Page 14 - พยากรณ์อากาศเชิงตัวเลข New

9

5.2 Primitive Equation Model
โดยความเปนจริงแลว Filtered Model ไม่อาจพยากรณอากาศไดดนัก ทงนี้เพราะบรรยากาศจริงๆ
ั้
้
์
ี
็
้
็
ุ
้
ั
้
ั
นั้นไม่ไดเปน Geostrophic Equilibrium อยู่ตลอดเวลา ดงนั้น นักอุตนิยมวิทยาจงไดกลบไปใช้ระบบสมการ
ึ
ื
ี่
ิ
ดั้งเดมทไม่ได้มีการดัดแปลงนั่นคอ Primitive Equation Model ตั้งแต คริสตทศวรรษ 1960 เป็นต้นมาจนถึง
่
ปัจจุบันนี้
้
ั้
ใน Primitive Equation Model การแปรเปลยนของตวแปรทงหมดนั้น สามารถกาหนดไดอย่าง
ั
ี่
ชัดเจน อย่างไรก็ตามการพยากรณอากาศโดยแบบจาลองชนิดนี้มีจุดอ่อนที่สาคัญ 2 ประการ คือ ประการแรก
์
ระบบสมการทใชไดรวมเอา Gravity Wave ซึ่งมีความเร็วสงเอาไว้ดวย จงตองใชชวงเวลา (Time Interval)
้
้
้
่
้
้
ี่
ู
ึ
ึ
สาหรับการ Intergrate ในการพยากรณอากาศแตละชวงเวลา (Step) สนมาก จงปรากฏว่าในการพยากรณ ์
์
่
ั้
่
้
้
้
ั่
ี
่
อากาศสาหรับระยะเวลาเดยวกัน (เชน 24 ชวโมง) หากใช Primitive Equation Model จะตองใชเวลาของ
้
็
คอมพิวเตอร์มากกว่าการใช Filtered Model เปนอย่างมาก จุดอ่อนประการที่สองของ Primative Equation
ั
่
Model คอ Numerical Solution มีความไว (Sensitivity) ตอความคลาดเคลอน (Error) และการผนแปร
ื่
ื
็
ขนาดเล็ก (Small Scale Fluctuation) ของข้อมูลเริ่มแรก (Initial Data) เปนอย่างมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งใน
้
ั
้
ส่วนที่เกี่ยวกับลม ดวยเหตนี้การจดเตรียมขอมูล (Initialization) เพื่อใช้กับแบบจาลองชนิดนี้จึงมีความยุ่งยาก
ุ
กว่าการจัดเตรียมข้อมูลสาหรับ Filtered Model เป็นอย่างมาก
้
้
ุ
ิ
อย่างไรก็ตาม พัฒนาการดานทฤษฎีทางอุตนิยมวิทยา วิธีการคานวณเชงตวเลข และวิทยาการดาน
ั
ั
คอมพิวเตอร์ได้ชวยแก้ปัญหาดงกล่าวข้างต้นไดมาก ดงนั้น ตงแต่ทศวรรษ 1970 เปนตนมา การใช Primitive
ั
็
่
ั้
้
้
้
Equation Model ในการพยากรณ์อากาศเชิงตัวเลขจึงเป็นที่แพร่หลายโดยทั่วไป

6. ขั้นตอนในการดาเนินงานเพื่อการพยากรณ์อากาศเชิงตัวเลข
่
์
พฤตภาพของบรรยากาศอยู่ภายใตกฎทางฟิสิกสและแสดงด้วยสมการทางคณตศาสตร์ สมการเหลานี้
้
ิ
ิ
่
ั
้
่
ี่
ใชคาดหมายการเปลยนแปลงคาตวแปรของบรรยากาศ (อุณหภูมิ, ความกดอากาศ) ทจะเกิดขึ้นนับตอจาก
ี่
ปัจจบัน ดงนั้นถ้าเราแก้สมการไดอย่างถูกตองแทจริง เราก็จะไดรายละเอียดของสถานะของบรรยากาศใน
้
้
ั
้
ุ
้
ี่
้
อนาคตได ซึ่งเป็นผลจากการเปลยนแปลงของสถานะเริ่มแรก ต่อจากนั้นเราแปลผลจากการแก้สมการเหล่านั้น
ในรูปแบบของสภาพอากาศ เชน น้าฟ้า อุณหภูมิ จานวนเมฆปกคลม ความกดอากาศและลม แตเนื่องจาก
ุ
่
่
็
ึ
ี่
สมการเหลานี้มีความซับซ้อนและเป็นสมการแบบ Non Linear การแก้สมการจงเปนการยากทจะทาไดอย่าง
่
้
สมบูรณ์ที่จะได้ค่าในอนาคต ดังนั้นเทคนิคแบบจาลองเชิงตัวเลขจึงให้ค่าการแก้สมการโดยประมาณเท่านั้น
6.1 Discretization
ั
้
ั
ื
ั
่
ในขั้นตอนแรกคอการสร้างคาตวแทนของตวแปรของบรรยากาศดวยตวเลข ในขั้นตอนนี้เรียกว่า
“Discretization” ทั้งนี้เพราะเราแทนค่าที่มีการเปลยนแปลงอย่างตอเนื่องเพียงค่าเดียวในจุดพิกัดกริด ในขั้น
ี่
่
ี
้
ี่
่
นี้จะให้ความสนใจตอขีดจากัดของข้อมูลใกลเคยง (Limits of the Numerical Approach) บริเวณทห่างไกล
จากพิกัด จุดกริดให้รายละเอียดของข้อมูลลดลงและสภาวะของบรรยากาศในอนาคตคอนข้างหยาบ หากกริดอ
่
ิ
่
่
้
ยู่ใกลกันมากขึ้นก็จะทาให้คาดขึ้น ตวอย่างเชน หากเราพยายามทแสดงคาอุณหภูมิผวพื้นเหนือพื้นท ี่
ี่
่
ี
ั
้
ั
่
สหรัฐอเมริกาโดยอาศยเพียงผลการตรวจอากาศนับพันหน่วยก็ไดรายละเอียดระดบหนึ่ง แตถ้าเรามีผลการ
ั
ตรวจอากาศหลายล้านหน่วย ในพื้นที่เดียวกัน เราย่อมได้รายละเอียดของอุณหภูมิดีกว่า
ั
ในสภาวะเริ่มแรก (Initial State) ของ NWP ไดข้อมูลจากการวัดตวแปรจากข่ายการตรวจอากาศท ี่
้
ปกคลมพื้นที่ภายในแบบจาลอง รวมทั้งข้อมูลที่ได้จาก Sensor ตางๆ ที่ติดตงอยู่ตามสถานีผิวพื้นเรือ, ทุ่นลอย,
่
ั้
ุ
ั้
ี
ั้
การตรวจอากาศชนบน, ดาวเทยม และอากาศยาน ในระบบการตรวจอากาศรวมทงข้อมูลอุตนิยมวิทยาท ี่
ุ