Proč a kde sledovat ensembly?
Zvláštní název ensemble mnohým asi nic neřekne. V článku Co je to ensemble? význam tohoto objasňujeme. V tomto článku přinášíme dále důvody proč se hodí sledovat ensembly numerických modelů a kde najít jejich dobré výstupy. Ensemble je předpověď numerických modelů se všemi predikovanými variantami vývoje v daném čase pro konkrétní místo. Jde o podobu meteogramu, avšak s tím rozdílem, že se jedná o prezentaci veškerých variant vývoje podle toho o jaký jde typ modelu. To nám grafy v podobě meteogramů ani běžně známé výstupové mapy numerických modelů neukáží. Proč a kde sledovat ensembly?
Článek je určen zejména těm, kteří sledují nebo chtějí sledovat předpověď počasí přímo prostřednictvím výstupů numerických modelů.
Varianty vývoje a jistota předpovědi
Základem ensemblů numerických modelů je to, že v jejich případě se dozvíme více podrobností, které při interpretaci běžných výstupů neuvidíme. Základem je zobrazení veškerých variant vývoje základních klimatických prvků (zpravidla používáme pro teplotu a srážky) v daném výstupu daného druhu modelu. Součástí je zobrazení průměru těchto variant vývoje, což jsou data použitá pro dané území v klasických předpovědních mapách nebo pro konkrétní místa v grafech, tedy meteogramech. Při zobrazení očekávaného vývoje daného meteorologického prvku v podobě více variant vidíme, jak se tyto liší. Podle tohoto můžeme hodnotit jistotu předpovědi. Každý ensemble má určité znaky shodné. Jedná se zejména o to, že varianty vývoje hodnot daného prvku jsou shodné nebo téměř shodné pro začátek předpovědního období.
V takovém případě vidíme křivky variant vývoje u sebe společně s průměrem těchto variant. S přibývajícím časem se jednotlivé varianty začnou vždy rozcházet. Zobrazují se dále od sebe a od svého průměru. Od jakého času předpovědi se tak stane a jak moc se varianty rozcházejí se mění podle modelu, ale také podle synoptické situace a očekávaného druhu počasí. Na tom vidíme onu jistotu předpovědi deklarovanou daným modelem v konkrétním výstupu tohoto modelu. Obecně lze říci, že od 3. až 4. dne předpovědi (od data sestavení předpovědi) pozorujeme větší či menší odchylky jednotlivých variant vývoje.
Proč a kde sledovat ensembly: Příklad a správné čtení ensemblu
Obr. 1 Ensemble modelu GFS z 5.8.2023 00 UTC, zpracování: wetterzentrale.de
Dejme příklad ensemblu modelu GFS z 5.8.2023 00 UTC pro Prahu. Zde platí totéž co u všech modelových prognóz a to, že nejpřesnější bývá noční výstup numerických modelů. To ovšem není hlavním tématem tohoto článku. Zde chceme prezentovat ony výše zmiňované varianty vývoje, které ukazují tyto druhy výstupových grafů pro jednotlivé lokality.
Předpověď teploty vzduchu v hladině 850hPa vidíme v grafu nahoře (stupnice vlevo). Barevné slabé čáry zobrazují jednotlivé varianty vývoje výstupu. Silná bílá čára ukazuje průměr těchto variant, tedy průměr výstupu. Silná červená čára ukazuje dlouhodobý normál referenčního období let 1991 – 2020 a to vše podle legendy vlevo od levé stupnice grafu. Zde vidíme předpovídaný vývoj teploty vzduchu v období výrazného ochlazení. Varianty vývoje se shodují zejména pro první dny předpovědi. Poté vidíme, že se mírně rozcházejí a od 5. až 6. dne předpovědi se rozcházejí už výrazně. Tam jsme pak v takových případech v předpovědích počasí svědky větších změn v předpovídaných prvcích. Jedna varianta ukazuje například silně podprůměrnou teplotu a jiná naopak silně nadprůměrnou teplotu.
U srážek, obecně hůře předpověditelných, si všimněme, že se varianty vývoje rozcházejí znatelně ihned. Důvodem je na předpověď obtížná situace v počasí a to přechod tlakové níže a zvlněného rozhraní. Toto vše nám ensemble modelu ukáže velice přehledně. Jinak platí u srážek totéž, co u teploty vzduchu v 850hPa, jen se zde neuvádí dlouhodobý normál. Totéž platí u srážek i co se týče jistoty, některá varianta neukazuje pro daný termín srážky a jiná ukazuje jejich i dosti vysoký úhrn. Poté máme tedy jejich průměr, který vidíme v řeči čísel přímo nebo v podobě barevné stupnice na mapách. Mění se tak v rámci výstupů jednotlivé varianty vývoje a tím se mění i celkový jejich průměr.
Kde ideálně sledovat ensembly?
Výstupy numerických modelů najdeme dnes různě zpracované na různých webových stránkách. Za přehledné považujeme zpracování webu Wetterzentrale (viz obrázek 1, odkaz pod ním). Použití tohoto zpracování postačí pro základní přehled předpovídaných prvků modely z hlediska zobrazení všech dostupných variant vývoje a tedy aktuální míry nejistoty prognózy.
Další stránky s prezentací ensemblů numerických modelů:
Vedle výše popsaného grafu ensemblu modelu GFS zpracovaném na webu Wetterzentrale lze ideálně sledovat ensembly na webu Pivotalweather. Zde při výběru druhu numerického modelu vybíráme ve sloupku “ensembles”. Zde jde o předpovědní mapy ensemblů vybraných modelů, z nichž za důležité považujeme zejména modely GEFS (ensembl mód modelu GFS) a CMCE. Také si můžeme zobrazit ensembly základních numerických modelů na webu Wxcharts, kde zobrazíme požadovaný graf variantní předpovědi přepnutím na kartu “ensemble”. Dostupný je ensemble modelu GEFS a vpravo nahoře si můžeme zvolit výstup modelu. Jde o shodný výstupový graf jako v případě grafu na serveru Wetterzentrale, jen v jiném grafickém provedení. Článek radí proč a kde sledovat ensembly, variantní speciální předpovědi základních prvků numerických modelů.
