Tento článek vyšel v časopise SNOW 101 (únor 2017).
Multimodel – novinka běžně dostupná na
počasových serverech
Posledně jsem končila tím, že existují ansámblové předpovědi, které můžou napovědět, jak pravděpodobná je modelová předpověď. Je ale ještě jedno řešení, jak vyzrát nad špatným výpočtem. Meteorologické servery stále častěji nabízí záložku „multimodel“. Pod tou najdete všechny možné modely počítající počasí pro danou oblast – a to jak v podobě map, tak v podobě meteogramů. Velmi jednoduše můžete srovnat, jestli jsou jejich výpočty podobné, a tedy předpověď pravděpodobná, či nikoli. Má to ale jeden háček. Ke srovnání se většinou nabízí jak modely lokální s malým krokem sítě, tak i globální s krokem sítě daleko větším. A to samo o sobě už je tak trochu srovnávání jablek s hruškami… Každý model má jinou modelovou orografii, každý trochu jinak parametrizuje procesy malých měřítek apod. Takže spolehlivé jako ansámbly tohle srovnání není, ale velmi rychlý přehled o pravděpodobnosti předpovědi jistě nabízí.
Modely pro Evropu i pro celý svět
V počátcích numerického modelu se o výpočty budoucího počasí
snažily i malé povětrnostní služby. Postupně ale narůstal objem
výpočtů tak, jak se modely zdokonalovaly. Docházelo proto k redukci počtu
meteorologických modelů a začala se rozvíjet spolupráce mezi jednotlivými
národními meteorologickými službami.
V Evropě teď existují čtyři systémy. Prvním je IFS/ARPEGE/ALADIN –
společný projekt Evropského centra pro střednědobou předpověď,
francouzského Météo-France a dalších patnácti národních
meteorologických služeb včetně Českého hydrometeorologického ústavu.
Druhým je systém UM (Unified Model), který vyvíjí Met Office – britská
služba. Němci spolu s dalšími šesti zeměmi pracují na systému jménem
COSMO a severské státy spolu se Španělskem vyvíjejí systém HIRLAM.
Americké národní služby NCEP/NOAA provozují globální systém GFS
a regionální WRF či starší MM5. Podobně kvalitní jsou systémy, které
počítají v Japonsku, Kanadě, Rusku, Číně i Austrálii.
Ansámbly ukazují, kde je předpověď jistá (tam, kde jsou čáry blízko
sebe)...
...a kde komplikovaná (zdroj: Wetterzentrale.de)
Na internetu se dá najít „všechno“
Zdá se vám, že je systémů málo ve srovnání s tím, kolik různých výstupů internet nabízí? Je to dáno tím, že výsledky výpočtu systému přebírají regionální služby, univerzity a další akademická pracoviště a na základě dat někdy vytváří jednotlivé více či méně povedené produkty. Musíme být opatrní, někdy s daty nakládají i kulantně řečeno méně zkušení a výsledky tomu pak odpovídají.
Moderní modely jsou dobrým sluhou…
Co tedy stávající moderní modely umí? Nejdřív zpracují celou řadu
meteorologických měření z meteorologických stanic, radiosond, družic,
radarů, letadel apod., následně jsou schopny integrovat nelineární
hydrodynamické rovnice, přičemž uvažují energetický i hydrologický
cyklus atmosféry (pomocí parametrizací radiačního přenosu, turbulence,
mikrofyziky oblačnosti a srážek, konvekce, vzájemného působení se
zemským povrchem…). To všechno je velmi náročné na rychlost
výpočtu.
Jen pro představu: model Aladin se počítá každých 6 hodin na 54 hodin,
krok jeho sítě je 4,7 km, vertikálně rozlišuje 87 hladin. V jednom
uzlovém bodě musí za jeden časový krok udělat asi 24 000 operací
v plovoucí čárce. Přitom tak, jak se model zdokonaluje, narůstá tohle
číslo každých deset let asi dvojnásobně. Globální model GFS má ve
střední Evropě krok sítě asi 50 km, počítá se pro 64 vrstev každých 6
hodin.
… ale taky zlým pánem
Celá řada problémů, které se v souvislosti s numerickou předpovědí počasí pořád objevují, už tu byla popsána. Schází ale ještě jedna věc – špatná interpretace dat, které modely nabízejí. Kde děláme chyby nejčastěji?
Multimodel pro Prahu ze stránek www.meteoblue.com.
Srážky
Například u srážek. Jejich modelování je velmi obtížné. Detaily ve
srážkovém poli menší než asi 50 km mají význam jen jako ukazatel
prostorové proměnlivosti srážek – jinými slovy: nemusí pršet přesně
tam a v ten okamžik, kdy to model počítá. Předpověď lokálních
přeháněk je prakticky nemožná a pro několik následujících minut nebo
hodin pomůže spíš série snímků z meteorologických radarů. Naopak
dobře model počítá srážky související s přechody front apod. Kromě
meteogramu se dívejme i na mapy zobrazující očekávané úhrny v určitém
časovém intervalu, získáme tak přehled o tom, jestli se právě jedná
o frontální srážky, lokální přeháňky či možné bouřky.
