1. 대기의 혼란스러운 본질 : 대기는 혼란스러운 시스템으로, 초기 조건의 작은 변화는 날씨 결과의 상당한 차이를 초래할 수 있음을 의미합니다. 온도, 습도, 풍향 및 압력의 약간의 변화는 계단식 효과를 가질 수있어 장기 일기 예보가 어려워집니다.
2. 불완전한 관찰 : 기상 관측은 기상 관측소, 위성 및 기타 모니터링 시스템의 수와 분포에 의해 제한됩니다. 데이터, 특히 해양 및 외진 지역의 간격은 현재 대기 상태의 완전한 그림을 얻기가 어려워 질 수 있습니다.
3. 모델 복잡성 : 수치 기상 예측 모델은 날씨 패턴을 시뮬레이션하는 대기의 수학적 표현입니다. 이 모델은 엄청나게 복잡하여 엄청난 계산 능력과 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 진보에도 불구하고, 불확실성과 오류는 모델 단순화, 근사치 및 복잡한 대기 과정의 표현에서 발생할 수 있습니다.
4. 경계 조건 : 날씨 모델은 해수면 온도, 토양 수분 및 얼음 덮개와 같은 경계 조건에 의존합니다. 이러한 경계 조건에 대한 정확한 지식은 일기 예보를 초기화하는 데 중요합니다. 그러나 이러한 조건은 정확하게 측정하기가 어려울 수 있으며 빠르게 변화하여 예측 정확도에 영향을 줄 수 있습니다.
5. 앙상블 예측 : 현대의 일기 예보는 예측의 불확실성을 포착하기 위해 약간 다른 초기 조건으로 여러 모델 실행을 수행하는 앙상블 예측을 사용합니다. 이 접근법은 다양한 결과를 제공하지만 사용자에게 불확실성을 해석하고 전달하는 것은 어려울 수 있습니다.
6. 장거리 예측 과제 : 불확실성의 복합 효과로 인해 몇 주가 넘는 날씨를 예측하는 것이 점점 어려워집니다. 장거리 예측은 덜 정확하며 특히 강수량 및 타이밍과 같은 특정 세부 사항에 대해 상당한 오류가 발생합니다.
7. 통신 및 글로벌 상호 작용 : 날씨 패턴은 텔레 콜로니션의 영향을받을 수 있으며, 이는 대기 또는 바다의 여러 부분 사이의 장거리 상호 작용입니다. 이러한 상호 작용은 예측하기 어려울 수 있으며 일기 예보에서 불확실성을 도입 할 수 있습니다.
8. 기후 변화 : 기후 변화는 날씨 패턴을 바꾸고 허리케인, 열파 및 가뭄과 같은 극심한 날씨 사건을 예측하기가 더 어려워지고 있습니다. 이러한 변화는 과거 데이터를 기반으로 교정 된 일기 예보 모델에 도전합니다.
이러한 도전에도 불구하고 날씨 예측은 수년에 걸쳐 상당한 진전을 이루었습니다. 지속적인 연구, 기술의 발전 및 개선 된 데이터 동화 기술은 지속적으로 일기 예보의 정확성과 신뢰성을 향상시키고 있습니다.
