Prognozy pogody są nieodłącznym elementem naszego codziennego życia. Statystycznie pięciodniowa prognoza pogody jest poprawna w około 90% przypadków, a siedmiodniowa w około 80%. Natomiast prognoza dziesięciodniowa sprawdza się tylko w połowie przypadków, co czyni ją równie przewidywalną jak rzut monetą. Dlaczego dokładność prognoz spada wraz z wydłużaniem czasu? Odpowiedź kryje się w metodach pomiarowych i sposobie przetwarzania danych.
Jak tworzona jest prognoza pogody?
Do przewidywania pogody meteorolodzy używają danych z różnych źródeł: stacji meteorologicznych, balonów (radiosondy), satelitów i różnego rodzaju czujników. Mierzone są czynniki takie jak: temperatura, ciśnienie atmosferyczne, siła wiatru, wilgotność, zachmurzenie, promieniowanie słoneczne i wiele innych. Dane trafiają do programu komputerowego zwanego modelem numerycznym. Model korzysta z równań opisujących atmosferę, głównie z: ruchu powietrza (mechanika płynów), wymiany ciepła (termodynamika) i zmian ciśnienia. To są skomplikowane równania różniczkowe (czyli opisują jak coś się zmienia w czasie i przestrzeni). Komputer w ten sposób oblicza, co stanie się za np. 10 minut potem z tego liczy kolejne 10 minut i tak setki razy. Więc dlaczego im więcej dni tym prognoza jest mniej dokładna?
Efekt motyla w prognozach pogody
Efekt motyla to zasada teorii chaosu, mówiąca, że niewielkie zmiany w początkowych warunkach mogą prowadzić do dużych różnic w wynikach. Przykład: Jeśli pomiar temperatury wynosi 22,3°C zamiast 22,34°C, początkowa różnica jest minimalna, jednak w kolejnych obliczeniach i symulacjach ta nieścisłość narasta, prowadząc do coraz większych odchyleń w prognozach na dalsze dni. Im dłuższy okres prognozy, tym większe ryzyko, że drobne błędy pomiarowe lub obliczeniowe wpłyną na końcowy wynik.
Zaokrąglenia komputerowe
Kolejnym czynnikiem ograniczającym dokładność prognoz są ograniczenia komputerów. Komputery nie mogą liczyć w nieskończoność i często zaokrąglają wartości do określonej liczby miejsc po przecinku. Choć różnice wydają się niewielkie, w symulacjach obejmujących setki zmiennych i dni prowadzą do dodatkowych odchyleń w prognozach.
Ilość urządzeń pomiarowych
Dokładność prognoz zależy także od liczby dostępnych czujników. Więcej stacji meteorologicznych i sensorów daje dokładniejsze dane. Jednak w praktyce nie da się objąć całej powierzchni Ziemi. Oceany, pustynie i rozległe lasy są trudne do pokrycia dokładnymi pomiarami. Dane z miejsc trudno dostępnych są szacowane lub interpolowane, co wprowadza kolejne uproszczenia.
Modele meteorologiczne
Modele meteorologiczne to programy komputerowe, które przetwarzają dane z setek lokalizacji i przewidują pogodę lokalnie oraz globalnie. Różne kraje stosują różne modele. Najdokładniejsze statystycznie są: Model europejski (ECMWF) – najbardziej precyzyjny, Model brytyjski i Model amerykański (GFS). Wszystkie modele wykorzystują dane pomiarowe, a ich skuteczność spada wraz z wydłużeniem prognozy.
Symulacje i prawdopodobieństwo
Aby zminimalizować błędy, meteorolodzy uruchamiają modele wielokrotnie, wprowadzając nieznaczne odchylenia w danych początkowych. Wyniki wielu symulacji są następnie porównywane – im bardziej wyniki są zgodne, tym większe prawdopodobieństwo, że prognoza się sprawdzi. Dlatego prognozy pogody często zawierają prawdopodobieństwo opadów czy przedziały temperatur zamiast jednej, sztywnej wartości.
Prognozy pogody z aplikacji meteorologicznych
W ostatnich latach coraz większą popularność zyskują aplikacje pogodowe, które korzystają nie tylko z oficjalnych stacji meteorologicznych, lecz także z danych zbieranych od milionów użytkowników smartfonów na całym świecie. Telefony wyposażone są w czujniki temperatury, ciśnienia atmosferycznego, wilgotności czy GPS, a aplikacje pogodowe mogą zbierać te informacje w czasie rzeczywistym. Na ich podstawie tworzone są lokalne prognozy pogody i mapy warunków atmosferycznych. Takie podejście pozwala uzyskać bardzo szczegółowe informacje lokalne, zwłaszcza w miejscach, gdzie brakuje tradycyjnych stacji pomiarowych. Teoretycznie powinno to rozwiązywać problem małej ilości urządzeń pomiarowych.
Jednak metoda ta ma swoje ograniczenia. Dane z telefonów mogą być niewiarygodne – temperatura zmierzona w kieszeni czy w samochodzie odbiega od rzeczywistej, ciśnienie może być zakłócone przez urządzenie lub otoczenie, a lokalizacja GPS nie zawsze jest dokładna. Ponadto, w regionach o mniejszej liczbie użytkowników dokładność prognoz spada. Dlatego prognozy oparte na smartfonach najlepiej sprawdzają się na krótką metę i w miejscach gęsto zaludnionych, ale wciąż wymagają weryfikacji przez tradycyjne modele meteorologiczne, aby były wiarygodne. W praktyce oznacza to, że choć aplikacje te są świetnym uzupełnieniem prognozy, nie zastąpią całkowicie klasycznych metod meteorologicznych.
Podsumowując, przy obecnych możliwościach technicznych i istniejących modelach, prognozy na 5 dni są statystycznie najbardziej wiarygodne, 7-dniowe są wciąż stosunkowo dokładne, a 10-dniowe są obarczone dużym ryzykiem błędu – efekt motyla, ograniczenia pomiarowe i komputerowe sprawiają, że ich skuteczność spada do około 50%. W praktyce oznacza to, że im dłuższa prognoza, tym większe znaczenie ma monitorowanie aktualnych warunków pogodowych i korzystanie z aktualizacji, które uwzględniają najnowsze dane pomiarowe.
Źródła:
https://opensnow.com/news/post/weather-forecast-models-explained
https://www.meteorologiaenred.com/pl/modelos-meteorologicos.html
https://www.metoffice.gov.uk/about-us/what/accuracy-and-trust/how-accurate-are-our-public-forecasts
https://www.saga.co.uk/magazine/life/best-weather-app?srsltid=AfmBOopKxNfRPtZGehGGr3-zXxci6UUtNfpEg_vfRhywRvlSnc2Ap_od