Slik lages sesongvarslene ved met.no

Sesongvarslene som utarbeides ved met.no, kommer fra ECMWF i Reading. Disse varslene er produsert av en koblet atmosfære-hav modell som i utgangspunktet fokuserte på  El Niño og tropene, men som i senere tid er blitt mer brukt for å lage sesongvarsler for Europa. Disse modellene mates med

• data som beskriver havets tilstand
• satellittmålinger som gir vind, fuktighet og temperatur
• bakkeobservasjoner

På dette grunnlaget beregnes værutviklingen.

Ensembler

Datagrunnlaget som mates inn i modellene er ikke uten videre korrekt.

• Man har ikke data fra hele kloden eller alle havdyp
• Enkelte observasjoner eller målinger kan inneholde små feil
• Selve modellen kan inneholde feil som gir systematisk gale utslag.

For at ikke en enkelt feil eller unøyaktighet skal føre til gal prognose, tar man det opprinnelige datagrunnlaget og gjør små endringer i utgangspunktet for beregningen, og deretter kjøres det rundt 40 litt ulike beregninger ut fra litt ulike utgangstilstander. Slike parallelle beregninger kalles ensembler. Når ensembleberegningen er utført, sitter forskerne igjen med 40 mulige sesongvarsler. Mange av dem vil være svært like, og dermed vise den mest sannsynlige utviklingen. Enkelte av dem vil avvike mye fra  de øvrige beregningene, og representerer dermed en mindre sannsynlig utvikling. 

Usikkerhet forbundet med sesongvarsler

Det er stor usikkerhet forbundet med sesongvarsler, og man må regne med å bomme kraftig fra tid til annen.

• En grunn til at sesongvarselet kan bomme, er at klimamodeller av den typen som benyttes til å lage sesongvarsler ved ECMWF er best egnet til å gjengi tilstanden over større områder (f.eks. over større deler av Stillehavet). Beskrivelsen av geografien i disse klimamodellene er grov, og fjellkjeder og dalfører blir ofte 'visket ut'. Grove klimamodeller har også problemer med å gjengi havstrømmene. Resultatet er at de effektene som et høyt fjell eller en dyp dal kan ha på atmosfæren, ikke tas hensyn til i modellen som lager sesongprognosen.
• Benyttes slike grove modeller for å si noe om været over et lite, begrenset område (f.eks. i en bestemt norsk by), kan modellen gi systematiske feil. 

Det er heller ikke sikkert at alle faktorer som kan påvirke prognosene er tatt med i beregningene, noe som også bidrar til å øke usikkerheten. F.eks er datagrunnlaget fra Nord-Atlanteren, is-tilstanden i Arktis, snø over Europa og Asia og fuktighet i bakken fremdeles mangelfull. Beregningen av den hydrologiske syklus er vanskeligere enn å beregne temperatur. Derfor anses nedbørprognosene for å være mer usikre enn hva som er tilfelle for temperaturprognosene. I met.no report 09/04 (engelsk tekst) gis en foreløpig evaluering av sesong-prognosene for Norge, samt en kort oversikt over noen sesongvarslingsaktiviteter rundt i verden. 

Er det mulig å forutsi en ”Knallsommer”? 

Ensembler blir gjerne brukt for å lage sansynlighetsvarsler. Vanligvis gir ensembler en god spredning, det vil si at noen beregninger viser at det blir en kaldere sesong mens andre antyder høye temperaturer. Dersom de fleste beregningene peker mot høye temperaturer, anser man at det er større sjanse for en varm sesong enn en kald sesong. Hvis for eksempel 80 % av varslene gir høye temperaturer, vil man forvente at varselet om høye temperaturer i dette eksempelet slår ut i 80% av tilfellene (og bommer i 20% av tilfellene) over tid. Forutsetningen er at modellen og inngangsdataene er gode.

 Dersom man ønsker å lage et mål på hvor stort avvik det blir, pleier man å beregne gjennomsnittet av alle prognosene. Slike gjennomsnitt pleier å gi et konservativt bilde, og vil sjelden tilsi ekstreme temperaturer.  

Publisert 17.01.2005