Eos Blogs

Kunnen we dit jaar een strenge winter verwachten?

Elk jaar opnieuw verschijnen er al in oktober sensationele berichten over de ijskoude winter die ons te wachten zou staan. Zijn zulke seizoensvoorspellingen wel betrouwbaar? Weerexpert Samuel Helsen geeft tekst en uitleg.

Om te kunnen begrijpen hoe een seizoensvoorspelling in z’n werk gaat, moeten we eerst begrijpen hoe de weersvoorspelling voor de korte termijn precies tot stand komt en wat de onzekerheden daarin zijn.

Hoe kunnen we het weer voorspellen?

Vandaag de dag maken weerkundigen gebruik van weercomputers. Dit zijn krachtige computermodellen met een grote rekenkracht, die continu ingewikkelde berekeningen uitvoeren om de toestand van het weer in kaart te brengen. In deze modellen zitten allerhande fysische formules (de zogenoemde “differentiaalvergelijkingen”) die het gedrag van het weer beschrijven en waarmee zo’n computermodel gaat doorrekenen. Die formules hebben doorgaans betrekking op de basisprincipes van de fysica en worden vertaald naar parameters gerelateerd aan het weer zoals temperatuur, luchtdruk, windsnelheid en vochtigheid.

Figuur 1: De fysische processen in een weermodel (links) en de supercomputer van het Europees weerinstituut ECMWF (bron: ECMWF).

Wie iets van wiskunde en differentiaalvergelijkingen kent, weet dat zo’n vergelijking alleen op te lossen is op basis van wat we “beginvoorwaarden” noemen,  met name een reeks van initiële parameters die het model nodig heeft om de vergelijkingen te kunnen oplossen in de tijd. Ze vormen een soort van “startpunt” waarop het model kan verder bouwen om een voorspelling te maken voor de toekomst.

Deze set van inputparameters voor een weermodel is in feite niet meer dan de toestand van het weer op een bepaalde plek, op een bepaald tijdstip. Het weermodel moet weten wat de temperatuur is op dat moment, van waaruit de wind waait en hoe snel, of er neerslag valt op die locatie of in de nabijheid, wat de luchtvochtigheid is,… en dat op het startpunt van de voorspelling. Met deze parameters gaat het dan vervolgens verder rekenen om de voorspelling voor de komende dagen te maken. Een eerste belangrijke stap om een voorspelling te maken bestaat er dus in de toestand van de atmosfeer en het weer op een bepaalde plaats goed in kaart te brengen. Daar blijft het niet bij. We moeten ook weten hoe het weer is stroomopwaarts in de richting van waaruit de wind waait. Zo weet het model perfect welk weer eraan zit te komen om op basis daarvan een voorspelling te maken.

De begintoestand

Er bestaan intussen heel wat technieken die ons in staat stellen de toestand van het weer te bepalen. Daarvoor hebben we onder andere weerstations die ons continu data aanleveren over temperaturen, luchtvochtigheid, luchtdruk, windsnelheid en neerslaghoeveelheid, maar ook data die we verkrijgen door weerballons de lucht in te sturen om de toestand van de atmosfeer in te schatten. Daarnaast zijn er nog andere technieken, zoals radarsystemen die de neerslag in kaart kunnen brengen of satellieten die vanuit de ruimte foto’s kunnen maken van de wolken. Al die parameters kunnen in zo’n weermodel gestopt worden als begintoestand en met die data zal het model dan verder rekenen om een voorspelling te maken. De ontwikkeling van al die meettechnieken en de vooruitgang van de computerwetenschap, hebben ervoor gezorgd dat de weersvoorspelling doorheen de jaren sterk is geëvolueerd. Vooral na de jaren 1980 zagen we een sterke verbetering door de komst van meer en meer satellietgegevens. Toch is het weer geen exacte wetenschap en gaan er ook heel wat onzekerheden mee gepaard.

Figuur 2: De betrouwbaarheid van de weersvoorspellingen is al fors toegenomen sinds de jaren ’80. Voor voorspellingen van 3-5 dagen vooruit zitten we aan en betrouwbaarheid van 85-98%. Voor de langere termijnvoorspellingen blijft de betrouwbaarheid lager (bron: Kirtman et al., 2012).

