Kommer det att regna imorgon eller blir det soligt? Bättre data och mer datorkraft har gjort väderprognoserna mer exakta.
Men verkar det inte som att vi trots löften om en solig sommar fortfarande måste göra beredskapsplaner för inomhusaktiviteter? Varför är det så svårt att förutse vädret? Vi har frågat Nikolaos Kourentzes, prognosforskare vid Högskolan i Skövde.
Med ökad datorkraft och bra data har väderprognoserna förbättrats. Men de är inte ofelbara. Nikolaos Kourentzes är professor i informatik vid Högskolan i Skövde och expert på prognos.
Han har hjälpt Internationella valutafonden att utveckla prognosverktyg för att sätta räntor och har även arbetat med klimatmodeller och enklare statistiska modeller av väder för tillämpningar inom förnybar energi.
Han menar att vi måste överväga vad vi förväntar oss av prognoser. Korttidsprognoser baseras vanligtvis på stora simuleringsmodeller av väder. Dessa kan visa hur olika delar av vädersystem samverkar och påverkar varandra. Men denna information destilleras vanligtvis ner till bara några få viktiga delar av information för oss väderamatörer, såsom temperatur och nederbörd.
Prognoser kan visa olika väderdata exakt som solstrålning, vind och lufttryck, men om de förutsäger temperaturen något fel, avfärdar många människor hela prognosen.
Väder är en personlig upplevelse för många, och som väderamatörer saknar vi exakta definitioner och mått. Hur många regndroppar behövs för att du ska anse det som regnigt? Han illustrerar detta med ett exempel.
"Jag kommer från Grekland, och även en liten regnskur är för mycket, så jag skulle säga att det regnar i Sverige. Men jag har också jobbat i England, och mina kollegor där skulle nog säga att det är väldigt torrt och vackert väder i Sverige. Min poäng är att utan väldefinierade mätningar som vi kan följa kommer personlig erfarenhet att spela en stor roll när vi gör uttalanden om noggrannheten i väderprognoser."
Prognoserna är därför bättre än vi tror. Dessutom, som med alla prognoser, tenderar vi att minnas de felaktiga mer levande, som när dåligt väder förstör en planerad utomhuslunch. Dagarna innan, när vi är upptagna med arbete eller andra aktiviteter, kan prognoser vara mycket exakta utan att vi märker det.
Komplexa modeller
En annan aspekt att beakta är komplexiteten i simuleringsmodellerna. Vädersystem är kaotiska och vår förståelse av fysiken bakom dem är fortfarande ofullständig. Små fel kan få betydande effekter över tid.
"Fel kan lätt smyga sig in i simuleringsmodellerna. Eftersom det är stora modeller och kaotiska system är kortsiktiga prognoser tillförlitliga, men allteftersom tiden går kan det lilla felet i början göra att prognoser blir avstängda i det långa loppet."
Datorkraft och satellitdata har gjort underverk för kvaliteten på väderprognoser, men för att få bra långsiktiga prognoser kan det behövas andra modeller – modeller som förutom fysik förlitar sig på AI och statistik om hur vädret tenderar att bete sig. .
För att få ännu bättre prognoser i framtiden menar Kourentzes att väderprognosmakare och "vanliga" prognosmakare behöver träffas och samarbeta. Regelbunden prognosforskning handlar sällan om väderprognoser eftersom det anses vara en fråga för fysiker snarare än statistiker. Han tror att sanningen förmodligen ligger någonstans mittemellan.
"Vi borde överbrygga denna klyfta i forskarvärlden. För närvarande förstår de två grupperna inte varandra när det kommer till jargong och modelleringsmetoder. Med vår respektive expertis, mer datorkraft, AI och en bättre förståelse för fysik har jag är övertygad om att vi kan göra ännu bättre prognoser i framtiden."
Tillhandahålls av Högskolan i Skövde
