Sesongvarsling: Om modellenes treffsikkerhet
Analyse viser at sesongvarslingsmodellene har lav treffsikkerhet på høsten og våren. På kort sikt er det høy sannsynlighet for en kjølig oktober i Norge.
Det har gått lang tid siden forrige innlegg. I mellomtiden har vi fortsatt med å undersøke sesongvarslingsmodellenes treffsikkerhet på ulike tider av året. Vi er ennå ikke i mål med dette arbeidet, men her kommer en oppdatering (scroll nedover dersom du bare er interessert i varselet for de neste ukene).
- Innlegget ble først publisert på klimavarsling.no. Les mer om forskningsprosjektet Climate Futures i bunnen av artikkelen.
Basert på sesongvarslene som blir produsert i september, har vi sett på treffsikkerheten deres for oktoberværet. Vi stilte følgende spørsmål: Hva er sannsynligheten for at temperaturen i oktober blir blant de høyeste de siste ti årene, og hva er sannsynligheten for måneden blir en av de fem våteste de siste ti årene?
Det er en viktig årsak til at vi fokuserer på den siste tiårsperioden. Vanligvis sammenligner man med en 30 år lang normalperiode. For tiden er normalperioden som brukes av Meteorologisk institutt 1991–2020. Altfor lenge var det 1961–1990. Det er problematisk å sammenligne med en periode som har gått ut på dato. Se for eksempel på gjennomsnittstemperaturen gjennom året i Bergen fra 1961 til 2023:
Man kan se med det blotte øye at den har økt. Det er til og med tydelig at den har økt i perioden etter 1990. Dermed sammenligner man med en periode som var kaldere enn dagens klima. Dette blir enda tydeligere når vi viser en kurve som viser avvik fra 1991–2020-normalen fra og med 1991:
Vi ser at alle årene fra og med 2014 har vært varmere enn denne normalen (med unntak av 2023, som var nøyaktig på normalen). Konsekvensen av å sammenligne med en utdatert normalperiode er at varslene nesten alltid blir at det blir varmere enn «normalt». Ikke fordi det nødvendigvis blir varmt i forhold til dagens klima, men fordi den normalperioden man sammenligner med, var kaldere.
For å illustrere dette kan vi se på varslene for oktober, laget i september. Her er sannsynligheten for at måneden blir varmere enn medianen i normalperioden, ifølge åtte modellsystemer (og flere titalls prognoser fra hver av dem):
Overvekten av gule og røde farger, som indikerer sannsynligheter over 60 %, er åpenbar. Det er kun i den østlige delen av det tropiske Stillehavet at sannsynligheten er under 40 %. Dette skyldes den pågående La Niña-episoden. Problemet er like tydelig dersom vi zoomer inn på Europa:
Men hva med modellenes treffsikkerhet? Vi har gjort en validering (eller evaluering) som vi håper er forståelig.
Dersom du skulle ha gjettet om oktober kom til å bli blant de fem varmeste i løpet av de siste ti årene, ville du antagelig ha gjettet 50 %. Modellene gjetter ikke, men bruker fysiske ligninger til å regne ut en sannsynlig værutvikling. Dette gjøres med mange ulike modellsystemer, og hver modell brukes til å lage flere titalls prognoser. Hvis vi setter sammen alle disse prognosene, kan vi beregne sannsynligheter, rett og slett ved å telle opp andelen av prognoser som er blant de fem varmeste det siste tiåret.
Vi har beregnet denne sannsynligheten for hver tiårsperiode fra og med 1993. Det er så langt tilbake som vi har prognoser med dagens modeller. Dette betyr ikke at modellsystemene stammer fra 1993, men de som har utviklet dem, har laget prognoser bakover i tid, nettopp for å kunne validere dem. Vi har altså gått gjennom disse prognosene og laget et mål på hvor godt de har gjort det.
La oss ta oktober i et gitt år bakover i tid. Dersom oktober ble blant de fem varmeste av de siste ti årene, og sannsynligheten basert på modellene var over 50 % for at dette skulle skje, får de en positiv score. Dersom sannsynligheten var under 50 %, får de negativ score. Og jo høyere sannsynligheten er på riktig side, jo høyere score får de. Samtidig regner vi ut tilsvarende score for en tenkt person som alltid gjetter 50 %. Etter å ha gjort dette for alle tiårsperioder, kan vi avsløre hvor mye høyere eller lavere score modellene har i forhold til ren gjetning.
Under viser vi en figur som illustrerer denne sammenligningen. Her har vi sett både på temperatur til venstre og nedbør til høyre. En verdi på for eksempel 0,2 indikerer at modellen er 20 % mer treffsikker enn en tenkt person som alltid gjetter 50 %.
