Корисник:Marta1821/песак
From Wikipedia, the free encyclopedia
Numerička prognoza vremena koristi matematičke modele atmosfere i okeana za predviđanje vremena na osnovu trenutnih vremenskih uslova. Prvi pokušaji su učinjeni 1920-ih, ali tek kada se pojavila računarska simulacija 1950-ih, numeričko predviđanje vremena je dalo realne rezultate. Brojni globalni i regionalni modeli prognoze se koriste u različitim zemljama širom sveta, koristeći trenutna posmatranja vremena koja se prenose radiosondama, vremenskim satelitima i drugim sistemima za posmatranje kao ulaz.
Matematički modeli zasnovani na istim fizičkim principima mogu se koristiti i za kratkoročne vremenske prognoze i za dugoročna predviđanja klime; ove poslednje se često koriste za razumevanje i predviđanje klimatskih promena. Poboljšanja u regionalnim modelima dovela su do značajnih poboljšanja u predviđanju staza tropskih ciklona i kvaliteta vazduha. Međutim, atmosferski modeli se ne mogu adekvatno baviti procesima koji se dešavaju na relativno ograničenom području, kao što su požari.
Obrada ogromnih skupova podataka i izvođenje složenih proračuna potrebnih za savremeno numeričko predviđanje vremena zahtevaju neke od najmoćnijih superračunara na svetu. Uprkos sve većoj snazi superračunara, prediktivna moć numeričkih vremenskih modela traje samo oko šest dana. Faktori koji utiču na tačnost numeričkih prognoza uključuju gustinu i kvalitet opservacija koje se koriste kao input za prognoze i nedostatke u samim numeričkim modelima. Tehnike naknadne obrade kao što je statistika izlaznog modela su razvijene da poboljšaju tretman grešaka u numeričkim predviđanjima.
Fundamentalniji problem leži u haotičnoj prirodi parcijalnih diferencijalnih jednačina koje upravljaju atmosferom. Nemoguće je tačno rešiti ove jednačine, a male greške rastu sa vremenom (udvostručuju se otprilike svakih pet dana). Na osnovu sadašnjeg saznanja, ovo haotično ponašanje ograničava tačnost predviđanja na oko 14 dana, čak i ako su ulazni podaci tačni i model radi ispravno. Pored toga, parcijalne diferencijalne jednačine koje se koriste u modelu moraju biti dopunjene parametrizacijama za sunčevo zračenje, vlažne procese (oblaci i padavine), razmenu toplote, zemljište, vegetaciju, površinske vode i efekte terena. U nastojanju da se kvantifikuje velika neizvesnost svojstvena numeričkim prognozama, ansambl prognoze se koristi od 1990-ih da bi se povećalo poverenje u prognozu i pružili korisni rezultati u budućnosti nego što bi inače bilo moguće. Ovaj pristup analizira višestruke prognoze koje proizvodi jedan prediktivni model ili više modela.