A modern ember számára az időjárás-előrejelzés egyfajta digitális mankóvá vált. Reggelente, mielőtt kilépünk az ajtón, okostelefonunkra pillantunk, hogy megtudjuk, kell-e esernyő, vagy felvehetjük-e a könnyebb kabátot. Ez a rutin olyan természetes, mint a kávéivás. Mégis, hányan élték már át azt a frusztrációt, amikor a ragyogó napsütést ígérő applikáció ellenére szakadó esőben áztak el? Ez a kettősség – a technológia által ígért precizitás és a tapasztalt bizonytalanság – adja a kulcsát annak a kérdésnek, hogy mennyire bízhatunk meg a meteorológiai előrejelzésekben, és hol húzódnak a tudomány jelenlegi korlátai.
Az időjárás nem statikus, hanem egy rendkívül komplex, nemlineáris rendszer, amelyben a Föld légköre, óceánjai, jégtakarója és szárazföldi felszíne kölcsönhatásban áll egymással. Amikor egy időjárás-előrejelzés megbízhatóságát vizsgáljuk, nem egyszerűen azt kérdezzük, hogy „igaz-e”, hanem azt, hogy a rendelkezésre álló adatok, a fizikai törvényszerűségek és a számítástechnikai kapacitás fényében milyen mértékű pontosság érhető el egy adott időtávon. A válasz pedig messze túlmutat a szimpla százalékos értékelésen; a meteorológia történetének, matematikájának és a kaoszelméletnek a metszéspontjában rejlik.
Az időjárás-előrejelzés története és a kezdeti kihívások
Az emberiség évezredek óta próbálja megjósolni az időjárást, kezdetben csillagászati megfigyelésekre, állati viselkedésre és népi bölcsességekre támaszkodva. Ezek a módszerek azonban legfeljebb csak rövid távú, lokális tendenciák felismerésére voltak alkalmasak. A tudományos áttörés a 17. században kezdődött, amikor Evangelista Torricelli feltalálta a barométert, majd a 19. században, amikor a távíró lehetővé tette a nagyszabású meteorológiai adatok gyors gyűjtését és cseréjét.
A modern, dinamikus előrejelzés atyjának tartott Vilhelm Bjerknes norvég fizikus a 20. század elején fogalmazta meg azt az elképzelést, hogy az időjárás előrejelezhető, ha a légkör pillanatnyi állapotát leíró fizikai törvényeket (például a mozgást és a termodinamikát) megfelelő matematikai egyenletekkel kezeljük. Bjerknes víziója azonban évtizedekig megvalósíthatatlan maradt, mivel a szükséges számítások elvégzéséhez hiányzott a megfelelő számítástechnikai kapacitás. Egyetlen előrejelzés manuális kiszámítása is hónapokig tartott volna.
Az időjárás előrejelzésének alapja nem a jóslás, hanem a fizikai törvények alkalmazása. A légkör egy hatalmas, folyadékdinamikai laboratórium, ahol minden pillanatnyi állapot meghatározza a következőt.
A fordulat a második világháború után, az első számítógépek megjelenésével érkezett el. Az első sikeres numerikus időjárás-előrejelzést 1950-ben végezte el Jule Charney, John von Neumann és Philip Thompson az ENIAC számítógép segítségével. Ezzel megszületett a numerikus időjárás-előrejelzés (NWP), amely máig a modern meteorológia gerincét képezi.
A numerikus időjárás-előrejelzés (NWP) működése
Amikor az applikációnk a holnapi hőmérsékletet mutatja, az a több ezer kilométerre lévő szuperszámítógépek munkájának eredménye. Az NWP modellek alapvetően a légkör fizikai állapotát leíró komplex differenciálegyenletek megoldására épülnek. Ezek az egyenletek leírják, hogyan változik az idő függvényében a levegő mozgása (szél), hőmérséklete, nyomása és páratartalma.
A kezdeti állapot meghatározása: Az adatok asszimilációja
A modell futtatásához elengedhetetlen a légkör pontos pillanatnyi állapotának ismerete, amit kezdeti feltételeknek nevezünk. Ez az első és talán legkritikusabb lépés az időjárás-előrejelzés működésében. Az adatok gyűjtése globális szinten történik, számtalan forrásból:
- Felszíni állomások: Hőmérséklet, nyomás, páratartalom mérése.
- Magassági mérések: Időjárási ballonok (rádiószondák) küldenek adatokat a légkör különböző rétegeiből.
