Sejarah NWP
Para Sejarah prediksi cuaca numerik dimulai pada tahun 1920
melalui upaya Lewis Fry Richardson , yang menggunakan prosedur
awalnya dikembangkan oleh Vilhelm Bjerknes untuk memproduksi dengan
tangan perkiraan enam jam untuk keadaan atmosfer selama dua titik
di pusat Eropa , mengambil setidaknya enam minggu untuk
melakukannya. Ia tidak sampai munculnya komputer dan simulasi
komputer yang perhitungan waktu dikurangi menjadi kurang dari
periode perkiraan itu sendiri. Para ENIAC digunakan untuk membuat
prakiraan cuaca pertama melalui komputer pada tahun 1950; pada
tahun 1954, Carl Gustav-Rossby 's kelompok di Swedia dan Hidrologi
Meteorologi Institutmenggunakan model yang sama untuk menghasilkan
perkiraan operasional pertama (yaitu prediksi rutin untuk
penggunaan praktis). prediksi cuaca numerik Operasional di Amerika
Serikat mulai pada tahun 1955 di bawah Unit Prediksi Cuaca Numerik
Bersama (JNWPU), sebuah proyek bersama oleh US Air Force , Angkatan
Laut dan Biro Cuaca . Dalam 1956, Norman Phillips mengembangkan
sebuah model matematika yang realistis bisa menggambarkan pola
bulanan dan musiman di troposfer, ini menjadi pertama yang sukses
model iklim . Setelah bekerja Phillips ', beberapa kelompok mulai
bekerja untuk menciptakan model sirkulasi umum . Sirkulasi pertama
model iklim umum yang menggabungkan kedua proses kelautan dan
atmosfer dikembangkan pada akhir 1960-an di NOAA Dinamika Fluida
Geofisika Laboratorium . Seperti komputer telah menjadi lebih kuat,
ukuran data set awal telah meningkat dan model atmosfer baru telah
dikembangkan untuk mengambil keuntungan dari daya komputasi yang
tersedia menambahkan. Model-model baru termasuk proses yang lebih
fisik dalam penyederhanaan daripersamaan gerak dalam simulasi
numerik dari atmosfer. Pada tahun 1966, Jerman Barat dan Amerika
Serikat mulai memproduksi perkiraan operasional berdasarkan
primitif model persamaan , diikuti oleh Britania Raya pada tahun
1972 dan Australia pada tahun 1977. Pengembangan wilayah terbatas
(daerah) model kemajuan
1
difasilitasi dalam peramalan jejak siklon tropis sertakualitas
udara pada tahun 1970 dan 1980-an. Dengan awal tahun 1980-an model
mulai memasukkan interaksi tanah dan vegetasi dengan atmosfer, yang
menyebabkan perkiraan yang lebih realistis. Output dari modelmodel
prediksi yang didasarkan pada dinamika atmosfer tidak dapat
menyelesaikan beberapa detail cuaca dekat permukaan bumi. Dengan
demikian, hubungan statistik antara output dari model cuaca numerik
dan kondisi berikutnya di tanah dikembangkan pada 1970an dan
1980-an, yang dikenal sebagai output model statistik (MOS). Dimulai
pada 1990-an, model perkiraan ensemble telah digunakan untuk
membantu menentukan perkiraan ketidakpastian dan untuk memperluas
jendela di mana prakiraan cuaca numerik layak jauh ke masa depan
dari yang mungkin.
Inisialisasi
Cuaca pesawat pengintai, seperti ini Orion WP-3D , memberikan
data yang kemudian digunakan dalam prakiraan cuaca numerik.
