Ik wil een paar handige tips meegeven aan iedereen die dagelijks naar de operationele runs van ECMWF kijkt (de meeste tips zijn ook voor GFS bruikbaar) en de ensembles. Het gaat o.a. over hoe je omgaat met springerigheid/consistentie en gebruik van statistiek versus interpretatie van de ruwe kaarten. Voor het gemak wordt hieronder uitgegaan van ECMWF met twee modelruns per dag: 00 UTC en 12 UTC.
Deze informatie is een samenraapsel uit eigen ervaring, de gebruikershandleiding van ECMWF voor operationeel gebruikers (meteorologen, onderzoekers) en contacten met o.a. het KNMI.
Voorspelbaarheidshorizon
Voor kleinschalige depressies en fronten kan je kijken in de operationele uitvoer tot 4 dagen vooruit, voor grote depressies tot dag 5 of 6 en voor de circumplanetaire golven (Rossbygolven) tot dag 8. Uitzondering vormen verschijnselen die gebonden zijn aan orografie of de ondergrond, zoals troggen aan de lijzijde van grote gebergten als de Rockies of het ‘koudehoog’ boven Groenland.
Met ‘kan je kijken’ wordt bedoeld dat de modellen tot de genoemde termijn nog scores behalen die boven de toevalskans uitkomen. Verder vooruit is, meestal, invullen van de klimatologie even waardevol.
Springerigheid
Soms springen de operationele modellen van run tot run tussen verschillende grootschalige circulatiepatronen. Op zichzelf is dit geen probleem, want het is een onvermijdelijk gevolg van een imperfect systeem (het weermodel) dat niet-lineaire processen in een dynamische atmosfeer moet doorrekenen.
De springerigheid van modellen geeft een aanwijzing over de voorspelbaarheid van de atmosfeer. De verleiding is groot, vooral als er grote wisselingen zijn tussen de modelruns, om de laatste modelrun als het beste te zien. Immers, die modelrun kijkt het minst ver vooruit en gebruik de recentste waarnemingen.
Maar de realiteit is dat de laatste modelrun lang niet altijd de beste is. Dat is gemiddeld wel zo, dus in elk geval in de meerderheid van de gevallen. Maar op een termijn van 120 uur vooruit (5 dagen) scoort de modelrun van twaalf uur ervoor, in 35% van de gevallen beter. Op 192 uur vooruit (8 dagen) is dat bijna 45% en sterker nog, voor dag 8 scoort zelfs de modelrun van 24 uur ervoor in 35% van de gevallen ook beter. Zie ook de grafiek hiernaast.
Voor meteorologen is dus de handelswijze om niet één ECMWF modelrun op zich te bekijken, maar ook de vorige run ernaast (van 12 uur eerder) en vaak ook nog de een-na-vorige run (de dag ervoor). Je ziet dan niet alleen wat er veranderd is, maar ook wat de overeenkomsten zijn en je krijgt gevoel voor de mate van onzekerheid. Allemaal nog zonder ensembles!
De springerigheid van modellen wordt meestal minder naar mate de verwachtingstermijn korter wordt. Maar je kan helaas hier nooit een trend uit halen. Als twee modelruns op rij heel inconsistent zijn en de daarop volgende twee veel consistenter, hoeft dat niet te betekenen dat de modelruns vanaf dan consistent blijven.
Ensembles
Met behulp van ensembles wordt de onzekerheid in de ontwikkeling van het weer inzichtelijker gemaakt. De begintoestand van de modelruns wordt met wiskundige trucs op zodanige manier aangepast (‘verstoort’) dat de spreiding in het ensemble snel zo breed mogelijk wordt.
Uit de spreiding van het ensemble (de breedte van de waaier), de positie van de operationele run binnen het ensemble en de overeenkomst tussen de operationele run en de controlerun, valt veel informatie te halen.
Als de controlerun en operationele run uit elkaar lopen, is dit een aanwijzing dat het rekenrooster van het ensemble niet toereikend is. Vanaf het moment dat zij uiteenlopen, neemt de bruikbaarheid van het ensemble sterk af.
