Numerisk vejrudsigt – definition og forklaring af modeller og supercomputere
Numerisk vejrudsigt er den måde, hvorpå vejrudsigter udarbejdes. Det sker ved hjælp af computermodeller af atmosfæren. Sådanne modeller beskriver de aktuelle vejrforhold, og hvordan de ændrer sig over tid ved hjælp af ligninger. Ved hjælp af de aktuelle vejrforhold kan ligningerne løses eller tilnærmes for at fortælle, hvordan vejret vil være i den nærmeste fremtid. De relevante fysiske parametre som f.eks. tryk, temperatur, vindretning og -hastighed antages at være funktioner af tiden. Disse modelleres med et system af partielle differentialligninger. Dette er et dynamisk system, som løses numerisk. De fleste af disse ligninger er implementeret ved hjælp af FORTRAN. Ligningerne er tilnærmet. Da antallet af beregninger er enormt, er det normalt supercomputere, der udfører dem, for at blive færdige, inden det er for sent.
Hvordan modellerne virker
En numerisk vejrmodel opdeler atmosfæren i et tredimensionelt gitter (horisontalt og i højden). I hver gittercelle beregner modellen, hvordan tilstandsstørrelser som tryk, temperatur, fugtighed og vind ændrer sig over tid ved hjælp af fysikkens love—typisk bevægelsesligninger, termodynamik og massebevarelse. For at løse de partielle differentialligninger anvendes numeriske metoder som finitedifferenser, finittelementer eller spektrale metoder, og beregningerne gentages i små tidssteg.
Dataindsamling og dataassimilation
For at starte en beregning (initialbetingelserne) bruger modellerne observationer fra mange kilder:
- Vejs- og stationsmålinger
- Vejradar og vejrballoner (radiosonder)
- Satellitter (temperatur, fugtighed, skydække)
- Flyobservationer og målinger fra skibe og bojer
Disse observationer kombineres med en tidligere modelanalyse i en proces kaldet dataassimilation, som korrigerer modellens startfelt og reducerer fejl i initialtilstanden. Kvaliteten af disse indledende data er afgørende for forecastets nøjagtighed.
Parameteriseringer og begrænsninger
Ikke alle fysiske processer kan beregnes direkte i alle skalaer—konvektion, skydannelse, turbulens og jordoverfladens udveksling af varme og fugt foregår ofte i skalaer mindre end gittercellen. Derfor bruges parameteriseringer—forenklede, statistiske beskrivelser af småskala-processer. Disse tilnærmelser er en væsentlig kilde til systematiske fejl i modellerne.
Numeriske stabilitetskriterier og beregningstid
Når modellerne løser partielle differentialligninger numerisk, skal de respektere begrænsninger som Courant–Friedrichs–Lewy (CFL)-kriteriet: tidssteget må ikke være for stort i forhold til gitterstørrelsen og hastighederne i modellen, ellers bliver løsningen ustabil. Samtidig betyder høj rum- og tidsopløsning mange flere beregninger, hvilket er grunden til, at supercomputere og højtydende beregning (HPC) er centrale for moderne prognoser. Mange modeller er historisk udviklet i FORTRAN pga. sprogets ydeevne for numeriske beregninger.
Ensembles og usikkerhed
På grund af følsomheden over for initialbetingelser (kaos) og modelfejl laver meteorologer ofte ensembleprognoser: flere beregninger køres med små variationer i startfeltet eller i modelparametrene. Ensembleoutput giver et probabilistisk billede af fremtidigt vejr og viser usikkerhed, fx sandsynligheden for nedbør eller storm. Dette er især vigtigt for længere varselshorisonter.
Tidsrammer og anvendelser
Numeriske vejrmodeller bruges på tværs af tidsskalaer:
- Nowcasting (0–6 timer): ofte kombineret med radar og hurtige opdateringer
- Korttidsprognoser (op til 48 timer): højopløselige regionale modeller
- Mediumtidsprognoser (op til 10–15 dage): globale modeller som køres på supercomputere
- Langtids- og klimaskala: sæsonale eller klimamodeller, som også vurderer statistiske ændringer over måneder til år
Anvendelser spænder fra daglige vejrudsigter og luftfartsplanlægning til nødberedskab ved ekstreme vejrhændelser, landbrugsplanlægning og energistyring.
