|
|
Hoofdstuk 14 -
Ensemble
verwachting |
|
|
Sinds 1979 worden er op het Europees
weercentrum ECMWF in Reading, ten
westen van Londen, dagelijks
weersverwachtingen opgesteld tot
tien dagen vooruit. Daarbij wordt
gebruik gemaakt van een
atmosfeermodel dat draait op de
grootste computers die leverbaar
zijn. Naar de prognoses van het
Europese model wordt in weerpraatjes
op TV of in de krant geregeld
verwezen.
Minder bekend is dat sinds
19 december 1992, dus nu al precies
tien jaar, elke berekening nog eens
talrijke keren wordt overgedaan.
Destijds maakte men 31 extra
verwachtingen en tegenwoordig zelfs
51. Samen met de eerdergenoemde
standaardverwachting komt zo dus
dagelijks een verzameling, -
meteorologen spreken liever van een
ensemble, - van 52 verwachtingen
beschikbaar. Het systeem dat deze
verzameling van verwachtingen
genereert staat dan ook bekend als
het ensemble-predictiesysteem,
afgekort EPS. |
Als je datgene waar je mee bezig
bent, kunt meten en in getallen kunt
uitdrukken, dan weet je iets over
dat onderwerp; zoniet, dan is je
kennis mager en onbevredigend',
heeft de Schotse ingenieur en wis-
en natuurkundige Lord Kelvin eens
gezegd. In die zin zijn de
meteorologen met hun
atmosfeermodellen op de goede weg.
Toch schortte er iets aan, zo vond
men destijds op
het ECMWF: een
eindresultaat zonder foutendiscussie
is onvoldoende om de vergelijking
met de werkwijzen elders in de
exacte wetenschappen te kunnen
doorstaan. Het EPS maakt zo’n
foutendiscussie
bij weersverwachtingen met de
computer mogelijk en helpt de
rekenresultaten van
atmosfeermodellen te voorzien van
een foutenmarge. |
| |
| De fouten in de uitkomsten van de
berekeningen van het ECMWF-model
worden deels veroorzaakt door
'fouten' in de uitgangssituatie voor
de berekeningen. Deze zijn een
direct gevolg van de begrensde
meetnauwkeurigheid van
weerwaarnemingen. En dan hebben we
het nog alleen over de gebieden waar
waarnemingen beschikbaar zijn;
elders blijft het min of meer
gissen.
De voorlopige weerkaart, die
de atmosfeermodellen als startpunt
gebruiken, staat dan ook bekend als
het gisveld; het gisveld is de meest
recente voorspelling van het model,
meestal berekend
op basis van de
weersituatie van 6 of 12 uur terug.
De beschikbare waarnemingen worden
gebruikt om dat gisveld verder in
overeenstemming te brengen met de
werkelijkheid,; pas daarna gaande
berekeningen tot tien dagen vooruit
van start. Kleine verschillen in de
analyse, zoals de uitgangssituatie
voor de modelberekeningen meestal
wordt genoemd, kunnen grote gevolgen
hebben voor
de verwachtingen, vooral
in de periode van
5 tot 10 dagen vooruit. De 51 extra
verwachtingen die het EPS oplevert,
werken met elk een iets andere
analyse. Op deze manier worden de
verschillende foutenbronnen in de
analyse nagebootst, zodat de
effecten ervan op de voorspellingen
van het atmosfeermodel kunnen worden
onderzocht. |
| |
Het EPS is verder nuttig bij het
lokaliseren van situaties of van
gebieden waar de voorspelbaarheid
laag is. We zullen daarvan verderop
in figuur 4
een voorbeeld zien, als
de presentaties van de resultaten
van het EPS aan bod komen. Bovendien
kunnen meteorologen op basis van het
EPS kansverwachtingen uitgeven.
Kansverwachtingen kunnen gebruikers
van die verwachtingen in de
gelegenheid stellen
voorzorgsmaatregelen te
nemen bij
gladheid, zeer zware storm,
verraderlijke windstoten,
overvloedige regen of nachtvorst.
