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|description=是围绕控制大气运动的一整套原始的动力学方程所建立的数学模型

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[[File:GFS 850 MB.PNG|right|250px|thumb|~~一次850mbar处地势高度和温度的96小时预报~~]]

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'''大气模式 atmospheric model'''是围绕控制大气运动的一整套原始的动力学方程所建立的数学模型。参数化方案也是大气模式的重要组成，包括湍流扩散、辐射、湿过程（云和降水）、热交换、土壤、植被、地表水、地形的动力学效应和对流等。大多数大气模式是基于数值方法的，即将运动方程离散化。它们可以预测微尺度的现象，例如龙卷风、边界层的涡旋、流经建筑物上方的亚微尺度湍流，以及天气气流、全球气流。模式的水平区域全球性的，覆盖整个地球，也可以是区域性的（有限区域的），只覆盖部分地球。模式运行的不同类型包括正温的、正压的、流体静力学的和非流体静力学的。部分类型的模式对大气进行了一些假设，从而加长了时间步长并提高计算速度。

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'''大气模式 atmospheric model'''是围绕控制大气运动的一整套原始的动力学方程所建立的数学模型。它可以通过[[湍流]]扩散、[[辐射]]、[[湿过程]]（云和降水）、[[热交换]]、土壤、植被、地表水、地形的动力学效应和对流等的参数化来补充这些方程。大多数大气模式是基于数值方法的，即将运动方程离散化。它们可以预测微尺度的现象，例如龙卷风、边界层的涡旋、流经建筑物上方的亚微尺度湍流，以及天气气流、全球气流。模式的水平区域全球性的，覆盖整个地球，也可以是区域性的（有限区域的），只覆盖部分地球。模式运行的不同类型包括热致的、正压的、流体静力学的和非流体静力学的。部分类型的模式对大气进行了一些假设，从而加长了时间步长并提高计算速度。

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== 类型 ==

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~~由热致模式作出的主要假设是，~~[[热风]]的大小可以改变，但方向不随高度变化，因此大气的斜压性可以用500mb和1000mb的位势高度面和它们之间的平均热风来模拟。<ref>{{cite book|last= Gates|first=W. Lawrence|title=Results Of Numerical Forecasting With The Barotropic And Thermotropic Atmospheric Models|date=August 1955|publisher=Air Force Cambridge Research Laboratories|location=Hanscom Air Force Base|url=http://handle.dtic.mil/100.2/AD101943}}</ref><ref>{{cite journal |last=Thompson|first=P. D.|author2=W. Lawrence Gates|title=A Test of Numerical Prediction Methods Based on the Barotropic and Two-Parameter Baroclinic Models|journal=Journal of the Atmospheric Sciences|Journal of Meteorology| date=April 1956 |volume=13|issue=2|pages=127–141 |doi= 10.1175/1520-0469(1956)013<0127:ATONPM>2.0.CO;2 |issn=1520-0469|bibcode = 1956JAtS...13..127T |doi-access=free}}</ref>

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由正温模式作出的主要假设是，[[热风]]的大小可以改变，但方向不随高度变化，因此大气的斜压性可以用500mb和1000mb的位势高度面和它们之间的平均热风来模拟。<ref>{{cite book|last= Gates|first=W. Lawrence|title=Results Of Numerical Forecasting With The Barotropic And Thermotropic Atmospheric Models|date=August 1955|publisher=Air Force Cambridge Research Laboratories|location=Hanscom Air Force Base|url=http://handle.dtic.mil/100.2/AD101943}}</ref><ref>{{cite journal |last=Thompson|first=P. D.|author2=W. Lawrence Gates|title=A Test of Numerical Prediction Methods Based on the Barotropic and Two-Parameter Baroclinic Models|journal=Journal of the Atmospheric Sciences|Journal of Meteorology| date=April 1956 |volume=13|issue=2|pages=127–141 |doi= 10.1175/1520-0469(1956)013<0127:ATONPM>2.0.CO;2 |issn=1520-0469|bibcode = 1956JAtS...13..127T |doi-access=free}}</ref>

