Beskrivning av fysikaliska processer
Förutom de dynamiska ekvationerna, som styr vädrets utveckling i stort, påverkas vädret även av andra mer eller mindre viktiga faktorer, på mindre skalor.
Läs mer om Beskrivning av fysikaliska processer
Dataassimilering
Bra prognoser ställer höga krav på initialdata. Med hjälp av dataassimilering skapas startvärden (väderläget) för en numerisk prognosmodell. Det är en av de viktigaste komponenterna i ett prognossystem.
Ensembleprognoser
Då atmosfären är ett kaotiskt dynamiskt system finns det flera troliga väderutvecklingar. Därför utvecklas metoder för att säga något om sannolikheten för olika utfall. Detta görs genom att använda ett flertal noga utvalda prognoser, s.k. ensembleprognos. Genom en ensembleprognos går det att uppskatta osäkerheten i våra prognoser. Läs mer om ensembleprognoser och kaos i länkarna nedan.
Kaos - centralt för väderprognoser
Mer detaljerade prognoser
Väderutvecklingen har börjat beskrivas på en mer detaljerad skala, men mycket arbete återstår. Den fysikaliska beskrivningen blir delvis annorlunda och det krävs även mycket kraftfulla datorer och mer effektiv programmering för att detta ska vara möjligt. Tillämpade metoder utvecklas också för att göra mycket korta prognoser, upp till ca 6 timmar, så kallad Nowcasting. Vi arbetar också med statistisk tolkning av modellresultat.