Näin syntyy sääennuste – monipuoliset havainnot ja meteorologinen asiantuntemus ovat onnistuneen ennusteen kulmakiviä

Sään ennustaminen
Meteorologilla on tärkeä työ sääennusteen jatkojalostuksessa. Tietokonemalli tarjoaa tietynlaista näkemystä ennusteesta, mutta meteorologi voi tarvittaessa vielä editoida ja kohentaa ennustetta. Meteorologin ammattitaito korostuu erityisesti sään paikallisilmiöissä.
Meteorologilla on tärkeä työ sääennusteen jatkojalostuksessa. Sääennuste laaditaan automaattisesti laajamittaisten tietokoneohjattujen prosessien avulla, mutta meteorologi voi vielä tarvittaessa muuttaa tietokoneen valitsemia ennustemenetelmiä tai tarkentaa ennustetta erityisesti paikallisilmöiden osalta. Kuva: Foreca

Sääennusteilla on nykymaailmassa tärkeä rooli. Sää vaikuttaa eri liiketoimintoihin ja niin moneen elämän osa-alueeseen, että olisi suorastaan mahdotonta kuvitella maailmaa ilman sääennusteita.

Sääennusteen syntymisen taustalla on lukuisia eri prosesseja, mutta lähtökohtana onnistuneelle ennusteelle ovat mahdollisimman monipuoliset säähavainnot eri puolilta maapalloa.

Tässä artikkelissa kuvataan ne vaiheet ja tekijät, joita laadukkaalta sääennusteelta edellytetään:

  1. Säähavaintojen mittaaminen ja kerääminen eri puolilta maapalloa.
  2. Sään nykytilan eli sääennusteen alkuhetken mallintaminen havaintotietojen avulla.
  3. Eri sääennustemallien eli eri ennusteskenaarioiden laskenta ensin maailmanlaajuisesti ja myöhemmin paikallisella tasolla.
  4. Parhaan säämallin ja ennusteenkorjausmenetelmien valinta ja laaduntarkkailu tietojenkäsittelytieteen menetelmien avulla.
  5. Paikallistietämykseen ja ennustetilanteeseen perustuva meteorologin tekemä lopullisen ennustemallin valinta ja paikallisen ennusteen korjaukset.
  6. Sääennusteen tuotteistaminen ja kertominen käyttäjän tarvitsemassa muodossa.

Lue myös: Havaintoasemat ovat sääennusteen tukipilari – näitä tietoja ne keräävät

Sään lähtötilanteen mallintaminen kolmiulotteisesti supertietokoneelle on ensiaskel sääennusteen rakentumiselle. Kattava havaintoverkosto satelliiteista maanpinnan kiinteisiin säähavaintoasemiin auttaa siinä, että nykyään sääennusteet ovat jo huomattavasti parempia kuin vielä muutama vuosikymmen sitten. Mitä enemmän havaintoja maapallolta saadaan, sitä parempia ennusteita voidaan tehdä.
Sään lähtötilanteen mallintaminen kolmiulotteisesti supertietokoneelle on ensiaskel sääennusteen rakentumiselle. Kattava havaintoverkosto satelliiteista maanpinnan kiinteisiin säähavaintoasemiin auttaa siinä, että nykyään sääennusteet ovat jo huomattavasti parempia kuin vielä muutama vuosikymmen sitten. Mitä enemmän havaintoja maapallolta saadaan, sitä parempia ennusteita voidaan tehdä. Kuva: Pixabay

Sääennusteen lähtötiedot mitataan ja mallinnetaan maailmanlaajuisen havaintoverkoston avulla

Jotta säätä voidaan ennustaa, tarvitaan tarpeeksi taustatietoja eli säähavaintoja eri puolilta maapalloa ja ilmakehästä.

Säähavaintojen avulla mallinnetaan ennusteen lähtötilanne, ja tämän vuoksi laadukkaiden, maantieteellisesti kattavien ja tarpeeksi usein päivittyvien säähavaintojen rooli on merkittävä, jotta ennuste lähtee rakentumaan oikeaan suuntaan. Maailmanlaajuisen havaintoverkoston selkärankana maanpinnalla toimivat SYNOP- ja METAR -havaintoasemat, jotka mittaavat muun muassa ilman lämpötilan, kosteuden ja ilmanpaineen kahden metrin korkeudelta ja tuulen nopeuden ja suunnan 10 metrin korkeudelta maanpinnasta.