Chaos

Onzekerheid binnen de weersvoorspelling kan verschillende oorzaken hebben. Een eerste bron van onzekerheid zijn de tekortkomingen van het model zelf. Hoewel dit steunt op fysische principes en gevoed wordt door veel data, blijft het slechts een afspiegeling van de realiteit. In een weermodel kunnen zeker niet alle facetten van het weer in detail berekend worden. Bepaalde processen, zoals wolkenvorming, zijn nog niet goed gekend of spelen zich af op een te kleine schaal om dit exact weer te kunnen geven in een model. Doordat er in zo’n geval soms vereenvoudigingen en aannames zitten, bevat de voorspelling dus ook de nodige onzekerheid op dat vlak.

Daarnaast speelt ook het aspect “chaos” een rol. Het weer is een systeem dat zich niet zomaar laat voorspellen, waarbij kleine toevalligheden en verstoringen een groot verschil kunnen betekenen op langere termijn. Het was wiskundige Edward Lorenz die halverwege vorige eeuw tijdens een experiment ontdekte dat een weersvoorspelling op langere termijn zeer gevoelig is aan veranderingen in de begintoestand. En die factor is zeer belangrijk in de weersvoorspelling, weet u nog?

Een klein voorbeeld: stel dat een weermodel twee identieke temperatuurvoorspellingen maakt, met het enige verschil dat in de begintoestand in de eerste berekening de temperatuur tot op drie cijfers na de komma wordt afgerond en in de tweede berekening tot op zes cijfers. De uitkomst van de temperatuurvoorspelling op dag twee zal dan lichtjes verschillen voor deze twee scenario’s door verschillen in afronding. Op dag vier lopen de temperaturen al wat verder uit elkaar en na verloop van tijd, na veertien dagen, zijn beide scenario’s al niet meer met elkaar te vergelijken! Zo kan het in de eerste voorspelling 5°C zijn, terwijl de andere voorspelling al gauw 12°C aangeeft… Zo zou het zelfs kunnen dat twee voorspellingen met hetzelfde model in het ene geval na twee weken een storm berekenen, terwijl de andere berekening net rustig weer met een hogedrukgebied voorspelt… En wat ben je dan met deze voorspellingen… juist, niets!

Juist omdat een weermodel numeriek is, er afrondingsfouten kunnen optreden én omdat we vaak ook de exacte begintoestand van het weer niet altijd juist in kaart kunnen brengen, is zo’n voorspelling extra gevoelig voor kleine fouten in de begintoestand.

Hoe kunnen we de onzekerheid van een weersverwachting in kaart brengen?

Gelukkig zijn er tools ontwikkeld die ons helpen om onzekerheden in kaart te brengen. Door middel van zogenoemde “ensembles” kunnen we de onzekerheden van een voorspelling die veroorzaakt zijn door onzekerheden in de begintoestand simuleren. In zo’n ensemble maakt een weermodel verschillende berekeningen, waarbij de begintoestand steeds lichtjes anders is.

Het model rekent dan telkens met andere inputparameters. Na verloop van tijd zie je de berekeningen sterk uit elkaar lopen: de onzekerheid van de verwachting is dus groot, zeker na tien tot veertien dagen. Hoe ver de modelberekeningen uit elkaar liggen, zegt iets over de betrouwbaarheid van de voorspelling.

Omwille van het “chaoseffect” zal je meestal weinig zinnigs kunnen zeggen over hoe het weer er over tien dagen zal uitzien. Maar als je merkt dat er veel berekeningen in eenzelfde richting evolueren, kan je mogelijk wel spreken over een trend.

Figuur 3: Een voorbeeld van een ensemble van temperatuurvoorspellingen van het Europese weermodel. Dit zijn 51 berekeningen, elk met een andere begintoestand. Wat opvalt is dat de berekeningen op lange termijn sterk divergeren door het chaos-effect. We spreken daarbij over “bifurcatie” (bron: Weerplaza.nl).

Hoe zit het dan met seizoensvoorspellingen?

Als we het weer al niet kunnen voorspellen tot veertien dagen vooruit… Hoe kunnen we dan voorspellingen maken voor het komende seizoen dat nog enkele maanden voor ons ligt?

