغییر توپوگرافی استفاده می‌شود. این مدل تولید موج، حرکت موج (انتشار درون یک سیال)، تغییر موج، شکست، انتقال انرژی بین امواج و اتلاف موج را شبیه‌سازی می‌کند. از آنجا که بادهای سطحی اولین مکانیزم اجباری در معادله حمل و نقل موج طیفی هستند، مدل‌های موج اقیانوسی از اطلاعات تولید شده توسط مدل‌های پیش‌بینی عددی وضع هوا به عنوان ورودی برای تعیین میزان انتقال انرژی از جو به لایه ای در سطح اقیانوس استفاده می‌کنند.
در کنار اتلاف انرژی از طریق امواج تولید شده توسط بادها و رزونانس بین امواج، بادهای سطحی از مدل‌های هواشناسی عددی امکان پیش‌بینی دقیق تر از وضعیت سطح دریا را فراهم می‌کنند.
پیش‌بینی طوفان گرمسیری
پیش‌بینی طوفان گرمسیری نیز به داده‌های تهیه شده توسط مدل‌های عددی هواشناسی متکی است. سه کلاس اصلی از مدل‌های هدایت طوفان گرمسیری وجود دارد: مدل‌های آماری بر اساس تحلیل رفتار طوفان با استفاده از اقلیم‌شناسی است و در ارتباط با موقعیت و تاریخ طوفان، پیش‌بینی می‌کنند که بر اساس فیزیک جو در آن زمان استوار نباشد. مدل‌های دینامیکی مدل‌های عددی هستند که معادلات حاکم بر جریان سیال در جو را حل می‌کنند. این مدل‌ها بر اساس همان اصول مانند سایر مدل‌های پیش‌بینی وضع هوا برای منطقه محدود است اما ممکن است شامل تکنیک‌های ویژه محاسباتی مانند حوزه‌های فضایی پالایش شده که همراه با سیکلون حرکت می‌کنند باشند. مدل‌هایی که از المان‌های هر دو روش استفاده می‌کنند، مدل‌های آماری-دینامیکی نامیده می‌شوند.
در سال ۱۹۷۸، اولین مدل ردیابی طوفان بر اساس دینامیک جوی - مدل متحرک مش (MFM) شروع به کار کرد. در زمینه پیش‌بینی مسیر طوفان حاره ای، با وجود بهبود مستمر مدل دینامیکی، که با افزایش توان محاسباتی رخ داده است، تا دهه ۱۹۸۰ میلادی که پیش‌بینی‌های عددی مهارت نشان داد، و در دهه ۱۹۹۰ به‌طور مداوم از مدلهای آماری یا ساده دینامیکی عملکرد بهتری داشت. پیش‌بینی شدت یک طوفان حاره‌ای بر اساس پیش‌بینی هوای عددی همچنان چالش‌آفرین است، زیرا روش‌های آماری همچنان مهارت بیشتری نسبت به راهنمایی‌های دینامیکی نشان می‌دهند.
مدل‌سازی آتش‌سوزی جنگل
در مقیاس مولکولی، دو فرایند واکنش رقابتی اصلی وجود دارد که در تجزیه سلولز یا سوخت‌های چوبی در آتش‌سوزی‌های طبیعی رخ می‌دهد. هنگامی که رطوبت کمی در یک الیاف سلولزی وجود دارد، فرار کردن سوخت رخ می‌دهد. این فرایند باعث تولید محصولات گازی میانی می‌شود که در نهایت منبع احتراق خواهند بود. هنگامی که رطوبت وجود دارد یا زمانی که گرمای کافی از الیاف خارج می‌شود، عمل سوختن رخ می‌دهد. سینتیک شیمیایی هر دو واکنش نشان می‌دهد که نقطه ای وجود دارد که در آن سطح رطوبت به اندازه کافی پایین باشد و / یا میزان گرمایش به اندازه کافی بالا باشد که برای فرآیندهای احتراقی خودکفا شود. در نتیجه تغییرات در سرعت باد، جهت، رطوبت، دما یا نرخ لغزش (آهنگ کاهش ریت) در سطوح مختلف اتمسفر می‌تواند تأثیر قابل توجهی بر رفتار و رشد یک آتش‌سوزی طبیعی داشته باشد. از آنجا که آتش‌سوزی‌های طبیعی به‌عنوان یک منبع حرارتی به جریان اتمسفری عمل می‌کند، این آتش‌سوزی می‌تواند الگوهای انتقال محلی را تغییر دهد و یک حلقه بازخورد بین آتش و اتمسفر ایجاد کند.