Lue myös: Näin lämpötilamittauksia tehdään

Maanpinnalla olevat havaintoasemat mittaavat mm. lämpötilaa ja tuulta. Lämpötilahavainnot tehdään kahden metrin korkeudelta ja tuulihavainnot 10 metristä.
Maanpinnalla olevat havaintoasemat mittaavat mm. lämpötilaa ja tuulta. Lämpötilahavainnot tehdään kahden metrin korkeudelta ja tuulihavainnot 10 metristä. Kuva: Pixabay

Läheltä maanpintaa saatavien havaintojen lisäksi tarvitaan tietoa myös ylempää ilmakehästä, jotta sääolosuhteet ilmakehän eri kerroksissa tulevat huomioiduiksi. Ilmakehässä havaintoja tehdään luotausten avulla eli radiosondeja lähetetään sääpallojen mukana kohti ylempiä ilmakerroksia. Radiosondit mittaavat ilmakehän olosuhteita aina 20–30 kilometrin korkeudelle saakka. Ylempää ilmakehästä säähavaintoja saadaan myös lentokoneista ja raportoitavia suureita ovat esimerkiksi lämpötila, tuuli, ilmanpaine ja kosteus.

Havaintoja kerätään myös ilmakehän ulkopuolella avaruudessa. Sääsatelliiteilla on erittäin tärkeä rooli havaintojen keräämisessä, koska niillä saadaan täydennettyä havaintotietoja niiltä alueilta, missä ei ole fyysisiä säähavaintoasemia maanpinnalla tai merialueilla. Satelliitit keräävät tietoja esimerkiksi pilvisyydestä ja lämpötiloista. Satelliiteista saatava tieto kattaa nykyään peräti yli 90 % sääennustemalliin syötettävistä havaintoarvoista, joten sääennusteen laskennassa ne ovat korvaamattomia.

Maapalloa kiertäviltä satelliiteilta saadaan tärkeää tietoa sääolosuhteista eri puolilla maapalloa. Tietoa käytetään hyväkseen sääennusteita laskiessa.
Maapalloa kiertäviltä satelliiteilta saadaan tärkeää tietoa sääolosuhteista eri puolilla maapalloa. Tietoa hyödynnetään sääennusteita laskiessa. Kuva: Pixabay

Täydentävää tietoa säähavaintoihin tuovat myös eri liikennevälineet, kuten laivat ja lentokoneet. Laivat voivat kerätä havaintoja esimerkiksi meriveden lämpötilasta ja sääoloista alueilla, joilla ei muutoin tehdä mittauksia.

Säätutkalla puolestaan kerätään tietoa sateesta ja sen intensiteetistä.

Kun havaintoarvot on lopulta kerätty eri verkostoista, tiedot syötetään supertietokoneille. Eri säämalleille on määritetty omat fysikaaliset ja matemaattiset kaavansa, jotka alkavat laskea alkuarvojen eli havaintojen perusteella ennusteita. Alkuarvot ovat tärkeitä, jotta saadaan rakennettua toimivia ennusteita. Mitä enemmän alkuarvoja on ja mitä laadukkaampia ne ovat, sitä laadukkaampia ennusteita saadaan.

Lue myös: Pitkän ajan sääennuste – miten se syntyy ja miten sitä tulee tulkita?

Jälkikäsittelyllä kohti parempaa ennustetta

Sääennustemalleja on useita, esimerkiksi Euroopan keskipitkien ennusteiden keskuksen ECMWF:n malli sekä yhdysvaltalainen GFS. Muita Suomessa hyödynnettyjä säämalleja ovat esimerkiksi HIRLAM sekä AROME.

Foreca hyödyntää ennusteissaan lähtökohtaisesti eurooppalaista säämallia ja tämän lisäksi Forecan omat meteorologit ja Forecan kehittämät algoritmit parantavat ennusteita edelleen. Näillä säädatan jälkikäsittelymenetelmillä ennusteesta saadaan alkuperäistä säämallia tarkempi ja laadukkaampi. Lisäksi paikallisilmiöt korostuvat ennusteessa paremmin.