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==历史 ==

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[[File:Two women operating ENIAC.gif|thumb|280px|The ENIAC main control panel at the Moore School of Electrical Engineering]]

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[[File:Two women operating ENIAC.gif|thumb|280px|The ENIAC main control panel at the Moore School of Electrical Engineering|链接=Special:FilePath/Two_women_operating_ENIAC.gif]]

数值天气预报的历史起于20世纪20年代，这得益于 Lewis Fry Richardson 使用了 Vihelm Bjerknes 开发的方法的成果。<ref name="Lynch JCP">{{cite journal|last=Lynch|first=Peter|title=The origins of computer weather prediction and climate modeling|journal=Journal of Computational Physics|date=2008-03-20|volume=227|issue=7|pages=3431–44|doi= 10.1016/j.jcp.2007.02.034 |url=http://www.rsmas.miami.edu/personal/miskandarani/Courses/MPO662/Lynch,Peter/OriginsCompWF.JCP227.pdf|access-date= 2010-12-23 |bibcode=2008JCoPh.227.3431L|archive-url=https://web.archive.org/web/20100708191309/http://www.rsmas.miami.edu/personal/miskandarani/Courses/MPO662/Lynch,Peter/OriginsCompWF.JCP227.pdf|archive-date=2010-07-08|url-status=dead}}</ref><ref name="Lynch Ch1">{{cite book|last=Lynch |first= Peter |title=The Emergence of Numerical Weather Prediction|year=2006|publisher=Cambridge University Press|isbn=978-0-521-85729-1|pages=1–27 |chapter= Weather Prediction by Numerical Process}}</ref>直到计算机和计算机模拟时代的到来，计算时间才降低到少于被预测时段。ENIAC 在1950年发明了第一台计算机预测系统，<ref name="Charney 1950">{{cite journal|last1= Charney|first1=Jule|last2=Fjörtoft|first2=Ragnar|last3=von Neumann|first3=John|title=Numerical Integration of the Barotropic Vorticity Equation|journal= Tellus|date=November 1950|volume=2|issue=4|doi=10.3402/tellusa.v2i4.8607|bibcode= 1950TellA...2..237C |pages=237–254|doi-access=free}}</ref><ref>{{cite book|title=Storm Watchers|page=[https://archive.org/details/stormwatcherstur00cox_df1/page/208 208]|year=2002|author=Cox, John D.|publisher=John Wiley & Sons, Inc.|isbn=978-0-471-38108-2|url=https://archive.org/details/stormwatcherstur00cox_df1/page/208}}</ref>之后功能更强大的计算机增加了初始数据集的规模，并包含了更复杂的运动方程的版本。<ref name="Harper BAMS">{{cite journal|last=Harper|first=Kristine|author2=Uccellini, Louis W.|author3= Kalnay, Eugenia|author4= Carey, Kenneth|author5= Morone, Lauren|title=2007: 50th Anniversary of Operational Numerical Weather Prediction|journal=Bulletin of the American Meteorological Society|date=May 2007|volume=88|issue=5|pages=639–650|doi=10.1175/BAMS-88-5-639 |bibcode=2007BAMS...88..639H |doi-access=free}}</ref>1966年，西德和美国开始根据原始方程模式制作业务预测系统，1972年英国和1977年澳大利亚紧随其后。<ref name="Lynch JCP"/><ref name="Leslie BOM">{{cite journal|last=Leslie|first=L.M.|author2=Dietachmeyer, G.S.|title=Real-time limited area numerical weather prediction in Australia: a historical perspective|journal=Australian Meteorological Magazine|date=December 1992|volume=41|issue=SP|pages=61–77|url=http://www.bom.gov.au/amoj/docs/1992/leslie2.pdf|access-date=2011-01-03|publisher=Bureau of Meteorology}}</ref> 全球预报模式的发展导致了第一个气候模式的诞生。<ref name="Phillips"/><ref name="Cox210"/>在20世纪70年代和20世纪80年代，有限区域（区域性）模式的发展推动了热带气旋轨道和空气质量预报的进步。<ref name="Shuman W&F">{{cite journal|last=Shuman|first=Frederick G.|title=History of Numerical Weather Prediction at the National Meteorological Center|journal=Weather and Forecasting|date=September 1989|volume=4|issue=3|pages=286–296|doi= 10.1175/1520-0434(1989)004<0286:HONWPA>2.0.CO;2 |issn=1520-0434|bibcode=1989WtFor...4..286S|doi-access=free}}</ref><ref name="Steyn, D. G. 1991 241–242">{{cite book|title=Air pollution modeling and its application VIII, Volume 8|author=Steyn, D. G.|publisher=Birkhäuser|year=1991|pages=241–242|isbn= 978-0-306-43828-8}}</ref>

