Modele numerice de prognozare a vremii

De la Wikipedia, enciclopedia liberă.
Salt la navigare Salt la căutare
Un exemplu de prognoză la o înălțime geopotențială de 500 mbar pe baza unui model numeric de prognoză meteo

În fizica atmosferei , modelele numerice de predicție meteorologică sunt modele matematice ale atmosferei terestre care utilizează condițiile meteorologice actuale ( starea atmosferică ) ca intrare sau inițializare a ecuațiilor fundamentale ale modelului însuși pentru prognoza meteorologică în momentele succesive sau instante ( prognostic ).

Acestea sunt numite numerice, deoarece rezoluția ecuațiilor modelului , imposibilă din punct de vedere analitic, având în vedere complexitatea și neliniaritatea lor , trece prin tehnici adecvate de analiză numerică și utilizarea în comun a supercomputerelor , datorită, de asemenea, cantității uriașe de date care trebuie procesate. in scurt timp. Este un domeniu de cercetare aplicată deschis și în continuă evoluție al științelor atmosferice, împreună cu cel al modelării atmosferice ( meteorologie dinamică ).

Numeroase modele de prognoză, atât la scară globală, cât și regională, sunt puse în funcțiune pentru a ajuta la crearea de prognoze pentru națiunile din întreaga lume. Utilizarea previziunilor bazate pe un set de modele ( prognozele ansamblului ) ajută la determinarea și reducerea incertitudinii prognozelor în sine și astfel extinderea intervalului de timp al prognozei meteo în viitor decât ar fi posibil altfel cu rezultatele unei singure model.

Istorie

ENIAC

Deși primele eforturi în această direcție datează din anii 1920 , abia odată cu apariția computerelor și a simulării computerizate acest tip de prognoză a devenit viabil în timp real. Manipularea imenselor seturi de date și efectuarea calculelor complexe necesare pentru a obține o rezoluție suficient de fină pentru a face rezultatele utile, necesită utilizarea unora dintre cele mai puternice supercalculatoare din lume și tehnici de procesare aferente derivate din analiza numerică .

Matematicianul britanic Lewis Fry Richardson a fost primul în 1922 care a propus un model matematic pentru prognoza meteo. Richardson a încercat fără succes să formuleze o predicție bazată pe calcule matematice. Prima predicție obținută cu modele numerice care a avut succes a fost elaborată, în 1950 , de un grup de meteorologi americani compuși din Jule Charney , Philip Thompson și Larry Gates, precum și meteorologul norvegian Ragnar Fjörtoft și matematicianul John von Neumann , care a folosit a computerului digital ENIAC . Pentru calcul s-au folosit o formulă simplificată a dinamicii atmosferice bazată pe ecuația vorticității barotropice . Această simplificare a permis reducerea timpului și a memoriei necesare computerului, permițând executarea calculelor de către echipamentul relativ rudimentar care era disponibil în acel moment. Modelele ulterioare ar putea folosi ecuații complete ale dinamicii atmosferice și ale termodinamicii atmosferice .

Prognoza meteo bazată pe modele matematice a început să fie utilizată pentru uz practic în 1955 , în cadrul unui proiect comun al „ Forțelor Aeriene , Marinei și Biroul Meteorologic al Statelor Unite [1] .

Descriere

Un model meteorologic este alcătuit dintr-un set de ecuații fizico-matematice, numite și ecuații primitive , care descriu diferite proprietăți și procese ale diferiților constituenți și aspecte ale atmosferei:

