Styr på usikkerheder giver nyttigere vejrprognoser
Bedre vejrprognoser er en kerneopgave for ethvert meteorologisk institut. DMI er ingen undtagelse. De seneste fem år har instituttet forbedret måden at håndtere de uundgåelige usikkerheder på. Det giver både meteorologerne og dig mulighed for at bedømme kvaliteten af prognoserne; f.eks. på DMI’s lokationsvejr.
”Hvor præcist kan skybrud og andet ekstremt vejr på små skalaer forudsiges?” spørger meteorolog Bent Hansen Sass. ”Og hvordan kan vi formidle usikkerheden på prognoserne?” Han har allerede svarene, for de er kendte af DMI og indbygget i instituttets services til brugerne. Men svarene kan blive endnu mere præcise. Derfor samarbejder DMI med andre europæiske landes meteorologiske institutter og udbygger metoderne til beregning og formidling af usikkerheder løbende.
Senest var 90 meteorologer samlet til en international konference i Helsingør 13.-16. april (ALADIN/HIRLAM Joint 25th Workshop All-Staff Meeting 2015). Formålet var at koordinere udviklingen af vejrprognoser for udvalgte geografiske områder med fokus på ekstremt vejr og beregning af de usikkerheder, der aldrig helt kan undgås, men som dog bliver mindre, efterhånden som forskningen skrider frem.
Tal på uundgåelige fejl
”Probabilistic forecasting” lyder ikke som noget for dig, der bare er bruger af DMI’s vejrprognoser. Vi vil have sikkerhed og ikke sandsynligheder. Men meteorolog Niels Woetmann Nielsen kan forklare begrebet:
”Når vi skal forudsige vejret frem i tiden, skal vi vide, hvordan vejret er nu. Og det gør vi ikke – i hvert fald ikke i tilstrækkelige detaljer.”
Vejrobservationerne sker både med satellitter og med målestationer på jorden. Jordstationerne er placeret med op til flere hundrede kilometers afstand – men hvordan er vejret mellem stationerne, hvor der ingen målinger er? Målingerne er heller ikke 100 procent nøjagtige. Hertil kommer, at modellerne ikke er perfekte, selv om meteorologerne hele tiden gør dem bedre.
En måde at møde disse kendsgerninger på er at beregne sandsynligheder ved at lade modellerne arbejde med forskellige, men realistiske, repræsentationer af atmosfærens aktuelle tilstand. Repræsentationerne afspejler den usikkerhed, der er i kendskabet til den aktuelle tilstand.
Et typisk antal repræsentationer er 25 og udgør således et ensemble på 25 medlemmer, som statistikken beregnes på. Ved at sammenligne prognoseresultaterne for hvert medlem i ensemblet, og se hvordan resultaterne spreder sig, kan meteorologerne få at vide, hvor sikre prognoserne er på trods af usikkerheder i observationer og model.
En hel dag på konferencen i april var sat af til præsentation af de nyeste resultater af ensemble-prognosemetoden.
”Der er gjort store fremskridt inden for ensemble-prognoser,” siger Bent Hansen Sass, som med interesse fulgte præsentationerne af, hvordan prognoserne nu kan forudsige intensiteten af voldsomt vejr som skybrud bedre end før. ”Vi har dog stadigvæk en stor udfordring i at formidle prognoserne og deres usikkerhed, så brugerne får størst mulig nytte af dem.”
Stor computerkraft – en nødvendighed
I 70’erne nåede meteorologernes viden om atmosfærens dynamiske og fysiske processer et højt niveau. Denne viden blev kombineret med mange daglige vejrobservationer. Samtidig blev computerne nu så kraftige, at udviklingen i vejret kunne beregnes. Hyppige vejrprognoser blev en realitet.
Beregning af vejrprognoser sker i dag med vejrmodeller, som er programmeret på supercomputere. Når beregningen af en vejrprognose ikke blot skal gennemføres én gang per prognose, men måske 25 gange for at et få grundlaget for en usikkerhedsberegning (ensemble-prognoser), bliver kravet til computerkraft tilsvarende større.
I 2016 får DMI adgang til en ny supercomputer. Med dette værktøj kan usikkerheden på prognoserne beregnes ikke bare på større ensembler og hurtigere, men også for flere parametre, end det sker nu, og det er for vind, nedbør og temperatur.
Konferencen i april var arrangeret af DMI med meteorolog Bent Hansen Sass (th.) som kontaktperson og ansvarlig.
Af Palle Bo Nielsen
29. maj 2015