Browsing by discipline "Meteorologia"

The national meteorological service (NMS) is the nation's main, and often only, official establishment that is in charge of the production and obtaining of meteorological observations, products and services. The fundamental mission of NMS is to monitor and research national weather and climate conditions in a global context and fulfill its national and international tasks and standards. These duties are set by the world meteorological organizations (WMO), international agreements, NMS's directives and mandate and by the national legislation. Standards set by WMO are internationally applying and uniform for all members. These standards are drafted according to the weakest member's capacity hence they can be regarded as the international minimum standards for NMS. Tasks for NMS should be set at a national level and preferably reinforced with national legislation. WMO has set the following areas as most relevant for the nation to provide meteorological services to; protection of life and property, safeguarding the environment, contributing to sustainable development, promoting long-term observation and collection of data, promotion of endogenous capacity-building, meeting international commitments and contributing to international cooperation. All production of meteorological products and services needs reliable observations of the current state of the atmosphere. Nationally weather and climate observation infrastructure (surface and upper air observations) is operated and maintained by the NMS. A part of the observations is distributed globally in a WMO operated observation network. The free sharing of data is the core of international cooperation between NMSs, and has proven out to be beneficial for all parties involved and enables global weather and climate service production. At national scale, warning services are considered to be the most important service provided by the NMS. The capabilities of different NMSs differ a lot. Countries with highly developed NMS can provide a broad range tailor made services for an international clientele, whereas developing countries and least developed countries struggle to maintain basic observation infrastructure and face difficulties finding competent staff. Developing countries typically offer the bare minimum of weather and climate services, which usually covers only the most critical warning services and even the production of basic climatological services can be challenging. These NMSs need modernization in their capacity. This thesis aims to provide a general view of the minimum standards set for NMS and function as a help when assessing capacity-building cases. The topic is analyzed using information from previous publications, WMO reports and surveys, NMS published contents and interviews of selected key persons. The scope is limited to the WMO member countries.

Keskileveysasteilla sään päivittäiset vaihtelut ovat pitkälti sidoksissa syklonien liikkeisiin. Siksi on tärkeä selvittää, miten syklonitoiminta mahdollisesti muuttuu kasvihuoneilmiön voimistuessa. Tähänastisessa tutkimuksessa on tarkasteltu sekä olemassa olevia uusanalysoituja säähavaintoaikasarjoja että simuloitu syklonitoiminnan muutoksia ilmastomallien avulla. Uusanalyysien ongelmana on niiden epähomogeenisuus ja lyhyys. Ilmastomallien avulla voidaan sen sijaan luoda pitempiä, tulevaisuuteen ulottuvia aikasarjoja, joissa ilmastopakotteen vaikutus on mahdollista saada selvemmin esiin. Tutkielmassa pyritään selvittämään 30:n vuosina 1993-2009 julkaistun, ilmastomalleihin pohjautuvan tutkimuksen perusteella, millaisia tuloksia syklonitoiminnan muutoksia simuloitaessa on tähän asti saatu. Tulokset ovat osin ristiriitaisia, mikä johtuu eroista mm. mallien ominaisuuksissa, käytetyissä ilmastopakotteissa sekä tavoissa, joilla aikasarjoja on analysoitu. Erityisesti tapa, jolla sykloniklimatologiat on eristetty aikasarjoista, luo eroja tutkimusten välille. Yleisimmät menetelmät ovat kaistanpäästösuodatus (BP-suodatus) ja erilaiset hahmontunnistukseen perustuvat syklonien paikannus- ja jäljitysmenetelmät. Vaikka tutkimuksessa on pääasiassa siirrytty käyttämään paikannus- ja jäljitysmenetelmiä, ongelmana ovat niiden erilaiset toimintatavat, minkä vuoksi niitä on vaikea vertailla keskenään. Menetelmien kirjavuudesta huolimatta joistain syklonitoiminnan kvalitatiivisiin muutoksiin liittyvistä seikoista vallitsee kohtalainen yksimielisyys: keskileveysasteilla syklonien lukumäärä tulee vähenemään, keskimääräinen intensiteetti voimistumaan ja syklonien radat siirtyvät molemmilla pallonpuoliskoilla kohti napaa. Uusanalyysien perusteella saadut tulokset tukevat intensiteetin voimistumista ja ratojen siirrosta mutta eriävät lukumäärän suhteen. On mahdollista, että uusanalyyseissä 1900-luvun loppupuoliskolla havaittu lukumäärän kasvutrendi selittyy tarkentuneilla havaintomenetelmillä tai syklonitoiminnan pitkäaikaisella, luonnollisella vaihtelulla.

