所有来自大气模型是建立在数值计算原始方程描述大气流动。Vilhelm Bjerknes的关系发现,从而成为数值天气预报的父亲。从概念上讲,这些方程可以被认为是描述一个包裹空气如何与周围环境的关系。例如,我们学习在年轻的时候,热空气会向上升。的流体静力学垂直动量方程解释了为什么和量化在什么条件下热空气会停止上升。(当它扩展和冷却的空气上升时,直到它到达流体静力学平衡)。另一个考虑其他类型的运动方程和传热。
不幸的是,方程是非线性的,这意味着您不能简单地插入一些数字和得到有用的结果。相反,气候模型模拟,将大气分为三维网格和计算物质和能量流从一个立方体的空间到另一个在离散时间增量。实际大气流动是连续的,而不是离散,通过必要的模型近似。不同的模型使不同近似合适他们的特定的目的。
数值模型改善随着时间的推移,有几个原因:
- 更多更好的输入数据,
- 更严格的网格,
- 更好的近似。
增加计算能力使得网格模型上使用更小的盒子。然而,计算数量的增加呈指数与盒子的数量和存在过程收益递减。在输入端,更多更好的传感器改进模型的初始条件的准确性。综观尺度和中尺度模型需要输入大气环流模型,这有助于设置合理的初始条件。在输出端,模型输出数据做一个了不起的工作评估当地天气比较当前模型状态和历史数据的时候,模型显示出类似的结果。最后,整体模型将几个模型的输出作为输入输出生产一系列的抹掉了可能的结果。