Tredje veckoprognosen, så blev det i verkligheten

Av Martin Hedberg

Här kommer nu facit till den veckoprognos för temperatur i Stockholm som jag gjorde för en vecka sedan.

Temperaturuppföljning (Bromma flygplats) av den tredje veckoprognosen.

Som synes så gick det tidvis bra, men inte riktigt lika bra som i de två första exemplen (mellandagarna och vecka 2). Men det visar också att det inte på något sätt är självklart att göra prognoser. Kriteriet var att 85% av observationerna skulle ligga inom det grå fältet (det blev 70%). Å andra sidan var det 100% i försök nr två.

I de här exemplen har jag gjort en prognos i veckan och sedan följt upp den. I skarp drift skulle vi givetvis inte bara gör en prognos i veckan, utan uppdatera liggande prognos kontinuerligt. Nu gjorde jag det i texten och en hel del av missarna i den ursprungliga prognosen hade vi kunnat parera i förväg.

Men väder är inte bara temperatur. Nu kommer frågorna kring hur man skulle kunna presentera andra parametrar som tex molnighet, regn/snö, åska, vindhastighet och vindstyrka.

Vi behöver lösa det för två olika ”case”, dels när man har någon form av tidslinje. Antingen det är ett diagram eller vanligt ”ikonväder”. I bägge fallen representeras tiden av x-axeln, ungefär som vi läser text.

Det andra caset gäller kartor. De är yttäckande, men visar (oftast) bara en situation vid en given tidpunkt.

Notera att det inte bara handlar om att ange en väderprognos. Vi vill ange ett sannolikt intervall inom vilket vädret kommer att vara. Ungefär som det grå fältet i exemplen med temperatur. Men hur gör man det för nederbörd, vindar eller moln/sol?

/Martin

About author View all posts Author website

Martin Hedberg

14 CommentsLeave a comment

  • Kul att atmosfärens (eller prognosmodellernas) ”bi-modala” karaktär visade upp sig genom ”hoppet” från lördagens midvinterkalla temperaturer till söndagens milda.

    Till Martins idéer om hur det hela kan utvecklas vill jag tillägga att väderprognoser runt om i världen verkar fylla två funktioner: underhållning och vägledning.

    1. Underhållningen består i att meteorologerna säger att det kommer att regna i morgon. Slår det in blir vi imponerade och ger dem vårt erkännande, slår det inte in ger vi dem ”minuspoäng”. Alltså som det gällde frågesport, t.ex. ”På spåret” som vi följer från vår fåtölj med ölglaset i ena handen och chipspåsen i den andra.

    2. Vägledningen består i att vi vill ha beslutsunderlag för planeringen av något viktigt i morgon. Men nu räcker det inte med enkla ja/nej prognoser; planerar jag ställa ut värdefull konst vill jag vara >90% säker på att det blir uppehåll, planerar jag att sälja korv räcker det med >70% och planerar jag ta mina släktingar på en rundtur i här i Sala räcker >50%.

    Huruvida icke 100%-igt tillförlitliga väderprognoser ska uttryckas i sannolikhetstermer eller ej är inte den avgörande frågan, utan hur ska de uttryckas för att väderinformationen, korrekt förstådd, ska leda till så bra planering som möjligt? Siffror? Symboler? Texter? Kartor?

  • Hej!

    Intressant. Problemet med många variabler är att människan är begränsad. En till variabel nederbörd innebär att en ny z-axeln som går inåt i bildskärmen krävs (3D TV klarar detta). Så försök att få in nederbörd är ok. Men nästa innebär att ytterligare en axel i den fjärde dimensionen krävs och nästa den femte dimensionen. Ett knep är att lägga in det som en film som representerar tiden då kan man redovisa 4D dvs. nederbörd, temperatur och en tredje variabel i 3D-skärm.