Supercomputer

Prin urmare, atmosfera este un fluid, iar ideea din spatele modelelor numerice de prognoză meteo este de a preleva starea fluidului la un moment dat și de a folosi ecuațiile dinamicii fluidelor și a termodinamicii pentru a estima starea fluidului în sine la un moment dat în viitor. Modelele sunt utilizate pentru a obține o prognoză a evoluției stării atmosferei în viitor începând cu starea inițială prezentă. Adică, acestea sunt inițializate pornind de la datele obținute din instrumentația meteorologică, filtrate corespunzător ( asimilarea datelor ) și, prin rezoluție numerică ( discretizare ) pe supercomputerele ecuațiilor care descriu mișcarea atmosferei, produc un răspuns, pe baza dintre care este posibilă formularea unei prognoze meteo . Cu toate acestea, prognozele sunt afectate de erori, în special pe termen lung, deoarece în modele se fac inevitabil unele aproximări asupra unor procese (parametrizări), iar atmosfera în sine este un sistem haotic care amplifică inevitabilele erori de rotunjire / trunchiere a valorilor dintre condițiile inițiale. Numeroasele și diferitele modele meteorologice în uz provin din diferite metode de rezoluție numerică a setului de ecuații fundamentale și / sau din diferite parametrizări ale unor procese fizice.

Tipuri

  • Model empiric - Un model reprezentat de procese simplificate bazate pe observație, măsurare sau experiență practică mai degrabă decât pe principii sau teorie. Un model nediferențiat este un exemplu.
  • Model analog - Un model bazat pe similitudinea dintre sistemul în studiu și un alt sistem sau proces.
  • Model conceptual - O reprezentare simplificată a sistemului care este examinat.
  • Model analitic - Un model care utilizează metode clasice precum calculul sau algebra pentru a rezolva o serie de ecuații.
  • Model numeric - Un model care utilizează o metodă numerică pentru a rezolva o serie de ecuații, spre deosebire de un model analitic. Rezultatele modelelor numerice sunt adesea aproximări, în timp ce modelele analitice produc soluții exacte.
  • Model continuu - Un model care utilizează simularea continuă, spre deosebire de un singur model de eveniment.
  • Model determinist - Un model care produce același rezultat pentru o intrare dată, fără a lua în considerare riscul sau incertitudinea.
  • Model pseudodeterminist - Un model semidistribuit.
  • Modelul echilibrului de masă - Un model bazat pe conservarea masei și care se concentrează pe echilibrarea intrărilor și ieșirilor din zona modelului. Cunoscut și sub numele de model zero-dimensional.
Un exemplu de prognoză la o înălțime geopotențială de 500 mbar pe baza unui model numeric de prognoză meteo.
  • Model explicit - Un model numeric care utilizează valori ale parametrilor sau variabile necunoscute la începutul unei etape de timp în algoritmi de calcul.
  • Model implicit - Un model numeric care utilizează valori ale parametrilor sau variabile necunoscute la sfârșitul unei etape de timp în algoritmi de calcul.
  • Model unidimensional - Un model care include o singură dimensiune spațială.
  • Model bidimensional - Un model care include două dimensiuni spațiale, de obicei orizontale și verticale, care se egalează reciproc.
  • Model Stochastic Matematic - Un model care include elemente statistice și produce o serie de ieșiri pentru o secvență de intrare dată. Ieșirea reprezintă o succesiune de valori așteptate.

Definiție

Pictogramă lupă mgx2.svg Același subiect în detaliu: ecuațiile primitive ale mișcărilor geofizice .
O prognoză de 96 de ore la temperatura de 850 mbar și înălțimea geopotențială pe baza sistemului global de prognoză .

Un model, în acest context, este un program de computer care produce informații despre vreme pentru timpuri viitoare la anumite locații și altitudini. Domeniul spațial orizontal al unui model se numește global , dacă acoperă întregul Pământ sau regional , dacă acoperă doar o parte limitată a planetei. Modelele regionale sunt, de asemenea, cunoscute sub numele de modele cu suprafață limitată (LAM).

