Numeerisen ennusteen tutkimuskeskus

Numeerinen Prediction tutkimuskeskus (RPN) on numeerinen sää ennustemallin tutkimusyksikkö on Meteorological Service Kanadan . Se sijaitsee Kanadan meteorologisen keskuksen tiloissa Dorvalissa , Quebecissä . Siihen kuuluu monialainen fysiikkaryhmä, matemaatikot, meteorologit, kemistit, atk-tutkijat jne. jotka yrittävät parantaa parametrization on primitiivinen ilmakehän yhtälöiden malleissa valssataan keskelle supertietokone .

Avustukset

Sen tutkijat ja ohjelmoijat ovat vaikuttaneet merkittävästi 1960-luvulta lähtien kansallisesti ja kansainvälisesti omalla alallaan. Huomaa erityisesti André Robertin , yksi numeerisen ennustamisen edelläkävijöistä, joka oli yksi RPN: n johtajista.

RPN kehittää malleja ympäristön ja ilmakehän ennusteongelmien ratkaisemiseksi. Nämä mallit mahdollistavat simulaatioiden toteuttamisen sekä lyhyellä aikavälillä sääennusteiden että pitkällä aikavälillä ilmastonmuutoksen tutkimiseen . Se kehittää myös malleja epäpuhtauksien ja tulivuoren tuhkan leviämiselle.

RPN toimii myös yhteistyössä muiden eri puolilla maailmaa, kuten Sään ennustaminen Centerin vuonna Yhdysvalloissa, Euroopan keskipitkien sääennusteiden , Euroopan Consortium for pienimuotoista mallinnus ja National Center for Atmospheric Research on etukäteen tietoa numeerisen sääennusteen kenttä.

Rakenne

RPN: llä on seitsemän tutkimusryhmää:

• Yhteisömalli
• Laajamittainen  : ylläpitää ja parantaa laajamittaista ja keskipitkän matkan ennustejärjestelmää, josta Kanadan ennustejärjestelmän alueelliset ja paikalliset komponentit riippuvat;
• Mesoskaala  : näihin mittakaavoihin mukautetun alueellisen mallin ja fysiikan mesolaajuisten versioiden kehittäminen;
• Mallien  yhdistäminen: osio, joka yhdistää numeeriset ennustusmallit eri ruudukoihin (karkeesta hienoon), jotta ne voivat vaihtaa tietoja ilman ei-toivottuja vaikutuksia;
• ÉOLE-projekti  : aloitettiin vuonna 2000, ja sen tarkoituksena on tarjota meteorologisia työkaluja tuulienergiateollisuuden kehittämiseen Kanadassa ja muualla, mukaan lukien kartoitus matalan tuulen ilmastollisesta jakautumisesta meso- ja mikromittakaavassa . -ennuste tuulivoimasta (48 h) asennetuille turbiinisarjoille;
• Numeeriset menetelmät  : laskelmien tehokkuuden parantaminen, mallien nelidimensionaalisen analyysin kehittäminen ja Environmental Canadan supertietokoneissa jaetun muistin käyttö  ;
• Tilastolliset menetelmät  : tutkimus ja menetelmien kehittäminen numeeristen sääennusteiden tulosten tilastolliseen käsittelyyn lämpötilojen, auringonpaisteen, sademäärän, ultraviolettisäteilyaltistuksen ja muiden parametrien arvojen määrittämiseksi tietyissä maanpisteissä. huomioon mallinnamattomat paikalliset vaikutukset.