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수치적 기상예보의 역사

History of numerical weather prediction
무어 전기공학대학의 ENIAC 주 조작반

수치기상예측 역사는 수년에 걸쳐 기후와 미래의 해수 상태를 예측하기 위한 대기와 바다의 수학적 모델에 입력된 현재의 기상조건(수치기상예측 과정)이 어떻게 변화했는지를 고찰한다.1920년대에 처음 수동으로 시도했지만, 컴퓨터와 컴퓨터 시뮬레이션이 등장하고 나서야 계산 시간은 예측 기간 자체보다 적게 단축되었다.ENIAC는 1950년에 컴퓨터를 통해 최초의 예측을 작성하기 위해 사용되었고, 수년 동안 더 강력한 컴퓨터가 초기 데이터셋의 크기를 증가시킬 뿐만 아니라 동작 방정식의 더 복잡한 버전을 포함하는데 사용되어 왔다.글로벌 예측 모델의 발전은 첫 번째 기후 모델로 이어졌다.제한된 지역(지역) 모델의 개발은 1970년대와 1980년대에 열대성 사이클론의 궤적과 대기예측의 발전을 촉진시켰다.

대기역학을 기반으로 한 예측모델의 출력에는 지반 부근의 보정이 필요하기 때문에 개별 예측점(로케이션)에 대한 모델출력통계(MOS)가 1970년대와 1980년대에 개발되었다.MOS는 통계적 기법을 적용하여 가장 최근의 표면 관측과 예측 지점의 기후학으로 동적 모델의 출력을 사후 처리한다.이 기법은 모델 편향뿐만 아니라 모델 분해능에 대해서도 교정할 수 있다.슈퍼컴퓨터의 파워가 증가하더라도 관측치의 밀도와 품질은 예측을 계산하는 데 사용되는 부분 미분방정식혼돈과 함께 5일에 두 배씩 오류를 발생시키기 때문에 수치 기상 모델의 예측 능력은 향후 약 2주까지 확장될 뿐이다.1990년대 이후 모델 앙상블 예측의 사용은 예측 불확실성을 정의하고 일기 예보를 다른 방법보다 더 먼 미래로 확장하는 데 도움이 된다.

배경

19세기 말까지만 해도 기상 예측은 전적으로 주관적이고 경험적 규칙에 근거한 것으로, 기상 과정 뒤의 물리적 메커니즘에 대한 이해는 제한적일 뿐이었다.1901년 미국 기상국의 설립자인 클리블랜드 아베는 대기는 전세기에 연구되었던 열역학수역학 원리와 동일한 원리에 의해 지배된다고 제안했다.[1]1904년 빌헬름 비에르크네스는 모델 기반의 기상 예보를 위한 2단계 절차를 도출했다.먼저, 초기 조건을 생성하기 위한 데이터를 처리하기 위해 진단 단계를 사용하며, 초기 가치 문제를 해결하는 예측 단계에 의해 시간 내에 진전된다.[2]그는 또한 주어진 지점에서의 대기 상태를 규정하는 일곱 가지 변수, 즉 압력, 온도, 밀도, 습도, 그리고 유속 벡터의 세 가지 성분을 확인했다.비에르크네스는 질량 연속성, 운동량 보존, 열역학 제1법칙제2법칙, 이상적인 기체 법칙에 기초한 방정식을 수치적 방법을 통해 미래의 대기 상태를 추정할 수 있다고 지적했다.[3]열역학 제2법칙을 제외하고,[2] 이러한 방정식은 오늘날의 기상 모델에 사용되는 원시 방정식의 기초를 형성한다.[4]

1922년 루이스 프라이 리처드슨은 날씨를 수치적으로 예측하는 첫 번째 시도를 발표했다.리처드슨 주지사는 비에르크네스의 원시 방정식의 정수적 변형을 이용해 중부 유럽 2개 지점의 대기 상태에 대한 6시간 예측을 수작업으로 작성했으며,[2] 이를 위해 최소 6주가 걸렸다.[3]그의 예측은 표면 압력의 변화가 145밀리바(4.3inHg)로, 두 차례나 크기가 부정확한 비현실적인 값이 될 것이라고 계산했다.이 큰 오류는 그의 분석에서 초기 조건으로 사용된 압력장과 풍속장의 불균형에 의해 야기되었다.[2]

