- Časopis Quark - https://www.quark.sk -

Poznať svoj model

Máloktorá veda sa dotýka nášho každodenného života tak ako meteorológia. Možno aj preto sa popri futbale či politike takmer každý našinec cíti byť aj expertom na počasie. Skutočnosť je, samozrejme, zložitejšia. O tom, ako vznikajú predpovede a čo všetko ovplyvňuje počasie u nás, sme sa rozprávali s meteorológom Miroslavom Šingerom zo SHMÚ a Fakulty matematiky, fyziky a informatiky UK v Bratislave.

Vývoj mohutných kopovitých oblakov sa končí na hranici tropopauzy a ľadový oblačný materiál sa v tejto výške rozteká do okolia oblaku v horizontálnom smere. Hovoríme o nákove oblaku, resp. cumulonimbus incus. Fotografia vznikla v Bratislave.

Nakoľko je meteorológia previazaná s fyzikou a matematikou?

Meteorológia je vlastne fyzika atmosféry. Sledujeme v nej pohyb častíc vyvolaný výsledným pôsobením jednotlivých síl v atmosfére. Na základe toho vieme popísať fyzikálne procesy a určiť budúci vývoj meteorologických veličín kdekoľvek na svete, teda popísať, ako sa bude počasie vyvíjať. Predpoveď počasia je potom dôležitá nielen pre bežných ľudí, ale aj pre energetiku, priemysel, fungovanie infraštruktúry a ďalšie oblasti. Celkom kľúčová je pre oblasť dopravy. Letecká doprava sa bez meteorológie vôbec nezaobíde.

A matematika?

Matematika slúži na to, aby sme mohli riešiť rovnice spomínaného budúceho stavu atmosféry. Niektoré sú také komplikované, že sa v meteorológii často nedajú riešiť analytickým spôsobom x plus dva sa rovná päť, vyrátajte x. Takýto spôsob riešenia by tiež mohol príliš zahltiť výpočet, teda bolo by to veľmi drahé z hľadiska výpočtového času. Preto pristupujeme k numerickým metódam. Robíme iterácie: z počiatočného stavu vypočítame ďalší stav, z neho opäť ďalší a ďalší stav v každom bode v 3D štruktúre atmosféry, pričom ďalšie stavy znamenajú neskorší čas, čiže štvrtý rozmer.

Prvou fázou je teda zber dát a v ďalšej prichádza na rad matematika ako nástroj na ich spracovanie?

Pri zbere dát je istým problémom ich nehomogénnosť v priestore. Meteorologické stanice sú rozmiestnené nepravidelne, my však pre náš model potrebujeme zadefinovať konkrétne rozlíšenie, napríklad päť kilometrov. V takom prípade sa počíta stav atmosféry v každom piatom kilometri a vznikne štvorcová sieť. Namerané dáta musíme analyzovať a najprv ich usporiadať do stavu, ktorý je uchopiteľný pre daný model a až potom nastáva výpočet budúcich stavov atmosféry.

Mgr. Miroslav Šinger, PhD., pracuje ako meteorológ v Slovenskom hydrometeorologickom ústave, kde je aj vedúcim výskumno-vývojovej úlohy Výskum a vývoj prostriedkov pre výstražnú službu a nowcasting Ministerstva životného prostredia. Zastrešuje metodiku vydávania výstrah, školenia, odborné analýzy, implementáciu alebo tvorbu predpovedných produktov pre pracovníkov oddelenia meteorologických predpovedí a výstrah, spoluprácu s ďalšími zložkami kritickej infraštruktúry a pod. Taktiež pracuje na Fakulte matematiky, fyziky a informatiky Univerzity Komenského, kde vyučuje synoptickú meteorológiu. V rámci výskumu sa dlhodobo venuje supercelám a ich súvisu s miestnou orografiou. Je autorom niekoľkých prípadových štúdií tornád na Slovensku a aktuálne sa podieľa na analýze silného tornáda na Morave z júna 2021.

Aké rozlíšenie má sieť, ktorá pokrýva Slovensko?

Slovenský hydrometeorologický ústav (SHMÚ) má k dispozícii viacero modelov. Ten operatívny, ALADIN, s ktorým sa stretáva aj bežný používateľ na stránke SHMÚ, má rozlíšenie štyri a pol kilometra. SHMÚ má aj iné modely s vyšším rozlíšením, napríklad dva kilometre. V dizertačnej práci som počítal na jednom kilometri a jeden z mojich kolegov počíta aj na tristometrovom rozlíšení. Takéto rozlíšenie je vhodné v prípade, ak sa zaujímame opriame simulovanie procesov prebiehajúcich na menšej priestorovej škále, prípadne o podrobnejší opis stavu atmosféry – napríklad lokálne efekty okolo pohorí alebo búrky, na čo model s rozlíšením 5 kilometrov väčšinou nestačí.

