1。大気の混oticとした性質： 大気は混oticとしたシステムです。つまり、初期条件の小さな変化は、気象の結果に大きな違いにつながる可能性があります。温度、湿度、風向、圧力のわずかな変動は、カスケード効果をもたらす可能性があり、長期の天候の予測が困難になります。
2。不完全な観測： 気象観測は、気象観測所、衛星、およびその他の監視システムの数と分布によって制限されています。データのギャップ、特に海洋や遠隔地を介して、大気の現在の状態の完全な画像を取得することを困難にする可能性があります。
3。モデルの複雑さ： 数値天候予測モデルは、気象パターンをシミュレートする大気の数学的表現です。これらのモデルは非常に複雑で、膨大な計算能力と膨大な量のデータが必要です。進歩にもかかわらず、モデルの単純化、近似、複雑な大気プロセスの表現から不確実性とエラーが生じる可能性があります。
4。境界条件： 気象モデルは、海面温度、土壌水分、氷の覆いなどの境界条件に依存しています。これらの境界条件の正確な知識は、天気予報を初期化するために重要です。ただし、これらの条件は正確に測定するのが難しく、迅速に変化する可能性があり、予測の精度に影響します。
5。アンサンブル予測： 現代の気象予測には、アンサンブル予測を採用しています。ここでは、予測の不確実性をキャプチャするために、わずかに異なる初期条件で複数のモデルの実行が実行されます。このアプローチは可能な結果を提供しますが、不確実性を効果的に解釈して伝えることは困難です。
6。長距離予測の課題： 不確実性の複利効果により、数週間を超える天候を予測することはますます困難になります。特に降水量やタイミングなどの具体的な詳細については、長距離予測の正確さがなく、重要なエラーが発生します。
7。テレコネクションとグローバルな相互作用： 気象パターンは、大気または海洋のさまざまな部分間の長距離相互作用であるテレコネクションの影響を受ける可能性があります。これらの相互作用は予測が難しく、天気予報に不確実性を導入することができます。
8。気候変動： 気候変動は、天候のパターンを変え、ハリケーン、熱波、干ばつなどの極端な気象現象を予測することを難しくしています。これらの変更は、履歴データに基づいて調整された気象予測モデルに挑戦します。
これらの課題にもかかわらず、天候の予測は長年にわたって大きな進歩を遂げてきました。進行中の研究、技術の進歩、および改善されたデータ同化技術は、天気予報の精度と信頼性を継続的に向上させています。