Prognozele sunt calculate folosind ecuații diferențiale matematice pentru fizica și dinamica atmosferei , numite și ecuații primitive ale mișcărilor atmosferice: acestea sunt ecuații neliniare, imposibil de rezolvat exact, ceea ce este analitic, prin urmare, metodele utilizate, tipice analizei numerice , obțineți soluții aproximative care conțin erori inevitabile. Diferite modele utilizează diferite metode numerice de soluție; unele modele globale utilizează metode spectrale pentru dimensiunile orizontale și metode de diferență finită pentru dimensiunea verticală, în timp ce modelele regionale și alte modele globale utilizează metode de diferență finită în toate cele trei dimensiuni. Modelele regionale pot utiliza, de asemenea, rețele cu rezoluții spațiale mai rafinate, pentru a rezolva în mod explicit fenomenele meteorologice pe o scară mai mică, deoarece nu trebuie să rezolve ecuații valabile pentru întregul glob, putând astfel să profite la maximum de puterea de calcul a computerului .

Modelele sunt inițializate (a se vedea problema Cauchy ) folosind datele observate de la radiosonde , sateliți meteorologici și observații meteorologice de suprafață sau stații meteorologice de pe uscat și ocean (geamanduri și nave). Observațiile, făcute pe distanțe neregulate, sunt procesate prin metode de asimilare a datelor și de analiză obiectivă, care efectuează controlul calității și obțin valorile prezente în locațiile care pot fi utilizate de algoritmii matematici ai modelului (de obicei o rețea cu uniforme spații). Datele sunt apoi utilizate în model ca punct de plecare pentru o predicție. Ecuațiile primitive ale modelelor sunt inițializate prin analiza datelor și se determină ratele de schimbare. Acestea ne permit să prezicem starea atmosferei într-un timp scurt în viitor. Această nouă stare atmosferică devine noul punct de plecare la care se aplică ecuații pentru a găsi noi rate de schimbare, care, la rândul lor, permit prezicerea stării atmosferice la un alt interval în viitor. Această procedură „pas de timp” se repetă mereu până când soluția atinge timpul dorit de predicție. Lungimea pasului de timp este legată de distanța dintre punctele grilei de calcul. Pașii de timp pentru modelele climatice globale pot fi de ordinul a zeci de minute, în timp ce cei pentru modelele regionale pot varia de la câteva secunde la câteva minute. Rezultatele (ieșirile) modelelor sunt afișate pe hărți meteo gata de utilizare de către meteorolog .

Limite de valabilitate

Lorenz Atractor
Decadere exponențială

Așa cum a propus Edward Lorenz în 1963 , chiar recunoscând că poate rezolva analitic ecuațiile fundamentale ale atmosferei (care nu a fost încă realizată), este imposibil să se prevadă la infinit (adică deterministic o dată pentru totdeauna) starea atmosferei. datorită non-naturii.lineal deci haotic al ecuațiilor dinamicii fluidelor care amplifică exponențial inevitabila eroare de inițializare a modelului sau în condițiile inițiale. Ca o altă sursă de incertitudine se adaugă faptul că rețelele de observare existente au o acoperire sau rezoluție spațială limitată sau neomogenă, în special pe suprafețe mari de apă precum Oceanul Pacific și emisfera sudică, ceea ce introduce o incertitudine mai mare asupra stării inițiale reale a atmosfera.

În prezent, limita maximă de timp a predictibilității stării atmosferei de către orice model numeric meteorologic nu depășește 15 zile, cu un grad de fiabilitate care se degradează în timp și, de asemenea, variază în funcție de tipul condițiilor atmosferice care urmează să fie prevăzute. Peste această limită intrăm în domeniul așa-numitelor prognoze sezoniere și modele conexe, care ajung să acopere un interval de timp de 3-6 luni, totuși, bazate pe principii fizice, considerații de bază și abordări diferite de cele ale modelelor meteorologice: ideea este cea a anomaliilor termice oceanice ca forțare a circulației atmosferice sub formă de teleconexiuni atmosferice și anomalii atmosferice termice, barice și precipitative aferente: adică au o rezoluție spațiu-timp mai mică decât modelele meteorologice sau oferă o „tendință” simplă prognosticul care rezultă mai asemănător cu modelele climatice și se află încă în faza de testare și dezvoltare [2] .

