Suurin osa sääennusteita seuraavasta yleisöstä tietääkin, että sään ennustaminen on jo useiden vuosikymmenten ajan perustunut tehokkaimpien käytettävissä olevien tietokoneiden laskemiin ennusteisiin. Tietokoneeseen on ohjelmoitu numeerinen malli, joka simuloi ilmakehän fysiikkaa – tai käsitystämme siitä mahdollisimman todenmukaisesti. Maailmanlaajuisten säähavaintojen perusteella malliin syötetään kuvaus lähtötilanteesta, eli tämänhetkisestä säästä, jonka jälkeen tietokone alkaa laskea tilanteen kehittymistä eteenpäin eli ennustetta tulevaisuuteen. Periaatteessa ennustetta voisi laskea miten pitkälle tulevaisuuteen hyvänsä, mutta käytännössä ennuste muuttuu epäluotettavaksi 5-10 vuorokauden päässä. Tämä johtuu siitä, että sekä mallissa että siihen syötetyssä alkutilassa on virheitä. Kumpikaan ei vastaa täydellisesti esikuvaansa, ja mitä pitemmälle ennustetta lasketaan, sitä pahemmin virheet alkavat häiritä ennustetta.
Tietokoneiden laskentateho on kasvanut huimasti sinä aikana, kun niillä on tehty sääennusteita. Laskentatehon kasvaessa koneeseen ohjelmoitua mallia on voitu muokata yhä realistisemmaksi. Pikku hiljaa suurempi ongelma onkin alkanut olla se, että malliin havaintojen perusteella syötettävä alkutila sisältää niin paljon virheitä ja puutteita. Säähavaintoja kun saadaan esimerkiksi merialueilta niukasti ja niiden laatukin saattaa vaihdella. Osittain tätä ongelmaa lievittämään on alettu ajaa ryväs- eli parviennusteita.
Parviennusteiden idea on, että varsinaisen ennusteen lisäksi ajetaan useita ennusteita eli parvi samalle ajanjaksolle. Lähtotilannetta vain muutetaan hiukan jokaista parven jäsentä kohden. Tuloksena saadaan useita vaihtoehtoisia tulevaisuudenkuvia. Menettelyä kutsutaan Monte Carlo -menetelmäksi kasinoesikuvansa mukaan.
Ongelmana on tietysti, että edelleenkään ei voida tietää, mikä ennustevaihtoehdoista toteutuu vai toteutuuko mikään. Kaikkein tärkeintä parviennusteissa on kuitenkin se, että ne kertovat siitä, kuinka luotettava ennuste on. Jos parven jäsenet muistuttavat toisiaan, ennustetta voidaan pitää luotettavana. Jos taas hajontaa on runsaasti, ei varsinaiselle tietokoneen laskemalle ennusteelle voi antaa kovin paljon painoarvoa.
Tulevaisuudessa olisi tärkeää, että me meteorologit pystyisimme välittämään tällaiset tiedot sääennusteiden käyttäjille. Esimerkiksi Foreca jakaa sivuillaan 10 päivän mittaista ennustetta, mikä on perusteltua, sillä joissain tilanteissa säätilanne voidaan helpostikin kuvailla 10 päivän päähän (muistanette viime pääsiäisen ennusteen?). Joissain tilanteissa ennuste on taas lähes arvauksen luokkaa. Ehkä joskus tulevaisuudessa sääennusteiden yhteyteen ilmeistyy ”luotettavuusindeksi”, joka parviennusteita hyväksi käyttäen ilmoittaa ennusteen luotettavuuden. Siihen asti pystyn onneksi esimerkiksi omassa työssäni tv-meteorologina kertomaan katsojille itse, miten luotettavana pidän ennustetta.
Otsikossanne esiintyvä ”uhkapeli” on väärä luonnehdinta Monte Carlo -menetelmästä. Siihen, että lähtötilan säähavainnoille arvotaan ryväs vaihtoehtoisia havaintoja, jotka olisivat voineet toteutua jossakin toisessa maailamantilassa, ei liity mitään uhkapeliä. Uhkapelissä voittojen odotusarvo on alhaisempi kuin uhrattavien panosten. Erotuksella luonnollisesti rahoitetaan uhkapelin järjestäjän kustannukset ja voitto kuten on laita esimerkiksi Veikkausyhtömme osalta. Säätä ennustettaessa Monte Carlo -simulointien edellyttämät ”tekohavainnot” vastaavat tavallista korttipeliä, jossa kukaan ei vie välistä eli jossa panokset jakautuvat pelaajien kesken: panosten summa on yhtä kuin voittojen summa. Eikö näin?
Olet aivan oikeassa. Luulin jo päässeeni kuin koira veräjästä epätarkan ja populistisen otsikointini suhteen mutta lukijakunta on tarkkana, hyvä niin.
Jatkanpa vielä edellistä kommenttia. Uhkapeliluonnehdinta on oikea, jos Foreca haluaa ennusteisiinsa aina järjestelmäälisen harhan johonkin tiettyyn suuntaan eli esimerkiksi, että Suomessa on lämpimämpää ja aurinkoisempaa kuin todellisuudessa. Silloin Monte Carlo -simulaatioiden havainnot arvotaan jakaumasta (eli kortit jaetaan pakasta), jossa aurinkoisilla ja lämpimillä päivillä on yliedustus todellisuudessa esiintyneisiin havaintoihin nähden. Mutta silloin Foreca asettaa maineensa säänennustajana likoon.
Viljelijänä suuntaa-antava ennuste, tämä parvi on jo joskus hyvinkin tärkeä, ettei tarvitse väkisin sotkea peltoja, jos on edes ennusteissa paremman tyypistä säätä. Rehun korjuussa taas lyhyen ajan luotettava ja alueellinen ennuste on oleellinen. Ennusteet on parantuneet huimasti vuosien varrella, täydellistä tuskin koskaan saadaankaan. Kiitos hyvästä selkeästä kirjoituksesta.
Totta, että teollisuuden ja maatalouden parissa parviennusteita jo hyödynnetäänkin!
Maailmalla puhutaankin aina (tv, lehdet, radio, internet) todennäköisyyksistä esim. sateiden yhteydessä. En ymmärrä, miksei tämä vuosia (tai vuosikymmeniä?) käytössä ollut erittäin hyödyllinen tapa ole rantautunut Suomeen.
Vilkaiskaapa vaikka http://wunderground.com/ :sta jonkin kaupungin ennusteita.
Puhuttaessa sateen todennäköisyydestä prosentteina taustalla ei yleensä ole parviennuste vaan jokin muu menetelmä. Aina silloin tällöin pohdimme todennäköisyysennusteita ja niiden käyttöönottoa. Suurin ongelma on mielestäni ennustetarkkuuden puute. Tarkka prosenttilukema ei välttämättä merkitse yhtään osuvampia ennusteita. Toisekeseen mm. Yhdysvalloissa on tutkittu, että käyttäjät eivät välttämättä ymmärrä, mitä sateen todennäköisyydellä prosentteina ilmoitettuna oikeastaan tarkoitetaan! En silti sano, etteikö jonain päivänä tälläkin puolen Atlanttia noihin siirryttäisi.
Viljelijänä suuntaa-antava ennuste, tämä parvi on jo joskus hyvinkin tärkeä, ettei tarvitse väkisin sotkea peltoja, jos on edes ennusteissa paremman tyypistä säätä. Rehun korjuussa taas lyhyen ajan luotettava ja alueellinen ennuste on oleellinen. http://tabletkipohudenia.com