准确,现代天气预报和气候预报的原理都是数值模型的结果。说白了,数值模式就是描述大气运动的一组方程组,通过计算机计算得出数值结果。但是这些结果并不能直接反映天气现象。相反,它反映了大气的各种变量(气压、温度、风速、降水等。),预报员或研究人员结合这些变量来预测可能的天气。有个问题需要解释一下。数值模型值有两种驱动方式。一种是输入初始变量,然后看接下来几天的变化。比如输入今天的各种气象变量(上面提到的那些),然后看看明天这些变量会是什么。这是每日天气预报的基本原则。这个预报的准确率在7-10天基本可以接受。如果超过10天,以现在的技术条件,误差会非常大,几乎和失明一样。然后有人问,气候预测,一个预测就是几个月几年,那不是更不靠谱吗?其实讲的是另一种驾驶模式,就是输入边界条件,有点傻?不是,边界条件基本上是指地形、海水温度、太阳辐射等变量。也叫外力。在这些外部强迫条件下,经过一定的时间,气候模式可以达到相应的平衡。研究人员可以通过平衡状态预测未来的气候。当然,这种气候预报不是每天的天气状况,而是更长时间尺度的气候状况。比如明年春天东北会冷还是会暖?是旱还是涝?至于哪一天出现高/低温,哪一天下大雨,就不能报道了。但是这个定性的信息已经很有用了。比如秋天,如果提前知道冬天是冷是暖,羽绒服的生产厂家就可以决定备货量(老师上课举的例子有点低,但还是挺合适的)。首先,每日天气预报的准确性随着预报时间的增加而降低,换句话说,预报时间越长,月份越不准确。相反,输入外部强迫的气候预测模式,相对于预测时间越长越准确(因为模式达到平衡状态需要时间,时间短,不一定能平衡)。中间有一个尴尬点,就是预报时间在10-30天的范围内,不允许逐日,气候预报也不允许。这就是所谓的长周期预测,这是科学研究中的一个难点。所以,每天看,差不多够看7天了。
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