Időjárás előrejelzési modellek

by Méder Áronin Newson Posted on

Globális és regionális időjárás-előrejelzési modellek

1. ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)

  • Típus: Globális, középtávú numerikus modell.
  • Fejlesztő: Európai Középtávú Időjárás-előrejelzési Központ (ECMWF).
  • Felbontás: ~9 km horizontális, 137 függőleges szint.
  • Előrejelzési időtáv: 10 nap determinisztikus, 15 nap ensemble előrejelzés.
  • Frissítés gyakorisága: Naponta kétszer.
  • Kiemelkedő jellemzők:
    • Magas pontosságú előrejelzések.
    • Széles körű adatasszimiláció (műholdak, rádiószondák, repülőgépek).
    • Ensemble előrejelzések a bizonytalanságok kezelésére.
  • Alkalmazás: Világszerte használt referencia modell; a Windy.app egyik fő modellje.

2. ICON13 (Icosahedral Nonhydrostatic Model)

  • Típus: Globális numerikus modell.
  • Fejlesztő: Deutscher Wetterdienst (DWD), Németország.
  • Felbontás: 13 km horizontális (ICON13), 90 vertikális szint.
  • Előrejelzési időtáv: 7.5 nap.
  • Frissítés gyakorisága: Naponta kétszer.
  • Kiemelkedő jellemzők:
    • Ikozaéder alapú rácsszerkezet, amely javítja a numerikus stabilitást.
    • Nemhidrosztatikus dinamika a kis léptékű folyamatok pontosabb modellezéséhez.
    • Magas felbontású regionális verziók (pl. ICON-D2) Európára.
  • Alkalmazás: Németországban és Európában széles körben alkalmazott modell.

3. GFS (Global Forecast System)

  • Típus: Globális numerikus modell.
  • Fejlesztő: National Centers for Environmental Prediction (NCEP), USA.
  • Felbontás: ~13 km horizontális (FV3 dinamikai mag), 127 vertikális szint.
  • Előrejelzési időtáv: 16 nap (10 nap magasabb felbontással).
  • Frissítés gyakorisága: Naponta négyszer.
  • Kiemelkedő jellemzők:
    • FV3 (Finite-Volume Cubed-Sphere) dinamikai mag használata.
    • Négy összetevőből álló rendszer: atmoszféra, óceán, talaj/nedvesség, tengeri jég.
    • Szabadon hozzáférhető adatok, széles körű alkalmazás.
  • Alkalmazás: Világszerte használt modell; az egyik legelterjedtebb nyílt hozzáférésű rendszer.

4. ALADIN (Aire Limitée Adaptation dynamique Développement InterNational)

  • Típus: Regionális numerikus modell.
  • Fejlesztő: Météo-France és közép-kelet-európai meteorológiai szolgálatok együttműködése.
  • Felbontás: ~2.3 km horizontális (pl. Cseh Hidrometeorológiai Intézet verziója).
  • Előrejelzési időtáv: 48–72 óra.
  • Frissítés gyakorisága: Naponta többször.
  • Kiemelkedő jellemzők:
    • Magas térbeli felbontás, amely lehetővé teszi a lokális időjárási jelenségek pontos előrejelzését.
    • Különösen hasznos hegyvidéki és komplex terepviszonyok esetén.
  • Alkalmazás: Közép- és Kelet-Európában, beleértve Magyarországot is.

Az ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) egy nemzetközi időjárás-kutató és előrejelző intézet, amelyet 1975-ben hoztak létre. Székhelye az Egyesült Királyságban, Reading közelében található. Jelenleg több mint 30 európai ország tagja, köztük Magyarország is.

Az ECMWF egy globális középtávú időjárás-előrejelzési modell, amely a világ egyik legpontosabb és legmegbízhatóbb rendszere. A modell 4D adatintegrációt alkalmaz, ami lehetővé teszi az előrejelzések folyamatos frissítését új műholdas és egyéb adatok alapján. Például az ECMWF volt az egyetlen modell, amely pontosan megjósolta a Sandy hurrikán 2012-es útvonalát.

Főbb jellemzők:

  • Térbeli felbontás: a modell különböző felbontásokkal működik, akár több tíz kilométeres skálán. A Windy.app alkalmazásban a felbontás 14 km.
  • Előrejelzési mélység: az ECMWF 10 napos előrejelzéseket nyújt.
  • Előrejelzési lépésköz: az előrejelzések 3 órás időközönként érhetők el.
  • Frissítési gyakoriság: naponta kétszer frissül, 12 óránként.