Dengan demikian, gagasan prediksi cuaca numerik untuk sampel
keadaan fluida pada waktu tertentu dan menggunakan persamaan
dinamika fluida dan termodinamika untuk memperkirakan keadaan
fluida pada suatu waktu di masa depan. Proses memasukkan data
observasi ke dalam model untuk menghasilkan kondisi awal yang
disebut inisialisasi . Di darat, peta daerah tersedia di resolusi
turun ke 1 kilometer (0,6 mil) global yang digunakan untuk membantu
sirkulasi atmosfer Model dalam wilayah topografi kasar, dalam
rangka untuk lebih menggambarkan fitur seperti angin lereng bawah,
gelombang gunung dan kekeruhan terkait yang mempengaruhi matahari
yang masuk radiasi.
2
Para masukan utama dari negara-layanan berbasis cuaca pengamatan
dari perangkat (disebut radiosondes ) dalam balon cuaca yang
mengukur parameter atmosfer berbagai dan mengirimkan mereka ke
penerima tetap, serta dari satelit cuaca . Para Organisasi
Meteorologi Duniabertindak untuk standarisasi instrumentasi,
mengamati praktek-praktek dan waktu pengamatan ini di seluruh
dunia. Stasiun baik laporan per jam diMETAR laporan, atau setiap
enam jam dalam SYNOP laporan. Pengamatan ini tidak teratur spasi,
sehingga mereka diproses olehasimilasi Data dan metode analisis
yang objektif, yang melakukan kontrol kualitas dan memperoleh nilai
di lokasi yang dapat digunakan oleh algoritma matematika model.
Beberapa model global menggunakan perbedaan terbatas , di mana
dunia direpresentasikan sebagai titik diskrit pada grid jarak
teratur lintang dan bujur; model lainnya menggunakan metode
spektral yang memecahkan untuk berbagai panjang gelombang .Data
tersebut kemudian digunakan dalam model sebagai titik awal untuk
memperkirakan. Berbagai metode yang digunakan untuk mengumpulkan
data pengamatan untuk digunakan dalam model numerik. Radiosondes
meluncurkan situs dalam balon cuaca yang naik melalui troposfir dan
baik ke stratosfer . Informasi dari satelit cuaca digunakan di mana
sumber data tradisional tidak tersedia. Commerce menyediakan
laporan percontohan sepanjang rute pesawat laporan kapal dan
sepanjang rute pengiriman. Penelitian proyek menggunakan pesawat
pengintai terbang dalam dan di sekitar sistem cuaca yang menarik,
seperti siklon tropis . Reconnaissance pesawat juga terbang di atas
lautan terbuka selama musim dingin ke dalam sistem yang menyebabkan
ketidakpastian yang signifikan dalam bimbingan perkiraan, atau
diharapkan dampak tinggi dari tiga sampai tujuh hari ke depan atas
benua hilir. es Laut mulai diinisialisasi dalam perkiraan model
pada tahun 1971. Upaya untuk melibatkan suhu permukaan laut di
inisialisasi model yang dimulai pada 1972 karena perannya dalam
cuaca modulasi di lintang yang lebih tinggi dari Pasifik
3
Model Atmosfer
Sebuah bagan prognostik dari perkiraan 96-jam 850mbar tinggi
geopotential dan suhu dari Sistem Global Forecast
Sebuah model atmosfer adalah sebuah program komputer yang
menghasilkan meteorologi informasi untuk kali masa di lokasi
tertentu dan ketinggian. Dalam setiap model modern adalah satu set
persamaan, yang dikenal sebagai persamaan primitif , digunakan
untuk memprediksi masa depan negara atmosfer.
Persamaan-persamaan-bersama dengan hukum gas ideal -digunakan untuk
berevolusi densitas , tekanan , danpotensial Suhu bidang skalar dan
udara kecepatan (angin) medan vektor dari atmosfer melalui waktu.
