写于 2018-11-20 06:14:05| 2019免费彩金网站| 经济
虽然有些人可能仍然对天气预报的可靠性开玩笑,但气象学家可能会提名天气预报作为现代科学的巨大成功故事之一 - 这是许多科技领域合作的最高成就现在澳大利亚的天气预报即将到来由于新的卫星和超级计算机变得更好,我们大多数人只是理所当然地认为天气可以提前几天准确预测。通过第二天的最高和最低温度预测来衡量,超过95%的预测由澳大利亚气象局经过验证,精确到3摄氏度以内,反映了过去30年来科学,天气观测和计算能力的稳步提升但不仅仅是让最高温度达到最佳状态我们预测重要天气特征的能力在过去三十年中也有显着改善。例如,新南威尔士州最近的降雪延伸到昆士兰州东南部,我们的天气模型提前了近一周就突出显示了对黑色星期六火灾行为影响很大的风力变化事先预测了几天。这样的远见是不可能的十多年前在卫星前时代,预报员分析天气系统的能力受限于气象站的地面观测资料的可用性存在巨大的数据缺口,例如南大洋天气图表是手绘的,包括高压和低压系统和冷锋的位置高影响天气事件可以让社区大吃一惊20世纪70年代初,第一颗气象卫星极大地改变了这一点,将重要的新信息传回地球,提高了我们对南半球天气模式的认识同时,随着超级计算变得越来越便宜和越来越强大,数值模型开始重新开始对早期预报员进行完全人工分析预测模型解决了流​​体动力学和热传递的基本方程,以计算大气随时间的演变(或“天气”,换句话说)而基于此的基本公式牛顿物理学已有近一个世纪的历史,我们不得不等待计算能力的增长,将这些知识应用于天气预报随着数值预测技能进一步提高,预测者的作用不断发展,更多,更频繁,观察成为具有讽刺意味的是,现代预测技术不仅没有受到有限信息的挑战,而是在如何最好地吸收从各种观测源和模型中涌入的数TB数据。现代气象以卫星为基础,提供实时态势感知,如作为热带气旋的位置,主要来源于天气模型的主要来源o f数据来自极地轨道卫星这些卫星在地球上空约700公里处运行,大约是国际空间站高度的两倍。在这些高度,卫星观测能够提取大气的垂直横截面,揭示诸如湿度,风和温度极地轨道卫星每天只扫描地球的同一区域两次,如果你担心发展恶劣天​​气,则不够频繁对于更频繁的更新,预报员依靠地球静止轨道上的卫星在海拔高度在赤道以上35,786公里处,地球静止卫星的轨道周期与地球的旋转周期相同,卫星与地面之间实际上没有相对运动。对于天气应用,这可以连续监测卫星可见的区域,等于大约40%的地球表面来自这些卫星的云层的可见和红外图像对于mo来说是熟悉的人们,经常在电视天气公告和气象局的网站上播出去年10月,日本气象厅将35吨重的Himawari-8卫星发射到西太平洋地区以上的地球静止轨道,这是新一代的第一颗卫星先进的气象卫星 它显着提高了卫星图像的空间和时间分辨率,将空间分辨率提高到500米,并将频率增加到每十分钟,使预报员能够快速了解​​气象条件的发展情况,特别是在没有雷达覆盖的地区。主要的好处是观测雷暴形成的能力其他益处将体现在热带气旋发生的检测,使用热点算法检测和跟踪森林火灾运动,改进雾的观察,以及更快地检测和分析火山爆发从2015年9月起,来自Himawari的图像 - 8将在无线电通信局的网站上提供改善天气预报的最大贡献者之一是超级计算能力的增加该局的新型超级计算机 - 由CRAY建造,耗资7700万澳元,由联邦政府资助 - 将是最快的澳大利亚在2016年中期投入运营但是它不仅仅是升级到新硬件的情况 - 改进的预测取决于利用增加的计算能力在未来几年,无线电通信局将使用超级计算机实施下一代高分辨率天气预报模型天气预报开始现实世界中有关于预测期开始时实际发生的数据的数据 - 从各种来源收集的数据 - 包括温度,湿度,表面压力和风 - - 被称为数据同化过程中的模型。模型改进,更多数据变得可用,数据同化技术也必须更新在南半球,卫星数据可以弥补超过95%的观测数据输入预测模型最近,无线电通信局测试了新南部的原型预测模型威尔士的分辨率为15公里,每小时更新一次这种高分辨率模型可以吸收来自Hima的10分钟数据wari-8,并且允许我们捕获当前预报系统中太精细的雷暴和海风。预测模型采用所有可用的观测结果,并且基本上向前发展模拟大气以创建实际天气预报模型通过将大气层分解成小网框或单元格当前的区域模型具有12公里宽的单元格 - 太大而无法表示单个云,这些云通常为数百米。因此模型估计这些“子网格规模”过程使用物理学随着模型分辨率的提高,子网格尺度的物理学必须发展这对预测来说既是一个福音也是一个挑战。随着新卫星,超级计算机和先进科学的出现,公众可以期待未来十年天气预报服务的阶段性变化可以预期对于正在发生的天气事件的近实时信息的改进,以及改进预测的交付时间可以帮助我们应对恶劣天气的预警,响应和恢复工作与技术的所有进步一样,无法预测一些新的服务机会,因为它们与通信和技术的进步有关,

作者:左丘挚去