- Műholdak (távérzékelés): Különböző hullámhosszokon mérik a felhőzetet, a hőmérsékletet és a vízgőzt.
- Radarok: A csapadék intenzitását és mozgását térképezik fel.
- Repülőgépek és hajók: Kiegészítő adatokat szolgáltatnak.
Ezeket a hatalmas mennyiségű, gyakran ellentmondásos vagy hiányos adatokat egy bonyolult matematikai eljárás, az adatasszimiláció során illesztik be a modellbe. Az adatok asszimilációja biztosítja, hogy a modell a lehető legjobban tükrözze a valóságot a futtatás megkezdésekor. Ha a kezdeti állapot pontatlan, az előrejelzés pontossága már a legelején csorbát szenved.
A légkör felosztása: A rácsháló és a felbontás
Mivel a differenciálegyenleteket lehetetlen analitikusan megoldani a légkör minden pontjára, a modellek a Földet egy háromdimenziós rácshálóra (gridre) osztják fel. Minden rácspontban kiszámítják a légkör állapotát. A rácsháló sűrűsége adja meg a modell felbontását.
A globális modellek (mint például az ECMWF vagy a GFS) felbontása általában 9–25 kilométer között mozog. Ez azt jelenti, hogy a modell nem látja a 9 kilométernél kisebb jelenségeket. A finomabb részleteket, mint például a hegyek és völgyek által keltett helyi áramlásokat (mikroklíma), csak a regionális vagy konvekciót engedélyező modellek (pl. a magyarországi OMSZ által használt AROME) képesek kezelni, amelyek felbontása akár 1–2 kilométer is lehet. A felbontás növelése drámaian megnöveli a számítási időt, ezért a regionális modelleket csak kisebb területekre futtatják.
A megbízhatóság korlátai: A káosz és a pillangóhatás
A modern meteorológia legnagyobb tudományos kihívása nem a számítási kapacitás hiánya, hanem a légkör inherent nemlineáris természete. Ez az a pont, ahol a fizika és a matematika könyörtelenül szab határt az időjárás-előrejelzés pontosságának.
Edward Lorenz és a kezdeti feltételek érzékenysége
Az 1960-as években Edward Lorenz, a MIT meteorológusa fedezte fel véletlenül a kaoszelmélet alapjait. Egyik kísérlete során egy numerikus modellt futtatott, és a kezdeti feltételeket a korábbi futtatás eredményeiből vette át, de egy kerekített értékkel (0.506 helyett 0.506127-et). A két futtatás eredményei rövid ideig megegyeztek, majd a tizedesjegyekben lévő apró különbség hatására az előrejelzés drámaian eltért, teljesen más időjárási képet mutatott.
Ez a jelenség a híres pillangóhatás néven vált ismertté: egy pillangó szárnycsapása Brazíliában tornádót okozhat Texasban hetekkel később. Tudományos nyelven ez a kezdeti feltételek érzékenysége. A légkör egy kaotikus rendszer, ahol a legapróbb mérési hiba vagy modellhiba is exponenciálisan felerősödik az idő múlásával.
A pillangóhatás a legfőbb ok, amiért a hosszú távú előrejelzés soha nem lehet 100%-osan pontos. A rendszer természete tiltja a tökéletes prognózist 10–14 napon túl.
Ez a fizikai korlát adja azt a „predikciós horizontot”, amelyen túl az időjárás-előrejelzés megbízhatósága a véletlenszerűség szintjére csökken. Jelenleg ez a határ körülbelül 10–14 nap. Ezen időtávon túl a modellek már csak statisztikai valószínűségeket és általános trendeket (pl. átlagos hőmérséklet, csapadékosabb vagy szárazabb időszak) tudnak jelezni, de a konkrét napi időjárást nem.
Az időtáv hatása a pontosságra: A lecsengő görbe
Amikor az előrejelzés pontosságát értékeljük, elengedhetetlen az időtáv figyelembe vétele. A megbízhatóság nem lineárisan, hanem exponenciálisan csökken az idővel.
A rövid távú előrejelzések (0–72 óra)
A rövid távú előrejelzések a legmegbízhatóbbak. Jelenleg az 1–2 napos előrejelzések pontossága a 90–95% körüli tartományban mozog (főként a hőmérséklet és a nagyszabású mozgások tekintetében). Ezek a prognózisok a jelenlegi megfigyelésekre és a légkör inerciájára (tehetetlenségére) támaszkodnak. A mostcasting (nagyon rövid távú, 0–6 órás előrejelzés) főként radaradatokra és műholdképekre épül, és különösen hasznos a hirtelen kialakuló heves zivatarok mozgásának követésére.