Vi ser at modellen gjør det ganske bra for temperatur i Atlanteren vest for De britiske øyer og Frankrike, men at treffsikkerheten er dårlig i Norge. Det samme gjelder nedbør: Modellene treffer ikke oftere enn du ville ha gjort dersom du gjettet. Noen steder treffer de sjeldnere (blå farger).
Som en konsekvens av dette ønsker vi ikke å gå ut med varsler på denne tiden av året. Treffsikkerheten er notorisk lav på høsten og våren. Årsaken er sannsynligvis at været er så variabelt på disse tidene av året. Det er med andre ord vanskelig å si noe om en hel måned under ett. Treffsikkerheten er høyere om vinteren, så vi kommer tilbake med sesongvarsler senere på året.
Prognoser med kort tidshorisont
I mellomtiden støtter vi oss på mer oppdaterte prognoser for en kortere tidshorisont. De fleste har sikkert fått med seg at Yr siden sommeren har tilbudt 21-dagersvarsler (se eksempel her for Trondheim). Vi har skrevet om dette tidligere ettersom varslene ble utviklet som en del av forskningssenteret vårt, Climate Futures. Den modellen som ligger bak disse langtidsvarslene, er utviklet av ECMWF, og prognosene har bra treffsikkerhet noen få uker frem i tid, avhengig av værsituasjon. En annen fordel med dem er at de produseres hver dag, slik at man alltid har oppdaterte prognoser.
Bildet under viser beregnet sannsynlighet for at neste uke blir varmere enn medianen de siste 20 årene (altså at den kommer inn blant den varmeste halvparten av oktobermånedene).
Sannsynligheten for dette er tydelig lav i hele landet, og særlig i nord. En annen tolkning av dette er at det er høy sannsynlighet for at det blir kaldere enn medianen. Denne prognosen har holdt seg stabil i flere dager nå, noe som ofte er et tegn på at det går mot en stabil værsituasjon. Også den påfølgende uken har høy sannsynlighet for kjølig vær (klikk på bildet over for å se prognosen, der du kan klikke deg fremover i tid med piltastene).
Nedbøren er også interessant. Kartet under viser sannsynligheten for at det blir våtere enn medianen, der røde farger viser sannsynligheter under 50 % (altså økt sannsynlighet for at det blir tørrere enn medianen), mens blå farger indikerer sannsynlighet på mer enn 50 %.
Det er altså foreløpig en overvekt av sannsynlighet for at det blir relativt tørt på Vestlandet. Det pleier å bety at det kommer færre lavtrykk enn vanlig inn fra vest. Vi kan se på de mest sannsynlige værregimene for å undersøke dette mer.
ECMWF opererer med fire regimer. To av disse er knyttet til værmønsteret som kalles Den nordatlantiske svingning, eller NAO (North Atlantic Oscillation). Hvis denne svingningen er i den positive fasen (NAO+), er det typisk stor lavtrykksaktivitet inn fra vest. Da blir det mildt og vått på Vestlandet. I motsatt fase (NAO–), er det mindre lavtrykksaktivitet og vi får gjerne en tørr og kald værtype. Den iskalde vinteren 2009/10 var en klassisk negativ NAO-vinter.
Figuren under viser de dominerende værregimene for hver av de 100 prognosene. Den grønne fargen indikerer NAO–, og vi ser at mange av prognosene faller innunder dette regimet i neste uke. Sannsynligheten for NAO+ (blå farge) er lav. Det er også relativt høy sannsynlighet for regimet ATR (lilla farge), som står for Atlantic Ridge, en høytrykksrygg ute i Nord-Atlanteren. Dette værmønsteret gir som regel nordavind i Norge, noe som ofte gir en tørr og kald værtype. Det siste av de fire regimene (rød farge) er såkalt Scandinavian Blocking, som innebærer et stabilt høytrykk over Skandinavia. Vi ser at alle prognosene har dette værmønsteret i dag (1. oktober), en dag som er kjennetegnet av nydelig og varmt høstvær i Sør-Norge og mindre bra vær i nord.
Om klimavarslene
Denne teksten er hentet fra nettstedet klimavarsling.no og skrevet av klimaforsker Erik Kolstad.
Varslene utarbeides som en del av Climate Futures, et senter for forskningsdrevet innovasjon (SFI) som er finansiert av Forskningsrådet og mer enn 30 partnere innen forskning, privat og offentlig sektor. Målet er å møte det økende behovet for avanserte, relevante og anvendte vær- og havvarsler.
Merk at varslene er eksperimentelle. Forskerne advarer mot å tillegge varselet vekt i beslutningsprosesser, og de tar ikke ansvar for eventuelle tap som følger av bruk av varselet.