Numerical weather prediction (NWP)

Numerical weather prediction (NWP) uses mathematical models of the atmosphere and oceans to predict the weather based on current weather conditions. Though first attempted in the 1920s, it was not until the advent of computer simulationin the 1950s that numerical weather predictions produced realistic results. A number of global and regional forecast models are run in different countries worldwide, using current weather observations relayed from radio sondes, weather satellites and other observing systems as inputs.
Mathematical models based on the same physical principles can be used to generate either short-term weather forecasts or longer-term climate predictions; the latter are widely applied for understanding and projecting climate change. The improvements made to regional models have allowed for significant improvements in tropical cyclone track and air qualityforecasts; however, atmospheric models perform poorly at handling processes that occur in a relatively constricted area, such as wildfires.
Manipulating the vast datasets and performing the complex calculations necessary to modern numerical weather prediction requires some of the most powerful supercomputers in the world. Even with the increasing power of supercomputers, the forecast skill of numerical weather models extends to only about six days. Factors affecting the accuracy of numerical predictions include the density and quality of observations used as input to the forecasts, along with deficiencies in the numerical models themselves. Post-processing techniques such as model output statistics (MOS) have been developed to improve the handling of errors in numerical predictions.
A more fundamental problem lies in the chaotic nature of the partial differential equations that govern the atmosphere. It is impossible to solve these equations exactly, and small errors grow with time (doubling about every five days). Present understanding is that this chaotic behavior limits accurate forecasts to about 14 days even with perfectly accurate input data and a flawless model. In addition, the partial differential equations used in the model need to be supplemented with parameterizations for solar radiation, moist processes (clouds and precipitation), heat exchange, soil, vegetation, surface water, and the effects of terrain. In an effort to quantify the large amount of inherent uncertainty remaining in numerical predictions, ensemble forecasts have been used since the 1990s to help gauge the confidence in the forecast, and to obtain useful results farther into the future than otherwise possible. This approach analyzes multiple forecasts created with an individual forecast model or multiple models.

Kết quả (Việt) 1:

Dự báo thời tiết số (NWP) sử dụng các mô hình toán học của khí quyển và đại dương để dự đoán thời tiết dựa vào điều kiện thời tiết hiện tại. Mặc dù lần đầu tiên đã cố gắng trong thập niên 1920, nó đã không cho đến khi sự ra đời của máy tính simulationin vào những năm 1950 là số thời tiết dự báo kết quả thực tế. Một số mô hình dự báo khu vực và toàn cầu đang chạy các quốc gia khác nhau trên toàn thế giới, bằng cách sử dụng hiện tại thời tiết quan sát được chuyển tiếp từ đài phát thanh sondes, vệ tinh thời tiết và hệ thống quan sát khác như đầu vào.Mô hình toán học dựa trên cùng một nguyên tắc vật lý có thể được sử dụng để tạo ra các dự báo thời tiết ngắn hạn hoặc dài hạn khí hậu dự đoán; sau này được áp dụng rộng rãi cho sự hiểu biết và quy hoạch thay đổi khí hậu. Những cải tiến được thực hiện cho khu vực các mô hình đã cho phép cho các cải tiến đáng kể trong cơn bão nhiệt đới theo dõi và máy qualityforecasts; Tuy nhiên, các mô hình khí quyển thực hiện kém tại xử lý các quá trình xảy ra trong một khu vực tương đối chế hơn, chẳng hạn như cháy rừng.Thao tác datasets rộng lớn và thực hiện các tính toán phức tạp cần thiết để dự đoán thời tiết số hiện đại đòi hỏi một số các siêu máy tính mạnh nhất trên thế giới. Ngay cả với sức mạnh ngày càng tăng của siêu máy tính, kỹ năng dự báo thời tiết số mô hình kéo dài chỉ khoảng 6 ngày. Yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của dự báo số bao gồm mật độ và chất lượng của các quan sát được sử dụng như là đầu vào cho các dự báo, cùng với sự thiếu hụt trong mô hình số mình. Sau khi xử lý kỹ thuật như mô hình đầu ra thống kê (MOS) đã được phát triển để cải thiện xử lý các sai sót trong số dự đoán.Một vấn đề cơ bản hơn nằm trong sự hỗn loạn của phương trình vi phân phần phối khí quyển. Nó không thể giải quyết các phương trình chính xác, và lỗi nhỏ phát triển theo thời gian (tăng gấp đôi về mỗi năm ngày). Sự hiểu biết hiện nay là hành vi hỗn loạn này giới hạn chính xác dự báo đến khoảng 14 ngày thậm chí với dữ liệu đầu vào hoàn toàn chính xác và một mô hình hoàn hảo. Ngoài ra, phương trình vi phân riêng phần được sử dụng trong mô hình cần được bổ sung với parameterizations cho bức xạ mặt trời, quá trình ẩm (đám mây và mưa), trao đổi nhiệt, đất, thảm thực vật, mặt nước và những ảnh hưởng của địa hình. Trong một nỗ lực để định lượng lượng lớn vốn có sự không chắc chắn còn lại trong số các dự đoán, dự báo toàn bộ đã được sử dụng từ những năm 1990 để giúp đo lường sự tự tin trong dự báo, và để có được kết quả hữu ích xa hơn trong tương lai hơn nếu không có thể. Cách tiếp cận này phân tích nhiều dự đoán tạo ra với một mô hình dự báo cá nhân hoặc nhiều mô hình.