A rövid távú prognózisok pontosságát elsősorban a regionális, nagy felbontású modellek (pl. AROME, WRF) futtatásával érik el, amelyek jobban kezelik a konvektív jelenségeket (zivatarok, helyi záporok).
Közepes távú előrejelzések (3–7 nap)
Ez az az időtáv, amelyet a legtöbben használnak a tervezéshez. A megbízhatóság itt még elfogadható, de már érezhetően csökken. Az előrejelzések megbízhatóan jelzik a nagyszabású időjárási rendszereket (pl. frontátvonulások, anticiklonok mozgása), de a pontos részletek, mint például a csapadék kezdete és vége, vagy a hőmérsékleti maximumok, már bizonytalanabbak.
A 4–5. nap után a modellek elkezdhetnek szétválni egymástól, és itt válik kritikussá az ensemble (együttes) előrejelzések használata, amely segít számszerűsíteni a bizonytalanságot.
Hosszú távú előrejelzések (8 nap felett)
A 10. nap után az előrejelzés pontossága gyorsan hanyatlik. Amikor egy alkalmazás 15 napra előre jelez konkrét hőmérsékletet, azt fenntartásokkal kell kezelni. Ezek a számok valójában a modell egyik lehetséges kimenetelét (a determinisztikus futtatást) mutatják, de a valószínűségi tartomány már rendkívül széles. A hosszú távú előrejelzés inkább az éghajlati trendek és az időjárási anomáliák valószínűségét adja meg (pl. „az átlagnál hidegebb lesz”), nem pedig a konkrét napi időjárást.
| Időtáv | Pontosság típusa | Jellemző megbízhatóság (hőmérséklet/nyomás) |
|---|---|---|
| 0–24 óra | Rövid távú, részletes | 90–95% |
| 2–5 nap | Közepes távú, nagyszabású mozgások | 80–90% | 6–10 nap | Hosszabb távú, trendek | 60–80% (erős bizonytalansággal) |
| 10+ nap | Statisztikai valószínűség, anomáliák | 50–60% (alig jobb, mint a véletlen) |
Az ensemble (együttes) előrejelzések szerepe: A bizonytalanság számszerűsítése
Mivel a kezdeti feltételeket lehetetlen tökéletesen megmérni, a meteorológusok egy kifinomult módszert alkalmaznak a kaoszelmélet kezelésére: az ensemble (együttes) előrejelzést. Ahelyett, hogy egyszer futtatnák a modellt (determinisztikus futtatás), több tucatszor (akár 50–100-szor) futtatják le, minden alkalommal minimálisan megváltoztatva a kezdeti feltételeket (ezek a perturbációk).
Hogyan működik az ensemble előrejelzés?
A cél az, hogy feltérképezzék a lehetséges időjárási forgatókönyvek tartományát. Ha az összes modellfutás hasonló eredményt ad (a „szóráshullám” szűk), akkor az előrejelzésbe vetett bizalom nagy. Ha azonban a futások eredményei drámaian eltérnek (a „szóráshullám” széles), az azt jelenti, hogy a rendszer bizonytalan, és az előrejelzés megbízhatósága alacsony.
Az ensemble módszer alapvetően a valószínűségi előrejelzéshez vezet. Például, ahelyett, hogy azt mondanánk, „Holnap 15 órakor esni fog az eső”, azt mondjuk: „50 ensemble futásból 40 jelez esőt, tehát 80% esély van csapadékra.” Ez a megközelítés sokkal őszintébb és hasznosabb információt nyújt a felhasználó számára a tervezéshez, mint egyetlen, tévesen magabiztos szám.
A leggyakrabban használt ensemble modellek közé tartozik az ECMWF (Európai Középtávú Időjárás-előrejelző Központ) ENS rendszere és az amerikai GEFS (Global Ensemble Forecast System).
Gyakori hibák és félreértések az előrejelzésben
Amikor az előrejelzés elvéti a célját, az ritkán a szándékos félrevezetés vagy a meteorológusok tudatlansága miatt történik. Sokkal inkább a modellfizika korlátai, a felbontás hiányosságai vagy a felhasználó félreértelmezése áll a háttérben.