Čo sa robí v takom prípade?

Zásah blesku do vysielača v Banskej Bystrici

Dá sa to robiť aj nepriamo, parametrizáciou. Pri tomto postupe procesy prebiehajúce v danej oblasti zahrnieme do modelu s istým zjednodušením. V praxi je preto dôležité, aby meteorológ poznal model, aby vedel, čo je a čo nie je schopný vypočítať, aby mohol napríklad popísať nepriamymi metódami možné nebezpečné javy, ktoré hrozia, ale model ich nedokáže pokryť. Musí vedieť, ktoré parametre má sledovať, aby mu nejaký nebezpečný jav náhodou neunikol.

Aké to môžu byť ešte javy okrem búrok?

Typický je padavý vietor, pod čím si čitateľ môže predstaviť napríklad tatranskú bóru. Deje sa to za každým pohorím, nielen za Tatrami, a nemusí byť vždy ničivý. Potrebujeme však mať vysoké rozlíšenie na to, aby sme dokázali tento proces simulovať priamo, pretože pri nízkom rozlíšení model ani tie pohoria tak dobre nevidí, teda nemôžeme od neho očakávať, že správne predpovie rýchlosť vetra. Inak sa môže stať, že nám vyjde, že padavý vietor bude slabý alebo takmer nijaký, pritom keby sme mali vyššie rozlíšenie, model by to dokázal vypočítať. Preto je nutné poznať aj fyzikálny proces, ktorý vedie k padavému vetru a parametre sa potom dajú sledovať aj pri modeloch, ktoré nemajú také dobré rozlíšenie s dostatočným popisom pohorí.

Výpočty musia byť pre množstvo parametrov náročné aj pri modeloch s horším rozlíšením…

Pri modeloch s horším rozlíšením rastie množstvo procesov, ktoré nemôžeme počítať priamo a je nutná ich parametrizácia. Na druhej strane sú menej náročné na výpočet. Dôležité je tiež správne zadefinovať výpočtovú doménu a počiatočné podmienky. Štyri a polkilometrový model pokrýva oveľa väčšiu oblasť ako Slovensko, dvojkilometrový o čosi menšiu oblasť (ešte vždy väčšiu ako Slovensko), pretože je náročnejší na výpočet. Je to preto, lebo čím je hustejšia sieť, tým násobne vyšší je počet bodov, v ktorých musíme vypočítať všetky rovnice. A to pre všetky časové kroky nielen pri zemi, ale aj pre vertikálne hladiny.
Napríklad 4,5 km model ALADIN SHMÚ má asi 600 × 600 bodov v 63 vertikálnych hladinách a je počítaný s krokom tri minúty po dobu troch dní. Čo sa týka rovníc, tak nejde iba o pohybovú rovnicu, ale aj prepočty medzi veličinami prostredníctvom stavovej rovnice, skupenské premeny, zákony zachovania energie aj hmoty a ďalšie. Preto je nevyhnutné pri vyšších rozlíšeniach zmenšovať celkovú doménu (oblasť), pretože množstvo výpočtov sa s každým zvýšením rozlíšenia výrazne zvyšuje. Na druhej strane, čím väčšiu doménu vezmeme, tým menší bude vplyv okrajových podmienok, z ktorých môžu prameniť isté chyby. Preto je dobré brať vždy trochu väčšiu výpočtovú doménu, ako je oblasť, ktorá nás zaujíma.

Kde tieto výpočty prebiehajú?

Výpočty modelu ALADIN robíme na SHMÚ na vlastnom superpočítači. Čoskoro očakávame nový, ktorý nám umožní počítať vo vyššom rozlíšení a zároveň zväčšiť doménu, čo prinesie aj mnohonásobne lepšie výsledky. Niektoré výpočty sa robia v Európskom centre ECMWF, kde sa počíta aj rovnomenný globálny model. Keď počítame náš lokálny model z toho globálneho, dokážeme nielen zvýšiť mierku, ale vnášame do neho aj podrobnejšie vstupné údaje. Spracovanie a vkladanie nových dát do výpočtu (napr. aj radarové dáta) je kľúčové pre výslednú kvalitu predpovede.

