Weermodellen: de glazen bol die raad weet met de grillen van het weer 

De bouwstenen van de glazen bol

In de atmosfeer vinden een hele hoop processen tegelijkertijd plaats, wat het een zeer complex systeem maakt. Wat het nog complexer maakt, is dat ieder proces op een andere schaal voorkomt. Zo heb je grote fronten die meerdere landen kunnen beïnvloeden, maar ook onweersbuien die voor veel overlast kunnen zorgen in het ene dorp terwijl het naastgelegen dorp er niks van merkt. 

Ondanks deze chaos in de atmosfeer, wordt er toch geprobeerd om een voorspelling te doen van wat het weer gaat doen in de toekomst, vaak toch wel met succes. Hierbij maakt de meteoroloog gebruik van weermodellen, wat speciale computerprogramma’s zijn die zeer ingewikkelde berekeningen oplossen. In een weermodel wordt de atmosfeer opgedeeld in verschillende lagen, met als gevolg dat er niet alleen een groot aantal horizontale punten is, maar ook verticale lagen. Hierbij ontstaat er dan een 3D beeld van de atmosfeer. 

Maar al die lastige berekeningen kunnen niet opgelost worden zonder gegevens over het huidige weer. In Nederland beheert het KNMI in totaal 51 weerstations, waarvan er 37 op het land staan en 14 op zee. Deze weerstations verzamelen gegevens over onder andere temperatuur, luchtdruk, wind en luchtvochtigheid aan het aardoppervlak. Weerballonnen geven inzicht in al deze gegevens op grotere hoogte, en tenslotte verstrekken satellietdata de overige informatie die het weermodel nodig heeft. Deze gegevens dienen dan als invoer voor de weermodellen.

Scherpstellen van het weer op de kaart

Ieder weermodel heeft een resolutie, waarmee simpelweg de afstand tussen twee meetpunten wordt bedoeld. Al die punten bij elkaar geven dan een grid. Het werkt exact hetzelfde als pixels in je telefoon: hoe meer pixels er in je telefoon zitten, hoe dichter ze bij elkaar staan en hoe scherper het beeld wordt. Terugkoppelend naar de weermodellen betekent dit dat meer meetpunten een nauwkeurigere voorspelling geven. Ieder meetpunt bakent dan een vierkant gebied af waar de gegevens van dat specifieke meetpunt geheel voor gelden.

De neerslagkaart van 8 januari 2026. Alle waardes bij elkaar geven een grid, waarmee met kleuren duidelijk visueel kan worden gemaakt hoeveel neerslag verspreid over het land gevallen is. (bron: KNMI)

Nu is het niet gek om je af te vragen waarom de hele wereld dan niet in zulk soort kleine vierkantjes wordt opgedeeld waaraan gerekend wordt, zodat je een zeer nauwkeurige voorspelling voor de hele wereld kan krijgen. De reden dat dit niet werkt, is dat dit teveel werk oplevert voor de weermodellen om uit te rekenen, met als gevolg dat de uitkomsten niet snel binnenkomen. 

Dit wordt opgelost door de weermodellen op te splitsen in twee verschillende soorten: een globaal en een regionaal weermodel. Het globale weermodel heeft een lage resolutie (dat wil zeggen: grote afstand tussen twee meetpunten), zodat die sneller een breed beeld kan geven van het weer op een heel continent. Denk hier bijvoorbeeld aan het Europese ECMWF, die wordt gezien als een van de meest accurate weermodellen die er bestaan, en het Amerikaanse GFS. Een regionaal weermodel, zoals het Nederlandse HARMONIE of Franse AROME, heeft juist een hoge resolutie en focust zich op een kleiner gebied. Binnen dat gebied kan het regionale weermodel een zeer gedetailleerde verwachting maken.

Om een weersverschijnsel zichtbaar te maken in een weermodel, is de vuistregel dat dit verschijnsel vier tot zeven keer groter moet zijn dan de resolutie van het model. Lokale onweersbuien zullen dus niet zichtbaar zijn in een globaal model, maar wel in een regionaal model. Er zijn tenslotte ook nog processen die zo klein zijn, dat ze zich geheel binnen een vierkantje afspelen en niet over meerdere vierkantjes. Denk hierbij bijvoorbeeld aan wolkenvorming. Om hier rekening mee te houden, worden dit soort processen binnen een vierkantje geparametriseerd. Een lastig woord waar niets meer mee wordt bedoeld dan dat deze processen worden versimpeld, door een vereenvoudigd wiskundig formuletje van te pakken en daarmee verder te rekenen. Zo wordt er wel rekening gehouden met dit proces, zonder dat het de berekening nog ingewikkelder maakt dan nodig.

Barsten in de glazen bol?

Is er tenslotte een weermodel dat de perfecte weersvoorspelling kan maken? Ondanks dat ieder weermodel zijn eigen sterke punten heeft, kan een weermodel nooit een perfecte verwachting maken, en dat heeft alles te maken met de chaotische atmosfeer. De grote hoeveelheid processen die op allerlei verschillende schalen voorkomen, maken het onmogelijk om ieder detail van de atmosfeer te kunnen waarnemen. Als er een detail over het hoofd gezien wordt, kan dat een kleine fout creëren in de verwachting. Op korte termijn is dat niet zo’n groot probleem, maar op lange termijn wordt deze fout alsmaar groter tot het punt dat de berekening totaal niet meer overeenkomt met de werkelijkheid. 

Het eerder genoemde ECMWF en GFS houden hier rekening mee door middel van ensemble forecasting. Hierbij wordt de berekening meerdere keren uitgevoerd, met iedere keer een heel kleine verandering in de beginvoorwaarden. De eerste berekening wordt ook wel de operationele run genoemd, met als tweede berekening de controle run. Alle overige berekeningen worden leden genoemd. Het resultaat is een pluim met leden die steeds verder uit elkaar komen te liggen naarmate je verder in de toekomst kijkt. Liggen de leden dicht bij elkaar, dan is de zekerheid groot dat de uitkomst van de berekening ook echt gaat gebeuren, terwijl die zekerheid minimaal is als de leden ver uit elkaar liggen. Ook al zitten er dus barsten in de glazen bol, toch probeert de meteoroloog daar zo goed mogelijk omheen te kijken zodat jij droog kan blijven.

De temperatuurpluim van 25 januari 2026. De zwarte lijn geeft de verwachting weer, de donkergrijze band geeft het gebied weer waartussen 50% van alle leden zit en de donkergrijze band geeft het gebied weer waartussen 90% van alle leden zit. Hoe smaller deze banden, hoe zekerder de verwachting is. Vooral op de lange termijn is de verwachting dus onzeker. (bron: KNMI)