Skip to main content

Općenita pitanja

1) Kakav se sadržaj nalazi na meteoadriatic.net portalu i čemu služi?
  • MeteoAdriatic objavljuje podatke dobivene na temelju računalne analize atmosfere za narednih nekoliko dana. Temeljem podataka koji opisuju stanje atmosfere, moguće je odrediti očekivan razvoj vremenske situacije.
 2) Što su numerički modeli atmosfere?
  • Numerički model atmosfere je softverski matematičko-fizikalni model koji nastoji opisati atmosferske procese te računalnim putem simulirati njezine promjene tijekom nekog vremenskog razdoblja na nekom području Zemlje.
3) Jesu li podaci koje objavljuje meteoadriatic.net vremenska prognoza izrađena od strane meteorologa/prognostičara?
  • Ne. Podaci su samo rezultati softverske analize (simulacije) koja je urađena na računalima. Nijedan dio podataka nije mijenjan niti kontroliran od strane čovjeka.
4) Jesu li podaci koje objavljuje MeteoAdriatic službeni podaci?
  • Ne. Službene podatke objavljuju državni meteorološki zavodi (u Hrvatskoj: DHMZ, meteo.hr). MeteoAdriatic je neslužbeni projekt autora koji zna pokoji trik na računalu i u isto vrijeme ga zanima meteorologija, te stoga portal kao takav objavljuje neslužbene podatke i autor ne preuzima na sebe nikakvu odgovornost za posljedice koje bi mogle nastati korištenjem istih od strane trećih osoba.
5. Možemo li objavljivati vaše podatke na našem webu ili ih koristiti za naše potrebe?
  • Ako samo prenosite podatke (npr. karte i druge grafike), nema nikakvih problema. Molimo samo da ne radite hotlink već skidate materijale na vaš server prije objave. Ako želite dobiti kakve neobjavljene podatke, npr. brojke prilagođene za vašu potrebu, javite nam se na kontakt adresu pa ćemo vidjeti može li se što uraditi.
6) Mi smo velika privatna organizacija i htjeli bi vam donirati novi, snažniji server za vaše izračune.
  • Sjajno! Javite nam se na kontakt adresu!
7) Kad koristim vaš web na nekom računalu imam klizač za promjenu termina karte, kratice za parametar poput oborina, vjetra itd. dok na nekom drugom računalu nemam. Kako to?
  • Ako koristite monitor male rezolucije, na ekran vam ne stanu svi elementi kako treba. Zbog toga css izbacuje neke elemente kako bi počistio stranicu i ostavio samo najvažnije elemente, što je vrlo korisno za pregledavanje putem mobilnih uređaja. Nažalost, ako koristite premalu rezoluciju monitora na računalu, ili smanjite veličinu prozora, dogodit će se isto. Također, ako imate mnogo toolbar-ova ili velike sidebar-ove u browseru, također će se dogoditi isto jer će raspoloživ prostor u ekranu stranice biti premali. Tad možete učiniti nekoliko stvari: a) povećati rezoluciju monitora; b) maksimizirati browser na cijeli ekran, c) ako to nije moguće ili i dalje ne urodi plodom, tad probajte fullscreen mod browsera; d) ako i dalje nemate sve što treba, možete koristiti zoom-out funkciju (firefox: Ctrl i -) dok se ne pojave svi potrebni elementi. U svakom slučaju, preporučujemo veličinu ekrana od 1600x900 px ili veću da bi sve na stranici bilo posloženo kako je zamišljeno.

 

Osnovna tehnička pitanja

1) Koja je razlika između WRF i GFS modela?
  • Razlike su značajne ali osnovna razlika je zapravo u činjenici da je GFS model kojeg pokreće američka državna meteorološka ustanova (NOAA), dok WRF modele razvijamo (djelomično), te konfiguriramo i pokrećemo interno u MeteoAdriatic-u na našim računalima. Druga bitna razlika se odnosi na prostornu pokrivenost, pa je tako GFS globalni model - računa podatke za cijelu Zemlju, dok je WRF primarno regionalnog karaktera.