Tietokoneet voivat laskea sääennusteen lähtöarvoja hyödyntäen vaikkapa vuoden päähän, mutta tämä ei ole mielekästä, sillä keskimäärin keskileveysasteilla ja Suomessa sään ennustettavuus nykyteknologiaa hyödyntäen on parhaimmillaan viikon tai reilun viikon luokkaa.

Mallien pohjana ovat samat alkuarvot eli havainnot, mutta erilaisten fysikaalisten laskentakaavojen takia mallit antavat joskus toisistaan poikkeavia ennusteita. Ennusteiden hajonta ja epävarmuus kasvaa ajan funktiona, eli mitä pidemmälle ennusteita lasketaan, sitä todennäköisemmin eri säämallien näkemykset poikkeavat toisistaan.

Lue myös: Nowcast-ennuste: Paras ja tarkin sääennuste lähitunneille

Supertietokoneeseen syötetään liuta havaintoarvoja, joita se lähtee laskemaan eteenpäin. Tietokoneet pystyvät käsittelemään kerralla valtavan määrän dataa fysikaalisia ja matemaattisia kaavoja hyödyntäen.
Supertietokoneeseen syötetään liuta havaintoarvoja, joita hyödyntäen koneet lähtevät laskemaan ennustetta eteenpäin halutulle ajanjaksolle. Tietokoneet pystyvät käsittelemään kerralla valtavan määrän dataa fysikaalisia ja matemaattisia kaavoja hyödyntäen. Kuva: Pixabay

Parviennusteita hyödyntäen

Kun sääennuste lasketaan useamman kerran halutulle ajanjaksolle, saadaan niin sanottu parvi- eli ryväsennuste. Tyypillisessä parviennusteessa on mukana joitain kymmeniä malliajoja. Parviajojen keskiarvo kuvaa säätilan todennäköisintä kehityssuuntaa.

Eri ennusteiden välinen hajonta kuvaa säätilan ennustettavuutta ja mahdollisia kehityssuuntia. Tämän avulla saadaan määriteltyä myös poikkeaman todennäköisyys, eli mikä on esimerkiksi tavanomaista lämpimämmän tai sateisemman sään todennäköisyys tietyllä ajanjaksolla. Mitä suurempaa hajonta parviennusteessa on, sitä hankalampaa on myös säätilan ennustettavuus.

Parviennusteita hyödynnetään esimerkiksi pitkän ajan sääennusteissa. Jos esimerkiksi kuukausiennusteessa tietty viikko näyttää tilastollisesti hyvin tavanomaista säätä ja poikkeamat eri sääsuureissa ovat pieniä, voi tämä tarkoittaa myös sitä, että hajonta parviennusteessa on ollut suuri.

Euroopan keskuksen parviennuste Helsingin lämpötilakehityksestä 850 hPa:n painepinnalla eli noin 1,5 kilometrin korkeudessa ilmakehässä on tärkeä työkalu meteorologille arvioida, minkälainen on sään ennustettavuus lähiaikoina. Tässä eri malliajojen keskiarvo nähdään punaisella paksulla viivalla ja ääriarvot mahtuvat vihreän alueen sisään. Neljänä ensimmäisenä päivänä sään ennustettavuus on tässä tapauksessa hyvä, sen jälkeen se heikkenee asteittain. 
Euroopan keskuksen parviennuste Helsingin lämpötilakehityksestä 850 hPa:n painepinnalla eli noin 1,5 kilometrin korkeudessa ilmakehässä on tärkeä työkalu meteorologille arvioida, minkälainen on sään ennustettavuus lähiaikoina. Tässä eri malliajojen keskiarvo nähdään punaisella paksulla viivalla ja ääriarvot mahtuvat vihreän alueen sisään. Neljänä ensimmäisenä päivänä sään ennustettavuus on tässä tapauksessa hyvä, sen jälkeen se heikkenee asteittain. Kuva: ECMWF

Meteorologin ammattitaitoa tarvitaan

Meteorologin tehtävänä on kussakin säätilanteessa arvioida, mikä säämalli on lähimpänä todellista tilannetta. Meteorologi seuraa lähtötilannetta havainnoista ja päättelee kokemuksensa avulla, mikä malleista toimii parhaiten missäkin säätilanteessa.