Persamaan tambahan untuk transportasi polutan dan aerosol yang
termasuk dalam beberapa primitif-persamaan resolusi tinggi model
juga. Persamaan yang digunakan adalahnonlinear persamaan
diferensial parsial yang mustahil untuk memecahkan tepat melalui
metode analisis, dengan pengecualian beberapa kasus beberapa
diidealkan. Oleh karena itu, metode numerik mendapatkan solusi
perkiraan. Model yang berbeda menggunakan metode solusi yang
berbeda beberapa model global dan hampir semua model wilayah
menggunakan metode beda hingga untuk semua tiga dimensi spasial,
sedangkan model global lainnya dan beberapa daerah model
menggunakan metode spektral untuk dimensi horizontal dan
terbatas-perbedaan metode dalam vertikal. Persamaan-persamaan ini
diinisialisasi dari analisis data dan tingkat perubahan ditentukan.
Ini memprediksi tingkat perubahan keadaan atmosfer waktu singkat ke
depan, selisih waktu untuk prediksi ini disebut langkah waktu .
Persamaan ini kemudian diterapkan pada keadaan atmosfer baru untuk
menemukan nilai yang baru dari perubahan, dan harga ini baru
memprediksi perubahan atmosfer pada langkah waktu belum lebih jauh
ke masa
4
depan. Ini melangkah waktu diulang sampai larutan mencapai
perkiraan waktu yang diinginkan. Panjang dari langkah waktu yang
dipilih dalam model berkaitan dengan jarak antara titik-titik pada
grid komputasi, dan dipilih untuk menjaga stabilitas numerik .
langkah-langkah Waktu untuk model global berada di urutan puluhan
menit, sementara waktu langkahlangkah untuk model daerah adalah
antara menit satu dan empat. Para model global dijalankan di
berbagai kali ke masa depan. Para UKMET Bersatu Model dijalankan
enam hari ke depan, yang Pusat Eropa untuk Medium-Range Weather
Forecasts model kehabisan sampai sepuluh hari ke depan, sedangkan
Global System Forecast Model dijalankan oleh Pusat Pemodelan
Lingkungan dijalankan enam belas hari ke depan. Output visual yang
dihasilkan oleh solusi model yang dikenal sebagai grafik
prognostik, atau prog .
parametrisasi (iklim)Beberapa proses terlalu meteorologi skala
kecil atau terlalu kompleks untuk secara eksplisit dimasukkan dalam
model prediksi cuaca numerik. parameterization adalah prosedur
untuk mewakili proses ini dengan mengaitkannya dengan variabel pada
skala bahwa model menyelesaikan. Misalnya, dalam cuaca dan
gridboxes model iklim memiliki sisi yang antara 5 kilometer (3 mil)
dan 300 kilometer (200 mil) panjangnya. Tipikal awan cumulus
memiliki skala kurang dari 1 kilometer (0,6 mil), dan akan
membutuhkan grid bahkan lebih halus dari ini untuk diwakili secara
fisik oleh persamaan gerak fluida. Oleh karena itu proses yang
seperti awan wakili parameter, oleh proses berbagai kecanggihan.
Dalam model awal, jika kolom udara dalam gridbox model yang
kondisional tidak stabil (pada dasarnya, bagian bawah lebih hangat
dan lembab daripada bagian atas) dan kandungan air uap pada titik
manapun dalam kolom menjadi jenuh maka akan terbalik (yang hangat,
udara lembab akan mulai naik), dan udara dalam kolom vertikal
dicampur. Skema lebih canggih mengakui bahwa hanya beberapa bagian
dari kotak mungkin convect dan bahwa entrainment dan proses lainnya
terjadi.Cuaca model yang memiliki gridboxes dengan sisi-sisi antara
5 dan 25 kilometer (3 dan 16 mil) secara eksplisit dapat mewakili
awan konvektif, meskipun mereka perlu parameterisasi mikrofisika
awanyang terjadi pada skala yang lebih kecil. Pembentukan skala
besar ( stratus - jenis) awan yang lebih berbasis fisik, mereka
terbentuk ketika kelembaban relatif mencapai beberapa nilai yang
ditentukan. Sub-grid proses skala harus diperhitungkan. Daripada
mengasumsikan bahwa bentuk awan pada kelembaban relatif 100%,
fraksi awan dapat terkait nilai kritis kelembaban relatif kurang
dari 100%, yang mencerminkan variasi skala sub jaringan yang
terjadi di dunia nyata.
