把“前”放在预测中

人们喜欢抱怨天气，尤其是天气预报员。但是，由于大量的大气过程和因素，真正准确地预测5到7天以后的天气是非常复杂的。幸运的是，计算机技术的进步使数学家、大气科学家和统计学家能够建立“万物模型”，从而获得准确的长期天气预报。

北卡罗来纳州立大学的数学家约翰·哈利姆正在研究一种“万物模型”，专门用于更长期的天气和气候预测。他是纽约大学安德鲁·马吉达领导的一个为期五年的项目的一部分，该项目旨在创建更简单、更便宜的随机模型(包括随机变量的模型)，用于更广泛的天气和气候预测。

扩大和改进七天天气预报之外的天气预报的一个主要障碍是缺乏对驱动全球天气模式的热带天气动态的了解。这些模式中各种因素的组合是惊人的复杂。根据Harlim的说法，“热带地区的动态包括大尺度上(比如10000公里)和小尺度上多个月的过程分级。从长远来看，单个云中的物理过程会影响这些更大的过程。

哈利姆补充说:“就模型而言，你必须把整个地球分解成一公里的小块，考虑到各种变量，观察每一刻可能发生的每一种可能的天气模式，然后扩大规模。”由于这种方法在计算上非常昂贵，Harlim和他的同事希望开发更简单、更便宜的模型，能够捕捉热带的动态，并理解它们与温带气候模式的相互作用。

Harlim说:“了解热带动态是大气模型的圣杯，如果我们成功了，你就能提前几个月，而不是几天，获得准确的天气预报。”

大气科学家苏坎塔·巴苏(Sukanta Basu)是一个团队的成员，该团队通过研究包括岛屿在内的复杂地形上的气流，研究大气湍流的“一切模型”。该团队想要了解大气湍流如何影响激光传播，但他们的工作还可以有其他应用——比如预测飞机安全的微爆发，或估计农业用水管理的蒸发率。就像Harlim的模型一样，Basu的模型也需要考虑大量的因素。

巴苏说:“我们将研究10米的地形图，找出每个空间位置和时间，以及大气场可能是什么样子。”“所需的计算能力是巨大的——一次模拟可以填满1万亿字节的磁盘——所以我们正在研究千万亿级计算，每秒可以进行1万亿次运算。十年前，我们还没有这么大规模的计算机，所以像这样的项目是不可能的。”