A fáklya diagram alapú előrejelzés

Most pedig nézzük meg, hogyan készülnek az előrejelzések a fáklya diagram segítségével!

A napjainkban használatos időjárási modellek kialakulásának fontos mérföldkövei a következők voltak:

• 1922-ben Lewis Fry Richardson kiadta az "Időjárás-előrejelzés számszerű eljárásokkal" című művét;

• Vilhelm Bjerknes meteorológuscsapata elkészítette azt a modellt, amely a ciklonok életútját: létrejöttét, erősödését és hanyatlását mutatja be;

• az 1950-es években a számítógépek fejlődésével elterjedt az időjárási adatok számítógépes feldolgozása, majd a '60-as években Edward Lorenz kidolgozta a káoszelmélet alapját.

E mozzanatok tették lehetővé a nagyobb előrejelző központokban készített jelenlegi globális időjárás-előrejelzést. Napjainkban a korszerű időjárás előrejelzés nehezen képzelhető el numerikus időjárás-előrejelzési modellek használata nélkül. Ezek matematikai elvek alapján, fizikai törvényszerűségek útján határozzák meg a légkör későbbi lehetséges állapotait.

Azonban a numerikus előrejelzés igen érzékeny a kezdeti feltételekre, a kiinduló adatok pontosságára, melynek oka a légkör kaotikus viselkedése. Egészen pici eltérés a kezdeti feltételekben igen nagy eltérést mutathat néhány órás előrejelzés után, a kezdeti pontatlanságok felnagyítódnak. Mivel a kezdeti feltételek még elvben sem határozhatók meg teljes pontossággal, egy determinisztikus modell előrejelzés, amely egyetlen kezdeti feltételből indul ki, hibával fog rendelkezni.

Az ensemble módszert (melyet sokaság módszernek is nevezünk) abból a célból fejlesztették ki, hogy az előrejelzés mellett meg lehessen mondani, egy adott esemény bekövetkezésének valószínűségét is. A lényege, hogy nem egyetlen kezdeti körülményből indulunk ki, hanem a kezdeti feltételek, körülmények egy halmazából (amelynek mindegyik eleme a légkör egyformán lehetséges állapotát tükrözik).

A szokásos, a kiinduló állapotként rendelkezésre álló adatokat felhasználó futtatáson (kontroll-futás) kívül a többi kiindulási feltétel mindegyikéből futtatunk egy előrejelzést. Ezáltal több, egymáshoz „közeli” kezdeti feltételből kiinduló előrejelzést kapunk, amely információt szolgáltat arra vonatkozóan, hogy az adott időjárási helyzet milyen valószínűséggel fog bekövetkezni, azáltal, hogy az előrejelzési ensemble-ból hány tag jelezte előre ezt az eseményt.

Mivel az együttes-előrejelzés tagjai egyformán lehetséges előrejelzéseket adnak, e prognózisokból valószínűségi információ nyerhető. Az adott (a módszer által előrejelzett) időjárási helyzet valószínűségi értékeit a prognosztizált eredmények együttesének szórása adja, a nagyobb szórás nagyobb bizonytalanságra utal. A bizonytalanság grafikus jellemzésének eszköze a fáklya- és spagetti-diagram.

A fáklya-diagramon egy előrejelzett adat megadott földrajzi helyre vonatkozó értékének időbeli változását jelenítjük meg az együttes összes tagját (sok színes vonal) felhasználva. Minél szerteágazóbb a fáklya az adott időpontban, annál bizonytalanabb az erre az időpontra vonatkozó prognózis.

A spagetti-diagram lényege az, a különböző futásokat egy szinten vonalakkal ábrázoljuk. Ha ezek a vonalak együtt futnak, az előrejelzés bizonytalansága kicsi, ha azonban a spagettik nagyon szerteágaznak: a bizonytalanság nagy.