1. A lokalizált jelenségek és a mikroklíma
A modellek nehezen kezelik a kis léptékű, lokális jelenségeket, különösen domborzati viszonyok között. Magyarországon például a hegyvidéki területeken (pl. a Mátrában vagy a Bakonyban) a völgyekben és a hegygerinceken eltérő lehet a szél és a hőmérséklet. Ha egy modell 9 kilométeres rácson dolgozik, az nem képes pontosan leképezni egy 5 kilométer széles völgy specifikus viszonyait. Ez az orográfiai hatás a leggyakoribb oka annak, hogy egy adott településen eltér a valóság a prognózistól.
A tavi hatások (például a Balaton környékén) szintén okozhatnak meglepetéseket. A víz és a szárazföld eltérő hőmérséklete lokális szélrendszereket generál, amelyeket a nagy felbontású modellek jobban fognak, de a globális modellek hajlamosak figyelmen kívül hagyni vagy torzítani.
2. A konvektív jelenségek (zivatarok) előrejelzése
A zivatarok (konvektív viharok) a légkör egyik legnehezebben előrejelezhető jelenségei. Bár a modellek képesek jelezni a zivatarok kialakulásához szükséges légköri feltételeket (instabilitás, nedvesség, emelő hatás), nem tudják pontosan megmondani, hogy hol és mikor fog kialakulni a zivatar, csak a valószínűségi zónát. Egy 50 km-es sugarú területen belül a zivatar kialakulásának valószínűsége magas lehet, de a pontos helyszín (pl. a város északi vagy déli része) előrejelzése rendkívül nehéz.
Ezért a csapadék előrejelzés pontossága mindig alacsonyabb, mint a hőmérsékleté vagy a légnyomásé, különösen nyáron, amikor a helyi hőséggel összefüggő zivatarok dominálnak.
3. A téli időjárás és a halmazállapotváltások
A hó és az ónos eső előrejelzése kritikus pontosságot igényel, mivel a halmazállapotváltás a hőmérséklet nulla fok körüli ingadozásától függ. A modellek hibahatára (akár 1–2 fok eltérés) a hó előrejelzésénél már döntő lehet. Ha a modell a talaj közelében 1,5 °C-ot jelez 0 °C helyett, az eső lesz hó helyett, ami gyökeresen más közlekedési helyzetet eredményez.
Hogyan értelmezzük helyesen a prognózist? A felhasználó felelőssége
A megbízható időjárás-előrejelzés használata nem csak a meteorológusok, hanem a felhasználók képessége is. Ahhoz, hogy a lehető legjobb döntést hozhassuk meg, meg kell értenünk, mit nézünk, és honnan származik az adat.
1. Ne csak a számot nézze, hanem a valószínűséget is
A modern előrejelzések legfontosabb eleme a valószínűség. Ha egy applikáció azt mondja, 60% esély van esőre, az nem azt jelenti, hogy 100% esély van arra, hogy a terület 60%-án esni fog. Inkább azt jelenti, hogy 10 lehetséges modellfutásból 6 jelez esőt.
A tervezéshez: Ha a csapadék valószínűsége 30% alatt van, a kockázat alacsony. Ha 70% felett van, a csapadék szinte biztos. 40–60% között azonban számolni kell a bizonytalansággal, és B tervet kell készíteni.
2. Hasonlítsa össze a vezető modelleket
A legprofibb felhasználók (pilóták, mezőgazdászok, tengerészek) soha nem támaszkodnak egyetlen forrásra. A vezető globális numerikus modellek (ECMWF, GFS, ICON) eltérő fizikai paramétereket és felbontást használnak, ami eltérő eredményekhez vezethet.
A két legbefolyásosabb globális modell:
- ECMWF (Európai Középtávú Időjárás-előrejelző Központ): Általában a világ legpontosabb modelljének tartják, különösen a közepes távú (3–7 napos) előrejelzések terén. Magas színvonalú ensemble rendszere van.
- GFS (Global Forecast System, USA): Szabadon hozzáférhető, gyakran frissül, de a közepes távú pontossága hagyományosan kissé elmarad az ECMWF mögött.
Ha az ECMWF és a GFS eredményei megegyeznek, az előrejelzés megbízhatósága kiemelkedően magas. Ha jelentős eltérés van (divergencia), az magas bizonytalanságot jelez, és érdemes lehet megvárni a következő modellfutást.
