使用者:非石/Draft:Numerical weather prediction

氣候模型使用基於物理、流體運動和化學的定律的微分方程式 組成的系統，並運用一種將地球劃分為三維網格的坐標系統。 每個網格都會計算其風、熱傳遞、 太陽輻射、 相對濕度和地表水文等狀況，然後使用相鄰網格之間的相互作用來計算未來的大氣特性。

數值天氣預測 (數值天氣預報)是一種基於當前天氣條件使用大氣和海洋的數學模型來預測天氣的方法。 雖然第一次數值預測的嘗試在1920年代，但直到1950年代 計算機模擬 的出現，數值天氣預測才開始產生現實的成果。 一些全球和區域的預測模型運行在全球不同國家，這些模型使用從 無線電探空儀、氣象衛星 和其他觀測系統傳來的天氣觀測作為輸入。

基於相同物理原理的數學模型可以用於生成短期天氣預報或長期氣候預測；後者廣泛應用於理解和預測氣候變化。 區域模型的改進促成了 熱帶氣旋軌道 和 空氣品質 預報效果的極大提高；但是，大氣模型在處理發生相對較狹窄的區域裡的天氣過程表現不好，例如 野火.

現代化的數值天氣預測需要操縱的巨大的數據以及進行複雜的運算，往往需要使用世界上最強大的 超級計算機 。 即使超級計算機的算力日益增加， 數值天氣模式的預測技巧僅可以延伸到大約六天。 影響數值預測精度的因素包括輸入觀測的密度和質量，數值模型本身也有自己的缺陷。 後處理技術，如 模型輸出統計數據 (MOS) 被用來處理數值預測的誤差。

更基本的問題在於控制著大氣 偏微分方程 的 混沌 本質。 這些方程無法得到精確解，其數值誤差隨時間遞增(約每五天加倍)。 當前對此的理解是，這種混沌將準確的預測限制在大約14天即使有著完全準確的輸入數據和一個完美的模型。 此外，模型中使用的偏微分方程式需要補充 太陽輻射、濕過程 (雲和 降水)的 熱交換、土壤、植被、地表水、以及地形影響等因素的參數化後的參數。 在努力量化的數值預測中大量固有的不確定性的同時，自1990年代 集合預報 一直被用來幫助衡量預報可行度，其比其他可能方法更能獲得更遠的未來的有用結果。 這種方法分析一個或多個預測模型的多個預測結果。

歷史

在 摩爾電氣工程學院 ，由 貝蒂 詹寧斯 和 弗朗西斯 Bilas 控制的 ENIAC 的主要控制面板。

數值預報的歷史開始於20世紀20年代 Lewis Fry Richardson使用威廉·皮耶克尼斯最初開發的程序來手算預測歐洲中部兩個點的大氣狀況的嘗試，至少花費了6周來計算。直到計算機和計算機模擬的出現，計算所需的時間才開始小於預報的時段長。1950年，基於高度簡化的大氣方程，ENIAC被用來進行第一次計算機天氣預報。1954年

參考文獻

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