Skip to main content
Login | Suomeksi | På svenska | In English

Lentopaikkaennusteiden verifiointi ja vaikutus ennustustoimintaan

Show full item record

Title: Lentopaikkaennusteiden verifiointi ja vaikutus ennustustoimintaan
Author(s): Kentala, Joni
Contributor: University of Helsinki, Faculty of Science, Department of Physics
Discipline: Meteorology
Language: Finnish
Acceptance year: 2016
Abstract:
Tutkin tässä työssä lentopaikkaennusteiden osuvuutta ja ennustettavuutta vuosien 2010 ja 2014 aikana, käyttäen hyväksi Ilmatieteen laitoksen verifiointimenetelmää. Lentopaikkaennusteilla on tärkeä rooli nykypäivän lentotoiminnassa. Ennusteiden verifioinnilla nähdään millä tasolla ennustettavuus on, ja se on myös hyvä työkalu ennusteiden kehittämisessä. Oma motivaationi tutkielmaan liittyy työhöni lentosäämeteorologina, ja myös omien ennustustaitojeni kehitykseen. Lentopaikkaennusteen kannalta hankalimmat ennustettavat sääsuureet ovat näkyvyys ja pilven korkeus, jotka ovat myös tutkimukseni keskipisteenä. Lentopaikkaennusteella ennustetaan näkyvyyttä, pilviryhmää (sisältää pilven korkeuden ja määrän), tuulta ja vallitsevaa säätä lentokentällä. Tutkimuksessa käytetty verifiointimenetelmä pisteyttää lentopaikkaennusteen sen perusteella, kuinka lähelle se osuu lentokentällä tehtyjä METAR-havaintoja. Verifiointituloksista nähtiin, että vallitsevaa säätä ja tuulioloja osataan ennustaa erinomaisesti jokaisena vuodenaikana. Pilviryhmän ja näkyvyyden osalta havaittiin hyvin samankaltainen vuodenaikaisvaihtelu. Kesäkuukausina kumpikin suure saavuttaa erinomaiset tulokset. Syksyllä kuitenkin verifiointitulokset alkavat laskea, ja talvikuukausina ennustettavuus on heikoimmillaan. Keväällä tulokset alkavat jälleen parantua, vastaten käänteisesti syksyn tilannetta. Samankaltaisesta käytöksestään huolimatta, pilviryhmän tulokset havaittiin hieman näkyvyyden tuloksia heikoimmiksi. Tähän syyksi paljastui näkyvyyden runsaampi määrä erinomaisia tuloksia, ja pilviryhmän runsaampi määrä keskinkertaisia tuloksia. Näkyvyyden ennustettavuus vaikuttaisi olevan suuremman osan ajasta hyvä, mutta karkeita ennustevirheitä tulee hieman enemmän kuin pilviryhmällä. Pilviryhmällä taas ennuste on useammin pitkiä aikoja hieman pielessä. Tutkimuksen perusteella ennustettavuutta voidaan parantaa mm. ennusteessa käytettävien muutosryhmien paremmalla hyödyntämisellä ja paikallisten olojen paremmalla tuntemuksella. Myöskään automaattisten havaintojen virheiden vaikutusta ennusteiden saamiin tuloksiin ei voida jättää huomiotta.


Files in this item

Files Size Format View
gradu_kentala.pdf 2.032Mb PDF

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record