첫 번째 성공적인 수치 예측은 1950년 미국의 기상학자 줄 샤니(Jule Charney)가 이끄는 팀에 의해 ENIAC 디지털 컴퓨터를 사용하여 수행되었다.팀은 필립 톰슨, 래리 게이츠, 노르웨이의 기상학자 라그나르 피외르토프트, 응용 수학자 존 폰 노이만, 컴퓨터 프로그래머 클라라 단 폰 노이만, M. H. 프랑켈, 제롬 나미아스, 존 C 등이다.프리만 주니어, 프랜시스 라이히데르퍼, 조지 플래츠먼, 조지프 스마고린스키.[5][6][7]그들은 대기권 500밀리바 (15inHg) 압력 표면의 지오포텐셜 높이를 계산하여 대기권의 단일 층에 걸쳐 바오티방성 복티시티 방정식을 해결하는 것을 기초로 한 단순한 형태의 대기 역학을 사용했다.[8]이 단순화는 컴퓨터 시간과 메모리에 대한 수요를 크게 줄여서, 계산은 당시의 비교적 원시적인 컴퓨터에서 수행될 수 있었다.[9]1950년 ENIAC의 첫 일기예보 소식이 리처드슨에게 전해졌을 때, 그는 그 결과가 "엄청난 과학적 진보"라고 말했다.[2]24시간 예보를 위한 첫 번째 계산은 ENIAC가 생산하는데 거의 24시간이 걸렸지만,[2] Charney의 그룹은 그 시간의 대부분이 "수동 작업"에 사용되었다고 언급했고, 일기 예보가 곧 실현되기를 희망했다.[8]

수치 기상 예측 모델에서 500mbargeoptential 높이 예측의 예.오메가 블록도 보여준다.

영국에서는 F에 의해 기상청 최초의 수치 기상예보가 완료되었다.1952년 존 소여의 지도 아래 H. 부시비와 마비스 힌두교도.이러한 실험 예측은 260km의 격자간격인 12 × 8 그리드를 사용하여 생성되었으며, 1시간의 시간 단계였으며, 캠브리지 대학EDSAC 컴퓨터와 J. 라이온스와 Co.가 개발한 LEO 컴퓨터에서 24시간 예측을 위해 4시간의 계산 시간이 필요했다.이러한 초기 실험에 따라, 작업은 맨체스터 대학 전기공학부페란티 마크 1 컴퓨터로 옮겨졌고 1959년에 메트 오피스에 'Meteor'로 알려진 페란티 머큐리 컴퓨터가 설치되었다.[10]

초년

1954년 9월 칼 구스타프 로스비는 스톡홀름에서 국제 기상학자 집단을 소집해 바ottious 방정식을 바탕으로 최초의 작전 예보(즉, 실용적 사용을 위한 일상적인 예측)를 작성했다.[11]미국의 작전 수치 기상 예보는 1955년 미 공군, 해군, 기상국의 합동 프로젝트인 합동 수치 기상 예측 부대(JNWPU)에 의해 시작되었다.[12]JNWPU 모델은 원래 3단 바otious 모델이었는데, 샤르니가 개발하기도 했다.[13]그것은 북반구의 대기를 모형화했을 뿐이다.[14]1956년 JNWPU는 톰슨과 게이츠가 개발한 2단 열방성 모델로 전환했다.[13]그 주요 가정은 서 모 트로픽 모델에 의해 만들어지는 동안에 열 바람의 크기를 바꿀 수도 있지만 그 방향 height에 관련해서 대기 중에서 경압 그들 사이의 500mb(15inHg)이나 1000mb(30inHg)지오 퍼텐셜 고도의 표면과 평균 열 바람을 사용해 모의 실험할 작업을 변경하지 않는다는 것이다.[15][16]그러나 열등방성 모델이 보여준 낮은 기술 때문에 JNWPU는 1958년 단층 바등방성 모델로 되돌아갔다.[2]일본 기상청은 1959년에 운영 수치 기상 예보를 시작한 세 번째 기관이 되었다.[17]1969년 호주의 기상국이 남반구 일부 지역에 대해 내린 최초의 실시간 예측도 단층 바ottibility 모델에 근거한 것이었다.[18]