Kết quả (Việt) 2:

Số dự báo thời tiết (NWP) sử dụng mô hình toán học của khí quyển và đại dương để dự đoán thời tiết dựa vào điều kiện thời tiết hiện tại. Mặc dù lần đầu tiên cố gắng trong những năm 1920, nó đã không được cho đến khi sự ra đời của máy tính simulationin những năm 1950, số dự báo thời tiết những kết quả thực tế. Một số mô hình dự báo toàn cầu và khu vực đang chạy ở các nước khác nhau trên toàn thế giới, sử dụng quan sát thời tiết hiện tại chuyển tiếp từ máy đo radio, vệ tinh thời tiết và hệ thống quan sát khác như đầu vào.
Mô hình toán học dựa trên các nguyên tắc vật lý có thể được sử dụng để tạo ra hoặc ngắn hạn dự báo thời tiết hoặc dự đoán khí hậu dài hạn; sau này được áp dụng rộng rãi cho sự hiểu biết và dự biến đổi khí hậu. Những cải tiến thực hiện để mô hình khu vực đã cho phép cải thiện đáng kể theo dõi lốc xoáy và không khí qualityforecasts nhiệt đới; Tuy nhiên, mô hình khí quyển hoạt động kém lúc xử lý các quá trình xảy ra trong một khu vực tương đối thắt, chẳng hạn như cháy rừng.
Thao tác với các tập dữ liệu lớn và thực hiện các tính toán phức tạp cần thiết để tính toán dự báo thời tiết hiện đại đòi hỏi một số các siêu máy tính mạnh nhất thế giới. Ngay cả với sức mạnh ngày càng tăng của các siêu máy tính, dự báo khả năng của các mô hình thời tiết số kéo dài chỉ khoảng sáu ngày. Các yếu tố ảnh hưởng đến tính chính xác của các dự đoán số bao gồm mật độ và chất lượng của các quan sát sử dụng làm đầu vào cho dự báo, cùng với thiếu sót trong các mô hình số mình. Các kỹ thuật xử lý như thống kê mô hình đầu ra (MOS) đã được phát triển để cải thiện việc xử lý các sai sót trong dự đoán số.
Một vấn đề cơ bản hơn nằm trong bản chất hỗn độn của các phương trình vi phân từng phần phối khí quyển. Nó là không thể giải quyết các phương trình chính xác, và các lỗi nhỏ phát triển với thời gian (tăng gấp đôi về mỗi năm ngày). Sự hiểu biết hiện nay là hành vi hỗn loạn này giới hạn dự báo chính xác đến khoảng 14 ngày ngay cả khi dữ liệu đầu vào hoàn toàn chính xác và một mô hình hoàn mỹ. Ngoài ra, các phương trình vi phân từng phần được sử dụng trong các mô hình cần phải được bổ sung tham số cho bức xạ mặt trời, quá trình ẩm (mây và mưa), trao đổi nhiệt, đất, thực vật, nước bề mặt, và những ảnh hưởng của địa hình. Trong một nỗ lực để định lượng số lượng lớn của sự không chắc chắn cố hữu còn lại trong dự đoán số, dự báo quần thể đã được sử dụng từ những năm 1990 để giúp đánh giá sự tự tin trong việc dự báo, và để có được kết quả hữu ích xa hơn vào tương lai hơn nếu không có thể. Cách tiếp cận này phân tích nhiều dự báo được tạo ra với một mô hình dự báo cá nhân hoặc nhiều mô hình.