Dit kan aanzienlijke
kostenbesparingen opleveren, vooral
als de kosten van
voorzorgsmaatregelen veel kleiner
zijn dan de te verwachten schade. |
 |
|
EPS-verwachtingen van de
kerststorm Lothar uit 1999.
Het betreft verwachtingen
voor 42 uur vooruit; ze
lopen opvallend sterk uit
een.Verscheidene ensembleleden
geven aanwijzingen voor
de
sterke activering van een
weersysteem. De
standaardverwachting
(linksboven) onderschatte de
ernst van de opgetreden
situatie, die is weergegeven
in het kaartje direct
daarnaast. |
Het opstellen van 51 extra
verwachtingen vergt veel
computertijd, maar die tijd is
slechts beperkt beschikbaar. Om
binnen de mogelijkheden te blijven,
is daarom bij de extra berekeningen
gekozen voor een variant van het ECMWF-model waarbij de
roosterpuntafstand is verdubbeld.
Wel controleert men de gevolgen van
deze ingreep; een van de
ensembleleden, de zogeheten
controlerun, gebruikt precies
dezelfde analyse als de
standaardverwachting. De overige 50
keer is de analyse iets aangepast.
De aanpassingen of, zoals de
meteorologen zeggen,
de verstoringen
van
de oorspronkelijke analyse, worden
zorgvuldig gekozen. Zou men dat niet
doen, dan was een ensemble van 50
leden lang niet groot genoeg om alle
mogelijke varianten in
de
weersontwikkelingen te kunnen
voortbrengen. Door echter te werken
met handig gekozen verstoringen,
namelijk die welke de grootste
effecten laten zien in de berekende
verwachtingen,
kan men met een
beperkt aantal leden volstaan. De
weersituatie die uiteindelijk
optreedt, valt daardoor in bijna
alle gevallen binnen de oplossingen
die het ensemble voortbrengt. |
 |
| Figuur 2 Clusterpresentatie van EPS-voorspellingen. Linksboven de luchtdruk aan de grond en de temperatuur op ongeveer 1500 m hoogte volgens de standaardverwachting. De overige kaartjes vatten de voorspellingen van de 50 ensembleleden en de controlerun samen. De verwachtingen zijn opgedeeld in 4 verschillende clusters met respectievelijk 17, 14, 11 en 9 (samen 51) leden. |
|
|
 |
| Tubepresentatie van EPS-voorspellingen. De bovenste rij toont het ensemble gemiddelde; de rijen daaronder geven voorbeelden van verwachtingen die het sterkst van het ensemble
gemiddelde afwijken. |
|
Het EPS levert veel informatie, te
veel om zonder verdere ordening nog
te kunnen opnemen. Het bestuderen en
onderling vergelijken van
52
verschillende weerkaarten,
bijvoorbeeld met behulp
van de
zogenoemde 'postzegelkaartjes' van
figuur 1, is moeilijk, ook al zie je
vrij snel dat
sommige oplossingen 'kleurrijker'
zijn dan andere. De kleurenrijkdom
duidt op meer activering dan waarvan
in de 'kleurloze' situaties sprake
is.
Het voorbeeld toont het geval van
een van de kerststormen van 1999,
door de Duitse weerdienst Lothar
gedoopt. Het kleurarme prentje
linksboven geeft de
'standaardverwachting'; direct
daarnaast staat de opgetreden
situatie, die laat zien dat het er
in werkelijkheid wat ruiger aan toe
is gegaan. Het EPS had al rekening
gehouden met
ruiger weer;
verscheidene oplossingen evenaren of
overtreffen de opgetreden situatie
wat kleurenrijkdom activiteit
betreft. De controlerun is niet
afgebeeld. |
| |
Om het aantal plaatjes terug te
brengen tot hooguit zes, worden twee
verschillende technieken toegepast.
De eerste methode brengt oplossingen
die veel op elkaar lijken samen in
maximaal
vier verschillende groepen
of clusters. De kaartjes die zo
ontstaan (figuur 2) geven een
globaal beeld
van mogelijke weersontwikkelingen.