Het antwoord daarop is simpel: we kunnen een weermodel wel berekeningen laten uitvoeren tot maanden vooruit in de toekomst, maar we weten dat hier weinig zinnigs en concreets zal uitkomen. Begin oktober voorspellen of we een witte kerst krijgen is dus onomgelijk. We kunnen zelfs niet voorspellen of het die dag droog zal blijven en hoe warm of koud het exact zal worden. Daarvoor zal de onzekerheid van de voorspelling te groot zijn.

Wat we echter wél kunnen doen, is kijken of er in al die langetermijnvoorspellingen bepaalde trends te herkennen zijn. Daarvoor moeten we naar het ensemble van de berekeningen kijken. We kunnen de verwachtingen van het weermodel dan ook uitzetten tegen de klimatologische gegevens voor dit seizoen en gaan kijken hoe de berekeningen precies afwijken van de gemiddelde waarden van een “normaal” seizoen. Berekent het model steevast hogere temperaturen dan normaal? Dan kunnen we misschien wel concluderen dat ons een vrij zacht seizoen te wachten staat. Berekent het model een positieve afwijking in luchtdruk? Dan kunnen we misschien wel concluderen dat we vaak hogedrukgebieden mogen verwachten met droog weer. Maar weten we daarmee alles? En kunnen we dan zeggen dat we altijd mooi en droog weer gaan krijgen met hoge temperaturen? Neen, uiteraard niet. We moeten deze voorspellingen met de nodige voorzichtigheid behandelen.

Om zeker te zijn, moeten alle weermodellen in dezelfde richting wijzen. Zo is het goed mogelijk dat het Europese weermodel een zachte en natte winter voorspelt, terwijl het Amerikaanse weermodel net een veel koudere en droge winter voorspelt. Welk model moeten we dan geloven…? Dat weten we niet, dat is in zo’n geval puur giswerk. Als beide modellen eenzelfde trend aangeven dan lijkt de voorspelling al meer aannemelijk. Maar ook dan is omzichtigheid geboden.

In een langetermijnweermodel kijken we doorgaans naar een voorspelling voor een groot gebied (zoals West-Europa) over een lange periode (drie maanden in een geval van een seizoen). Als het model dan hoge temperaturen en een hoge druk berekent, waar moeten we dat dan precies gaan situeren? Komt het hogedrukgebied boven België te liggen of boven Scandinavië?

We kijken in zo’n voorspelling ook naar een gemiddelde toestand van het weer over een langere periode. Betekent een voorspelling met gemiddeld hogere temperaturen dan dat het hele seizoen warmer zal zijn dan normaal? Nee… het weer kan van dag tot dag nog sterk variëren en het is goed mogelijk dat bijvoorbeeld december zeer zacht verloopt, maar dat er in januari toch een koudegolf voorkomt. Als daarna ook februari zeer zacht verloopt zal het gemiddeld gesproken warmer zijn dan normaal, terwijl we in januari toch een koudegolf kregen. Dat geeft dus soms een vertekend beeld.

Conclusie? We kunnen niet voorspellen wat voor weer we gaan krijgen komende winter. We kunnen wel kijken naar de algehele trend. Liggen alle modelvoorspellingen in lijn? Dan kunnen we misschien wel concluderen dat de kans groter is dat de verwachting uitkomt.

Krijgen we nu een strenge winter?

Een exact antwoord op deze vraag kunnen we dus niet bieden. Maar wat zeggen de trends? Het Europese weermodel toont een voorzichtige trend naar een hogere luchtdruk dan normaal in grote delen van West-Europa. Dat betekent dat er een kans bestaat op een dominantie van hogedrukgebieden. De temperaturen zullen daarbij sterk afhankelijk zijn van de ligging van de hogedrukgebieden. Als deze boven centraal- of West-Europa liggen zullen de temperaturen gematigder zijn, komen deze boven Scandinavië te liggen, dan zal het kwik lager liggen. Qua temperatuur lijkt het model meer voor het eerste scenario te kiezen, aangezien een groot deel van Europa volgens de huidige voorspelling te maken krijgt met hogere temperaturen dan normaal. Voor België zijn de voorspellingen eerder neutraal. Op vlak van neerslag is er voor onze regio ook niet meteen een duidelijk signaal te herkennen en zien we meer neutrale omstandigheden. Er is een iets grotere kans op lage tot normale neerslaghoeveelheden.