ECMWF a Windy.app alkalmazásban

A Windy.app több mint 10 különböző modellt kínál, amelyek közül az ECMWF az egyik fő modell. Az alkalmazásban az ECMWF modell segítségével megtekintheti a következő időjárási paramétereket: szélerősség, széllökések, szélirány (égtájak és fokok szerint), levegő hőmérséklete, felhőzet, csapadék (eső, hó, jégeső és egyéb)

Az ECMWF modell tudományos alapjai

Az ECMWF modell egy numerikus időjárás-előrejelző modell (NWP – Numerical Weather Prediction), amely az atmoszférát fizikai és matematikai egyenletekkel írja le, például:

  • Navier–Stokes-egyenletek (a légköri áramlások leírására),
  • Termodinamikai egyenletek (hőmérséklet, nedvesség),
  • Sugárzási és felhőképződési parametrizációk.

A modell háromdimenziós térbeli rácson és időben lépésenként számítja ki a légkör állapotát, így kapunk előrejelzést több időpontra előre.

Rendszerösszetevők

  1. HIRLAM és IFS (Integrated Forecasting System):
    • Az ECMWF saját fejlesztésű modellje az IFS (Integrált Előrejelzési Rendszer), amelynek külön verziói vannak az elemzésre, determinisztikus (egy lefutású) és ensemble (több tagú) előrejelzésekre.
  2. Determinista modell (HRES):
    • Nagy felbontású, jelenleg kb. 9 km-es rácsfelbontással és 137 függőleges szinttel működik.
    • 10 napos előrejelzést ad, 1 órás időbeli felbontással.
  3. Ensemble modell (ENS):
    • Több (jelenleg 50) különböző szimulációs tagból áll, kis eltérésekkel az induló adatokban.
    • Ez segít a bizonytalanság és a valószínűségi előrejelzés megbecsülésében.
  4. Adatasszimiláció:
    • A valós idejű mérések (műholdas, rádiószondás, repülőgépes, felszíni) integrálása a modell kiinduló állapotába. Az ECMWF adatasszimilációja világszinten az egyik legfejlettebb.

Miért kiemelkedő az ECMWF modell?

  • Pontosság: Független statisztikák szerint az ECMWF globális szinten a legpontosabb középtávú előrejelzéseket adja.
  • Globális lefedettség: Nemcsak Európára koncentrál, hanem az egész Föld atmoszféráját modellezi.
  • Kutatás és fejlesztés: Az ECMWF intenzíven fejleszti a modellt, együttműködésben több európai nemzeti meteorológiai szolgálattal.

 

A numerikus időjárás-előrejelzés tudományos alapjai

A numerikus időjárás-előrejelzés a légkör fizikai törvényein alapuló matematikai modellezés. A főbb komponensek:

1. Diszkretizáció

  • Cél: A folytonos tér- és időbeli egyenletek numerikus megoldása.
  • Módszerek:
    • Véges különbséges közelítés: A deriváltakat különbségek segítségével közelítik.
    • Spektrális módszerek: A változókat bázisfüggvények (pl. Fourier-sor) segítségével ábrázolják.
  • Jelentőség: Meghatározza a modell stabilitását és pontosságát.

2. Parametrizációk

  • Cél: Azoknak a folyamatoknak a modellezése, amelyek mérete kisebb a modell rácsfelbontásánál.
  • Példák:
    • Felhőképződés és csapadék.
    • Turbulencia és konvekció.
    • Sugárzási folyamatok.
  • Jelentőség: Nélkülözhetetlen a kis léptékű, de jelentős hatású folyamatok figyelembevételéhez.

3. Valószínűségi előrejelzések (Ensemble forecasting)

  • Cél: Az előrejelzések bizonytalanságának kvantifikálása.
  • Módszer: Több előrejelzés futtatása különböző kezdeti feltételekkel.
  • Jelentőség: Segít a kockázatok és bizonytalanságok jobb megértésében, különösen extrém időjárási események esetén.

További részletek: https://nimbus.elte.hu/~numelo/Doc/jegyzetek/NumerikusModellezes.pdf https://hu.wikipedia.org/wiki/Numerikus_időjárás-előrejelzés

Meteorológiai műholdak: https://hu.wikipedia.org/wiki/Meteorológiai_műhold és https://nimbus.elte.hu/oktatas/nyarigyak/bsc_nyari_gyakorlat_2019/OMSZ_20190709_0900_muhold.pdf  és https://hu.wikipedia.org/wiki/Földmegfigyelés

EUMETSAT: https://www.eumetsat.int/

Mirno more / Békét és Szelet!

Méder Áron

work-in-progress…