یک مدل دو بعدی ساده شده برای گسترش آتش‌سوزی‌های طبیعی که از همرفت برای نشان دادن اثرات باد و عوارض زمین استفاده می‌کند و همچنین انتقال حرارت تابشی به عنوان روش غالب انتقال حرارت، منجر به سیستم‌های واکنش-انتشار از معادلات دیفرانسیل جزئی می‌شود. مدل‌های پیچیده‌تر به مدل‌های هواشناسی عددی یا مدل‌های دینامیک سیالات محاسباتی که با یک جزء آتش‌سوزی طبیعی پیوسته‌اند که امکان تخمین اثرات بازخوردی بین آتش و اتمسفر را فراهم می‌کند. پیچیدگی اضافی در کلاس دوم مدل‌ها به افزایش متناظر در توان رایانه‌ای‌شان مربوط می‌شود. در واقع، یک راه حل سه‌بعدی کامل از احتراق از طریق شبیه‌سازی عددی مستقیم در مقیاس‌های مرتبط با مدل‌سازی اتمسفریک، به دلیل هزینهٔ محاسباتی بیش از حد، در حال حاضر امکان‌پذیر نیست. مدل‌های عددی وضع هوا مهارت پیش‌بینی محدودی را در وضوح فضایی تحت شعاع ۱ کیلومتر (۰٫۶ مایل) به منظور محاسبه چگونگی تغییر بادها به‌طور محلی با توجه به آتش، و استفاده از آن بادهای اصلاح‌شده تا تعیین میزان آتش‌سوزی در محل به‌طور محلی، محدود کرده‌اند. اگر چه مدل‌هایی از قبیل (لاس آلاموس) برای غلظت سوخت و اکسیژن حل می‌کنند، شبکه محاسباتی نمی‌تواند برای رفع واکنش احتراق به اندازه کافی خوب باشد، بنابراین برای توزیع دما در هر سلول شبکه و همچنین برای نرخ واکنش احتراق باید تخمین زده شود.
کنترل پنل اصلی ENIAC در دانشکده مهندسی برق مور با بتی جنینگز و فرانسیس بیلاس اداره می‌شود.
هواپیماهای شناسایی وضع هوا، مانند این WP-3D Orion، داده‌هایی را ارائه می‌دهند که سپس در پیش‌بینی‌های هواشناسی عددی مورد استفاده قرار می‌گیرند. WP-3D Orion, .
نمودار پیش آگهی پیش‌بینی ۹۶ ساعته ۸۵۰ میلی بار ارتفاع و درجه حرارت ژئوپروتسیتی از سامانه پیش‌بینی جهانی
زمینه ابرهای کومولوس، از آنجا که پارامتری شده‌اند بسیار کوچک هستند تا صریحاً در پیش‌بینی عددی وضع هوا درج شوند
مقطعی از جو بر فراز زمین با یک نمایش مختصات سیگما نشان داده شده است. مدل‌های در مقیاس میانی با استفاده از بازنمایی‌هایی مشابه آنچه در اینجا نشان داده شده است، جو را به صورت عمودی تقسیم می‌کنند.
بالا: شبیه‌سازی مدل تحقیقات هوا و پیش‌بینی (WRF) آهنگ طوفان ریتا (۲۰۰۵). پایین: گسترش پیش‌بینی گروهی چند مدل NHC.
پیش‌بینی باد و موج ۱۲۰ ساعته NOAA Wavewatch III برای اقیانوس اطلس شمالی
یک مدل انتشار آتش‌سوزی ساده