例如,在windy.com上,我看到在华盛顿以西的太平洋上有一个高压区。我可以使用什么启发式技术来猜测高压区域是否会向西雅图市迁移。
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天气和气候的可预测性是目前一个活跃而活跃的研究课题。我将试着提供一些(非常)简短的信息,说明它通常是如何完成的。
最好的办法是使用天气(大气)模式,这是一个数值模型,解决n - s方程带来未来几天大气状态的预报信息。这使我们能够在一周左右的时间内对高低压区进行合理的预测,这就是我想要的目标。
既然你提到了Windy.com,这已经是一个很好的天气预报信息来源,可能是你现在能得到的最好的天气模型汇编之一。例如,在windy.com的屏幕右下角(如果使用桌面),你会看到缩写词GFS, ICON和ECMWF。这三种模式可能是由世界上最好的三个中心(分别来自美国、德国和英国)开发的。一个类似的用户友好界面,专注于GFS可在地球Nullschool.他们都带了计时器,这样你就可以选择你预测的时间。既然你特别问了一个压力系统,我假设你知道如何在这些接口提供的图像中识别它。
未来几天天气的可预见性很好,“季节性气候”的可预见性也不错。在这两者之间的时间尺度上(亚季节性),长期存在着一种“可预测性灰色地带”。这是目前气候科学前沿研究的发生地。可预测性的来源,通常来自于对气候现象的透彻理解(例如。ENSO,NAO)及其与预测变量的关系。例如,众所周知,NAO以每天的时间尺度调节北美和欧洲的天气。ENSO是热带纬度的主导因素,具有较低的频率变异性。
这类研究通常使用数值天气和气候模型,与windy.com上的模型没有太大区别,通常结合统计数据。