A nezapomínejme, že mapa ukazuje to, kolik celkem naprší během šesti
hodin. Neznamená to, že bude vždycky pršet po celou dobu – déšť může
přijít na začátku, uprostřed či na konci intervalu stejně tak, jako
může pršet celou dobu.
A opatrně i při interpretaci malých srážkových úhrnů do 1 mm, někdy
mohou znamenat mrholení, jindy jen velkou vlhkost vzduchu i jiné úkazy,
záleží na celkové povětrnostní situaci.
Problém bývá i se skupenstvím srážek. Tady je největším problémem
modelová výška. Už tu bylo někde psáno, že modelová orografie je
shlazená a neodpovídá reálnému terénu. Jsme-li výš, než model
počítá, může se stát, že namísto očekávaného deště sněží.
A naopak, předpokládá-li model vyšší nadmořskou výšku, než je ve
skutečnosti, může namísto očekávaného sněžení klidně pršet.
Pravděpodobnost předpovědi teplot a srážek klasickými numerickými
modely
Teploty
Právě modelová orografie je důležitá i při předpovědi teplot. Díváme-li se například na meteogram z Aladina, je teplotou míněna hodnota, kterou očekává model ve výšce 2 m nad zemí, zobrazena je po 1 hodině. A znovu: kvůli shlazené modelové orografii nemusí odpovídat skutečnosti. Stačí se ale podívat na nadmořskou výšku, kterou má model v uzlovém bodě (alt_model), a obě hodnoty srovnat. A pozor, tady neplatí pokaždé, že jsme-li výš, je chladněji. V případě inverzí to může být i naopak. Fakt, jestli se inverze vyskytují, můžeme prověřit pomocí dat z výstupu meteorologické sondy, která najdeme například na stránkách www.chmi.cz.
Zajíc v pytli
Ať už se díváme na jakákoli data, aniž bychom znali jejich původ, vždycky musíme vědět, jestli se jedná o lokální či globální model, jak velký krok sítě má, jaká je jeho orografie apod. Jinak kupujete zajíce v pytli… Ono to pátrání po zdrojích je často hodně zdlouhavé, ale rozhodně se vyplatí.
Úspěšnost předpovědi ČHMÚ pro Česko. Patrný je vliv kvalitnější
numerické předpovědi na postupně rostoucí tendenci u všech délek
prognóz (ZDROJ: ČHMÚ)
Kdy je předpověď spolehlivá?
Jednoduše řečeno v případě, máme-li k dispozici kvalitní data a umíme-li je dobře interpretovat. Hodně pomůže ansámblová předpověď. A taky porovnání výsledků jednoho modelu v několika po sobě jdoucích termínech. Pokud se výpočty neliší, je výsledek pravděpodobnější než v případě, že pokaždé model spočítá něco jiného. Podobně můžeme srovnávat i několik modelů, ale musíme mít na paměti, že tak relevantní už to srovnání není – záleží na kroku sítě, modelové orografii, způsobu parametrizace některých procesů apod. Přesto, máme-li možnost nahlédnout, jak se se situací pere víc modelů, je to jistě ku prospěchu věci. Proto nezapomínejme na odkaz MULTIMODEL, který právě takové srovnání nabízí.
Meteogram numerického modelu Aladin pro Lysou horu v Beskydech. Rozdíl
mezi její výškou a tou modelovou je 130 m (Zdroj: ČHMÚ)
John von Neumann a jeho následovníci
Mimochodem, v souvislosti s modelováním si vždycky vzpomenu na matematika, který se zasloužil o rozvoj numerické předpovědi počasí už jenom tím, že svůj ENIAC, původně zaměřený na vývoj zbraní, nechal počítat počasí. Jmenoval se John von Neumann. A řekl, že: „Věda se nesnaží o vysvětlení, stěží se pokouší interpretovat, převážně sestavuje modely. A modelem se myslí matematický konstrukt, který spolu s jistou verbální interpretací popisuje pozorované jevy.“ V případě numerických modelů počasí i předpovídané jevy. Tak hodně štěstí při louskání oněch konstruktů! Příště se na zapeklitosti „matematických konstruktů“ podíváme podrobně. Dnes jsou díky moderním počítačům předpovědi nesrovnatelně detailnější, v reálném čase se daří počítat víc ansámblů, lépe parametrizovat atd. Jen pro představu: to, co tehdy v roce 1950 trvalo na ENIACu 24 hodin, by dneska obyčejný notebook zvládnul za pár sekund. A modely nabízí i takové fajnovosti, jako například množství sněhu, které by mělo napadnout v Alpách v následujících šesti dnech. Inu, jiná doba…
Rozdíl v kroku sítě v globálním a lokálním modelu (výše)
a Srážky počítané detailním modelem Aladin (níže) (Zdroj:
ČHMÚ)
Kde najdu spolehlivé předpovědi?
Na internetu jich je hodně. Každý má své klady a zápory. A navíc hodně důležitá, dost možná nejdůležitější, je správná interpretace výpočtu. O tom všem už teď píšu pro 102. vydání SNOW. Není nad to, když úkol zní jasně: „Stým a dvěma následujícími čísly nesmí projít čtenář bez zásadních informací o spolehlivých předpovědích na internetu.“ Tak hodně trpělivosti! Začněte třeba tím, že prolistujete níže uvedené odkazy.
