Kennis
Onzekerheden in modellen
Een weersvoorspelling is waardevol, maar hoe ver vooruit kunnen we het weer eigenlijk voorspellen? Tot wanneer voegt deze voorspelling nog wat toe ten opzichte van klimatologie? Deze vragen worden in dit hoofdstuk over onzekerheden in modellen verder uitgediept door Meteo Morris.
Een 16-daagse voorspelling kan er goed uit zien, maar de kans dat deze ook daadwerkelijk zo uitpakt is klein.
De lange termijn deterministische weersvoorspelling
Een deterministische verwachting is een voorspelling met maar één modeluitkomst. Eigenlijk zegt deze dus: dit is wat het weer wordt. Maar we weten allemaal dat weermodellen niet perfect zijn en dat de voorspelling niet exact zo hoeft uit te pakken. Op de korte termijn zijn we de laatste decennia best goed geworden in het weer voorspellen. Maar op de lange termijn eigenlijk nog niet.
Het figuur hieronder laat de ‘forecast skill’ zien van drie-daagse, vijf-daagse, zeven-daagse en tien-daagse voorspellingen. Een score van 100% is een perfecte voorspelling, bij een score van 50% had je net zo goed naar klimatologie kunnen kijken. Waarbij je met klimatologie bijvoorbeeld kijkt naar het gemiddelde van de afgelopen 20 jaar om de toekomst te voorspellen.
Je ziet dat de modellen met een drie-daagse voorspelling altijd beter zijn dan de klimatologie. Bij vijf- en zeven-daagse voorspellingen voegen ze ook zeker nog forecast skill toe. Maar met een voorspelling van 10 dagen kun je beter kijken naar wat het weer de afgelopen jaren was dan naar de modeluitkomst.
Source: ECMWF. Analysis provided by us, unrelated to ECMWF.
De verklaring
Er is ook een reden waarom het zo lastig is en blijft om op de lange termijn het weer te voorspellen. The butterfly effect geeft daar een mooie verklaring voor. Kleine verschillen van de werkelijkheid aan het begin van een weersvoorspelling, hebben zeer grote impact aan het einde van de voorspelling. Deze vergroten namelijk door de voorspelling heen. Hoe verder de voorspelling in de tijd hoe groter die effecten.
Lokale vs globale weereffecten
Kortom, langetermijnvoorspellingen zijn grillig. Zeker in onze Noordzee, waar de fetch (daarover later meer) veel korter is dan voor bijvoorbeeld Frankrijk of Bali. Kleine verschillen in de voorspelling kunnen een grote consequentie hebben, lees: het verschil maken tussen grote golven of geen golven. Ons advies is dan ook om vooral kortetermijnverwachtingen te gebruiken voor lokale weersituaties, bijvoorbeeld voor de wind op het strand. Lange termijn verwachtingen zijn alleen relevant voor weersystemen op globale schaal, bijvoorbeeld om in te schatten waar een lagedrukgebied aankomt of naartoe reist.
Dat betekent dus dat je voor 5+ dagen een inschatting kan maken over of er golven komen, aan de hand van beweging van globale weersystemen. Maar pas een paar dagen van tevoren kun je zeggen hoe goed de golven daadwerkelijk worden aan de hand van de lokale wind.
BONUS: Gebruik de pluim om een inschatting te maken van de onzekerheid in weervoorspellingen
Meteorologen hebben wel een manier gevonden om een inschatting te kunnen maken van de onzekerheid in de weersvoorspelling. Om dat te doen worden weermodellen verschillende keren gedraaid met net iets andere begincondities. Immers, het zijn de kleine verschillen aan het begin van de voorspelling die zo’n grote impact hebben later.
Al deze modelruns worden uiteindelijk weergegeven in een ”pluim”. Elke modelrun krijgt zijn eigen lijn op de grafiek. Hieronder zie je dan ook gelijk dat de eerste vijf dagen redelijk gelijk lopen. Vanaf dag zeven beginnen de modelruns zo erg uiteen te lopen dat de voorspelling eigenlijk niet veel meer zegt.
De pluim geeft een goede indicatie van de onzekerheid van de voorspelling.
Text geschreven door @meteomorris.