5
Jumlah radiasi matahari mencapai tanah, serta pembentukan
tetesan awan terjadi pada skala molekul, dan sehingga mereka harus
diparameterkan sebelum mereka dapat dimasukkan dalam model.seret
Atmosfer yang dihasilkan oleh pegunungan juga harus parameterized,
sebagai keterbatasan dalam resolusi elevasi kontur menghasilkan
meremehkan signifikan tarik. Metode parameterisasi juga dilakukan
untuk fluks permukaan energi antara laut dan atmosfer, dalam rangka
untuk menentukan suhu permukaan laut yang realistis dan jenis es
laut ditemukan di dekat permukaan laut. Sun sudut serta dampak dari
lapisan awan beberapa diperhitungkan. Jenis tanah, tipe vegetasi,
dan kelembaban tanah semua menentukan berapa banyak radiasi masuk
ke pemanasan dan berapa banyak kelembaban ditarik ke dalam suasana
yang berdekatan, dan dengan demikian penting untuk parameterisasi
kontribusi mereka terhadap proses ini. [Dalam model kualitas udara,
parameterizations memperhitungkan emisi atmosfer dari sumber
rekening yang relatif kecil beberapa (misalnya jalan, ladang,
pabrik) dalam grid tertentu kotak.
Domain
Sebuah salib-bagian dari atmosfer di atas dataran dengan
representasi koordinat sigma ditampilkan. Model mesoscale membagi
atmosfer secara vertikal menggunakan representasi yang sama dengan
yang ditampilkan di sini. Horizontal domain dari model adalah baik
secara global , meliputi seluruh bumi, atau daerah , yang mencakup
hanya sebagian dari Bumi. Model Daerah (juga dikenal sebagai area
terbatas model, atau lams) memungkinkan untuk penggunaan jarak yang
lebih halus daripada model jaringan global karena sumber daya
komputasi yang tersedia difokuskan pada wilayah tertentu bukannya
tersebar di dunia. Hal ini memungkinkan model regional untuk
menyelesaikan eksplisit skala kecil fenomena meteorologi yang tidak
dapat diwakili pada grid kasar model global. Model Daerah
menggunakan model global untuk menentukan kondisi di tepi dari
domain mereka untuk memungkinkan sistem dari luar domain model
regional untuk pindah ke daerah tersebut. Ketidakpastian dan
kesalahan dalam model regional diperkenalkan oleh model global yang
digunakan untuk kondisi batas dari tepi model daerah, serta
kesalahan disebabkan model daerah itu sendiri.
6
Koordinat vertikal ditangani dengan berbagai cara. Model Lewis
Fry 1922 Richardson digunakan tinggi geometris ( z ) sebagai
koordinat vertikal.Kemudian model tersubstitusi, geometris z
koordinat dengan sistem koordinat tekanan, di mana ketinggian
geopotential konstan tekanan permukaan menjadi variabel dependen ,
sangat menyederhanakan persamaan primitif. Hal ini korelasi antara
sistem koordinat dapat dibuat karena tekanan berkurang dengan
ketinggian melalui di atmosfer bumi . Model pertama digunakan untuk
perkiraan operasional, model barotropic single-layer, digunakan
koordinat tekanan tunggal pada 500 milibar (sekitar 5.500 m (18.000
ft)) tingkat, dan dengan demikian pada dasarnya dua-dimensi.
Resolusi tinggi model-juga disebut model mesoscale -seperti
Penelitian Peramalan Cuaca dan model cenderung menggunakan tekanan
normalisasi koordinat disebut sebagai koordinat sigma . Ini sistem
koordinat menerima namanya dari variabel independen digunakan untuk
skala tekanan atmosfer dengan sehubungan dengan tekanan pada
permukaan, dan dalam beberapa kasus juga dengan tekanan pada bagian
atas dari domain.