Tässä työssä perehdytään Suomessa talvisin suuria lämpötilan ennustevirheitä aiheuttaviin tilanteisiin ja pyritään löytämään yhteyksiä ECMWF:n säämallin mallimuuttujien ja suurten ennustevirheiden välille, jotta ECMWF:n sääennusteita voitaisiin jatkokäsitellä Ilmatieteen laitoksella esimerkiksi koneoppimismenetelmin. Yleisesti ECMWF:n sääennusteet toimivat Suomen alueella hyvin, mutta talvella heikkotuulisissa ja selkeissä pakkastilanteissa ennusteiden laatu heikkenee huomattavasti. Työssä todetaan, että ECMWF:n säämallin kahden metrin lämpötilalaskentaan on tehty rajoituksia, jotka heikentävät säämallin kykyä ennustaa lämpötiloja stabiileissa olosuhteissa. Työssä tehdään data-analyysia käyttäen Ilmatieteen laitokselle tallennettuja vuosien 2013-2017 ECMWF:n sääennustedatasta saatavilla olevia mallimuuttujia. Ennusteita verrataan Suomen alueelta valittuun 90 havaintoaseman joukkoon, jotka on jaoteltu Ilmatieteen laitoksen tilastoiman 30 vuoden keskilämpötilan mukaan kolmeen alueeseen. Aluksi mallimuuttujien ja ennustevirheiden välisiä yhteyksiä eri alueilla tutkitaan lineaaristen korrelaatioiden avulla, jonka jälkeen korrelaatiotuloksia ja empiirisiä havaintoja hyväksikäyttäen valitaan lupaavimmat mallimuuttujat tiheysfunktioanalyysiin. Tiheysfunktioanalyysissa piirretään jakaumia erilaisille ennustevirheille ja pyritään löytämään tilanteita, joissa jollakin alueella tietynlainen ennustevirheen suuruus näyttäisi liittyvän tietynlaisiin ennustettuihin mallimuuttujan arvoihin. Oletuksena on, että yliennustustilanteet erottuisivat tiheysfunktiokuvista parhaiten, sillä suurimmat ja tyypillisimmät lämpötilan ennustevirheet ovat talvisin yliennustevirheitä, jolloin säämallin ennustama lämpötila on lämpimämpi kuin havaittu lämpötila. Tuloksena kuitenkin nähdään, että eroavaisuuksia eri lämpötilavirheiden välillä näkyy paljon odotettua vähemmän ja vain muutamien mallimuuttujien kohdalla hieman selkeämmin. Dataa ja havaintoaineistoa tarkemmin analysoitaessa havaitaan, että yliennustustilanteet tapahtuvat todennäköisemmin juuri kylmässä korkeapainesäässä, jossa taivas on pilvetön ja tuuli heikkoa. Tällöin siis empiirisesti havaittu ilmiö voidaan todeta myös data-analyysin keinoin. Vaikka jonkinlaista parannusta ECMWF:n ennusteeseen voidaan jatkokäsittelyllä tehdä, tulee pidempikantoinen ratkaisu kuitenkin itse säämallin kehityksestä. Jatkotoimenpiteenä voitaisiin suorittaa tarkempaa data-analyysia käyttämällä dataa luokittelevia tekoälyalgoritmeja, sekä suodattaa lämpötilavirheaikasarjaa ilmiökohtaisempaa tutkimusta varten.

