ApplicationsAir quality modelingAir

Applications
Air quality modeling
Air quality forecasting attempts to predict when the concentrations of pollutants will attain levels that are hazardous to public health. The concentration of pollutants in the atmosphere is determined by their transport, or mean velocity of movement through the atmosphere, their diffusion, chemical transformation, and ground deposition. In addition to pollutant source and terrain information, these models require data about the state of the fluid flow in the atmosphere to determine its transport and diffusion. Meteorological conditions such as thermal inversions can prevent surface air from rising, trapping pollutants near the surface, which makes accurate forecasts of such events crucial for air quality modeling. Urban air quality models require a very fine computational mesh, requiring the use of high-resolution mesoscale weather models; in spite of this, the quality of numerical weather guidance is the main uncertainty in air quality forecasts.
Climate modeling
A General Circulation Model (GCM) is a mathematical model that can be used in computer simulations of the global circulation of a planetary atmosphere or ocean. An atmospheric general circulation model (AGCM) is essentially the same as a global numerical weather prediction model, and some (such as the one used in the UK Unified Model) can be configured for both short-term weather forecasts and longer-term climate predictions. Along with sea ice and land-surface components, AGCMs and oceanic GCMs (OGCM) are key components of global climate models, and are widely applied for understanding the climate and projecting climate change. For aspects of climate change, a range of man-made chemical emission scenarios can be fed into the climate models to see how an enhanced greenhouse effect would modify the Earth's climate. Versions designed for climate applications with time scales of decades to centuries were originally created in 1969 by Syukuro Manabe and Kirk Bryan at the Geophysical Fluid Dynamics Laboratory in Princeton, New Jersey. When run for multiple decades, computational limitations mean that the models must use a coarse grid that leaves smaller-scale interactions unresolved.
Ocean surface modeling
The transfer of energy between the wind blowing over the surface of an ocean and the ocean's upper layer is an important element in wave dynamics. The spectral wave transport equation is used to describe the change in wave spectrum over changing topography. It simulates wave generation, wave movement (propagation within a fluid), wave shoaling, refraction, energy transfer between waves, and wave dissipation. Since surface winds are the primary forcing mechanism in the spectral wave transport equation, ocean wave models use information produced by numerical weather prediction models as inputs to determine how much energy is transferred from the atmosphere into the layer at the surface of the ocean. Along with dissipation of energy through whitecaps and resonance between waves, surface winds from numerical weather models allow for more accurate predictions of the state of the sea surface.
Tropical cyclone forecasting
Tropical cyclone forecasting also relies on data provided by numerical weather models. Three main classes of tropical cyclone guidance models exist: Statistical models are based on an analysis of storm behavior using climatology, and correlate a storm's position and date to produce a forecast that is not based on the physics of the atmosphere at the time. Dynamical models are numerical models that solve the governing equations of fluid flow in the atmosphere; they are based on the same principles as other limited-area numerical weather prediction models but may include special computational techniques such as refined spatial domains that move along with the cyclone. Models that use elements of both approaches are called statistical-dynamical models.
In 1978, the first hurricane-tracking model based on atmospheric dynamics—the movable fine-mesh (MFM) model—began operating. Within the field of tropical cyclone track forecasting, despite the ever-improving dynamical model guidance which occurred with increased computational power, it was not until the 1980s when numerical weather prediction showed skill, and until the 1990s when it consistently outperformed statistical or simple dynamical models. Predictions of the intensity of a tropical cyclone based on numerical weather prediction continue to be a challenge, since statistical methods continue to show higher skill over dynamical guidance.