Ammattitaito korostuu myös paikallisten sääilmiöiden tuntemuksessa, sillä säämallit eivät saa kiinni kaikki yksityiskohtia. Globaalien säämallien ennusteresoluutio on parhaimmillaan noin 10 kilometriä, eli maapallo jaetaan 10 x 10 km kokoisiin hilaruutuihin ja ennuste lasketaan niihin. Paikallisilmiöiden tuntemus on tärkeää, ja meteorologi voikin ennusteessaan tarkentaa lämpötiloja esimerkiksi rannikko- ja vuoristoalueilla, missä paikallinen vaihtelu on suurta.

Meteorologin tehtävänä on myös muotoilla ennuste sellaiseen muotoon, että kuluttajat ymmärtävät sen helposti esimerkiksi verkkosivuilla tai sanomalehdessä. Tv-meteorologin tehtävänä puolestaan on esittää ennuste kansantajuisesti ja painottaa kulloinkin tärkeimpiä säätapahtumia.

Lue seuraavaksi: Miksi Suomen sää ja lämpötilat vaihtelevat niin paljon?

Forecan meteorologi Visa Salojärvi.
Yksi sääennusteiden lopputuotteista on kuluttajalle digitaalisesti tai TV:n välityksellä suunnattu sääennuste, jonka meteorologi kertoo. Kuvassa Forecan meteorologi Visa Salojärvi.

Kuinka pitkälle säätä voidaan ennustaa?

Sääennusteissa pyritään paitsi tarkkuuteen, myös entistä pidempiin ennusteisiin. Vuosien saatossa kuluttajien tarve nähdä säätä yhä pidemmälle tulevaan on kasvanut, ja tämän vuoksi moni säätaho julkaiseekin nykyään pitkän aikavälin ennusteita.

Säätilan kehitystä pystytään Suomen leveysasteilla yleensä ennustamaan luotettavasti 3–5 vuorokauden päähän ja melko luotettavasti vielä viikonkin päähän, mutta tarkkoja paikkakuntakohtaisia ennusteita pystytään harvoin tekemään näin pitkälle. Sään alueellinen ennustettavuus heikkenee pidemmällä aikavälillä, jolloin onkin parempi tarkastella synoptisen mittakaavan suursäätilan kehitystä. Synoptisen mittakaavan kokoluokka on yli 1000 kilometriä.

Sään ennustettavuus riippuu vallitsevasta säätilanteesta ja maantieteellisestä sijainnista. Jos säätyyppi pysyy samanlaisena, säätä voidaan ennustaa yli viikonkin päähän. Välillä täytyy kuitenkin hyväksyä se, että ennustettavuus on Suomen leveysasteilla vain vuorokauden tai parin luokkaa. Tällainen tilanne voi olla esimerkiksi silloin, kun liikkeellä on useita matalapaineita ja niiden osakeskuksia. Yksittäisen sadekuuron aikaa ja paikkaa on mahdotonta ennustaa, joten onkin mielekkäämpää puhua sateen tai sadekuuron todennäköisyydestä tietyillä alueilla.

Etelämpänä Euroopassa Välimerellä kesäsää voi pitkään jatkua samanlaisena ja siten sen ennustaminen on helpompaa pitkällä aikavälillä. Tropiikissa puolestaan sää jakaantuu sadekauteen ja kuivaan kauteen, jolloin tyypillinen säätyyppi tiedetään pitkälle tulevaan. Myös esimerkiksi El Niño -ilmiön saapuminen ja sen vaikutukset voidaan ennustaa kuukausien päähän.

Viikon tai parin mittaisten ennusteiden lisäksi tehdään myös pitkän aikavälin sääennusteita, kuten seuraavat neljä viikkoa käsittäviä kuukausiennusteita sekä kolmen kuukauden mittaisia vuodenaikaennusteita.