3. Értse meg a frissítési ciklusokat
A modelleket meghatározott időközönként futtatják. A globális modellek általában naponta kétszer (00 UTC és 12 UTC) vagy négyszer futnak. Egy 24 órával korábban kiadott előrejelzés kevésbé pontos, mint a legfrissebb, néhány órája kiadott. Tervezéskor mindig a legfrissebb adatokat érdemes figyelembe venni.
4. A hőmérséklet értelmezése
Az előrejelzett hőmérséklet (a meteorológiai árnyékolóházban mért) a legtöbb modellben a 2 méter magasságban mért léghőmérsékletet jelenti. Ez jelentősen eltérhet a talajhőmérséklettől vagy attól, amit a napon érzünk. Télen a szél hűtő hatása (wind chill) jelentősen befolyásolhatja a hőérzetet, amit az előrejelzés külön jelölhet.
Az időjárás-modellek fejlődése és a szuperszámítógépek szerepe
Az időjárás-előrejelzés megbízhatóságának folyamatos javulása elsősorban a számítástechnikai kapacitás exponenciális növekedésének köszönhető. Ahogy a szuperszámítógépek gyorsulnak, a meteorológiai központok képesek:
- Növelni a modellfelbontást (kisebb rácsok, több részlet).
- Komplexebb fizikai folyamatokat beépíteni (pl. a felhők mikrofizikája, a tengeri jég és az óceánok kölcsönhatása).
- Növelni az ensemble tagok számát (több futtatás, jobb bizonytalansági térkép).
Becslések szerint a négy-öt napos előrejelzés ma már olyan pontos, mint a 30 évvel ezelőtti háromnapos előrejelzés. Ez a folyamatos javulás biztosítja, hogy a kaotikus légkör ellenére is egyre jobban látunk előre az időben.
A modellparaméterek és a szubgrid skála
Még a legfinomabb felbontású regionális modellek sem képesek minden fizikai folyamatot közvetlenül kiszámítani. Az 1–2 kilométernél kisebb jelenségeket (pl. egyedi felhők, turbulencia) parametrizációval kell kezelni. Ez azt jelenti, hogy a fizikusok statisztikai és empirikus képletekkel becsülik meg ezeknek a jelenségeknek a hatását a nagyobb rácspontokra. A különböző modellek eltérő parametrizációs sémákat használnak, ami az egyik fő oka annak, hogy a GFS és az ECMWF néha eltérő eredményeket ad.
A parametrizáció minősége kulcsfontosságú. Például, a felhőzet és a napsugárzás interakciójának pontos parametrizálása elengedhetetlen a nyári hőmérséklet és a csapadék előrejelzéséhez.
Extrém időjárási események előrejelzése: Kritikus megbízhatóság
Az extrém időjárási események – mint a hosszan tartó hőhullámok, a nagy árvizek vagy a pusztító viharok – előrejelzése különösen fontos a társadalom és a gazdaság számára. Ezekben az esetekben a meteorológiai adatok és a modellek megbízhatósága szó szerint életet menthet.
A klímaváltozás hatása a predikcióra
A klímaváltozás új kihívásokat támaszt az előrejelzés elé. A melegebb légkör több vizet képes tárolni, ami intenzívebb csapadékot és hevesebb zivatarokat eredményez. A modelleknek folyamatosan adaptálódniuk kell az új, szélsőségesebb mintázatokhoz. A megnövekedett extrém időjárási események miatt a bizonytalanság is növekedhet, különösen a ritka, nagy energiájú rendszerek esetében.
A tudományos közösség ezért egyre inkább a szélsőséges események valószínűségének előrejelzésére fókuszál. Például ahelyett, hogy megjósolnák egy árvíz pontos helyét, a modellek azt jelzik, hogy az átlagosnál 400%-kal nagyobb a valószínűsége a rendkívüli csapadéknak egy adott régióban a következő hét során.
Az igazi kihívás nem az, hogy megmondjuk, mi lesz holnap, hanem az, hogy megmondjuk, mi lehet a jövő héten, és mekkora a kockázata a legrosszabb forgatókönyveknek.
A mesterséges intelligencia (AI) és a jövőbeli javulás
A meteorológia legújabb áttörései a gépi tanulás (Machine Learning) és a mesterséges intelligencia (AI) területén várhatóak. Az AI nem arra szolgál, hogy helyettesítse a fizikai modelleket, hanem arra, hogy javítsa azok gyengeségeit.
