Európai modellezési körkép

Horányi András

Bölöni Gergely

Napjainkban a számszerű előrejelző modellek már egyre szélesebb körben elérhetőek, azaz a modellek alkalmazása most már nem csak egy szűk szakértői kör privilégiuma. Ez számos előnnyel, de ugyanakkor számos problémával is jár, amit az alábbiakban röviden ismertetünk az európai modellezési körkép bemutatásával párhuzamosan. Hangsúlyozzuk, hogy a következőkben kizárólag rövid- és középtávú numerikus modellekről lesz szó és nem térünk ki az éghajlati modellekre, amelyek szintén a numerikus modellek családjába tartoznak és rövidtávú társaikkal sok közös vonásuk van.

A nemzeti meteorológiai szolgálatok, a meteorológia többi ágához hasonlóan, többnyire a nemzetközi együttműködésekben valósítják meg a modellezési elképzeléseiket és az operatív modellfuttatási igényeik kielégítését (ennek fő oka az, hogy ily módon az egyes intézményekben rendelkezésre álló személyi erőforrások többszörösét tudják alkalmazni a modellek fejlesztésére). Globális numerikus modellek fejlesztésére és futtatására csak a legnagyobb meteorológiai szolgálatok vállalkozhatnak, s nincs ez másképpen Európában sem, ahol az angol, a francia és a német szolgálat rendelkezik globális előrejelző modellel. Ezek mellett a numerikus prognosztika egyik legjelentősebb nemzetközi együttműködése az ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, azaz Európai Középtávú Előrejelző Központ; http://www.ecmwf.int), amelyet az európai nemzeti meteorológiai szolgálatok azzal a céllal hívtak életre, hogy operatív középtávú előrejelzéseket készítsenek és végrehajtsák az ehhez elengedhetetlenül szükséges fejlesztési és kutatási feladatokat. Az ECMWF működése egy igazi sikertörténet, amit mi sem bizonyít jobban, hogy az ECMWF IFS (Integrated Forecast System) a világ globális modelljeinek eredményességét összevető, rendszeresen publikált beválási statisztikák szerint jelenleg a világ kiemelkedően legjobb globális előrejelző modellje. Az ECMWF IFS modell az elmúlt évtizedekben átlagosan 10 évente 1 napos időelőnyre tett szert az előrejelzések beválására vonatkozóan, azaz például napjainkban a 8 napos előrejelzés olyan jó, mint 10 éve a 7 napos volt (http://www.ecmwf.int/products/forecasts/d/overview/medium/verification). Az IFS modell sikeres az egyedi esetek előrejelzésében is. A 2012-ben New York térségére lecsapó Sandy hurrikán pontos pályáját például először az ECMWF modell jelezte előre és már 8,5 nappal a hurrikán „partot érése” előtt figyelmeztetett arra, hogy az a „szokásostól” eltérően nem fordul vissza az óceán fölé, hanem egyenesen folytatja az útját a szárazföld belseje felé. (Megjegyezzük, hogy ebben az esetben az amerikai modellek távolról sem voltak ilyen sikeresek http://www.usatoday.com/story/opinion/2012/10/30/sandy-forecasting-ecmwf-gfs/1670035/). Nem szabad megfeledkeznünk arról sem, hogy az ECMWF úttörő szerepet vállal a numerikus prognosztikai fejlesztésekben és kutatásokban is: elég csak többek között a valószínűségi (ensemble) előrejelzések elméleti és gyakorlati megalapozására gondolni. A fentiek alapján az európai meteorológiai szolgálatok joggal lehetnek büszkék az általuk fenntartott Európai Középtávú Előrejelző Központra.

Kisebb területekre és rövidebb időtávra (maximum 2 napra) koncentrálva alkalmazzuk az ún. korlátos tartományú modelleket, amelyek elsősorban abban térnek el globális társaiktól, hogy nem az egész Földre, hanem annak csak meghatározott szeletére készítenek előrejelzéseket. Az „együttműködési kényszer” a korlátos tartományú modellekre is igaz. Ebben a vonatkozásban Európában kiemelt szerephez jut az ún. SRNWP (Short Range Numerical Weather Prediction; http://srnwp.met.hu) együttműködés, amely a korlátos tartományú (regionális) modellfejlesztést koordinálja a kontinensen belül (egyúttal azt is megjegyezzük, hogy ebben a koordinációban a magyar meteorológiai szolgálatnak is komoly szerepe van). Az európai korlátos tartományú modellezési együttműködés lényegében konzorciumok közötti koordinációra korlátozódik, ami a gyakorlatban annyit jelent, hogy néhány közös fejlesztésű korlátos tartományú numerikus modell fejlesztését hangolja össze. Ezek a modellek:

