Waarom verschillen weermodellen zo van elkaar?

Het model

Een weermodel is in feite een hele grote computer die om de paar uur een berekening uitvoert volgens de code waarmee het geschreven is. Het zijn niet de doorsnee computers die op een bureau staan, maar grote kasten die enkele vierkante meters in beslag nemen. Voorspellingen van weermodellen maken gebruik van ingewikkelde wiskundige vergelijkingen, die veel computerkracht eisen. De gegevens voor de beginsituaties van deze vergelijkingen worden verkregen door weerstations. Weerstations over de hele wereld verzamelen data van bijvoorbeeld de huidige temperatuur, luchtvochtigheid en luchtdruk. De data wordt vervolgens verwerkt in het model, dat bepaalde berekeningen een aantal keer uitvoert op een raster dat het rekengebied opdeelt in een vast aantal hokjes. Voor elk van deze hokjes wordt dan de weersituatie vastgesteld en dat kunnen we weergeven in figuren.

Komt de depressiekern morgen over Nederland of net niet? Daarover verschillen deze vier modellen van mening. Bron: Wetterzentrale.de

De verschillen

Maar als elk model op dezelfde manier werkt, waarom zijn de uitkomsten dan anders? Dat komt doordat meerdere landen of organisaties werken aan een ‘eigen’ weermodel, dat net wat anders wordt opgezet. Verschillen kunnen bijvoorbeeld zitten in:

1. De wiskundige berekeningen
2. De modelresolutie (hokjesgrootte)
3. Het rekengebied
4. De stapgrootte (tijd) en updatefrequentie

Voor de wiskundige berekeningen (1) worden voor verschillende weermodellen andere vergelijkingen gebruikt om de toestand van de atmosfeer in de tijd uit te rekenen. Ook de ingevulde meetgegevens kunnen verschillen per model, zoals weergegevens verzameld tot op grote hoogte (nauwkeuriger korte termijnvoorspelling) of alleen weergegevens van dichter bij de grond (betrouwbaardere lange termijnvoorspelling). Daarnaast is de ruimtelijke resolutie (2), oftewel de grootte van de rastercellen, belangrijk voor de nauwkeurigheid van de voorspelling. Hoe kleiner de afstand tussen twee punten van het raster, hoe beter de resolutie en kwaliteit van de voorspelling. Dit zijn zowel hokjes op het aardoppervlak als in de hoogte.

Het rekengebied (3) van elk model is ook verschillend, wat weer afhangt van de organisatie en regio van herkomst. Vaak wordt het gebied beperkt om de rekentijd te verminderen. Immers heeft een groot gebied met een klein raster een veel grotere computerkracht en rekentijd nodig voor het uitvoeren van de wiskunde. Een heel precies weermodel is daarom duurder en wordt uitgevoerd op grotere computers. De stapgrootte (4) is de periode van de weersvoorspelling waarvoor de berekeningen uitgevoerd worden, bijvoorbeeld elk uur of elke 3 uur. Een kleine stap is accurater, maar vraagt meer rekencapaciteit. Hierbij hoort ook de updatefrequentie, wat aangeeft hoe vaak per dag de modelberekeningen opnieuw worden uitgevoerd. Het model wordt bijgewerkt met nieuwe begincondities en de uitkomsten kunnen daardoor net verschillen van een eerdere run. Hoe hoger de updatefrequentie, hoe actueler de weersverwachtingen.

De pluim van meerdere weermodellen geeft een goed beeld van het verschil in de berekeningen. Bron: Wetterzentrale.de

GFS vs ECMWF

Nu we weten waarom weermodellen kunnen verschillen, is het interessant deze vier eigenschappen te bekijken voor het Amerikaanse GFS en Europese ECMWF.

De resolutie van ECMWF is 14 kilometer, de updatefrequentie is 12 uur en de stapgrootte 1 uur. GFS heeft een resolutie van 27 kilometer en een updatefrequentie van 6 uur. De stapgrootte is 1 uur voor de eerste 5 dagen en daarna 3 uur voor dag 5-16.

Het ECMWF model heeft dus een twee keer zo kleine resolutie, waardoor het accuratere voorspellingen kan leveren. De stapgrootte is vergelijkbaar, hoewel een lange termijnvoorspelling per uur bruikbaarder is. Het ECMWF model doet ongeveer 12 uur over zijn berekening en wordt twee keer per dag geüpdatet, maar het GFS model voert vier keer per dag een nieuwe berekening uit. De ruimtelijke resolutie van het model is voor weersvoorspellingsdiensten belangrijker dan de updatefrequentie. Met andere woorden, het is beter om een accuraat model te hebben dat één nauwkeurige voorspelling per dag maakt, dan vier minder precieze voorspellingen van een minder nauwkeurig model in het algemeen.

In de praktijk

ECMWF is een complexer en duurder model, waardoor gegevens tegen betaling verstrekt worden aan diensten van derden. GFS is eenvoudiger en goedkoper en de gegevens zijn gratis te downloaden. Op basis van de kosten is GFS een meer gebruikelijke bron voor weersvoorspellingen van externe services dan ECMWF. Er zijn meerdere weerapps te downloaden die elk weer een ander model of een mix van modellen gebruiken. In sommige apps kan je aangeven van welk model je de gegevens en kaarten wil zien. Voor sommige toepassingen geeft het ene model een wat beter beeld dan het andere. En daarbij kan nog gebeuren dat de atmosfeer soms een andere weg inslaat dan modellen hebben berekend. De wiskunde achter deze processen is erg ingewikkeld en beschrijft alleen bij benadering het atmosferische systeem. Hoe specifieker de tijd en locatie voor een voorspelling, hoe lastiger het is om een goede weersverwachting te geven.