Hoe meteorologen de volgende grote orkaan voorspellen

Hoe meteorologen de volgende grote orkaan voorspellen

Orkaan Florence is op weg naar de Amerikaanse kust, precies op het hoogtepunt van het orkaanseizoen.

Orkanen kunnen enorme schade aanrichten als gevolg van de wind, golven en regen, om nog maar te zwijgen van de chaos terwijl de bevolking zich voorbereid op zwaar weer.

Dit laatste wordt steeds relevanter, zoals de geldschade door rampen is trending up. De groeiende kust bevolking en infrastructuurAlsmede stijgende zeespiegel, dragen waarschijnlijk bij aan deze toename van de kosten van schade.

Dit maakt het des te noodzakelijker om vroege en accurate voorspellingen te doen voor het publiek, iets waar onderzoekers zoals wij actief aan bijdragen.

Voorspellingen doen

Orkaan voorspellingen hebben traditioneel gefocust over het voorspellen van het spoor en de intensiteit van een storm. Het spoor en de grootte van de storm bepalen welke gebieden kunnen worden geraakt. Om dit te doen gebruiken voorspellers modellen - in hoofdzaak softwareprogramma's, die vaak op grote computers worden uitgevoerd.

Helaas is geen enkel voorspellingsmodel consistent beter dan andere modellen bij het maken van deze voorspellingen. Soms vertonen deze prognoses dramatisch verschillende paden, die met honderden mijlen uiteenlopen. Andere tijden, de modellen zijn in nauwe overeenkomst. In sommige gevallen, zelfs als modellen in nauw overleg zijn, hebben de kleine verschillen in spoor zeer grote verschillen in stormvloed, wind en andere factoren die van invloed zijn op schade en evacuaties.

Bovendien worden verschillende empirische factoren in de voorspellingsmodellen ofwel bepaald onder laboratoriumomstandigheden of in experimenten met geïsoleerde velden. Dat betekent dat ze niet noodzakelijk de huidige weersomstandigheden volledig weergeven.

Prognoses gebruiken dus een verzameling modellen om een ​​waarschijnlijk bereik van tracks en intensiteiten te bepalen. Dergelijke modellen omvatten de NOAA's wereldwijde prognosesysteem en European Center for Medium Range weersvoorspellingen globale modellen.

De FSU Superensemble werd ontwikkeld door een groep op onze universiteit, geleid door meteoroloog TN Krishnamurti, in de vroege 2000s. Het Superensemble combineert de output van een verzameling modellen en geeft meer gewicht aan de modellen die beter voorspelde weersomstandigheden in het verleden hebben getoond, zoals Atlantische tropische cycloonevenementen.

De modellenverzameling van een forecaster kan groter worden gemaakt door de modellen aan te passen en de startvoorwaarden enigszins te wijzigen. Deze verstoringen proberen rekening te houden met onzekerheid. Meteorologen kunnen de exacte toestand van de atmosfeer en de oceaan niet kennen op het moment van de start van het model. Tropische cyclonen worden bijvoorbeeld niet goed genoeg waargenomen om voldoende details te hebben over wind en regen. Voor een ander voorbeeld wordt de temperatuur van het zeeoppervlak gekoeld door het passeren van een storm en als het gebied met de wolk bedekt blijft, is het minder waarschijnlijk dat deze koelere wateren door de satelliet worden waargenomen.

Beperkte verbetering

In het afgelopen decennium zijn de voorspellingen voor het spoor gestaag toegenomen verbeterd. Een overvloed aan waarnemingen - van satellieten, boeien en vliegtuigen die in de ontwikkelende storm worden gevlogen - stellen wetenschappers in staat om de omgeving rond een storm beter te begrijpen en op hun beurt hun modellen te verbeteren. Sommige modellen zijn met maar liefst verbeterd 40 procent voor sommige stormen.

Hoe meteorologen de volgende grote orkaan voorspellenEen boei die weergegevens verzamelt. US National Oceanic and Atmospheric Administration

Echter, prognoses van de intensiteit hebben weinig verbeterd in de afgelopen decennia.

Dat komt deels door de gekozen metriek om de intensiteit van een tropische cycloon te beschrijven. Intensiteit wordt vaak beschreven in termen van piek windsnelheid op een hoogte van 10 meter boven het oppervlak. Om het te meten, kijken operationele voorspellers in het National Hurricane Center in Miami naar de maximale, één minuut gemiddelde windsnelheid die wordt waargenomen op elk willekeurig punt in de tropische cycloon.

Het is echter uiterst moeilijk voor een model om de maximale windsnelheid van een tropische cycloon op elk willekeurig moment in de toekomst te schatten. Modellen zijn onnauwkeurig in hun beschrijvingen van de volledige toestand van de atmosfeer en de oceaan in de begintijd van het model. Kleinschalige kenmerken van tropische cyclonen - zoals scherpe hellingen in regenval, oppervlaktewind en golfhoogten binnen en buiten de tropische cyclonen - worden niet zo betrouwbaar vastgelegd in de voorspellingsmodellen.

Zowel atmosferische als oceaankarakteristieken kunnen de stormintensiteit beïnvloeden. Wetenschappers denken dat nu betere informatie over de oceaan zou de grootste winst in voorspellingsnauwkeurigheid kunnen bieden. Van specifiek belang is de energie opgeslagen in de bovenzee en hoe deze varieert met oceaancommentaren zoals draaikolken. Huidige waarnemingen zijn niet voldoende effectief om oceaanwervelingen op de juiste locatie te plaatsen en zijn ook niet effectief in het vastleggen van de grootte van deze draaikolken. Voor omstandigheden waarbij de atmosfeer de orkaangroei niet ernstig beperkt, zou deze oceanische informatie zeer waardevol moeten zijn.

Intussen streven voorspellers naar alternatieve en aanvullende statistieken, zoals de grootte van tropische cyclonen.The Conversation

Over de auteur

Mark Bourassa, hoogleraar meteorologie, Florida State University en Vasu Misra, Associate Professor of Meteorology, Florida State University

Dit artikel is opnieuw gepubliceerd vanaf The Conversation onder een Creative Commons-licentie. Lees de originele artikel.

Verwante Boeken

{amazonWS: searchindex = Books; keywords = voorspelling van het weer; maxresults = 3}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

volg InnerSelf op

facebook-icontwitter-iconrss-icoon

Ontvang de nieuwste via e-mail

{Emailcloak = off}