El modelo de pronóstico del tiempo consiste en diseñar un programa enorme para calcular el pronóstico del tiempo, ingresar los fenómenos meteorológicos actualmente conocidos, de modo que pueda calcular el estado del movimiento atmosférico futuro y las condiciones climáticas. Ningún modelo de predicción puede simular completamente la evolución de la atmósfera y sólo puede ser aproximado, por lo que es probable que haya errores. Además, los errores se acumularán y cuanto mayor sea el tiempo de predicción, mayor será el error.
Los cambios climáticos son el resultado de cambios en el movimiento de la atmósfera alrededor de la Tierra. Las leyes básicas de la mecánica de fluidos y la termodinámica en física se pueden utilizar para analizar el movimiento y los cambios de la atmósfera, y estas leyes se pueden escribir en ecuaciones matemáticas en lenguaje matemático. Al resolver estas ecuaciones matemáticas en computadoras grandes, las personas pueden predecir la presión del aire, la temperatura, la dirección y la velocidad del viento y las precipitaciones futuras en un área determinada.
Método de pronóstico del tiempo
1. Método de extrapolación de la experiencia
También conocido como método de tendencia, se basa en las trayectorias de movimiento pasadas y la intensidad de varios sistemas climáticos. en mapas meteorológicos. tendencias cambiantes para inferir su posición e intensidad futuras. Este método funciona bien cuando no hay cambios repentinos en el movimiento y la intensidad del sistema climático, o cuando el sistema climático no se regenera o muere. Pero cuando cambia repentinamente o los sistemas meteorológicos viven o mueren, los pronósticos a menudo no se ajustan a la realidad.
2. Método de situación similar
También llamado método de patrón, consiste en encontrar algunas condiciones climáticas similares a partir de una gran cantidad de mapas meteorológicos históricos y resumirlas en un patrón determinado. Si las condiciones meteorológicas actuales son similares a las anteriores a un determinado modelo, se pueden hacer predicciones haciendo referencia a la evolución posterior del modelo. Debido a que la similitud es siempre relativa y no puede ser exactamente igual, a menudo se producen errores en este método.