De scherpe kantjes zijn eraf
geslepen, omdat een gemiddelde wordt
gepresenteerd van verscheidene
ensembleleden. Wie ook
geïnteresseerd is in extremere
gevallen, moet terugvallen op de
postzegelkaartjes of op de zogeheten
'tubes'.
Bij deze techniek
presenteert men een
ensemblegemiddelde en een aantal
afzonderlijke weerkaarten die zich
het sterkst van het gemiddelde
onderscheiden (figuur 3). |
| |
| 14.4 Spaghettikaartjes en pluimen |
| |
| Soms is het handig alle berekende
weersituaties in één enkel kaartje
of diagram samengevat te hebben. Om
een al te grote warboel te
voorkomen, worden bij weerkaarten
een of twee van de
lijnen opgevat
als karakteristiek voor het
stromingspatroon. Vervolgens worden
die lijnen voor alle
52 beschikbare verwachtingen
ingetekend.
Een voorbeeld van het resultaat dat
zo wordt verkregen, geeft figuur 4.
Direct is duidelijk waarom deze
presentatievorm aangeduid wordt als
spaghettiplaatje. In beide gevallen
gaat het om verwachtingen voor 5
dagen vooruit. Op de kaartjes
bevindt zich rechtsonder het
Middellandse-Zeegebied. De
voorspelbaarheid voor die regio is
in de situatie links aanzienlijk
groter dan in het
geval dat rechts
is afgebeeld. Op deze manier
kan het EPS dus helpen situaties en
gebieden in kaart te brengen waar de
voorspelbaarheid relatief laag is. |
 |
Figuur 4. Spaghettiplaatjes van EPS-voorspellingen. De lijnen zijn representatief voor de luchtstroming op ruim 5 km hoogte.
In beide gevallen
gaat het om voorspellingen voor 5 dagen vooruit, maar in de figuur links liggen de lijnen veelal dichter bij elkaar
dan in de figuur rechts.
Vooral boven het Middellandse-Zeegebied is de voorspelbaarheid in de situatie rechts relatief lag. |
 |
|
Figuur 5 |
|
|
 |
|
Figuur-6 |
|
|
| Figuur 5: De EPS-pluim voor De Bilt. Er worden drie grootheden gepresenteerd: neerslaghoeveelheid per tijdvak van 12 uur (boven), de windsnelheid (midden)
en de temperatuur (onder). Steeds geeft de dikke rode lijn de 'standaardverwachting'. De blauwe streepjeslijn toont de resultaten van de controleverwachting. De 50 groene lijnen geven de verwachtingen van de 50 ensembleleden. |
|
|
|
Figuur-6:
Twee
temperatuurpluimen
(32
ensembleleden)
voor
Londen;
de
onder
getoonde
situatie
is
aanzienlijk
onzekerder
dan
die
erboven. |
|
Een van de toepassingen van het EPS
is het maken van kansverwachtingen.
Als bijvoorbeeld van een ensemble
met 50 leden (de
standaardverwachting en de
controlerun doen even niet mee)
er
10 zijn die ten minste 1mm neerslag
per etmaal voorspellen, dan is de
kans op daarop 20%. In het
kanskaartje van figuur 6 zijn
dergelijke kansen weergegeven. De
lijnen geven de
kanswaarden van 2,
20, 40 60 en 80%,
wat overeenkomt met 1, 10, 20, 30 of
40 leden van het ensemble. |
| |
Voor De Bilt of een andere plaats in
Nederland kan de neerslagkans ook
worden uitgezet in een
stapeldiagram. Figuur 7 geeft een
voorbeeld.
De figuur laat zien dat het in dit
geval volgens het
EPS woensdag
vrijwel zeker droog blijft, terwijl
in het weekeinde grote
neerslaghoeveelheden mogelijk zijn.
Vergelijkbare kanskaartjes en
stapeldiagrammen kunnen worden
opgesteld voor
direct aan het EPS te
ontlenen gegevens als temperatuur, bedekkingsgraad en windsnelheid,
maar ook voor afgeleide grootheden,
zoals de wateropzet aan de kust in
stormsituaties,
de ijsdikte in Friesland of de kans
op zware windstoten. |
| |
 |
Figuur 6: Kanskaartje, gebaseerd op EPS-verwachtingen.
