傳統(tǒng)數(shù)值天氣預(yù)報的突破與局限

20世紀(jì)中期，隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，數(shù)值天氣預(yù)報應(yīng)運而生。打個比方，假如你要制作一杯果汁，有各種水果(比如橙子、蘋果、檸檬等)，想要預(yù)測攪拌后的味道。不同水果的比例、切割方式、攪拌速度和時間都會影響最終的味道。于是，你開始做一些實驗，在這個過程中，你可以用一些“數(shù)學(xué)公式”來預(yù)測不同水果組合的味道。比如：如果增加更多的檸檬，果汁可能會更酸;如果攪拌時間長，可能會讓果汁更細(xì)膩。這個過程類似于數(shù)值天氣預(yù)報，它通過“輸入”氣象數(shù)據(jù)(就像你選擇水果的種類和數(shù)量)，并利用數(shù)學(xué)模型“預(yù)測”結(jié)果(就像預(yù)測果汁的味道)。

數(shù)值天氣預(yù)報是一種利用數(shù)學(xué)和物理公式，通過計算機模擬大氣變化來預(yù)測天氣的方法。簡單來說，數(shù)值天氣預(yù)報就像是給大氣“做數(shù)學(xué)模擬”，通過輸入當(dāng)前的天氣數(shù)據(jù)(例如氣溫、濕度、風(fēng)速等)，然后通過復(fù)雜的計算得出對未來幾小時、幾天或幾周的天氣預(yù)測。

這些模擬過程基于大氣科學(xué)中的基本物理定律，比如熱力學(xué)和流體力學(xué)原理。計算機會通過超級復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，模擬大氣中不同因素的相互作用，預(yù)測未來天氣的變化。這是天氣預(yù)報史上的一次重大突破，首次將天氣預(yù)報從經(jīng)驗性預(yù)測轉(zhuǎn)變?yōu)榛谖锢矶傻目茖W(xué)計算。

然而，傳統(tǒng)的數(shù)值天氣預(yù)報也面臨著多重挑戰(zhàn)。第一，計算資源需求巨大。美國的超級計算機頂點(Summit)的浮點運算速度峰值達(dá)每秒20億億次，這類計算機通常用于天氣預(yù)報的長期和短期模擬。在更高分辨率的天氣預(yù)報中，計算量大到甚至需要數(shù)千個處理單元同時工作，耗費數(shù)天甚至數(shù)周的計算時間。全球預(yù)報的計算需求與模擬人腦和早期宇宙的計算需求相當(dāng)。第二，預(yù)報質(zhì)量高度依賴于初始數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，但由于觀測系統(tǒng)的限制，很多地區(qū)特別是海洋、極地等區(qū)域的觀測數(shù)據(jù)都相對匱乏。第三，計算能力限制了預(yù)測的精度。為了更精確地預(yù)測天氣，我們需要更高的分辨率，這意味著天氣模型需要看得更細(xì)致，像是每個城市、每個小區(qū)域的氣溫、濕度等變化?？墒?，如果我們把模型做得太細(xì)，計算量會急劇增長。第四，小尺度物理過程的簡化處理。有很多非常細(xì)微的小尺度現(xiàn)象，比如云的形成、降水的演變等，這些過程對天氣的變化影響很大。然而，這些小尺度的物理過程非常復(fù)雜，無法完全通過計算機模擬出來。為了處理這些過程，氣象學(xué)家使用了一些簡化的“假設(shè)”方法，叫作參數(shù)化方案，來估算它們的影響。但這些簡化的方法往往過于粗糙，不能完全準(zhǔn)確地描述實際的物理過程。第五，次網(wǎng)格尺度過程的模擬困難。大氣中還有一些非常細(xì)小、局部的天氣現(xiàn)象，像是微小的雷暴或局部的風(fēng)速變化，這些現(xiàn)象發(fā)生在模型網(wǎng)格之間，大小通常小于模型的分辨率。就像你用一個大網(wǎng)去捕小魚一樣，這些小的天氣事件會被漏掉。