이후 모델들은 대기 역학 및 열역학에서 더 완전한 방정식을 사용했다.1959년 칼 하이네스 힌켈만은 리처드슨의 실패 이후 37년 만에 처음으로 합리적인 원시 방정식 예측을 내놓았다.힌켈만은 초기화 중에 숫자 모델에서 작은 진동을 제거함으로써 그렇게 했다.1966년 서독과 미국은 원시적 등가모델을 바탕으로 운영예측을 하기 시작했고, 1972년 영국, 1977년 호주가 그 뒤를 이었다.[2][18]원시 방정식 모델에 나중에 추가함으로써 다른 기상 현상에 대한 추가적인 통찰이 가능해졌다.미국에서는 1967년에 원시 방정식 모델에 태양 복사 영향이 추가되었고, 1968년에 습기 효과와 잠열이 추가되었으며, 1971년에 대류에 대한 비로부터의 피드백 효과가 통합되었다.3년 뒤 첫 글로벌 전망 모델이 나왔다.[13]해빙은 1971년부터 예측 모델에서 초기화가 시작되었다.[19]모델 초기화에 해수면 온도를 포함시키기 위한 노력은 1972년 태평양의 높은 위도의 날씨를 조절하는 그것의 역할 때문에 시작되었다.[20]

글로벌 예측 모델

모델은 물리학, 유체 운동, 화학의 법칙에 근거한 미분 방정식의 시스템을 사용하고, 행성을 3D 격자로 나누는 좌표계를 사용한다.바람, 열전달, 방사선, 상대습도, 표면수문학을 각 격자 내에서 계산하고 인접 지점과의 상호작용을 평가한다.

지구 예보 모델은 지구 대류권 전체의 날씨를 초기화하고 예측하는 기상 예측 모델이다.주어진 장소와 고도에서 미래 시간을 위한 기상 정보를 생산하는 컴퓨터 프로그램이다.어떤 현대적 모형 안에든 대기의 미래 상태를 예측하는 데 사용되는 원시 방정식이라고 알려진 일련의 방정식이 있다.[21]이러한 방정식은 이상적인 가스 법칙과 함께 시간을 통해 대기의 밀도, 압력잠재적 온도 스칼라 장유속 벡터 장을 진화하는 데 사용된다.오염물질 및 기타 에어로졸에 대한 추가 운송 방정식은 일부 원시 등가 고해상도 모델에도 포함되어 있다.[22]사용되는 방정식은 몇 가지 이상화된 경우를 제외하고는 분석 방법을 통해 정확하게 해결할 수 없는 비선형 부분 미분방정식이다.[23][24]따라서 수치적 방법은 대략적인 해결책을 얻는다.다른 모델들은 서로 다른 솔루션 방법을 사용한다: 일부 글로벌 모델과 거의 모든 지역 모델은 3개의 공간 차원 모두에 대해 유한 차이 방법을 사용하는 반면, 다른 글로벌 모델과 소수의 지역 모델은 수직의 수평 치수 및 유한 차이 방법에 대해 스펙트럼 방법을 사용한다.[23]

국립기상센터의 지구 스펙트럼 모델은 1980년 8월 중에 도입되었다.[14]유럽 중거리 기상 예보 센터 모델은 1985년 5월 1일에 첫 선을 보였다.[25]영국 메트 오피스는 1980년대 후반부터 그들의 글로벌 모델을 운영해 왔으며,[26] 1999년 중반에 3D-Var 데이터 동화 계획을 추가했다.[27]캐나다 기상 센터는 1991년부터 글로벌 모델을 운영하고 있다.[28]미국은 1987년부터 2000년까지 중첩 그리드 모델(NGM)을 운영했으며, 일부 기능은 2009년까지 지속되었다.2000년과 2002년 사이에 환경 모델링 센터는 더 짧은 범위 예측을 위한 항공(AVN) 모델과 더 긴 시간 범위에서 중간 범위 예측(MRF) 모델을 운영했다.이 기간 동안 AVN 모델은 예측 기간이 끝날 때까지 연장되어 MRF의 필요성이 없어져 교체되었다.2002년 말, AVN 모델은 GFS(Global Forecast System)로 이름이 바뀌었다.[29]독일 기상국은 2002년부터 6각형 이코사면 격자를 이용해 지구 정수 모델인 GME를 운영하고 있다.[30]GFS는 결국 2010년대 중반 잘린 고드름에 GME가 격자무늬처럼 고정된 플로우-팔로우-팔로우-팔로우-볼륨 아이코사헤드랄 모델(FIM)으로 대체될 예정이다.