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==计算==

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[[File:NAM 500 MB.PNG|thumb|An example of 500 millibar geopotential height prediction from a numerical weather prediction model.]]

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[[File:NAM 500 MB.PNG|thumb|An example of 500 millibar geopotential height prediction from a numerical weather prediction model.|链接=Special:FilePath/NAM_500_MB.PNG]]

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[[File:Supercomputing the Climate.ogv|thumb|超级计算机能够运行高度复杂的模型，从而帮助科学家更好地理解地球的气候。]]

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[[File:Supercomputing the Climate.ogv|thumb|超级计算机能够运行高度复杂的模型，从而帮助科学家更好地理解地球的气候。|链接=Special:FilePath/Supercomputing_the_Climate.ogv]]

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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，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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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，欧洲中心的中期天气预测模式 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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== 参数化 ==

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天气和气象模式网格具有5千米（3.1英里）到300千米（190英里）之间的边界。典型的积云尺度小于1千米（0.62英里），因此需要比这更精细的网格才能被流体运动方程表示。故而，这些云所代表的过程是通过各种复杂的处理来表示的。最早的模式中，如果模式中的空气柱是不稳定的（即底部比顶部热），那么它将被破坏，该垂直柱中的空气将被混合。更加复杂的模式中有增强功能，它们知道整个网格中只有一部分会发生对流、夹带或者一些其它过程。边界在5千米（3.1英里）到25千米（16英里）的气象模式可以明确地表示对流云，尽管它们仍然需要参数化云的微物理过程。<ref>{{cite journal|url=http://ams.confex.com/ams/pdfpapers/126017.pdf|title=3.7 Improving Precipitation Forecasts by the Operational Nonhydrostatic Mesoscale Model with the Kain-Fritsch Convective Parameterization and Cloud Microphysics|author1=Narita, Masami|author2=Shiro Ohmori |date=2007-08-06|access-date=2011-02-15|publisher=American Meteorological Society|journal=12th Conference on Mesoscale Processes}}</ref>大尺度（层云型）云的形成更加基于物理规律，它们在相对湿度达到某个规定值时形成。此时仍然有亚网格尺寸的过程也需要被考虑进来。层云形成的临界湿度被设定为70%而不是100%，相对湿度超过80%时认为形成的是积云，<ref>{{cite web|url=http://www.atmos.washington.edu/~dargan/591/diag_cloud.tech.pdf |pages=4–5 |title=The Diagnostic Cloud Parameterization Scheme |author=Frierson, Dargan |publisher=University of Washington |date=2000-09-14 |access-date=2011-02-15 |archive-url=https://web.archive.org/web/20110401013742/http://www.atmos.washington.edu/~dargan/591/diag_cloud.tech.pdf |archive-date=1 April 2011 |url-status=dead }}</ref>~~这反应了现实世界中可能发生的亚网格尺寸的变化。~~

