Waarom is het zo moeilijk om het weer te voorspellen?
Is jou dit ooit overkomen? Je controleert de weersvoorspelling. Het voorspelt regen. En uiteindelijk draag je je paraplu op een mooie, zonnige dag. In 2015 waarschuwde de New York Post de inwoners van Big Apple van Snowmageddon 2015. Maar wat is er eigenlijk gebeurd? Niet meer dan een lichte sneeuwval! Hoe kan het toch dat het voor experts zo moeilijk is om het weer te voorspellen, waar je trouwens op de Pay ‘N’ Play casino’s die vermeld worden op https://news.cision.com/nl/gamingwire/r/pay-n-play-casinos—de-beste-nederlandse-pay-and-play-casino-alternatieven,c3478598 geld op kunt inzetten.
Meteorologen gebruiken computermodellen om het weer te voorspellen en rekenkracht heeft een lange weg afgelegd. Toch hebben meteorologen nog steeds moeite om het weer over een periode van enkele dagen correct te voorspellen. Soms krijgen ze het niet eens goed over een periode van 24 uur! Waarom gebeurt dit? Welnu, hun vermogen om het weer te voorspellen wordt beperkt door drie factoren:
- de hoeveelheid beschikbare gegevens.
- de beschikbare tijd om het te analyseren.
- de complexiteit van weersomstandigheden.
Tegenwoordig zijn weersvoorspellingen of meteorologie afhankelijk van een enorm netwerk voor gegevensverzameling. Dit netwerk omvat weerstations op het land, weerballonnen en weersatellieten. Weersvoorspellers gebruiken ook gegevens van boeien en schepen die op zee opereren. Al deze bronnen samen vormen een observatienetwerk van gegevens. Deze gegevens worden in computers ingevoerd om computermodellen te maken. Meteorologen gebruiken deze computermodellen vervolgens om weersvoorspellingen te maken.
Weermodellen gebruiken wiskundige vergelijkingen om atmosferische processen en veranderingen te analyseren en te voorspellen. Weermodellen gebruiken een vereenvoudigde afbeelding of raster van het landoppervlak. Dit is vergelijkbaar met een wegenkaart of een topografische kaart. Soms wordt voor de resolutie van weermodellen bijvoorbeeld een rastermaat van 12 km gebruikt. Dit betekent dat elk punt op het model een gebied vertegenwoordigt van 144 km2 (12 km x 12 km) of groter. Als de rastergrootte kleiner was, zouden er meer gegevenspunten zijn. Stel je bijvoorbeeld een raster van 10 km x 10 km voor voor een gebied van 100 km2. Dit geeft een nauwkeuriger model van wat er zal gebeuren met het weer in dit gebied.
Op sommige plaatsen zijn de landvorm en oppervlaktekenmerken vrij constant over een groot gebied. Op deze plaatsen is het hebben van een groot raster niet zo’n groot probleem. Maar in regio’s waar landkenmerken veel veranderen over korte afstanden, kan een lage resolutie grote fouten veroorzaken. Veranderingen in de oppervlaktekenmerken van een gebied kunnen van invloed zijn op vele factoren. Ze kunnen bijvoorbeeld invloed hebben op neerslag, temperatuur en zelfs wind. Grote rasters kunnen het voor meteorologen ook moeilijk maken om kleinschalige weersomstandigheden nauwkeurig te voorspellen. Meteorologen hebben het bijvoorbeeld moeilijker om lokale neerslag en onweersbuien te voorspellen met grote rasters.
Het voorspellen van het weer is dus lastig doordat er een gebrek aan beschikbare informatie kan zijn, maar ook de rastergrootte van een weermodel geproduceerd door een computer kan voor problemen zorgen. Meteorologen hebben hierdoor regelmatig moeite met het maken van een voorspelling van het weer, wat ervoor zorgt dat ze zo nu en dan per ongeluk een verkeerd beeld geven van wat er gaat komen qua weersomstandigheden.