Model GFS. Czym jest i jak czytać jego prognozy pogody?

Czym jest Global Forecast System (GFS)?

Global Forecast System (GFS) to model numeryczny, który służy do prognozowania pogody krótko- i średnioterminowej. Został opracowany i jest stale rozwijany przez amerykańskie Narodowe Centrum Prognoz Środowiskowych (NCEP), a nad jego bieżącym działaniem czuwa tamtejsza służba meteorologiczna - National Weather Service (NWS). 

Jedną z największych zalet systemu GFS jest to, że jego wyniki są udostępniane całkowicie bezpłatnie do wszelkich zastosowań, w tym komercyjnych. To sprawiło, że stał się on podstawą dla tysięcy serwisów pogodowych na całym świecie. 

Redakcja poleca

Model ECMWF. Czym jest i dlaczego jego prognozy są tak często cytowane?

Aleksander Klekocki

Warto wiedzieć, że GFS nie bada wyłącznie samej atmosfery. Jest to tzw. model sprzężony, na który składają się cztery ściśle współpracujące ze sobą komponenty: model atmosfery, model oceanu, model lądu i gleby, model lodu morskiego. 

Dzięki tej integracji superkomputery generują precyzyjne dane dla kilkudziesięciu różnych zmiennych - od temperatury i prędkości wiatru, przez opady i wilgotność gleby, aż po stężenie ozonu w atmosferze. W świecie nauki model ten (wraz z europejskim ECMWF czy kanadyjskim GEM) zasila także lokalne systemy synoptyczne. Przykładowo, Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej (IMGW-PIB) wykorzystuje wyniki modeli globalnych do własnych modeli numerycznych o wysokiej rozdzielczości, takich jak ALARO, AROME czy COSMO. 

Aby dobrze zrozumieć mapy pogodowe, warto poznać cztery główne cechy flagowego wariantu modelu (często oznaczanego w aplikacjach jako GFS27): rozdzielczość (27 km): to odległość między dwoma punktami (węzłami) siatki matematycznej - w GFS27 wynosi 27 kilometrów. W uproszczeniu: im większa rozdzielczość, tym bardziej precyzyjna prognoza, szczególnie jeśli chodzi o obszar, nad którym mają przejść opady.

Porównanie rozdzielczości 13 i 3-kilometrowej/ Foto: IBM

Głębokość prognozy (10 do 16 dni): model GFS generuje prognozy maksymalnie do 384 godzin (czyli 16 dni) w przód, przy czym najbardziej precyzyjna, główna głębokość prognostyczna wynosi 10 dni. Im mniejsza głębokość, tym wyższa sprawdzalność pogody. 

Krok prognozy (1 godzina): oznacza to, z jaką częstotliwością możemy podglądać zmiany pogody w aplikacjach. Krok godzinowy pozwala na bardzo precyzyjne prześledzenie np. momentu nadejścia frontu burzowego. 

Częstotliwość aktualizacji (4 razy dziennie): superkomputery uruchamiają model cztery razy w ciągu doby (w oparciu o czasy rozpoczęcia (tzw. creation_time): 00 UTC [Uniwersalny Czas Koordynowany, latem Polska stosuje czas UTC+02:00, a zimą UTC+01:00 - przyp. red.], 06 UTC, 12 UTC i 18 UTC), wprowadzając za każdym razem świeże dane pomiarowe. 

Jak poprawnie czytać i interpretować prognozy z modelu GFS?

Czytając publicznie dostępne mapy i wykresy oparte na modelu GFS, musimy pamiętać o kilku technicznych zasadach, które uchronią nas przed błędną interpretacją pogody. 

Należy zwracać uwagę na interwał czasowy (krok). Od czerwca 2021 roku system GFS udostępnia dane dla najgęstszej siatki (0.25 stopnia) z krokiem 1-godzinowym dla pierwszych 120 godzin (pierwsze 5 dni). Po tym okresie (od 120 do 384 godziny) prognoza przechodzi w interwał 3-godzinny. Dla rzadszych siatek (0.5 i 1 stopień) krok wynosi zawsze 3 godziny. 

Warto pamiętać o "szumie" informacyjnym. W modelach globalnych mogą występować znaczne wahania z godziny na godzinę i z dnia na dzień. Przeglądając prognozy długoterminowe (powyżej 5-7 dni), nie należy przywiązywać się do pojedynczych, skrajnych wyliczeń jednego uruchomienia modelu, gdyż kolejne aktualizacje mogą przynieść zupełnie inne wyniki. 

Należy sprawdzać czas powstania prognozy. Korzystając z surowych danych siatkowych, zawsze powinno się weryfikować parametry takie jak creation_time (kiedy model ruszył) oraz forecast_time (na jaki moment przewiduje pogodę), aby upewnić się, że analizujemy najświeższy i właściwy raport.