アインシュタイン、ニュートン、マクスウェルなどの科学者は、実際の出来事を正確かつ正確に予測できる理論物理学を作成することができましたが、気象学者（気象および大気の専門家）は別の現実に直面しました。
気象学者の天気に関する予測は、実際の出来事と矛盾することがよくあります。
人間は何百年も先の惑星、月、彗星の位置を正確に予測することができましたが、それでも将来の天気がどのようになるかを正確に予測することはできませんか？雨が降っていますか？温度は何ですか？
気象科学は急速に発展しました
気象科学または気象学は1世紀前に発展し始め、数学者のルイスフライリチャードソンが6週間手作業で数え、次の6時間の気象を予測しました。
天気予報はコンピューターの進歩に依存します。気象学者にとって、それは大きな成果です。私たち一般の人々にとって、それは実際には問題ではありません。
天気予報は、少なくとも過去20年間、重要な進展を遂げてきました。
今日行われた3日間の天気予報は、20年前に行った1日の天気予報よりも優れています。
今日の気象科学者は、数式を使用して気象を予測する数値予測なしでは作業できません。
この数式の計算には、高度なコンピューターと、陸、海、空で利用できる多くの物理パラメーターデータが必要です。
大気中にランダムに移動している2×10⁴⁴（200,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000）の分子があり、これらすべての分子の動きを非常に難しい方法で計算しようとしています。
収集および処理する必要のある数百万のデータ
短期的な予測は、気温、雲、降雨量、風、空気圧によって異なります。長期予測、陸と海の温度、海流、大気汚染などを追加します。
明日の朝の天気を予測するには、多大な労力が必要です。BMKGは、オンサイトステーションからだけでなく、気象バルーンや衛星からも毎日何百万もの観測データを収集しています。
また読む：なぜ数学を勉強するのですか？対数を使用してSiomayを購入しませんか？1つの気象ステーションではそれほど多くの情報を収集できません。これは、時間の経過とともに複数の場所でデータを収集する気象ステーションの大規模なネットワークを使用します。
いくつかのステーションは、少なくとも風の速度と方向を測定するためのアネモメーター、降雨を測定するための貯水池、温度と湿度を測定するための水温計で構成される土地にあります。
他のいくつかのステーションが海に浮かんでおり、観測装置がブイに設置されています。そして、飛行機や船に設置された移動ステーション、観測装置がまだあります。さらに、上層大気からデータを取得するための気象衛星とラジオゾンデバルーン。
これらすべてのステーションからのすべての物理パラメータデータは、毎日100万を超えるデータを生成します。
お使いのラップトップまたはコンピューターは、このデータを保存することはできず、処理することもできません。しかし、気象学者は、毎秒数百万のデータを計算できる強力なエンジンであるスーパーコンピューターを持っています。
天気を予測するためのスーパーコンピューター
米国には、国立環境予測センター（NCEP）が運営するスーパーコンピューターがあります。スーパーコンピューターで動作する場合、2.6ペタバイトのデータで動作する10000を超えるプロセッサーがあります。
そこで、観測されたデータはスーパーコンピューターの脳に送られます。スーパーコンピューターの脳は、複雑な数学的モデリング方程式を使用して、気象条件が時間の経過とともにどのように変化するかを予測します。このスーパーコンピューターの予測の結果は、テレビ、インターネットページ、アプリケーションなどを介して一般に放送または配布されます。
このスーパーコンピューターは、そのような高度な技術があっても、間違いを犯す可能性があるとは思わないでください。このスーパーコンピューターは、天気を予測するという大きな課題に直面することはできません。
大規模な気象現象。それぞれがさまざまな変数の影響を受けます。たとえば、太陽放射が地球の表面をどのように加熱するか、空気圧の違いが風をどのように駆動するか、水の相の変化、融解、蒸発がエネルギーの流れにどのように影響するかを考えてみましょう。
気象学者は現在、カオスに対処するために継続的に更新されるテクノロジーとテクニックを使用しています。たとえば、いくつかの予測に基づくアンサンブルを使用した予測では、各予測はさまざまな開始点を使用します。
アンサンブル内のすべての予測が同じように見える場合、天気は正常になる傾向があると予測されます。著しく異なるように見える予測がある場合、天気は変化する傾向があると予測されます。
また読む：tardigradeとは何ですか？なぜ月に着いたのですか？残念ながら、混乱はまだそこにあり、気象学者は絶対的な確実性で天気を予測することはできません。嵐、竜巻、または極端な雨が発生するかどうかにかかわらず、それは常に小さな警告で災害をもたらします。
カオス、宇宙の性質としての無秩序
この複雑な計算の変数のいずれかに小さな変更を加えると、将来の天候に大きな影響を与える可能性があります。MITの気象学者であるEdwanLorenzは、これをバタフライ効果と呼んでいます。
このように簡単に描写すると、アジアの森の真ん中で蝶の羽が羽ばたくと、ニューヨーク市で大雨が降る可能性があります。
彼はカオス理論の父として知られています。カオス理論は、気象システムなど、初期条件のわずかな変化が最終結果を大幅に変える可能性がある超複雑なシステムを説明する科学原理です。
この混沌または不規則性のために、天候予測が正確であると見なされる時期には限界があります。ローレンツはこの制限を2週間で設定しました。
さらに、大気をシミュレートするために使用される数値方程式もカオスの影響を受けやすく、小さな誤差が乗算される可能性があります。
高緯度地域の天気は、低圧システムの影響を受けるさまざまな空気塊の会合運動に大きく影響されます。空気塊の動きは徐々に動くため、比較的簡単に予測できます。
一方、世界などの熱帯地域では、太陽から多くのエネルギーを受け取るため、対流活動がより混沌としているため、予測がより困難になります。
自然界の混沌とは、大気中のプロセスについて推測を続ける限り、モデルが間違いを犯す可能性が常にあることを意味します。
将来の天気はどのように予測できますか？
高解像度のデータは、空間的にも時間的にも必要です。さまざまな場所に何百万もの気象観測所が必要です。
幸いなことに、今日の技術の進歩により、気象観測所はより小さく、より移動しやすくなります。この気象観測所は、おそらくみんなの家にあるか、スマートフォンでも車の中にあるでしょう。
収集されるデータが増えるにつれ、より高度で高速なスーパーコンピューターが必要になります。
私たち自身の天候への備えほど有用なものはありません。言われているように、雨が降る前に傘を持ってください。
参照
- 天気予報がいつも少し間違っている理由
- 科学者が天気を予測できないのはなぜですか
