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天氣預報如何運作:從數據收集到您的預報應用程式
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重點
現代天氣預報是通過將數十億日常觀測數據輸入超級計算機來製作的,該計算機在全球網格上求解物理方程式,這個過程稱為數值天氣預報。預報員隨後使用略有不同的起始條件多次運行模型——稱為「集合」——以衡量預測的可信度。由於大氣是混亂的,根據研究人員和國家氣象機構的說法,預報在大約9至15天後失去可靠性。
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手機應用程式或電視廣播上顯示的每個預報都可以追溯到相同的基本管道:觀測數據進入,超級計算機求解大氣方程式,預報員或算法將輸出轉換為預測。美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)簡單地將這個過程描述為建立在數學基礎上的天氣預報——表示大氣物理行為的方程式,隨著時間前進不斷求解。
預報背後的六個步驟
- 根據NOAA的說法,全球收集觀測數據——來自氣象氣球、衛星、浮標、雷達、商業飛機和船舶上的傳感器、河流和沿海測量站以及地面站——並將其轉換為溫度、壓力、濕度和風的數值。
- 數據同化將這些新觀測與大氣最近的短期預報相融合。歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)表示,每天通過這個統計過程篩選和組合數億觀測數據與最近的短期預報,得出大氣當前狀態的最佳估計。
- 數值模型將全球(或某個區域)分為三維網格點。NOAA指出,更精細的網格提供更多本地細節,但需要大幅提高計算能力——在每個方向上將分辨率加倍會大致使相同區域所需的計算四倍增加。
- 超級計算機在每個網格點上求解短時間步長的物理方程式,隨後將結果反饋作為下一步的起點。位於弗吉尼亞州和佛羅里達州的NOAA機器每秒執行約2.8千兆次計算;ECMWF的系統使用超過一百萬個處理器,提供大約30拍浮點運算。
- 模型使用略有不同的起始條件或物理設置多次運行,稱為集合。NOAA表示,當各次運行結果一致時,預報員更有把握;當它們分歧時,這種差異本身就向公眾傳達了不確定性。
- 人類預報員和自動化系統解釋原始模型輸出——根據當地地形、已知的模型偏差或最近的觀測進行調整——然後發布公開預報、預警或警告。
全球模型與區域模型
NOAA區分全球模型(以粗分辨率覆蓋整個地球)和區域模型(以更精細的細節覆蓋較小區域)。ECMWF每天運行其全球模型兩次,在午夜和中午,還有兩次額外的中間運行為成員國的區域模型提供邊界條件。該機構指出,全球模型是必要的,因為世界一側的天氣干擾可以在幾天後影響其他地方的條件。
為什麼預報隨著時間推移失去準確性
大氣是一個混亂系統:起始條件的微小差異隨著時間增長,直到預報與現實分歧。這一原理首先由MIT氣象學家愛德華·洛倫茨發現,這就是為什麼沒有任何模型——無論多麼強大——都無法無限期地預報未來。
由賓州大學研究員傅慶張領導的研究測試了兩個領先的全球預報系統——ECMWF的模型和美國下一代全球預測系統——對照真實事件,包括歐洲冷浪和中國洪水,使用近乎完美的初始數據。該團隊得出結論,對於中緯度地區(世界大部分人口居住的地方),可靠的逐日預報可以提前約9至10天實現,隨著數據收集、算法和計算能力的改進,這可能延伸至大約14至15天。
我們相信我們已經找到了那個極限,平均而言,大約是兩週。
NOAA自己關於模型輸出的技術指南對原始、未處理的網格預報給出了更保守的數字,指出模型通常保持準確度約四天,之後運行之間的變異顯著增加——這是集合和人類預報員繼續成為中期預報管道一部分的原因之一。
| 預報範圍 | 機構說什麼 | 來源 |
|---|---|---|
| 0–4天 | 模型輸出通常準確;逐日細節可靠 | NOAA(JetStream) |
| 4–10天 | 全球模型(例如ECMWF、美國系統)對中緯度保持可靠性,使用集合來顯示不確定性 | 賓州大學研究;NOAA |
| 至16天 | NOAA的全球數值模型將預報延伸到此距離,儘管信心隨著時間急劇下降 | NOAA |
| ~14–15天(理論極限) | 被認為接近逐日預測的最大可能技能,即使使用完美模型和完美數據 | 賓州大學研究/洛倫茲混沌理論 |
天氣預報技術的下一步
ECMWF表示未來的進展取決於更高分辨率的集合預報、更好的地球系統過程表示(大氣、陸地和海洋一起)以及改進的天氣觀測同化——所有這些都需要更多的計算能力。根據其自身的事實表,該中心的可擴展性計劃正在為百億億次計算(每秒百億億次計算)做準備,並且還正在探索機器學習技術作為其預報系統的一部分。
常見問題
- 天氣可以提前多遠進行可靠預報?
- 國家機構和研究人員普遍同意,預報在細節方面最可靠達約4天,對中緯度逐日條件保持可靠性至約9–10天,並在約14–15天之後失去最實際的價值,根據賓州大學領導的研究,混沌理論研究將其確定為接近可預測性的物理極限。
- 什麼是集合預報?
- 它是同一氣象模型的多次運行的集合,每次以略有不同的初始條件或物理設置開始;NOAA表示,當運行結果密切一致時,預報員更有把握,當它們分歧時,這種差異被用來傳達不確定性。
- 為什麼不同的天氣應用程式有時意見不一致?
- 應用程式通常依賴不同的基礎模型(例如美國全球模型或ECMWF的模型)或應用不同的後處理,NOAA指出沒有單一模型總是100%準確的,這就是為什麼機構依賴多個模型和集合而不是一個來源。
- 什麼是數據同化?
- 這是將新觀測與大氣最近的短期預報相結合以產生當前條件最佳估計的統計過程;ECMWF表示每天以這種方式處理數億觀測數據。
- 為什麼計算機不能只用更強大的功能完美預報天氣?
- 因為大氣是一個混亂系統,初始觀測中的小錯誤隨著時間增長,無論計算能力如何——一個由氣象學家愛德華·洛倫茨識別的限制,根據賓州大學領導的研究,即使使用近乎完美的數據,估計約為兩週。
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