Ao longo da história, inúmeras técnicas e experimentos foram realizados por meteorologistas para prever o clima com maior eficácia ao longo do tempo. Devido aos avanços substanciais na tecnologia, agora é possível prever os dias de tempo e até meses de antecedência – o que não era realmente possível antes de meados do século 20. O uso de modelos computacionais se difundiu principalmente ao longo da década de 1960, com o lançamento dos primeiros satélites meteorológicos. Os tipos de modelos de computador usados nas previsões dependem principalmente do tipo de clima e das condições meteorológicas.
Modelos climáticos
Os modelos climáticos são usados principalmente para prever mudanças substanciais no clima da Terra. Clima são as condições meteorológicas médias em uma área por um período prolongado de tempo. Portanto, os modelos climáticos usam uma combinação de dados estatísticos e atuais para fornecer uma previsão razoável. O CFS é um dos principais modelos climáticos usados para prever condições climáticas em escala planetária, como:El Niño, Madden Julian Oscillations (MJO) e monções.
Modelos de mesoescala
Os modelos de mesoescala são usados principalmente para prever o clima localmente. Mesoescala em termos meteorológicos significa as condições atmosféricas que variam geralmente de dois a 20 km. Modelos sinóticos e climáticos geralmente não têm resolução suficiente para prever condições meteorológicas localizadas, como:tempestades e tornados unicelulares. O modelo norte-americano (NAM) é comumente usado para prever as condições climáticas locais.
Modelos dinâmicos
Os modelos dinâmicos são as ferramentas mais sofisticadas e caras usadas para prever o clima. Modelos dinâmicos usam equações fundamentais avançadas da atmosfera para prever mudanças no clima com base nas condições atuais. Apesar de sua eficiência, os modelos dinâmicos podem cometer erros durante as execuções iniciais. De acordo com o National Hurricane Center (NHC), o GFS, ECMWF, NOGAPS, UKMET e CMC, são alguns dos modelos dinâmicos usados para previsão.
Modelos estatísticos
Os modelos estatísticos são usados principalmente para ajudar os meteorologistas a fornecer previsões analógicas precisas. Modelos estatísticos usam dados de tempestades anteriores e condições climáticas para ajudar os meteorologistas a ter uma ideia melhor de como rastrear os sistemas climáticos atuais. Modelos estatísticos são comumente usados para rastrear ciclones tropicais e de latitude média. Se o consenso do modelo dinâmico não for razoável, os meteorologistas costumam usar modelos estatísticos para fornecer melhores previsões.
Eficiência de modelos de computador
Embora os modelos de computador atmosféricos sejam ferramentas eficazes para a previsão do tempo, eles não são impecavelmente precisos. Os modelos de computador são geralmente menos eficientes durante as execuções preliminares. Por exemplo, durante os primeiros estágios da ciclogênese tropical (formação de ciclones tropicais), os modelos de computador geralmente não são inicializados o suficiente para fornecer uma previsão razoável. As previsões de longo alcance (além de uma semana) geralmente são menos precisas, porque existem muitos fatores atmosféricos que podem entrar em jogo além desse período. Modelos dinâmicos são mais precisos para previsões de três a cinco dias.