Kết quả (Việt) 1:

Ứng dụngMáy chất lượng mô hìnhMáy chất lượng dự báo cố gắng dự đoán khi nồng độ các chất ô nhiễm sẽ đạt được mức độ nguy hiểm đến sức khỏe cộng đồng. Nồng độ các chất ô nhiễm trong khí quyển được xác định bằng phương tiện giao thông của họ, hoặc có nghĩa là vận tốc của chuyển động qua bầu khí quyển, phổ biến, biến đổi hóa học của họ, và đất lắng đọng. Ngoài các chất gây ô nhiễm thông tin nguồn và địa hình, các mô hình này đòi hỏi các dữ liệu về tình trạng của dòng chảy chất lỏng trong bầu không khí để xác định các phương tiện giao thông và phổ biến của nó. Các điều kiện khí tượng như inversions nhiệt có thể ngăn chặn bề mặt máy từ tăng, các chất ô nhiễm bẫy gần bề mặt, làm cho dự báo chính xác của các sự kiện quan trọng cho máy chất lượng mô hình. Đô thị máy chất lượng mô hình yêu cầu một tính toán lưới rất tốt đẹp, đòi hỏi phải sử dụng các mô hình thời tiết mesoscale độ phân giải cao; mặc dù vậy, chất lượng của hướng dẫn số thời tiết là sự không chắc chắn chính ở máy chất lượng dự báo.Mô hình khí hậuMột mô hình lưu thông nói chung (GCM) là một mô hình toán học có thể được sử dụng trong mô phỏng máy tính toàn cầu lưu thông khí quyển hành tinh hoặc đại dương. Một mô hình lưu thông khí quyển nói chung (AGCM) về cơ bản là giống như một mô hình dự báo thời tiết toàn cầu số, và một số (chẳng hạn như một được sử dụng trong mô hình thống nhất Vương Quốc Anh) có thể được cấu hình cho dự báo thời tiết ngắn hạn và dài hạn khí hậu dự đoán. Cùng với các lớp băng trên biển và các thành phần bề mặt đất, AGCMs đại dương GCMs (OGCM) là thành phần chính của mô hình khí hậu toàn cầu và được áp dụng rộng rãi để tìm hiểu về khí hậu và quy hoạch thay đổi khí hậu. Đối với các khía cạnh của biến đổi khí hậu, một loạt các kịch bản phát thải hóa học nhân tạo có thể được đưa vào các mô hình khí hậu để xem làm thế nào một hiệu ứng nhà kính nâng cao sẽ thay đổi khí hậu của trái đất. Phiên bản được thiết kế cho các ứng dụng khí hậu với thời gian quy mô của thập kỷ qua nhiều thế kỷ đã được ban đầu được tạo ra vào năm 1969 của Syukuro Manabe và Kirk Bryan các địa vật lý động lực học chất lỏng tại Phòng thí nghiệm ở Princeton, New Jersey. Khi chạy trong nhiều thập kỷ, tính toán hạn chế có nghĩa là các mô hình phải sử dụng một mạng lưới thô lại quy mô nhỏ hơn tương tác chưa được giải quyết.Mô hình hóa bề mặt đại dươngViệc chuyển giao năng lượng giữa gió thổi trên bề mặt của một đại dương và lớp trên của đại dương là một yếu tố quan trọng trong làn sóng dynamics. Phương trình vận tải quang phổ sóng được sử dụng để mô tả sự thay đổi trong quang phổ của sóng trong thay đổi địa hình. Nó mô phỏng thế hệ wave, wave phong trào (tuyên truyền trong một chất lỏng), wave shoaling, khúc xạ, năng lượng chuyển giao giữa các làn sóng và làn sóng tản. Kể từ khi cơn gió bề mặt cơ chế buộc chính trong phương trình vận tải quang phổ sóng, các mô hình sóng biển sử dụng thông tin được sản xuất bởi các mô hình dự báo số thời tiết là yếu tố đầu vào để xác định bao nhiêu năng lượng được chuyển giao từ không khí vào các lớp trên bề mặt đại dương. Cùng với tản năng lượng thông qua whitecaps và cộng hưởng giữa sóng, gió bề mặt từ các mô hình số thời tiết cho phép dự đoán chính xác hơn của nhà nước của bề mặt biển.Tropical cyclone dự báoTropical cyclone dự báo cũng dựa trên dữ liệu được cung cấp bởi số thời tiết mô hình. Tồn tại ba lớp chính của các cơn bão nhiệt đới hướng dẫn mô hình: mô hình thống kê được dựa trên phân tích hành vi storm sử dụng khí hậu học và tương quan vị trí và ngày để sản xuất một dự báo không dựa trên vật lý của khí quyển lúc đó một cơn bão. Động lực các mô hình là mô hình số giải quyết các phương trình quản lý của các dòng chảy chất lỏng trong khí quyển; chúng được dựa trên nguyên tắc giống như các mô hình dự báo thời tiết khu vực giới hạn số khác nhưng có thể bao gồm kỹ thuật tính toán đặc biệt như tinh chế các tên miền không gian di chuyển cùng với cơn bão. Mô hình sử dụng các yếu tố của cả hai phương pháp tiếp cận ở đây được gọi là mô hình thống kê động lực. Năm 1978, các mô hình theo dõi bão đầu tiên dựa trên không khí động lực học-mô hình di động Mỹ-lưới (MFM) — bắt đầu hoạt động. Trong lĩnh vực của cơn bão nhiệt đới theo dõi dự báo, mặc dù bao giờ nâng cao động lực mẫu hướng dẫn mà xảy ra với gia tăng sức mạnh tính toán, đó là không phải cho đến những năm 1980 khi số thời tiết dự báo cho thấy kỹ năng, và cho đến thập niên 1990 khi nó một cách nhất quán tốt hơn thống kê hoặc đơn giản mô hình động lực. Dự đoán của các cường độ của một cơn bão nhiệt đới dựa trên số thời tiết dự báo tiếp tục là một thách thức, vì phương pháp thống kê tiếp tục hiển thị các kỹ năng cao hơn trong động lực hướng dẫn.

