什么是天气模型？
天气模型是用于天气研究和预报的大气计算机模拟
进行天气预报很难。为了做出准确的预报，气象学家使用当前和过去的天气数据来预测大气的未来状态及其对天气模式的影响。但是需要哪些天气数据才能做出准确的预报呢？气象学家从世界各地的气象站、气象卫星和气象气球收集有关温度、气压、湿度、降水、风速等的气象观测数据。这些天气状况会随着时间推移儿不断变化，并产生大量数据。
将这些数据转化为准确的天气预报需要对数千甚至数百万个处于恒定变化状态的变量之间的相互作用进行建模，这种计算方式在数学中称为“流体动力学微分方程”。这些数学方程非常复杂，涉及大量数据，要在超级计算机上运行。
基于这些方程的天气预报称为数值天气预测，运行它们的计算机程序称为天气模型。
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天气模型是指大气计算机模拟。
地球大气层是一层高度约为六十英里的空气层，其中空气（一种流体）由于复杂的化学、热力学和流体动力学原因而从一个地方移动到另一个地方。理论上，如果有足够的数据、计算能力和能够准确描述不同元素之间相互作用的方程，则可以借助物理和数学定律来计算这些空气流量。
这是任何天气预报模型的三个组成部分：天气数据、计算能力和模拟大气中不同天气状况相互作用的数学方程。
计算机程序要输出未来大气状态的预测，首先需要输入模型所描述区域的当前天气数据。天气模型通常分为两类：局部模型（专注于特定区域）和全球模型（旨在准确预测全球天气）。
两种类型的模型都使用类似的过程；区别在于规模。通过气象站、气象气球、浮标、雷达、气象卫星等进行天气观测，并会收集降水和雷暴、风速和风向、气温和气压等数据。这些取自一个时间快照的初始数据称为模型的“初始条件”。此初始数据以固定的重复时间步长定期更新。
来自这些初始条件的数据被排列成网格，即一组覆盖模型区域并向上延伸至大气层的三维点。网格点并不是进行气象观测的点，它们实际上是计算机生成的一组位置，在空间上等距，沿水平和垂直方向铺展。在每个网格点上，计算机程序都会执行一次模型运行，生成该位置的数值预报，每个网格点都要重复这一过程，直到整个网格都计算完毕。
然后，从这些初始条件出发，模型可以向前递增时间步长，开始预测大气的流速和可能产生的天气状况。
网格点的数量和每个网格点之间的空间会影响预报模型的精度：网格点数量较多的模型称为“高分辨率”，其精度有所提高，但网格分辨率越高，需要的计算能力也越高。1
即使是最简单的预报模型也会使用复杂的数学方程，并且模型使用的数据越多，需要的计算能力就越强。世界上最复杂、最准确的预报模型（例如欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 或 NOAA 使用的高分辨率快速刷新 (HRRR)）模型在每秒可执行 12 万亿次计算的超级计算机上运行。2但是，天气模型越简单，数据点越少，需要的计算能力就越少，并且不需要在超级计算机上运行。3
天气是所谓的混沌系统：它涉及如此多的相互关联的变量，初始条件的微小变化（例如，4 英里/小时与 4.2 英里/小时测量值的风速之间的差异）可能会迅速倍增，并对系统其余部分产生巨大影响，随着时间推移，其行为变得难以预测。
由于天气系统涉及大量变量和未知因素，气象学家经常依赖所谓的“集合预报”。在集合预报中，会执行多个模型运行，每个模型具有不同的参数，以解释不确定性。这些预报的完整集合（集合）可用于对大气未来可能的状态范围进行建模，并提供对未来天气的概率预报。4
气象学家使用许多不同的模型进行天气预测，通常取决于他们希望预测的内容。在特定区域运行的本地模型提供的信息与覆盖地球的全球模型提供的信息截然不同。每个天气模型都涉及选择要包含哪些数据、哪些数学方程将创建对大气现象的最佳模拟，以及如何确定最重要的预测类型的优先级。
没有任何模型可以高精度地预报每个天气事件。相反，气象学家会选择他们想要预测的内容，并设计模型以实现此类结果的高精度。实现一种精度可能会牺牲其他方面的精度。例如，模型设计为执行短期预报（最多提前 3 天）、中期预报（提前 3-15 天）或长期预报（提前 10 天到 2 年）时具有高精度，并且每种类型都需要不同的选择。寻求短期预报的气象学家可能会选择使用介尺度模型，该模型包含从大气层高达 1000 公里处收集的天气数据，因为这种介尺度数据可以产生更准确的短期预报。为了获得更可靠的长期预报，气象学家可能更喜欢非介尺度模型，即排除高海拔大气中的天气观测结果。
气象学家一直在寻求改进现有的天气模型，并可能为天气研究和预报创建新的计算机模型。由于模型的数学方程是对大气的模拟，因此气象学家会测试和调整算法，看看哪些算法可以产生最准确的天气预报。其中一些公式是开源的，另一些则是专有的。
两个最著名的全球模型分别是美国国家气象局的全球预报系统 (GFS) 模型和欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 模型，它们通常称为美国模型和欧洲模型。
GFS 每天更新四次，预报长达十六天的天气状况。ECMWF 每天仅更新两次并生成 10 天的预报，但其分辨率比 GFS 高，并且从历史上看，它生成的预报更准确。
另一个著名的预报模型是北美中尺度模型 (NAM)，这是一种覆盖整个北美并预报 61 小时天气状况的短期区域模型。NAM 基于天气研究和预报 (WRF) 模型构建，这是一种开源预报模型，还为美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 运行的两个广泛使用的模型提供支持：快速刷新（RR 或 RAP）模型和 HRRR。
还有其他天气模型：加拿大气象中心 (CMC) 模型、英国气象局模型、德国气象局 (DWD) 模型、澳大利亚气象局 (BoM) 模型等。每个不同的模型都旨在做出准确的预报，它们关注不同的事物，合并不同的数据，并使用不同的数学方程进行计算，以产生最佳的期望精度。每种模型都有自己的优势和局限性。