Alternative tuning guitar instrumental
目录:
天气预报科学每天都受到公众的关注。当预测正确时，我们很少发表评论，但是当预测错误时，我们通常会很快抱怨。我们是否有可能实现精确到小时的完美预测？
准备天气预报涉及许多步骤。它在一定时间内作为大气的全球“快照”开始其生命，映射到跨越整个地球并从地表延伸到平流层（有时更高）的三维网格点。
使用超级计算机和用物理方程描述大气行为的复杂模型，这个快照然后及时前进，产生许多兆兆字节的原始预测数据。然后由人类预报员解释数据并将其转化为向公众广播的有意义的预测。
是否在天气
预测天气是一个巨大的挑战。首先，我们试图预测一些本质上不可预测的东西。大气是一个混乱的系统 - 一个地方大气状态的微小变化随着时间的推移会产生显着的后果，这被一位科学家称为所谓的蝴蝶效应。
预测中出现的任何错误都将迅速增加，并导致更大规模的进一步错误。而且，由于我们在对大气进行建模时必须做出许多假设，因此很清楚预测误差是如何容易发展的。为了获得完美的预测，我们需要删除每一个错误。
预测技能一直在提高。现代预测肯定比超级计算机时代之前更加可靠。英国最早公布的预测可以追溯到1861年，当时皇家海军官员和敏锐的气象学家罗伯特·菲茨罗伊开始在“泰晤士报”上发布预测。
他的方法包括使用来自少数地点的观测图来绘制天气图，并根据过去图表相似时的天气演变情况做出预测。但他的预测往往是错误的，媒体通常很快批评。
20世纪50年代超级计算机被引入预测社区时，取得了巨大的飞跃。第一个计算机模型比现在简单得多，只预测一个间距超过750公里的网格上的一个变量。
这项工作为现代预测铺平了道路，其原理仍然基于相同的方法和相同的数学，尽管今天的模型要复杂得多，并预测了更多的变量。
如今，天气预报通常包括多次运行的天气模型。运行天气中心通常运行一个全球模型，网格间距约为10km，其输出传递给在本地区域运行的更高分辨率的模型。
为了了解预测中的不确定性，许多气象中心还运行了许多并行预测，每个预测都对初始快照进行了轻微更改。这些微小的变化在预测期间增长，并使预报员估计发生事件的可能性 - 例如，下雨的几率。
预测的未来
超级计算机时代对于开发天气预报科学（以及气候预测）至关重要。现代超级计算机每秒能够执行数千万亿次计算，并且可以存储和处理数PB的数据。英国Met Office的Cray超级计算机拥有大约一百万台三星Galaxy S9智能手机的处理能力和数据存储能力。
这意味着我们拥有处理能力，能够以高分辨率运行我们的模型，并在我们的预测中包含多个变量。这也意味着我们可以在生成初始“快照”时处理更多输入数据，从而创建更准确的大气图像以开始预测。
这一进展导致了预测技能的提高。对此进行了简洁的量化 性质 Peter Bauer，Alan Thorpe和Gilbert Brunet从2015年开始研究将天气预报的进展描述为“一场静悄悄的革命”。
他们表明，现在五天预测的准确性与20年前的三天预测相当，而且每十年，我们获得了大约一天的技能。从本质上讲，今天的三天预测与十年前的两天预测一样精确。
但这种技能增长是否会持续到未来？这在一定程度上取决于我们可以用超级计算机技术取得的进展。更快的超级计算机意味着我们可以以更高的分辨率运行我们的模型并代表更多的大气过程，理论上可以进一步提高预测技能。
根据摩尔定律，自20世纪70年代以来，我们的计算能力每两年翻一番。然而，最近这种情况一直在放缓，因此可能需要其他方法来实现未来的进展，例如提高模型的计算效率。
那么我们能够以100％的准确度预测天气吗？简而言之，没有。在大气中随机运动有2×10⁴⁴（200,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000）分子 - 试图代表它们都是不可思议的。天气的混乱本质意味着只要我们必须对大气中的过程做出假设，模型就有可能产生错误。
天气建模的进展可以改善这些统计表示，并允许我们做出更现实的假设，更快的超级计算机可以让我们为我们的天气模型添加更多的细节或分辨率，但是，预测的核心是一个总是需要一些的模型假设。
然而，只要对改进这些假设进行研究，天气预报的未来就会变得光明。然而，我们有多接近完美的预测还有待观察。
本文最初发表在Jon Shonk的The Conversation上。阅读原文。