Időjárás, előrejelzés Attila Harmati Attila Harmati|2011.11.23.
Az időjárás jövőbeni ismeretében rejlő lehetőség felismerése többször forradalmi módszerek kidolgozására sarkallta az emberiséget. Alábbi írásunkkal Vissy Károly, a magyar média-meteorológia megteremtőjének, a szakmáját közérthető és hasznosítható kinccsé alakító meteorológus ikonikus személyének emléke előtt kívánunk tisztelegni.
Már rég elfeledett korok hősei is olyan megfigyeléseket tudhattak magukénak, melyek alapján az időjárás bizonyos ultrarövid távú körülményeit könnyedén előreláthatták. Ezek a tapasztalati úton kialakult logikai szabályok többnyire egyetlen kiváltó ok alapján próbáltak képet alkotni a várható viszonyokról, de a jövő tényleges megismerésére alkalmatlanok voltak.
A prognózis-evolúció első lépésének a XVIII. században kezdődött szervezett meteorológiai méréseket tekinthetjük. Az időjóslással foglalkozó tudósok eleinte szinoptikus, azaz mérési adatokkal ellátott térképek alapján készítettek sajátos előrejelzéseket, ad hoc jellegű becsléseik megbízhatatlansága viszont idővel új utak keresését vetítette előre. A matematikai módszerek alkalmazásának előszelét az egyes környezeti tényezők idősorában felfedezhető szabályszerűségek (trendek és ciklusok), valamint az azok közötti kapcsolatok (korreláció) megismerése jelentette. A magas szintű matematikai és statisztikai módszerek növekvő népszerűsége – a kezdeti sikertelenségek miatt – mégsem jelentette a modellezés automatikus térhódítását.
A XX. század hajnalán ugyanakkor kialakult egy olyan irányzat, mely képviselői szerint az időjárás pontos előrejelzése lehetséges volna egy – az energia-, az anyag- és az impulzus megmaradásának elvét kimondó matematikai egyenletek, illetve az ideális gáz állapotegyenlet alapján definiált – parciális differenciálegyenletekből álló zárt egyenletrendszer megoldása révén. Ezt a determinisztikus előrejelzési módszertant légkörmodellnek nevezték el. Elképzelésük szerint ha egy térképre illesztett képzeletbeli hálózat rácspontjaihoz tartozó mérési eredmények rendelkezésre állnak, akkor egy későbbi időpontra vonatkozó légnyomás-értéket ki lehet számolni, abból pedig következtetni lehet a várható időjárásra. Az első, több hónapon át tartó számítási sorozat eredménytelensége ellenére a mind újabb és újabb tudományos eredmények a sikeres alkalmazás lehetőségét sejtették. Végül a világ elsőnek tartott számítógépének, az ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer) felhasználásával bizonyosságot nyert az elmélet helytállósága. Azonban a korlátok hamar kiderültek: egy adott időintervallumon túl a mérhetetlenül kicsi környezeti hatások exponenciális felerősödése egyszerűen elmossa a jóslatok pontosságát. Ez a jelenség a pillangóhatás, amely a légkörmodellek alkalmazhatóságát egy-két hetes időtávra korlátozza.
Napjaink adatgyűjtése a szél erősségén és irányán kívül többek között a légnyomásra, páratartalomra és hőmérsékletre terjed ki. Ezek mérése mind a földi-, mind a légi- és vízi mérőeszközök révén meghatározott időpontokban történik szerte a világon. Az így rendelkezésre álló, szinte elképzelhetetlen mennyiségű adat előkészítésének első eleme az interpoláció, mely során a mérési eredményeket – az adott modell specifikusságából adódó tudatos torzítással terhelve – a légkörmodell rácspontjaira számítják át. Ezt követően a szakemberek az egyenletrendszer időbeli integrálását végzik el, majd a kapott légállapot-adatok ismeretében a szél, a csapadék és a hőmérséklet adott helyre és időre vonatkozó értékeit határozzák meg.
Azonban joggal merülhet fel a kérdés, hogy ha már a rövid távú időjárás-előrejelzés ilyen kiforrott módszertanával rendelkezünk, esernyőnk például miért kísér el bennünket olykor hasztalanul? A magyarázat bizonyos folyamatok – például a vízgőz légköri kondenzációja és a légköri sugárzásátvitel – mérhetetlenségében rejlik. Mivel az ezeket leíró matematikai egyenletek jelenleg nem állnak rendelkezésünkre, tapasztalati összefüggések integrálására kényszerülünk. Ez a szubjektív paraméterezési módszer pedig bizonyos szintű hibaforrásként szolgál, melynek minimalizálása a ma még – legjobb esetben is csak – tervezőasztalon létező eszközök által lenne lehetséges.
Az említett korlátozó feltételek ellenére a statisztika és az adatbányászat mégis képes az előrejelzések pontosítására. Hogy hogyan, azt egy későbbi bejegyzésünkben tekintjük át. Post a Comment