Parametrů v souvislosti s NWP , je způsob nahrazení příliš malé nebo složitých procesů, které mají být fyzicky reprezentovány v numerickém modelu se zjednodušeným postupem. To kontrastuje s procesy, které lze vyřešit sítí modelové mřížky, například atmosférickým tokem ve velkém měřítku, které jsou výslovně řešeny .
Jako příklady lze uvést rychlost pádu kapek deště , konvektivní mraky , zjednodušení atmosférického přenosu záření a mikrofyziku mraků . Radiační parametrizace hrají důležitou roli v atmosférickém a oceánském modelování. Emise do ovzduší z různých bodových zdrojů musí být také parametrizovány, aby se určil jejich dopad na kvalitu ovzduší .
Pro získání dobré předpovědi počasí je také nutné vzít v úvahu jevy, které jsou menší než rozlišení modelu (tzv. Sub-mesh phenomeny ). Například bouřka je podstatně menší než síť většiny modelů v plném měřítku; izolovaně bychom si mohli dovolit opomenout to v kontextu předpovědi v měřítku země nebo kontinentu. Ale bouřka oblast, včetně mnoha bouřkami ve velké zeměpisné oblasti, bude mít významný dopad na průběh akce, která je předmětem prognózy, přes výrobu ve značné množství deště a jejího vlivu na prognózy. Energie rovnováha atmosféry. Ještě zásadnější: ponecháno na sobě, model by mohl vytvářet bouřky, jejichž horizontální velikost by se rovnala mřížce modelu, což je zcela nereálné a brutálně by narušilo vývoj prognózy. Musíme proto dát bouřkám v modelu implicitní existenci, abychom rozptýlili konvektivní energii při respektování úvah o rozsahu.
Zastoupení středního až velkého měřítka vlivu jevů malého rozsahu se nazývá parametrizace . Nejčastěji parametrizované sub-mesh jevy od návrhářů modelů jsou:
Parametrizace fyzikálních jevů zcela nevykompenzuje omezení vyplývající z příliš velkých roztečí ok modelů. Výběr a úprava schémat parametrizace má významný dopad na kvalitu prognóz.
Distribuce dat v modelech počasí se v roce 2019 obecně pohybuje od 5 do 30 km a klimatické modely mohou být až 300 km . Tvorba velkého mraku ( podobná nimbostratu ) závisí na velkém zvětšení hmotnosti vzduchu , takže je lze těmito modely explicitně vyřešit. Nicméně, typický kupa mračno má rozměry menší než 1 kilometr a jen mřížky jemnější měřítku lze fyzicky reprezentovat ji rovnic pohybu atmosférických tekutin. Následkem toho jsou procesy generující tyto mraky parametrizovány více či méně sofistikovanými procesy podle modelové mřížky.
Když relativní vlhkost dosáhne předepsané hodnoty, použije se jednoduchá parametrizace: namísto předpokladu, že se oblaka tvoří při 100% relativní vlhkosti , může být podíl oblačnosti spojen s relativní vlhkostí alespoň 70% pro ně. Stratusové mraky a 80% pro konvektivní mraky odrážející v rozsahu dílčí mřížky rozdíly v distribuci mraků ve skutečném světě. Části nastavení srážení zahrnují rychlost kondenzace, energetické výměny související se změnou stavu vodní páry na kapky kapaliny a mikrofyzikální složka, která řídí rychlost změny vodní páry na kapičky vody.
První numerické simulace byly tedy pro kumulativní mračna velmi hrubé: když byl vzduchový sloup v bodě mřížky modelu nestabilní , tj. Spodní vrstva modelu byla teplejší než ta nad ní, spodní vzduchová částice byla zvednuta k horní úroveň. Pokud bylo z výpočtů během procesu požadováno nasycení vodní párou , byl v modelu vygenerován mrak.
Sofistikovanější schémata postupně přidávala vylepšení, protože si uvědomila, že pouze části mřížky mohou konvekovat a zbytek podstoupí atmosférické nebo jiné unášecí procesy . Novější modely počasí, mající rozlišení mřížky 5 km nebo méně, mohou začít explicitně představovat konvektivní mraky, i když stále potřebují parametrizovat cloudovou mikrofyziku (změny fáze kapalina-pevná látka atd.).
Množství slunečního záření, které dosáhne úrovně terénu v nerovném terénu nebo v důsledku proměnlivé oblačnosti , je stanoveno na molekulárním měřítku. Tato metoda parametrizace se také používá pro tok povrchové energie mezi oceánem a atmosférou pro stanovení realistické povrchové teploty moře a typu ledového obaly . Velikost mřížky modelu je také velká ve srovnání se skutečnou velikostí oblačnosti a drsností, topografií, úhlem slunce a dopadem několika vrstev mraku, které je třeba vzít v úvahu. Typ půdy, typ vegetace a půdní vlhkost - to vše určuje množství radiace potřebné k oteplování a množství vlhkosti absorbované z přilehlé atmosféry; a proto je důležité je konfigurovat.
Předpovědi kvality ovzduší se pokoušejí předpovědět, kdy koncentrace znečišťujících látek dosáhnou úrovní, které jsou nebezpečné pro veřejné zdraví . Koncentrace znečišťujících látek v atmosféře je dána transportem, difúzí, chemickou transformací a depozicí půdy. Kromě informací o zdroji znečištění a terénu vyžadují tyto modely údaje o stavu proudění tekutiny v atmosféře, aby bylo možné určit její transport a difúzi. V modelech kvality ovzduší zohledňují parametrizace emise do ovzduší z několika relativně malých zdrojů (např. Silnic, polí, továren) ve specifických oblastech sítě, což vyžaduje rozsáhlou parametrizaci.
Parametrizace je přibližnou simulací fyzikálních procesů a její platnost vždy souvisí s měřítkem, pro které byla koncipována, stejně jako galilejská relativita ve srovnání s Einsteinovou . Když se tedy mřížka digitálního modelu zmenšuje, musí se přizpůsobit tak, aby se vyloučily chyby výpočtu, které by mohly generovat úniky, známé jako „bouře mřížkových bodů“, nebo minimalizace. Schéma parametrizace musí být často úplně změněno.
Tyto předpoklady statisticky platné u větších mřížek se stala bezpředmětnou, jakmile se zvýší rozlišení na velikost tohoto jevu. Například hluboké konvekční vzorce, jako je tomu u Arakawa-Schubert, zastaví generování významných srážek z 30 km rozlišení, protože rovnice jsou konstruovány za předpokladu, že pouze část buňky s rozlišením obsahuje mraky. To již není pravda, když přejdeme k vyššímu rozlišení poblíž dimenze jevu.
Nakonec se parametrizace jednoho z meteorologických jevů provede rozbitím procesů, které jej řídí. Tak, simulovat vznik konvektivní oblačnosti a jejich srážení, je nutné konfigurovat turbulence je omezen a hluboké konvekce , tvorba chladu klesá v oblacích, kondenzaci synoptické měřítku , atd. Všechny jsou v různých měřítcích.