  • Hej Martin!
    kan ni vägleda mig?
    var finner jag information såsom nedbörd och soltimmar i statistik per år för ett specifikt område?
    tacksam för svar.

  • Lite fascinerande tycker jag det var att det redan en vecka i förväg kunde förutsägas att tempen om en vecka kunde bli antingen si el så. (Inte riktigt som Schrödingers katt men nästan :-). )Frågan var förstås hur den norrländska mildluften skulle strömma och när.

  • Gör som herr Pohlman gjorde i rutan under trettio år, på väldigt kort tid var gång dessutom. Hans förberedelser enbart för själva framförandet tog nog längre tid kan jag tänka.

    Ställ dig framför en kamera o hugg åt dig de minuter du behöver för att föra fram dina egna funderingar runt prognoser/na under kommande vecka!

    Förutom bloggen med sina tillgångar/möjligheter när det gäller direkt respons får du dessutom tillgång till alla (förlegade?) mänskliga uttrycksmöjligheter såsom mimik, tonläge och kroppsspråk, som vi människor normalt är fantastiskt duktiga på att tyda, för att ange osäkerheter.

    Sen kan Schibstedt peta in en reklamsnutt där med så blir alla nöjda och glada. 😉

    Martin: Bra 🙂 Vi har diskuterat varianter av den linjen. Det är en bra sak att hålla sig till det översiktliga och storskaliga, utan alla detaljer som ofta kan ge en falsk bild av noggrannhet.

  • Det är lättare att jämföra graferna om man använder samma skala.
    Och, ja, ge publiken vad de vill ha!

  • Du fick det till 70% Martin? Då måste du ha räknat bägge linjerna, prognosen slog ju in på den lila linjen (som du tyckte hade lägre sannolikhet i början på veckan) du borde ju då åtminstone fortsätta och räkna de punkterna som är på den lila linjen i sådana fall, och då så får jag att 26 mätpunkter hamnade utanför, dvs strax över 50% av prognosen var något sånär i linje med vad du hade förutspått…

    Martin: Innanför det grå fältet

  • Jo men Martin, du sa ju ifrån början, att prognosen antingen skulle gå på den vita linjen hela vägen eller gå in på den lila, inte att båda gällde simultant, men du får ju naturligtvis räkna som du vill, tycker du verkligen att din prognos var till 70% korrekt?

    Martin: Vi testar nya varianter att presentera väderprognoser på. Dessa tar hänsyn till att man inte kan veta exakt hur vädret blir. Man kan däremot beräkna sannolikheter för att det ena eller andra skall inträffa. Tex kan man säga att det med 75% sannolikhet blir kallare än x grader om y dagar på platsen z.

    Kriteriet för att få ”rätt” var att markera ett grått fält inom vilket 85% av observationerna skulle hamna. För att få rätt så accepterades sålunda att 15% hamnade utanför. Men nu var det istället 30% som hamnade utanför. Vill man vara illvillig så kan man ju då säga att jag hade 100% fel. 🙂

    Men om man räknar på det sättet även i försök två så finner man att jag i det fallet inte bara hade rätt, utan bra mycket mer än rätt (ingen av observationerna hamnade utanför det grå fältet), vilket naturligtvis är orimligt (dvs man kan inte heller säga att jag hade 100% fel i försök nr 3).

    Om man bara ser till en prognoser så kan det naturligtvis slå olika. En prognos hamnar exakt på 85% överensstämmelse med observationerna, en annan landar på 95% en tredje på 70%. Över tiden kommer det dock att bli 85%. Försök nr tre var inte rätt. Men försök nr två och ett var rätt med marginal.

    Vill man inte ha 100% rätt alltid? Jo, men då tvingas man ibland göra spannet (det grå fältet) så brett att det blir meningslöst att ange det. Därför är det relevant att sätt gränsen vid tex 85%.

    Det traditionella sättet att ange väderprognoser, med en oändligt smal linje är i princip aldrig rätt.

