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模式指的是一种可以在给定的位置和海拔高度生成未来气象信息的一种计算机程序。任何模型中都有一套称为“原始方程组”的方程组,用于预测未来的大气状态。这些方程组依据分析数据初始化,并确定变化速率。这些变化速率可以预测未来一小段时间的大气状态,每一个时间增量被称为一个时间步长。然后这些方程组被用于新的大气状态,得到新的变化速率,新的变化速率接着被用于预测再往后的大气状态。<ref>{{cite book|last=Pielke|first=Roger A.|title=Mesoscale Meteorological Modeling|year=2002|publisher=[[Academic Press]]|isbn=978-0-12-554766-6|pages=48–49}}</ref>不断推进时间步,直到方程组的解到达了想要的预测时间。模式内时间步长的选择与计算网格间距有关,需要确保数值稳定性。<ref>{{cite book|last=Pielke|first=Roger A.|title=Mesoscale Meteorological Modeling|year=2002|publisher=[[Academic Press]]|isbn=978-0-12-554766-6|pages=285–287}}</ref>全球模式的时间步长约为数十分钟,<ref>{{cite book|url=https://books.google.com/books?id=JZikIbXzipwC&pg=PA131|page=132|title=Computational Science – ICCS 2005: 5th International Conference, Atlanta, GA, USA, May 22–25, 2005, Proceedings, Part 1|author=Sunderam, V. S. |author2=G. Dick van Albada |author3=Peter M. A. Sloot |author4=J. J. Dongarra|year=2005|publisher=Springer|isbn=978-3-540-26032-5}}</ref>而区域模式则为1到4分钟。<ref>{{cite book|url=https://books.google.com/books?id=UV6PnF2z5_wC&pg=PA276|page=276|title=Developments in teracomputing: proceedings of the ninth ECMWF Workshop on the Use of High Performance Computing in Meteorology|author=Zwieflhofer, Walter |author2=Norbert Kreitz |author3=European Centre for Medium Range Weather Forecasts|year=2001|publisher=World Scientific|isbn=978-981-02-4761-4}}</ref>全球模式预测时段各有不同。UKMET联合模式可预测未来6天,<ref name="models" />欧洲中心的中程天气预测模式 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts model可预测未来10天,<ref>{{cite book|url=https://books.google.com/books?id=fhW5oDv3EPsC&pg=PA474|page=480|author=Holton, James R.|title=An introduction to dynamic meteorology, Volume 1|year=2004|publisher=Academic Press|isbn=978-0-12-354015-7}}</ref>而环境建模中心 Environmental Modeling Center的全球预测系统模式 Global Forest System model可以预测未来16天。<ref>{{cite book|url=https://books.google.com/books?id=mTZvR3R6YdkC&pg=PA121|page=121|title=Famine early warning systems and remote sensing data|author=Brown, Molly E.|publisher=Springer|year=2008|isbn=978-3-540-75367-4}}</ref>
 
模式指的是一种可以在给定的位置和海拔高度生成未来气象信息的一种计算机程序。任何模型中都有一套称为“原始方程组”的方程组,用于预测未来的大气状态。这些方程组依据分析数据初始化,并确定变化速率。这些变化速率可以预测未来一小段时间的大气状态,每一个时间增量被称为一个时间步长。然后这些方程组被用于新的大气状态,得到新的变化速率,新的变化速率接着被用于预测再往后的大气状态。<ref>{{cite book|last=Pielke|first=Roger A.|title=Mesoscale Meteorological Modeling|year=2002|publisher=[[Academic Press]]|isbn=978-0-12-554766-6|pages=48–49}}</ref>不断推进时间步,直到方程组的解到达了想要的预测时间。模式内时间步长的选择与计算网格间距有关,需要确保数值稳定性。<ref>{{cite book|last=Pielke|first=Roger A.|title=Mesoscale Meteorological Modeling|year=2002|publisher=[[Academic Press]]|isbn=978-0-12-554766-6|pages=285–287}}</ref>全球模式的时间步长约为数十分钟,<ref>{{cite book|url=https://books.google.com/books?id=JZikIbXzipwC&pg=PA131|page=132|title=Computational Science – ICCS 2005: 5th International Conference, Atlanta, GA, USA, May 22–25, 2005, Proceedings, Part 1|author=Sunderam, V. S. |author2=G. Dick van Albada |author3=Peter M. A. Sloot |author4=J. J. Dongarra|year=2005|publisher=Springer|isbn=978-3-540-26032-5}}</ref>而区域模式则为1到4分钟。<ref>{{cite book|url=https://books.google.com/books?id=UV6PnF2z5_wC&pg=PA276|page=276|title=Developments in teracomputing: proceedings of the ninth ECMWF Workshop on the Use of High Performance Computing in Meteorology|author=Zwieflhofer, Walter |author2=Norbert Kreitz |author3=European Centre for Medium Range Weather Forecasts|year=2001|publisher=World Scientific|isbn=978-981-02-4761-4}}</ref>全球模式预测时段各有不同。