Az AI szerepe az adatok asszimilációjában
Az egyik legígéretesebb terület az adatok asszimilációjának finomítása. Az AI algoritmusok képesek hatékonyabban szűrni és összeilleszteni a hatalmas mennyiségű, heterogén meteorológiai adatot (műholdképek, radaradatok) a kezdeti állapot meghatározásához. Ezáltal a modell „induló lökése” pontosabbá válik, ami néhány órával meghosszabbíthatja a megbízható predikciós időtávot.
A korrekció és a hibák tanulása
A gépi tanulás képes felismerni a modellek szisztematikus hibáit (bias). Például, ha egy modell következetesen 1 fokkal alacsonyabb hőmérsékletet jelez egy adott területen, az AI képes ezt a hibát az előrejelzés kiadása előtt korrigálni. Ez a statisztikai utófeldolgozás (post-processing) jelentősen növeli a rövid távú előrejelzés pontosságát.
Gyorsabb futtatás
A Google DeepMind által fejlesztett, mesterséges intelligencián alapuló modellek (pl. GraphCast) képesek lehetnek 10 napos globális előrejelzést adni percek alatt, a hagyományos fizikai modellek órái helyett. Bár ezek az AI-alapú modellek még kísérleti fázisban vannak, a sebesség és az energiahatékonyság terén hatalmas előrelépést jelentenek, ami lehetővé teszi a sokkal gyakoribb ensemble futtatásokat.
Összehasonlítás: A különböző előrejelző szervek és a helyi szolgáltatók
Amikor az ember a telefonján megnézi az időjárást, ritkán tudja, hogy a szolgáltató (pl. AccuWeather, The Weather Channel) melyik alapmodellre támaszkodik. Sok kereskedelmi szolgáltató nem saját modellt futtat, hanem a nagy állami modellek (ECMWF, GFS, UKMO) kimenetét veszi át, majd saját algoritmusokkal finomítja és lokalizálja (ezt hívják modell-blendelésnek).
A legmegbízhatóbb források általában azok a nemzeti meteorológiai szolgálatok, amelyek regionális, nagy felbontású modelleket futtatnak a saját területükre (Magyarországon az Országos Meteorológiai Szolgálat – OMSZ), mivel ezek jobban figyelembe veszik a helyi domborzatot és a mikroklímát.
Miért különböznek az applikációk?
A különbségek négy fő okból fakadnak:
- Alapmodell: Melyik globális modellt használják (ECMWF általában megbízhatóbb, de fizetős).
- Lokalizáció és finomítás: Milyen mértékű parametrizációt és utófeldolgozást alkalmaznak a helyi viszonyokhoz.
- Ensemble használat: Csak a determinisztikus futtatást mutatják, vagy a valószínűségi tartományt is figyelembe veszik.
- Időtáv: Az egyik applikáció friss adatokra épül, míg a másik néhány órával régebbi modellfutást mutat.
Ezek a különbségek magyarázzák, miért mutathat az egyik applikáció napsütést, miközben a másik 60% esőre figyelmeztet. Az ok általában az, hogy két különböző alapmodell divergál a 3–5. nap környékén, és a szolgáltatók két különböző kimenetelt választottak a megjelenítéshez.
A jobb tervezés kulcsa: A meteorológiai bizonytalanság elfogadása
A legfőbb tanulság az időjárás-előrejelzés megbízhatóságával kapcsolatban, hogy a tökéletes pontosság illúzió. A légkör kaotikus természete miatt mindig lesz egy alapvető bizonytalansági faktor.
A jó tervezéshez nem a 100%-os pontosságot kell elvárni, hanem meg kell tanulni a kockázatok kezelését a valószínűségi adatok alapján. Ha a modellek 7 napra előre egy viharos, hideg légbetörést jeleznek, akkor a megbízhatóság még alacsony, de a kockázat, hogy a szabadtéri rendezvényt el kell halasztani, már jelentős. Ekkor érdemes a tervezést flexibilisen kezelni, és a döntést a legfrissebb előrejelzések alapján hozni.
A tudományos meteorológia hatalmasat fejlődött az elmúlt 70 évben. Ma már a kezünkben van a tudás és a technológia ahhoz, hogy napokkal előre lássuk a nagyszabású időjárási rendszereket. Az, hogy az előrejelzés néha hibázik, nem a meteorológusok kudarcát jelzi, hanem azt, hogy milyen hihetetlenül összetett az a fizikai rendszer, amelyben élünk. Az előrejelzés nem varázslat, hanem folyamatosan fejlődő, számítógépes modelleken alapuló tudomány.