Pitkän aikavälin ennusteet eivät kerro päivittäisistä säätilanteista, vaan ne vertaavat tulevaa säätä ajankohdan keskimääräiseen säähän. Tällöin ennusteet kertovat, onko tulossa keskimääräistä lämpimämpää, kylmempää, sateisempaa tai kuivempaa säätä. Pitkät ennusteet perustuvat niin sanottuun parviennusteeseen. Se koostuu viidestäkymmenestä malliajosta, jotka poikkeavat hieman toisistaan. Parviennusteesta saatua keskimääräistä säätä verrataan ilmastolliseen keskiarvoon. Pitkän ajan ennusteet toimivat parhaiten tropiikissa ja korkeammilla leveysasteilla niihin tulisikin aina suhtautua tietyllä varauksella.

Rajuilma riepotteli omenapuita Etelä-Pohjanmaalla heinäkuussa 2011.
Pitkän ajan sääennusteissa ei oteta kantaa yksittäisen päivän säähän, vaan niissä pikemminkin pyritään ilmaisemaan, onko jokin tietty tarkasteluviikko tai -kuukausi ilmastollisia keskiarvoja lämpimämpi (kylmempi), sateisempi (vähäsateisempi) ja mikä on ilmanpaineen poikkeama. Kuva: Anna Latvala, Lapua

Sään ennustettavuuteen vaikuttavat tekijät

Sään ennustaminen Suomen leveysasteilla on harvoin helppoa. Suomen ilmastossa on piirteitä sekä Atlantin meri-ilmastosta että Venäjän mannerilmastosta. Kuulumme vyöhykkeelle, missä sään luontainen vaihtelu on erittäin suurta. Samantyyppinen sää harvoin kestää meillä kovin pitkää aikaa. 

Sään ennustettavuus on keskimäärin parempi seuraavissa tilanteissa:

  • samantyyppinen säätilanne jatkuu verrattain pitkään
  • kesäinen sulkukorkeapaine
  • talvinen matalapainevyöry Atlantilta.

Jos kesäinen sulkukorkeapaine vahvistuu Suomen ympäristöön, sää on todennäköisesti päivä- tai jopa viikkotolkulla samanlaista eli aurinkoista ja lämmintä. Joskus tämä asetelma voi kestää jopa pari viikkoa. Talvisin puolestaan pitkään jatkuva lounais- tai länsivirtaus voi pitää säätyypin samanlaisena viikkokausia. Sadealueiden sijaintia ei kuitenkaan aina pysty ennustamaan muutamaa päivää pidemmälle.

Sään ennustaminen on puolestaan erityisen hankalaa seuraavissa tilanteissa:

  • matalapaineet saapuvat etelästä tai kaakosta
  • Suomi on kahden erityyppisen ilmamassan rajavyöhykkeellä
  • kesäinen sadekuuroherkkä tilanne
  • koillisvirtaus kesällä
  • talvinen korkeapaine.
Sadepilvet rypsipellon yllä
Pienikokoiset ja arvaamattomat matalapaineet hankaloittavat sään ennustamista. Kesän suurimpiin ennustehaasteisiin kuuluu paikallisten sade- ja ukkoskuurojen ajoituksen ja sijainnin ennustaminen. Kuva: Matti Hietala, Lohtaja, 12.7.2020

Pienikokoiset ja vikkelät matalapaineet aiheuttavat usein päänvaivaa, koska niiden liikkeet voivat muuttua viime tingassa, jolloin sääennusteeseen voi tulla suuriakin muutoksia. Erityisesti etelän ja kaakon suunnalta kurvaavat matalapaineet ovat haasteellisia.

Myös kesäiset ja paikalliset sadekuurot ovat heikosti ennustettavissa, eikä niiden tarkkaa sijaintia pysty etukäteen sanomaan. Forecan sadetutka onkin kesäisin oiva työkalu sadekuurojen seurantaan.

Harmaita hiuksia meteorologeille aiheuttavat myös koillisesta Vienanmeren suunnalta saapuvat kosteat ilmavirtaukset ja talviset korkeapaineet. Näihin molempiin liittyy vaikeasti ennustettavissa oleva pilvisyys, mikä voi heilauttaa lämpötilaennusteita voimakkaasti.

Talvisin vaikeita ennustettavia ovat lämpötilat pakkastilanteissa, sillä pilvilautan saapuminen kireän pakkasen alueelle voi hetkessä nostaa lämpötilaa jopa 10–15 asteella. Myös etelärannikon sakeat lumisateet voivat joskus yllättää. Keväisin sumut sekä merellä että maalla vaikeuttavat ennustamista.

