Værvarsling

Værvarslingens historie

Mennesker har alltid vært svært avhengige av været, særlig i eldre tider da mennesker begynte å bli avhengige av landbruk og fiske for å kunne overleve. Derfor har man i årtusener prøvd å forutsi været. Den første kjente beskrivelsen av en værvarslingsmetode er funnet i Kina 3000 f.Kr. Forfatteren het Nei Tsing Sou Wen. Metodene ble videreført i India 400 f.Kr. og i Babylonia. Aristoteles skrev i 340 f.Kr. om vær og vannets kretsløp i verket Meteorologica. De mest vellykkede metodene var basert på gjenkjennelse av visse værfenomener, skyer og lignende, og ut i fra tidligere erfaringer visste man hvordan været sannsynligvis kom til å bli påfølgende dag eller i kort tid fremover. Koblingen til astrologi var mindre vellykket. Erfaringene har opp gjennom generasjonene blitt overlevert som værtegn. Mange tradisjonelle værtegn kan fortsatt fungere som gode varslingsindikatorer, mens andre er påviselig statistisk uholdbare. 
Etter at telegrafen var oppfunnet i 1837, ble det mulig å samle samtidig informasjon om værsituasjonen over et stort område i løpet av kort tid. Dermed kunne man lage de første værvarslene basert på hvordan været var i nærliggende områder. Francis Beaufort og Robert FitzRoy organiserte det første vellykkede bakkeobservasjonsnettet på midten av 1800-tallet, men det var først da nordmannen Vilhelm Bjerknes kom frem til sin syklonmodell tidlig på 1900-tallet at man virkelig begynte å få kunnskap om prosessene som ligger bak. Bjerknes ledet en gruppe meteorologer, som ble kjent som Bergensskolen ved det som senere ble Universitetet i Bergen. De oppdaget fysikken bak polarfronten, og innførte begrepene varmfront og kaldfront. Selv om disse teoriene møtte en del motstand da de først ble fremsatt, er de idag fullt akseptert og i daglig bruk av alle varslingsmeteorologer over hele verden. På grunn av dette blir Vilhelm Bjerknes regnet for å være personen som startet moderne værvarsling. 
Lewis Fry Richardson satte på 1920-tallet frem ideen om numerisk værvarsling, som kort sagt dreier seg om hvordan man kan regne ut atmosfærens tilstand i fremtiden ved hjelp av meteorologiske formler. Dette krever svært stor regnekapasitet og de første datamaskinene i verden ble laget nettopp for dette formålet. De norske meteorologene Ragnar Fjørtoft og Arnt Eliassen deltok i pionergruppen for elektronisk anvendelse av det matematiske formelverket, slik at reell varsling ble praktisk mulig. Den første 24-timers prognosen ble laget i 1947. Beregningen tok i seg selv 24 timer, og var dermed ikke praktisk anvendelig. De første anvendelige prognosene ble laget i 1950.
Selv i dag er de kraftigste datamaskinene i verden (såkalte superdatamaskiner) i bruk for å varsle været.

Innsamling av værdata

Værdata blir rutinemessig samlet inn flere ganger i døgnet av opplærte observatører, automatiske værstasjoner eller bøyer. Man observerer atmosfærisk lufttrykk, temperatur, vindstyrke, vindretning, fukt og nedbørmengder i tillegg til andre parametre avhengig av om det er en automatstasjon eller ikke (en automatstasjon kan f.eks. ikke observere skytyper). 
World Meteorological Organization (WMO) har ansvar for å standardisere instrumentene som blir brukt og hvordan værdata blir innhentet. Det er f.eks. viktig at alla data blir samlet inn på samme tidspunkt rundt om i hele verden. De innsamlede værdataene blir så sendt ut i form av kodede meldinger som f.eks. METAR-kode eller SYNOP-kode.
Man sender også radiosonder (værballonger) opp i atmosfæren for å måle temperatur, fukt og vind i nivåene opp til tropopausen, som så blir sendt ned igjen til overflaten. 
I tillegg har man i økende grad begynt å bruke data fra værsatellitter, fordi de dekker nesten hele jordoverflaten. Selv om satellittbilder som viser synlig lys er nyttige for meteorologer for å se skysystemer, kan ikke disse brukes av numeriske varslingsmodeller. Infrarøde (IR) data kan derimot gi informasjon om temperaturen på overflaten og toppen av et skydekke. Individuelle skyer kan også spores fra et tidspunkt til det neste for å få informasjon om vindstyrke og retning i skynivået. I tillegg kan man ved hjelp av krusninger på havoverflaten vite vindstyrke og retning ved havnivå.
Værradarer kan brukes for å få informasjon om hvor nedbøren befinner seg og nedbørsintensiteten. I tillegg kan Dopplerradarer brukes til å avgjøre vindstyrke og vindretning.