Tässä työssä selvitetään lentosääennusteiden käyttöä lennon suunnittelun ja toteutuksen perusteena. Tuodaan esille määräyksiä ja lentosäätietojen käyttöä kaikissa lennon vaiheissa. Perehdytään ennustettujen olosuhteiden ja ennusteiden laadun merkitykseen lentojen toteutuksessa. Selvitetään lentosääennusteisiin liittyviä lentoliikenteen kustannuksia. Työn aineistona käytettiin joulukuu 2006 - heinäkuu 2007 välisenä aikana eri pituisina jaksoina kerättyä 185 liikennelennon lennonsuunnittelumateriaalia ja 126 satunnaisella otoksella otettuja Suomen GAFOR-ennusteita. Liikennelennot toteutettiin Suomen ja Euroopan alueella. Työssä todennettiin METAR–lentopaikkasanoman avulla TAF-lentopaikka-, TREND-laskeutumis-, GAFOR-yleisilmailuennusteita. Yleisestä sääpalvelusta saatua materiaalia käsiteltiin EXCEL –taulukkolaskentaohjelmalla Lentosääennusteita käsiteltiin usean eri käyttäjäryhmän kannalta. Reittilentomittauksilla tutkittiin SIGMET–varoituspalvelun, SWC–merkitsevän sään ja yläilmakehän tuulen sekä lämpötilan ennusteita. TAF–pilvikorkeusennusteiden keskimääräinen hyvyysluku oli lähes sama pilvikorkeudesta riippumatta. Suhteellisen hyvissä olosuhteissa toimivat käyttäjät saivat ennusteista paljon hyötyä. Vaakanäkyvyysennusteiden keskimääräinen hyvyysluku oli suurempi hyvissä kuin huonoissa olosuhteissa. Huonojen olosuhteiden ennusteet olivat lentotoiminnalle enemmän harmillisia kuin hyödyllisiä. Ennustustyö olisi tarvinnut apuvälinettä. Tutkittiin TREND –ennusteiden ominaista osuvuutta. NOSIG –ennuste oli suhteellisen usein julkaistu vaikka sitä seurasi olosuhteen muutos. BECMG-ennuste toteutui pääsääntöisesti ennusteajan alkupuolella. Ajoittaisten olosuhdemuutosten aikana TEMPO-ennusteita julkaistiin hyvin, mutta ennusteen osuvuus vaihteli. Tässä muodossa jaettu ennustetieto ei palvele kovin hyvin päätöstilannetta, jossa on arvioitava polttoaineen riittävyys lennon loppuosalle. GAFOR-pintatuuliennusteet olivat onnistuneita kuten TAF-ennusteissa. Vaakanäkyvyys- ja pilvikorkeusolosuhteissa vertailupisteissä oli 10% havainnoista ennustettua huonompaa olosuhdetta, jos käytettiin vain GAFOR–ennusteen perusosaa lennonsuunnittelussa ja 6% havainnoista, jos käytettiin koko ennustetta. Ilma-aluksen päällikön on valvottava näkölento-olosuhteiden kehitystä lennon aikana ja varmistettava aina näkölento-olosuhteinen lentoreitti laskupaikalle. Lentosääennusteet ovat osa lentotoimintaa mahdollistavaa järjestelmää. Ennusteet hallitsevat vaihtelevasti olosuhteita ja luonnollisesti aiheuttavat ongelmallisia tilanteita. Käyttäjiä sitovat määräykset on luotu, jotta toiminta olisi turvallista. Laadukkaita ennusteita tarvitaan isoilla liikennepaikoilla lentoliikenteen kapasiteetin hallintaan. Pienillä lentopaikoilla laitevarustus ei vielä takaa lentotoimintaa kaikissa olosuhteissa. Näkölentotoimintaa harjoitetaan jatkuvasti sekä hyvissä että kohtalaisen huonoissa olosuhteissa.

