Úgy gondoljuk, hogy ezeket a hosszútávú előrejelzéseket senkinek sem kell bemutatni, hiszen mindenki hallott már a környezetében ilyeneket. A közelmúltban volt például „Gyertyaszentelő napja”, február 2-a, amikor a néphit szerint
„- Ha a medve borús időre ébred, úgy mancsaival kitörli az álmot és nem megy vissza barlangjába, hanem elindul táplálék után, vagyis vége a téli időjárásnak, közel van a tavasz.
- Viszont ha csak délelőtt is kisüt a nap, akárcsak farkas ordítana, olyan hidegek következnek.”
Nos ebben az évben, tekinthetjük mackónkat jó és rossz időjósnak is, hisz az ország nagy részén ezen a napon borongós idő volt, így ha pl. egy nyíregyházi medvét veszünk alapul, akkor bizony már vége kellene lennie a télnek (nem ezt látjuk most, ha kinézünk az ablakon, tehát – rossz az előrejelzés), abban az esetben viszont, ha egy győrit vennénk alapul, ahol hosszabb időre is kisütött a nap, akkor neki bizony bejött a jóslata, hisz alig telt el egy hét a nevezetes nap óta és már a nyakunkon van a zord, hideg tél.
Ebből is látszik, hogy nem elég egy medvét, egy „előrejelzést” megnézni, és az „öregek” megfigyeléseit sem lehet készpénznek venni.
Sajnos az időjárásban megfigyelhető hosszútávú változások, a klímaváltozás miatt az ilyen jellegű megfigyelések, jóslatok lassan érvényüket vesztik, mert megváltoznak, vagy teljesen eltűnnek azok a légköri folyamatok, amelyeken ezek a regulák alapulnak.
Természetesen.
Minden, a légkörben zajló folyamatot le lehet írni egy 5 tagból álló differenciál egyenletrendszerrel, ezt hívjuk a meteorológiában prognosztikai egyenletrendszernek.
Sajnos van egy rossz hírünk, egyelőre ezt az egyenletrendszert még a legjobb matematikusoknak sem sikerült egzaktul megoldaniuk, így csak közelítő megoldásai léteznek – többek között emiatt sem pontosak az időjárás előrejelzések.
Ezeket a közelítő megoldásokat régebben sok emberrel képzelték el megoldani, akik abakusszal számítják ki a meteorológiai változók értékeit, de ezek az ötletek csak lázálomnak bizonyultak. Az ilyen fantazmagóriák helyett szerencsére a múlt század közepén megszülettek és utána gyors fejlődésnek indultak a számítógépek. A technikai fejlődés új lehetőségeket teremtett az élet sok területén. Így történt ez a meteorológiában is, ugyanis a gépek segítségével olyan eszközök kerültek a meteorológusok, a kutatók kezébe, amivel már a gyakorlatba is átültethetők lettek a számításigényes elméleti módszerek, vagyis kezdetét vette az időjárás számítógépes modellszimulációs korszaka, megalkották az első „dinamikus modelleket”.
Az első kísérletek után elég gyorsan kiderült, hogy a fenti egyenletrendszer megoldásán alapuló modellező programok csak egy viszonylag rövid időtávra (néhány napra) tudnak kielégítő eredményt produkálni, emiatt a több hetes-, hónapos távon várható időjárás előrejelzésére vonatkozó igényeket más, pl. statisztikai módszerekkel próbálták meg kielégíteni.
A világ több országában kísérleteztek statisztikai megoldásokkal az időjárás előrejelzésére és talán a leghosszabb ideig alkalmazott ilyen módszer az analógiák elvén alapul, vagyis a maihoz hasonló állapotokat keresünk a múltban és azt feltételezzük, hogy most is olyan időjárás várható, mint ami ezeket, a hasonlónak talált időszakokat követte.
Természetesen tökéletesen megegyező időszakot a múltban nem találhatunk, legfeljebb nagyon hasonlóakat, emiatt az ilyen típusú előrejelzések csak közelíteni fogják a valóságot, de tökéletesek soha sem lesznek. A módszer igen nagy mennyiségű múltbeli adatot, ismeretet igényel és épp ez a fő probléma is vele. Viszonylag rövid az az időszak, amelyben keresgélhetünk, hisz kiterjedtebb meteorológiai mérések csak 100-150 éve vannak a Földön, de igazán részletes, használható adatbázis, csak a II. Világháború utáni időszaktól áll rendelkezésünkre. Amikor csak kevéssé hasonló időszakokat találunk a múltban, akkor bizony nagyon rossz előrejelzések születnek ezzel a módszerrel.
Ilyen típusú előrejelzést láthattok egyébként időjárási oldalunkon is, 30 napos időtávra.
A kezdeti botladozás után, a technika fejlődésével ma már egyre nagyobb idő-, és térbeli részletességű, egyre több napra szóló előrejelzések készülnek ezzel a módszerrel. A pár percestől a több (10-14) napos időtávra szóló prognózisok alapját képezik azok a számítógépes szimulációk, melyek a prognosztikai egyenletrendszer közelítő megoldását használják.
Időbeli felbontásban napjainkban már a perceknél, térbeli felbontásban pedig a métereknél tartunk, …. de az ilyen nagy felbontású modellek csak pár órás távra képesek jó előrejelzést készíteni.
Miért?
