超级计算机如何预测风暴?

这台超级计算机每秒执行数万亿次计算，使用来自世界各地传感器的数据来求解风暴路径的方程。

纵观人类历史，已经应用了许多天气预报方法，例如基于跟踪经验、统计概率、卫星云观测、雷达或气压计等简单设备……对天气情况进行预测。随着技术的发展，这些方法逐渐被超级计算机数字化和处理，以越来越快的速度和越来越高的准确性产生预测结果，特别适用于可视化风暴等复杂天气条件。

美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 的天气和气候超级计算机模型之一，于 6 月推出，其计算能力为 12.1 petaflops，即 12.1 petaflops，每秒可进行超过 1200 亿次计算，是用于数值天气预报 (NWP) 方法 - 当今最准确的天气预报方法。

12.1 petaflop 超级计算机于今年 6 月配备了 NOAA 。

超级计算机如何预测天气？

根据Discover Magazine的说法，天气只是大气在地球周围移动的产物。移动时，它们携带着温度和湿度的特性从一个地方到另一个地方，同时遵循一定的物理方程和定律。所以人类可以根据计算做出预测。面对海量数据，不断变化，新型超级计算机可以快速满足这一需求。

为了做出预测，首先，超级计算机需要大量关于影响天气的各种因素的观测数据。这些数据是从气象站、雷达、卫星图像……经过处理和清洗后，再放入处理模型中。

据Essearth网站称，将通过称为“数据同化”的过程过滤和使用适合天气的数据。然后，超级计算机利用这些数据执行复杂的方程来确定大气和海洋中液体的流动，从中获得有关未来天气情况的第一批信息。

基于这些信息，计算机将继续运行软件以可视化数据，使气象学家在与公众分享之前更容易做出预测。在此过程中使用了多种软件和编程工具，例如 Python、C++、MATLAB、NetCDF4 或 GrADS。为了提高准确性，有些系统甚至将 NWP 预报从 20 次到 30 次，参数稍有变化，然后汇总成最终结果，以减少误差，提高准确性。

超级计算机给出的预测结果。

然而，并非所有超级计算机的预测都是完全相同的，即使它们基于相同的物理定律。这来自模拟物理规则并将它们“翻译”成计算机可以理解的语言。每个模型都有不同的翻译，导致不同的可能输入。此外，每个模型都可以再次优先考虑风速、温度和湿度等数据类型的预测。一些模型用于大规模预报，另一些模型用于每个区域，或者一些模型专门用于风暴预报，从而导致不同的结果。

为什么风暴预报越来越准确？

据《科技评论》报道，除了上面提到的错误，风暴中心的混乱以及风暴如何加强，在很多情况下对气象学家来说仍然是一个谜。这也是超级计算机预测飓风的挑战。不过，由于超级计算机的计算能力越来越强大，这种情况正在逐渐改善。

计算机越强大，计算速度越快，可以帮助预报员进行更详细的计算。通常，它们会将地球细分为几十公里大小的小单元，称为“分辨率”。通过对这些单元中的每一个进行预测，数据将被汇总并为整个区域做出预测。在 2018 年升级期间，通用全球预报系统 (GEFS) 能够将分辨率从 34 公里缩小到 25 公里。

过去十年预测天气的超级计算机的计算能力。

在 NOAA 在 6 月份收到超级计算系统时的公告中，该机构评估增强的计算和存储能力将使其能够部署更高分辨率的模型，同时更好地控制雷暴、云形成和降水等特征。

2018 年，美国国家气象局的超级计算机能够计算 8.4 petaflops（相当于每秒执行 840 亿次计算的能力）。到 2021 年底，该机构已升级到 12.1 petaflop 计算机，比传统笔记本电脑强大约 15 万倍。作为回报，它们的规模也是旧类型的三倍，未来十年的运营成本约为 300-5 亿美元。

据美国飓风中心过去二十年的统计，预测风暴路径的误差已从2005年的100英里（160公里）下降到2020年的（104公里）。48年风暴强度预测结果小时也将在此期间的错误减少 20-30%。