Mar*_*ayo 11 algorithm weather weather-api forecasting
目前,MetOffice在英国的预测存在很大的风暴.他们预测一个温和,潮湿的冬天,而我们在北爱尔兰有最冷的温度和地面上的积雪,通常在十二月罕见.
这是我喜欢玩的东西,而不是我声称我可以击败它们,但是想知道目前人们正在使用哪些算法？它们基于什么数据集？
可能性可能包括神经网络建模输入,其中适应性是预测的准确性,复杂的数学模型,甚至是与我昨天所预测的"与昨天相同"的预测(虽然没有看到证据),它对于单日预测更可靠(虽然在那之后明显下降).
理想情况下,喜欢听天气中心的一些开发人员或者能够访问超级计算机的人,听到方法很有意思......
Bol*_*olo 22
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:
据我所知,获得良好的气象观测需要花费很多钱.你需要从全球各地观察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.
我不是,我从来没有加入过Met Office,但几年前我曾经在我们中心的一台超级计算机上移植并优化了他们的统一模型版本.这是我记得模型的方式.
Met Office 在过去20多年中一直在开发统一模型,我们正在谈论数百万行代码,其中包含最先进的海洋/大气模型和数值算法.查看(过时的)用户指南的这一部分,了解其模型中使用的科学方法的一瞥.这是一个由聪明人群组成的半个世纪的资金充足,广泛研究的成果,给予或采取.如果有一个简单的解决方案能够始终如一地提供比复杂模型更好的结果,那么有人可能现在已经实现了它.
总而言之,我认为通过从头开始构建模型来获得天气预报的结果非常令人满意,除非你是大气物理学硕士/博士学位并且你手上有几年的空闲时间.
第一批预测模型是在20世纪中期在与当今手机无法匹配的机器上运行的,因此,从技术上讲,您可以在PC上计算出某些东西.但是,这种类型的工作通常在非常非常强大的机器上完成.事实上,Top500中的10个系统专门用于天气预报和气候研究.
更新可以免费获得WRF模型的源代码以及一些满足的数据.请注意,WRF,统一模型,COAMPS和许多其他模型主要使用Fortran编写.