Zostupný prúd búrky je jednoduché identifikovať na vypadávajúcich zrážkach (vpravo). Náročnejšie je spoznať výstupný prúd, no často sa prezradí vznikom nových kopovitých oblakov na okraji búrky, z ktorých ešte neprší (vľavo), odfotografované v Bratislave.

Menia sa nejako matematické nástroje meteorológie, alebo je vývoj skôr otázkou zvyšovania kvality a množstva vstupných dát?

Ak porovnáme to, ako sa predpovedalo počasie ešte v 80. rokoch a ako sa predpovedá teraz, je to úplne iné remeslo. Vtedy na Slovensku nejaké operatívne výpočty z numerických modelov neboli. Kľúčová bola analýza, synoptické mapy, kde boli merania z jednotlivých staníc. Tam sa vykreslili rôzne veličiny, ako napríklad tlakové pole, vlhkosť, tlakové tendencie, stav počasia a podobne. Na základe toho sa analyzovali fronty, čiže rozhrania medzi vzduchovými hmotami. Z toho sa následne robila predpoveď počasia v najbližších hodinách a dňoch. No už na tretí deň to šlo s presnosťou tak výrazne dolu, že to nemalo ani veľmi zmysel.
V súčasnosti máme ešte aj na piaty či šiesty deň vysokú úspešnosť, najmä čo sa týka veľkopriestorovej cirkulácie. Až keď ideme na menšiu škálu, môže to byť trochu väčší problém a vzniknúť vyššia chybovosť.

Čo extrémne prejavy počasia? Tie majú často práve lokálny charakter. Budeme ich môcť niekedy predpovedať presne?

Ťažko povedať, s akou presnosťou ich dokážeme v budúcnosti predpovedať. Napríklad pri tornádach ešte vždy prebieha výskum a doteraz nie je úplne jasné, ktoré parametre sú tie kľúčové, čo je to najdôležitejšie, čo spustí tornádogenézu v búrkach, respektíve v kopovitých oblakoch. Väčšinou dokážeme na pomerne veľkej ploche predpovedať, že sa vyskytnú podmienky, ktoré by teoreticky mohli viesť k vzniku tornáda. Nevieme však presne to, kde sa tornádo v rámci danej oblasti vyskytne. Taktiež nevieme presne povedať o nejakej búrke, či vyprodukuje alebo nevyprodukuje tornádo. Treba však dodať, že za posledné roky sa výskum tornád posunul výrazne dopredu a určite vieme omnoho viac ako kolegovia v 80. rokoch.

Pomáha pritom spätné analyzovanie podmienok, ktoré v danom mieste a čase viedli k vzniku tornáda?

Dá sa to spätne odôvodniť, niektoré parametre už poznáme. Vieme, že dôležité sú vysoká relatívna vlhkosť, rozhrania v prúdení a silný vertikálny strih vetra v spodných hladinách. Znamená to, že v niekoľkých sto metroch sa musí výrazne meniť vietor s rastúcou výškou a musí aj silnieť. Napriek tomu však nie vždy tornádo aj vznikne. Aj v tomto roku sme mali situáciu, v ktorej sme vedeli, že podmienky pre tornáda sú celkom vhodné a do tejto oblasti prichádzala búrka, ktorá by mohla tornádo vyvolať, a nestalo sa nič. A potom sme mali podmienky, kedy to nebolo také okaté, a vzniklo tornádo F4 na Morave.
Nie je to skrátka také jednoznačné, ako keď predpovedáme silný vietor, čo je jav, ktorý sa vyskytuje na škále niekoľko stoviek až tisícok kilometrov. Napríklad zimné víchrice sú väčšinou veľmi dobre predpovedané. Tornádo je v porovnaní s nimi veľmi lokálny a nelineárny jav, pri ktorom musí byť splnených veľmi veľa podmienok, ktoré sú navyše silno ovplyvnené aj miestnou orografiou (opisná charakteristika reliéfu zemského povrchu založená najmä na jeho vzhľade, pozn. red.). A o niektorých zrejme ešte nevieme.

Pokračovanie článku si môžete prečítať v časopise Quark 11/2021. Ak chcete mať prístup k exkluzívnemu obsahu pre predplatiteľov, prihláste sa. Ak ešte nie ste naším predplatiteľom, objednajte si predplatné podľa vášho výberu tu.

Za rozhovor ďakuje redakcia Quarku
Foto archív M. Šingera

Komentáre