Työssä tarkasteltiin ilmakehän yleisen kiertoliikkeen mallin, ECHAM5:n, ja Euroopan keskipitkien sääennusteiden keskuksen uudelleenanalyysijärjestelmän, ERA-40:n, lumen vesiarvon ja lumisten alueiden pinnan albedon mallintamista. Tarkoituksena oli selvittää näiden välisiä eroja sekä sitä, kuinka hyvin ECHAM5 kuvaa nykyilmaston lumioloja. Esimerkinomaisesti tarkasteltiin myös Rossby-keskuksen alueellisen ilmastomallin, RCA3:n, lumen mallintamistapaa. ECHAM5-simulaatioissa käytetty pakote oli havaintojen mukainen meriveden pintalämpötilan ja merijään jakauma. ECHAM5:n ja ERA-40:n aineistoja vertailtiin jaksolla 1986-1990 Pohjois-Euraasian alueella. ERA-40:n lumen vesiarvoja verrattiin lisäksi INTAS-SCCONE-hankkeen havaintoaineistoon. Saatujen tulosten mukaan ECHAM5:n lumen vesiarvo oli monilla alueilla ERA-40:n lumen vesiarvoa pienempi. Suurimmillaan erot olivat vesiarvon maksimialueilla Euraasian keskiosissa. ECHAM5:ssä myös eri vuosien välinen vaihtelu oli pienempää kuin ERA-40:ssä. Varsinkin tarkastelujakson viimeisinä vuosina, 1989 ja 1990, lumen vesiarvo sai Pohjois-Euroopan alueella ERA-40:n mukaan hyvin matalia arvoja, jotka selittyvät NAO-indeksin korkeilla arvoilla. NAO-ilmiön voimakkuus 1980-luvun lopulla ei kuitenkaan erotu ECHAM5:n lumen vesiarvossa. ERA-40:n lumianalyysissä on mukana lumensyvyyshavaintoja, mikä on suurin tuloksiin eroa aiheuttava tekijä. Lienee myös mahdollista, että ECHAM5-simulaatioissa käytetty pakote ei ole riittävän voimakas tuottamaan kaikilta osin realistista lumen vesiarvon jakaumaa. ERA-40:n ja INTAS-SCCONE-aineiston välillä ei ollut kovin suuria eroja. Lumisten alueiden pinnan albedon osana käytetty lumialbedo on ERA-40:ssä ennustettava muuttuja, ECHAM5:ssä se parametrisoidaan. Saatujen tulosten mukaan pinnan albedon arvot ovat ECHAM5:ssä laajalti suurempia kuin ERA-40:ssä. Erot aiheutuvat albedojen erilaisesta laskentatavasta sekä mallien erilaisista kasvillisuusjakaumista. ECHAM5 aliarvioi kasvillisuuden albedoa pienentävän vaikutuksen varsinkin pohjoisen havumetsävyöhykkeen alueella. ERA-40:n pinnan albedo lieneekin realistisempi kuin ECHAM5:n.