글로벌 기후 모델

1956년, 노먼 A. 필립스는 대류권의 월별, 계절별 패턴을 사실적으로 묘사할 수 있는 수학적 모델을 개발했는데, 이것이 최초의 성공적인 기후 모델이 되었다.[31][32]필립스의 작업에 따라, 몇몇 그룹들이 일반적인 순환 모델을 만들기 위한 작업을 시작했다.[33]해양과 대기 과정을 모두 결합한 최초의 일반 순환 기후 모델은 1960년대 후반 NOAA 지구물리학적 유체역학 연구소에서 개발되었다.[34]1980년대 초까지, 미국 국립 대기 연구 센터는 지역사회 대기 모델을 개발했다. 이 모델은 2000년대까지 지속적으로 개선되었다.[35]1986년에는 토양과 식물의 형태를 초기화하고 모형화하기 위한 노력이 시작되어 보다 현실적인 예측이 가능해졌다.예를 들어, Ocean-Land 대기 연구 센터(COLA) 모델은 미국 중부 전역의 농작물 및 식물 유형의 잘못된 매개변수로 인해 2–4 °C(4–7 °F)의 따뜻한 온도 편향과 낮은 강수 편향을 보였다.[36]해들리 기후 예측 센터와 리서치해드CM3 모델과 같은 결합 해양-대기권 기후 모델이 현재 기후 변화 연구의 입력 자료로 사용되고 있다.[33]중력파의 중요성은 1980년대 중반까지 이들 모델 내에서 무시되었다.이제 중력파는 광범위한 스펙트럼으로 인해 통합이 복잡하지만 지역 및 지구 규모의 순환을 적절히 시뮬레이션하기 위해 지구 기후 모델 내에서 필요하다.[37]기후 시스템 모델(CSM)은 1994년 1월 국립 대기 연구 센터에서 개발되었다.[38]

제한된 영역 모형

모델의 수평 영역은 지구 전체를 덮고 있거나, 지구의 일부만을 덮고 있는 지역이다.지역 모델(Limited Area Model 또는 LAM이라고도 함)은 글로벌 모델보다 더 미세한(또는 더 작은) 그리드 간격을 사용할 수 있다.이용 가능한 계산 자원은 전 세계에 퍼지는 대신 특정 영역에 집중된다.이를 통해 지역 모델들은 지구 모델의 더 강한 그리드에 나타낼 수 없는 명백하게 더 작은 규모의 기상 현상을 해결할 수 있다.지역 모델은 지역 모델 도메인 외부의 시스템이 그 영역으로 이동할 수 있도록 하기 위해 그들의 영역 가장자리의 초기 조건에 글로벌 모델을 사용한다.지역 모델 내의 불확실성과 오류는 지역 모델 자체로 인한 오류뿐만 아니라 지역 모델의 가장자리 경계 조건에 사용되는 글로벌 모델에 의해 도입된다.[39]

