Keď sa povie numerický model
Prednedávnom bola symbolom predpovede počasia biela drevená meteorologická búdka, dnes sú to numerické alebo meteorologické predpovedné modely, ktoré sú alfou a omegou predpovede. Bez nich si dnes meteorológ nedokáže predstaviť predpoveď počasia.
Numerický predikatívny model je zložitý počítačový program, ktorý využíva upravené fyzikálne rovnice pre výpočet prenosu energie a vzduchových hmôt v atmosfére. Pritom každá predpoveď budúceho stavu atmosféry vychádza zo znalosti aktuálneho stavu. V prírodných vedách sa aktuálny stav zisťuje meraním jeho fyzikálnych a chemických vlastností. Skrýva sa za tým vlastne tiež obyčajné meranie teploty alebo tlaku vzduchu, ktoré si mnohí z nás uskutočňujú každodenne doma. Ako počiatočné dáta nám slúžia namerané dáta z meteorologických staníc, balónových sond, rádiolokátorov, satelitných meraní alebo bleskomerov.
Numerické modely globálne a lokálne
Dnes sú preto numerické modely založené na zložitých matematických rovniciach, líšia sa však postupy ich výpočtov. Niektoré modely viac vo svojich výpočtoch zohľadňujú napríklad orografiu, radiáciu, turbulenciu alebo konvekciu.
Takzvané globálne predpovedné modely simulujú správanie atmosféry na celej Zemi. Avšak na to, aby boli schopné vypočítať predpoveď v dostatočne krátkom čase niekoľkých hodín tak, aby bola v praxi použiteľná, musia byť použité jedny z najvýkonnejších počítačov na svete. Ani to však nestačí. Preto musí byť model atmosféry zjednodušený do pravidelnej (gridové) siete s rozmermi jedného výpočtového políčka cca 20 x 20 až 50 x 50 km. Taktiež musia byť zjednodušené použité fyzikálne rovnice. Výpočtové modely pracujú s niekoľkými výškovými hladinami nad sebou, aby postihli deje a procesy v rôznej výške nad povrchom.
Tieto modely väčšinou poskytujú predpoveď na 10 až 20 dní dopredu v niekoľkých desiatkach možných variantov (takzvaný ansámbel), ktoré udávajú rozptyl možného budúceho vývoja. Globálne modely sú počítané vo veľkých meteorologických službách – najznámejšie sú americký model GFS, model ECMWF Európskeho centra pre strednodobé predpovede počasia vo Veľkej Británii alebo ARPAGE vo Francúzsku.
Nevýhodou globálnych meteorologických modelov je ich nedostatočné priestorové rozlíšenie, kvôli ktorému v modeloch nie sú “vidieť” pohoria, ktoré v skutočnosti prúdenie vzduchu, teplotu i tvorbu zrážok ovplyvňujú. Preto existujú tzv. lokálne modely, ktoré nepočítajú predpoveď pre celú Zem, ale len pre obmedzené územia a pre svoje okolie využívajú výsledky z globálnych modelov. Lokálny model vlastne výpočet globálneho modelu na malom území spresňuje, pretože je schopný zachytávať v menšom rozlíšení, čo už oveľa lepšie vystihuje realitu. Lokálne modely poskytujú predpoveď väčšinou na kratšie časové obdobie.
Pre naše územie je najpoužívanejším lokálnym modelom ALADIN počítaný Slovenským hydrometeorologickým ústavom. Vlastný, lokálny meteorologický model však dnes prevádzkujú takmer všetky národné meteorologické služby v Európe a existuje aj niekoľko modelov prevádzkovaných súkromnými spoločnosťami či výskumnými centrami. V Českej republike ide napríklad o model Medard prevádzkovaný Akadémiou vied ČR.
