Kristian Gislefoss: – Slik analyserer vi været

Hvordan vi planlegger dagene og ukene er ofte væravhengig.  Er det meldt regn, så dropper du kanskje den bursdagen utendørs?

Men hvorfor stemmer ikke alltid været med hva som er meldt? Kunstig intelligens vil fremover gjøre værmodellene bedre, men samtidig vil klimaendringene gjør det vanskeligere. 

– Har man en ustabil værsituasjon med lavtrykk kan varslet være usikkert selv neste dag.

– Historisk kan man si at værvarselet i gjennomsnitt har blitt en dag bedre per tiår, det vil si dagens varsel fire dager frem i tid, er like nøyaktig som varselet tre dager frem i tid for ti år siden.

Det sier Kristian Gislefoss, statsmeteorolog ved metrologisk institutt.

– Værmodellene utvikler seg hele tiden. Når jeg startet å jobbe i 2007 hadde vi modeller som hadde en oppløsning på 10 x 10 km. Nå har vi 2,5 x 2,5 km (Altså 2,5 km mellom beregningspunktene). I tillegg blir modellene oppdatert oftere, nå har vi tilgang på nye data hver time. Observasjonsgrunnlaget er også blitt bedre. Vi har også tatt i bruk private værstasjoner for å korrigere varslene våres på YR for de neste timene.

– Til tross for bedre modeller er det likevel til tider utfordrende å varsle været. På grunn av klimaendringer har vi nå for eksempel hyppigere episoner med styrtregn. Disse kan være vanskelig å varsle i rom og tid.

Hvordan er atmosfæren akkurat nå?

Han og de andre væranalytikerne bruker ulike typer parametre for å kunne analysere hvordan været blir seende ut.

– For å vite hvordan været blir må man først vite hvordan været er nå. Dette får man vite gjennom observasjoner. En observasjon består blant annet av temperatur, trykk, vind og fuktighet. Observasjonene tas av tradisjonelle måleinstrumenter ved bakken eller fra værballonger. I tillegg bruker man direkte og indirekte målinger av de samme parametrene fra satellitter, værradar, fly, skip med mer, sier Gislefoss.

– Observasjoner tas imidlertid ikke overalt og for å få et tredimensjonalt bilde av atmosfæren kombinerer man observasjonene med en tidligere værprognose for å få en best mulig tredimensjonal analyse av "nå-tilstanden" i atmosfæren. Når man vet “nå” tilstanden til atmosfæren kan man ved hjelp av likninger (de fysiske lovene) beregne seg frem til hvordan været blir, sier statsmeteorologen..

21 dagers varsel til å stole på?

Hvor bra værvarslet er varierer fra værsituasjon til værsituasjon. Nøyaktigheten er langt bedre for plasseringen av store lavtrykk enn for enkelt byger. Har man en stabil høytrykk-situasjon på sommeren er varslet sikkert langt frem i tid, gjerne over en uke.

– Har man en ustabil værsituasjon med lavtrykk kan varslet være usikkert selv neste dag. En tommelfinger er at jo lengre vekk man kommer fra nå tidspunktet, jo mer usikkert vil værvarslet være. På YR har vi i dag detaljerte varsler ti dager frem og så har vi nettopp lansert 21-dagers varsel. 

Det nye 21-dagersvarselet er opprinnelig basert på tre forskjellige værvarslingsmodeller, MEPS, EC medium range og EC extended range, som alle oppdaterer seg med forskjellig tidsintervall og har ulik geografisk oppløsning.

– Noen fenomener er vanskelig å varsle i tid og rom, som for eksempel ettermiddagsbyger.

I dette varselet bruker de sannsynlighet for å presentere været. Det hentes inn opptil 100 mulige værscenarioer. Deretter beregnes det ulike verdier, som forventet høy og lav temperatur (det tilsvarer ofte dagens maksimumstemperatur, og nattens minimumstemperatur), og forventet nedbørmengde.

I tillegg beregnes ytterpunktene mulig høy og lav temperatur, og sannsynlighet for nedbør, noe som gjør meteorlogene i stand til å vise usikkerheten i varselet. Her avgrenser de datasettet til 10- og 90-percentilen i ensemblet, slik at de minst sannsynlige verdiene kuttes ut.

– Noen ganger treffer ikke værvarslet helt, og dette kan skyldes flere ting. Noen fenomener er vanskelig å varsle i tid og rom, som for eksempel ettermiddagsbyger. I tillegg er det verdt å huske på at modellene er firkantet, det vil si at verden er delt opp i små ruter. Disse rutene har forskjellige størrelser etter om det er en regional modell eller en global modell.

– For Norge bruker vi altså en modell som er 2,5 km x 2,5 km for de første 60 timene. For resten av 10 dagers perioden og for verden bruker vi en global modell der hver rute er 9x9 km. Slik modellene er bygd opp vil været bli det samme i hele ruten og dette stemmer jo ikke eksakt, men hvor mye det varierer lokalt er igjen avhengig av hvor du er og hva slags vær det er. Postprosesseringen etter at modellene har kjørt skal ta hensyn til endel av disse veldig lokale forskjellene, sier han.

Slik ser 21-dagers varselet ut for de neste 21 dagene:

21 DAGER: Slik ser den nye 21-dagers værvarslingen ut. Foto: Yr.

Kunstig intelligens gjør værmeldingen sterkere

Selv om dagens numerisk modeller stort sett baserer seg på fysiske ligninger, brukes kunstig intelligens allerede i dag i noen av komponentene i modellen, og i hele produksjonskjeden av værvarselet. Dette vil øke i fremtiden og vil hjelpe å forbedre modellene.

– Man har også begynt å teste ut rene maskinlæringsmodeller. Disse modellene er superraske og kommer til å bli bedre over tid. Det blir spennende å se hvordan maskinlæring modeller kan konkurrere med våre egne høyoppløselige numeriske modeller. En utfordring for maskinlæringsmodellene er at de trenger et treningsdatasett, de må læres opp til hva som skal predikeres.

– Dette kan være direkte observasjoner, men siden vi ikke har observasjoner over alt, kan det være vanskelig. Foreløpig trenes de derfor ofte mot analyser fra numeriske modeller, sier Gislefoss.

IKKE ALLTID LETT Å MELDE VÆRET PRESIST: Noen ganger kan det komme ettermiddagsbyger som ikke var forventet. Foto: Getty.