Förutsäga vädret. En timme framåt. Inga problem. 10 timmar, nja med x % säkerhet. 100 timmar. 1000 timmmar osv.
Är lite nyfiken på hur tekiken kring detta utvecklas under de senaste 50 åren. Och kanske lite tankar om vad som kan hända de närmaste decenierna.
Är de mattematiska modeller desamma de senaste 50 åren? Hur ser de ut? Är det enbart snabbare och bättre bearbetning av data som som styr utvecklingen?
Lite snabb grundkurs i metrologi helt enkelt.
Förutsäga vädret?
Moderator: Moderatorgruppen
Re: Förutsäga vädret? Några tankar - ingen snabbkurs...
Kallekula skrev:Förutsäga vädret. En timme framåt. Inga problem. 10 timmar, nja med x % säkerhet. 100 timmar. 1000 timmmar osv.
Är lite nyfiken på hur tekiken kring detta utvecklas under de senaste 50 åren. Och kanske lite tankar om vad som kan hända de närmaste decenierna.
Är de mattematiska modeller desamma de senaste 50 åren? Hur ser de ut? Är det enbart snabbare och bättre bearbetning av data som som styr utvecklingen?
Lite snabb grundkurs i metrologi helt enkelt.
Det var väl när man försökte skapa modeller för väderförutsägelser som talet om "kaos" och "kaosteori" dök upp. Det här med fjärilseffekten. Ett fjärilslfladder i Sydamerika kan utvecklas till en orkan i Nordeuropa. Liten tuva, etc...
Ju mer datorkraft och ju mer mätfakta, desto svårare att förutsäga vädret på sikt, tycks det. Ju mer finlir, desto svårare att förutsäga vädret... "Säkrare förutsägelser" när man hade grövre bearbetninings- och analysmetoder på 60-talet...(?)
Först när vi får bättre mental kontakt med jordklotet, Gaia, kommer upp på Gaia-frekvensen, kan vi förutsäga vädret bättre, vädret som för jordklotet väl närmast är humörsvängningar... (New age-tanke)...
A
Algotezza aka Algotezza
Modellerna är i princip de samma som på 60-talet men det finns skillnader. Skillnaderna ligger om jag har förstått det i ökad beräkningskraft, fler och noggrannare vädermätningar, den medvetenhet man fått genom kaosteorin samt erfarenhet.
Väderstationerna är fler och mätningarna något noggrannare. Det är en liten förbättring men de stora skillnaderna ligger i kaosteori, erfarenhet och beräkningskraft. Med ökad beräkningskraft kan man behandla större mängder data med större noggranhet så att felen hålls små längre. Medvetenheten om att felen växer och att man inte kan göra exakta beräkningar gör att man idag genomför mängder av simuleringar av samma väderförlopp med små slumpvisa förändrningar i indata. Genom erfarenhet har man identifierat geografiska områden där små fluktuationer i indata tenderar att ge stort genomslag i vädret. Det är i sådana områden man stoppar in de slumpartade förändringarna för att se hur det påverkar vädersimulationerna. Genom att jämföra många simulationer med olika små förändringar i indata kan man få en statistisk upfattning om hur säker en prognos är. Ibland är resultaten likvärdiga upp åt 10-15 dygn och ibland är de divergenta redan efter några enstaka dygn. Man kan på så sätt veta ganska säkert hur stor säkerhet man har på en prognos.
Tack vare ökad beräkningskraft kan man idag göra många fler simulationer per tidsenhet jämfört med tidigare med bättre feluppskattning i prognoserna som följd. De prognoser man får pressenterade i media låter alltid lika säkra, vilket de inte är. Det finns en gräns för hur säkra prognoser man kan göra. Vi gör bättre prognoser idag än på 60-talet men framför allt vet vi mycket bättre hur säkra de olika prognoserna är.
Väderstationerna är fler och mätningarna något noggrannare. Det är en liten förbättring men de stora skillnaderna ligger i kaosteori, erfarenhet och beräkningskraft. Med ökad beräkningskraft kan man behandla större mängder data med större noggranhet så att felen hålls små längre. Medvetenheten om att felen växer och att man inte kan göra exakta beräkningar gör att man idag genomför mängder av simuleringar av samma väderförlopp med små slumpvisa förändrningar i indata. Genom erfarenhet har man identifierat geografiska områden där små fluktuationer i indata tenderar att ge stort genomslag i vädret. Det är i sådana områden man stoppar in de slumpartade förändringarna för att se hur det påverkar vädersimulationerna. Genom att jämföra många simulationer med olika små förändringar i indata kan man få en statistisk upfattning om hur säker en prognos är. Ibland är resultaten likvärdiga upp åt 10-15 dygn och ibland är de divergenta redan efter några enstaka dygn. Man kan på så sätt veta ganska säkert hur stor säkerhet man har på en prognos.
Tack vare ökad beräkningskraft kan man idag göra många fler simulationer per tidsenhet jämfört med tidigare med bättre feluppskattning i prognoserna som följd. De prognoser man får pressenterade i media låter alltid lika säkra, vilket de inte är. Det finns en gräns för hur säkra prognoser man kan göra. Vi gör bättre prognoser idag än på 60-talet men framför allt vet vi mycket bättre hur säkra de olika prognoserna är.
Vilka är online
Användare som besöker denna kategori: 7 och 0 gäster