UKMET联合模式可预测未来6天,<ref name="models" />欧洲中心的中程天气预测模式 European Centre for Medium-Range Weather Forecasts model可预测未来10天,<ref>{{cite book|url=https://books.google.com/books?id=fhW5oDv3EPsC&pg=PA474|page=480|author=Holton, James R.|title=An introduction to dynamic meteorology, Volume 1|year=2004|publisher=Academic Press|isbn=978-0-12-354015-7}}</ref>而环境建模中心 Environmental Modeling Center的全球预测系统模式 Global Forest System model可以预测未来16天。<ref>{{cite book|url=https://books.google.com/books?id=mTZvR3R6YdkC&pg=PA121|page=121|title=Famine early warning systems and remote sensing data|author=Brown, Molly E.|publisher=Springer|year=2008|isbn=978-3-540-75367-4}}</ref>
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The equations used are [[nonlinear system|nonlinear]] partial differential equations which are impossible to solve exactly through analytical methods,<ref name="finite">{{cite book|url=https://books.google.com/books?id=SH8R_flZBGIC&pg=PA165|title=Finite difference schemes and partial differential equations|author=Strikwerda, John C.|pages=165–170|year=2004|publisher=SIAM|isbn=978-0-89871-567-5}}</ref> with the exception of a few idealized cases.<ref>{{cite book|last=Pielke|first=Roger A.|title=Mesoscale Meteorological Modeling|year=2002|publisher=[[Academic Press]]|isbn=978-0-12-554766-6|pages=65}}</ref> Therefore, numerical methods obtain approximate solutions.  Different models use different solution methods: some global models use [[spectral method]]s for the horizontal dimensions and [[finite difference method]]s for the vertical dimension, while regional models and other global models usually use finite-difference methods in all three dimensions.<ref name="finite" />  The visual output produced by a model solution is known as a [[prognostic chart]], or ''prog''.<ref>{{cite book|author=Ahrens, C. Donald|page=244|isbn=978-0-495-11558-8|year=2008|publisher=Cengage Learning|title=Essentials of meteorology: an invitation to the atmosphere|url=https://books.google.com/books?id=2Yn29IFukbgC&pg=PA244}}</ref>
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由于使用的方程组是非线性的偏微分方程组,<ref name="finite">{{cite book|url=https://books.google.com/books?id=SH8R_flZBGIC&pg=PA165|title=Finite difference schemes and partial differential equations|author=Strikwerda, John C.|pages=165–170|year=2004|publisher=SIAM|isbn=978-0-89871-567-5}}</ref>除了少数理想情况外无法用解析方法得到准确解,<ref>{{cite book|last=Pielke|first=Roger A.|title=Mesoscale Meteorological Modeling|year=2002|publisher=[[Academic Press]]|isbn=978-0-12-554766-6|pages=65}}</ref>因此使用数值方法来获得近似解。不同的模式使用不同的求解方法:一些全球模式在水平维度使用谱方法求解,在垂直维度使用有限差分方法求解;而另一些全球模式以及区域模式则在三个维度都使用有限差分方法求解。<ref name="finite" />模式的结果可视化通常称为预测图,或简称为“prog”。<ref>{{cite book|author=Ahrens, C. Donald|page=244|isbn=978-0-495-11558-8|year=2008|publisher=Cengage Learning|title=Essentials of meteorology: an invitation to the atmosphere|url=https://books.google.com/books?id=2Yn29IFukbgC&pg=PA244}}</ref>
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【终稿】  由于使用的方程组是非线性的偏微分方程组,除了少数理想情况外无法用解析方法得到准确解,因此使用数值方法来获得近似解。不同的模式使用不同的求解方法:一些全球模式在水平维度使用谱方法求解,在垂直维度使用有限差分方法求解;而另一些全球模式以及区域模式则在三个维度都使用有限差分方法求解。模式的结果可视化通常称为预测图,或简称为“prog”。
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== Parameterization 参数化 ==
 
== Parameterization 参数化 ==
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