Kuidas puhub ilma arvutab — metoodika
puhub.ee näitab Eesti ilma reaalajas, ühendades ametlikud vaatlusandmed numbrilise ilmaennustusmudeli taustavälja ja omaenda 1 km analüüsiga.
Vaatlused ja kvaliteedikontroll
Sisendiks on Keskkonnaagentuuri, Soome (FMI) ja Rootsi (SMHI) ilmateenistuste ilmajaamad ning Eesti teeilmajaamad. Sademeväli tuleb Keskkonnaagentuuri Harku ja Sürgavere radari komposiidilt, varuallikaks Euroopa radarivõrk OPERA.
Iga vaatlus läbib enne analüüsi ruumilise kvaliteedikontrolli: väärtust võrreldakse füüsikaliste piiridega, naaberjaamadega (buddy check) ja ruumilise kooskõla testiga. Skeem järgib TITAN-i lähenemist [1], mida kasutatakse Põhjamaade operatiivteenustes.
Analüüs: optimaalne interpolatsioon
Taustaväli on Põhjamaade konvektsiooni lubav mudel MEPS 2,5 km võrgul [2]; selle puudumisel Saksa ilmateenistuse ICON-EU.
Vaatlused ühendatakse taustaväljaga optimaalse interpolatsiooniga (OI) — statistilise interpolatsiooni meetodiga, mis kaalub vaatluse ja tausta veadispersioone ning horisontaalset ja vertikaalset korrelatsiooniskaalat [3]. Jaamadest kaugel säilib mudeli struktuur, jaama läheduses domineerib mõõdetud väärtus. Sama meetodit kasutab Norra ilmateenistus.
Sademed: radaripõhine nowcast
Sademeid ei interpoleerita jaamade vahelt. Lähitundide prognoos saadakse radarikaja poollagrange'i advektsiooniga tuvastatud liikumisväljas — Lagrange'i püsivuse eeldus, mille ennustatavuse skaalasõltuvus on kvantifitseeritud [4]: suured struktuurid on ennustatavad tunde, konvektiivsed rakud minuteid.
Kaugemad tunnid tulevad MEPS-ist, mis skaleeritakse statistiliselt 2,5 km võrgult 1 km analüüsivõrgule; seos on kalibreeritud radarivaatluste järgi.
Aluspinna mõju tuulele
Tuulevälja korrigeeritakse 100 m sammul. Metsa kõrgusest ja katvusest arvutatakse aerodünaamiline kareduspikkus z₀ ning sellest logaritmilise tuuleprofiili järgi kiiruse vähenemine — tihedas kõrges metsas kuni ligikaudu 40%. Reljeefi mõju eraldi ei modelleerita.
Kliimanormaalid ja määramatus
Kliimanormaalid arvutatakse ERA5 reanalüüsist perioodil 1994–2023 [5].
Seitsme päeva prognoosi määramatus tuleb ECMWF-i 51 paralleelsest mudelikäigust, mis lähtuvad veidi erinevatest algtingimustest. Kuvatav p10–p90 vahemik on nende lahknevus: kitsas vahemik tähendab mudelite kokkulangevust, lai vahemik erimeelsust. Prognoosikandidaate hinnatakse pidevalt eraldi ajavahemike kaupa 24 ilmajaama mõõtmiste vastu.
Viited
- Båserud, L., Lussana, C., Nipen, T. N., Seierstad, I. A., Oram, L., Aspelien, T. (2020). TITAN automatic spatial quality control of meteorological in-situ observations. Advances in Science and Research 17, 153–163. doi:10.5194/asr-17-153-2020
- Müller, M., Homleid, M., Ivarsson, K.-I., et al. (2017). AROME-MetCoOp: A Nordic Convective-Scale Operational Weather Prediction Model. Weather and Forecasting 32(2), 609–627. doi:10.1175/WAF-D-16-0099.1
- Nipen, T. N., Seierstad, I. A., Lussana, C., Kristiansen, J., Hov, Ø. (2020). Adopting Citizen Observations in Operational Weather Prediction. Bulletin of the American Meteorological Society 101(1). doi:10.1175/BAMS-D-18-0237.1
- Germann, U., Zawadzki, I. (2002). Scale-Dependence of the Predictability of Precipitation from Continental Radar Images. Part I: Description of the Methodology. Monthly Weather Review 130(12), 2859–2873.
- Hersbach, H., Bell, B., Berrisford, P., et al. (2020). The ERA5 global reanalysis. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 146(730), 1999–2049. doi:10.1002/qj.3803