Numerical weather prediction
عددی موسم کی پیش گوئی (این ڈبلیو پی) موجودہ موسمی حالات کی بنیاد پر موسم کی پیش گوئی کے لیے ماحول اور سمندروں کے ریاضیاتی نمونوں کا استعمال کرتی ہے۔ اگرچہ پہلی بار 1920 کی دہائی میں کوشش کی گئی تھی، لیکن 1950 کی دہائی میں کمپیوٹر کے تخروپن کی آمد تک ہی عددی موسمی پیش گوئیوں نے حقیقت پسندانہ نتائج پیش کیے تھے۔ دنیا بھر کے مختلف ممالک میں متعدد عالمی اور علاقائی پیشن گوئی کے ماڈل چلائے جاتے ہیں، جو موجودہ موسمی مشاہدات کو ریڈیو سونڈز، موسمی مصنوعی سیاروں اور دیگر مشاہداتی نظاموں سے ان پٹ کے طور پر استعمال کرتے ہیں۔ ایک ہی جسمانی اصولوں پر مبنی ریاضیاتی ماڈلز کو یا تو قلیل مدتی موسمی پیش گوئیاں یا طویل مدتی آب و ہوا کی پیش گوئیاں پیدا کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ مؤخر الذکر کا وسیع پیمانے پر آب و ہوا کی تبدیلی کو سمجھنے اور پیش کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ علاقائی ماڈلز میں کی گئی بہتریوں نے اشنکٹبندیی طوفان کے راستے اور ہوا کے معیار کی پیش گوئیوں میں نمایاں بہتری کی اجازت دی ہے۔ تاہم، ماحولیاتی ماڈل نسبتا تنگ علاقے، جیسے جنگل کی آگ میں ہونے والے عمل کو سنبھالنے میں ناقص کارکردگی کا مظاہرہ کرتے ہیں۔ وسیع ڈیٹا سیٹس کو ہیرا پھیری کرنے اور جدید عددی موسمی پیش گوئی کے لیے ضروری پیچیدہ حسابات انجام دینے کے لیے دنیا کے کچھ طاقتور ترین سپر کمپیوٹرز کی ضرورت ہوتی ہے۔ سپر کمپیوٹرز کی بڑھتی ہوئی طاقت کے باوجود، عددی موسمی ماڈلز کی پیشن گوئی کی مہارت صرف چھ دن تک ہوتی ہے۔ عددی پیش گوئیوں کی درستگی کو متاثر کرنے والے عوامل میں پیشن گوئی کے لیے ان پٹ کے طور پر استعمال ہونے والے مشاہدات کی کثافت اور معیار کے ساتھ ساتھ خود عددی ماڈلز میں خامیاں بھی شامل ہیں۔ عددی پیش گوئیوں میں غلطیوں سے نمٹنے کو بہتر بنانے کے لیے پوسٹ پروسیسنگ تکنیک جیسے ماڈل آؤٹ پٹ شماریات (ایم او ایس) تیار کی گئی ہیں۔ ایک زیادہ بنیادی مسئلہ جزوی تفریقی مساوات کی افراتفری کی نوعیت میں مضمر ہے جو ماحول کو بیان کرتی ہیں۔ ان مساوات کو درست طریقے سے حل کرنا ناممکن ہے، اور چھوٹی غلطیاں وقت کے ساتھ بڑھتی ہیں (تقریبا ہر پانچ دن میں دوگنی ہوتی ہیں)۔ موجودہ تفہیم یہ ہے کہ یہ افراتفری کا طرز عمل درست ان پٹ ڈیٹا اور بے عیب ماڈل کے ساتھ بھی درست پیش گوئیوں کو تقریبا 14 دن تک محدود کرتا ہے۔ اس کے علاوہ، ماڈل میں استعمال ہونے والی جزوی تفریق مساوات کو شمسی تابکاری، نم عمل (بادلوں اور بارش)، حرارت کے تبادلے، مٹی، پودوں، سطح کے پانی، اور علاقے کے اثرات کے پیرامیٹرائزیشن کے ساتھ مکمل کرنے کی ضرورت ہے۔ عددی پیش گوئیوں میں باقی رہ جانے والی بڑی مقدار میں موروثی غیر یقینی صورتحال کی مقدار طے کرنے کی کوشش میں، 1990 کی دہائی سے مجموعی پیش گوئیوں کا استعمال کیا گیا ہے تاکہ پیش گوئی پر اعتماد کا اندازہ لگانے میں مدد ملے، اور مستقبل میں مفید نتائج حاصل کیے جا سکیں جو کہ دوسری صورت میں ممکن نہیں ہیں۔ یہ نقطہ نظر انفرادی پیشن گوئی ماڈل یا متعدد ماڈلز کے ساتھ بنائی گئی متعدد پیش گوئیوں کا تجزیہ کرتا ہے۔ عددی موسم کی پیش گوئی کی تاریخ 1920 کی دہائی میں لیوس فرائی رچرڈسن کی کوششوں کے ذریعے شروع ہوئی، جس نے وسطی یورپ میں دو مقامات پر ماحول کی حالت کے لیے چھ گھنٹے کی پیش گوئی ہاتھ سے تیار کرنے کے لیے اصل میں ولہیلم بیجرکنز کے تیار کردہ طریقہ کار کا استعمال کیا، ایسا کرنے میں کم از کم چھ ہفتے لگے۔ یہ کمپیوٹر اور کمپیوٹر سیمولیشن کی آمد تک نہیں تھا کہ کمپیوٹیشن کا وقت خود پیشن گوئی کی مدت سے کم ہو گیا تھا۔ ENIAC کو 1950 میں کمپیوٹر کے ذریعے موسم کی پہلی پیشن گوئی کرنے کے لیے استعمال کیا گیا تھا، جو ماحولیاتی گورننگ مساوات کے انتہائی آسان تخمینے پر مبنی تھا۔ 1954 میں، سویڈش میٹرولوجیکل اینڈ ہائیڈرولوجیکل انسٹی ٹیوٹ میں کارل گسٹاو راسبی کے گروپ نے پہلی آپریشنل پیشن گوئی (یعنی عملی استعمال کے لیے ایک معمول کی پیش گوئی) تیار کرنے کے لیے اسی ماڈل کا استعمال کیا۔ ریاستہائے متحدہ میں آپریشنل عددی موسم کی پیش گوئی 1955 میں مشترکہ عددی موسم کی پیش گوئی یونٹ (جے این ڈبلیو پی یو) کے تحت شروع ہوئی، جو امریکی فضائیہ، بحریہ اور موسم بیورو کا مشترکہ منصوبہ ہے۔ 1956 میں، نارمن فلپس نے ایک ریاضیاتی نمونہ تیار کیا جو حقیقت پسندانہ طور پر ٹراپوسفیئر میں ماہانہ اور موسمی نمونوں کو پیش کر سکتا تھا۔ یہ پہلا کامیاب آب و ہوا کا نمونہ بن گیا۔ فلپس کے کام کے بعد، کئی گروپوں نے عام گردش کے ماڈل بنانے کے لیے کام کرنا شروع کیا۔ سمندری اور ماحولیاتی دونوں عمل کو یکجا کرنے والا پہلا عمومی گردش آب و ہوا کا ماڈل 1960 کی دہائی کے آخر میں این او اے اے جیو فزیکل فلوڈ ڈائنامکس لیبارٹری میں تیار کیا گیا تھا۔ جیسے جیسے کمپیوٹر زیادہ طاقتور ہوتے گئے ہیں، ابتدائی ڈیٹا سیٹوں کا سائز بڑھ گیا ہے اور اضافی دستیاب کمپیوٹنگ طاقت سے فائدہ اٹھانے کے لیے نئے ماحولیاتی ماڈل تیار کیے گئے ہیں۔ ان نئے ماڈلز میں ماحول کے عددی تخروپن میں حرکت کی مساوات کو آسان بنانے میں زیادہ جسمانی عمل شامل ہیں۔ 1966 میں، مغربی جرمنی اور ریاستہائے متحدہ نے ابتدائی مساوات کے ماڈلز کی بنیاد پر آپریشنل پیشن گوئی کرنا شروع کی، اس کے بعد 1972 میں برطانیہ اور 1977 میں آسٹریلیا۔ محدود رقبے (علاقائی) ماڈلز کی ترقی نے 1970 اور 1980 کی دہائی میں اشنکٹبندیی طوفانوں کے راستوں کے ساتھ ساتھ ہوا کے معیار کی پیش گوئی میں پیشرفت میں سہولت فراہم کی۔ 1980 کی دہائی کے اوائل تک ماڈلز نے ماحول کے ساتھ مٹی اور پودوں کے تعاملات کو شامل کرنا شروع کر دیا، جس کی وجہ سے زیادہ حقیقت پسندانہ پیش گوئیاں ہوئیں۔ ماحولیاتی حرکیات پر مبنی پیشن گوئی کے ماڈلز کی پیداوار زمین کی سطح کے قریب موسم کی کچھ تفصیلات کو حل کرنے سے قاصر ہے۔ اس طرح، عددی موسمی ماڈل کی پیداوار اور زمین پر آنے والے حالات کے درمیان ایک شماریاتی تعلق 1970 اور 1980 کی دہائی میں تیار کیا گیا تھا، جسے ماڈل آؤٹ پٹ شماریات (ایم او ایس) کہا جاتا ہے۔ 1990 کی دہائی سے شروع کرتے ہوئے، ماڈل اینسمبل پیشن گوئی کو پیش گوئی کی غیر یقینی صورتحال کی وضاحت کرنے اور اس ونڈو کو بڑھانے میں مدد کے لیے استعمال کیا گیا ہے جس میں عددی موسم کی پیش گوئی مستقبل میں ممکنہ حد تک قابل عمل ہے۔ ابتداء ماحول ایک سیال ہے۔ اس طرح، عددی موسم کی پیش گوئی کا خیال یہ ہے کہ ایک مقررہ وقت پر سیال کی حالت کا نمونہ لیا جائے اور مستقبل میں کسی وقت سیال کی حالت کا اندازہ لگانے کے لیے سیال حرکیات اور تھرموڈینامکس کی مساوات کا استعمال کیا جائے۔ ابتدائی حالات پیدا کرنے کے لیے ماڈل میں مشاہداتی ڈیٹا داخل کرنے کے عمل کو ابتداء کہا جاتا ہے۔ زمین پر، عالمی سطح پر ریزولوشن پر دستیاب خطوں کے نقشے ناہموار ٹپوگرافی کے علاقوں کے اندر ماحولیاتی گردش کے ماڈل میں مدد کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں، تاکہ نیچے کی طرف چلنے والی ہواؤں، پہاڑی لہروں اور متعلقہ بادلوں جیسی خصوصیات کو بہتر طور پر دکھایا جا سکے جو آنے والی شمسی تابکاری کو متاثر کرتی ہیں۔ ملک میں مقیم موسمی خدمات سے اہم ان پٹ موسمی غباروں میں آلات (جسے ریڈیو سونڈس کہا جاتا ہے) کے مشاہدات ہیں جو مختلف ماحولیاتی پیرامیٹرز کی پیمائش کرتے ہیں اور انہیں ایک فکسڈ رسیور کے ساتھ ساتھ موسمی سیٹلائٹ سے بھی منتقل کرتے ہیں۔ عالمی موسمیاتی تنظیم دنیا بھر میں ان مشاہدات کے آلات، مشاہدے کے طریقوں اور وقت کو معیاری بنانے کے لیے کام کرتی ہے۔ اسٹیشن یا تو METAR رپورٹوں میں فی گھنٹہ، یا ہر چھ گھنٹے بعد SYNOP رپورٹوں میں رپورٹ کرتے ہیں۔ یہ مشاہدات بے قاعدگی سے فاصلے پر ہوتے ہیں، لہذا ان پر ڈیٹا کے انضمام اور معروضی تجزیہ کے طریقوں کے ذریعے کارروائی کی جاتی ہے، جو کوالٹی کنٹرول انجام دیتے ہیں اور ماڈل کے ریاضیاتی الگورتھم کے ذریعے قابل استعمال مقامات پر اقدار حاصل کرتے ہیں۔ اس کے بعد اعداد و شمار کو ماڈل میں پیش گوئی کے لیے نقطہ آغاز کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔ عددی ماڈلز میں استعمال کے لیے مشاہداتی ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے مختلف طریقے استعمال کیے جاتے ہیں۔ سائٹس موسمی غباروں میں ریڈیو سونڈس لانچ کرتی ہیں جو ٹراپوسفیر سے گزر کر سٹریٹوسفیر میں اچھی طرح سے اٹھتی ہیں۔ موسمی مصنوعی سیاروں سے معلومات کا استعمال کیا جاتا ہے جہاں روایتی ڈیٹا کے ذرائع دستیاب نہیں ہوتے ہیں۔ کامرس ہوائی جہاز کے راستوں کے ساتھ پائلٹ رپورٹس اور شپنگ کے راستوں کے ساتھ جہاز کی رپورٹس فراہم کرتا ہے۔ تحقیقی منصوبے دلچسپی کے موسمی نظام، جیسے ٹراپیکل سائیکلون میں اور اس کے آس پاس اڑنے کے لیے جاسوسی کے طیاروں کا استعمال کرتے ہیں۔ جاسوسی کے طیارے سرد موسم کے دوران کھلے سمندروں کے اوپر ایسے نظاموں میں بھی اڑائے جاتے ہیں جو پیش گوئی کی رہنمائی میں نمایاں غیر یقینی کا سبب بنتے ہیں، یا مستقبل میں تین سے سات دن تک نشیبی براعظم پر زیادہ اثر انداز ہونے کی توقع رکھتے ہیں۔ سمندری برف کو پیشن گوئی کے نمونوں میں 1971 میں شروع کیا جانا شروع ہوا۔ ماڈل کے آغاز میں سمندر کی سطح کے درجہ حرارت کو شامل کرنے کی کوششیں 1972 میں بحر الکاہل کے اونچے عرض البلد میں موسم کو تبدیل کرنے میں اس کے کردار کی وجہ سے شروع ہوئیں۔ کمپیوٹیشن ایک ماحولیاتی ماڈل ایک کمپیوٹر پروگرام ہے جو دیئے گئے مقامات اور اونچائی پر مستقبل کے اوقات کے لیے موسمیاتی معلومات تیار کرتا ہے۔ کسی بھی جدید ماڈل کے اندر مساوات کا ایک مجموعہ ہوتا ہے، جسے ابتدائی مساوات کے نام سے جانا جاتا ہے، جو ماحول کی مستقبل کی حالت کی پیش گوئی کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ یہ مساوات-مثالی گیس کے قانون کے ساتھ-وقت کے ساتھ ماحول کی کثافت، دباؤ، اور ممکنہ درجہ حرارت اسکیلر فیلڈز اور ہوا کی رفتار (ہوا) ویکٹر فیلڈ کو تیار کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہیں۔ آلودگیوں اور دیگر ایروسولز کے لیے اضافی نقل و حمل کے مساوات کچھ ابتدائی مساوات کے اعلی ریزولوشن والے ماڈلز میں بھی شامل ہیں۔ استعمال شدہ مساوات غیر لکیری جزوی تفریق مساوات ہیں جنہیں چند مثالی صورتوں کو چھوڑ کر تجزیاتی طریقوں کے ذریعے بالکل حل کرنا ناممکن ہے۔ لہذا، عددی طریقے تقریبا حل حاصل کرتے ہیں۔ مختلف ماڈل مختلف حل کے طریقے استعمال کرتے ہیں: کچھ عالمی ماڈل اور تقریبا تمام علاقائی ماڈل تینوں مقامی جہتوں کے لیے محدود فرق کے طریقے استعمال کرتے ہیں، جبکہ دیگر عالمی ماڈل اور کچھ علاقائی ماڈل عمودی میں افقی جہتوں اور محدود فرق کے طریقوں کے لیے سپیکٹرم کے طریقے استعمال کرتے ہیں۔ یہ مساوات تجزیہ کے اعداد و شمار سے شروع کی جاتی ہیں اور تبدیلی کی شرحوں کا تعین کیا جاتا ہے۔ تبدیلی کی یہ شرحیں مستقبل میں تھوڑی دیر کے لیے ماحول کی حالت کی پیش گوئی کرتی ہیں۔ اس پیش گوئی کے لیے وقت میں اضافے کو ٹائم اسٹیپ کہا جاتا ہے۔ اس مستقبل کی ماحولیاتی حالت کو پھر تبدیلی کی نئی شرحوں کو تلاش کرنے کے لیے پیشن گوئی کرنے والی مساوات کے ایک اور اطلاق کے لیے نقطہ آغاز کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے، اور تبدیلی کی یہ نئی شرحیں مستقبل میں ابھی تک مزید وقت کے قدم پر ماحول کی پیش گوئی کرتی ہیں۔ اس بار قدم اس وقت تک دہرایا جاتا ہے جب تک کہ حل مطلوبہ پیش گوئی کے وقت تک نہ پہنچ جائے۔ ماڈل کے اندر منتخب کردہ وقت کے مرحلے کی لمبائی کمپیوٹیشنل گرڈ پر پوائنٹس کے درمیان فاصلے سے متعلق ہے، اور عددی استحکام کو برقرار رکھنے کے لیے منتخب کیا جاتا ہے۔ عالمی ماڈلز کے لیے وقت کے مراحل دسیوں منٹ کی ترتیب پر ہوتے ہیں، جبکہ علاقائی ماڈلز کے لیے وقت کے مراحل ایک سے چار منٹ کے درمیان ہوتے ہیں۔ عالمی ماڈل مستقبل میں مختلف اوقات میں چلائے جاتے ہیں۔ یوکے ایم ای ٹی یونیفائیڈ ماڈل مستقبل میں چھ دن چلتا ہے، جبکہ یورپی سینٹر فار میڈیم رینج ویدر فورکاسٹس کا انٹیگریٹڈ فورکاسٹ سسٹم اور انوائرمنٹ کینیڈا کا گلوبل انوائرمنٹل ملٹی اسکیل ماڈل دونوں مستقبل میں دس دن تک ختم ہو جاتے ہیں، اور انوائرمنٹل ماڈلنگ سینٹر کے ذریعے چلایا جانے والا گلوبل فورکاسٹ سسٹم ماڈل مستقبل میں سولہ دن چلتا ہے۔ ماڈل کے حل سے پیدا ہونے والی بصری پیداوار کو پیشن گوئی چارٹ، یا پروگ کے نام سے جانا جاتا ہے۔ پیرامیٹرائزیشن کچھ موسمیاتی عمل بہت چھوٹے پیمانے پر یا بہت پیچیدہ ہوتے ہیں جنہیں عددی موسم کی پیش گوئی کے نمونوں میں واضح طور پر شامل نہیں کیا جا سکتا۔ پیرامیٹرائزیشن ان عملوں کی نمائندگی کرنے کا ایک طریقہ کار ہے جس میں انہیں پیمانے پر متغیرات سے منسلک کیا جاتا ہے جسے ماڈل حل کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، موسم اور آب و ہوا کے ماڈلز میں گرڈ باکسز کے اطراف ہوتے ہیں جو لمبائی کے درمیان ہوتے ہیں۔ ایک عام کملس کلاؤڈ کا پیمانہ اس سے کم ہوتا ہے، اور اس کے لیے اس سے بھی بہتر گرڈ کی ضرورت ہوتی ہے جس کی جسمانی طور پر سیال حرکت کی مساوات کے ذریعے نمائندگی کی جا سکے۔ لہذا، ایسے بادل جن عمل کی نمائندگی کرتے ہیں وہ مختلف نفاست کے عمل کے ذریعہ پیرامیٹرائز ہوتے ہیں۔ ابتدائی ماڈلز میں، اگر کسی ماڈل گرڈ باکس کے اندر ہوا کا کالم مشروط طور پر غیر مستحکم تھا (بنیادی طور پر، نیچے اوپر کے مقابلے میں گرم اور مرطوب تھا) اور کالم کے اندر کسی بھی مقام پر پانی کے بخارات کا مواد سنترپت ہو جائے تو اسے الٹ دیا جائے گا (گرم، نم ہوا اٹھنا شروع ہو جائے گی)، اور اس عمودی کالم میں ہوا ملا دی جائے گی۔ زیادہ نفیس اسکیمیں تسلیم کرتی ہیں کہ ڈبے کے صرف کچھ حصے کنویکٹ کر سکتے ہیں اور یہ کہ انٹریمنٹ اور دیگر عمل ہوتے ہیں۔ موسمی ماڈل جن کے درمیان سائز کے گرڈ باکس ہوتے ہیں وہ واضح طور پر مواصلاتی بادلوں کی نمائندگی کر سکتے ہیں، حالانکہ انہیں کلاؤڈ مائکرو فزکس کو پیرامیٹرائز کرنے کی ضرورت ہوتی ہے جو چھوٹے پیمانے پر ہوتے ہیں۔ بڑے پیمانے پر (اسٹریٹس قسم کے) بادلوں کی تشکیل زیادہ جسمانی طور پر مبنی ہوتی ہے۔ وہ اس وقت بنتے ہیں جب رشتہ دار نمی کچھ مقررہ قیمت تک پہنچ جاتی ہے۔ بادل کا حصہ رشتہ دار نمی کی اس اہم قدر سے متعلق ہو سکتا ہے۔ زمین تک پہنچنے والی شمسی تابکاری کی مقدار کے ساتھ ساتھ بادل کی بوندوں کی تشکیل سالماتی پیمانے پر ہوتی ہے، اور اس لیے انہیں ماڈل میں شامل کرنے سے پہلے پیرامیٹرائز کیا جانا چاہیے۔ پہاڑوں کے ذریعہ پیدا ہونے والے ماحولیاتی ڈریگ کو بھی پیرامیٹرائز کیا جانا چاہیے، کیونکہ بلندی کی شکل کے حل میں حدود ڈریگ کے اہم کم تخمینے پیدا کرتی ہیں۔ پیرامیٹرائزیشن کا یہ طریقہ سمندر اور ماحول کے درمیان توانائی کے سطح کے بہاؤ کے لیے بھی کیا جاتا ہے، تاکہ سمندر کی سطح کے حقیقت پسندانہ درجہ حرارت اور سمندر کی سطح کے قریب پائی جانے والی سمندری برف کی قسم کا تعین کیا جا سکے۔ سورج کے زاویے کے ساتھ ساتھ بادل کی متعدد تہوں کے اثرات کو بھی مدنظر رکھا جاتا ہے۔ مٹی کی قسم، پودوں کی قسم، اور مٹی کی نمی سبھی اس بات کا تعین کرتی ہیں کہ گرمی میں کتنی تابکاری جاتی ہے اور ملحقہ ماحول میں کتنی نمی کھینچی جاتی ہے، اور اس طرح ان عملوں میں ان کی شراکت کو پیمانہ بنانا ضروری ہے۔ ہوا کے معیار کے ماڈلز کے اندر، پیرامیٹرائزیشنز متعدد نسبتا چھوٹے ذرائع سے ماحولیاتی اخراج کو مدنظر رکھتی ہیں (جیسے۔ سڑکیں، کھیت، فیکٹریاں) مخصوص گرڈ خانوں کے اندر۔ ڈومینز کسی ماڈل کا افقی ڈومین یا تو عالمی ہوتا ہے، جو پوری زمین کا احاطہ کرتا ہے، یا علاقائی، جو زمین کے صرف ایک حصے کا احاطہ کرتا ہے۔ علاقائی ماڈل (جسے محدود ایریا ماڈل، یا ایل اے ایم بھی کہا جاتا ہے) عالمی ماڈلز کے مقابلے میں بہتر گرڈ کے فاصلے کے استعمال کی اجازت دیتے ہیں کیونکہ دستیاب کمپیوٹیشنل وسائل دنیا بھر میں پھیلے رہنے کے بجائے ایک مخصوص علاقے پر مرکوز ہوتے ہیں۔ یہ علاقائی ماڈلز کو واضح طور پر چھوٹے پیمانے کے موسمیاتی مظاہر کو حل کرنے کی اجازت دیتا ہے جن کی نمائندگی عالمی ماڈل کے موٹے گرڈ پر نہیں کی جا سکتی۔ علاقائی ماڈل اپنے ڈومین (باؤنڈری کنڈیشنز) کے کنارے پر حالات کی وضاحت کے لیے ایک عالمی ماڈل کا استعمال کرتے ہیں تاکہ علاقائی ماڈل ڈومین سے باہر کے نظام کو اس کے علاقے میں منتقل ہونے کی اجازت دی جا سکے۔ علاقائی ماڈلز کے اندر غیر یقینی صورتحال اور غلطیاں علاقائی ماڈل کے کنارے کے باؤنڈری کنڈیشنز کے لیے استعمال ہونے والے عالمی ماڈل کے ساتھ ساتھ علاقائی ماڈل سے منسوب غلطیوں کے ذریعے متعارف کرائی جاتی ہیں۔ عمودی کوآرڈینیٹ کو مختلف طریقوں سے سنبھالا جاتا ہے۔ لیوس فرائی رچرڈسن کے 1922 کے ماڈل میں عمودی کوآرڈینیٹ کے طور پر ہندسی اونچائی () کا استعمال کیا گیا۔ بعد کے ماڈلز نے جیومیٹرک کوآرڈینیٹ کو پریشر کوآرڈینیٹ سسٹم کے ساتھ تبدیل کیا، جس میں مستقل دباؤ والی سطحوں کی جیو پوٹینشل بلندیاں منحصر متغیر بن جاتی ہیں، جس سے ابتدائی مساوات بہت آسان ہو جاتی ہیں۔ مربوط نظاموں کے درمیان یہ ارتباط بنایا جا سکتا ہے کیونکہ زمین کے ماحول کے ذریعے اونچائی کے ساتھ دباؤ کم ہوتا جاتا ہے۔ آپریشنل پیشن گوئی کے لیے استعمال ہونے والا پہلا ماڈل، سنگل لیئر باروٹروپک ماڈل، 500 ملی بار (تقریبا) کی سطح پر سنگل پریشر کوآرڈینیٹ کا استعمال کرتا تھا، اور اس طرح بنیادی طور پر دو جہتی تھا۔ ہائی ریزولوشن ماڈل-جنہیں میسو اسکیل ماڈل بھی کہا جاتا ہے-جیسے کہ ویدر ریسرچ اور فورکاسٹنگ ماڈل عام دباؤ کے نقاط کا استعمال کرتے ہیں جنہیں سگما نقاط کہا جاتا ہے۔ یہ مربوط نظام اپنا نام آزاد متغیر سے حاصل کرتا ہے جو سطح پر دباؤ کے حوالے سے ماحولیاتی دباؤ کو پیمانے کے لیے استعمال ہوتا ہے، اور بعض صورتوں میں ڈومین کے اوپری حصے میں دباؤ کے ساتھ بھی۔ ماڈل آؤٹ پٹ کے اعداد و شمار چونکہ ماحولیاتی حرکیات کی مساوات پر مبنی پیشن گوئی کے ماڈل موسمی حالات کا مکمل طور پر تعین نہیں کرتے ہیں، اس لیے پیش گوئیوں کو درست کرنے کی کوشش کے لیے شماریاتی طریقے تیار کیے گئے ہیں۔ شماریاتی نمونے عددی موسمی نمونوں، سطح کے مشاہدات اور مخصوص مقامات کے لیے موسمی حالات سے پیدا ہونے والے تین جہتی شعبوں کی بنیاد پر بنائے گئے تھے۔ ان شماریاتی ماڈلز کو اجتماعی طور پر ماڈل آؤٹ پٹ شماریات (ایم او ایس) کہا جاتا ہے، اور نیشنل ویدر سروس نے 1960 کی دہائی کے آخر میں موسم کی پیش گوئی کرنے والے ماڈلز کے لیے تیار کیا تھا۔ ماڈل آؤٹ پٹ کے اعدادوشمار کامل پروگ تکنیک سے مختلف ہیں، جو یہ فرض کرتی ہے کہ عددی موسم کی پیش گوئی کی رہنمائی کا آؤٹ پٹ کامل ہے۔ ایم او ایس مقامی اثرات کے لیے درست کر سکتا ہے جنہیں ناکافی گرڈ ریزولوشن کے ساتھ ساتھ ماڈل کے تعصبات کی وجہ سے ماڈل کے ذریعے حل نہیں کیا جا سکتا۔ چونکہ ایم او ایس اپنے متعلقہ عالمی یا علاقائی ماڈل کے مطابق چلایا جاتا ہے، اس لیے اس کی پیداوار کو پوسٹ پروسیسنگ کے نام سے جانا جاتا ہے۔ ایم او ایس کے اندر پیش گوئی کے پیرامیٹرز میں زیادہ سے زیادہ اور کم سے کم درجہ حرارت، کئی گھنٹوں کے اندر بارش کا فیصد امکان، متوقع بارش کی مقدار، امکان ہے کہ بارش فطرت میں منجمد ہو جائے گی، گرج چمک کے امکانات، بادل پن اور سطح کی ہوائیں شامل ہیں۔ 1963 میں، ایڈورڈ لورینز نے موسم کی پیش گوئی میں شامل سیال حرکیات کی مساوات کی افراتفری کی نوعیت کو دریافت کیا۔ درجہ حرارت، ہواؤں، یا عددی ماڈلز کو دی گئی دیگر ابتدائی معلومات میں انتہائی چھوٹی غلطیاں ہر پانچ دن میں بڑھ جائیں گی اور دوگنی ہو جائیں گی، جس سے طویل فاصلے کی پیش گوئیاں-جو دو ہفتوں سے زیادہ پہلے کی جاتی ہیں-ماحول کی حالت کی پیش گوئی کرنا ناممکن ہو جائے گا۔ مزید برآں، موجودہ مشاہداتی نیٹ ورک کی کچھ علاقوں میں ناقص کوریج ہے (مثال کے طور پر بحر الکاہل جیسے پانی کے بڑے ذخائر پر)، جو ماحول کی حقیقی ابتدائی حالت میں غیر یقینی صورتحال کو متعارف کراتا ہے۔ اگرچہ مساوات کا ایک مجموعہ، جسے لیوویل مساوات کے نام سے جانا جاتا ہے، ماڈل کے آغاز میں ابتدائی غیر یقینی کا تعین کرنے کے لیے موجود ہے، لیکن مساوات حقیقی وقت میں چلانے کے لیے بہت پیچیدہ ہیں، یہاں تک کہ سپر کمپیوٹرز کے استعمال کے ساتھ بھی۔ یہ غیر یقینی صورتحال پیشن گوئی ماڈل کی درستگی کو مستقبل میں تقریبا پانچ یا چھ دن تک محدود کرتی ہیں۔ ایڈورڈ ایپسٹین نے 1969 میں تسلیم کیا کہ موروثی غیر یقینی صورتحال کی وجہ سے ماحول کو ایک ہی پیش گوئی کے ساتھ مکمل طور پر بیان نہیں کیا جا سکتا، اور ماحول کی حالت کے لیے ذرائع اور تغیرات پیدا کرنے کے لیے سٹوچسٹک مونٹی کارلو تخروپن کے ایک مجموعے کا استعمال کرنے کی تجویز پیش کی۔ اگرچہ ایک مجموعے کی اس ابتدائی مثال نے مہارت کا مظاہرہ کیا، 1974 میں سیسل لیتھ نے ظاہر کیا کہ انہوں نے صرف اس وقت مناسب پیش گوئیاں کیں جب مجموعے کے امکانات کی تقسیم ماحول میں امکانات کی تقسیم کا نمائندہ نمونہ تھا۔ 1990 کی دہائی سے، موسمی عمل کی غیر معمولی نوعیت یعنی ان کی موروثی غیر یقینی صورتحال کو حل کرنے کے لیے مجموعی پیش گوئیوں کو عملی طور پر (معمول کی پیش گوئیوں کے طور پر) استعمال کیا گیا ہے۔ اس طریقہ کار میں مختلف جسمانی پیرامیٹریزیشن یا مختلف ابتدائی حالات کا استعمال کرتے ہوئے انفرادی پیشن گوئی ماڈل کے ساتھ بنائی گئی متعدد پیش گوئیوں کا تجزیہ کرنا شامل ہے۔ 1992 میں یوروپی سینٹر فار میڈیم رینج ویدر فورکاسٹس (ای سی ایم ڈبلیو ایف) اور نیشنل سینٹرز فار انوائرمنٹل پریڈکشن کے ذریعہ تیار کردہ مجموعی پیش گوئیوں کے ساتھ شروع کرتے ہوئے، ماڈل مجموعی پیش گوئیوں کو پیش گوئی کی غیر یقینی صورتحال کی وضاحت کرنے اور اس ونڈو کو بڑھانے میں مدد کے لیے استعمال کیا گیا ہے جس میں عددی موسم کی پیش گوئی مستقبل میں ممکنہ طور پر قابل عمل ہے۔ ای سی ایم ڈبلیو ایف ماڈل، اینسمبل پیشن گوئی کا نظام، ابتدائی امکانات کی کثافت کی تقلید کے لیے واحد ویکٹروں کا استعمال کرتا ہے، جبکہ این سی ای پی اینسمبل، گلوبل اینسمبل پیشن گوئی کا نظام، ویکٹر افزائش کے نام سے ایک تکنیک کا استعمال کرتا ہے۔ یوکے میٹ آفس عالمی اور علاقائی اینسمبل پیشن گوئی چلاتا ہے جہاں ابتدائی حالات میں خلل کو میٹ آفس گلوبل اینڈ ریجنل اینسمبل پریڈکشن سسٹم (ایم او جی آر ای پی ایس) کے 24 اینسمبل ممبران 24 مختلف پیش گوئیاں تیار کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ واحد ماڈل پر مبنی نقطہ نظر میں، مجموعی پیشن گوئی کا اندازہ عام طور پر ایک پیشن گوئی متغیر سے متعلق انفرادی پیش گوئیوں کی اوسط کے ساتھ ساتھ مجموعی نظام کے اندر مختلف پیش گوئیوں کے درمیان معاہدے کی ڈگری کے لحاظ سے کیا جاتا ہے، جیسا کہ ان کے مجموعی پھیلاؤ سے ظاہر ہوتا ہے۔ اینسمبل اسپریڈ کی تشخیص اسپیگیٹی ڈائیگرام جیسے ٹولز کے ذریعے کی جاتی ہے، جو مستقبل میں مخصوص وقت کے مراحل کے لیے پیشن گوئی کے چارٹ پر ایک مقدار کے پھیلاؤ کو ظاہر کرتے ہیں۔ ایک اور ٹول جہاں اینسمبل اسپریڈ کا استعمال کیا جاتا ہے وہ میٹوگرام ہے، جو ایک مخصوص مقام کے لیے ایک مقدار کی پیش گوئی میں پھیلاؤ کو ظاہر کرتا ہے۔ یہ عام بات ہے کہ اصل میں ہونے والے موسم کو شامل کرنے کے لیے جوڑا پھیلتا ہے وہ بہت چھوٹا ہوتا ہے، جس کی وجہ سے پیشن گوئی کرنے والے ماڈل کی غیر یقینی صورتحال کی غلط تشخیص کر سکتے ہیں۔ یہ مسئلہ خاص طور پر موسم کی پیشن گوئی کے لیے تقریبا دس دن پہلے ہی شدید ہو جاتا ہے۔ جب اینسمبل کا پھیلاؤ چھوٹا ہوتا ہے اور متعدد ماڈل رنوں کے اندر پیشن گوئی کے حل مستقل ہوتے ہیں، تو پیشن گوئی کرنے والے اینسمبل مین، اور عام طور پر پیشن گوئی پر زیادہ اعتماد محسوس کرتے ہیں۔ اس خیال کے باوجود، اسپریڈ اسکل کا تعلق اکثر کمزور ہوتا ہے یا نہیں پایا جاتا ہے، کیونکہ اسپریڈ ایرر کا ارتباط عام طور پر 0.6 سے کم ہوتا ہے، اور صرف خاص حالات میں 0.6-0.7 کے درمیان ہوتا ہے۔ جس طرح ایک ہی ماڈل کی بہت سی پیش گوئیوں کو ملبوسات بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، اسی طرح ملبوسات کی پیش گوئی کرنے کے لیے متعدد ماڈلز کو بھی جوڑا جا سکتا ہے۔ اس نقطہ نظر کو ملٹی ماڈل اینسمبل پیشن گوئی کہا جاتا ہے، اور یہ ایک ماڈل پر مبنی نقطہ نظر کے مقابلے میں پیشن گوئی کو بہتر بنانے کے لیے دکھایا گیا ہے۔ ملٹی ماڈل اینسمبل کے اندر ماڈلز کو ان کے مختلف تعصبات کے لیے ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے، جو کہ ایک ایسا عمل ہے جسے سپر اینسمبل پیشن گوئی کہا جاتا ہے۔ اس قسم کی پیشن گوئی ماڈل آؤٹ پٹ میں غلطیوں کو نمایاں طور پر کم کرتی ہے۔ ایپلی کیشنز ایئر کوالٹی ماڈلنگ ایئر کوالٹی پیشن گوئی یہ پیش گوئی کرنے کی کوشش کرتی ہے کہ آلودگیوں کی تعداد کب ایسی سطح تک پہنچ جائے گی جو صحت عامہ کے لیے خطرناک ہو۔ ماحول میں آلودگیوں کے ارتکاز کا تعین ان کی نقل و حمل، یا ماحول کے ذریعے حرکت کی اوسط رفتار، ان کے پھیلاؤ، کیمیائی تبدیلی، اور زمین کے جمع ہونے سے ہوتا ہے۔ آلودگی کے ذرائع اور خطوں کی معلومات کے علاوہ، ان ماڈلز کو ماحول میں سیال کے بہاؤ کی حالت کے بارے میں اعداد و شمار کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ اس کی نقل و حمل اور پھیلاؤ کا تعین کیا جا سکے۔ موسمیاتی حالات جیسے تھرمل الٹ، سطح کی ہوا کو بڑھنے سے روک سکتے ہیں، آلودگیوں کو سطح کے قریب پھنس سکتے ہیں، جو ہوا کے معیار کے ماڈلنگ کے لیے اس طرح کے واقعات کی درست پیش گوئیوں کو اہم بناتا ہے۔ شہری ہوا کے معیار کے ماڈلز کو ایک بہت ہی عمدہ کمپیوٹیشنل میش کی ضرورت ہوتی ہے، جس میں اعلی ریزولوشن والے میسو اسکیل موسمی ماڈلز کے استعمال کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس کے باوجود، عددی موسمی رہنمائی کا معیار ہوا کے معیار کی پیش گوئیوں میں بنیادی غیر یقینی صورتحال ہے۔ کلائمیٹ ماڈلنگ جنرل سرکولیشن ماڈل (جی سی ایم) ایک ریاضیاتی ماڈل ہے جسے سیاروں کے ماحول یا سمندر کی عالمی گردش کے کمپیوٹر سیمولیشن میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ایک ماحولیاتی عمومی گردش ماڈل (اے جی سی ایم) بنیادی طور پر عالمی عددی موسم کی پیش گوئی کے ماڈل جیسا ہی ہے، اور کچھ (جیسے کہ یوکے یونیفائیڈ ماڈل میں استعمال ہونے والا) کو قلیل مدتی موسم کی پیش گوئیوں اور طویل مدتی آب و ہوا کی پیش گوئیوں دونوں کے لیے ترتیب دیا جا سکتا ہے۔ سمندری برف اور زمینی سطح کے اجزاء کے ساتھ، اے جی سی ایم اور سمندری جی سی ایم (او جی سی ایم) عالمی آب و ہوا کے ماڈلز کے کلیدی اجزاء ہیں، اور آب و ہوا کو سمجھنے اور آب و ہوا کی تبدیلی کو پیش کرنے کے لیے بڑے پیمانے پر استعمال ہوتے ہیں۔ آب و ہوا کی تبدیلی کے پہلوؤں کے لیے، انسان کے بنائے ہوئے کیمیائی اخراج کے منظرناموں کی ایک رینج کو آب و ہوا کے نمونوں میں شامل کیا جا سکتا ہے تاکہ یہ دیکھا جا سکے کہ کس طرح ایک بہتر گرین ہاؤس اثر زمین کی آب و ہوا میں ترمیم کرے گا۔ دہائیوں سے لے کر صدیوں تک کے وقت کے پیمانے کے ساتھ آب و ہوا کی ایپلی کیشنز کے لیے ڈیزائن کیے گئے ورژن اصل میں 1969 میں سیوکورو منابے اور کرک برائن نے پرنسٹن، نیو جرسی میں جیو فزیکل فلوڈ ڈائنامکس لیبارٹری میں بنائے تھے۔ جب کئی دہائیوں تک چلتے ہیں، تو کمپیوٹیشنل حدود کا مطلب یہ ہے کہ ماڈلز کو ایک موٹے گرڈ کا استعمال کرنا چاہیے جو چھوٹے پیمانے کے تعاملات کو حل نہیں کرتا ہے۔ سمندری سطح ماڈلنگ سمندر کی سطح پر چلنے والی ہوا اور سمندر کی اوپری پرت کے درمیان توانائی کی منتقلی لہر کی حرکیات میں ایک اہم عنصر ہے۔ سپیکٹرم ویو ٹرانسپورٹ مساوات کا استعمال بدلتی ہوئی ٹپوگرافی پر ویو سپیکٹرم میں تبدیلی کو بیان کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ یہ لہر کی پیداوار، لہر کی حرکت (سیال کے اندر پھیلاؤ)، لہر کی شولنگ، اضطراب، لہروں کے درمیان توانائی کی منتقلی، اور لہر کی کھپت کی تقلید کرتا ہے۔ چونکہ سطح کی ہوائیں سپیکٹرم لہر نقل و حمل کے مساوات میں بنیادی مجبور کرنے والا طریقہ کار ہیں، سمندری لہر کے ماڈل عددی موسمی پیش گوئی کے ماڈلز کے ذریعہ تیار کردہ معلومات کو اس بات کا تعین کرنے کے لیے استعمال کرتے ہیں کہ ماحول سے سمندر کی سطح پر پرت میں کتنی توانائی منتقل ہوتی ہے۔ وائٹ کیپس کے ذریعے توانائی کی کھپت اور لہروں کے درمیان گونج کے ساتھ، عددی موسمی ماڈلز سے سطح کی ہوائیں سمندر کی سطح کی حالت کی زیادہ درست پیش گوئیوں کی اجازت دیتی ہیں۔ اشنکٹبندیی طوفان کی پیش گوئی اشنکٹبندیی طوفان کی پیش گوئی بھی عددی موسمی ماڈلز کے فراہم کردہ اعداد و شمار پر منحصر ہے۔ اشنکٹبندیی طوفان کی رہنمائی کے نمونوں کی تین اہم کلاسیں موجود ہیں: شماریاتی نمونے موسمیات کا استعمال کرتے ہوئے طوفان کے رویے کے تجزیے پر مبنی ہوتے ہیں، اور ایک پیش گوئی پیدا کرنے کے لیے طوفان کی پوزیشن اور تاریخ کا ارتباط کرتے ہیں جو اس وقت کے ماحول کی طبیعیات پر مبنی نہیں ہے۔ متحرک نمونے عددی نمونے ہوتے ہیں جو ماحول میں سیال کے بہاؤ کی انتظامی مساوات کو حل کرتے ہیں۔ وہ اسی اصولوں پر مبنی ہوتے ہیں جو دیگر محدود علاقے کے عددی موسمی پیش گوئی کے نمونوں پر مبنی ہوتے ہیں لیکن ان میں خصوصی کمپیوٹیشنل تکنیک جیسے کہ بہتر مقامی ڈومینز شامل ہو سکتے ہیں جو طوفان کے ساتھ ساتھ حرکت کرتے ہیں۔ وہ ماڈل جو دونوں طریقوں کے عناصر کا استعمال کرتے ہیں انہیں شماریاتی-متحرک ماڈل کہا جاتا ہے۔ 1978 میں، ماحولیاتی حرکیات پر مبنی پہلا سمندری طوفان سے باخبر رہنے والا ماڈل-متحرک ٹھیک میش (ایم ایف ایم) ماڈل-نے کام کرنا شروع کیا۔ اشنکٹبندیی طوفان کے راستے کی پیش گوئی کے میدان میں، ہمیشہ بہتر ہونے والے متحرک ماڈل کی رہنمائی کے باوجود جو کمپیوٹیشنل طاقت میں اضافے کے ساتھ واقع ہوئی، یہ 1980 کی دہائی تک نہیں تھا جب عددی موسم کی پیش گوئی نے مہارت ظاہر کی، اور 1990 کی دہائی تک جب اس نے مستقل طور پر شماریاتی یا سادہ متحرک ماڈلز کو پیچھے چھوڑ دیا۔ عددی موسمی پیش گوئی کی بنیاد پر ٹراپیکل سائیکلون کی شدت کی پیش گوئیاں ایک چیلنج بنی ہوئی ہیں، کیونکہ شماریاتی طریقے متحرک رہنمائی پر اعلی مہارت کا مظاہرہ کرتے رہتے ہیں۔ وائلڈ فائر ماڈلنگ سالماتی پیمانے پر، جنگل کی آگ میں سیلولوز، یا لکڑی کے ایندھن کے انحطاط میں دو اہم مسابقتی رد عمل کے عمل شامل ہیں۔ جب سیلولوز فائبر میں نمی کی مقدار کم ہوتی ہے، تو ایندھن کا اتار چڑھاؤ ہوتا ہے۔ یہ عمل درمیانی گیس کی مصنوعات پیدا کرے گا جو بالآخر دہن کا ذریعہ بنے گا۔ جب نمی موجود ہوتی ہے-یا جب فائبر سے کافی گرمی نکالی جا رہی ہوتی ہے، تو چاررنگ ہوتا ہے۔ دونوں تعاملات کی کیمیائی حرکیات اس بات کی نشاندہی کرتی ہیں کہ ایک نقطہ ہے جس پر نمی کی سطح کافی کم ہے-اور/یا حرارتی شرح کافی زیادہ ہے-تاکہ دہن کے عمل خود کفیل بن جائیں۔ نتیجتا، ہوا کی رفتار، سمت، نمی، درجہ حرارت، یا ماحول کی مختلف سطحوں پر وقفے کی شرح میں تبدیلیاں جنگل کی آگ کے رویے اور نشوونما پر نمایاں اثر ڈال سکتی ہیں۔ چونکہ جنگل کی آگ ماحولیاتی بہاؤ کے لیے گرمی کے ذریعہ کے طور پر کام کرتی ہے، اس لیے جنگل کی آگ مقامی ایڈویکشن پیٹرن میں ترمیم کر سکتی ہے، جس سے آگ اور ماحول کے درمیان ایک فیڈ بیک لوپ متعارف ہوتا ہے۔ جنگل کی آگ کے پھیلاؤ کے لیے ایک آسان دو جہتی ماڈل جس میں ہوا اور خطوں کے اثرات کی نمائندگی کے لیے کنویکشن کا استعمال کیا گیا، ساتھ ہی گرمی کی نقل و حمل کے غالب طریقہ کے طور پر تابکاری گرمی کی منتقلی جزوی تفریق مساوات کے رد عمل کے پھیلاؤ کے نظام کا باعث بنی۔ زیادہ پیچیدہ ماڈلز جنگل کی آگ کے جزو کے ساتھ عددی موسمی ماڈلز یا کمپیوٹیشنل فلوئڈ ڈائنامکس ماڈلز میں شامل ہوتے ہیں جو آگ اور ماحول کے درمیان ردعمل کے اثرات کا اندازہ لگانے کی اجازت دیتے ہیں۔ ماڈلز کی مؤخر الذکر کلاس میں اضافی پیچیدگی ان کے کمپیوٹر پاور کی ضروریات میں اسی طرح کے اضافے کا ترجمہ کرتی ہے۔ درحقیقت، ماحولیاتی ماڈلنگ کے لیے متعلقہ پیمانوں پر براہ راست عددی تخروپن کے ذریعے دہن کا مکمل تین جہتی علاج فی الحال عملی نہیں ہے کیونکہ اس طرح کے تخروپن کے لیے ضرورت سے زیادہ کمپیوٹیشنل لاگت کی ضرورت ہوتی ہے۔ عددی موسمی ماڈلز میں مقامی ریزولوشن کے تحت محدود پیشن گوئی کی مہارت ہوتی ہے، جو جنگل کی آگ کے پیچیدہ ماڈلز کو آگ کو پیرامیٹرائز کرنے پر مجبور کرتی ہے تاکہ یہ حساب لگایا جا سکے کہ جنگل کی آگ سے ہواؤں کو مقامی طور پر کیسے تبدیل کیا جائے گا، اور ان ترمیم شدہ ہواؤں کا استعمال اس شرح کا تعین کرنے کے لیے کیا جائے جس پر آگ مقامی طور پر پھیل جائے گی۔ ایٹموسفیرک فزکس ایٹموسفیرک تھرموڈینامکس ٹراپیکل سائیکلون پیشن گوئی ماڈل ماحولیاتی ماڈلز کی اقسام حوالہ جات مزید پڑھنا ہنگامہ آرائی سے ایس سی ایل بیرونی لنکس این او اے اے سپر کمپیوٹر اپ گریڈ ایئر ریسورسز لیبارٹری فلیٹ نیومریکل میٹرولوجی اینڈ اوشیانوگرافی سینٹر یورپی سینٹر فار میڈیم رینج ویدر فورکاسٹس یو کے میٹ آفس کمپیوٹیشنل سائنس عددی آب و ہوا اور موسمی ماڈل اطلاقی ریاضی موسم کی پیش گوئی مطالعے کے کمپیوٹیشنل فیلڈز