Hoi Ruben,
Meteorologische kennis is vooral van belang voor de weersverwachting op de korte termijn. Modellen zijn echt verre van perfect en het is belangrijk dat je op basis van fysische argumenten kunt inschatten wat voor effect een afwijking t.o.v. het modelweer heeft op de rest van het weer. Vergelijk progtemps maar eens met gewone temps en beargumenteer dan wat voor afwijking t.o.v. het modelweer je kunt verwachten. Komt die mist er wel? Is het niet te droog? En als de mist optrekt, verdwijnt 'ie dan of vormt zich plotseling een stratusdek met een basis van maar een paar honderd meter boven het aardoppervlak? Al dit soort details zijn van groot belang voor bijv. de kleine luchtvaart.
Komen de berekende buien er wel? Worden de toppen koud genoeg om ijsdeeltjes te bevatten?
Valt de wind aan de grond niet weg vanavond en gaat zich niet een nachtelijk windmaximum opbouwen op een paar honderd meter hoogte?
Bij dit alles komt ook een stuk ervaring met de modellen kijken, dat geef ik toe. Maar het hangt van de situatie af hoe je je modelberekeningen interpreteert. De ene keer zul je een neerslagsignaal van 10mm op basis van een onvolkomenheid in het convectieschema kunnen verwerpen, de andere keer is dat nog maar de vraag. M.i. heb je pas écht toegevoegde waarde als meteoroloog, wanneer je begrijpt wat er gebeurt. Dat maakt je veel minder afhankelijk van de modellen zodra deze onbetrouwbaar blijken.
Groet,
Alwin
Bedankt Ben en Alwin.
Ik begrijp wat jullie willen zeggen.
Allemaal goed en wel denk ik dan, maar ik zie de korte termijn verwachting nog steeds vaak de mist in gaan. Opgesteld door meteorologen met een uitgebreide opleiding achter de rug.
Kijk als voorbeeld eens naar de uitgebreide onweersverwachtingen van Karim. Karim, dit is absoluut geen verwijt want ik begrijp hoe moeilijk en complex het is. Ik denk ook dat je het vooral als een uitdaging of sport ziet om de zaken zo goed mogelijk ingeschat te hebben.
Vaak kon je echter net zo goed pakweg de kaartjes van GFS of UKMO volgen zonder al die achtergrond erbij. Want er loopt toch nog vaak vanalles in de details anders waardoor de uitkomst helemaal verschillend kan zijn van wat je had verwacht. (wat niet wil zeggen dat je er geen rekening mee zou gehouden hebben natuurlijk)
Alleen voor de mogelijke randverschijnselen zoals die ook door Estofex besproken worden heb je wat meer achtergrodn nodig, maar naar mijn gevoel is die kennis op een week aan te leren zodat je in 90% van de gevallen een best mogelijk inschatting kan maken. De rest leer je door ervaring en onderzoek waardoor het uiteindelijk toch niet helemaal verliep zoals jij het verwacht had.
En inzicht in de betrouwbaarheid krijg je ook door meerdere modellen met mekaar te vergelijken. Ik heb echter begrepen dat dit door de voorspellers ook steeds meer gedaan wordt en dat er minder wordt vastgehouden aan het evangelie van Offenbach of Reading.
Nogmaals; dat je veel theoretische kennis nodig hebt om de modellen zelf bij te sturen, daar kan ik perfect inkomen.
Quote selectie