미국에서는 1971년 첫 운영 지역 모델인 LFM(Limited Area Fine-mesh) 모델이 도입되었다.[13]그것의 개발은 1986년에 중단되거나 동결되었다.NGM은 1987년에 첫 선을 보였으며 미국의 모델 출력 통계를 작성하는 데도 사용되었다.[40]개발은 1991년에 동결되었다.ETA 모델은 1993년에[14] 미국을 위해 구현되었고 2006년에 NAM으로 업그레이드되었다.미국은 또한 단거리 및 고해상도 애플리케이션을 위해 RUC를 대체한 Rapid Refresh(2012년 RUC를 대체함)를 제공하며, Rapid Refresh와 NAM은 동일한 프레임워크인 WRF에 구축되어 있다.메테오-프랑스는 1995년부터 ECMWF 글로벌 모델을 기반으로 프랑스에 대한 액션 드 레허슈 페티테 에첼 그란데 에첼레(ALADIN) 메소스케일 모델을 운영하고 있다.[41]1996년 7월 기상국은 한계지역 예측 시스템(LAPS)을 시행하였다.[42]캐나다 지역 유한 요소 모델(RFE)은 1986년 4월 22일부터 운영되기 시작했다.[43]1997년 2월 24일 캐나다 지구환경 멀티스케일 모델(GEM) 메소스케일 모델이 그 뒤를 이었다.[41]

독일기상청은 1999년에 고해상도 지역모델(HRM)을 개발했는데, 이 모델은 운영 및 연구 기상학계 내에서 광범위하게 운영되며 정수학적 가정으로 운영된다.[44]남극 메소스케일 예측 시스템(AMPS)은 미국 남극 프로그램에 의해 2000년에 최남단 대륙을 위해 개발되었다.[45]독일 비수체형 로칼모델 for 유럽(LME)은 2002년부터 운영되어 왔으며, 2005년 9월 28일 영역 증대가 가동되었다.[46]일본 기상청은 2004년 9월부터 고해상도 비수력 메소스케일 모델을 운영하고 있다.[47]

대기질 모델

부력이 있는 가우스 대기오염물질 분산 플룸의 가시화

대기오염 확산에 관한 기술 문헌은 상당히 광범위하며 1930년대와 그 이전으로 거슬러 올라간다.초기 대기 오염 물질 플룸 분산 방정식 중 하나는 보산켓과 피어슨에 의해 도출되었다.[48]그들의 방정식은 가우스 분포를 가정하지도 않았고 오염 물질 플룸의 지반 반사 효과를 포함하지도 않았다.Graham Sutton 경은 1947년에 대기오염 물질 플룸 확산 방정식을 도출했는데, 플룸의 수직 및 횡풍 분산을 위한 가우스 분포의 가정과 플룸의 지반 반사 효과를 포함했다.[49]엄격한 환경 관리 규제의 출현에 의해 제공된 자극 하에서, 1960년대 후반과 오늘날 사이에 대기 오염 물질 플룸 분산 계산의 사용이 엄청나게 증가했다.대기오염물질 배출량 산출을 계산하기 위한 컴퓨터 프로그램들이 그 기간 동안 개발되었고 그것들은 "대기 확산 모델"이라고 불렸다.이러한 모델의 기본은 가우스 분산 모델링연속, 부력 대기 오염 플럼에 대한 완전한 방정식이었다. 가우스 대기 오염 물질 분산 방정식은 지면 위 오염 물질 플룸의 중심선 높이인 H의 입력을 필요로 하며, H는 Hs 합계(오염 물질 매실의 실제 물리적 높이)이다.e의 배출원 포인트)와 ΔH(플룸의 부력에 의한 플룸 상승).

ΔH를 결정하기 위해, 1960년대 후반에서 2000년대 초반 사이에 개발된 대부분의 공기 확산 모델은 "브릭스 방정식"이라고 알려진 것을 사용했다. G. A. 브릭스 는 1965년에 처음으로 플럼 상승 관측치와 비교를 발표했다.[50]1968년, 유럽의 깨끗한 공기와 물의 보존이 후원한 심포지엄에서 그는 당시 문헌에서 구할 수 있었던 많은 플룸 상승 모델들을 비교했다.[51]같은 해 브릭스도 플룸 상승 모델의 비교분석을 다루는 슬레이드가[52] 편집한 간행물 부분을 썼다.그것은 1969년에 플룸 상승 문학 전체에 대한 그의 고전적인 비판적 검토가 뒤따랐고,[53] 그는 "브릭스 방정식"으로 널리 알려지게 된 플룸 상승 방정식 세트를 제안했다.그 후 브릭스는 1971년과 1972년에 1969년 플룸 상승 방정식을 수정했다.[54][55]

