Cum se fac prognozele METEO și de ce greșesc uneori, chiar și cu tehnologii avansate, sateliți și supercomputere

Prognozele meteo moderne se nasc dintr-un mixt între măsurători reale și modele numerice rulate pe supercomputere. Observațiile (stații meteo, baloane, radare, boi maritime și, mai ales, sateliți) sunt „asimilate” într-o hartă 3D a atmosferei, iar ecuații ale fizicii fluidelor, ale transferului de căldură și umezeală simulează cum va evolua aerul oră cu oră. Pe scurt, meteorologia de azi este știință, software și hardware de mare putere — dar și artă: modelele oferă ghidaj, nu sentințe, iar meteorologii aleg varianta cea mai probabilă dintre scenarii.

Pe acest fundal, după noile mesaje RO-Alert din București și țară au stârnit dispute publice și chiar politice, precum și trecerea ciclonului Barbara cu ploi abundente și vânt intens, explicăm de ce prognozele nu sunt mereu perfecte și cum ar trebui înțelese corect.

Cum ajungem de la măsurători la o hartă a viitorului

În centrul prognozelor stă predicția numerică a vremii: atmosfera este împărțită într-o rețea tridimensională cu milioane de celule, fiecăreia atribuindu-i-se starea inițială (temperatură, presiune, vânt, umiditate). Algoritmi de asimilare „împacă” observațiile disparate — din sateliți, radare, stații și baloane — într-o fotografie coerentă a momentului „acum”. Apoi, ecuațiile fizicii rulează pas cu pas pe supercomputere, proiectând înainte evoluția norilor, a vântului și a precipitațiilor.

Pe lângă modelele clasice, apar sisteme noi bazate pe inteligență artificială care învață direct din date istorice. Acestea promit prognoze rapide la scară globală, uneori comparabile cu modelele tradiționale, conform explicațiilor celor de la The Washington Post. În practică, meteorologii combină rezultatele: fizică + AI + expertiză umană.

De ce nu sunt mereu exacte, chiar și cu sateliți și supercomputere

Atmosfera este un sistem haotic: mici erori de măsurare la start se pot amplifica repede. Chiar și cu acoperire satelitară globală, nu măsurăm „totul, pretutindeni, în același timp”, iar rezoluția modelelor limitează fidelitatea fenomenelor locale (ploi torențiale de vară, furtuni convective). De aceea, precipitațiile rămân mai greu de prognozat corect decât temperaturile, lucru explicat frecvent în analizele Capital Weather Gang.

Un alt motiv ține de microclimate și relief: orașele încălzesc local aerul, munții deviază vântul, iar văile canalizează umezeala. Hărțile „naționale” pot rata ușor aceste nuanțe. În plus, o prognoză sănătoasă este probabilistică: meteorologii urmăresc ansambluri de rulări (scenarii) și comunică varianta cea mai probabilă — nu o certitudine. De aici și senzația de „a greșit prognoza”, când de fapt s-a materializat un scenariu secundar.

Totuși, din cauza naturii haotice a atmosferei, a rezoluției limitate și a microclimatelor, acuratețea variază local — aspect vizibil în episoade precum RO-Alert și ciclonul Barbara. (Foto: Playtech)

Cum se face o prognoză în 5 pași

1. Colectarea datelor: stații, radare, baloane meteorologice, boi oceanice și sateliți transmit continuu observații.
2. Asimilarea: un algoritm combină aceste date, corectează erorile și produce o „fotografie” 3D a atmosferei la momentul T0.
3. Modelarea: ecuațiile fluidelor, schimbului de căldură și umezeală rulează pe supercomputere, pas cu pas, pe ore și zile.
4. Ansambluri: același model rulează de multe ori, cu mici variații inițiale, pentru a estima probabilități și intervale de încredere.
5. Expertiza umană: meteorologii interpretează rezultatele, compară modele diferite și emit prognoza finală pentru public.

În concluzie, prognoza bună este un proces probabilistic susținut de tehnologie de vârf, dar rafinat de judecata umană. Ca utilizator, caută intervale și probabilități, urmărește actualizările ANM înaintea fenomenelor locale și nu te baza pe o singură iconiță din aplicație, modelele sunt ghidaj — nu Evanghelie —, iar în contextul episoadelor ca trecerea ciclonului Barbara sau valurile de RO-Alert, alfabetizarea meteo ne ajută să luăm decizii mai bune, la timp.