Az ok éppen az, hogy csak közelítő megoldásai vannak az egyenletrendszernek, tehát ha kicsi is, de lesz hibája minden egyes időpontra szóló előrejelzésnek és ez a hiba öröklődik, vagyis a modell által a következő időpontra készített előrejelzés ezt már tartalmazza és hozzátesz még egy kicsit, és ez így megy minden egyes időlépcsőben. A végén pedig a modellezett légkörnek már nem sok köze lesz a valódihoz, vagyis ekkor már rossz az előrejelzés.
Igen. Éppen erre fejlesztették ki a valószínűségi előrejelzési rendszert.
Röviden itt arról van szó, hogy több hasonló modellt (más algoritmusokat használnak bennük az időjárási folyamatok közelítésére), illetve ugyanazt a modellt futtatják le, de egy kicsit megváltoztatott mérési adatokkal és megnézik, így milyen eredményt adnak.
Amíg az egyes modellszámítások közt nincs nagy eltérés, addig az időtávig megbízhatónak tekinthetjük az adott szimulációs modell előrejelzését, mikor viszont már nagy lesz az egyes előrejelzett értékek különbsége, akkor jobb ha azt a modellt már nem használjuk.
Ilyen valószínűségi (ensemble) előrejelzésre példa az alábbi ábrán látható.
Az amerikai GFS modell valószínűségi (30 modell futtatásával készített) előrejelzése a Budapest feletti rácspontra. A felső vonalsereglet a 2m-es magasságban várható hőmérséklet, az alsó a várható csapadék előrejelzése. Jól látható, hogy a modellek már február 8-ra sem adnak egyértelmű előrejelzést, de ami utána következik az maga a káosz. Ennek ellenére azért kiolvasható, hogy a 9-ei lehűlést követően viszonylag enyhe időt valószínűsítenek az előrejelzések.
Készíthető hosszabb távra szóló előrejelzés egy ilyen „valószínűségi” előrejelzésből?
Jobb híján készíthető, csak épp nincs sok értelme.
Nézzük az alábbi példát!
A fentihez hasonlóan itt is a GFS valószínűségi előrejelzését láthatjuk, de ez már 3 nappal később készült. Ez a futtatás az első 8 napra ad megbízható (vagy annak tűnő) előrejelzést. Tessék megnézni mekkora eltérés van a február 12-re szóló hőmérséklet előrejelzések között a fenti ábrán és e között! Alig 8-10 fok. Ez azért már nagyon sok.
A mai előrejelzői gyakorlat az, hogy a 3-4-ik nap után már nem a fő modell (vastag zöld vonal jelzi a fenti ábrán) előrejelzett értékeit vesszük figyelembe, hanem a valószínűségi előrejelzések átlagát. Ezzel csupán annyi a baj, hogy ez az érték nem sokban tér el az ilyenkor szokásos időjárástól, vagyis a klimatikus értékektől, tehát akár azokat is szerepeltethetnénk az előrejelzések helyén (… hoppá, láttunk már ilyet, … 45 napos előrejelzés és társai).
Az időjárás előrejelző modellekkel készített prognózisnak épp az a lényege, hogy az éghajlati átlagtól eltérő helyzeteket próbáljuk meg előrejelezni. Amennyiben a prognózisunk megegyezik (vagy csak nagyon jól közelíti) a klimatikus értékeket, akkor annak bizony nincs sok értelme ...
A legtöbb telefonos applikáció ezeket az előrejelzéseket jeleníti meg szép színes piktogramokkal, görbékkel.
Igen, van kiút. A klímamodellek.
(Nem, ezek nem azok, melyek 50-100 évre készítenek prognózist.)
Ma már vannak olyan időjárás előrejelző modellek, amik a több hetes, hónapos időjárási tendenciákat is a prognosztikai egyenletek megoldásával (közelítésével) próbálják becsülni. A nagy időjárás előrejelző központok fejlesztenek ilyen modelleket, melyekkel lehetőségünk nyílik az ilyen jellegű időjárási információk iránti érdeklődés kielégítésére. Persze itt nem arra gondolunk, hogy ezek segítségével ma meg tudnánk mondani, hogy augusztus 20-án sütni fog-e nap, délután 14 órakor (mert akkor lesz pl. az esküvőm, …), pusztán több napos, hetes időszakokra tudunk a klímaátlagnál jobb előrejelzést készíteni. Ez is valami.
Sajnos a klímamodellek fejlesztése egyelőre még gyerekcipőben jár, de bízunk benne, hogy egyszer majd megtanulunk mi is járni, mint a gyerekek.
Nem, az előrejelzések nem rosszak, csak mi teszünk fel rossz kérdéseket, illetve irreálisak az elvárásaink.
Néha pár órára sem lehet pontosan megmondani, milyen idő várható (lesz-e vihar, jégverés, vagy eső), nemhogy több napra, hétre előre percre pontos előrejelzést készíteni. Ettől függetlenül érdemes megnézni az előrejelzéseket, hisz a megbízhatósági időszakuk figyelembe vételével használhatjuk azokat, irányadó értékként vehetjük az előrejelzéseiket. A több napos, több hetes időtávra szóló előrejelzéseket pedig tendencia jellegű becslésként kell használni, hisz a fentiekben már bemutattuk, hogy az ilyen típusú előrejelzéseknek nagyon nagy a megbízhatatlansága, emiatt pontos értéket, vagy egy esemény napra pontos bekövetkezését a jelenleg rendelkezésünkre álló módszerek nem igazán tudnak előrejelezni.
Vannak a fent felsoroltaktól eltérő alapon működő „előrejelzések” (bolygók állása, stb.) Természetesen lehet ezekben, ezeknek is hinni.
Szerintünk viszont az időjárás előrejelzés nem hit kérdése.