Moderna väderprognoser och klimatstudier bygger i hög grad på datorsimuleringar som implementerar fysiska modeller. Dessa modeller måste göra sammanhängande storskaliga förutsägelser men också innehålla tillräckligt med småskaliga detaljer för att vara relevanta och genomförbara. Med tanke på den enorma fysiska komplexiteten hos vädersystem och klimatet, realistisk stokastisk simulering av miljömässiga händelser i rum och tid, som regn, är en betydande utmaning.

Ett statistiskt tillvägagångssätt är ett naturligt alternativ för att beskriva den enorma variationen i vädersystem och klimat. Statistiska modeller är enklare att använda och kräver inte stora beräkningsresurser och ger således forskare och beslutsfattare operativa, lättanvända verktyg för att studera akuta klimatrelaterade problem. Ändå, statistiska modeller gör ofta förenklade antaganden.

Även om dessa antaganden kan göra modelleringsuppgiften mer genomförbar, de leder också till ytterligare avvikelser från de fysiska system de är avsedda att representera. Papalexiou et al. beskriva förbättringar av den så kallade Complete Stochastic Modeling Solution (CoSMoS) ramverket som introducerar betydligt ökad allmänhet för ett brett utbud av vattenmiljösimuleringar.

Ett viktigt tillägg är stöd för rumsligt varierande hastighetsfält. Dessa hastighetsfält styr rörelsen av vätskepaket, som luft eller vatten, över det simulerade området. Sådana gradienter är extremt vanliga i naturen; expansion av luft när den värms, till exempel, skapar ett utåt divergerande hastighetsmönster. Liknande, rotationen av en orkan eller tornado kräver ett hastighetsfält som kröker sig i rymden.

Författarna beskriver också hanteringen av anisotropi, där egenskaperna hos den fysiska processen kan variera med inte bara avståndet från en referenspunkt utan även med riktningen. Genom att kombinera anisotropi med rumsligt varierande hastighetsfält, en simulering kan återge komplexa meteorologiska fenomen, såsom stormar eller en orkans roterande och spiralformade struktur.

Efter att ha introducerat dessa framsteg, författarna visar sin potential genom en serie numeriska experiment. Dessa simuleringar illustrerar det stora utbudet av flytande strukturer och evolutionsmönster som en sådan plattform kan leverera. Ändå, utmaningar kvarstår, inklusive de höga beräkningskostnaderna för att simulera stora strukturer med hög upplösning och behovet av ytterligare modellutveckling med syftet med globala simuleringar.

Den här historien är återpublicerad med tillstånd av Eos, värd av American Geophysical Union. Läs den ursprungliga historien här.