DMI’s vejrmodeller siden Bodil: De små skridts triumf

DMI arbejder hele tiden for bedre vejrudsigter - både til hverdag, og når vejret viser tænder under fx en storm som Bodil i december 2013. Ingeniør og modeludvikler Henrik Feddersen fra DMI’s enhed for vejrmodeller forklarer, hvordan seks forskellige forbedringer samlet betyder, at prognoser i dag er endnu mere præcise end for ti år siden.

Da stormen Bodil ramte den 5. og 6. december 2013, blev lavtrykket beskrevet som Danmarks til dato bedst forudsagte storm.

I de ti år siden da er udviklingen fortsat, og DMI står i dag med endnu bedre meteorologiske modeller end dengang. Det forklarer ingeniør og modeludvikler fra DMI’s enhed for vejrmodeller, Henrik Feddersen.

Han peger på seks områder, hvor der er sket fremskridt.
 

Vinden blæser i alle retninger

Den første forbedring er et skift i DMI’s primære vejrmodel. I 2013 hed modellen HIRLAM, mens den nu hedder HARMONIE.

Den store forskel ligger i modellens matematik. HIRLAM brugte den såkaldte hydrostatiske tilnærmelse, som antager, at opdrift og tyngdekraft er i balance.

HARMONIE er derimod en såkaldt ikke-hydrostatisk model, som dropper antagelsen og erstatter den med matematik. Det har især betydning for modellering af opad- og nedadrettede vinde.

 – Den hydrostatiske tilnærmelse er rigtig god for vejrmodeller, hvor opløsningen er relativt grov, forklarer Henrik Feddersen.

Opløsningen i en vejrmodel er et mål for, hvor mange punkter modellen beregner en prognose for, og hvor langt der er imellem dem.

­ – Når vi nærmer os opløsninger på få km og finere endnu, som i vores nyere modeller, bliver tilnærmelsen dog mindre god. Det gælder specielt for områder med indviklet topografi. Det kan være en dyb fjord omgivet af høje bjerge. Men vindene er også vigtige i forbindelse med konvektion, som er har stor betydning for Danmark ved kraftige byger og dermed skybrud.

Danmark vokser i modellen

Den anden forbedring er netop en bedre opløsning af DMI’s primære vejrmodel.

I 2013 var opløsningen over Danmark på 3 km, mens den nu er 2,5 km. Fra et prognosepunkt er der altså 2,5 km til det næste både mod nord, syd, øst og vest.

Springet fra 3,0 til 2,5 lyder ikke af meget, men det har øget antallet af prognosepunkter over landet fra ca. 4.800 til 6.900. Danmark er med andre ord blevet større i modellen.

– Vi får flere detaljer med. For Danmark betyder det, at vi får vores lange kystlinje beskrevet mere nøjagtigt, siger Henrik Feddersen.

Han forklarer, at det ikke betyder ret meget for forudsigelsen af en storm som Bodil. Et lavtryk breder sig typisk over mange tusind km2 og er velbeskrevet også i lidt grovere modeller.

Til gengæld betyder de flere detaljer på kystlinjen, at de data, DMI’s model for forhøjet vandstand får fra vejrmodellen, bliver bedre. Dermed bliver vandstandsprognoserne bedre, og det har stor betydning for beredskabet.

Data og fysik forbedrer prognoserne

Den tredje, fjerde og femte forbedring handler om data i modellen, og hvordan de bliver behandlet.

Bl.a. bliver modellen i dag fodret med flere målinger – meteorologerne kalder processen for assimilering. Som noget nyt er mange kommercielle fly siden 2013 blevet udstyret med meteorologisk måleudstyr, så de leverer data om atmosfærens tilstand, mens de flyver.

– Det giver bedre startbetingelser for prognoserne, forklarer Henrik Feddersen. Startbetingelserne er den tilstand i atmosfæren, som modellen starter med og regner videre fra.

Modellen har også fået bedre såkaldte randbetingelser. DMI’s model har behov for at kende vejret udenfor sit eget område, fordi den er en regional model for ca. 10 mio. km2 omkring Danmark.

Derfor modtager prognosepunkterne langs modellens rand data fra en større model, som dækker hele kloden. Den model drives af det fælleseuropæiske center for mellemlange vejrprognoser, ECMWF, der ligesom DMI løbende forbedrer sine modeller.

­ – Fordi deres model er blevet mere præcis, så er de data, det prognosefelt, som vores model interagerer med langs sine grænser mod omverden, også mere detaljeret, siger Henrik Feddersen.

I takt med at vejrmodellens opløsning forbedres, bliver det desuden muligt at beskrive fysiske processer på mindre skala bedre og dermed forbedre modellen.

Bedre fysiske formler er ikke nødvendigvis noget, DMI selv står for. Ofte er det matematiske formuleringer af processer, der importeres i udviklingsprojektet for vejrmodellen fra et internationalt forum af modeludviklere.

Eksempler på processer er fx, når vand skifter tilstandsform fra gas (vanddamp) til væske (vand) eller væske til fast stof (is).

Usikkerhed øger kvaliteten

Den sjette forbedring handler om atmosfærens kaotiske natur. Kaos betyder nemlig, at forudsigeligheden af fremtiden er begrænset.

For at indfange den uforudsigelighed og endda udnytte den, så benytter meteorologerne en tilgang, de kalder ensemble-beregninger.

Et ensemble er en flok af modeller, fx 25, som hver især og uafhængigt af hinanden, regner frem fra en begyndelsestilstand, der er en smule forskellige for hver model.

Hvis modellernes resultater ligner hinanden meget, er prognosen sikker. Hvis de derimod stritter i alle retninger, er prognosen usikker.

Den usikkerhed udnytter meteorologerne til fx at varsle risiko for skybrud, hvis blot få af modellerne udvikler voldsomme byger.

DMI benyttede også ensemble-prognoser til forudsigelsen af Bodil i 2013. Men siden dengang er måden, de beregnes på, blevet mere avanceret, forklarer Henrik Feddersen.

– I 2013 startede alle prognoserne samtidigt hver sjette time. I dag starter en lille håndfuld prognoser hver time. Det giver os bedre muligheder for at indarbejde pludselige ændringer, som skyldes nye observationer. Det ændrer sjældent prognoserne ret meget i forhold til storm og vind, men det er vigtigt i forhold til forhøjet vandstand og kraftig nedbør.

Næste gang, vi bliver ramt af en alvorlig storm med forhøjet vandstand, har den altså alle muligheder for at overtage titlen som Danmarks bedst forudsagte. Det skyldes dog ikke en kæmpestor enkeltforbedring af DMI’s modeller, men udviklernes konstante arbejde for hele tiden at gøre tingene en smule mere præcise end i går.

– Det er de små skridts triumf, slutter Henrik Feddersen.

Du kan læse meget mere om DMI's vejrmodeller i temaet 'Vejrmodeller step by step – for de nysgerrige og nørdede'