Kết quả (Việt) 3:

Giá trị dự báo thời tiết (NWP) sử dụng mô hình toán học đối với bầu khí quyển và đại dương dựa trên tình hình hiện tại dự đoán thời tiết thời tiết.Mặc dù lần đầu tiên thử vào thập niên 20 cho đến khi máy tính mô phỏng, dự báo thời tiết tạo ra giá trị thập niên 50 đến kết quả thực tế.Một số khu vực trên thế giới và mô hình hoạt động trên khắp thế giới. Dự đoán là ở các nước khác, sử dụng quan sát thời tiết hiện tại tiếp sóng radio radiosonde, vệ tinh thời tiết khi quan sát nhập vào hệ thống.Dựa trên cùng một nguyên lý vật lý toán học có thể được dùng để tạo ra một mô hình dự báo thời tiết khí hậu trong thời gian ngắn hay dài hạn dự đoán, sau này được áp dụng rộng rãi với dự đoán về sự thay đổi khí hậu.Với mô hình khu vực cải tiến cho phép trong xoáy thuận nhiệt đới qualityforecasts đường và không khí được cải thiện đáng kể; tuy nhiên, mô hình xử lý khí quyển ở trong một khu vực tương đối hẹp quá trình xảy ra, làm nghèo, như ngọn lửa hoang dã.Điều khiển một lượng lớn dữ liệu cần thiết, và tiến hành tính toán phức tạp, với giá trị hiện đại. Dự báo thời tiết cần một siêu máy tính mạnh nhất trên thế giới.Ngay cả với một siêu máy tính của giá trị gia tăng, thời tiết của mô hình dự đoán khả năng cũng chỉ mở rộng vào khoảng 6 ngày.Ảnh hưởng của các yếu tố, bao gồm cả giá trị dự đoán nổi tiếng thế mật độ của chất lượng và quan sát nhập như dự đoán, và giá trị của bản thân trong mô hình khuyết tật.Công nghệ xử lý như sau khi mô hình thống kê xuất (MoS) đã phát triển đến giá trị gia tăng dự báo lỗi trong xử lý.Một vấn đề nữa không nằm trong khí quyển, kiểm soát partial differential equations hỗn loạn của tự nhiên.Chính xác là giải phương trình này là không thể, và sai số nhỏ theo thời gian tăng và tăng (mỗi 5 ngày tăng gấp đôi).Hiện nay hiểu là hành vi hạn chế sự hỗn độn. Dự đoán chính xác đến khoảng 14 ngày, ngay cả khi có chính xác hoàn hảo nhập dữ liệu và một mô hình hoàn hảo.Ngoài ra, ở trong mô hình sử dụng partial differential equation cần bức xạ Mặt Trời tham số hóa, ướt (mây và mưa), quá trình trao đổi nhiệt, đất, nước, thực vật và địa hình bề mặt có ảnh hưởng.Trong một nỗ lực để định lượng không chắc chắn nhiều vốn có, giá trị thặng dư dự đoán, tập hợp dự đoán đã được sử dụng từ thế kỷ 20, kể từ đầu thập niên 90, để giúp đánh giá dự đoán Đức tin, và đạt được kết quả khả xa hơn trong tương lai, những người Có thể.Phương pháp phân tích này. Nhiều người dự đoán riêng tạo ra một mô hình hay nhiều dự đoán của mô hình.