Örök titok marad az időjárás

A meteorológiai tudomány hatalmas fejlődésének köszönhetően a néhány napos előrejelzések beválása igen sokat javult az utóbbi évtizedekben.

Ennek ellenére az előrejelezhetőség időtartamának határait mégsem sikerült jelentősen megnövelni. Valójában a légkör, mint fizikai rendszer maga tartalmaz egy bizonyos elvi korlátot, valahol 13-15 nap körül. Bizonyos stabil időjárási helyzetekben előre tudható, hogy ez a korlát kissé kitolódik, de ezek csak ritka, alkalmi esetek.

Mindez nem zárja ki, hogy léteznek tendencia jellegű hosszabb távú előrejelzések, de ezek egyrészt nem részletesek, csak hetes-kéthetes bontásokban adnak iránymutató jellemzőket, másrészt beválásuk erősen korlátozott. Ezek alapján például nem dönthetünk arról, hogy melyik napon menjünk kirándulni, vagy mikor tudunk permetezni.

Semmi esetre sem akarunk szót vesztegetni az egy évre szóló részletes "előrejelzésekre", melyek teljes képtelenségek, ilyeneket bárki tud gyártani, ha papírt és ceruzát vesz a kezébe.

Hogyan készül a prognózis?

A néhány napos előrejelzések beválásának nagyfokú javulásában nagy szerepe volt mind a számítástechnika robbanásszerű fejlődésének, mind pedig az előrejelzési modellek folyamatos fejlesztésének. Az ún. dinamikus előrejelző modellek alapjául a légkör állapotát klasszikus módon leíró légköri kormányzó egyenletek szolgálnak. Az ilyen típusú egyenleteknek nincs analitikus, azaz egyértelműen felírható megoldása, hanem bizonyos számítási módszerekkel lehet megfelelő pontossággal közelíteni a megoldásokhoz.

Ezeknek a módszereknek a számítási igénye óriási, a világ legnagyobb kapacitású számítógépeit igényli, ezért az első számítógépek megjelenése előtt operatív módon nem is volt lehetőség az időjárás "kiszámolására", noha az elméleti alapjai már korábban is léteztek.

Mi okozza az elvi korlátokat?

Már a kormányzó egyenletek vizsgálatából kiderült, hogy instabil, kaotikus mozgásokat írnak le. Ez persze nem az egyenletek hibája, maga a légkör egy ilyen kaotikus rendszer. Ezért a légköri modellek is ennek megfelelően viselkednek. A kaotikusság a gyakorlatban annyit jelent, hogy bizonyos időtartamot átlépve már egy kis hibát tartalmazó kezdeti feltételrendszer sem szolgáltat használható információt a végeredményről.

Annak megértéséhez, hogy a kicsi hiba hogyan viselkedik a kaotikus rendszerben, tekintsük a következő példát: vegyünk egy globális előrejelző modellt, a benne szereplő több tízezer kezdeti időjárási értékekkel. Majd vegyünk egy másikat, ahol ebből csak egyetlen értéket változtatunk meg kis mértékben, mondjuk az egyik hőmérsékleti értéket 1 fokkal megnöveljük, ami igencsak bagatell változtatás. A két modellt párhozamosan futtatva eleinte azt láthatjuk, hogy a fél napra, egy napra szóló állapotok (azaz előrejelzések) szinte azonosak, majd 2-3 napnál már van egy kis eltérés. 10-15 nap között azonban teljesen kettéválik a két modell, a pici kezdeti eltérésből kiindulva egészen eltérő eredményekre jutunk. Tehát a belőlük származtatott előrejelzésnek már semmi közük sincs egymáshoz. Így válik szét a valóság és az általunk előrejelzett időjárás egy bizonyos idő után.

Márpedig a kezdeti értékek a valósághoz képest többé-kevésbé mindig eltérnek, hibával terheltek. Gondoljunk csak arra, hogy a légkört nem folytonosan, nem minden pontjában mérjük meg, és a méréseink is sok hibát tartalmazhatnak. Vagy pedig arra, hogy az eredeti egyenleteket közelítő megoldásában mindig valamiféle torzulás keletkezik be. De ezen kívül számtalan más körülmény okoz hibát.

Így tehát a előrejelzésben a 2. hét vége táján egy áttörhetelen falba ütközünk, ezen túl kár próbálkozni a részletes előrejelzéssel.

Más próbálkozások

A dinamikus modellek korlátozottsága miatt hosszabb távra megpróbálkoztak az eddigi időjárási megfigyelésekből tisztán statisztikai törvényszerűségeket levonni, és az alapján statisztikai jellegű, nem napi részletességű előrejelzést készíteni. A "hasonlót hasonló követi" filozófiájára építettek. A sok évtizedes adatokból elővették azt, amely legjobban hasonlított egy aktuális időjárási helyzetre, és megnézték, mi következett be annak idején a következő hetekben, hónapokban. Vagy ennél bonyolultabb, statisztikai leképezéseket végeztek, ahol több hasonló esetet vettek, és vizsgálták, mi a legvalószínűbb folytatás.

A lényeg azonban az, hogy nem váltak be igazán ezek az előrejelzések, sőt azt is látták, hogy teljesen más alapszituációt is hasonló folytatás követhet. A kudarc várható volt, hiszen ha a fentiek alapján már beláttuk az időjárás instabil viselkedését, miért is várnánk valami rejtélyes összefüggést a statisztikákból. Az esetek száma is nevetségesen alacsony az időjárás iszonyatos változatosságához képest.

A hosszabb távú előrejelzésre kifejlesztett más, többnyire kísérleti módszerek pedig rendszerint szerény eredményt hoznak, megbízhatóságuk igen alacsony, sokszor még a tendencia jellegű változások prognosztizálására is csak nagyon korlátozottan alkalmasak.

Összegzés

Az időjárás korlátlan előrejelzése - nyugodtan mondhatjuk immár negyven éve - lehetetlen. Nem hiányos információk vagy a nem megfelelő számítógépek miatt állíthatjuk ezt, hanem tudományosan bizonyítható, lezárt kijelentésként.

Persze a számítástechnika javulásával a 10 napos körüli előrejelzések várhatóan sokat javulnak még, növekedhet például a térbeli és időbeli felbontásuk, bár a korlátosság miatt ugyanakkora technikai és módszertani befektetés egyre kisebb javulást hoz. Itt azonban éles határt húz számunkra a természet.