Kết quả (Việt) 2:

Ứng dụng
mô hình chất lượng không khí
dự báo chất lượng không khí cố gắng tiên đoán khi nồng độ các chất ô nhiễm sẽ đạt được mức độ có hại cho sức khỏe cộng đồng. Nồng độ các chất ô nhiễm trong bầu khí quyển được xác định bằng phương tiện giao thông của họ, hoặc có nghĩa là vận tốc của chuyển động thông qua không khí, khuếch tán của họ, biến đổi hóa học, và lắng đọng xuống đất. Ngoài nguồn gây ô nhiễm và thông tin địa hình, các mô hình này đòi hỏi dữ liệu về trạng thái của dòng chảy chất lỏng trong khí quyển để xác định phương tiện giao thông và phổ biến của nó. Điều kiện khí tượng như đảo nhiệt có thể ngăn chặn không khí bề mặt từ tăng, bẫy các chất ô nhiễm gần bề mặt, làm cho dự báo chính xác của sự kiện đó rất quan trọng đối với mô hình chất lượng không khí. Mô hình chất lượng không khí đô thị đòi hỏi một lưới tính toán rất tốt, đòi hỏi việc sử dụng các mô hình mesoscale thời tiết có độ phân giải cao; bất chấp điều này, chất lượng của hướng dẫn thời tiết số là sự không chắc chắn chính trong dự báo chất lượng không khí.
Khí hậu người mẫu
Một mô hình lưu thông chung (GCM) là một mô hình toán học có thể được sử dụng trong mô phỏng máy tính của lưu thông toàn cầu của một bầu không khí hành tinh hoặc đại dương . Một không khí mô hình lưu thông nói chung (AGCM) về cơ bản giống như một số mô hình dự báo thời tiết toàn cầu, và một số (chẳng hạn như một được sử dụng ở Anh Unified Model) có thể được cấu hình cho cả dự báo thời tiết ngắn hạn và dự đoán khí hậu dài hạn . Cùng với băng biển và các thành phần đất bề mặt, AGCMs và GCM đại dương (OGCM) là thành phần chính của các mô hình khí hậu toàn cầu, và được áp dụng rộng rãi cho sự hiểu biết khí hậu và chiếu biến đổi khí hậu. Đối với các khía cạnh của biến đổi khí hậu, một loạt các kịch bản phát thải hóa học nhân tạo có thể được đưa vào các mô hình khí hậu để xem làm thế nào một hiệu ứng nhà kính tăng cường sẽ sửa đổi khí hậu của Trái đất. Các phiên bản được thiết kế cho các ứng dụng khí hậu với quy mô thời gian của thập kỷ đến hàng thế kỷ đã được ban đầu được tạo ra vào năm 1969 bởi Syukuro Manabe và Kirk Bryan tại Phòng thí nghiệm Fluid Dynamics Geophysical ở Princeton, New Jersey. Khi chạy trong nhiều thập kỷ qua, những hạn chế tính toán có nghĩa là các mô hình phải sử dụng một lưới thô mà lá tương tác quy mô nhỏ hơn chưa được giải quyết.