Voor de rest kan je grofweg vier verschillende situaties bedenken. In de figuren hieronder zijn rode lijnen de operationele runs en blauwe lijnen de ensembleleden.
Operationele runs en ensemble stemmen overeen
In de meeste gevallen is er goede overeenkomst tussen (opeenvolgende) operationele runs en het ensemble. De variatie tussen operationele runs is vergelijkbaar met de spreiding in het ensemble, de waaiers die je uit beiden kan destilleren vallen min of meer samen.
Als de spreiding klein is en de operationele runs zijn consistent, kan je een grote mate van zekerheid veronderstellen.
Operationele runs vertonen kleinere spreiding dan het ensemble
Als de spreiding in het ensemble groot is, maar opeenvolgende operationele runs zijn tamelijk consistent (vertonen kleinere spreiding), kan dat betekenen dat de verwachting zeer gevoelig is voor de begintoestand.
Kleine spreiding het ensemble, maar veel schommelingen in de operationele runs
Als het ensemble geen grote spreiding vertoont maar de operationele run is inconsistent en/of ligt aan de buitenranden van het ensemble of zelfs er geheel buiten, dan is het ensemble waarschijnlijk niet breed genoeg. De begintoestand kon niet danig worden gevarieerd dat alle, voor de middellange termijn belangrijke, gevoelige punten werden ‘geraakt’. Het advies is dan om vooral te vertrouwen op het ensemblegemiddelde en de kansen.
Ensemble en operationele runs wijken sterk van elkaar af
Wat zelden gebeurt is dat opeenvolgende operationele runs en het ensemble twee afwijkende ‘waaiers’ vertonen. In dit geval kan je het beste naar zowel meerdere modelruns als meerdere ensembles kijken en deze samenvoegen tot één groot ensemble. Vervolgens kan je hier kansen uit berekenen. Naar het gemiddelde kijken of naar de losse modelruns heeft meestal weinig zin.
Valkuilen
Er zijn nog een aantal valkuilen met betrekking tot de ensembles:
- Het ensemblegemiddelde is niets meer dan dat: een gemiddelde. Het is géén oplossing op zichzelf: het gemiddelde van temperatuur, wind en druk vormen geen realistisch samenhangend driedimensionaal geheel;
- Aansluitend op het voorgaande zal je bijvoorbeeld zien dat de gemiddelde bedekkingsgraad niet consistent is met de gemiddelde neerslagsom;
- Het ensemble is slecht bruikbaar voor extremen. Gebruik hiervoor uit het ensemble berekende kansen, liefst met de klimatologische extremen meegewogen;
Algemene tips
Uit ervaring kan ik zeggen dat je als meteoroloog voor de middellange termijn vooral contra bezig bent ten opzichte van de computer:
- je generaliseert veel en houdt je niet bezig met storingen, neerslag en meer van dergelijke synoptische details. De modellen geven maximaal detail, op dag 1 en op dag 8 of dag 15;
- je dempt de springerigheid en inconsistentie tussen modellen en modelruns. Dat betekent ook vermijden van grote sprongen in de meerdaagse. Bij het KNMI werd vaak gezegd: op dag 4 en 5 niet meer dan 2 of 3 graden per keer aanpassen (dit kan: 6°C > 3°C en dan dag erna 3°C > 1°C; maar niet 6°C > 1°C);
- we noemen onzekerheid als die er is, want een ‘deterministische’ uitspraak gaat gegarandeerd fout. Hier schuilt de grootste waarde van de meteoroloog!
Situatie komende 10 dagen
Tot slot de pluim van vanochtend, van de 00 UTC run. Na zaterdag 2 januari zien we de operationele run en controlerun uiteenlopen. Vanaf dan is resolutie sterk bepalend voor onze voorspelbaarheid van de atmosfeer. De spreiding die we zien hoeft dus geen natuurkundige oorzaak te hebben! Mijn vermoeden is ook dat dit niet zo is: de modelresolutie beperkt ons in een goede inschatting van de positie van het front dat koude en zachtere lucht scheidt. De onzekerheid is waarschijnlijker kleiner dan we nu zien en neigt meer naar de koude kant (dat laat het ensemble dan wel zien). Veel meer details zijn echter niet te geven.