Modelverifikation og forbedring
Modellers præstation vurderes løbende ved hjælp af statistiske scorer (fx RMSE, bias, hit-rate, og korrelation). Fejl identificeres og adresseres gennem forbedrede observationer, bedre parameteriseringer, højere opløsning og forbedrede dataassimilationsteknikker. Internationelt samarbejde (f.eks. mellem vejrcentre) er vigtigt for at udvikle og dele bedre modeller og metoder.
Konklusion
Numerisk vejrudsigt kombinerer fysisk forståelse, observationer og avancerede numeriske metoder for at forudsige vejret. Selvom teknologien og beregningskraften—særligt supercomputere—er væsentligt forbedret, er usikkerhed og begrænsninger fra modeltilnærmelser og observationsmangel stadig centrale udfordringer. Derfor bruges både deterministiske prognoser og ensemblebaserede, probabilistiske produkter i moderne vejrtjenester.
Numerisk vejrudsigt ved hjælp af GFS
Grundlæggende idé
Atmosfæren er modelleret som en væske. Den grundlæggende idé med numerisk vejrudsigt er at prøve væskens tilstand på et givet tidspunkt. De væskedynamiske og termodynamiske ligninger kan derefter anvendes til at vurdere væskens tilstand på et tidspunkt i fremtiden.
Lokal vejrudsigt
Resultaterne er normalt for upræcise til at kunne bruges til at forudsige vejret på noget sted. Derfor kontrollerer meteorologerne værdierne og sammenligner dem med historiske data. Med andre ord bruger de dataene til at udarbejde vejrudsigten.
Model Output Statistics er en statistisk model, der blev udviklet i 1960'erne og 1970'erne. Den anvender regressionsanalyse til en fuldautomatisk prognose. Med den analyseres historiske data automatisk. En af dens anvendelser kaldes Direct Model Output. MOS bruger både historiske data og statistisk modellering. Forudsigelser ud over ca. seks timer er upålidelige.
En anden velkendt model hedder Global Forecast System (GFS), som drives af den amerikanske vejrtjeneste NOAA. Den giver en prognose fire gange om dagen. Da oplysningerne er gratis, anvendes GFS ofte, især af mindre vejrstationer.
Ensembler
Atmosfæren er et kaotisk system. En lille ændring af inputværdierne fører ikke nødvendigvis til en lille ændring af output. Dette skyldes de væskedynamiske ligninger, der er involveret. Disse ligninger løses eller tilnærmes én gang med de parametre, der blev observeret. Dette gøres flere gange igen med parametre, der er baseret på de observerede værdier, men som er ændret en smule. Da computerkraft er begrænset, er "opløsningen" af en sådan model mere grov. Når alle beregningerne er færdige, sammenlignes de med hinanden. Beregnede resultater, der "ligner hinanden", indikerer, at prognosen er relativt god. I nogle tilfælde betyder det, at det er muligt at forudsige vejret nøjagtigt for en periode på omkring ti dage; i andre tilfælde kan en forudsigelse over blot nogle få dage være vanskelig.
Relaterede sider
- Met Office
- Prognosemodel for tropiske cykloner
Spørgsmål og svar
Q: Hvad er numerisk vejrprognose?
A: Numerisk vejrprognose er den måde, man laver vejrudsigter på ved hjælp af computermodeller af atmosfæren.
Q: Hvordan beskriver disse modeller de aktuelle vejrforhold?
A: Disse modeller beskriver de aktuelle vejrforhold ved hjælp af ligninger, der tager højde for parametre som tryk, temperatur, vindretning og -hastighed.
Q: Hvordan løses disse ligninger?
A: Disse ligninger løses numerisk ved hjælp af et dynamisk system af partielle differentialligninger.
Q: Hvilket programmeringssprog er disse ligninger implementeret med?
A: De fleste af disse ligninger er implementeret ved hjælp af FORTRAN.
Q: Hvorfor bruger man supercomputere til at løse disse ligninger?
A: Supercomputere bruges, fordi antallet af beregninger er enormt, og de skal være færdige hurtigt.
Q: Hvilke fysiske parametre tager man højde for, når man modellerer vejret?
A: Fysiske parametre som tryk, temperatur, vindretning og -hastighed tages i betragtning, når vejret modelleres.
Q: Kan denne modellering forudsige vejret nøjagtigt?
A: Selvom modelleringen ikke altid er helt nøjagtig, er den et nyttigt værktøj til at forudsige fremtidige vejrmønstre.