Dương bề mặt mô hình
Việc chuyển giao năng lượng giữa gió thổi trên bề mặt của đại dương và lớp trên của đại dương là một điều quan trọng phần tử trong động sóng. Phương trình vận chuyển sóng quang phổ được sử dụng để mô tả sự thay đổi trong phổ sóng qua việc thay đổi địa hình. Nó mô phỏng hệ sóng, chuyển động sóng (tuyên truyền trong một chất lỏng), sóng shoaling, khúc xạ, truyền năng lượng giữa sóng, và tản sóng. Kể từ gió bề mặt là cơ chế buộc chính trong phương trình vận chuyển sóng quang phổ, các mô hình sóng biển sử dụng thông tin được sản xuất bởi các mô hình dự báo thời tiết số liệu đầu vào để xác định có bao nhiêu năng lượng được truyền từ không khí vào các lớp ở bề mặt của đại dương. Cùng với tản năng lượng thông qua Whitecaps và cộng hưởng giữa sóng, gió bề mặt từ các mô hình thời tiết số cho phép cho những dự đoán chính xác hơn về tình trạng của bề mặt nước biển.
Lốc xoáy nhiệt đới dự báo
dự báo cơn bão nhiệt đới cũng dựa trên dữ liệu được cung cấp bởi các mô hình thời tiết số. Ba lớp chính của mô hình hướng dẫn lốc xoáy nhiệt đới tồn tại: các mô hình thống kê này được dựa trên sự phân tích hành vi của bão bằng khí hậu, và tương quan vị trí của một cơn bão và ngày để sản xuất một dự báo không dựa trên vật lý của không khí tại thời điểm đó. Mô hình động học là mô hình số để giải quyết các phương trình điều chỉnh của dòng chảy chất lỏng trong khí quyển; chúng được dựa trên cùng một nguyên tắc như các mô hình dự báo thời tiết số giới hạn khu vực khác nhưng có thể bao gồm các kỹ thuật tính toán đặc biệt như các lĩnh vực không gian tinh tế mà di chuyển cùng với những cơn bão. Mô hình sử dụng các yếu tố của cả hai phương pháp này được gọi là mô hình thống kê-động học.
Năm 1978, mô hình bão theo dõi đầu tiên dựa trên khí quyển động-movable tinh lưới (MFM) mô hình bắt đầu hoạt động. Trong lĩnh vực dự báo bão theo dõi nhiệt đới, mặc dù các hướng dẫn mô hình động học ngày càng hoàn thiện diễn ra với sự gia tăng sức mạnh tính toán, nhưng phải đến những năm 1980 khi số dự báo thời tiết cho thấy kỹ năng, và cho đến những năm 1990 khi nó luôn vượt trội so với mô hình động học thống kê hoặc đơn giản . Dự đoán của các cường độ của một cơn bão nhiệt đới dựa trên số dự báo thời tiết tiếp tục là một thách thức, vì phương pháp thống kê tiếp tục thể hiện kỹ năng cao hơn so với hướng dẫn động học.

Kết quả (Việt) 3:

Ứng dụng.Mô hình chất lượng không khí.Chất lượng không khí dự đoán cố dự đoán khi nồng độ của chất ô nhiễm sẽ đạt được mức độ độc hại với sức khoẻ cộng đồng.Ở nồng độ của chất ô nhiễm trong không khí là bởi họ được di chuyển, hoặc chuyển động trung bình tốc độ khuếch tán qua bầu khí quyển, họ đã biến đổi, hóa chất, và lắng đọng dưới mặt đất.Ngoại trừ ô nhiễm nguồn thông tin và địa hình, những mô hình cần dữ liệu về tình trạng của các dòng chảy của chất lỏng trong khí quyển, để chắc chắn nó vận chuyển và phân tán.