Lue myös tämä: Nämä tekijät vaikeuttavat lämpötilan ennustamista 

Perhosefekti kuvastaa ilmakehän kaoottisuutta

Ilmakehä on kaoottinen ja muutoksia tapahtuu jatkuvasti. Mahdolliset virheet tai puutteet lähtötilanteen havainnoissa vaikuttavat ennusteisiin. Pienikin muutos matalapaineen tai sadealueen reitissä voi horjuttaa tietyn paikkakunnan ennustetta. Ilmakehän sekavuutta voidaan tarkastella kaaosteorian mukaisella perhosefektillä. Sen mukaan perhosen siivenisku voi saada aikaan myrskyn toisella puolella maapalloa.

Perhosefektin esimerkki toisella puolella maapalloa syntyvästä myrskystä on ehkä hieman väritetty esimerkki, mutta siinä on perää. Jos sääennusteisiin käytetyissä alkuarvoissa esiintyy heittoa tai pyöristyksiä suuntaan tai toiseen, voi tämä johtaa merkittävään "ketjureaktioon", jossa sääennusteet eri puolilla maapalloa muuttuvat radikaalisti siihen nähden, jos alkuarvot olisivatkin olleet hieman erilaiset.

Ääritapauksessa on siis mahdollista, että esimerkiksi Yhdysvaltojen Teksasissa riehuva ukkosmyräkkä synnyttää ilmakehään epävakautta ja aaltoilua, minkä seurauksena Yhdysvaltojen itärannikolla syntyy matalapaine, joka tuo muutaman päivän viiveellä Eurooppaan myrskytuulia ja rankkasadetta. Jos alkutilannetta, eli Teksasin ukkosmyräkkää, ei olisi otettu huomioon ennusteen alkuarvoissa, ei ehkä Eurooppaan saapuvaa myräkkää olisi "osattu" ennustaa.

Säässä lähes kaikki vaikuttaa kaikkeen, ja ilmakehä ympäri maapallon on uskomattomalla tavalla kytköksissä eri alueiden välillä.

Vielä syyskuussakin näkee perhosia.
Voiko perhosen siipien heilahdus aiheuttaa myrskyn toiselle puolelle maapalloa? Ehkä ei, mutta hieman suuremmassa mittakaavassa eri sääilmiöt linkittyvät toisiinsa yllättävänkin tehokkaasti eri puolilla maapalloa. Paikallinen ukkosmyräkkä Yhdysvaltojen Teksasissa voi muutamassa vuorokaudessa kasvaa matalapaineeksi, joka vaikuttaa viikon päästä myös Suomen säähän. Kuva: Maarit Siitonen, Jyväskylä

Sääennusteita kehitetään jatkuvasti

Sää vaikuttaa kaikkien elämään, mutta monille aloille säätiedot ovat erityisen tärkeitä. Sääriippuvaisia aloja ovat esimerkiksi liikenne maassa, merellä ja ilmassa, teiden kunnossapito, maanviljely ja sähkönjakelu. Myös ulkoilmatapahtumille sääennusteet ovat tärkeitä.

Sääennusteita pyritään kehittämään jatkuvasti muun muassa kasvattamalla havaintoverkostoa sekä kehittämällä säämalleja ja tietokoneita. Myös meteorologinen tutkimustyö ja sitä kautta saatava tieto edesauttaa ymmärtämään kaoottista ilmakehää paremmin. Ennusteiden resoluutio on myös parantunut ajan saatossa, mikä parantaa paikallisilmiöiden ennustettavuutta.

Ennusteiden osuvuutta tarkkaillaan jatkuvasti. Esimerkiksi Forecalla on käytössä lukuisia eri ennustelähteitä, joiden laatua seurataan eri mittarein.

Lue seuraavaksi: Miksi sataa, vaikka piti paistaa? Näin tulkitset sade-ennusteita kesällä

Päivitetty 18.3.2022 klo 11.18

Lue seuraavaksi

Viimeksi katsomasi paikat

Foreca YouTubessa

Viimeksi katsomasi paikat

Foreca YouTubessa