Tässä työssä tutkittiin matalapainekehitykseen vaikuttavia eri tekijöitä korkeustendenssien avulla. Korkeustendenssi eli geopotentiaalikorkeuden aikaderivaatta on suure, jonka arvo kertoo miten painepinnan korkeus muuttumassa. Tavoitteena oli selvittää, millaisia ovat eri pakotteiden aiheuttamien korkeustendenssien keskimääräiset pystyjakaumat keskileveysasteiden matalapaineiden keskustassa ja miten jakaumat eroavat voimistuvien ja heikkenevien syklonien välillä. Lisäksi pakotteiden tuottamia korkeustendenssejä tutkittiin laajemmin yksittäisen matalapaineen yhteydessä. Korkeustendenssien laskentaan käytettiin Zwack-Okossi-tendenssiyhtälöä, joka ottaa huomioon kaikki korkeustendensseihin vaikuttavat tekijät. Yhtälön sisältämät pystyliikkeet laskettiin yleisen omegayhtälön avulla. Korkeustendenssikenttä jaettiin eri pakotteiden aiheuttamiksi, jotka olivat pyörteisyyden advektio, lämpötilan advektio, kitka, diabaattinen lämmitys ja ageostrofinen pyörteisyystendenssi. Pyörteisyyden advektio jaettiin vielä divergentin ja ei-divergentin tuulen aiheuttamiin osuuksiin. Tutkimuksessa käytettiin OpenIFS-mallidataa pohjoisen pallonpuoliskon keski- ja korkeilta leveysasteilta talvikauden ajalta. Tältä ajalta otokseen poimittiin kaikki mallin simuloimat matalapaineet. Ne jaettiin pintapaineen tendenssin perusteella voimistuviin ja heikkeneviin tapauksiin, käyttäen raja-arvona näille ± 6 hPa/12h. Suurimman kontribuution syveneviin pintamataliin tuotti diabaattinen lämmitys. Pääosin vesihöyryn tiivistymisestä johtuva lämmitys tuotti negatiivisen korkeustendenssin 90 %:ssa voimistuvista matalapaineista. Lämpötilan advektio oli myös tehokas matalapaineita syventävä pakote. Voimistuvissa sykloneissa sen kontribuutio oli pakotteista toiseksi suurin, kun taas heikkenevissä matalapaineissa sen vaikutus oli lähes olematon. Pyörteisyyden advektion tuottama korkeustendenssi oli voimistuvien pintamatalien keskustassa keskimäärin melko lähellä nollaa. Tämä johtui siitä, että divergentin ja ei-divergentin tuulen aiheuttamat korkeustendenssit kumosivat toinen toisensa vaikutusta. Divergentti osuus osoittautui pintamatalia heikentäväksi mekanismiksi, kun taas divergenssitön osuus syvensi niitä. Kitkan vaikutus odotetusti vaimensi matalapaineita. Ageostrofinen pyörteisyystendenssi puolestaan voimisti syveneviä ja heikensi täyttyviä sykloneita. Aikaisempiin tutkimuksiin verrattuna tässä työssä uutta oli se, että pystytuuli jaettiin osatekijöihinsä omegayhtälön avulla. Näin ollen se ei esiintynyt laskelmissa omana pakotteenaan. Lisäksi tässä tutkimuksessa tutkittiin matalapainekehitykseen vaikuttavia tekijöitä aiempaa täydellisemmin ja systemaattisemmin.

Meteorologin rooli ja sään ennustaminen ovat tekniikan ja numeeristen säämallien kehittymisen takia muuttuneet ajan kuluessa. Sään ennustaminen on aina vain enemmän tekniikan ja meteorologin yhteistyötä. Jatkuvasti paranevat numeeriset säämallit ovat tulevaisuudessa meteorologin tärkein työkalu, mutta meteorologin intuitiota, kokemusta, tietoja ja taitoja ei koneella voida korvata. Hyvä meteorologi tunnistaa tilanteet milloin ja miten lisäarvoa pystyy tuottamaan. Meteorologia tarvitaan tulevaisuudessa, jos hän pystyy tuomaan lisäarvoa numeerisiin ennusteisiin. Tämän tutkimuksen tavoitteena