Deseori, în ultimii ani, am fost uimiți de schimbările din evoluția modelelor meteo și de multe ori chiar supărați. Greșelile acestor modele aduc consecințe importante și, implicit, pierderi, însă, cu toate acestea, umanitatea rămâne dependentă de aceste aplicații ale calculatorului. Cele mai importante dintre acestea (modelul european și modelul american) sunt rulate de centre de date majore, unice pe fiecare dintre cele două continente, iar puterea și precizia lor este aproape imposibil de atins altfel.
În imaginile atasate, vedem evoluția apei disponibile pentru precipitații din atmosferă în zona Orientului Mijlociu în urmă cu câteva zile. Valorile sunt unele care, deși par extrem de detaliate, tot nu sunt suficiente pentru detaliul local, datorită suprafețelor foarte mari, fiind la nivel regional. Cu toate acestea, îmbunătățirile sunt extrem de grele, iar studiile arată că, pentru a dubla rezoluția unui model meteorologic, este nevoie de o creștere de 8 și până la 16 ori a puterii de procesare, fiind vorba despre un proces exponențial.
Totodată, partea de „înțelegere” este cea care necesită cea mai multă energie. Înainte ca un model meteorologic să ruleze, trebuie creată o „stare inițială de analiză”. În acest proces, prognozele anterioare sunt cuplate din punct de vedere temporal cu observațiile de la sol și din aer, situație care indică felul în care au evoluat diverșii parametri ai atmosferei. Acest proces ne ajută ca un model să nu încerce să emită prognoze în care temperatura scade, deși observațiile pe termen scurt indică o creștere a acesteia, iar în acest proces trebuie integrate câteva sute de milioane de puncte pentru care s-au făcut măsurători în intervalul respectiv. Aceste date pot conține telemetrie din partea sateliților, fluxuri de date cu parametri ale Organizației Mondiale a Meteorologiei sau chiar fluxuri de date de la avioane.
Partea de procesare nu este nici ea simplă, iar în multe cazuri poate deveni extrem de problematică. Un exemplu este cel al modelelor de tip ansamblu care nu calculează doar evoluția unui singur set de parametri. Modele precum GEFS trebuie să calculeze până la 30 de posibile evoluții ale fiecărui parametru din similare, fiind echipate și cu tehnici avansate prin care se încearcă estimarea intervalelor din scenariu care au probabilitate mai ridicată să genereze erori.
La final, nu trebuie să uităm despre actualizări și îmbunătățiri. Omul continuă să fie implicat, pentru a se asigura că modul de asimilare a datelor pe care le aduce fiecare tipar este cel mai potrivit. Pentru acest scop, modelele primesc actualizări frecvente, iar acestea răspund mai bine la unele tipare, cum a fost cel de anul trecut, când modelările au rulat semnificativ mai bine, cu excepția lunii decembrie. Anul acesta a părut să aducă condiții mai provocatoare, mergând pe o traiectorie ceva mai greu de intuit, ceea ce a adus provocări majore. Până și slăbirea vortexului, despre care am discutat în articolul trecut, a fost un fenomen care a luat prin surprindere modelările, care s-au văzut forțate să ajusteze prognoza după ce indicau inițial un noiembrie cu vortex intens.
Vă mulțumim pentru că ne urmăriți!