대기오염산성비의 영향에 대한 지역예측 모델인 어반 에어헤드 모델은 1970년 미국의 한 민간기업이 개발했다.이 모델의 개발은 환경보호청에 의해 인수되었고 1970년대 중후반 지역의 대기오염 연구 결과를 이용하여 개선되었다.캘리포니아에서 개발된 이 모델은 1980년대에 북미, 유럽, 아시아의 다른 지역에서 사용되었다.[56]커뮤니티 멀티스케일 공기질 모델(CMAQ)은 2004년부터 NAM 메소스케일 모델과 연계해 미국 에서 운영하는 오픈소스 공기질 모델이다.[57][58]캐나다 최초의 운영 공기질 모델인 캐나다 반구 및 지역 오존과 NOx 시스템(Canadian Belocity Ozone and Regional Ozon and NOx System, CRANCYOS)은 2001년부터 운영되기 시작했다.2009년 11월 GEM-MACH(Global Environmental Multiscale – Modeling Air Quality and Chemistry) 모델로 대체되었다.[59]

열대성 사이클론 모델

상단: 허리케인 리타 트랙의 WRF 모델 시뮬레이션.아래쪽:NHC 멀티모델 앙상블 전망 확산

1972년 동안 대륙붕을 따라 폭풍이 급증할 것으로 예측하는 첫 번째 모델이 개발되었는데, 이 모델은 허리케인으로부터 오는 서지의 진폭을 나열하는 특별 프로그램이라고 알려져 있다.Special Programme)으로 알려져 있다.[60]1978년, 대기 역학을 기반으로 한 최초의 허리케인 추적 모델인 이동식 미세 메시(MFM) 모델이 작동하기 시작했다.[13]열대 사이클론 트랙 예측 분야에서는 계산력이 증가하면서 발생하는 역동적인 모델 지침에도 불구하고, 수치적 기상 예측이 기술을 보인 것은 1980년대 10년이 되어서였고, 통계적 또는 단순한 역동적 모델을 지속적으로 능가한 1990년대까지였다.[61]1980년대 초에는 수증기, 적외선, 가시 위성사진에서 인공위성이 파생한 바람을 동화시켜 열대성 사이클론 선로 예측을 향상시킨 것이 발견되었다.[62]지구물리학적 유체역학연구소(GFDL) 허리케인 모델은 1973년부터 1980년대 중반까지 연구 목적으로 사용되었다.허리케인 예측에 기술을 발휘할 수 있을 것으로 판단되자, 다년간의 전환은 1995년 국립 기상청에서 사용할 수 있는 운영 모델로 연구 모델을 전환했다.[63]

허리케인 기상 연구예측(HWRF) 모델은 기상 연구예측(WRF) 모델의 전문 버전으로 열대성 사이클론의 선로와 강도예측하는 데 사용된다. 모델은 국립해양대기청(NOAA), 미국 해군연구소, 로드아일랜드 대학, 플로리다 주립대학교가 개발했다.[64]2007년에 가동되었다.[65]궤도 예측의 개선에도 불구하고, 통계적 기상 예측에 근거한 열대성 사이클론의 강도에 대한 예측은 역학적 지침보다 더 높은 기술을 계속해서 보여주기 때문에 계속 난제가 되고 있다.[66]

오션 모델

최초의 해양파 모델은 1960년대와 1970년대에 개발되었다.이 모델들은 파동 발생과 저평가된 파동 상호작용에서 바람의 역할을 과대평가하는 경향이 있었다.파동이 서로 상호작용하는 방법에 관한 지식의 부족, 최대 파고에 관한 가정 및 컴퓨터 전력의 부족은 모델의 성능을 제한했다.1968년, 1969년, 1973년에 실험이 이루어진 후, 지구 대기에서 유입된 바람의 가중치는 예측에서 더 정확하게 측정되었다.1980년대에 2세대 모델이 개발되었지만, 열대성 사이클론 내와 같이 급변하는 풍장에 의해 야기되는 풍파(일명 풍파)를 현실적으로 모형화하거나 묘사할 수 없었다.이 때문에 1988년부터 3세대 파도 모델이 개발되었다.[67][68]