Assimilering av data

Under assimilasjonsprosessen blir innsamlede værobservasjoner brukt sammen med den numeriske modellens siste varsel for tidspunktet da innsamlingen fant sted for å lage en meteorologisk analyse. Dette blir det beste estimatet på atmosfærens nåværende tilstand, og er en tredimensjonal representasjon av fordelingen av temperatur, fuktighet og vind.

Numerisk prognose (modellresultater)

Numeriske værvarslingsmodeller er datasimuleringer av atmosfæren. De bruker analysen som utgangspunkt og regner ut atmosfærens tilstand fremover i tid ved å bruke meteorologiske ligningssett. De kompliserte ligningene krever superdatamaskiner for å løses raskt nok til at de kan brukes i et værvarsel for de kommende dagene. Modellresultatet utgjør så grunnlaget for værvarselet.

Tolkning av prognosen (korrigering av modellresultat)

Modellrådata blir ofte automatisk korrigert før de blir presentert for varslingsmeteorologen. Dette kan f.eks. være statistiske teknikker for å fjerne kjente systematiske feil i modellen, eller for å gjøre justeringer basert på andre numeriske værvarsel.
Før Bergensskolens prinsipper ble realisert måtte varslingsmeteorologen produsere hele værvarselet bare ut i fra observasjonene. Idag, derimot, bruker meteorologene i stor grad data fra modellene for varsel som gjelder mer enn ett døgn etter observasjonstidspunktet. Meteorologene må tolke modellresultatene slik at de blir forståelige for sluttbrukeren. Meteorologene følger ikke nødvendigvis modellresultatene til punkt og prikke. Ofte har meteorologen tilgang til flere modellresultater, og dersom disse viser forskjellig resultat, må man ofte ta hensyn til dette. I tillegg spiller meteorologenes erfaring fremdeles en viktig rolle, spesielt med tanke på lokale effekter som modellene kanskje ikke er i stand til å fange opp. 
Norge er et relativt vanskelig område å bedrive værvarsling, fordi modellene som regel har for dårlig oppløsning til å fange opp alle fjorder og fjell. For store flate områder er modellene etterhvert blitt så gode at varslingsmeteorologene ikke trenger å gjøre stort med modellresultatene.

Presentasjon av værvarsel

Den siste delen av værvarslingsprosessen er kanskje den viktigste. Man må ha kjennskap til hva sluttbrukeren trenger i et værvarsel for at informasjonen skal være nyttig og forståelig.

Offentlig informasjon

En av de viktigste sluttbrukerne er den vanlige mannen i gata. Folk flest er mer eller mindre opptatt av hvordan været blir. Blir det sol, opphold, regn, snø eller kanskje tordenvær? Blir det varmt eller kaldt? Lite eller mye vind? Dette er faktorer som virker inn på svært mange områder. Tordenvær kan ødelegge elektriske apparater i hjemmet eller slå ut transformatorer. Mye snø eller regn kan skape store problemer for trafikkforholdene, og i tillegg føre til flom. Kraftig vind kan gjøre skade på både bygninger og personer. Fjernsyn, radio, aviser og Internett blir brukt til å bringe denne informasjonen ut til folket.

Flytrafikk

Luftfarten er svært avhengig av værforholdene. Tåke eller lavt skydekke kan hindre mange fly i å lande eller ta av. Turbulens og ising kan føre til farlige situasjoner i luften. Tordenvær kan føre til svært kraftig turbulens, ising, hagl, kraftig vind og lyn. Flymannskapet blir alltid opplyst om værforholdene på ruten de skal fly før de tar av.

