Numerieke weersvoorspelling is het proces waarbij wiskundige modellen van de atmosfeer en oceanen worden gebruikt om het weer te voorspellen op basis van de huidige weersomstandigheden en natuurkundige wetten die de atmosferische beweging bepalen.
Numerieke weersvoorspellingsmodellen werken door de atmosfeer van de aarde op te delen in een driedimensionaal rooster. Actuele weerobservaties, zoals temperatuur, vochtigheid, windsnelheid en druk, wordenvervolgens in deze rasters ingevoerd.
Door middel van een proces dat data-assimilatie wordt genoemd, worden deze waarnemingen gecombineerd met de eerdere voorspelling van het model om de initiële condities vast te stellen. De modellen passen vervolgens vergelijkingen toe die gebaseerd zijn op fysica en vloeistofdynamica om te berekenen hoe de atmosferische omstandigheden in de loop van de tijd zullen veranderen op elk punt binnen het raster.
Deze complexe berekeningen worden uitgevoerd op krachtige supercomputers. NWP-modellen variëren in schaal, van mondiale modellen - het Global Forecast System of het European Centre for Medium-Range Weather Forecasts - die de hele planeet bestrijken, tot regionale modellen - het Weather Research and Forecasting Model - die zich richten op specifieke gebieden.
Deze modellen zijn essentiële hulpmiddelen voor meteorologen en onderzoekers en helpen de nauwkeurigheid van weersvoorspellingen te verbeteren voor toepassingen als de luchtvaart, paraatheid bij rampen en klimaatstudies.
Hoewel NWP de moderne voorspelling heeft veranderd, heeft het oudere methoden niet volledig vervangen. Traditionele voorspellingen waren gebaseerd op empirische technieken - het herkennen van patronen in wolkenformaties , druksystemen of historische weerkaarten.
Deze benaderingen zijn nog steeds waardevol voor korte-termijn, lokale voorspellingen. NWP is echter de basis geworden voor voorspellingen op grote schaal en voor de lange termijn omdat het gebruik maakt van fysica en vloeistofdynamica om een objectievere en wetenschappelijkere basis voor voorspellingen te bieden.
Ondanks de sterke punten heeft NWP te maken met een aantal belangrijke uitdagingen die de nauwkeurigheid beperken. De eerste is dat de initiële gegevens die in de modellen worden gebruikt nooit perfect zijn, omdat geen enkel observatienetwerk elk detail van de atmosfeer kan vastleggen.
Omdat de atmosfeer een chaotisch systeem is, kunnen zelfs de kleinste fouten in de uitgangscondities in de loop van de tijd groter worden, waardoor de betrouwbaarheid van langeafstandsvoorspellingen afneemt. Modellen moeten ook veel kleinschalige processen vereenvoudigen, zoals wolkvorming, onweersbuien en de effecten van het terrein, omdat deze moeilijk precies weer te geven zijn.
Tot slot zijn er, zelfs met de kracht van moderne supercomputers, praktische grenzen aan hoe fijn het raster van het model kan zijn, wat van invloed is op het vermogen om zeer lokale weersverschijnselen te voorspellen.
Bij het maken van een voorspelling komt veel meer kijken dan het uitvoeren van een model. Meteorologen maken vaak gebruik van ensemblevoorspellingen, waarbij een model meerdere keren wordt uitgevoerd met licht verschillende initiële omstandigheden.
Dit levert een reeks mogelijke uitkomsten op en helpt de onzekerheid in de voorspelling te kwantificeren. Vervolgens worden nabewerkingstechnieken toegepast om de ruwe modeluitvoer te verfijnen, waarbij systematische vertekeningen worden gecorrigeerd en lokale expertise wordt meegenomen.
De resultaten worden gecommuniceerd op een manier die de onzekerheid voor het publiek duidelijk maakt, bijvoorbeeld door een kans van 30% op regen te presenteren in plaats van een enkele, absolute uitkomst.
NWP-modellen kunnen worden ingedeeld naar schaal en tijdschaal. Wereldwijde modellen, zoals GFS en ECMWF, geven brede voorspellingen met een lagere resolutie voor de hele planeet. Regionale modellen, zoals WRF of AROME, richten zich op kleinere gebieden met een hogere resolutie, waardoor ze beter geschikt zijn voor het voorspellen van lokale verschijnselen zoals onweer of sneeuwval.
Sommige modellen zijn ook gespecialiseerd in tijdspanne. Nowcasting modellen geven zeer korte termijn voorspellingen tot zes uur, middellange termijn modellen dekken meestal drie tot zeven dagen en lange termijn of seizoensgebonden modellen geven vooruitzichten die weken of maanden in de toekomst reiken.
Numerieke weersvoorspelling heeft een revolutie teweeggebracht in de manier waarop we atmosferische veranderingen begrijpen en erop anticiperen. Door de combinatie van natuurkunde, wiskunde en rekenkracht biedt NWP een veel nauwkeurigere basis voor moderne voorspellingen dan traditionele methoden alleen. Tegelijkertijd herinneren uitdagingen zoals onvolledige gegevens, modelvereenvoudigingen en de chaotische aard van de atmosfeer ons eraan dat weersvoorspellingen altijd met onzekerheid gepaard zullen gaan.
Ondanks deze beperkingen wordt NWP steeds beter naarmate de technologie voortschrijdt en biedt het steeds nauwkeurigere en betrouwbaardere voorspellingen die een cruciale rol spelen in de dagelijkse besluitvorming en langetermijnplanning.
Gepubliceerd:
30 september 2025
Was dit nuttig?
Alternatieve namen:
NWP
Abonneer u op onze nieuwsbrief