Az európai meteorológiai szolgálatok a rövidtávú és ultra-rövidtávú előrejelzési tevékenységüket alapvetően erre a négy korlátos tartományú modellre alapozzák. Ráadásul ez a négy tulajdonképpen már csak három, mert az ALADIN (LACE) és a HIRLAM együttműködések közösen fejlesztik az ún. HARMONIE modellt, ami gyakorlatilag az ALADIN modell nagy felbontású nem-hidrosztatikus változata. Ebben az együttműködésben nem kevesebb, mint 26 ország vesz részt, az ALADIN projekt oldaláról Algéria, Ausztria, Belgium, Bulgária, Csehország, Franciaország, Horvátország, Lengyelország, Magyarország, Marokkó, Portugália, Románia, Szlovákia, Szlovénia, Törökország és Tunézia, illetve a HIRLAM projekt részéről Dánia, Észtország, Finnország, Hollandia, Írország, Izland, Litvánia, Norvégia, Spanyolország és Svédország. Látszik tehát, hogy a Magyarországon készülő rövidtávú és ultra-rövidtávú numerikus előrejelzések nagy fejlesztői és felhasználói körrel rendelkező modell futtatásával készülnek (azaz Európa számos országában ugyanazt az ALADIN-HARMONIE modellt alkalmazzák). Az európai fejlesztésű modellek forráskódjai általában véve nem férhetőek hozzá a nagyközönség számára (hiszen a meteorológiai szolgálatok bevételeinek fontos része származik a modell előrejelzésekből), ezért futtatásukra legfeljebb csak az egyetemeknek nyílik lehetősége, általában szoros együttműködésben az adott ország nemzeti meteorológiai szolgálatával.

Az egyetemek és az akadémiai intézmények kutatási és oktatási célokra gyakran használnak szabadon hozzáférhető, nyílt forráskódú numerikus modelleket is. (pl. a WRF modell: http://www.wrf-model.org). A nyílt forráskódú modelleket főként az Egyesült Államokban fejlesztik, ahol a meteorológiai kutatások és szolgáltatások 100%-os állami finanszírozása lehetővé teszi, hogy a modellfejlesztők nagyvonalúan közkincsé tegyék a költséges modell fejlesztések eredményeit. A WRF modell ingyenes hozzáférhetősége és felhasználóbarát futtatási környezete miatt rendkívül népszerű, azaz viszonylag nagy felhasználói körrel rendelkezik. Ennek kapcsán fontos megjegyezni a nyílt forráskódú kutatási modellek használatának néhány hátrányát, nehézségét is, különös tekintettel az operatív időkényszerek melletti, illetve bármilyen gazdasági döntést megalapozó előrejelzések készítésére. A legfontosabb probléma, hogy a szabadon hozzáférhető és fejleszthető modelleket sokan szakértelem (értsd numerikus prognosztikai ismeretek) hiányában próbálják alkalmazni, ami eleve kudarcra ítéli a modellfuttatásokat az eredmények minőségét illetően. Úgy is mondhatjuk, hogy ezeket a modelleket többnyire fekete dobozként használják. Ez a hozzá nem értés számos szakmai kérdésben megmutatkozik. Az egyik ilyen nehézség a megfelelő fizikai parametrizációs séma kiválasztása az adott alkalmazáshoz (az alkalmazott felbontás, a modell dinamikai és az operatív időkényszerek függvényében). A legfontosabb probléma azonban a megfelelő minőségű kezdeti feltételek előállítása a nagy felbontású modellfutásokhoz ugyanis, a bemenő megfigyelési adatok valós időben általában nem érhetők el ingyenesen az Európai országokban, illetve a szabadon hozzáférhető, de viszonylag gyenge (fél földrajzi fokos, nagyjából 50 km-es) horizontális felbontású globális modellek kezdeti feltételeinek interpolációjával jelentős zaj kerül a nagy felbontású kezdeti mezőbe. A fenti nehézségek miatt tehát a nyílt forráskódú modellekkel történő numerikus előrejelzések készítése (amellyel számos magán-meteorológiai vállalkozás próbálkozik Európa szerte) meglehetősen problémás, és az általuk létrejövő produktumok általában gyenge minőségűek. Ennek kapcsán jegyezzük meg azt is, hogy önmagában nem lenne gond, ha egyetemek, kutató intézetek és magán-meteorológiai szolgáltatók ilyen modelleket alkalmaznak, az azonban súlyos gond, hogy ez a modell-alkalmazói kör általában megfeledkezik a fent említett korlátokról, amikor a modelljeik eredményeit interpretálják vagy éppen áruba bocsátják (azaz nem árt a szkeptikusság és a nagyfokú óvatosság a fenti módon alkalmazott modellekre támaszkodó előrejelzések esetében).

http://www.ecmwf.int/

http://www.wrf-model.org/

http://www.ecmwf.int/products/forecasts/d/overview/medium/verification

http://www.usatoday.com/story/opinion/2012/10/30/sandy-forecasting-ecmwf-gfs/1670035/