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天气和气象模式网格具有5千米（3.1英里）到300千米（190英里）之间的边界。典型的积云尺度小于1千米（0.62英里），因此需要比这更精细的网格才能被流体运动方程表示。故而，这些云所代表的过程是通过各种复杂的处理来表示的。最早的模式中，如果模式中的空气柱是不稳定的（即底部比顶部热），那么它将被破坏，该垂直柱中的空气将被混合。更加复杂的模式中有增强功能，它们知道整个网格中只有一部分会发生对流、夹带或者一些其它过程。边界在5千米（3.1英里）到25千米（16英里）的气象模式可以明确地表示对流云，尽管它们仍然需要参数化云的微物理过程。<ref>{{cite journal|url=http://ams.confex.com/ams/pdfpapers/126017.pdf|title=3.7 Improving Precipitation Forecasts by the Operational Nonhydrostatic Mesoscale Model with the Kain-Fritsch Convective Parameterization and Cloud Microphysics|author1=Narita, Masami|author2=Shiro Ohmori |date=2007-08-06|access-date=2011-02-15|publisher=American Meteorological Society|journal=12th Conference on Mesoscale Processes}}</ref>大尺度（层云型）云的形成更加基于物理规律，它们在相对湿度达到某个规定值时形成。此时仍然有次网格尺寸的过程也需要被考虑进来。层云形成的临界湿度被设定为70%而不是100%，相对湿度超过80%时认为形成的是积云，<ref>{{cite web|url=http://www.atmos.washington.edu/~dargan/591/diag_cloud.tech.pdf |pages=4–5 |title=The Diagnostic Cloud Parameterization Scheme |author=Frierson, Dargan |publisher=University of Washington |date=2000-09-14 |access-date=2011-02-15 |archive-url=https://web.archive.org/web/20110401013742/http://www.atmos.washington.edu/~dargan/591/diag_cloud.tech.pdf |archive-date=1 April 2011 |url-status=dead }}</ref>这反映了现实世界中可能发生的次网格尺寸的变化。

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* '''NOGAPS''' ——由美国海军开发，用于和GFS比对

* '''GEM''' 全球环境多尺度模式（Global Environmental Multiscale Model）——由加拿大气象局（MSC）开发

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* '''IFS''' ~~由欧洲中心的中程度天气预测部门（the~~ European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）开发

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* '''IFS''' 由欧洲中心的中期天气预测部门（the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）开发

* '''UM''' 统一模式（Unified Model），由英国气象办公室（the UK Met Office）

* '''ICON''' 由德国天气局、DWD以及马普所（MPI）气象部门（汉堡）联合开发

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===有限区域模拟===

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[[File:Ernesto2006modelspread.png|thumb|right|Model spread with [[Hurricane Ernesto (2006)]] within the National Hurricane Center limited area models]]

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[[File:Ernesto2006modelspread.png|thumb|right|Model spread with [[Hurricane Ernesto (2006)]] within the National Hurricane Center limited area models|链接=Special:FilePath/Ernesto2006modelspread.png]]

'''空气污染预报 Air pollution forecasting'''依靠大气模式来提供流体流动信息，从而跟踪污染物运动。<ref>{{cite journal | author1=Alexander Baklanov | author2=Alix Rasmussen | author3=Barbara Fay | author4=Erik Berge | author5=Sandro Finardi | title=Potential and Shortcomings of Numerical Weather Prediction Models in Providing Meteorological Data for Urban Air Pollution Forecasting | journal=Water, Air, & Soil Pollution: Focus | date=September 2002 | volume=2 | issue=5 | pages=43–60 | doi=10.1023/A:1021394126149 }}</ref>1970年，美国的一家私营公司开发了区域城市气流模式（the regional Urban Airshed Model，UAM），用于预报空气污染及酸雨的影响。在20世纪70年代年代中后期，美国环境保护局接管了UAM的开发工作，并利用区域空气污染研究的结果对其改进。尽管UAM是为加利福利亚州开发的，但到了20世纪80年代，它在北美、欧洲和亚洲的部分地区投入应用。<ref name="Steyn, D. G. 1991 241–242"/>

Ramapu

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