on selvittää tuottaako meteorologi sääennustetta laadittaessa ennusteelle merkittävää ja oleellista lisäarvoa, ja onko lisäarvon tuotto riippuvainen säätyypeistä ja vuodenajoista. Tutkimusosassa käytetään Ilmatieteen laitoksen verifiointi- ja luotausaineistoa. Käytössä ovat vuorokauden ylimmät ja alimmat lämpötilahavainnot vuosilta 2010-2013 Jokioisista ja Sodankylästä. Lisäarvoa tutkitaan vertaamalla havaintoja sekä meteorologin ennusteeseen ja HIRLAM:in ja ECMWF:n malliennusteisiin. Tutkimuksessa selviää, että meteorologi tuo Ilmatieteen laitoksella vuosina 2010-2013 merkittävästi lisäarvoa numeerisiin ensimmäisen vuorokauden lämpötilaennusteisiin. Meteorologin osuvuus on 5,9 % numeerisia säämalleja parempi. Lisäarvon tuottoon vaikuttaa vuodenaika, ennustettava muuttuja, sijainti sekä säätyyppi. Tutkimuksessa selviää, että vuodenajalla on enemmän merkitystä meteorologin tuomaan lisäarvoon kuin säätyypillä. Meteorologin lisäarvo on sitä suurempi, mitä enemmän säämallilla on vaikeuksia. Säämalleille vaikeita tilanteita ovat esimerkiksi talven minimilämpötilojen ennustaminen inversiotilanteissa. Eniten lisäarvoa syntyy säämallista riippuen keväällä tai kesällä. Eri virtaussuunnilla lisäarvon tuotto on helpointa kaakkoisvirtauksen vallitessa. Vähäisintä se on virtauksen käydessä koillisesta. Ilmanpaineen suhteen tarkasteltuna lisäarvon tuotto pienenee, kun ilmanpaine pienenee.

Matalapainemyrskyt muodostavat Suomessa suurimman yksittäisen uhan sähkönjakeluverkon vakaudelle. Vuosina 2005-2015 kolmannes kaikista sähkönjakelun keskeytyksistä aiheutui matalapainemyrskyjen voimakkaista tuulista. Sääsuureiden yhdistäminen yhteiskunnallisesti vaikuttaviin suureisiin, kuten sähkövikoihin on ollut eri maiden ilmatieteen laitoksien tutkimuskohteena nouseva suuntaus kautta Euroopan. Tässä tutkielmassa luokitellaan matalapaineiden aiheuttamat myrskyt saapumissuunnan mukaan ja tutkitaan niiden vaikutuksia sähköverkkoihin. Matalapainemyrskyjen luokitteleminen Suomessa on verrattain uusi aihe. Myrskyt luokitellaan tässä työssä kaksivaiheisella menetelmällä saapumissuunnan ja pintamatalan rantautumisen mukaan, sekä selvitetään ominaisuuksia, jotka tekevät niistä tuhoisia sähköverkoille. Myrskyt luokiteltiin kuuteen luokkaan tarkastelemalla menneiden myrskyjen myrskyratoja vuosilta 2005-2015. Aineistoon valikoitui yhteensä 51 myrskyä, joita tutkittiin käyttämällä Ilmatieteen laitoksen tietokannan havaintoja, ERA-Interim uusanalyysejä sekä sähköyhtiöiden sähkövika-aineistoa. Myrskyluokat saivat nimekseen A-SW (maan eteläosaan lounaasta saapuvat), A-SE (maan eteläosaan kaakosta saapuvat), A-NW (maan eteläosaan luoteesta saapuvat), B-SW (maan pohjoisosaan lounaasta saapuvat), B-NW (maan pohjoisosaan luoteesta saapuvat) ja B-NE (maan pohjoisosaan koillisesta saapuvat). Aineiston myrskytapausten perusteella havaittiin, että suurin osa eli noin 60 prosenttia tarkastelujakson myrskyistä saapuu Suomeen lounaasta, mikä tukee hyvin aiempia tutkimustuloksia. Tutkielmassa on pyritty myös löytämään yhteys myrskyjen ja sähkövikatilanteiden välille yhdistämällä meteorologista dataa sähköverkkoyhtiöiltä (Loiste Sähköverkko Oy ja ENEASE Oy) saatuihin vikatietoihin. Myrskyluokille tyypilliset puuskatuulijakaumat on yhdistetty alueellisiin sähköttömien