이 3세대 모델 내에서 스펙트럼파수송 방정식은 변화하는 지형에 대한 파형 스펙트럼의 변화를 설명하기 위해 사용된다.파동 생성, 파동 이동(액체 내 프로포즈), 파동 밀어내기, 굴절, 파동 간 에너지 전달, 파동 분산 등을 시뮬레이션한다.[69]표면 바람은 스펙트럼파수송 방정식의 일차적 강제력 메커니즘이므로, 해양파형 모델은 수치 기상 예측 모델에 의해 생성된 정보를 입력물로 사용하여 대기에서 해양 표면의 층으로 얼마나 많은 에너지가 전달되는지를 결정한다.화이트캡을 통한 에너지 소산과 파도 간 공명, 수치 기상 모델에서 나오는 표면 바람은 해면 상태를 보다 정확하게 예측할 수 있다.[70]

모델 출력 통계량

대기 역학 방정식에 기초한 예측 모델은 지반 근처의 기상 조건을 완벽하게 결정하지 못하기 때문에, 이 문제를 해결하기 위해 통계적 보정이 개발되었다.통계 모델은 수치 기상 모델, 표면 관측, 특정 위치의 기후 조건에 의해 생성된 3차원 장을 기반으로 만들어졌다.이러한 통계 모델은 집합적으로 모델 출력 통계(MOS)라고 불리며,[71] 1976년까지 기상청이 날씨 예측 모델을 위해 개발했다.[72]미 공군은 1983년까지 역동적인 기상 모델을 바탕으로 자체 MOS 세트를 개발했다.[73]

앙상블

1963년 에드워드 로렌츠에 의해 제안된 바와 같이, 관련된 유동 역학 방정식의 혼란스러운 특성 때문에, 어떤 기술로도 대기 상태를 예측하는 것은, 2주 이상 전에 이루어진 장기 예측이 불가능하다.수치 모델에 주어진 온도, 바람 또는 기타 초기 입력의 극히 작은 오류는 5일마다 증폭되고 두 배가 될 것이다.[74]더욱이, 기존의 관측 네트워크는 공간적, 시간적 분해능이 제한되어 있다(예를 들어 태평양과 같은 큰 수역에 걸쳐). 이는 대기의 진정한 초기 상태에 불확실성을 도입한다.모델 초기화의 초기 불확실성을 판단하기 위해 리우빌 방정식이라고 알려진 일련의 방정식이 존재하지만, 이 방정식은 슈퍼컴퓨터를 사용하더라도 실시간으로 실행하기에는 너무 복잡하다.[75]이러한 불확실성은 예측 모델 정확도를 향후 약 6일로 제한한다.[76]

에드워드 엡스타인은 1969년 내재된 불확실성으로 인해 하나의 예측 주행을 통해 대기가 완전히 설명될 수 없음을 인식하고 대기 상태에 대한 수단과 분산을 생성하는 확률론적 동적 모델을 제안했다.[77]이러한 몬테카를로 시뮬레이션이 기술을 보여준 반면, 1974년 세실 레이스는 앙상블 확률 분포가 대기 중 확률 분포의 대표적인 표본일 때만 적절한 예측을 도출했다고 밝혔다.[78]1992년이 되어서야 유럽 중거리 일기 예보 센터, 캐나다 기상 센터,[79] 국립 환경 예측 센터앙상블 예보를 준비하기 시작했다.ECMWF 모델인 앙상블 예측 시스템은 단수 벡터를 사용하여 초기 확률 밀도를 시뮬레이션하고,[80] NCEP 앙상블인 글로벌 앙상블 예측 시스템은 벡터 사육이라는 기술을 사용한다.[81][82]

참고 항목

참조

  1. ^ Abbe, Cleveland (December 1901). "The Physical Basis of Long-Range Weather Forecasts" (PDF). Monthly Weather Review. 29 (12): 551–61. Bibcode:1901MWRv...29..551A. doi:10.1175/1520-0493(1901)29[551c:TPBOLW]2.0.CO;2. Retrieved 2010-12-23.
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