天气预报算法品种

Question

目前，英国气象局的预测引发了一场巨大的“风暴”。他们预测一个温和、潮湿的冬天，而我们有北爱尔兰有记录以来最冷的温度和地面上的厚厚的积雪，通常在 12 月很少见。

这是我很想玩的东西，不是我声称我可以击败他们，而是想知道目前人们正在使用哪些算法？他们基于什么数据集？

可能性大概包括神经网络建模输入，适应度是预测的准确性，复杂的数学模型，甚至是“与昨天相同”的预测，我听说过（尽管没有看到证据）它更可靠-day 预测（虽然在那之后明显下降）。

理想情况下，想听听气象中心的一些开发人员或可以使用超级计算机的开发人员的意见，听听方法会很有趣...

Answer 1

简而言之，如果您打算构建并运行自己的预测模型，您将面临三个主要问题：

1. 访问观察结果
2. 数学模型的开发
3. 运行模型的计算能力

访问观察

据我所知，获得良好的气象观测需要花费很多钱。 您需要从全球各地进行观测，并模拟整个地球的海洋和大气状态。或者，您需要从计算全局模型的人那里获得所谓的横向边界条件。

数学模型的开发

我不是，而且我从未隶属于 Met Office，但几年前我曾经将他们的统一模型版本移植和优化到我们中心的一台超级计算机上。以下是我对模型的记忆。

在过去 20 多年里，Met Office 一直在开发他们的 Unified Model，我们谈论的是包含最先进的海洋/大气模型和数值算法的数百万行代码。查看（过时的）用户指南的this section，了解他们模型中使用的科学方法。这是一大群聪明人进行了半个世纪资金充足、广泛研究的成果。如果有一个简单的解决方案能够始终提供比复杂模型更好的结果，那么现在可能已经有人实施了。

总而言之，我想通过从头开始构建模型很难在天气预报中获得令人满意的结果，除非你是大气物理学硕士/博士，并且你有几年的空闲时间在你的手上。

运行模型的计算能力

第一个预测模型是在 20 世纪中叶在无法与当今手机匹配的机器上运行的，因此从技术上讲，您可以在 PC 上计算出一些东西。然而，这种类型的工作通常是在非常非常强大的机器上完成的。事实上，10 systems in the Top500 专门用于天气预报和气候研究。

有趣的阅读

• http://en.wikipedia.org/wiki/Weather_forecasting#How_models_create_forecasts
• http://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_weather_prediction
• http://research.metoffice.gov.uk/research/nwp/numerical/operational/index.html
• http://ncas-cms.nerc.ac.uk/html_umdocs/UM55_User_Guide/

更新 可以免费获得the source code of the WRF model，以及一些meta数据。请注意，WRF、统一模型、COAMPS 和许多其他模型主要是用 Fortran 编写的。

Answer 2

首先，您可以从http://tgftp.nws.noaa.gov 和其他天气数据导入原始数据。计算机理解数据的最佳方式是将其放在地图上。地图上的每个点都相互反应。每个点的数据可以代表温度、压力、风向和方向、云量、太阳在天空中的位置、能见度、过去 100 小时的降水量。您可以做出预测，然后将它们与实际预测以及气象服务的预测进行比较。然后更新该数据点的气候模型。这样，它可能是一个自学习的神经网络。就计算能力而言，Get a Titan, Big Mac！

Answer 3

似乎可以构建简单的预测模型。我的手表有一个气压计和一个温度计（根本不可用，因为手表是用手加热的）。仅凭这些测量结果，它就多次警告我即将下雨，尽管来自互联网站点的预报是晴天。 （左上角的云图）

快速搜索将我们带到Sager Algorithm，它只使用非常简单的输入数据。然而，虽然该实现声称是开源的，但我未能找到有关该算法的代码和科学论文。