(Frissítve: az ECMWF képviselőinek november 12-én, Budapesten megtartott előadásukban 2016. márciusi élesítést ígértek a korábban tervezett januári helyett.)

Az időjárás előrejelzések képessége évezredek óta mozgatja az emberek fantáziáját. Amit több száz éve népi jóslatokkal, azt ma már szuperszámítógépekkel próbáljuk megoldani, évről évre egyre jobban.

Az időjárás-előrejelzések elkészítésének alapja évtizedek óta változatlan. Az alapelv egyszerű: készítsünk egy, a légkör állapotát minél pontosabban tükröző modellt, majd az ismert fizikai alapegyenletek felhasználásával számoljuk ki, hogy mi várható később. A végeláthatatlan mennyiségű adat miatt célszerűen számítógéppel.

Számtalan eszközzel mérik a légkört, hogy abból minél pontosabban ki tudják számolni a jövőbeli állapotát (grafika: ECMWF)

A feladat nem egyszerű. Egy példával szemléltetve: képzeljünk el egy labdát, ami egy sziklás hegyoldalon gurul le, közben ide-oda pattog a köveken.

A mi dolgunk, hogy megmondjuk, hogy merre fog a labda gurulni.

Az első pár méteren még nagyjából helyesen tudjuk becsülni a pályát, később azonban a sziklákon látszólag véletlenszerűen (szaknyelven kaotikusan) fog a várthoz képest teljesen másfelé gurulni a labda.

Hogy mitől lesz rossz a becslésünk? Egyrészt már a legelső pillanatban sem tudjuk pontosan megmérni, hogy honnan indul a labda (hasonlóan ahhoz, hogy a Föld minden pontjáról se tudjuk, hogy ott épp hány fok van). Másfelől a hegyoldalon se tudjuk a legapróbb kavicsig az összes tárgyat figyelembe venni - ahogy egy időjárási modell felbontása napjainkban (a rendelkezésre álló számítási kapacitás miatt) csak kilométeres nagyságrendű. Az apróbb tereptárgyak így egy modell számára láthatatlanok maradnak, hatásuk nem jelenik meg az előrejelzésben.

Akármit teszünk, az idő előrehaladtával mindenképpen nőni fog a hiba (grafikon: COMET)

Született azonban egy brilliáns ötlet a korlátok áthidalására: ha nem is tudjuk pontosan, hogy mi lesz, azt meg tudjuk mondani, hogy mennyire bizonytalan az előrejelzés. Ehhez nem kell mást tennünk, mint hogy egy

hangyányit odébb tesszük a labdát, és kiszámoljuk, hogy onnan hova gurulna le a hegyről.

Aztán megint odébb tesszük és megint számolunk. Az időjárásra átvetítve például a mért hőmérsékleti vagy párássági adatok minimális változtatásával futtatunk előrejelzéseket.

Az eredményekből világosan ki fog rajzolódni, hogy lesznek időszakok, amikor ezek az előrejelzések egymással nagyjából megegyező, más időtávban viszont gyökeresen eltérő prognózisokat szolgáltatnak. Előbbi esetben állíthatjuk, hogy az előrejelzésünk beválási esélye nagy, másik esetben bizonytalan.

Így néz ki egy fáklyadiagramm. A felső vonal az 1500 méteres magasságban várható hőmérséklet, az alsó a várható csapadék mennyiségét mutatja. Jól látható, hogy az idő előrehaladtával egyre nagyobbak a különbségek az egyes előrejelzésekben, azaz nő a bizonytalanság (grafikon: Wetterzentrale GFS)

Az eddigi tapasztalatok alapján az általunk legpontosabbnak vélt mérésekből futtatott, legnagyobb felbontású ún. főfutás az első pár napra előre pontosabb adatokat ad a "megpiszkált" mérésekből származó valószínűségi előrejelzésekhez képest. 3-4 napnál hosszabb távon ugyanakkor már a valószínűségi előrejelzések átlaga közelíti meg jobban a valóságot.

Ennek tudatában érdemes a téli nagy havazásokkor a saját prognózisokat felállítani: hiába vizionál fél méteres havat egy főfutás pár napra előre,

ha a valószínűségi előrejelzések átlaga csak 10 centiméteres hó, akkor utóbbi bekövetkezése jóval valószínűbb.

