De wetenschap van weersvoorspellingen staat elke dag onder publieke controle. Als de voorspelling klopt, we geven zelden commentaar, maar we klagen vaak snel als de voorspelling niet klopt. Krijgen we ooit een perfecte voorspelling die tot op het uur nauwkeurig is?

Bij het opstellen van een weersvoorspelling komen veel stappen kijken. Het begint zijn leven als een globale "momentopname" van de atmosfeer op een bepaald moment, in kaart gebracht op een driedimensionaal raster van punten die de hele wereld omspannen en zich uitstrekken van het oppervlak tot de stratosfeer (en soms hoger).

Met behulp van een supercomputer en een geavanceerd model dat het gedrag van de atmosfeer beschrijft met natuurkundige vergelijkingen, deze momentopname wordt dan naar voren geschoven in de tijd, het produceren van vele terabytes aan onbewerkte prognosegegevens. Het is dan aan menselijke voorspellers om de gegevens te interpreteren en om te zetten in een zinvolle voorspelling die aan het publiek wordt uitgezonden.

Het al dan niet in het weer

Het weer voorspellen is een enorme uitdaging. Als begin, we proberen iets te voorspellen dat inherent onvoorspelbaar is. De atmosfeer is een chaotisch systeem - een kleine verandering in de toestand van de atmosfeer op de ene locatie kan in de loop van de tijd elders opmerkelijke gevolgen hebben, die door een wetenschapper werd vergeleken met het zogenaamde vlindereffect.

Elke fout die zich in een prognose ontwikkelt, zal snel groeien en op grotere schaal verdere fouten veroorzaken. En aangezien we veel aannames moeten doen bij het modelleren van de atmosfeer, het wordt duidelijk hoe gemakkelijk voorspellingsfouten kunnen ontstaan. Voor een perfecte voorspelling, we zouden elke fout moeten verwijderen.

De voorspellingsvaardigheid is verbeterd. Moderne voorspellingen zijn zeker veel betrouwbaarder dan vóór het supercomputertijdperk. De vroegste gepubliceerde voorspellingen van het VK dateren uit 1861, toen de Royal Navy-officier en enthousiaste meteoroloog Robert Fitzroy voorspellingen begon te publiceren in The Times.

Zijn methoden omvatten het tekenen van weerkaarten met behulp van observaties van een klein aantal locaties en het maken van voorspellingen op basis van hoe het weer in het verleden evolueerde toen de kaarten vergelijkbaar waren. Maar zijn voorspellingen waren vaak verkeerd, en de pers was meestal snel met kritiek.

Er werd een grote sprong voorwaarts gemaakt toen in de jaren vijftig supercomputers werden geïntroduceerd in de voorspellingsgemeenschap. Het eerste computermodel was veel eenvoudiger dan die van vandaag, het voorspellen van slechts één variabele op een raster met een afstand van meer dan 750 km.

Dit werk maakte de weg vrij voor moderne prognoses, waarvan de principes nog steeds gebaseerd zijn op dezelfde benadering en dezelfde wiskunde, hoewel modellen tegenwoordig veel complexer zijn en veel meer variabelen voorspellen.

Vandaag de dag, een weersvoorspelling bestaat meestal uit meerdere runs van een weermodel. Operationele weercentra gebruiken meestal een wereldwijd model met een rasterafstand van ongeveer 10 km, waarvan de uitvoer wordt doorgegeven aan een model met een hogere resolutie dat over een lokaal gebied loopt.

Om een ​​idee te krijgen van de onzekerheid in de prognose, veel weercentra voeren ook een aantal parallelle voorspellingen uit, elk met kleine wijzigingen in de eerste momentopname. Deze kleine veranderingen groeien tijdens de voorspelling en geven voorspellers een schatting van de waarschijnlijkheid dat er iets gebeurt - bijvoorbeeld de procentuele kans dat het regent.

De toekomst van prognoses

Het tijdperk van de supercomputers is cruciaal geweest om de wetenschap van weersvoorspellingen (en zelfs klimaatvoorspellingen) te laten ontwikkelen. Moderne supercomputers zijn in staat om duizenden biljoenen berekeningen per seconde uit te voeren, en kan petabytes aan gegevens opslaan en verwerken. De Cray-supercomputer van het Britse Met Office heeft de verwerkingskracht en gegevensopslag van ongeveer een miljoen Samsung Galaxy S9-smartphones.

Dit betekent dat we de rekenkracht hebben om onze modellen met hoge resoluties uit te voeren en meerdere variabelen in onze prognoses op te nemen. Het betekent ook dat we meer invoergegevens kunnen verwerken bij het genereren van onze eerste "snapshot", het creëren van een nauwkeuriger beeld van de atmosfeer om de voorspelling mee te beginnen.

Deze vooruitgang heeft geleid tot een toename van de voorspellingsvaardigheid. Een mooie kwantificering hiervan werd gepresenteerd in een Nature-studie uit 2015 door Peter Bauer, Alan Thorpe en Gilbert Brunet, het beschrijven van de vooruitgang in weersvoorspelling als een "stille revolutie".

Ze laten zien dat de nauwkeurigheid van een vijfdaagse voorspelling tegenwoordig vergelijkbaar is met die van een driedaagse voorspelling van ongeveer 20 jaar geleden, en dat elk decennium, we winnen ongeveer een dag aan vaardigheid. Eigenlijk, de driedaagse voorspellingen van vandaag zijn net zo nauwkeurig als de tweedaagse voorspelling van tien jaar geleden.

Maar is het waarschijnlijk dat deze toename van vaardigheden zich in de toekomst zal voortzetten? Dit hangt mede af van welke vooruitgang we kunnen boeken met supercomputertechnologie. Snellere supercomputers betekenen dat we onze modellen met een hogere resolutie kunnen draaien en nog meer atmosferische processen kunnen weergeven. in theorie leidend tot een verdere verbetering van de voorspellingsvaardigheid.

Volgens de wet van Moore, onze rekenkracht verdubbelt sinds de jaren zeventig elke twee jaar. Echter, dit vertraagt ​​de laatste tijd, dus andere benaderingen kunnen nodig zijn om toekomstige vooruitgang te boeken, zoals het vergroten van de rekenefficiëntie van onze modellen.

Zullen we het weer ooit met 100% nauwkeurigheid kunnen voorspellen? Kortom, Nee. Er zijn 2×10⁴⁴ (200, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000) moleculen in de atmosfeer in willekeurige beweging - proberen ze allemaal weer te geven zou ondoorgrondelijk zijn. Het chaotische karakter van het weer betekent dat zolang we aannames moeten doen over processen in de atmosfeer, er is altijd het potentieel voor een model om fouten te ontwikkelen.

Vooruitgang in weermodellering kan deze statistische representaties verbeteren en ons in staat stellen om meer realistische veronderstellingen te maken, en snellere supercomputers kunnen ons in staat stellen om meer details of resolutie toe te voegen aan onze weermodellen, maar, de kern van de prognose is een model waarvoor altijd enkele aannames nodig zijn.

Echter, zolang er onderzoek is naar het verbeteren van deze aannames, de toekomst van weersvoorspellingen ziet er rooskleurig uit. Hoe dicht we bij de perfecte voorspelling kunnen komen, echter, valt nog te bezien.

Dit artikel is oorspronkelijk gepubliceerd op The Conversation. Lees het originele artikel.