Offshore

Både kommersielle selskaper og privatpersoner har stor nytte av værvarsel til sjøs, og her er det i stor grad faktorer som vindstyrke og retning, bølgehøyde, bølgeperiode og tidevann som er det viktigste. Oljeindustrien i havområdene utenfor norskekysten er f.eks. svært avhengige av været både med tanke på å holde produksjonen i gang, og med tanke på logistikk. Det blir fort dyrt når en oljeplattform må stanse produksjonen på grunn av uvær.

Energibransjen

Strøm- og gassleverandører og energimarkedet (som kjøper og selger strøm) er avhengige av været for å forutse forbruk og produksjon av energi. Generelt er temperaturen det viktigste med tanke på forbruk, mens nedbør og vind er det viktigste for produksjon (særlig nedbør i Skandinavia). Om vinteren kan kaldt vær føre til at folk bruker mer energi på oppvarming, mens varme perioder om sommeren kan føre til at folk bruker mer strøm på luftavkjøling. 
Nedbør virker inn på strømprisene ved at lite nedbør fører til mindre produksjon og dermed blir strømmen dyrere. For forbrukeren er derfor det verste scenarioet en tørr høst (lite produksjon) etterfulgt av en kald vinter (høyt forbruk).

Privat sektor

Private selskaper betaler i økende grad for værvarsel skreddersydd for deres behov, slik at de kan øke sine inntekter eller unngå større tap. F.eks. kan butikkjeder tilpasse varene i hyllene etter hva de venter at forbrukerne skal kjøpe i forskjellige værsituasjoner. Enkelte store bedrifter vil ha været i de byene der de har kontor, slik at de ansatte raskt kan vite hva slags vær de kan vente hvis de må reise mellom de forskjellige kontorene.

Militære formål

Militæret har også stor nytte av å vite hva slags vær de kan vente seg, både med tanke på flyoppdrag og andre strategiske formål. Som regel har militæret egne militære varslingsmeteorologer.

Ensembleprognoser (EPS)

Selv om varslingsmodeller varsler værsituasjoner som ser realistiske ut for den nærmeste fremtid, vil en liten feil i varselet vokse med tiden på grunn av atmosfærens kaotiske natur. Detaljene man kan få ut av et varsel blir derfor mindre og mindre ettersom disse feilene øker. Etter en stund vil feilene bli så store at varselet ikke lenger har noen nytteverdi (f.eks. når det nærmer seg 50 % sjanse for at et varsel er rett). Noe av årsaken til disse feilene kan være feil i observasjoner eller mangelfulle observasjoner. Et lavtrykk blir som regel dannet over hav, der det kan være lange avstander mellom observasjonene. Derfor kan et lavtrykk i utgangspunktet være dårlig representert i en modell.
Dersom man ser på et enkelt modellvarsel får man derimot ingen indikasjon på om dette varselet er korrekt eller ikke. Derfor har man innført ensembleprognoser som består av et større antall prognoser (på det mest opp i 50 prognoser) der man har gjort små endringer i prognosenes starttilstand. Prognosene blir så delt inn i grupper (cluster) med tilsvarende værutvikling. Fordelingen av gruppene kan så brukes til å regne ut sannsynligheten for at ulike værsituasjoner skal inntreffe. Slike utregninger krever svært stor regnekapasitet. 
Ensembleprognoser blir i økende grad brukt i operasjonell værvarsling (f.eks. ECMWF, NCEP)

Nowcast

Nowcast er et ord som kommer av det engelske ordet for varsling (forecast), og omfatter varsling på svært korte tidsrom fremover i tid, gjerne bare 6 timer frem. I dette tidsrommet har en meteorolog fremdeles mer å tilby enn numeriske datamodeller. På så korte tidsrom kan en meteorolog varsle individuelle regnbyger med forholdsvis stor sikkerhet. Slike værsystemer er ofte for små til å fanges opp av modellene. Meteorologer bruker radarbilder, satellittbilder og observasjonsdata til å lage analyser av småskala værsituasjoner, og kan på den måten lage et mer nøyaktig varsel for de neste timene.

Vind

Man bruker som regel bare én av åtte retninger (f.eks. nordøst (NE), sør (S)). Hvis vindretningen varierer i løpet av dagen, kan man bruke «omkring sør» eller vind «mellom sørøst og sørvest». Når man nevner to vindretninger på denne måten, blir de alltid nevnt med økende gradtall (med klokken).
Vindstyrke under frisk bris blir vanligvis bare omtalt som «bris», og alle vindstyrker over dette følger Beauforts skala.