Model statistik keluaranKarena perkiraan berdasarkan model
persamaan untuk dinamika atmosfer tidak sempurna menentukan kondisi
cuaca, metode statistik telah dikembangkan untuk mencoba untuk
memperbaiki perkiraan. Model statistik yang dibuat berdasarkan pada
bidang tiga dimensi yang dihasilkan oleh model cuaca numerik,
observasi permukaan dan kondisi iklim untuk lokasi tertentu.
Model-model statistik kolektif disebut sebagai statistik Model
Output (MOS), dan dikembangkan oleh Layanan Cuaca Nasional untuk
suite mereka model peramalan cuaca di akhir 1960-an. Model
statistik keluaran berbeda dari prog sempurna teknik, yang
mengasumsikan bahwa output bimbingan prediksi cuaca numerik yang
sempurna. MOS dapat memperbaiki efek lokal yang tidak dapat
diselesaikan oleh model karena resolusi jaringan tidak cukup, serta
bias Model . Karena MOS dijalankan setelah model masing-masing
global atau regional, produksi dikenal sebagai pos-pengolahan.
Prakiraan parameter dalam MOS termasuk suhu maksimum dan minimum,
kesempatan persentase hujan dalam periode beberapa jam, jumlah
curah hujan yang diharapkan, kemungkinan bahwa curah hujan akan
dibekukan di alam, kesempatan untuk badai, berkabut dan angin
permukaan.
7
peramalan Ensemble
Cuaca Penelitian dan Forecasting Model (WRF) simulasi Badai Rita
(2005) : Penyebaran dari NHC multi-model prediksi ensemble. Pada
tahun 1963, Edward Lorenz menemukan sifat kacau dari dinamika
fluida persamaan yang terlibat dalam meramalkan cuaca. Sangat
kesalahan kecil pada suhu, angin, atau masukan awal lain yang
diberikan untuk model numerik akan memperkuat dan berlipat ganda
setiap lima hari, membuat tidak mungkin untuk jangka panjang
prakiraanyang dibuat lebih dari dua minggu di muka-untuk
memprediksi keadaan atmosfer dengan tingkat keterampilan perkiraan
. Selanjutnya, jaringan-jaringan pengamatan yang ada memiliki
cakupan miskin di beberapa daerah (misalnya, lebih dari tubuh besar
air seperti Samudra Pasifik), yang memperkenalkan ketidakpastian ke
keadaan awal sebenarnya dari atmosfer.Sementara satu set persamaan,
yang dikenal sebagai persamaan Liouville , ada untuk menentukan
ketidakpastian awal di inisialisasi model, persamaan terlalu rumit
untuk dijalankan secara real-time, bahkan dengan menggunakan
superkomputer. Model Ketidakpastian ini membatasi perkiraan akurasi
sekitar lima atau enam hari ke depan.
8
Edward Epstein diakui pada tahun 1969 bahwa atmosfer tidak dapat
sepenuhnya dijelaskan dengan perkiraan tunggal lari karena
ketidakpastian yang melekat, dan mengusulkan menggunakan ensemble
dari stokastik simulasi Monte Carlo untuk menghasilkan sarana dan
varians untuk keadaan atmosfer. Meskipun ini contoh awal dari
ensemble menunjukkan keterampilan, pada tahun 1974 Cecil Leith
menunjukkan bahwa mereka menghasilkan prakiraan yang memadai hanya
ketika ansambel distribusi probabilitas adalah sampel yang
representatif dari distribusi probabilitas di atmosfer. Sejak
1990-an, prakiraan ansambel telah digunakan secara operasional
(sebagai perkiraan rutin) untuk menjelaskan sifat stokastik proses
cuaca - yaitu, untuk menyelesaikan ketidakpastian yang melekat
mereka. Metode ini melibatkan menganalisis beberapa perkiraan yang
dibuat dengan model perkiraan individu dengan menggunakan fisik
yang berbeda parametrizations atau memvariasikan kondisi awal.
