일기 예보는 어떻습니까?

현대 일기 예보는 5가지 구성 요소로 구성됩니다.

데이터 수집

가장 전통적인 데이터는 전문가, 아마추어, 자동화된 기압 장치를 통해 지상이나 해상에서 수집됩니다. , 온도, 풍속, 풍향, 습도 및 기상 관측소나 부표에서 수집한 기타 데이터입니다. 세계기상기구(World Meteorological Organization)는 이러한 데이터 수집 시기를 조정하고 표준을 설정합니다. 이러한 측정은 매시간(METAR) 또는 6시간마다(SYNOP) 수행됩니다.

기상학자는 날씨 풍선을 사용하여 하늘의 온도, 습도, 바람 값도 수집할 수 있습니다. 기상 관측 기구는 대류권계면까지 올라갈 수 있습니다.

기상위성의 데이터는 점점 더 중요해지고 있습니다. 기상위성은 전 세계의 데이터를 수집합니다. 가시광선 사진은 기상학자가 구름 발달을 조사하는 데 도움이 됩니다. 적외선 데이터는 지상 및 구름 최고 온도를 수집하는 데 사용될 수 있습니다. 구름의 발달을 모니터링하여 구름 가장자리의 풍속과 방향을 수집할 수 있습니다. 그러나 기상위성의 정확도와 해상도가 충분하지 않기 때문에 지상 데이터는 여전히 매우 중요합니다.

기상 레이더는 강수량의 면적과 강도에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 도플러 레이더는 풍속과 방향도 확인할 수 있습니다.

데이터 동화

데이터 동화 과정에서 수집된 데이터는 예측에 사용되는 수치 모델과 결합되어 기상 분석을 생성합니다. 그 결과 현재 대기 상태에 대한 최선의 추정치, 즉 온도, 습도, 기압, 풍속 및 방향을 3차원으로 표현한 것입니다.

디지털 일기 예보

디지털 일기 예보는 컴퓨터를 사용하여 대기를 시뮬레이션합니다. 이는 데이터 동화 결과를 출발점으로 사용하여 오늘날의 물리학 및 유체 역학 결과에 따라 시간에 따른 대기 변화를 계산합니다. 유체 역학의 방정식은 매우 복잡하기 때문에 디지털 일기 예보는 슈퍼컴퓨터를 통해서만 가능합니다. 이 모델로 계산된 결과는 일기예보의 기초가 됩니다.

출력 처리

모델 계산의 원래 출력은 일반적으로 일기 예보가 되기 전에 처리되어야 합니다. 이러한 프로세스에는 통계적 원리를 사용하여 모델의 알려진 편향을 제거하거나 다른 모델의 계산 결과를 기반으로 조정하는 작업이 포함됩니다.

과거에는 기상학자가 직접 처리해야 했지만 오늘날 24시간 이상의 일기예보는 주로 다양한 모델을 사용하고 그 결과를 종합하는 데 의존합니다. 또한 기상학자는 최종 사용자가 이해할 수 있도록 예측 모델 데이터를 분석해야 합니다. 또한, 일기예보 모델의 해상도는 일반적으로 특별히 높지 않습니다. 지역 기상학자는 또한 지역 경험을 활용하여 지역 영향에 관한 지역 일기 예보를 보다 정확하게 만들어야 합니다. 그러나 일기예보 모델이 계속해서 정교해짐에 따라 이 작업량은 점점 더 작아지고 있습니다.

디스플레이

최종 사용자에게 일기 예보 표시는 전체 프로세스에서 가장 중요합니다. 이 작업은 최종 사용자에게 필요한 정보가 무엇인지, 이 정보를 최종 사용자에게 이해할 수 있는 방식으로 전달하는 방법을 알아야만 수행할 수 있습니다.