現(xiàn)代天氣預報和氣候研究在很大程度上依賴于實現(xiàn)物理模型的計算機模擬。這些模型需要做出有凝聚力的大規(guī)模預測，但也需要包含足夠多的小規(guī)模細節(jié)以確保相關性和可操作性。鑒于天氣系統(tǒng)和氣候的巨大物理復雜性，在空間和時間上對水環(huán)境事件(如降雨)進行真實的隨機模擬是一項重大挑戰(zhàn)。

一個統(tǒng)計方法是一種天然替代品來形容天氣系統(tǒng)和氣候的巨大變化。統(tǒng)計模型更易于使用，不需要大量計算資源，因此為科學家和決策者提供了可操作的、易于使用的工具來研究緊迫的氣候相關問題。盡管如此，統(tǒng)計模型通常會做出簡化的假設。

盡管這些假設可以使建模任務更易于處理，但它們也會導致與它們打算表示的物理系統(tǒng)產(chǎn)生額外的分歧。帕帕萊西奧等人。描述對所謂的完整隨機建模解決方案 ( CoSMoS ) 框架的改進，該框架為廣泛的水環(huán)境模擬引入了顯著增強的通用性。

一個重要的補充是支持空間變化的速度場。這些速度場控制著流體包的運動，例如空氣或水，穿過模擬區(qū)域。這種梯度在自然界中極為常見;例如，空氣變暖時的膨脹會產(chǎn)生向外發(fā)散的速度模式。類似地，颶風或龍卷風的旋轉需要在空間中彎曲的速度場。

作者還描述了各向異性的處理，其中物理過程的特性不僅會隨與參考點的距離而且隨方向而變化。通過將各向異性與空間變化的速度場相結合，模擬可以再現(xiàn)復雜的氣象現(xiàn)象，例如風暴或颶風的旋轉和螺旋結構。

在介紹了這些進步之后，作者通過一系列數(shù)值實驗證明了它們的潛力。這些模擬說明了這種平臺可以提供的各種流體結構和演化模式。然而，挑戰(zhàn)仍然存在，包括以高分辨率模擬大型結構的高計算成本以及需要以全球規(guī)模模擬為目的的額外模型開發(fā)。