Ez a Kárpát-medencében különösen a mediterrán ciklonok esetén igaz: ilyenkor a ciklon néhány tíz kilométerrel odébb haladása, ill. néhány tized fok különbség is óriási különbségeket okozhat a lehulló hó mennyiségében.

A fenti valószínűségi előrejelzésből kiderül, hogy mekkora eséllyel hullik 25 mm-nél több csapadék a kijelölt egy hetes időszakban (grafika: NOAA)

Beláthatjuk, hogy a tökéletes prognózisnak elvi akadályai vannak: még ha meg is tudnánk minden levegőrészecskét pontosan mérni (ezt Heisenberg óta tudjuk, hogy lehetetlen), akkor sem lenne olyan erős számítógép a világon, ami az ebből várható állapotot ki tudná számolni. (Pláne, hogy akkor már saját magának a működését is bele kéne kalkulálnia.) Így maradnunk kell a modellezésnél.

Szerencsére így is évről évre nyomon követhető a prognózisok fejlődése. A világon több olyan szervezet is futtat globális, azaz az egész Földre kiterjedő előrejelző szoftvert, melynek fejlesztése, működtetése (beleértve a minél több szükséges felszíni, vízi, repülőgépes, ballonos, radar és műholdas mérés begyűjtését) óriási feladat, a számítási teljesítmény pedig egy egész emeletet elfoglaló szuperszámítógépnyit igényel.

Ez az IBM Power6 cluster számolja az amerikai GFS modellt (fotó: NCEP)

A két legismertebb ilyen előrejelzési produktum a főként európai meteorológiai szervezeteket tömörítő ECMWF, ill. az amerikai fejlesztésű GFS modell kimenete. Míg az előbbi számos verifikáció alapján a legjobb beválású jelenleg elérhető prognózisok közül, utóbbit a széleskörben, díjmentesen hozzáférhető kimenete miatt használják szerte a világon.

Milyen fejlődés várható a közeljövőben?

Legutóbb májusban állt át frissebb szoftverre az ECMWF, akkor annak részleteiről részletesen beszámoltunk. A március magasságában érkező 41r2-es verzió várhatóan jóval nagyobb változásokat hoz majd.

Ezek közül a legfontosabb, hogy

a jelenlegi 16 kilométeres rácsfelbontást használó főfutást 9 kilométeres felbontásúra növelik.

Ilyen felbontásnál már a globális modellben is megjelennek a hazai időjárást befolyásoló jelentősebb elemek - így például a Balaton vagy a Mátra hatásai. Összevetésül: 10 évvel ezelőtt még a Föld pár százalékát lefedő regionális modellfutásokat futtatták 8-10 kilométeres felbontáson - több számítási teljesítmény ugyanis akkor még nem állt rendelkezésre. Az Időkép idén nyáron állított üzembe egy nagy teljesítményű számítógépet, melyen jelenleg 2 kilométeres felbontáson modellezi a Kárpát-medence időjárási folyamatait.

Így javultak az előrejelzések az elmúlt 25 évben. A jelölt 31r1 és 37r2 verziók a felbontás növelésével érték el a legnagyobb előrelépést. A 2016 elején érkező 42r1 újabb jelentős előrelépés lehet. (grafikon: ECMWF)

Tovább nő az ECMWF és a GFS valószínűségi előrejelzéseinek felbontása is. Utóbbi már idén télen, december 2-án megkapja a frissítést: 55 helyett 33 kilométeres "pixeleket" lát már a Föld felszínéből.

A sűrűbb rácspontokat sűrűbb bemenő mérési adatokkal kiegészítve emelik meg jelentősen a beválást: Magyarország 7 másik európai országgal együtt az elsők között segíti nagy felbontású csapadékadataival a verifikációt (az alábbi grafikán piros pontokkal):

Hazánk is részt vesz az új modellverzió verifikációjában (grafika: ECMWF)

Konkrét dátum egyelőre nincs kitűzve az új ECMWF előrejelzés üzembe állításra, jelenleg 2016 tavaszára, március magasságára tervezik a rajtot. 

További izgalmas részletek (angolul) az ECMWF szakemberének előadásában »

Szerző: Szente-Varga Bálint
Megjelent: 2015.10.27 9:14