Dimulai pada 1992 dengan perkiraan ansambel disiapkan oleh Pusat
Eropa untuk Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) dan Pusat
Nasional untuk Prediksi lingkungan , Model prakiraan ansambel telah
digunakan untuk membantu menentukan perkiraan ketidakpastian dan
untuk memperluas jendela di mana prakiraan cuaca numerik layak jauh
ke masa depan dari yang mungkin. [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] Model ECMWF,
Ensemble yang Sistem Prediksi, menggunakan vektor tunggal untuk
mensimulasikan awal kepadatan probabilitas , sedangkan NCEP
ansambel, Sistem Peramalan Ensemble global, menggunakan teknik yang
dikenal sebagai perkembangbiakan vektor Dalam pendekatan model
berbasis tunggal, perkiraan ansambel biasanya dievaluasi dalam hal
rata-rata perkiraan individu mengenai satu variabel perkiraan,
serta tingkat kesepakatan antara berbagai perkiraan dalam sistem
ansambel, yang diwakili oleh penyebaran mereka secara keseluruhan.
Ensemble menyebar didiagnosis melalui alat seperti diagram spageti
, yang menunjukkan dispersi dari satu kuantitas pada grafik
prognostik untuk langkah-langkah waktu tertentu di masa depan. Alat
lain yang mana menyebar ansambel digunakan adalah meteogram , yang
menunjukkan dispersi dalam perkiraan dari satu kuantitas untuk satu
lokasi tertentu. Hal ini umum untuk ansambel penyebaran terlalu
kecil untuk memasukkan cuaca yang benar-benar terjadi, yang dapat
menyebabkan ketidakpastian peramal misdiagnosing model; . masalah
ini menjadi sangat berat untuk prakiraan cuaca sekitar sepuluh hari
sebelumnya ketika tersebar ansambel kecil dan perkiraan solusi yang
konsisten dalam menjalankan model yang ganda, peramal merasakan
lebih percaya diri dalam ansambel rata-rata, dan perkiraan pada
umumnya. Meskipun persepsi ini, sebuah hubungan yang
menyebar-keterampilan ini sering lemah atau tidak ditemukan,
sebagai menyebarkesalahan korelasi biasanya kurang dari 0,6, dan
hanya di bawah kisaran keadaan khusus
9
antara 0,6-0,7. Hubungan antara penyebaran ansambel dan
keterampilan perkiraan bervariasi secara substansial tergantung
pada faktor-faktor seperti model perkiraan dan daerah yang
meramalkan dibuat. Dengan cara yang sama bahwa perkiraan banyak
dari model tunggal dapat digunakan untuk membentuk ensemble,
beberapa model juga dapat dikombinasikan untuk menghasilkan
perkiraan ensemble. Pendekatan ini disebut multi-model peramalan
ansambel , dan telah ditunjukkan untuk meningkatkan prakiraan bila
dibandingkan dengan pendekatan model berbasis tunggal. Model dalam
ansambel multi model dapat disesuaikan untuk berbagai bias mereka,
yang adalah sebuah proses dikenal sebagai peramalan superensemble .
Jenis perkiraan secara signifikan mengurangi kesalahan dalam output
model.