Gr. Ben
Bron figuren: ECMWF gebruikershandleiding.
Deze informatie is een samenraapsel uit eigen ervaring, de gebruikershandleiding van ECMWF voor operationeel gebruikers (meteorologen, onderzoekers) en contacten met o.a. het KNMI.
Voorspelbaarheidshorizon
Voor kleinschalige depressies en fronten kan je kijken in de operationele uitvoer tot 4 dagen vooruit, voor grote depressies tot dag 5 of 6 en voor de circumplanetaire golven (Rossbygolven) tot dag 8. Uitzondering vormen verschijnselen die gebonden zijn aan orografie of de ondergrond, zoals troggen aan de lijzijde van grote gebergten als de Rockies of het ‘koudehoog’ boven Groenland.
Met ‘kan je kijken’ wordt bedoeld dat de modellen tot de genoemde termijn nog scores behalen die boven de toevalskans uitkomen. Verder vooruit is, meestal, invullen van de klimatologie even waardevol.
Springerigheid
Soms springen de operationele modellen van run tot run tussen verschillende grootschalige circulatiepatronen. Op zichzelf is dit geen probleem, want het is een onvermijdelijk gevolg van een imperfect systeem (het weermodel) dat niet-lineaire processen in een dynamische atmosfeer moet doorrekenen.
De springerigheid van modellen geeft een aanwijzing over de voorspelbaarheid van de atmosfeer. De verleiding is groot, vooral als er grote wisselingen zijn tussen de modelruns, om de laatste modelrun als het beste te zien. Immers, die modelrun kijkt het minst ver vooruit en gebruik de recentste waarnemingen.
Maar de realiteit is dat de laatste modelrun lang niet altijd de beste is. Dat is gemiddeld wel zo, dus in elk geval in de meerderheid van de gevallen. Maar op een termijn van 120 uur vooruit (5 dagen) scoort de modelrun van twaalf uur ervoor, in 35% van de gevallen beter. Op 192 uur vooruit (8 dagen) is dat bijna 45% en sterker nog, voor dag 8 scoort zelfs de modelrun van 24 uur ervoor in 35% van de gevallen ook beter. Zie ook de grafiek hiernaast.Voor meteorologen is dus de handelswijze om niet één ECMWF modelrun op zich te bekijken, maar ook de vorige run ernaast (van 12 uur eerder) en vaak ook nog de een-na-vorige run (de dag ervoor). Je ziet dan niet alleen wat er veranderd is, maar ook wat de overeenkomsten zijn en je krijgt gevoel voor de mate van onzekerheid. Allemaal nog zonder ensembles!
De springerigheid van modellen wordt meestal minder naar mate de verwachtingstermijn korter wordt. Maar je kan helaas hier nooit een trend uit halen. Als twee modelruns op rij heel inconsistent zijn en de daarop volgende twee veel consistenter, hoeft dat niet te betekenen dat de modelruns vanaf dan consistent blijven.
Ensembles
Met behulp van ensembles wordt de onzekerheid in de ontwikkeling van het weer inzichtelijker gemaakt. De begintoestand van de modelruns wordt met wiskundige trucs op zodanige manier aangepast (‘verstoort’) dat de spreiding in het ensemble snel zo breed mogelijk wordt.
Uit de spreiding van het ensemble (de breedte van de waaier), de positie van de operationele run binnen het ensemble en de overeenkomst tussen de operationele run en de controlerun, valt veel informatie te halen.
Als de controlerun en operationele run uit elkaar lopen, is dit een aanwijzing dat het rekenrooster van het ensemble niet toereikend is. Vanaf het moment dat zij uiteenlopen, neemt de bruikbaarheid van het ensemble sterk af.
Voor de rest kan je grofweg vier verschillende situaties bedenken. In de figuren hieronder zijn rode lijnen de operationele runs en blauwe lijnen de ensembleleden.