Prognoza pentru seturi

Pentru a ține seama de incertitudinea inerentă metodelor și modelelor de prognozare, încercați să le măriți fiabilitatea și, în același timp, împingeți înainte limita de valabilitate a prognozei, așa-numita prognoză stocastică sau „ prognozarea ansamblului ” este în prezent utilizată., ceea ce implică prognoze multiple create fie cu același model pornind de la condiții inițiale diferite, incluse într-un anumit interval de valori posibile, fie cu grupuri de modele diferite pentru parametrizări fizice diferite utilizate ( prognozarea ansamblului multimodel ) sau prin încrucișarea între ambele metode.

De obicei, prognoza pe seturi este evaluată în funcție de media generală (adică media ponderată cu probabilitatea stării inițiale sau cu probabilitatea de succes a modelului evaluat anterior statistic) a unei variabile de prognoză și a decalajului sau a lățimii ( răspândire ) în cadrul setului, care reprezintă gradul de acord dintre diferitele predicții din sistemul setului, cunoscut sub numele de elemente ale setului. O concepție greșită obișnuită constă în a crede că o dispersie redusă între elementele setului implică în mod necesar un grad mai mare de încredere în media setului. Deși există uneori o relație între decalaj și încredere , relația dintre decalajul în ansamblu și gradul de încredere sau abilități de prognoză variază substanțial în funcție de factori precum modelul de prognoză și regiunea căreia i se aplică.

Exemple

Harta vremii
  • GFS , model american la scară sinoptică
  • ECMWF , model european la scară sinoptică
  • NOGAPS , macheta sinoptică a Marinei Americane
  • UKMO , model sinoptic la scară a Regatului Unit
  • GEM, model canadian la scară sinoptică
  • WMC, model sinoptic rusesc
  • JMA , model japonez la scară sinoptică
  • BOM ACCESS , model sinoptic australian
  • RAM, model de mezoscală
  • BOLAM , model cu suprafață limitată (LAM)
  • DALAM , model cu suprafață limitată (LAM)
  • MM5, model cu suprafață limitată (LAM)

Notă

  1. ^ (EN) American Institute of Physics - Atmospheric General Circulation Modeling , pe aip.org. Adus la 22 martie 2010 .
  2. ^ Modele matematice fizice pentru prognozele meteo , pe meteo.it (arhivat din adresa URL originală la 30 aprilie 2012) .

Bibliografie

  • Daniele Fuà, Prognoza meteo. Nașterea și evoluția modelelor ( PDF ), în Emmeciquadro , n. 26, 2006, pp. 7-20. Adus la 23 martie 2010 (arhivat din original la 9 iulie 2009) .
  • Beniston, Martin. De la turbulențe la climă: investigații numerice ale atmosferei cu o ierarhie de modele . Berlin: Springer, 1998.
  • Kalnay, Eugenia. Modelarea atmosferică, asimilarea datelor și predictibilitatea . Cambridge University Press, 2003.
  • Thompson, Philip. Analiză și predicție numerică a vremii . New York: Compania Macmillan, 1961.
  • Pielke, Roger A. Modelare meteorologică mezoscală . Orlando: Academic Press, Inc., 1984.
  • Departamentul de Comerț al SUA, Administrația Națională Oceanică și Atmosferică, Serviciul Național Meteorologic. Manualul Serviciului Național Meteorologic nr. 1 - Produse facsimile . Washington, DC: Departamentul de Comerț, 1979.

Elemente conexe

linkuri externe

Controlul autorității LCCN (EN) sh85093249 · NDL (EN, JA) 00.571.774
Meteorologie Portal de meteorologie : accesați intrările Wikipedia care se ocupă de meteorologie
Adus de la „ https://it.wikipedia.org/w/index.php?title=Models_umeric_of_precision_meteorologica&oldid=119765020 ”