In dit geval gaat het om de kans dat er in een etmaal 1mm regen valt of meer.
De lijnen komen overeen met kans van
2, 20, 40, 60 en 80%. |
|
|
 |
|
Figuur 7: Stapeldiagrammen met kans op neerslag in De Bilt. De figuur laat zien dat het in dit geval volgens het EPS woensdag vrijwel zeker droog blijft, terwijl in het weekeinde grote neerslaghoeveelheden mogelijk zijn. |
|
 |
| Figuur 8: |
|
|
 |
| Figuur 9: |
|
| |
Fig-8: toont een
alarmeringskaart, waarbij de
door de ensembleleden
berekende weersituaties
worden vergeleken met de
klimatologie ter
plaatse.
Als bijvoorbeeld de wind
extreem hoog is ten opzichte
van wat de klimatologie laat
zien, wordt dat in de kaart
aangegeven.
De drempelwaarde hangt dus
af van de locatie en zal in
het geval van wind boven zee
hoger liggen dan boven land. |
|
Fig-9: de banen geplot die
de ensembleleden voorspellen voor de
verplaatsing van een tropische
cycloon. De 50 banen zijn aangegeven
met dunne
blauwe lijnen. De
ingekleurde gebieden geven de kans
dat de cycloon tussen nu en 5 dagen
vooruit over raast of op geringe
afstand langstrekt.
De werkelijke
posities van de tropische cycloon
zijn achteraf in de figuur aangeduid
met dikke zwarte stippen. |
| |
| 14.5 Verdere
toepassingsmogelijkheden |
| |
| De laatste tijd staan extreme
weersituaties met stormen van
orkaankracht of overvloedige
neerslag sterk in de belangstelling.
Juist dit soort gevallen met veelal
plotseling sterk activerende
weersystemen, kunnen kleine
verschillen in de uitgangssituatie
al het onderscheid uitmaken tussen
wel of geen storm. Voorbeelden
daarvan zijn de overvloedige
neerslag in Midden-Europa
van
augustus 2002, het aan land gaan van
tropische cyclonen of stormen als
Lothar uit figuur 1. Op
verschillende manieren probeert men
de meteorologen te helpen signalen
die het EPS ten aanzien van dit
soort verschijnselen kan aangeven,
te onderkennen. 14.6 Toekomstige
ontwikkelingen. Het bovenstaande
laat de vele
toepassingsmogelijkheden van het EPS
zien die de
laatste tien jaar zijn
ontwikkeld en uitgetest. Op drie
manieren wordt getracht het systeem
verder te verbeteren. Ten eerste
doet
men aanvullend onderzoek naar de
technieken waarmee verstoringen op
de analyse worden aangebracht.
Daarnaast wil men met
gedetailleerder versies van het ECMWF-model gaan rekenen. Ook wil
men het aantal ensembleleden
vergroten. |
| |
| Een praktisch uitvoerbare manier om
dit laatste te realiseren is de hele
verwachtingsprocedure tweemaal per
etmaal te doorlopen, eenmaal op
basis van een analyse van
middernacht,
de andere keer op basis
van de 12 UT analyse. Het door
samenvoeging van verwachtingen
gevormde ensemble
van 100 leden blijkt inderdaad beter
te presteren dan de huidige opzet
met eens per etmaal een ensemble van
50 leden. Er bestaan dan ook plannen
om op routinebasis tweemaal daags te
gaan werken. Voor gedetailleerder
rekenen ontbreken op dit moment nog
de mogelijkheden,
maar als zo'n
aanpak aantoonbaar leidt tot betere
en tijdiger signalering van
maatschappijontwrichtend weer of
anderszins leidt tot
kostenbesparingen, kan daarmee op
termijn wellicht worden begonnen. |
| |
|
Bron:
Weerkunde -
Meteorologie voor
iedereen (Kees
Floor) |
|
|
|
|
