NOAA opgraderer den amerikanske globale vejrudsigtsmodel

NOAAs flagskibs vejrmodel-Global Forecast System (GFS)-gennemgår i dag en betydelig opgradering til at omfatte en ny dynamisk kerne kaldet Finite-Volume Cubed-Sphere (FV3). Denne opgradering driver globale numeriske vejrudsigter ind i fremtiden med forbedrede prognoser for hårdt vejr, vinterstorme, og tropisk cyklon intensitet og spor.

NOAA-forskere udviklede oprindeligt FV3 som et værktøj til at forudsige vejrmønstre over lange afstande i tidsrammer, der spænder fra flere årtier til mellemår, sæsonbetonet og undersæsonligt. I de seneste år, skaberne af FV3 på NOAA's Geophysical Fluid Dynamics Laboratory udvidede det til også at blive motoren for NOAAs næste generations operationelle GFS.

"I de seneste år, NOAA har gjort flere betydelige teknologiske spring ind i fremtiden - fra nye satellitter i kredsløb til denne seneste vejrmodelopgradering, "sagde handelsminister Wilbur Ross." Ved brug af denne avancerede model, de dedikerede forskere, forudsigere, og personale hos NOAA vil altid være opmærksomme på enhver trussel mod amerikanske liv og ejendom. "

Det FV3-baserede GFS samler den overlegne dynamik i global klimamodellering med daglig pålidelighed og hastighed ved operationel numerisk vejrudsigt. Yderligere forbedringer af videnskaben, der producerer regn og sne i GFS, bidrager også til den forbedrede prognosekapacitet ved denne opgradering.

"De betydelige forbedringer af GFS, sammen med oprettelsen af ​​NOAAs nye Earth Prediction Innovation Center, positionerer USA til at genvinde internationalt lederskab i det globale modelleringssamfund for jordsystemer, "sagde Neil Jacobs, Ph.d., fungerende NOAA -administrator.

GFS -opgraderingen gennemgik streng test ledet af NOAA's National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Environmental Modelling Center og NCEP Central Operations, der omfattede mere end 100 forskere, modellerere, programmører og teknikere fra hele landet. Med realtidsevalueringer i et år sammen med den tidligere version af GFS, NOAA dokumenterede omhyggeligt styrkerne ved hver. Når det blev testet mod historisk vejr, der går yderligere tre år tilbage, den opgraderede FV3-baserede GFS klarede sig bedre på tværs af en lang række vejrfænomener.

Den videnskabelige og ydelsesevaluering viser, at den opgraderede FV3-baserede GFS giver resultater, der er lig med eller bedre end den nuværende globale model i mange mål. Denne opgradering danner grundlaget for yderligere fremskridt i fremtiden, da vi forbedrer observationskvalitetskontrol, data assimilering, og modelfysikken.

"Vi er begejstrede for de fremskridt, der er muliggjort af den nye GFS dynamiske kerne og dens fremtidsudsigter, "sagde Louis W. Uccellini, Ph.d., direktør, NOAA's National Weather Service. "At skifte den dynamiske kerne ud vil have en betydelig indvirkning på vores evne til at lave mere præcise 1-2 dages prognoser og øge nøjagtigheden for vores 3-7 dages prognoser. Imidlertid, vores job slutter ikke der - vi er også nødt til at forbedre fysikken såvel som det dataassimilationssystem, der bruges til at indtage data og initialisere modellen. "

Uccellini forklarede, at NOAA's arbejde med National Center for Atmospheric Research for at opbygge en fælles infrastruktur mellem de operationelle og forskningsmiljøer vil hjælpe med at fremme det FV3-baserede GFS ud over at ændre kernen. "Denne nye dynamiske kerne og vores arbejde med NCAR vil fremskynde overgangen mellem forskningsfremskridt til operationer for at producere endnu mere præcise prognoser i fremtiden, "tilføjede Uccellini.

Betjening af en ny og sofistikeret vejrmodel kræver robust computerkapacitet. I januar 2018, NOAA udvidede sine vejr- og klimasupercomputersystemer for at øge ydeevnen med næsten 50 procent og tilføjede 60 procent mere lagerkapacitet til at indsamle og behandle vejr, observationer af vand og klima. Denne øgede kapacitet muliggjorde parallel test af det FV3-baserede GFS hele året.

Den pensionerende version af modellen vil ikke længere blive brugt i drift, men vil fortsætte med at køre parallelt gennem september 2019 for at give modelbrugere datatilgang og ekstra tid til at sammenligne ydeevne.