pemodelan dispersi AtmosferKualitas udara peramalan mencoba
untuk memprediksi kapan konsentrasi polutan akan mencapai tingkat
yang berbahaya bagi kesehatan masyarakat. Konsentrasi polutan di
atmosfer ditentukan oleh mereka transportasi , atau rata-rata
kecepatan gerakan melalui atmosfer, mereka difusi , transformasi
kimia , dan tanah deposisi . Selain sumber pencemar dan informasi
medan, model ini memerlukan data tentang keadaan aliran fluida di
atmosfer untuk menentukan transportasi dan difusi. Meteorologi
kondisi seperti inversi termal dapat mencegah udara permukaan dari
meningkat, polusi menjebak dekat permukaan, yang membuat perkiraan
yang akurat peristiwa tersebut penting untuk udara kualitas
pemodelan. Udara perkotaan membutuhkan kualitas model mesh
komputasi yang sangat halus, yang membutuhkan penggunaan resolusi
tinggi model cuaca mesoscale;. Terlepas dari ini, kualitas
bimbingan cuaca numerik adalah ketidakpastian utama dalam perkiraan
kualitas udara
Model iklim globalModel Sirkulasi Umum (GCM) adalah sebuah model
matematis yang dapat digunakan dalam simulasi komputer sirkulasi
umum dari sebuah planet atmosfer atau laut. Sebuah model sirkulasi
atmosfer umum (AGCM) pada dasarnya sama sebagai model prediksi
cuaca numerik global yang, dan beberapa (seperti yang digunakan
dalam Model Bersatu Inggris) dapat dikonfigurasi untuk baik jangka
pendek prakiraan cuaca dan jangka panjang prediksi iklim . Seiring
dengan es laut dan tanah-permukaan komponen, AGCMs dan kelautan
GCMS (OGCM) merupakan komponen kunci dari model iklim global, dan
secara luas
10
diterapkan untuk memahami iklim dan memproyeksikan perubahan
iklim . Misalnya, mereka dapat digunakan untuk mensimulasikan El
Nino-Southern Oscillation dan studi yang pendorong pada iklim
global dan sirkulasi monsun Asia. Untuk aspek perubahan iklim,
berbagai buatan emisi kimia skenario dapat dimasukkan ke dalam
model iklim untuk melihat bagaimana sebuah ditingkatkan efek rumah
kaca akan memodifikasi iklim bumi. Versi yang dirancang untuk
aplikasi iklim dengan skala waktu puluhan tahun untuk berabad-abad
awalnya diciptakan pada tahun 1969 oleh Syukuro Manabe dan Kirk
Bryan di Laboratorium Dinamika Fluida Geofisika di Princeton, New
Jersey . Ketika berjalan selama beberapa dekade, model menggunakan
resolusi rendah, yang meninggalkan skala kecil interaksi
terselesaikan.
Permodelan permukaan samudra
NOAA Wavewatch III 120 jam perkiraan angin dan gelombang untuk
Atlantik Utara Samudera dinamika dan Model Angin gelombang Transfer
energi antara angin bertiup di atas permukaan laut dan lapisan atas
laut merupakan elemen penting dalam dinamika gelombang.
Parapersamaan gelombang spektral transportasi digunakan untuk
menjelaskan perubahan dalam spektrum gelombang lebih dari perubahan
topografi.Ini mensimulasikan gelombang generasi, gerakan gelombang
(propagasi dalam cairan), shoaling gelombang , refraksi , transfer
energi antara gelombang, dan disipasi gelombang. Karena angin
permukaan adalah mekanisme memaksa utama dalam persamaan gelombang
spektral transportasi, model gelombang laut menggunakan informasi
yang dihasilkan oleh model prediksi cuaca numerik sebagai masukan
untuk menentukan berapa banyak energi yang ditransfer dari atmosfer
ke dalam lapisan di permukaan laut. Seiring dengan disipasi energi
melalui ombakdan resonansi antara gelombang, angin permukaan
11
dari model cuaca numerik memungkinkan untuk prediksi lebih
akurat dari keadaan permukaan laut. peramalan Siklon Tropis Siklon
Tropis Model perkiraan Peramalan siklon tropis juga bergantung pada
data yang disediakan oleh model cuaca numerik. Tiga kelas utama
dari model bimbingan siklon tropis ada: Model statistik didasarkan
pada analisis perilaku badai menggunakan klimatologi, dan
berkorelasi posisi badai dan tanggal untuk menghasilkan perkiraan
yang tidak didasarkan pada fisika atmosfer pada saat itu. Model
dinamis adalah model numerik yang memecahkan persamaan yang
mengatur aliran fluida di atmosfer, mereka didasarkan pada prinsip
yang sama seperti lainnya terbatas-daerah model prediksi cuaca
numerik tetapi dapat mencakup teknik komputasi khusus seperti
domain spasial halus yang bergerak bersama dengan siklon . Model
yang menggunakan unsur-unsur dari kedua pendekatan ini disebut
statistik-model dinamis. Pada tahun 1978, yang pertama badai
pelacakan model yang didasarkan pada dinamika atmosfer -denda-mesh
bergerak (MFM) model-mulai beroperasi. Dalam bidang peramalan track
siklon tropis , meskipun bimbingan model yang pernahmeningkatkan
dinamis yang terjadi dengan meningkatkan daya komputasi, itu tidak
sampai 1980-an ketika prediksi cuaca numerik
menunjukkanketerampilan , dan sampai 1990-an ketika secara
konsisten mengungguli statistik model dinamis atau sederhana.