Operationele runs en ensemble stemmen overeenIn de meeste gevallen is er goede overeenkomst tussen (opeenvolgende) operationele runs en het ensemble. De variatie tussen operationele runs is vergelijkbaar met de spreiding in het ensemble, de waaiers die je uit beiden kan destilleren vallen min of meer samen.
Als de spreiding klein is en de operationele runs zijn consistent, kan je een grote mate van zekerheid veronderstellen.
Operationele runs vertonen kleinere spreiding dan het ensembleAls de spreiding in het ensemble groot is, maar opeenvolgende operationele runs zijn tamelijk consistent (vertonen kleinere spreiding), kan dat betekenen dat de verwachting zeer gevoelig is voor de begintoestand.
Kleine spreiding het ensemble, maar veel schommelingen in de operationele runsAls het ensemble geen grote spreiding vertoont maar de operationele run is inconsistent en/of ligt aan de buitenranden van het ensemble of zelfs er geheel buiten, dan is het ensemble waarschijnlijk niet breed genoeg. De begintoestand kon niet danig worden gevarieerd dat alle, voor de middellange termijn belangrijke, gevoelige punten werden ‘geraakt’. Het advies is dan om vooral te vertrouwen op het ensemblegemiddelde en de kansen.
Ensemble en operationele runs wijken sterk van elkaar afWat zelden gebeurt is dat opeenvolgende operationele runs en het ensemble twee afwijkende ‘waaiers’ vertonen. In dit geval kan je het beste naar zowel meerdere modelruns als meerdere ensembles kijken en deze samenvoegen tot één groot ensemble. Vervolgens kan je hier kansen uit berekenen. Naar het gemiddelde kijken of naar de losse modelruns heeft meestal weinig zin.
Valkuilen
Er zijn nog een aantal valkuilen met betrekking tot de ensembles:
- Het ensemblegemiddelde is niets meer dan dat: een gemiddelde. Het is géén oplossing op zichzelf: het gemiddelde van temperatuur, wind en druk vormen geen realistisch samenhangend driedimensionaal geheel;
- Aansluitend op het voorgaande zal je bijvoorbeeld zien dat de gemiddelde bedekkingsgraad niet consistent is met de gemiddelde neerslagsom;
- Het ensemble is slecht bruikbaar voor extremen. Gebruik hiervoor uit het ensemble berekende kansen, liefst met de klimatologische extremen meegewogen;
Algemene tips
Uit ervaring kan ik zeggen dat je als meteoroloog voor de middellange termijn vooral contra bezig bent ten opzichte van de computer:
- je generaliseert veel en houdt je niet bezig met storingen, neerslag en meer van dergelijke synoptische details. De modellen geven maximaal detail, op dag 1 en op dag 8 of dag 15;
- je dempt de springerigheid en inconsistentie tussen modellen en modelruns. Dat betekent ook vermijden van grote sprongen in de meerdaagse. Bij het KNMI werd vaak gezegd: op dag 4 en 5 niet meer dan 2 of 3 graden per keer aanpassen (dit kan: 6°C > 3°C en dan dag erna 3°C > 1°C; maar niet 6°C > 1°C);
- we noemen onzekerheid als die er is, want een ‘deterministische’ uitspraak gaat gegarandeerd fout. Hier schuilt de grootste waarde van de meteoroloog!
Situatie komende 10 dagen
Tot slot de pluim van vanochtend, van de 00 UTC run. Na zaterdag 2 januari zien we de operationele run en controlerun uiteenlopen. Vanaf dan is resolutie sterk bepalend voor onze voorspelbaarheid van de atmosfeer. De spreiding die we zien hoeft dus geen natuurkundige oorzaak te hebben! Mijn vermoeden is ook dat dit niet zo is: de modelresolutie beperkt ons in een goede inschatting van de positie van het front dat koude en zachtere lucht scheidt. De onzekerheid is waarschijnlijker kleiner dan we nu zien en neigt meer naar de koude kant (dat laat het ensemble dan wel zien). Veel meer details zijn echter niet te geven.
Gr. Ben
Bron figuren: ECMWF gebruikershandleiding.