Điều kiện thời tiết nóng như đổ có thể ngăn cản không khí bề mặt tăng lên gần bề mặt, bổ tập contaminants, điều đó làm cho chất lượng không khí của sự dự đoán chính xác a key.Thành phố cần một mô hình chất lượng không khí rất tốt tính toán lưới, cần sử dụng độ phân giải cao quy mô của thời tiết, mặc dù vậy, số lượng chất lượng dự báo thời tiết khí chính là dự đoán không chắc chắn.Mô phỏng khí hậuMô hình lưu thông khí quyển (GCM) là một mô hình toán học, có thể được dùng để nghiên cứu các hành tinh khí quyển hay hải lưu thông máy tính mô phỏng.Chế độ bầu không khí lưu thông (AGCM) về cơ bản là giống như một giá trị toàn cầu dự báo thời tiết độ, một số (như sử dụng mô hình thống nhất nước Anh) có thể cấu hình cho dự báo thời tiết khí hậu trong ngắn hạn và dài hạn dự đoán.Cùng với biển và đất liền và biển tạo thành một bề mặt, một GCMs (OGCM) là một phần rất quan trọng của mô hình khí hậu toàn cầu về khí hậu và rộng, và được sử dụng để dự đoán sự thay đổi khí hậu.Đối với khí hậu thay đổi cách, một loạt người tình huống có thể bị thiêu trong khí thải hóa chất vào trong một mô hình khí hậu, để tăng cường hiệu ứng nhà kính sẽ làm thay đổi khí hậu Trái đất.Ứng dụng được thiết kế cho khí hậu có hàng chục năm của thế kỷ trước ở quy mô thời gian trên phiên bản năm 1969 bởi Syukuro Manabe và Kirk Bryan trong địa vật lý, thủy động lực học, phòng thí nghiệm ở Princeton, New Jersey.Khi chạy. Mấy chục năm, tính toán giới hạn có nghĩa là người mẫu phải sử dụng một khó khăn như lưới, để lại nhỏ hơn kích thước của tương tác không được giải quyết.Bề mặt đại dương làm mẫuỞ biển và đại dương trên bề mặt của năng lượng sóng gió giữa chuyển động học là một trong những yếu tố quan trọng.Phương trình sóng quang phổ của giao thông vận tải là dùng để miêu tả sự thay đổi của địa hình thay đổi sóng quang phổ.Nó đã mô phỏng sóng, chuyển động của sóng (trong chất lỏng của tín hiệu sóng lan truyền trong), biến dạng, khúc giữa, sóng năng lượng chuyển và nổi sóng.Do gió bề mặt chủ yếu là cơ chế ép Quang phổ của phương trình sóng giao thông vận tải, sóng sử dụng giá trị của mô hình dự báo thời tiết như nhập tạo ra mô hình thông tin, để xác định có bao nhiêu năng lượng được chuyển đến lớp trong không khí ở bề mặt đại dương.Với sự cộng hưởng giữa Brownsea qua sóng gió và năng lượng giảm bớt, mặt đất từ bề mặt đại dương giá trị thời tiết cho phép trạng thái chính xác hơn dự đoán.Dự báo bão nhiệt đớiXoáy thuận nhiệt đới dự báo thời tiết cũng phụ thuộc vào mô hình giá trị cung cấp dữ liệu.Với sự hướng dẫn của xoáy thuận nhiệt đới tồn tại chế độ ba loại chính: mô hình thống kê dựa trên hành vi khí hậu, sử dụng phân tích cơn bão, và vị trí của cơn bão và ngày, tạo ra một bầu không khí lúc đó là dự đoán, dựa trên vật lý liên quan.Dynamic model numerical models, giải phương trình điều khiển của chất lỏng chảy vào trong khí quyển; họ là dựa trên nguyên tắc tương tự như những giá trị dự báo thời tiết khu vực hạn chế độ đặc biệt có thể bao gồm công nghệ máy tính, như ông không gian dọc theo miền, với gió lốc.Sử dụng hai loại phương pháp mô hình của các yếu tố được gọi là mô hình động lực học thống kê.Năm 1978, dựa trên động lực khí quyển chuyển động vải lưới đầu tiên của bão theo chế độ mẫu (MFM) bắt đầu hoạt động.Dự đoán trong vòng xoáy thuận nhiệt đới lĩnh vực đường, mặc dù tiếp tục hoàn thiện mô hình động hướng dẫn và tăng tính toán khả năng xảy ra, cho đến thập niên 1980 ở giá trị dự báo thời tiết hiện kĩ năng, và cho đến thập niên 90, khi nó tiếp tục chạy thắng hay đơn giản là động lực học mẫu thống kê.Dự báo thời tiết dựa trên các giá trị của xoáy thuận nhiệt đới mạnh dự báo vẫn là một thách thức, vì phương pháp thống kê tiếp tục thể hiện kỹ năng cao hơn, dẫn động.