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气象天气的测量和预测是怎样进行的?为什么听到气象预测会用到超算,甚至要用云计算的方式进行大规…

第一个问题,观测和测量是如何进行的。问题太大了,太难回答。

来说说为什么计算量异常巨大吧。

首先,数值天气预报模式需要通过数值方法求解一组六个方程组成的大气运动方程组。目前欧洲中长期天气预报中心(ECWMF)的预报模式采用的是半拉格朗日半隐式格式,并利用谱方法求解的。对于这部分的求解,我们称为dynamic core。我们要注意的是,简单的差分是无法做出可信的预报的,还需要考虑各种数值性质与实际相符,这些会增加计算的复杂度。

目前ECMWF的模式分辨率可以有0.25°*0.25° (8号开始预报模式已经达到0.1*0.1度, Set I – Atmospheric Model high resolution 10-day forecast (HRES) )。也就是说,一个格点差不多是16km。也就是说,这16公里中的很多东西,如对流,湍流等运动,模式无法表示。那么怎么办呢?我们就给模式加上各种参数化方案,如对流,边界层,辐射,云等等。这部分我们叫物理过程参数化。大部分的物理过程参数化的代码长度,都要比动力核心的长度要长。除此之外,为了确保预报的准确性。大气模式还往往和海洋和陆面过程耦合。

我们做一个最简单的计算,一个模式水平方向分辨率0.25*0.25度,垂直方向60层。那么我们就有至少六个(六个变量)个1440*720*60 = 6.22*10^7个数字的矩阵。我不确定EC的业务预报模式用的时间分辨率是多少(网站上每5分钟就有一组数据,不知道是否有插值。今天看到论文说时间步长为10分钟),但是为了保证模式的稳定性,更高的精确度往往也意味着更短的时间步长。

假如我们要做24小时的预报。显然,我们至少需要在24小时内让计算机对一个如此巨大的矩阵(实际上,一小时内就需要运行出24小时的预报),在每一个时次(以5分钟计,共288次),做出一系列复杂的计算。这显然对计算机的硬件性能和计算模式本身的代码质量,并行运算能力提出非常高的要求,需要用到大型机也就不足为奇了。实际上,数值模式的设计一直需要考虑数值方法的精确度和模式的运行效率的平衡。

然而,这仍然不够。由于大气是一个混沌系统,由于人类无法获得完全的大气状态,也没有能够完全地掌握大气的所有物理过程,单一模式的预报是远远不够的。

For the medium-range forecasts an ensemble of 52 individual ensemble members are created twice a day.

是的,ECMWF每天还需要做2次集合预报,共需要运算52种不同情况(可能是不同的初始条件,不同的模式或不同的边界条件)下的预报。

即使这样,资料同化过程仍然没有被计算在内。事实上,一些大气模式如WRF(同样是SISL方法)是开源的。如果题主感兴趣,可以试试看,用ECMWF的精度在自己的电脑上运行一天的预报需要多久。

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