2) Tko razvija WRF softverski kod?
  • NCAR - National Center for Atmospheric Research (SAD).
3) Je li WRF besplatan softver?
  • Da, open source. Link
4) Postoji više inačica WRF modela?
  • Da, donekle. WRF je do 2014. godine imao dvije jezgre koje su bile aktivno razvijane - NMM i ARW. NMM je kratica od Nonhydrostatic Mesoscale Model, dok je ARW Advanced Research WRF. Od 2014. za zadnjom verzijom 3.6.1. NMM jezgra se više ne razvija, što znači da je u aktivnom razvoju danas samo ARW. Mi i dalje koristimo obje jezgre na MeteoAdriatic portalu ali koristimo isključivo ARW za sve nove projekte.
5) Postoji i NMM-B?
  • NMM-B je nova verzija NMM modela, na neki način, no nije unutar WRF platforme već NEMS platforme. Bez ulaženja u detalje - NMMB smo isprobali i koristili neko vrijeme, a onda smo odustali jer se pokazao značajno inferiorniji WRF-u po pitanju pouzdanosti prognostičkih podataka. Nova verzija navodno radi bolje, ali nam se čini da su i dalje prisutni neki veći nedostaci. Ako želite sami provjeravati, kolege u Italiji su uporniji od nas, pa pratite njihov web, pokrivaju i dobar dio našeg područja svojim NMMB modelom. Link
6) FV3?
  • Novi model koji se razvija u SAD zove se FV3. U ovom trenutku (2017.) još nije u operativi niti je izdana verzija koda za meteo zajednicu, tako da se treba strpiti još neko vrijeme. Link
7) Koliko su pouzdani podaci vaših modela?
  • Objektivnu verifikaciju modela u ovom trenutku ne radimo, tako da odgovor na pitanje na žalost trenutačno ne možemo ponuditi. Slobodni ste procijeniti sami, prateći rezultate modela i uspoređujući sa stvarnim mjerenjima. U svakom slučaju, model nikad ne može savršeno predvidjeti atmosferske procese i neki će biti simulirani točnije, a neki znatno manje točno. U pravilu, ako je mirna anticiklonalna atmosfera i ako pritom nema magle, podaci su u pravilu dosta dobri. No u dinamičnim ciklonalnim uvjetima ili u situaciji konvektine prirode, odstupanja simulacije modela od stvarnog stanja su često vrlo značajna. To još uvijek ne znači da su podaci neupotrebljivi, samo ih treba promatrati više kritički.
8) Koje i kolike su najčešće greške koje se javljaju u vašim podacima?
  • Nadovezano na prethodno pitanje i odgovor; odstupanje prognozirane temperature od stvarne se kreće u prosjeku par Celzijevih stupnjeva, brzine vjetra par metara u sekundi, no primjerice odstupanje količine i lokacije oborine, posebice konvektivne, u odnosu na stvarnu pojavu je u pravilu mnogo veće. Objektivne podatke ne možemo dati bez konkretnih verifikacija koje u ovom trenutku ne radimo.
9) Koliko često izlaze novi, svježi podaci vaših modela?
  • Trenutačno svi operativni sustavi rade po 2 puta dnevno.
10) Imaju li vaši modeli veze sa Aladinom?
  • Donekle. Generalni princip rada je dosta sličan ali tehnička realizacija je značajno drugačija.
11) Je li vaš WRF bolji od Aladina?
  • Objektivnu verifikaciju WRF-a za sad ne radimo, a Aladina ne bi mogli niti dobiti, što znači da ne možemo odgovoriti na pitanje. Naš subjektivni stav je da je bolji. Možda je samo ego u pitanju. Procijenite sami.
12) Čini se da se događa da nekad nema svježih podataka modela, tj. da su zadnji podaci dosta stari?
  • S vremena na vrijeme se događaju zastoji iz različitih razloga. Najčešći razlog je petljanje administratora po modelu, ali moramo mu oprostiti jer to radi u cilju daljnjeg poboljšanja cijelog sustava :) Postoje i drugi razlozi na koje ne možemo utjecati - vidi npr. iduće pitanje.
