For å gjøre værmeldingen bedre må forskere og meteorologer forstå hvorfor varslene noen ganger blir feil.
En viktig del av dette arbeidet er å forstå hvordan observasjonene kan være feil. Hvis ikke dette er på plass, kan de ende opp med å rette opp på galt sted.
Superinstrumentet på Haukelifjell
Mellom Hardangervidda i nord og Setesdalsheiene i sør ligger Haukelifjell. Området er kjent for flott natur og mye vær, som mange steder i Norge. Om vinteren kan det blåse full storm samtidig som det snør.
Å måle nedbør som faller mens det blåser, skaper utfordringer for meteorologene.
– Riktig varslet snø er viktig, blant annet for å holde veier åpne og varsle skredfare, forteller forsker ved Meteorologisk institutt Morten Køltzow.
– I tillegg er det viktig for flomvarsel forårsaket av snøsmelting, vannmagasiner og strømpriser, fortsetter han.
Morten Køltzow er en av forfatterne på en vitenskapelig artikkel om en ny studie om hvordan man best sammenligner varslet og observert snø.
Køltzow og kollegene hans har basert seg på resultater fra supernedbørmålere som ble installert på Haukelifjell i 2011, i tillegg til syv andre steder i verden, i regi av Verdens meteorologiorganisasjon.
Vanskelig å måle snø som blåser
En nedbørmåler er i bunn og grunn en bøtte som samler opp det som kommer ned fra himmelen. Men det at måleren står der, skaper i seg selv ekstra vind og turbulens som gjør at nedbøren kan blåse bort fra åpningen av bøtten.
Denne effekten blir ekstra stor når det blåser mye. Snøflak er lettere enn regndråper og har dermed lettere for å blåse bort.
Derfor er det enda vanskeligere å måle hvor mye det har snødd mens det blåser enn hvor mye det har regnet mens det blåser.
Superinstrumentet på Haukeli er mye større enn en vanlig nedbørmåler og har to rader med gjerder rundt seg, for å skjerme mot vinden. Selve nedbørmåleren står derfor mer i le for vinden, og i bøtten faller dermed mer av den nedbøren som faktisk kommer.
Bruker en snøformel
En slik konstruksjon er altfor stor og dyr til at det er praktisk mulig å sette opp mange av dem rundt omkring i landet vårt. Vanlige nedbørmålere - uten slike konstruksjoner rundt – finnes det imidlertid mange av.
Gjennom å sammenligne observasjoner av snøfall fra vanlige nedbørmålere med denne supermåleren på Haukeli, har forskere fra Meteorologisk institutt tidligere regnet seg frem til en snøformel. Den kan du lese mer om i denne saken Nå vet vi hvor mye det har snødd.
Forskerne kan ta utgangspunkt i det som måles med vanlige, enkle nedbørmålerne og ved hjelp av snøformelen anslå hvor mye de ville ha målt hvis de hadde hatt en supernedbørmåler tilgjengelig.
Annonse
Slike beregninger har forskerne bak den nye studien nå brukt på en ny måte.
Når varselet er riktig, men observasjonene er feil
En vanlig metode for forskerne når varsel og observasjoner ikke stemmer overens, er å gå løs på værmodellen som ligger til grunn for varselet og teste denne for å finne ut hvor feilen kan ligge.
En værmodell er en omfattende matematisk beskrivelse av atmosfæren, basert på naturvitenskapelige lover. Beregningene blir kjørt på store datamaskiner for å produsere et værvarsel. Slike værmodeller blir hele tiden forbedret og korrigert av forskere verden over. Å gjøre endringer på dem kan være en omfattende prosess.
Forskerne bak denne studien undersøkte ikke bare modellen, men også observasjonene som var samlet inn. Det er nemlig noe som kalles observasjonsfeil.
Observasjonsfeil kan være unøyaktige målinger på grunn av utstyr som ikke virker som det skal, men det kan også være litt mer kompliserte ting, som dette med vinden som blåser vekk snøen fra nedbørmåleren.
– Kunnskap om forskjellen på varslet og observert vær er selve grunnlaget for å forbedre varslene, sier Køltzow.
Gjelder bare i noen fjellområder
– Tidligere i meteorologiens historie var disse forskjellene dominert av feilene knyttet til værmodellene, forteller han. Nå har varslene blitt mer presise. Dermed er det blitt viktigere å også undersøke nøyere størrelsen på observasjonsfeilene.
Da forskerne rettet for observasjonsfeil og tok hensyn til usikkerheten i observasjonene, viste det seg at situasjonen var annerledes enn det de trodde.
Spesielt i områder med mye vind, som for eksempel på fjellet og langs kysten i Nord-Norge, endret bildet av kvaliteten på varslene seg.
Annonse
– Vi visste fra før at værmodellene våre varsler for lite nedbør på kysten, men dette ble enda tydeligere da vi fikk sammenlignet med sikrere observasjoner, forteller Morten Køltzow.
– Tilsvarende trodde vi at værmodellene våre varsler for mye nedbør i fjellet, men det kan se ut som om dette bare er riktig i enkelte fjellområder.
Vi må ikke fikse modellene på feil grunnlag
For forskerne er det avgjørende å forstå så nøyaktig, som mulig, hvor gode varslene som kommer ut av værmodellene, er.
– Det nye vi har gjort, er å tallfeste på en bedre måte hvor gode varslene er og hvilke regionale forskjeller som finnes, sier Køltzow.
– Det er viktig at vi ikke jobber med å rette opp værmodellen på feil grunnlag.
Forskerne ved Meteorologisk institutt jobber stadig med å forbedre varslene på Yr, og dette er et av mange bidrag som vil bidra i årene fremover.
Husk at du også finner observert vær på Yr, inkludert hvor det har snødd i det siste. Disse observasjonene er imidlertid ikke korrigert for den vindinduserte observasjonsfeilen. Hvis det blåser mye, kan dermed observasjonene på Yr vise mindre nedbør enn det som egentlig har kommet.
Forskningen bak Yr
Forskere ved Senter for utvikling av varslingstjenesten (SUV) ved Meteorologisk institutt (MET) jobber med forskningsprosjekter for å forbedre værvarslingsmodeller og -metoder. SUV utvikler dataene som ligger bak varslene du får på Yr.
Studien er utført gjennom blant annet det fireårige forskningsprosjektet Alertness som skal forbedre værvarslene i Arktis.
Alertness, Advanced models and weather prediction in the Arctic, er ledet av Meteorologisk institutt og finansiert av Norges Forskningsråd.
Forskere fra disse institusjonene deltar: Meteorologisk institutt (MET), Universitetet i Bergen (UiB), NORCE Klima, Universitetet i Tromsø (UiT), The Royal Netherlands Meteorological Institute (KNMI), Nansen Environmental and Remote Sensing Center (NERSC) og Universitetssenteret på Svalbard (UNIS).