Figuur 4: Voorspelling van de gemiddelde afwijking in temperaturen boven Europa. Er lijkt een tendens naar hogere temperaturen dan normaal over een groot deel van Europa.

Figuur 5: Voorspelling van de gemiddelde afwijking in luchtdruk boven Europa. Er lijkt een tendens naar licht hogere luchtdruk.

Figuur 6: Voorspelling voor de gemiddelde afwijking in neerslag. De trend lijkt eerder neutraal te zijn over grote delen van Europa, met over Zuid-Europa plekken met meer neerslag dan gemiddeld.

Hoe zit het met La Niña en met de straalstroom?

Bij seizoensvoorspellingen wordt er vaak ook gekeken naar zeewatertemperaturen en connecties tussen het zeewater en de weersystemen. Zo is er ook dit jaar weer een La Niña-event, waarbij er koud zeewater voorkomt langs de westkust van Zuid-Amerika en warm zeewater ten oosten van Australië en Zuidoost-Azië. Deze verschillen in zeewatertemperaturen hebben ook een significante impact op het weerbeeld in deze gebieden rond de evenaar.

Een link tussen La Niña en het weer in onze contreien is niet duidelijk wetenschappelijk aangetoond. Ons weer wordt vooral aangestuurd door weersystemen die op de Atlantische Oceaan of de Noordzee ontstaan en wordt vooral sterk beïnvloed door de ligging van onze straalstroom. De straalstroom wordt op z’n beurt aangedreven door temperatuurcontrasten tussen de poolgebieden en de evenaar en tussen verschillen in luchtsoorten. Winterweer kan in hier vooral ontstaan bij een zwakke straalstroom en een geblokkeerd weerpatroon met een hogedrukgebied boven Scandinavië dat polaire lucht tot bij ons voert. In zo’n geval krijgen we vooral strenge maar droge vrieskou.

Een ander scenario met winterweer kan ontstaan als de straalstroom naar het zuiden duikt en koude lucht ver naar het zuiden kan uitzakken. Als lagedrukgebieden ons dan bereiken kan dat sneeuw opleveren. Anderzijds, indien de straalstroom erg actief is, dan kan dat betekenen dat de grens tussen de polaire (koude) en subtropische (zachte) lucht boven onze contreien ligt en we vaak nat winderig en vrij zacht anti-winterweer krijgen met een continue aanvoer van depressies van over de Atlantische Oceaan. De exacte ligging van de straalstroom, de lage en hogedrukgebieden bepalen dus bij ons voor een heel groot deel ons weer hier in de Lage Landen.

Als we even terug inzoomen op wat er op de Atlantische Oceaan gebeurt, dan zien we op dit moment ook daar hogere temperaturen dan normaal en dat zal (gezien de traagheid waarmee de warmte wordt afgegeven) ook tijdens de komende maanden zo blijven. Dit warmer zeewater kan ervoor zorgen dat, wanneer de wind van over zee zal waaien uit westelijke richtingen, we te maken krijgen met zachtere temperaturen dan normaal, wat in lijn ligt met de temperatuurvoorspelling. Bij onstabiel weer, waarmee we met koude bovenlucht te maken krijgen, kan een warme zee ook zorgen voor een grotere onstabiliteit met fellere buien van over de Noordzee. Dat zou dan vooral effect hebben op de buien in de kustregio’s door een groot contrast tussen koude bovenluchten en het warme zeewater. Benieuwd of we dat ook effectief zullen merken aan het weer komende winter...

Figuur 7: Voorspelling van de zeewatertemperaturen in de winter. Het effect van La Nina is duidelijk aanwezig met koud zeewater ten westen van Zuid-Amerika en warm zeewater ten oosten van Australië en Zuidoost-Azië. Ook het zeewater op de Atlantische Oceaan en de Noordzee zou beduidend warmer zijn, wat een effect kan hebben op de temperaturen in Europa en de intensiteit van buien in onstabiele episodes.