13) Ako koristite GFS za ulazne podatke za WRF, što će se dogoditi ako dođe do bilo kakvog zastoja u dobavljivosti GFS podataka?
  • Prilično je jednostavno - WRF neće raditi. Držimo palčeve da amerikanci održavaju sustave u ispravnom stanju i održe svoja obećanja o besplatno dostupnim podacima modela.
14) Bi li veći hardverski resursi pomogli u poboljšanju kvalitete podataka?
  • Da, moguće je uložiti dodatne resurse na više načina. Npr. povećanjem rezolucije modela, povećanjem područja simulacije, produljenjem prognostičkog razdoblja, korištenjem većeg broja operativnih izračuna, konfiguracijom "skupljih" i boljih fizikalnih parametrizacija modela, itd - sve lijepe stvari koje su ograničene raspoloživom snagom računala. U pravilu - što jači računalni resursi, to bolje.
15) Model je prognozirao za Makarsku od 17 do 18 sati 42 litre kiše po četvornom metru. Palo je nula. Ovo ništa ne valja!
  • Očekujete nemoguće od modela. Iako simulacija ima mnogo detalja, to ne znači da treba očekivati da se takvi detalji ostvare. Simulaciju modela treba shvatiti kao samo jednu od mogućih solucija događaja koja se sigurno neće dogoditi, ali postoji dobra šansa da će ono što se dogodi biti slično simulaciji. Za početak, savjetujemo vam jedan trik koji će vas "učiti" kako se tumače modeli visoke rezolucije; umjesto 1-satnih oborina odaberite 24-satne sume. Zatim udaljite oči od monitora računala na barem 2-3 metra. Prognoza oborine koju postavite na temelju toga što sad vidite bit će mnogo realnija. Zaista, iako visokorezolucijski modeli simuliraju mnogo detalja, njihove rezultate treba tumačiti mnogo općenitije i uz veliku dozu kritičkog načina razmišljanja.
16) Koristim tablični prikaz podataka ali prognozirane vrijednosti su vrlo čudne. Zašto?
  • Tablični prikaz je prognoza za jednu točku na koju ste kliknuli. Simulacija visoke rezolucije daje velike razlike u prognoziranim vrijednostima na relativno malim udaljenostima, tj. nastoji prikazati distribuciju atmosferskih pojava na realan način; primjerice raspored oborine na nekom području će u pravilu biti neujednačen i u stvarnosti i u simulaciji visoke rezolucije. To znači da kad koristite prikaz brojki za neku određenu točku da one praktički zavise "o sreći" koju imate zavisno o tome gdje ste kliknuli. Drugim riječima, vrijedi slično kao i u pitanju iznad, a kod tabličnih prikaza i meteograma to je još izraženije - očekivanje da se ostvare detalji prognoze dovodi uvijek do greške i razočaranja. Čemu onda služi tablični prikaz uopće? Pa, tablični prikaz nije zamišljen da bi posjetitelj na temelju njega postavio kompletnu prognozu, već kao specijalizirani alat koji će sinoptičaru biti mala nadopuna da bolje razumije promjene stanja modela u nekoj točki tijekom vremena. Pri tumačenju rezultata modela uvijek su najvažnije osnove kao što su općenito stanje atmosfere (kruženje tople i hladne zračne mase, kopnene ili morske - suhe ili vlažne, stabilne ili nestabilne, orografski efekti planinskih lanaca, itd). Zatim, po važnosti dolaze srednje detaljni podaci poput općenitih količina oborina u regiji, pojava lokalnih vjetrova poput juga, bure, maestrala, fena..., općenita lokacija značajnih uzlaznih strujanja zraka, općenitih indeksa nestabilnosti u regiji, itd. i kad smo sve to skupa proučili, tek na kraju kao najmanje bitni podaci su oni o konkretnoj količini prognozirane oborine u nekoj točki, konkretnoj brzini vjetra, temperaturi i ostalim parametrima za neku određenu lokaciju. Nažalost, mnogi posjetitelji izvrću važnost naopako pa prvo gledaju detalje poput količine oborine na nekoj lokaciji, dok općenito sinoptički stanje atmosfere poput smještaja lokacije u odnosu na centar ciklone, advekciju vlažnog ili suhog zraka, itd. potpuno zanemaruju. Pitajte bilo kojeg sinoptičara operativca s xx godina iskustva što je najvažnije za postavljanje vremenske prognoze; nitko vam od njih neće reći da je to količina oborine prognozirana u nekoj točki ili maksimalna temperatura zraka za određeni dan prema modelu. Reći će vam da je to općenita sinoptička situacija, položaj baričkih sustava, atmosferskih fronti, količina vlage u zraku, topla/hladna advekcija, indeksi nestabilnosti itd. Na taj način treba uvijek pristupati tumačenju rezultata numeričkih modela, poštivajući pravila važnosti podataka.

