De sneeuw van morgen - Hoe werkt een weermodel ?


Door bertjebertje op 15 februari 2021 · 0

Waar en wanneer gaan ze vallen, die dikke vlokken? Voor velen de grote vraag wanneer ze deze site openen. Maar hoe kom je tot zo’n voorspelling. Hoe zeg je überhaupt iets over het weer van morgen, laat staan het weer van volgende week? In dit artikel wil ik kort ingaan op het modeleren van het weer.

Er zijn vele verschillende weermodellen, maar in essentie werken ze allemaal hetzelfde: Elk weermodel deelt de atmosfeer op in kleinere volumes. Voor elk volume, of grid-cell, nemen we aan dat de atmosfeer hier gelijk is. Figuur 1 laat dit schematisch zien. Overigens hoeven dit niet per se vierkantjes te zijn. Zo heeft het Duitse ICON model bijvoorbeeld een driehoekige structuur, terwijl het MPAS model een zeshoekig grid heeft.

Figuur 1: Schematische weergave van een het grid van een (globaal) weermodel
Figuur 1: Schematische weergave van een het grid van een (globaal) weermodel

Vervolgens kunnen we voor elk van deze volumes of gridcellen een aantal formules oplossen waaraan de atmosfeer volgens de natuurkunde moet voldoen. De zogenaamde ‘governing equations’ zijn een aantal formules die het behoud van impuls, massa en energie beschrijven. Deze vergelijkingen beschrijven de beweging van de lucht over de aarde. Je kan je bijvoorbeeld voorstellen dat alles wat in een zo’n kubusje in figuur 1 op een bepaalde tijd instroomt, gecompenseerd moet worden door wat er aan de andere kanten uitstroomt, of de dichtheid en druk moeten toenemen.

Vooral de vergelijkingen voor het behoud van impuls, de zogenaamde Navier-Stokes vergelijkingen, zijn voor computers (en mensen) heel lastig op te lossen. Daardoor hebben we de krachtigste supercomputers ter wereld nodig om dit soort modellen te draaien. Gelukkig zijn computers de afgelopen decennia veel sneller geworden, iets wat mede heeft bijgedragen aan de verbetering van de weesvoorspelling.

Dit zorgt er ook voor dat we op steeds hogere resoluties kunnen rekenen – in simpele woorden: De aarde opdelen in meer, en kleinere vakjes. Dit heeft vooral een groot voordeel in de bergen. Het is namelijk belangrijk je te beseffen dat hoe hoger de resolutie is, hoe beter je de onderliggende topografie (het terrein) kan afbeelden (zie fig 2). En daardoor kunnen alle interacties van de lucht met deze topografie beter worden gesimuleerd.

Een domein van ca 40 bij 40 km rond om Davos, CH voor toenemende resoluties van 2.2km (L), 1.1km (midden), 250m (R). Onder: De doorsnede langs het oranje vlak. Bron: Bert Kruyt/SLF
Een domein van ca 40 bij 40 km rond om Davos, CH voor toenemende resoluties van 2.2km (L), 1.1km (midden), 250m (R). Onder: De doorsnede langs het oranje vlak. Bron: Bert Kruyt/SLF

En dat zijn er veel. Denk bijvoorbeeld aan de invloed die bergen hebben op de wind, maar ook de afkoeling omdat lucht gedwongen wordt te stijgen. Deze processen hebben een grote invloed op waar de sneeuw valt.

Om het weer voor de hele wereld op een hoge resolutie te berekenen is voor de huidige generatie supercomputers nog een beetje te veel. Bovendien is het ook niet per se nodig om over grote stukken oceaan heel gedetailleerd het weer te berekenen. We kunnen daarom een onderscheid maken tussen globale modellen (GFS, ECMWF, ICON) en regionale modellen (COSMO, ARPEGE, AROME). Globale modellen draaien op een lagere resolutie, waardoor ze snel grotere oppervlaktes kunnen berekenen. Vervolgens word de voorspelling van zo’n globaal model voor een select gebied (bijvoorbeeld Europa) nogmaals op hoge resolutie doorgerekend door een regionaal model. Typische resoluties van een globaal model zijn 13-28 km (ICON-GFS), terwijl regionale modellen op een schaal van 1-7 km opereren.

Praktisch gezien betekent dat, dat als je wil weten of er meer sneeuw in Andermatt of Engelberg valt, GFS misschien niet het beste middel is. Beter kijk je dan naar een hoog-resolutie model zoals COSMO-1 van de Zwitserse weerdienst, of natuurlijk het WePowder model.

Is daarmee dan alles gezegd? Nee nog lang niet. Het bovenstaande beschrijft alleen de dynamica van een model: hoe de atmosfeer beweegt. Vervolgens zijn er vele, vele stapjes waarin de verzadiging van de lucht en de verschillende typen neerslag worden berekend (de zgn microphysics module), een module die de korte- en lange golfstraling berekent, een module die de interactie met het landoppervlak (sneeuw!!) simuleert en nog veel meer. Al deze modules communiceren met elkaar om zo tot een fysisch consistente voorspelling te komen. Zie figuur 3 voor een overzicht van deze fysische processen, en figuur 4 voor een schematische weergave van deze processen in het ICON model. Om al deze stappen te beschrijven heb ik nog vele artikelen nodig, dus dat zal moeten wachten tot een andere keer.

Fysische processen in een weermodel. Bron: Bauer et al 2015
Fysische processen in een weermodel. Bron: Bauer et al 2015

Overzicht van alle fysische modules in het ICON model. Bron: Deutsche Wetterdienst
Overzicht van alle fysische modules in het ICON model. Bron: Deutsche Wetterdienst

Bronnen


Reageer

Je hebt een account nodig om te kunnen reageren in dit topic. Login of registreer.

Upgrade naar wepowder Pro

  • Uitgebreide 14 dagen verwachting
  • Hellingshoek- en expositielagen
  • Inspirerende freeride routes
wepowder Pro