Operationell oceanografisk forskning

I många lägen är det viktigt att kunna ställa havsprognoser, för att utfärda varningar om risk för översvämning i kustnära områden eller förutspå t.ex. avdrift av oljeutsläpp, isbildning, isens sammanpressning och våghöjd. Gruppen inom operationell oceanografisk forskning utvecklar modeller och verktyg som möjliggör effektiv framtagning av havsprognoser.

På liknande sätt som man kan göra prognoser för väderutveckling, kan prognoser även göras för havet. De variabler som oftast är av störst intresse är:

  • signifikant våghöjd
  • vattenstånd
  • isutbredning (iskoncentration, istjocklek, förekomst av vallar)
  • ytnära strömmar
  • ytvattentemperatur.

Den förstnämnda variablen, signifikant våghöjd, beräknas på SMHI m.h.a. en vågmodell som heter SWAN (Simulating Waves Nearshore). Alla de andra variablerna beräknas med havscirkulationsmodellen HIROMB (High-Resolution Operational Model for the Baltic).

För att kunna göra prognoser gäller i allmänhet att tre saker krävs:

  • ett bra initialtillstånd, d.v.s. en beskrivning av tillståndet i havet just nu,
  • bra randvillkor, dvs. en beskrivning av vad som händer vid öppna gränser, som havets yta eller botten,
  • en metod att m.h.a. fysikens lagar beräkna hur tillståndet (i havet i vårt fall) utvecklas med tiden.

Det första kravet, om initialtillstånd, tillfredsställs genom att man utgår från en första gissning, som exempelvis kan vara en 6-timmarsprognos giltig vid det aktuella tillfället. Denna första gissning modifieras sedan genom att observationer av exempelvis ytvattentemperatur vägs in på ett objektivt sätt. Härvid tar man hänsyn till både förväntade observationsfel och förväntade modellfel.

Metoden kallas dataassimilation och är en hel vetenskap i sig. Anledningen till att dataassimilation behövs är att modellerna p.g.a. olika fel förr eller senare driver iväg så långt ifrån verkligheten att prognoskvalitén blir lidande. Assimilation av observationer sker ofta inför varje ny prognos, d.v.s. med ett intervall av 6-24 timmar.

Det andra kravet kan uppfyllas genom att använda information från andra modeller, såsom en atmosfärsmodell med information om vind, lufttemperatur osv. och från en storskalig havsmodell med information om t.ex. havsnivåer och salthalt vid en möjlig öppen gräns.

För att tillfredsställa det sistnämnda kravet använder vi våra modeller, som med olika typer av atmosfärsdrivning för närvarande gör prognoser från 48 timmar upp till fyra veckor framåt. För de kortare, mer detaljerade, prognoserna, används den högupplösta atmosfärsmodellen HIRLAM (High-Resolution Limited-Area Model), som körs och utvecklas på SMHI. För de längre prognoserna används väderprognoser från det europeiska vädercentret ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts). Det är en internationell organisation i vilken SMHI deltar för Sveriges räkning.

Figur 1 visar ett exempel på ett modellområde som används operationellt av SMHI. Den här konfigurationen har en horisontell upplösning på 3 nautiska mil (ca 5,5 km) och har öppna gränser i västra Engelska kanalen och längs ett avsnitt mellan Skottland och Norge.

Exempel på ett modellområde som används operationellt av SMHI
Figur 1: ett exempel på ett modellområde som används operationellt av SMHI. Den här konfigurationen har en horisontell upplösning på 3 nautiska mil (ca 5,5 km) och har öppna gränser i västra Engelska kanalen och längs ett avsnitt mellan Skottland och Norge.
Förstora Bild

Figur 2 visar två exempel på havsnivåprognoser med HIROMB. Bilden till vänster visar ett exempel från Sveriges västkust, som har en topp-till-toppamplitud på ca 20–30 m. Bilden till höger visar ett exempel från norra Östersjön, där det inte förekommer något tidvatten.

Exempel på havsnivåprognoser för Kungsvik (vänster) och Kalix (höger)
Figur 2: två exempel på havsnivåprognoser med HIROMB. Bilden till vänster visar ett exempel från Sveriges västkust, som har en topp-till-toppamplitud på ca 20–30 m. Bilden till höger visar ett exempel från norra Östersjön, där det inte förekommer något tidvatten.
Förstora Bild

Figur 3 visar ett exempel på en isprognos från Bottenviken i norra Östersjön. Färgerna anger havsytans temperatur och isens tjocklek.

Exempel på en prognos av istjocklek från HIROMB
Figur 3: ett exempel på en isprognos från Bottenviken i norra Östersjön. Färgerna anger havsytans temperatur och isens tjocklek.
Förstora Bild