 

Kompleksna tehnička pitanja

1) Ponekad se na kartama visine snijega pojavljuje novi snijeg čak i kad karte ne prognoziraju njegovo padanje. Nekad čak i na ljetnim temperaturama. Kako je to moguće?
  • Ovu zanimljivu situaciju smo primjetili, a istraživanje po izvornom kodu je pokazalo da model taloži svaku krutu oborinu koja dospije na tlo kao kruti oborinski pokrivač na tlu i tad je on vidljiv na kartama visine snijega na tlu. Pritom to osim snijega može biti tuča, sugradica, solika, susnježica, itd.; prema tome u slučaju da model prognozira na primjer značajniju količinu tuče, ona će biti vidljiva na tlu, na kartama visine snježnog pokrivača. No, to nije sve; u slučaju da mikrofizika modela prognozira kišu, ali je temperatura tla ili donjeg sloja zraka ispod temperature zaleđivanja, land surface model će također akumulirati oborinu na tlu u obliku ledenog pokrivača (ledena kiša) i pojava tako akumuliranog leda na tlu će ponovo biti vidljiva na kartama visine snijega.
2) Karte vidljivosti jako loše prognoziraju pojavu magle, zašto?
  • To je točno i neki konkretan odgovor na to pitanje zapravo nemamo. Karte vidljivosti su izravan produkt iz modela kojeg računa Unified Post Processor i kao takve ih objavljujemo nemodificirane na bilo koji način. Pokazalo se međutim da prognoza magle na taj način nije pouzdana. Savjetujemo vam, da ukoliko želite procijeniti vjerojatnost nastanka magle, da svakako konzultirate polje relativne vlažnosti na 2 metra visine. Što je ona bliža 100% to su veće šanse za smanjenu vidljivost uslijed sumaglice ili magle.
3) Možete li nam ukratko opisati "flow chart" WRF sustava?
  • Ukratko; najprije se skidaju prognostički podaci GFS modela i oni se koriste kao početni podaci na temelju kojih se inicijalizira WRF sustav. Sljedeći korak je raspakiravanje GFS datoteka (program ungrib), pa nakon toga punjenje tim podacima točaka mreže domene (program metgrid). Ta dva koraka (ungrib i metgrid) su tzv. preprocesiranje podataka (WPS - WRF Preprocessing System). Takvi se podaci šalju u program real koji služi za pripremu inicijalnog stanja modela te rubnih uvjeta domene. Slijedi program wrf koji u pravilu traje neusporedivo najdulje u odnosu na sve ostale dijelove sustava. Program wrf računa stanje atmosfere i podloge u malim vremenskim koracima do kraja simuliranog razdoblja i periodički zapisuje u datoteke izračunato stanje. Nakon toga slijedi postprocesiranje, mi za taj posao koristimo Unified Post Processor (UPP), koji ih zapisanih datoteka od strane wrf-a, kreira grib format. Posljednja faza se odnosi na kreiranje grafike ili numeričkih podataka čitljivih korisnicima i taj posao radimo većinom pomoću softvera GrADS. Sav spomenut softver je besplatan i lako dobavljiv.
4) Što bi nam sve trebalo da možemo pokrenuti vlastiti WRF sustav poput vašega?
  • Najvažnije; mnogo vremena i dobre volje. Ako toga imate na raspolaganju, onda još trebate hardver (u pravilu neki noviji Intel), linux distribuciju po želji, jedan od tri kompajlera (Intel, PGI ili gfortran), kodove: WRF, WPS, UPP, GrADS, netcdf, wgrib2, jasper, png, zlib, g2ctl, gribmap... zatim sve to skompajlirati i na kraju napisati skripte koje će vam automatizirati posao. Sve potrebne informacije pritom možete naći na NCAR WRF Users' linku a svakako do u razumne detalje trebate proučiti ARW Users' Guide. Za početak vam savjetujemo da krenete od ARW OnLine Tutorial dijela. Ako vam se sve to čini prezahtjevno, slobodni ste se obratiti nama na kontakt adresu pa ćemo vidjeti postoji li mogućnost suradnje.
5) Može li se koristiti AMD računalo?
  • Ako imate PGI kompajler koji je skup, da. U protivnom ćete imati izuzetno spor model. Kako god, čak i u slučaju PGI kompajlera i usporedivo snažnog računala, Intel će iz nekog razloga biti skoro dvostruko brži od AMD-a za WRF kalkulacije. To vrijedi za nešto starije AMD sustave, dok nove Ryzen procesore nismo imali prilike vidjeti sa WRF modelom.
6) Koji kompajler preporučujete ako koristim Intel platformu?
  • Na Intel hardveru Intel (ifort) daje najbrži kod ako su pri kompajliranju korištene AVX optimizacije (ili koje već ciljani CPU podržava), PGI nešto sporiji ali prilično usporediv, dok gfortran daje dvostruko ili više sporiji kod.
7) Izgleda kao da u prvim satima simulacije nešto nije u redu sa podacima?
  • WRF pri početku integracije radi prilagodbe strujanja atmosfere i drugih atmosferskih "entiteta" na svoju mrežu (grid). S obzirom da je rezolucija ulaznih podataka u pravilu mnogo lošija od rezolucije na kojoj radi model, potrebno je određeno vrijeme da se ta prilagodba obavi u potpunosti. Obično se to naziva "spin-up" modela i zavisno od situacije do situacije može potrajati i više sati. Zbog toga se obično smatra da je prvih oko 6 sati prognoze manje pouzdano nego razdoblje iza toga. Najpouzdanijim razdobljem može se smatrati ono koje pada između 6 i 24 sata, a nakon 24 sata postupno počinje opadati pouzdanost zbog nesavršenosti sustava i nedeterminističkih efekata.
8) Koja je razlika između sinhronog i asinhronog gniježdenja (nestinga)?
  • Pri sinhronom nestingu model istovremeno računa vanjsku (grublju) i unutarnju (finiju) domenu. Bočni uvjeti se na rubovima unutarnje domene osvježavaju pri svakom vremenskom koraku modela (tipično svakih nekoliko sekundi u slučaju visoke rezolucije) što teoretski predstavlja pozitivnu karakteristiku jer osigurava preciznije rubno uvjetovanje. U slučaju asinhronog nestinga, vanjska, grublja domena odrađuje svoj posao do kraja, kreiraju se grib datoteke i zatim se na temelju njih starta finija domena. Nedostatak je što se rubni uvjeti osvježavaju samo u terminima izlaznih podataka (tipično svakih sat vremena) što znači da brze promjene rubnih uvjeta neće biti idealno proslijeđene unutarnjoj domeni. Iako je asinhroni nesting na prvi pogled tehnički inferiorno rješenje, ono ima čitav niz prednosti pred sinhronim nestingom. Tako se asihnroni nesting može pohvaliti manjim zauzećem RAM-a, zatim je tu mogućnost jednostavnog korišenja više računala istovremeno, mogućnost potpuno nezavisne konfiguracije fizikalnih i dinamičkih parametara ugniježdenih domena pri čemu je moguće potpuno optimizirati postavke za traženu rezoluciju mreže domene, mogućnost proizvoljnog međusobnog omjera rezolucija ugniježdenih domena itd. Mi u trenutačnoj konfiguraciji koristimo asinhroni nesting iz 10km domene u 3.5km domenu i pritom se koriste dva odvojena servera; nakon što server 10km domene završi svoj posao i pošalje podatke serveru 3.5km domene, može odmah početi raditi na idućem pokretanju modela što znači da radi istovremeno sa 3.5km serverom na zajedničkom poslu ali potpuno nezavisno bez konstantne mrežne komunikacije koja bi značajno usporavala izračun kad bi se koristio primjerice klasični mrežni cluster više računala za distribuciju posla među udaljenim računalnim čvorovima.
9) Koje sve podatke koristite za inicijalizaciju WRF modela?
  • GFS 0.25°. Postoji mogućnost korištenja SST (analiza temperature morske površine) ali je ista u GFS datotekama već u sasvim finoj rezoluciji i dosta kvalitetna te dodatna asimilacija SST podataka ne donosi gotovo nikakve razlike u izračun. WRF-DA asimilaciju ne koristimo zbog utroška sistemskih resursa i činjenice da u našem dijelu svijeta nema baš mnogo podataka na raspolaganju za asimilirati koji već nisu asimilirani u sam GFS.
10) Mogu li se za inicijalizaciju koristiti drugi modeli poput ECMWF?
  • Da - ali ili koštaju mnogo, ili nemaju sve potrebne podatke za start WRF-a. ECMWF je najbolje rješenje za inicijalizaciju WRF-a no cijena je izuzetno visoka. LaMMA koristi osim GFS-a i ECMWF za svoj WRF. Link Ipak, ECMWF ima i druge dataset-ove podataka kao što je npr. ERA i neki od tih dodatnih datasetova su besplatni. ERA su podaci povijesne reanalize, što znači da je reanalizu moguće raditi na temelju ECMWF podataka, doduše u manjoj rezoluciji nego je operativni ECMWF za real-time vremensku prognozu. Svakako, ako nam je netko spreman donirati ECMWF podatke da "vrtimo" WRF na njima, rado ćemo prihvatiti ponudu :)
11) Na nekim kartama modela, u kutu, postoje oznake "DDS" i "VL". O čemu je riječ?
  • Naš zadnji MeteoAdriatic ARW sustav ima napredne konfiguracijske mogućnosti a neke od njih daju određene podatke na samim kartama za lakše praćenje rada sustava. DDS je kratica od "Dynamic Domain Selection". To je konfiguracijska procedura koja pomiče domenu modela zavisno o dominantnom strujanju atmosfere kako bi se geografski interesno područje što više udaljilo od ulaznog ruba domene. Ulazni rub je pritom onaj u kojeg strujanje zraka ulazi izvana u domenu. Na taj se način smanjuje utjecaj grešaka rubnih efekata. Na kartama je kraj oznake DDS navedeno gdje je pomaknuta domena u odnosu na njezino standardno pozicioniranje (prema kardinalnim stranama svijeta). VL je kratica za "Vertical Levels". S obzirom da u pravilu koristimo adaptivni vremenski korak modela kako bi dobili na brzini izračuna, uslijed različitog stanja atmosfere ukupno trajanje izračuna varira od simulacije do simulacije. Tako kad je mirna atmosfera model računa značajno brže nego kad je atmosfera dinamična s brzim strujanjima zraka. Naš sustav nastoji predvidjeti koliko će modelu trebati vremena da odradi cijelu simulaciju i zatim na temelju zaključka modificira broj vertikalnih nivoa modela kako bi ubrzao ili usporio simulaciju - a sve u cilju da ona završi svakog dana u relativno slično vrijeme. Na taj način se optimizira potrošnja raspoloživih CPU resursa računala, tj. ne dolazi se u situaciju da računalni resursi budu neiskorišteni u značajnoj mjeri u situacijama kad je model brži nego inače.

-