talouksien lukumääriin eli käyttöpaikkojen lukumääriin (kpk). Työssä tutkittiin eri myrskyluokkien ominaispiirteiden vaikutuksia sähköverkkoihin ja määritettiin maantieteellisten alueiden mukaan jakautuvat viat kussakin luokassa. Myrskyluokista tuhoisimpina esille nousivat luokat B-NW-, sekä A-SE-myrskyt. Nämä myrskyluokat ovat eri syistä tuhoisat. B-NW- myrskyistä tuhoisan tekee todennäköisesti niiden nopea kehityskaari, sekä voimakkaan matalapaineen keskuksen aiheuttamat ärhäkät puuskat. A-SE-myrskyt puolestaan ovat hidasliikkeisiä, jolloin puuskien vaikutukset tietyllä alueella kumuloituvat. Kaakosta saapuvia (A-SE) myrskyjä voisi kutsua myös kesämyrskyiksi niiden tyypillisen esiintymisajankohdan mukaan. Tutkielman lopputuloksena saatiin määritettyä yksinkertainen kaava, joka sai nimekseen yhteisvaikutusindeksi. Yhteisvaikutusindeksin avulla pystytään ennen kaikkea havainnollistamaan niin eri voimakkuuksisten puuskatuulien, kuin muidenkin tuhoihin vaikuttavien tekijöiden yhteisvaikutusta. Lopuksi esimerkkitapauksena käsitellään sähköyhtiöiden kannalta merkittävää Valio-myrskyä (2015), joka oli tyypiltään B-NW. Aikaisempiin tutkimuksiin verrattuna tässä työssä uutta oli myrskyjen luokittelu, sekä meteorologisten ja ei-meteorologisten tekijöiden yhdistäminen yhteisvaikutusindeksin laskukaavaksi. Yhteisvaikutusindeksiä voidaan tulevaisuudessa käyttää joko tukena operatiivisten sääennusteiden laadinnassa myrskyjen vaikuttavuutta arvioitaessa tai pohjana algoritmille. Työ sai alkunsa Ilmatieteen laitoksen ELASTINEN- tutkimushankkeesta, jossa selvitettiin sää- ja ilmastoriskien hallintaa ja otettiin ensiaskelia kohti vaikutusvaroittamista Suomessa. Tutkielma liittyy myös Tekes/SASSE- ja H2020/ANYWHERE- hankkeisiin, joissa pyritään selvittämään sääilmiöiden yhteiskunnallista vaikuttavuutta. Tutkielman tuloksia voidaan hyödyntää jatkossa muissakin hankkeissa, joissa selvitetään sähkönjakelun kannalta merkittäviä sääilmiöitä. Aiheen tutkimisesta on apua myös operatiivisessa sääennusteen laatimisessa ja arvioitaessa lähestyvän myrskyn vaikutuksia.

Lentosääennusteiden laatiminen on yksi tärkeimmistä lennon sujuvuuteen vaikuttavista tekijöistä. Lentosääennusteita laaditaan kolmen tunnin välein lentokentille kuvaamaan merkittävän sään vaihteluita. Suurimmille kentille ennusteita lasketaan aina 24 tunnin päähän, kun taas pienemmille niitä tuotetaan 2-9h päähän tarpeiden mukaan. TAF:eissa yhtenä tärkeimmistä suureista ennustetaan näkyvyyttä, joka vaikuttaa suoraan mm. lentoturvallisuuteen. Tässä työssä tutkittiin eri tavalla tuotettujen näkyvyysennusteiden laatua vuodelta 2017. Numeerisista ennustemalleista käytössä oli Harmonien tuottama näkyvyys sekä Ilmatieteen laitoksella siitä fysikaalisesti postprosessoitu tuote. Työtä varten vertailuun tuotettiin myös tilastomenetelmin kehitettyjä analogiaennusteita syys-joulukuulta. Eri tavoin tuotettuja näkyvyysennusteita verrattiin havaintoihin ja suoritettiin koko asemajoukolle meteorologista laadunarviointia eli verifiointia. Verifioinnissa oli mukana yhteensä 13 lentoasemaa eri puolelta Pohjois-Eurooppaa: Suomesta, Ruotsista, Norjasta, Tanskasta, Virosta, Latviasta ja Liettuasta. Näkyvyyseennusteille on olemassa Kansainvälisen siviili-ilmailujärjestön (ICAOn) määrittelemät