    OBS, detta är ett experiment för att, tillsammans med er läsare, försöka utveckla mer relevanta metoder att presentera väderprognoser. Att det är mer relevant att tala om sannolikheter istället för att bara ange EN prognos, det vet vi redan. Frågan är hur man skall illustrera och presentera det.

    Jag kan även diskutera om man skall sätta kriteriet 85% eller något annat. Om man snävar spannet så får man prognoser som ser exaktare ut, men också oftare är fel. Om man sätter 95% så får man oftare rätt, men också väldigt ”breda” prognoser.

  • Skitsnack.. NI lovar snö varje dag i skåne.,., Meen de kommer inget… Blåsta prognoser o de stämmer inte alls…. Mkt dåligt för ert rykte

  • Tror man ska ha som dena blogg Eller längre inslag på tv. Där man förklarar hur osäker prognosen är. Sen har jag funderat på att man borde se till att alla prognoser är korekta genom att öka spanet. Problemet är väl att det på sidorna på nätet (denna inkluderad) går att läsa hur många mm ederbör som ska komma på en liten plats om 10 dagar. Om det istälet bara angavs att vädret om 10 dyngs komer i södra svergie vara dominerat av lågtryck. Skulle folk få en bätre känsla för hu exact den är. En riktigt dålig dag kanske prognosen i sin helhet säger att Sverige får väder under dan:).

  • Tack för det långa svaret Martin, men jag tycker inte att du svarade på min fråga. Du angav ifrån början att temperaturen kunde ta två möjliga vägar i prognosen, du räknade ihop totalen av din ”träffsäkerhet” från bägge vägarna, sålunda har du något sånär rätt när det blir kallare, likaledes har du något sånär rätt när det blir varmare efter att den kallare vägen fallererar. Du prognostiserade inte att det kunde bli varmare efter det att den lila kurvan hade inletts, men ändå så tar du ”credit” för det i din hopräkning av resultatet. Jag undrar vad du lär dig från din uppföljning egentligen?

  • Carl lanserar ovan en lika enkel som genial metod att presentera väderprognoser som tar hänsyn till osäkerhet: “Sen har jag funderat på att man borde se till att alla prognoser är korrekta genom att öka spannet.”

    Alltså, istället för ett ensamt värde som vi vet har inget eller lågt sannolikhetsvärde, får vi ett intervall som i genomsnitt täcker verkligheten (säg) 85% av tiden.

    Enligt senaste prognoserna får min ort Sala nästa torsdag (31 januari) enligt klart.se 1.7 mm nederbörd, enligt yr.no 0.6 mm och enligt smhi.se 2.5 mm. Varför inte sätta intervallet 0 – 4 mm med den underförstådda sannolikheten 85%?

    Enligt ECMWF:s ensembleprognoser är 1 mm det troligaste med variationer mellan 0 och 5 mm med 85% sannolikhet.

  • Jag tror att osäkerheten blir mycket subjektiv i början (kan ju mätas på så många sätt, med olika intervall osv) och man får helt enkelt fortsätta att förfina sin erfarenhet och inkludera det med en yta i stället för en linje. Om man säger 15% så skulle väl det vara +-7,5%, eller ett 85% konfidensintervall. Det gör inte så mycket hur man börjar, huvudsaken är att man kontinuerligt lär sig och går framåt. Temperatur är en bra början och sedan kan man prata om % molntäcke (kanske typ av moln) och ett band för antalet mm nederbörd. Vindar är intressanta på sjön men på land har man nog något mindre intresse av de exakta vindstyrkor som vankas.

    Det är nog generellt så att man inte kan ha precision många dagar framåt, men det blir väl snarast osm att fältet med sannolika mätvärden blir mycket bredare litet framåt i tiden…

    En synaptisk karta skulle ge stöd för förståelsen om läsarna är intresserade nog att sitta och filosofera en stund.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *