ECMWF modellek alkalmazása

Az OMSZ 1995 óta a középtávú (2-10 napos) előrejelzéseit döntően az ECMWF modell-előrejelzésekre alapozottan készíti. Magyarország társult tagságából eredően széleskörűen használja az ECMWF adatarchívumot, valamint az ECMWF-ben kifejlesztett számítógépes szoftvereket. A Szolgálat ECMWF modellekre alapozva jelentős fejlesztői tevékenységet folytat. Intenzíven részt vesz az ECMWF továbbképzési programjában, valamint 2004-től az ECMWF-ben folyó kutató és fejlesztő munkába is több munkatársa bekapcsolódott. Az OMSZ honlapján megjelenő középtávú előrejelzési információk döntően az ECMWF valószínűségi modell-előrejelzéseire épülve készülnek. Az alábbi összefoglaló a következő főbb pontokat tartalmazza:

Magyarország és az ECMWF kapcsolata
Valószínűségi időjárás előrejelzés alapjai
ECMWF operatív numerikus előrejelzései
ECMWF előrejelzésekre alapozott kutatási és fejlesztési tevékenységek
ECMWF előrejelzések használata az OMSZ-ban
ECMWF vonatkozású honlap hírek

Magyarország és az ECMWF kapcsolata

1994. július 1-én Magyarország a kelet-közép európai országok közül – társult tagként – elsőként csatlakozott a nagy-britanniai, readingi székhelyű Középtávú Időjárás Előrejelzések Európai Központjához (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF). Az ECMWF 1975-ben 18 európai ország összefogásaként jött létre. Az előrejelző központ alapvető célja jó minőségű, középtávú (2-10 napos időtartamú) numerikus előrejelzések készítése. Az ECMWF naponta kétszer operatívan futtat az egész Földet lefedő 10 napos érvényességű determinisztikus és valószínűségi időjárás előrejelzési modelleket (1. ábra). Az ECMWF-ről és tevékenységi köréről az ECMWF honlapján kaphatunk (angol nyelvű) tájékoztatást, ahol az ECMWF modellekkel kapcsolatban is komplett útmutató található.

1. ábra
2012. június 6. 15 UTC-re érvényes 500 hPa-os geopotenciál és hőmérséklet előrejelzés
a HAWK-3 megjelenítő rendszerben

Az ECMWF alapszerződés módosítását követően 2010. június óta lehetővé vált a társult országok számára a teljes jogú tagsági státusz elnyerése. 2021 elejéig 17 társult országból sorrendben Izland, Szlovénia, Szerbia, Horvátország és Észtország csatlakozott a szervezethez. Magyarország teljes jogú tagfelvételi kérelmének benyújtását a 1492/2011. (XII. 27.) Korm. Határozat tette lehetővé: “Magyarország Kormánya és a Középtávú Időjárás Előrejelzések Európai Központja (ECMWF) között Magyarországnak az ECMWF Egyezményhez való csatlakozásáról és az azzal kapcsolatos feltételekről szóló megállapodás szövegének végleges megállapítására adott felhatalmazásról”.

Valószínűségi időjárás előrejelzés alapjai

Az időjárás előrejelzések nem lehetnek tökéletesek. Ennek négy fő oka a következő:

nem ismerhetjük a teljes légkör pillanatnyi állapotát,
a légköri folyamatok kaotikus viselkedéséből adódó bizonytalanságok bizonyos jelenségek előrejelezhetetlenségét eredményezik,
az alkalmazott numerikus modellek "tökéletlensége",
a modellekben szükségszerűen használt közelítő megoldások.

Az időjárás numerikus előrejelzése során a sikeres előrejelzés több tényezőn múlik. A légköri folyamatok numerikus modellekkel való leírása a fizikából ismert törvények – mint pl. az anyag és energia megmaradás tétele – alapján valósítható meg. A bonyolult fizikai kölcsönhatások azonban nem írhatók le abszolút korrekt módon, valamint az egyenletek megoldása során közelítő módszereket kell alkalmaznunk. Az egyenletrendszer megoldásához szükséges a kiindulási feltételek lehető pontosabb meghatározása. Ehhez kiemelkedő fontosságú a nagy számú, s jó minőségű (felszíni, magaslégköri, műholdas stb.) megfigyelés információ használata. A megfigyelési adatok kisebb-nagyobb hibával terheltek, ezért a hibaforrások megbízható kezelésére is szükség van. A numerikus modellek szabályos háromdimenziós rácshálózat pontjaiban állítják elő az előrejelzéseket, míg a megfigyelési információk térben szabálytalanul helyezkednek el. A két hálózat között interpolációra van szükség, mely szintén hibaforrás lehet. A numerikus előrejelzés a kezdeti állapotból modellintegrálással készül el. A modell eredményekből utófeldolgozási módszerekkel tudunk a nagyközönség által igényelt produktumokat, szolgáltatásokat előállítani.

A fenti probléma kezelésére közel három évtizeddel ezelőtt fejlesztették ki az együttes, avagy idegen szóval ensemble előrejelzési technikát, amely révén valószínűségi előrejelzést kaphatunk. Az eljárás figyelembe veszi a megfigyelési adatokban, az alkalmazott numerikus módszerekben és a fizikai parametrizációkban lévő bizonytalanságokat. Az ensemble előrejelzések készítése során a modell analízise során kapott kezdeti állapottól kis mértékben eltérő, perturbált kezdeti állapotokat állítunk elő. Az így kapott kezdeti feltételek mindegyikéből készítünk egy-egy számszerű előrejelzést, miközben az egyenletek egyes paramétereire is perturbációkat vezetünk be a megoldásuk során. Így nem egyetlen előrejelzésünk lesz, hanem előrejelzések együttesével rendelkezünk. Ezt az előrejelzés-együttest felhasználva lehetőség nyílik arra, hogy minden előrejelzett időjárási esemény mellé valószínűségi értékeket társítsunk, és így következtetni tudjunk az előrejelzés bizonytalanságára. A valószínűségi előrejelzésekből számított ensemble átlagot, szórást és terjedelmet együttesen célszerű vizsgálnunk. Az ensemble előrejelzések jól használhatók a szélsőséges időjárási események prognosztizálása során is.

ECMWF operatív numerikus előrejelzései

- Nagyfelbontású (determinisztikus) előrejelzés

Az ECMWF readingi központjában, naponta kétszer a 0 és 12 UTC-s kezdeti meteorológiai mezőkből kiindulva 10 napos determinisztikus előrejelzéseket futtatnak az IFS (Integrated Forecasting System) modell alkalmazásával. A modell számos fizikai kölcsönhatást vesz figyelembe, így például az óceán - légkör, a talaj és a légkör, valamint a hótakaró és a légkör közötti kölcsönhatást. A modell a felszín és a 0,1 hPa-os nyomási felület között 136 réteget tartalmaz. A modell horizontális térbeli felbontása 9 km (2. ábra).

2. ábra

2. ábra
ECMWF nagyfelbontású (determinisztikus) modell domborzata

- Ensemble előrejelzések

A légkör kaotikus viselkedése, a kiindulási megfigyelési adatok hiányos volta, valamint a numerikus modell hibái miatt, az időtartam növekedésével az előrejelzési hibák jelentős mértékben növekednek.

A fenti hatások figyelembevételével készül az ensemble vagy valószínűségi előrejelzés. Az ensemble előrejelzési technika alkalmazása során, az aktuális légköri helyzettől függően, az érzékeny földrajzi területek felett a légkörben a kiindulási állapotra kisebb mértékű zavarokat helyeznek, s így egymástól kisebb-nagyobb mértékben különböző kezdeti állapotból indítják a modellt. Ezenkívül a modellintegrálás során figyelembe veszik a különböző fizikai folyamatok közelítő leírásából eredő bizonytalanságokat is. Ily módon egymástól kissé eltérő kezdeti állapotból néhány nap múlva már egymástól jelentősebb mértékben eltérő előrejelzett állapot alakulhat ki (3. ábra).

3. ábra
2016. február 26. 0 UTC-kor készített 10 napos érvényességű ensemble fáklya (a ábra) és
15 napos érvényességű ensemble meteogram (b ábra) előrejelzés

A 10 napos érvényességű valószínűségi előrejelzés megvalósítását 1992 végén, az ensemble előrejelzések megindulása tette lehetővé. Napjainkban az ensemble előrejelzés 51 különböző kezdeti állapotból kiindulóan készül. Az ensemble előrejelzési modell felépítése a determinisztikus modellével megegyezik, csupán a jelentős számítógép idő csökkentése céljából a térbeli felbontása gyengébb. A modell horizontális felbontása jelenleg 18 km (4. ábra). A modell a felszín és az 5 hPa-os nyomási felület között 136 réteget tartalmaz. 0 és 12 UTC-kor 15 napos, 6 és 18 UTC-kor hét napos előrejelzés készül.

4. ábra

4. ábra
ECMWF ensemble modell domborzata

Az ECMWF 2021–2030 közötti Stratégiai Tervében kiemelt szerepet kapott az extrém, illetve veszélyes időjárási események középtávú előrejelezhetősének fejlesztése. Mivel a veszélyes meteorológiai helyzetek kialakulásának előrejelzése kiemelten fontos feladata az OMSZ-nak is, ezért e témakörben az utóbbi években széleskörű vizsgálatok folytak. A 2 m-es hőmérséklet, 10 m-es szélsebesség, a 24 órás csapadék összeg előrejelzés magyarországi beválását vizsgáltuk az Extreme Forecast Index (EFI) (5. ábra) alkalmazásával.

5. ábra
2016. február 28. 00 UTC-kor készült +48 órás EFI előrejelzés térkép

- Havi és évszakos előrejelzések

Az utóbbi évek tudományos eredményei lehetővé tették a tengerfelszín hőmérséklet átlagos állapottól való eltérései – anomáliái – légkörre gyakorolt hatásának vizsgálatát is. A légkör alsó határfeltételei, mint a tengerfelszín hőmérséklet, talajnedvesség és hótakaró hosszabb időre erősen befolyásolja a légkör állapotát. A teljes általános légkörzésre jelentős hatása van a Csendes-óceán egyenlítői térségében fellépő ún. El Nino jelenségnek. A kapcsolt légkör-óceán modellek alkalmazásával e hatások figyelembevételével lehetővé válik az előrejelzési időtartam kiterjesztése.

Az előrejelezhetőség javulása két tényezőnek köszönhető:

a tengeri helyszíni, megfigyelési technika fejlődése, amely révén a felső 500 m vastag réteg hőmérsékleti viszonyait ismerhetjük meg. A műholdak mérései szintén sok információt adnak a szél, hőmérséklet és nedvesség eloszlásáról,
az óceán és a légkör közötti kölcsönhatásokat leíró numerikus modellek szintén sokat fejlődtek az utóbbi időkben, s térbeli felbontásuk is sokat javult.

Az ECMWF a kísérleti évszakos előrejelzési programot 1995-ben indította el. Az első operatív szezonális előrejelzés 1998. júniusban készült el. Mind az 50 km-es térbeli felbontású havi, mind az 80 km-es térbeli felbontású évszakos előrejelzési modell 51 tagú ensemble előrejelzésből áll. Napjainkban hetente kétszer készül havi előrejelzés (6. ábra), s havonta egyszer évszakos előrejelzés.

6. ábra
2016. február 29. és március 6. közötti időszakra érvényes heti bontású hőmérséklet (bal) és csapadék (jobb) anomália előrejelzés

- ECMWF reanalízisei

Az előrejelzések készítéséhez elengedhetetlen a légkör aktuális kiindulási állapotának megadása, mégpedig azon a három-dimenziós térbeli rácson, amin az előrejelző modell a számításait végzi. Ezt az aktuális (műholdas, felszíni, rádiószondás stb.) mérési információk valamint az ugyanerre az időpontra vonatkozó (néhányórás) modell-előrejelzés együttes felhasználásával összetett matematikai (ún. adatasszimilációs) módszerekkel állítják elő. A mai modern előrejelző rendszerek rendkívül fejlettek, ennek köszönhetően napjainkban az analízis előállításánál a megfigyelések sokkal pontosabban kerülnek felhasználásra, mint néhány évtizeddel korábban. A több évtizedes hosszúságú megfigyelési adatbázisok fejlettebb módszertan szerinti újra analizálásával – az ún. reanalízis adatbázisok elkészítése során – a légkör állapota sokkal pontosabban leírható, mint az a múltban az eredeti analízis idején történt. Ráadásul a teljes időszakon egy egységes adatasszimilációs módszer és előrejelző modellváltozat alkalmazása kiküszöböli az eredeti analízis adatsorokban a modellfejlesztésekből eredő inhomogenitásokat, és egy konzisztens adatbázist eredményez. Így az operatívan előálló analízisekkel szemben a reanalízisek alkalmasak az éghajlat hosszútávú változékonyságának elemzésére. A reanalízis adatbázis tehát jól jellemzi a klímát, azonban a mérési és modellezési hibák miatt óhatatlanul bizonytalansággal is terhelt.

Az első reanalízis az ERA-15 az 1990-es évek elején készült el, mely az 1979–1993-as időszakot fedte le. A 2000-es évek elején elkészült ERA-40 reanalízis már az 1958 és 2002 közötti 45 éves időszakot fedi le. A kétezres évek közepén kezdődött el az ERA-Interim reanalízis projekt, mely az 1979. január 1-től a 2018-ig terjedő időszakot fogja át. Az ECMWF több más partnerrel együttműködve az Európai Unió 7. Keretprogramja keretében az ERA-CLIM projekt során 2011–2014-ben készítette el az egész XX. századot lefedő ERA-20C reanalízis rendszert.

Az elmúlt években került kifejlesztésre a legmodernebb ECMWF reanalízis az ERA5. Az új ERA5 reanalízis a 2006-os IFS modellverzión alapuló ERA-Interim reanalízist váltotta fel. Az ERA5 4D-Var adatasszimilációt használ az analízisek előállítására, s az IFS modell 2016-os verzióján alapul. Így az ERA5 a modell fizikában és dinamikában, valamint az adatasszimilációs rendszerben megvalósult egy évtizednyi fejlesztés eredményeit hasznosítja. Emellett a horizontális rácsfelbontás 79 km-ről 31 km-re nőtt. Az ERA5 újdonsága, hogy óránkénti analízis mezőket tartalmaz a korábbi háromórás időbeli felbontás helyett. Emellett háromóránként 10 tagú ensemble rendszer alkalmazásával az analízis bizonytalanságára vonatkozóan is ad információt. Az I. táblázat a fenti reanalízis rendszerek főbb jellemzőit tartalmazza.

	ERA-15	ERA-40	ERA-Interim	ERA-20C	ERA5
időtartam	1979–1993	1957–2002	1979–2018	1900–2010	1950–
horizontális felbontás	125 km	125 km	75 km	125 km	31 km
vertikális szintek száma	31	60	60	91	137 szint
adatasszimiláció	optimális interpoláció + 1D-var	3D-var FGAT	4D-var	4D-var	4D-var

I. táblázat: Az ECMWF reanalízis rendszerek főbb jellemzői

ECMWF előrejelzéseire alapozott kutatási és fejlesztési tevékenységek

Az Országos Meteorológiai Szolgálatnál folyó ECMWF vonatkozású tevékenység az alábbi területekre terjed ki:

ECMWF előrejelzések grafikus megjelenítése a HAWK-3 munkaállomás, a nyilvános honlap, valamint az intraweb számára
Determinisztikus és ensemble előrejelzések verifikációja
Ensemble előrejelzések Kárpát-medence középpontú clusterezése
Globális előrejelzések és re-analízisek leskálázása finom térbeli felbontású modellekkel
Ensemble kalibráció
Ensemble vertikális metszet előállítása
Ensemble diszperziós modell vizsgálatok
Hidegcseppek vizsgálata az ECMWF ERA Interim reanalízis adatbázis alapján

- ECMWF előrejelzések grafikus megjelenítése a HAWK munkaállomás, a nyilvános honlap, valamint az intraweb számára
A numerikus időjárás-előrejelző modellek által előrejelzett eredmények bináris GRIB fájl formátumban állnak rendelkezésre. Az OMSZ-ban kifejlesztett HAWK megjelenítő rendszerben kétdimenziós horizontális illetve vertikális metszet formájában történhet a megjelenítés. A HAWK rendszer a saját belső megjelenítő rendszerén kívül kész képfájlok megjelenítésére is képes. Az ECMWF-ben kifejlesztett MAGICS szoftver alkalmazásával számos OMSZ előállítású grafikus operatív produktum készül. Többek között az ensemble meteogram, fáklya és hisztogram, melyek részben a Szolgálat előrejelző szakembereinek munkáját segítik, részben az OMSZ honlapon a nagyközönség rendelkezésére is állnak.

- Determinisztikus és ensemble előrejelzések verifikációja
A numerikus időjárás-előrejelző modellek beválásának rendszeres kiértékelése – szakszóval verifikációja – nélkülözhetetlen információt jelent mind a modellfejlesztők, mind az operatív előrejelző szakemberek számára. A determinisztikus modellek verifikációja az ensemble modell verifikációhoz képest egyszerűbb feladat. Az ECMWF ajánlást dolgozott ki az egységes ensemble verifikáció számára (Nurmi, 2003). Az ECMWF kezdeményezésére azonos szempontrendszer alapján évente a tag és társult tagállamok verifikációs beszámolót készítene, melyek az ECMWF honlapján hozzáférhetők. Nemzeti szintű verifikáció szükséges, mivel a nemzeti meteorológiai szolgálatoknál áll rendelkezésre a legteljesebb megfigyelési információ.

- Ensemble előrejelzések Kárpát-medence középpontú clusterezése
Az 51 tagú ensemble előrejelzés használatát elősegítendő számos megjelenítési lehetőség adódik. Az ensemble meteogram és fáklya előrejelzés mellett a spagetti diagram és a bélyeg diagram is jól használható. A bélyegdiagram révén mind az 51 ensemble taghoz tartozó előrejelzett időjárási helyzet is tanulmányozható. A teljes ensemble rendszer tanulmányozása azonban jelentős időt vesz igénybe. Ensemble előrejelzések csoportosításával, vagy clusterezésével az időjárási helyzet bizonytalanságától illetve összetettségétől függően 2-6 csoport határozható meg. Az egyes csoportokat jellemző cluster átlag, vagy cluster reprezentatív tag mezők tanulmányozásával képet kaphatunk az előrejelzés bizonytalanságának okairól, jobban megértve az aktuális előrejelzésben rejlő hibaforrásokat.

- Globális előrejelzések és reanalízisek leskálázása finom térbeli felbontású modellekkel
A globális, az egész földet lefedő ensemble előrejelző modellek által szolgáltatott előrejelzések kisebb térbeli skálára történő leskálázása többféle módon történhet. A teljes 51 ensemble tagra ráültetett kisskálájú finomfelbontású modellek operatív futtatása – a nagyon jelentős számítógépidő miatt – még a legnagyobb meteorológiai szolgálatok számára sem lehetséges. Az OMSZ-ban 2005-2006-ban az ECMWF 51 tagú ensemble előrejelzéséből a Kárpát-medence térségére az ALADIN/HU modellel 10-ben rögzített clusterszámú leskálázású vizsgálatokat végeztünk. Az ALADIN/HU modellt a 10 clusterátlaghoz legközelebbi ensemble tagból, a cluster reprezentatív tagból kiindulóan futtattuk. A kapott finomfelbontású eredményeket esettanulmányokban hasonlítottuk össze a nagyskálájú modelleredményekkel.

Az operatív gyakorlatban az OMSZ korlátos tartományú modelljei számára az ECMWF előrejelzései szolgáltatnak információt a tartományon kívül zajló folyamatokról. A 8 km-es felbontású ALADIN/HU és a 2,5 km-es felbontású AROME/HU előrejelzések készítése során az ECMWF nagyfelbontású előrejelzései biztosítják a határfeltételeket. A 2,5 km-es felbontással futtatott AROME-EPS előrejelzés az ECMWF ensemble előrejelzéseinek 11 tagját skálázza le.

Az klímaváltozás kutatásában az éghajlati modellek validációjára végzett kísérletekben a határfeltételeket re-analízisek szolgáltatják. Az OMSZ-ban alkalmazott REMO és ALADIN-Climate regionális klímamodellekkel az ERA40 és az ERA-Interim reanalízisek felhasználásával történtek vizsgálatok.

- Ensemble kalibráció
A numerikus előrejelző modellek a „Valószínűségi időjáráselőrejelzés alapjai” című fejezetben említett okok miatt hibával terheltek. A felsorolt okok mellett az ensemble modell jelenlegi 32*32 km-es horizontális felbontásából adódóan a rácsfelbontás alatti domborzati egyenetlenségből adódó sajátosságokat értelemszerűen nem tudják leírni. A fenti problémák részbeni megoldására szolgál az ensemble kalibráció. A többféle lehetséges megoldás közül az OMSZ-ban az eloszlásfüggvény kalibrációt alkalmaztuk. A módszer alkalmazása során az aktuális ensemble előrejelzést az elmúlt 18 év reforecast ensemble előállított modellklíma eloszlásfüggvényhez hasonlítottuk. Az elmúlt 30 évnyi időszak során mért megfigyelési adatokból pedig a megfigyelési eloszlásfüggvényt határoztuk meg. Az ensemble kalibráció során első lépésként az aktuális ensemble előrejelzés modellklíma eloszlásfüggvényen leolvasott gyakoriság értéket határozzuk meg. Második lépésként pedig a megfigyelési klíma eloszlásfüggvényen ugyanezen gyakorisághoz tartozó értéket határozzuk meg.

- Ensemble vertikális metszet előállítása
Az időjárás előrejelzés folyamatában a sikeres prognózis készítés érdekében a légkör háromdimenziós szerkezetének minél jobb ismerete szükséges. Az előrejelzés készítés során a korábban már említett adott pontra vonatkozó ensemble meteogram és fáklya diagramot, valamint bizonyos főizobárszintekre vonatkozó térképes előrejelzéseket használnak. A fenti két módszer kombinálásával azonban nem minden időjárási helyzetben tudjuk kellő pontossággal nyomon követni a légköri változásokat, s becslést adni az előrejelzés bizonytalanságára. A fent említett problémára ad megoldást a teljesen új megközelítésű módszer, az ensemble vertikális profilok előállítása. A módszerrel az elkövetkező hat napban 3 órás időbeli bontásban finom függőleges felbontásban követhetjük nyomon a légköri változásokat.

- Ensemble diszperziós modell vizsgálatok
A meteorológiai szolgálatok fontos feladata az emberi tevékenységre nézve veszélyes természetes (pl. vulkáni hamu) valamint antropogén (pl. radioaktív anyag) szennyeződés terjedésének előrejelzése. A szennyeződés vizsgálatok során az alkalmazott diszperziós és trajektória modellek bemenő adata a numerikus időjárás előrejelző modellek által számított háromdimenziós légköri állapot. A legutóbbi időkig a diszperziós és trajektória modellek alapvetően a determinisztikus modellekre alapozódtak. Az OMSZ-ban 2011–2012-ben végzett úttörő tevékenység alapján ensemble előrejelzések clusterezése révén kapott cluster reprezentatív tagokra alapozott is végeztünk. Ily módon lehetővé vált gyors, hatékony és viszonylag kevés számítógép időt igénylő eljárással valószínűségi diszperziós és trajektória előrejelzéseket előállítani.

- Hidegcseppek vizsgálata az ECMWF ERA Interim reanalízis adatbázis alapján
A középtroposzférában, az 500 hPa-s szint környezetében esetenként analizálható hidegcsepp vagy hidegörvény heves légköri eseményeket, télen heves hózáporokat, nyáron zivatarokat, esetenként tornádót is tud okozni. Előrejelzésük, pályájuk pontos megadása gyakran nem könnyű feladat. 2011–2014 között végzett vizsgálataink során a legutóbbi tizenöt évbeli 150 hidegcseppes eset előrejelezhetőségének statisztikai vizsgálatát végeztük el, mind az ERA Interim reanalízis, mind a determinisztikus és ensemble előrejelzések felhasználásával. Munkánk során a hidegcseppeket jól jellemző meteorológiai paraméterek felhasználásával új fáklya diagram típus kifejlesztése is megtörtént.

ECMWF előrejelzések használata az OMSZ-ban

Az OMSZ szakemberei 1995 óta használják az ECMWF modell-előrejelzéseket. Magyarország társult tagságából eredően széleskörűen használhatjuk az ECMWF archívumot, valamint a kifejlesztett számítógépes szoftvereket. Részt veszünk az ECMWF továbbképzési programjában, s 2002 óta lehetővé vált számunkra a readingi munkában való részvétel is. A hallgatók oktatásában 2013-tól használjuk az IFS modell kutatási és oktatási célokra elérhető változatát, az OpenIFS-t. Az OMSZ honlapján megjelenő középtávú előrejelzési információk döntően az ECMWF modellekre épülve készülnek. Számos szolgáltatásunk szintén az ECMWF előrejelzését használja fel. A numerikus időjárás modellező és módszerfejlesztő tevékenységre 1999-ben létrehozott szakmai osztályon számos programcsomagot fejlesztettünk.

Az operatív gyakorlatban számos ECMWF modellekre épülő előrejelzés készül. Ezekből látható néhány minta az alábbi felsorolásban:

	Fáklya: Az 51 tagú ensemble előrejelzésből tetszőleges kiválasztott földrajzi pontra tetszőleges meteorológiai paraméterre készített minden ensemble előrejelzést tartalmazó időbeli grafikont ensemble fáklya előrejelzésnek nevezzük. A grafikon nevét a görbe alakjáról kapta. A grafikon az egyedi ensemble előrejelzések mellett tartalmazza a determinisztikus valamint az ensemble átlag előrejelzést is. Az OMSZ nyilvános honlapjára 14 magyar városra naponta kétszer készül fáklyadiagram.
	Meteogram: Az 51 tagú ensemble előrejelzésből tetszőleges kiválasztott földrajzi pontra a felhőzet, a 6 órás csapadék összeg, 10 méteres szélsebesség, 2 méteres hőmérséklet meteorológiai paraméterekre vonatkozó grafikus előrejelzést ensemble meteogramnak nevezzük. A grafikon tartalmazza a determinisztikus (kék vonal), az ún. kontroll (piros vonal) valamint az ensemble terjedelem (függőleges fekete vonal), alsó és felső kvartilis (zöld doboz) és a medián (vízszintes fekete vonal) előrejelzést is.
	Pontbeli vertikális metszet (pszeudo TEMP): A determinisztikus numerikus előrejelzési modell 137 vertikális modell szinten jelzi előre a légkör várható állapotát. A meteorológiai gyakorlatban általában kiválasztott izobár felületeken készült térképeket használnak, azonban a légkör függőleges szerkezetének pontosabb leírására alkalmasabb a modellszinti előrejelzést használni. Az ábrán a hőmérséklet, nedvesség, valamint a szélirány és sebesség vertikális profilját láthatjuk.
	Ensemble vertikális metszet (valószínűségi pszeudo TEMP): Az ensemble numerikus előrejelzési modell 137 vertikális modell szinten jelzi előre a légkör várható állapotát. Az ábrán a hőmérséklet, nedvesség, valamint a szélirány és sebesség vertikális profilját láthatjuk.
	Kárpát-medence középpontú clusterezés: Az 51 tagú ensemble előrejelzésből az előrejelzések bizonyos szempontok szerinti csoportosításával idegen szóval clusterezésével az időjárási helyzet bizonytalanságától függően átlagosan kettő - három, maximum hat cluster előrejelzést hozunk létre. A jelenlegi hazai operatív gyakorlatban az 500 hPa-os izobárfelület +120, valamint +192 órára előrejelzett áramlási mezeje alapján történik a clusterezés. Az egyes clusterekbe tartozó ensemble előrejelzések felhasználásával előállítjuk a cluster átlagot, valamint kiválasztjuk a cluster átlaghoz legközelebb elhelyezkedő ensemble tagot a reprezentatív tagot.

OMSZ: 2021. május 11.

ECMWF vonatkozású honlap hírek

- Megjelent az ECMWF Newsletter őszi száma (Meteorológiai hírek; 2023. október 24.)
- Megjelent az ECMWF I. félévi összefoglalója (Meteorológiai hírek; 2023. augusztus 1.)
- Megjelent az ECMWF Newsletter nyári száma (Meteorológiai hírek; 2023. augusztus 1.)
- Már 10 km alatti az ECMWF ensemble modell horizontális felbontása (Meteorológiai hírek; 2023. június 27.)
- Megjelent az ECMWF 2022. évi beszámolója (Meteorológiai hírek; 2023. június 27.)
- Megjelent az ECMWF Newsletter tavaszi száma (Meteorológiai hírek; 2023. április 24.)
- Megjelent az ECMWF Newsletter téli száma (Meteorológiai hírek; 2023. január 24.)

- 30 éves az ECMWF ensemble valószínűségi időjárás-előrejelzés (Meteorológiai hírek; 2022. november 25.)
- Megjelent az ECMWF Newsletter őszi száma (Meteorológiai hírek; 2022. október 28.)
- Megjelent az ECMWF Newsletter nyári száma (Meteorológiai hírek; 2022. augusztus 22.)
- Megjelent az ECMWF I. félévi összefoglalója (Meteorológiai hírek; 2022. augusztus 5.)
- Megjelent az ECMWF Newsletter tavaszi száma (Meteorológiai hírek; 2022. április 19.)
- Megjelent az ECMWF Newsletter téli száma (Meteorológiai hírek; 2022. január 25.)

- Cikk a regionális előrejelzés során használt kezdeti- és peremfeltételek teszteléséről (Meteorológiai hírek; 2016. augusztus 15.)
- Tíznapos valószínűségi előrejelzés hatórás időbeli bontásban (Honlap újdonságok; 2016. április 13.)
- ECMWF modell horizontális felbontása már 10 km alatt van (OMSZ hírek; 2016. március 9.)

- Dr. Florence Rabier az ECMWF új igazgatója (Meteorológiai hírek; 2015. december 8.)
- ECMWF 40 éve a számszerű időjárás előrejelzés szolgálatában (Meteorológiai hírek; 2015. augusztus 14.)
- Megjelent az ECMWF 2014. évi beszámolója (Meteorológiai hírek; 2015. július 30.)
- Többhetes európai anomália előrejelzés (Honlap újdonságok; 2015. június 25.)
- 2015. első negyedévében folytatódott az átlagosnál melegebb időjárás (Meteorológiai hírek; 2015. június 4.)
- Új 10 napos valószínűségi előrejelzés (Honlap újdonságok; 2015. április 27.)
- A 2014. év éghajlati értékelése az ECMWF globális reanalízis adatok alapján (Meteorológiai hírek; 2015. február 16.)
- Extrém havazás előrejelezhetősége ensemble előrejelzések alapján (Meteorológiai hírek; 2015. február 3.)

- Új módszer a magassági hidegörvények jobb előrejelzése érdekében (Meteorológiai hírek; 2014. október 29.)
- Az ECMWF Társult Országok igazgatóinak ülése Budapesten (OMSZ hírek; 2014. október 29.)
- Szuperszámítógéppel a jobb előrejelzésekért (Meteorológiai hírek; 2014. szeptember 9.)

- Újabb előrelépés az ECMWF előrejelzői rendszerében (OMSZ hírek; 2013. november 21.)
- 2014 közepétől új szuperszámítógép az ECMWF-ben (Meteorológiai hírek; 2013. július 8.)
- ECMWF modellszintek száma 91-ről 137-re növekedett (OMSZ hírek; 2013. június 25.)
- ECMWF tervek – jobb előrejelzések (Meteorológiai hírek; 2013. január 8.)

- Sandy hurrikán előrejelezhetősége (Meteorológiai hírek; 2012. november 6.)
- ECMWF modellek használata - angol változat (Honlap újdonságok; 2012. október 12.)
- ECMWF modellek használata (Honlap újdonságok; 2012. szeptember 25.)
- ECMWF a legjobb beválású modell (Meteorológiai hírek; 2012. április 19.)
- Ensemble előrejelzésekből származtatott vertikális profilokról (Meteorológiai hírek; 2012. március 26.)
- Valószínűségi előrejelzés (Honlap újdonságok; 2012. január 24.)
- Térképes modell előrejelzések megjelenítése (Honlap újdonságok; 2012. január 4.)
- Előrejelzés több mint 4000 magyar településre (Honlap újdonságok; 2012. január 2.)

További információk és dokumentációk az ECMWF modell hazai használatáról: ecmwf_dokumentaciok.pdf

Kapcsolódó oldalak:

Tevékenységek

Alaptevékenységek

Meteorológiai Adattár

Időjárás-előrejelzés

Regionális időjárás modellek

ECMWF modellek alkalmazása

Klímamodellezés

Levegőkörnyezeti vizsgálatok

Levegőtisztaság-védelem

Műholdmeteorológia

HAWK meteorológiai munkaállomás

Meteorológiai Szakkönyvtár

Meteorológiai múzeum