Prediksi intensitas siklon tropis berdasarkan prediksi cuaca
numerik terus tantangan, karena metode statistik terus menunjukkan
keterampilan yang lebih tinggi atas bimbingan dinamis.
pemodelan Wildan
Sebuah api model yang sederhana propagasi Pada skala molekul,
ada dua proses reaksi utama bersaing terlibat dalam degradasi
selulosa , atau bahan bakar kayu, kebakaran hutan . Ketika ada
jumlah rendah
12
kelembaban dalam serat selulosa, volatilisasi bahan bakar
terjadi, proses ini akan menghasilkan produk gas menengah yang
akhirnya akan menjadi sumber pembakaran . Bila kelembaban
hadir-atau ketika panas yang cukup sedang dibawa pergi dari serat,
charring terjadi.Para kinetika kimia dari kedua reaksi menunjukkan
bahwa ada titik di mana tingkat kelembaban yang rendah tingkat
pemanasan enough-and/or cukup tinggi untuk proses
pembakaran-menjadi mandiri. Akibatnya, perubahan kecepatan angin,
arah, kelembaban, suhu, atau lapse rate pada tingkat yang berbeda
dari atmosfer dapat memiliki dampak yang signifikan pada perilaku
dan pertumbuhan dari api. Karena api bertindak sebagai sumber panas
untuk aliran atmosfer, api dapat memodifikasi lokal adveksi pola,
memperkenalkan umpan balik antara api dan atmosfer. Sebuah model
dua dimensi yang disederhanakan untuk penyebaran kebakaran hutan
yang digunakan konveksi untuk mewakili efek dari angin dan daerah,
serta perpindahan panas radiasi sebagai metode yang dominan
transportasi panas menyebabkan reaksi-difusi sistem dari persamaan
diferensial parsial . Makin kompleks model model cuaca numerik
bergabung atau komputasi dinamika fluida model dengan komponen api
yang memungkinkan efek umpan balik antara api dan atmosfer untuk
diperkirakan. Kompleksitas tambahan di kelas terakhir dari model
diterjemahkan ke yang sesuai peningkatan kebutuhan daya komputer
mereka. Bahkan, pengobatan tiga-dimensi penuh dari pembakaran
melalui simulasi numerik langsung pada skala yang relevan untuk
pemodelan atmosfer saat ini tidak praktis karena biaya komputasi
yang berlebihan seperti simulasi akan membutuhkan. Model cuaca
numerik memiliki keterbatasan keterampilan perkiraan pada resolusi
spasial di bawah 1 kilometer (0,6 mil), memaksa kompleks api model
untuk parameterisasi api dalam rangka untuk menghitung bagaimana
angin akan diubah secara lokal oleh kebakaran hutan, dan
menggunakan angin yang dimodifikasi untuk menentukan Tingkat di
mana api akan menyebar secara lokal. Meskipun model seperti Los
Alamos FIRETEC 'memecahkan konsentrasi bahan bakar dan oksigen ,
grid komputasi tidak dapat cukup baik untuk menyelesaikan reaksi
pembakaran, sehingga perkiraan harus dibuat untuk distribusi
temperatur dalam setiap sel grid, serta untuk laju reaksi
pembakaran sendiri.
13
