Nincs pontos időjárás-előrejelzés, és soha nem is lesz

Adott a cél: készítsünk tűpontos előrejelzést, de ahogy arról nemrég írtunk, már az sem egyértelmű, hogy mit nevezünk pontosnak. De tegyük fel, hogy erre lesz majd egy szám vagy meghatározás, viszont még így sincs könnyű dolgunk, mert az előrejelzési folyamatot kisebb-nagyobb aknák kísérik, és esély sincs arra, hogy egyikre se lépjünk rá. A légkör egy kaotikus rendszer, a méréseink hiányosak, a műszereink pontatlanok, a számítógépek sem mindenhatóak, ráadásul az emberi tényezővel is számolni kell mind a meteorológus, mind a befogadó fél részéről. Vegyük most sorra ezeket a buktatókat, és nézzük meg a megoldási lehetőségeket is.

Azt se tudjuk, milyen idő van

Korábban már írtunk róla, hogy igaz a gúnyos mondás: azt se tudjuk, most milyen idő van. Ennek oka, hogy közel sem ismerjük a fontos paraméterek (hőmérséklet, szélsebesség, páratartalom stb.) értékeit a világ minden pontján, a helyzet pedig még rosszabb, ha a magaslégkörről van szó. Márpedig, ha már a jelenben sem elég az információnk, mit várunk a jövőre vonatkozóan?

Megoldási lehetőség: a légkör minden molekulájának és a vele érintkező minden talajrészecskének a tulajdonságait meg kellene mérni. Ez azonban egyrészt nyilván lehetetlen, másrészt, ha ennyi műszert helyeznénk el a légkörben, az már túlzottan befolyásolná annak állapotát is. Vagyis, nem tudjuk megismerni a minket körülvevő környezet minden elemét, így az időjárás jövőbeni alakulását befolyásoló számos változó ismeretlen.

A káosz elszabadul

Na de miért is olyan nagy baj, ha nem ismerjük minden fa tövében a hőmérsékletet? A légkör a fizikus szemével egy híg folyadék, amelynek viselkedését a hidrodinamika és termodinamika törvényeivel egészen jól le lehet írni. Ezek az egyenletek már régóta és jól ismertek, ideális körülmények között jól is működnek, de magukban hordozzák a természet furcsa játékát, a káosz lehetőségét. Ennek egyik megnyilvánulása, hogy az egyenletekkel kapható eredmények rendkívüli mértékben függenek a bemenő adatoktól, azaz a kezdeti állapottól. Ez a meteorológiában azt jelenti, hogy ha valahol megmérjük a hőmérsékletet, de a mérés során akár csak kis hibát is vétünk, akkor a mérés felhasználásával végzett számítás eredménye akár óriási mértékben is eltérhet attól, ami aztán a valóságban bekövetkezik. Erről szól az úgynevezett pillangóhatás-elmélet. Vagyis, ha egy kaotikus rendszerben a kezdeti tényezők közül csak egyetlen egy is kismértékben megváltozik, az hosszú távon hatalmas változásokat idézhet elő.

Megoldási lehetőség: nem elég minden molekula állapotát megmérni, mindezt hibátlan műszerekkel kellene elvégezni. Reális? Aligha.

Matematikailag kizárt

Ezeknek a fránya egyenleteknek további kellemetlen tulajdonságaik is vannak. Nem elég, hogy nagyon érzékenyek a legapróbb eltérésekre, de ami ennél is rosszabb, 

nincs konkrét eredményük. 

Nemlineáris parciális differenciálegyenlet-rendszerről van szó, amelyről azt kell tudni, hogy nem lehet őket „X”-re megoldani, vagyis a végeredmény nem egyetlen pontos szám. Vagyis hiába ismerjük a kiindulási helyzetet, csak közelítő eredményt kaphatunk.

Megoldási lehetőség: minél pontosabbak a számítógépek, annál közelebb kerülhetünk a végeredményhez, de egészen pontos számot még így sem fogunk soha kapni, mert ez matematikailag kizárt.

Mennyire szuperek a számítógépek?

Ha már említést tettünk a számítógépekről, nézzük meg, mire is képesek. Először is le kell szögezni, hogy a légköri folyamatokat leíró egyenleteket papíron, ceruzával értelmezhető időn belül nem lehet megoldani, ezért az első számítógépek megjelenéséig reménytelen volt valamire való számszerű előrejelzést készíteni. Azóta viszont elképesztő iramban fejlődik az informatika, így ma már nagy pontosságú számítások készülnek az egész Földre vonatkozóan. A gyakran szobányi vagy teremnyi gépek azonban jellemzően úgy képesek elvégezni a feladatot, ha a légkört virtuálisan véges számú pontra, a számolást pedig véges számú időlépcsőre osztják, ami viszont azzal jár, hogy a köztes térrészekben (földrajzi helyeken) és a köztes időpontokban nem rendelkezünk előrejelzési információval.

Megoldási lehetőség: az elmúlt évtizedekben egyre pontosabbak a számítások, ami főleg a gépek teljesítményjavulásának köszönhető. Ez a folyamat biztosan folytatódik a jövőben is, de a tökéletes pontossághoz valamilyen forradalmi újítás kellene (talán a kvantumszámítógépek reményt adhatnak erre).

Mikroszkopikus világ

Minden, amiről eddig beszéltünk, a „makro” világról szól. A hőmérséklet, a légáramlás, a nedvesség mind könnyen mérhető, könnyen elképzelhető, és úgy-ahogy könnyen is modellezhető, azaz a sokat emlegetett egyenletek jól visszaadják a valóságot (de nem pontosan, ugye). A jellemző méretek legalább méteresek, a jellemző időtartamok percesek vagy órásak. A mikroszkopikus folyamatokkal azonban nem ez a helyzet, pedig elengedhetetlen részei az időjárásnak. 

Nagyon fontos tudnunk például, hogy a felszínt elérő sugárzást hogyan alakítja hővé a talajszemcse, a parányi aeroszolra hogyan csapódik ki a vízgőz, amelyből azután esőcsepp lesz. 

Ezeket a mechanizmusokat csak akkor lehetne teljesen korrekten visszaadni, ha a számítógépek ilyen kis méret- és időskálán dolgoznának. Jelenleg a legjobb gépek is csak 1-2 km-es felbontást használnak, ehhez képest az 1 mikrométer olyan sok nagyságrenddel növelné meg a számítási igényt, amit jelenleg se megvalósítani, se kifizetni nem tudunk.

Megoldási lehetőség: persze a tudománynak van válasza erre, utólagos korrekciókkal figyelembe veszi az említett folyamatokat, de ezek csak közelítik a valóságot, ezért nagyon-nagyon messze állnak a tökéletestől.

Tévedni emberi dolog

Ha az aknamezőn végigsétálva mégis használhatónak tűnő eredményeket kapunk a gépektől, akkor sem lélegezhetünk fel. Az adatokat, amelyek valójában ekkor még csak egyesek és nullák, a meteorológusok tolmácsolják a nagyközönség felé. Térképek, grafikonok készülnek, amelyeket elemezve és a szakmai tapasztalatot felhasználva hozzáadott értékkel rendelkező előrejelzés születhet. Azonban az emberrel együtt megjelenik az emberi tényező is, amely magában hordozza a hiba lehetőségét. A szakmai tapasztalat, a helyzet nehézsége, az ellátandó feladatok mennyisége mind kihathat a végeredményre, ezt nem lehet letagadni.

Megoldási lehetőség: egyszer a távoli jövőben a mesterséges intelligencia képes lehet kiváltani a most még ember által végzett hibaszűrést, helyzetelemzést, és döntést is hozhat, addig azonban a képzésben kell keresni a megoldást.

30 másodperc hírnév nem elég

Ez talán a legmeglepőbb rész. A meteorológus tapasztalata az, hogy legalább akkora az információveszteség akkor, amikor az előrejelzések „átmennek a médián”, mint maguknak az előrejelzéseknek a pontatlansága. Ez lehet szándékos, például a kattintásvadász címek és az apokaliptikus hangulatot árasztó cikkek miatt, de lehet teljesen „vétlen” is. Gondoljunk csak arra, amikor egy mediterrán ciklon érkezésekor az ország egy részén hó és szélvihar van, máshol csendes eső hullik, megint máshol pedig napos és enyhe az idő – ráadásul ezek a területek időben változnak is –, és mindezen információt kellene 30 másodpercben elmondani. Ennyi idő sokszor kevés arra, hogy kielégítő és részletes előrejelzést adjunk. Egy piktogram és egy számérték nem elegendő a teljes képhez, arról nem is beszélve, hogy rengetegszer lenne szükség fogalommagyarázatra és a bizonytalanság mértékének bemutatására is.

Megoldási lehetőség: a közönség edukációjának az alapfogalmak tisztázásán túl arra is ki kellene terjednie, hogy milyen forrásokból juthatnak megbízható előrejelzésekhez. Emellett küzdünk a szakma hitelességének ártó újságírói magatartás ellen is, és fontosnak tartjuk, hogy önök, olvasók és nézők a lehető legközvetlenebb forrásból értesüljenek a friss információkról.

Ahhoz képest, hogy a fenti lista milyen hosszú, elmondhatjuk, hogy egészen jó előrejelzéseket tudunk készíteni – sőt, távolabbról nézve kész csoda, hogy ennyi buktató ellenére még arra is becslést adhatunk, hogy milyen lesz a következő évszak átlagos időjárása. A fejlődési lehetőségeket kihasználva pedig még ennél is jobb és pontosabb prognózisaink lesznek.

Nyitókép (Illusztráció): Tomas Sereda iStock / Getty Images Plus