raja-arvot, jonka mukaan verifiointia suoritettiin. Tavoitteena oli tutkia kuinka hyvin eri tavoin tuotetut ennusteet pärjäävät havaintoihin ja toisiinsa verrattuna. Vertailussa tehtiin osuvuuksien tarkastelua kaikilla ennustepituuksilla, analysoitiin ennusteiden verifiointipisteytyksiä binääriennusteiden kautta sekä tutkittiin mallien keskihajontaa ja keskivirhettä ennustepituuksittain. Ennustepituudet muodostuivat 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21 ja 24 tunnin mittaisista jaksoista. Havaittiin, että Harmonie-mallin ja siitä fysikaalisesti postprosessoidun tuotteen välillä erot korostuivat etenkin huonojen näkyvyyksien tapauksissa. Alle 150m näkyvyyksillä Harmonie sekä fysikaalisesti postprposessoitu tuote toimivat heikosti. ICAOn näkyvyysluokkien [150, 1500m)-välillä fysikaalisesti postprosessoitu tuote osoittautui Harmonieta hieman paremmaksi. Yli 3000 metrin näkyvyysluokilla mittavia eroja mallien välillä ei ollut. Tilastomenetelmin tuotetut analogiaennusteet pärjäsivät vertailussa suhteellisen hyvin. Verifiointituloksista havaittiin myös, että ennustepituuden kasvattamisella 3:sta 24:n tuntiin ei ollut keskimäärin merkittävää vaikutusta Harmonien- tai fysikaalisesti postprosessoidun tuotteen toimintaan. Analogiaennusteilla yllättäen ennustepituuden vaikutus ei ollut juurikaan nähtävissä. Tulokset kuitenkin osoittavat, että näkyvyysennusteiden saralla kehittämistä vielä riittää sekä mallien että postprosessoitujen menetelmien osalta.

Numeriska väderprognosmodeller (NWP, numerical weather prediction) innehåller variabler, såsom vindvektorer, temperatur och tryck, samt modellparametrar. Modellparametrar är en oundviklig del av en NWP då de behövs i parametriseringsscheman av småskaliga fysikaliska processer. Modellparametrarna har betydelse för modellens förmåga att prognostisera vädret och det är därav av stor vikt att parametrarna har optimala värden. Värdet på parametrarna bestäms manuellt med hjälp av observationer och expertkunskap, vilket är en arbetsdryg process. För att minska på arbetsbördan och frigöra resurser för annat är det möjligt att använda sig av algoritmer för att bestämma de optimala värdena på modellparametrarna. I den här studien undersöker vi en statistisk algoritm som används i ett ensembleprognossystem. Algoritmen grundar sig på att uppdatera och förbättra parametervärdena baserat på observationer och en kostnadsfunktion. Tidigare resultat har visat att algoritmen ger goda resultat med en ensemble på 50 medlemmar. I den här studien undersöks huruvida det är möjligt att minska ensemblestorleken vid optimering av två parametrar och samtidigt uppnå goda resultat. I experimenten används Lorenz96-modellen för att emulera NWP och ensemblestorleken varieras mellan två och 50. Resultaten tyder på att en ensemblestorlek på fyra ger goda resultat då utgångsläget är optimalt och vid mindre optimala förhållanden krävs flera ensemblemedlemmar; i det här fallet tio. Baserat på de här experimenten kan vi dra slutsatsen att algoritmen inte begränsas av ensemblestorleken utan snarare av modellen och utgångsläget vid parameteroptimering. Ju bättre utgångsläget är, desto mindre ensemble är möjlig att använda. Experimenten indikerar på att motsvarande resultat är att vänta för NWP.