Jak tworzone są prognozy pogody i jak dokładne są naprawdę

Prognoza pogody zaczyna się od danych, a nie od domysłów. Zgodnie z Narodową Administracją Oceaniczną i Atmosferyczną Stanów Zjednoczonych (NOAA), superkomputery zbierają miliardy obserwacji każdego dnia z balonów meteorologicznych, satelitów, boi oceanicznych, radarów, czujników samolotów i stacji naziemnych, konwertując każdy odczyt na wartość numeryczną dla temperatury, ciśnienia powietrza, wilgotności i wiatru.

Od obserwacji do uruchomienia modelu

Te liczby stają się punktem wyjścia, lub 'warunkami początkowymi', dla numerycznego modelu prognozy pogody: zestawu równań matematycznych opisujących, jak powietrze się porusza, ogrzewa i zawiera wilgoć. NOAA stwierdza, że jej superkomputery pracują z prędkością 2,8 biliona obliczeń na sekundę z centrów danych w Virginii i Florydzie, przesuwając model do przodu w krótkich przyrostach czasu, wielokrotnie przeliczając stan atmosfery, aż do końca okresu prognozy, obecnie do 16 dni dla globalnego modelu NOAA.

Prognozyści nie polegają na jednym modelu. NOAA zauważa, że dla każdej sytuacji porównywanych jest kilka modeli globalnych i regionalnych; kiedy się zgadzają, zaufanie do prognozy wzrasta, a kiedy się rozchodzą, prognozyści publicznie komunikują tę niepewność.

Dlaczego prognozyści uruchamiają jednocześnie dziesiątki wersji

Ponieważ atmosfera jest chaotyczna, mały błąd w danych początkowych może rozrosnąć się w duży błąd kilka dni później, jak wyjaśnia Europejskie Centrum Prognoz Pogody na Średni Termin (ECMWF). Aby to zaradzić, ECMWF uruchamia ensemble: ten sam model uruchamiany wiele razy z nieco innymi punktami wyjścia. Jego pierwszy operacyjny ensemble z grudnia 1992 roku miał 33 członków; do 2023 roku rozszerzony ensemble osiągnął 101 członków, z ensemblami średniego zakresu uruchamianymi z rozdzielczością około 9 kilometrów. Rozrzut między członkami ensemble pokazuje, jak pewna powinna być prognoza.

Jak dokładne są dziś prognozy

Satelitarna i informacyjna służba NOAA, NESDIS, stwierdza, że prognoza 5-dniowa jest dokładna w około 90% przypadków, prognoza 7-dniowa w około 80%, a prognozy 10 dni lub dłuższe są prawidłowe tylko w około połowie czasu, ponieważ modele nie mogą uzyskać dostępu do danych z przyszłości i muszą ekstrapolować z obecnych warunków.

Prognozy również znacznie się poprawiły w ostatnich dziesięcioleciach. Brytyjska Służba Meteorologiczna Met Office stwierdza, że jej czterodniowa prognoza dzisiaj jest tak dokładna jak jej jednodniowa prognoza sprzed 30 lat. Met Office stwierdza również, że jej model jest weryfikowany względem standardów Światowej Organizacji Meteorologicznej i konsekwentnie zajmuje miejsce wśród dwóch najlepszych dostawców prognoz na świecie. Oddzielnie, Our World in Data raportuje, że prognozy trzydniowe, powołując się na ECMWF, są konsekwentnie dokładne od lat 80. i teraz osiągają około 97%.

Rozdzielczość, moc obliczeniowa i najnowsza zmiana: modele AI

Część poprawy pochodzi z lepszych siatek modelu. ECMWF stwierdza, że jego rozdzielczość pozioma wzrosła z około 210 kilometrów do 18 kilometrów w ciągu 30 lat, a czas wyprzedzenia jego zdolnych prognoz ensemble wzrósł o około półtora dnia na dekadę średnio. Our World in Data dodaje, że własna siatka prognozowania Met Office przesunęła się z około 90-kilometrowego odstępu do 1,5-kilometrowego odstępu, zmniejszając luki między punktami obserwacyjnymi.

Najnowsza zmiana to uczenie maszynowe. W ocenie wydajności z 2025 roku ECMWF zgłosiło, że jego system prognozowania oparty na AI, AIFS, wytworzył błędy o 5–15% niższe niż jego tradycyjny model oparty na fizyce dla prognoz średniego zakresu do 15 dni, i że AIFS znacznie przewyższył starszy system w przewidywaniu toru cyklonu tropikalnego, chociaż niedoocenił intensywność burzy. ECMWF powiedział również, że 2025 przyniósł największą poprawę umiejętności w ciągu jednego roku w ponad dekadę, napędzaną aktualizacjami systemowymi wprowadzonymi na koniec 2024 roku, w tym około 10% redukcją błędów dla temperatury powierzchni i prędkości wiatru w jego prognozach ensemble.

Nie każda prognoza jest równie niezawodna

Dokładność nie jest równomiernie rozpowszechniana na całym świecie. Our World in Data raportuje, że kraje o niskich dochodach wydają na usługi meteorologiczne 15 do 20 razy mniej na osobę niż kraje o wysokich dochodach, różnica, która wpływa zarówno na jakość lokalnych prognoz, jak i na zasięg systemów wczesnego ostrzegania przed ekstremalnymi zjawiskami pogodowymi.