Mätningar och indata Hur modellerna är uppbyggda Felkällor Statistiska tolkningar Ensembler Starka/Svaga sidor. Vad Mäts?

Transkript

1 Prognoser och Modeller Mätningar och indata Hur modellerna är uppbyggda Felkällor Statistiska tolkningar Ensembler Starka/Svaga sidor Mätningar och observationer Vad Mäts? Var/Hur mäts det? Temperatur lufttryck vindhast/riktn. Luftfuktighet Vattentemperatur Snötäcke/djup isutbredning globalstrålning/albedo Vid mark/havs ytan Synopstationer Flygplatser fartyg bojar I atmosfären: Ballonger Flygplan Radar Satelliter 1

2 Observationer: Synop-karta Väderballonger; en gammal men bra och beprövad mätmetod! 2

3 Vid flödes- /tillrinningsprognoser, behövs naturligtvis också uppgifter om observerad nederbörd. 3

4 Varför blir prognoserna fel? Rättare sagt: varför kan en prognos aldrig bli helt korrekt? Felaktiga Mätdata/observationer mänskliga faktorn felaktiga instrument Uteblivna observationer Instrumentfel kommunikationsfel För glest mellan observationerna gäller framförallt oceanerna/polarområdena Modellernas uppbyggnad allting går inte att beräkna! Förenklingar (kapacitetsbrist) geografisk upplösning Figuren till höger, visar hur prognoserna påverkas av de mätningar som görs över Amerika och Stilla Havet! 4

5 Statistiska (adaptiva ) modeller. Filtrering Ursprungliga prognosen Korrigerad prognos observationer Kalmanfiltrering. Modellen lär sig och korrigerar systematiska fel Ensembleprognoser Modellen räknar ut var (geografiskt) man har de största osäkerheterna (temp/vind/tryck) 25 st. områden! Korrigerar indata: adderar en mindre avvikelse på indata för dessa områden (+ /-). T.ex + 5/- 5 hpa Totalt 50 st nya utgångsanalyser => 50 st nya prognoser men ngt sämre upplösning ( 30 km hor/90 nivåer ver) Dessutom körs en s k Kontrollkörning med samma utgångsanalys som den ordinarie, men lägre upplösning nya lösningar ger: ett mått på prognossäkerheten sannolikheten spridningen (alternativa utvecklingar) 5

6 Jämförelse nederbörd operationella modellen och Ensemble Mean Epsogram Ensemble medel MAX Ordinarie prognos MIN 6

7 Plymer Spridningsdiagram för Stockholm, s k plym Temperatur på 1500m:s höjd Ackumulerad nederbörd Lufttryck på 5km:s höjd Sannolikhetsprognos Sannolikhet för ackumulerad nederbörd > 10mm / 24h Gäller ett specifikt dygn 7

8 Extremväder prognos Sannolikhet för Avvikelse > 4 Från normal temperatur Vilka prognoser använder vi idag? Hirlam 05/11: (5km- eller 11 km upplösning) regional modell 0-72 tim Uppdateras 4 ggr/dygn Bra på småskalig och konvektiv nederbörd ECMWF: 16 km upplösning tim, Global modell Uppdateras 2 ggr/dygn Bäst på storskaliga fenomen (låg-/högtryck) men även temperatur ECMWF Ensemble: 30km upplösning, tim Global modell Uppdateras 2 ggr/dygn Ger användbara storskaliga signaler även dygn (medelvärden) Ger sannolikheter och alternativa utvecklingar GFS: 35km/75km upplösning, Global modell tim Uppdateras 4 ggr/dygn Ger bra storskaliga tendenser även på lång sikt men generellt sämre än ECMWF Överdriver ofta nederbördsmängder 8

9 ECMWF: Är beläget i Reading England. Samägt av 20 europeiska länder (inkl Sverige) Har en global modell med en horisontell upplösning på c:a 16 km samt 90 nivåer i atmosfären Sammanfattning Temperaturprognoser: Bra på sommar/höst, särskilt medeltemperatur Min.temperatur svårast att prognosticera Om man använder ensemble medel temp. efter dygn 6-7 blir utfallet nästan alltid bättre! Nederbördsprognoser: Svårare att förutsäga, särskilt mängderna Sommarnederbörden alltid svårare, mer småskaligt och med stora lokala variationer. Ensemblemedel prognoserna blir oftast sämre, men ensemblerna visar också spridning och extrema mängder! Även sannolikheter kan beräknas 9

10 Exempel från vår Bizmetsida: Kraft & Vatten samt GWh Sverige främst temperatur- och nederbördsprognoser men också radar och satellitbilder Meteorologiska grundkartor för medeltemperatur och ack. nederbörd 10

11 Sannolikhets -prognos för ack nederbörd >5mm / > 20 mm Bygger på ensemblerna Radarbild över Sverige Fyra klasser: 1) Ringa nederbörd (brun) 2) Lätt nederbörd (grön) 3) Måttlig nederbörd (gul) 4) Kraftig nederbörd (röd) Bilden uppdateras var 30:e min. 11

12 Satellitbilder - Polär satellit NOAA 850 km höjd Molntopp Satellitbilder - Polär satellit NOAA 850 km höjd Nattdimma 12

13 Satellitbilder - Polär satellit NOAA 850 km höjd Grön snö Nederbördsprognos 3-, 6- eller 12 timmar 13

14 Fler hydrologiska produkter.. Tillrinning i GWh Effektiv nederbörd Hydrologisk balans Snö och markvatten i TWh Prognoser på tillrinning omräknat till GWh 14

15 Hydrologisk Balans i TWh Snö och markvatten i TWh 15

16 Effektiv nederbörd i GWh Kommentar till hydrologiska prognoser Hydrologisk kommentar Uppdaterad: , 08:30 Nederbörd och Temperatur: Den här veckan väntas ett högtryck ge torrt och mycket kallt väder i Norrland medan det i söder blir tidvis blåsigt och ostadigt och inte riktigt lika kallt (men ändå ca 6-10 grader under normalt). Det mycket kalla och torra vädret fortsätter i början på nästa vecka även om det tidvis kan vara blåsigt med snö/snöbyar i S/SÖ Sverige. Snö- och Markvatten: Den totala mängden snö-/markvattnen ligger konstant på knappt 5 TWh under perioden. Det här ser rimligt ut. Tillrinning: Tillrinningen minskar långsamt från knappt 70GWh/dag ner till c:a 60GWh / dag alldeles på slutet. Ser mycket rimligt ut. Hydrologens prognos för tillrinning: v 46: 500 GWh v 47: 400 GWh 16