V Meteopresse počítáme model WRF
dným z viac lokálnych modelov, ktoré počítajú predpoveď počasia na obmedzené oblasti – v Meteopresse konkrétne nad Európou, strednou Európou a ČR či SR. Medzi hlavné výhody lokálnych modelov patrí menšia výpočtová náročnosť, vďaka čomu je možné počítať predpoveď počasia vo väčšom rozlíšení než u globálnych modelov, čo sa priaznivo prejaví aj na modelovej orografii. V rozlíšení pod 2 km už modelová orografia vcelku pomerne dobre kopíruje reálnu krajinu, a v predpovedi sa tak objavia aj javy výrazne závislé na konfigurácii terénu – napríklad vlnové prúdenie v závetrí horskej prekážky. U globálnych modelov je naopak orografia veľmi zhladená a pohoria veľkosti Pienin či Busova v modeli vôbec nie sú, poprípade pri rozlíšení globálneho modelu okolo 1 ° (cca 100 km) miznú aj hory veľkosti napr. Považského Inovca … Ďalšou výhodou lokálnych modelov je možnosť častejšieho generovania výstupných súborov – napríklad po 15 či 30 minútach. Pokiaľ ale zvýšime rozlíšenie modelu napr. na 1 km, výpočtová náročnosť opäť výrazne vzrastie. Na pomalších počítačoch sa teda ľahko môže stať aj to, že výpočet predpovede počasia trvá dlhšie ako je vlastná dĺžka predpovede – ako bude zajtra by sme sa dozvedeli až pozajtra – vlastne sa teda v čase, kedy výpočet skončí, dozvieme ako malo byť včera. Vyzerá to nelogicky, ale aj toto sa v meteorológii niekedy používa, a to celkom často – k ladeniu modelov sa často počítajú “predpovede” niekoľko rokov starých situácií, kedy sa napr. vyskytli intenzívne zrážky s povodňami, a výsledky sa porovnávajú s reálnymi nameranými hodnotami – lepšie ako čakať na povodeň a až potom zistiť, že model nefunguje ako by mal …
Lokálne modely pre obmedzené oblasti využívajú ako okrajové a počiatočné podmienky pre výpočty hodnoty z globálnych modelov. Model WRF používa ako počiatočné a okrajové podmienky väčšinou hodnoty z globálneho modelu GFS s rozlíšením cca 25 km. Model WRF vie dopočítať počiatočné a okrajové podmienky do cca tretinového rozlíšenia, takže pokiaľ sa chceme dostať na finálne rozlíšenie okolo 1 km, musíme spočítať najskôr väčšiu oblasť s rozlíšením cca 9 km, a ďalej vnorenú oblasť s rozlíšením 3 km, a až potom oblasť záujmu s rozlíšením 1 km . Vychádza to zhruba nasledovne: Európa → stredná Európa → Slovenská republika. So vzrastajúcim rozlíšením globálnych modelov sa ale v súčasnej dobe darí počítať oblasť Slovenskej republiky vo vysokom rozlíšení rovno z výpočtov oblasti strednej Európy, čím sa ušetrí pomerne dosť výpočtového času …
Zjemňovanie geografického rozlíšenia a časového kroku výpočtu predpovedného modelu ale môže paradoxne viesť k “zníženiu presnosti predpovede”. Z jemného modelu môže napríklad vypadnúť informácia typu: “v uzlovom bode N49.95 E15.25 začne pršať o 13:45”, ale v hrubšej globálnej predpovedi bude informácia taká, že “v uzlovom bode N50 E15 bude pršať medzi 12 a 15 hodinou “, čo bude úspešnejší výsledok, ak začne pršať napr. v 13:15 … Z tohto (a ďalších) dôvodov meteorológovia varujú pred možnou zlou interpretáciou modelových predpovedí, ktoré sa laická verejnosť môže ľahko dopustiť.
Z čoho vyplývajú nepresnosti modelových predpovedí?
Prečo predpoveď meteorologického modelu nie je absolútne presná? Dôvodov je celá rada. Predovšetkým je to naša nedokonalá znalosť aktuálneho stavu atmosféry. Na zemskom povrchu tlak a teplotu meriame v rade meteorologických staníc, tie sú však od seba vzdialené v Európe desiatky kilometrov, v Afrike stovky kilometrov, v polárnych oblastiach ešte viac a my nevieme, čo presne sa deje medzi nimi a musíme to len odhadovať. Ešte menej informácií máme o stave atmosféry vo výške, ktorá je však pre synoptickú situáciu a jej vývoj tou zásadnou. Práve rôzne varianty toho, čo sa deje medzi známymi meraniami sú základom variantov predpovedí (ansámblu) počítaných globálnymi, ale aj niektorými lokálnymi modelmi. Vzhľadom k veľkej dynamike atmosféry môžu aj relatívne malé rozdiely v rovniciach a odhadu počiatočného stavu viesť po niekoľkých málo dňoch k úplne rozdielnym výsledkom. Ďalším dôvodom je, že rozlíšenie modelov neumožňuje použitie všetkých známych fyzikálnych rovníc, a tie musia byť zjednodušené, čo samozrejme znamená nárast nepresnosti výsledných výpočtov. Preto stále hovoríme o predpovedi počasia.
.
