Jak dziś przewiduje się pogodę i na ile dni można jej ufać?

Jeszcze kilkadziesiąt lat temu meteorolog analizował przede wszystkim wskazania barometrów, obserwacje chmur i papierowe mapy synoptyczne. Dzisiaj nad jedną prognozą pracuje cały globalny system: tysiące stacji naziemnych, satelity, radary, radiosondy, statki, samoloty, boje oceaniczne, superkomputery oraz coraz częściej sztuczna inteligencja.

Mimo tego postępu nadal nie możemy ze stuprocentową pewnością powiedzieć, jaka pogoda wystąpi w konkretnej miejscowości za miesiąc. Możemy natomiast coraz lepiej określać najbardziej prawdopodobne scenariusze oraz ryzyko opadów, mrozu, upału, silnego wiatru lub burz.

Jak powstaje taka prognoza? Dlaczego różne aplikacje pokazują inne temperatury? Na ile dni można ufać przewidywaniom i czym właściwie jest prognoza sezonowa?

Prognozowanie zaczyna się od poznania pogody, która trwa teraz

Aby obliczyć przyszłość atmosfery, najpierw trzeba możliwie dokładnie opisać jej stan obecny. To zadanie trudniejsze, niż mogłoby się wydawać. Atmosfera nie jest płaską mapą. To trójwymiarowa warstwa gazu o grubości wielu kilometrów, pozostająca w ciągłym ruchu.

Potrzebujemy informacji o temperaturze, wilgotności, ciśnieniu i wietrze nie tylko przy ziemi, lecz także na wielu wysokościach. Do tego dochodzi stan chmur, opadów, pokrywy śnieżnej, gruntu, mórz i oceanów.

Dane pochodzą między innymi z:

• naziemnych stacji meteorologicznych,
• radarów opadów,
• satelitów geostacjonarnych i polarnych,
• balonów z radiosondami,
• samolotów pasażerskich i badawczych,
• statków oraz boi oceanicznych,
• systemów wykrywania wyładowań atmosferycznych,
• odbiorników wykorzystujących sygnały satelitów nawigacyjnych,
• urządzeń mierzących wilgotność gleby i temperaturę powierzchni mórz.

Każdy system obserwacyjny widzi inny fragment rzeczywistości. Stacja mierzy pogodę bardzo dokładnie, ale tylko w jednym punkcie. Radar pokazuje strukturę opadów na dużym obszarze, lecz nie mierzy bezpośrednio ilości wody spadającej na każdy metr ziemi. Satelita obserwuje niemal cały glob, ale część parametrów musi wywnioskować z rejestrowanego promieniowania.

Ciekawostka: satelita nie „widzi temperatury” tak jak termometr

Instrumenty satelitarne mierzą promieniowanie docierające do czujnika w różnych zakresach widma. Dopiero algorytmy wyprowadzają z niego informacje o temperaturze, wilgotności, zachmurzeniu czy składzie atmosfery. Oznacza to, że wiele danych satelitarnych jest pośrednim pomiarem wymagającym skomplikowanej interpretacji.

Ciekawostka: samolot pasażerski jest ruchomą stacją meteorologiczną

Podczas lotu samoloty przekazują informacje o temperaturze i wietrze na wysokościach, na których stosunkowo trudno wykonywać inne pomiary. Dane te są szczególnie wartościowe w pobliżu prądów strumieniowych — wąskich stref bardzo silnego wiatru sterujących przemieszczaniem się układów pogodowych.

Asymilacja danych: składanie atmosfery z niepełnych puzzli

Obserwacji nie można po prostu wpisać do modelu. Pochodzą z różnych urządzeń, miejsc, wysokości i godzin. Każdy pomiar może być obciążony błędem, a między punktami obserwacyjnymi pozostają ogromne przestrzenie bez bezpośrednich danych.

Dlatego ośrodki meteorologiczne stosują asymilację danych. Proces łączy nowe pomiary z krótką prognozą wykonaną podczas poprzedniego cyklu. Powstaje analiza, czyli najbardziej spójny z prawami fizyki obraz aktualnego stanu atmosfery.

Cały łańcuch wygląda tak:

stacje · radary · satelity · samoloty · radiosondy

↓

kontrola jakości

↓

asymilacja danych

↓

trójwymiarowy stan początkowy atmosfery

↓

model numeryczny lub model AI

↓

scenariusze · korekta lokalna · publikacja · weryfikacja

Asymilacja musi znaleźć kompromis. Obserwacji nie można ignorować, ale nie każda zasługuje na pełne zaufanie. Jeżeli pojedyncza stacja pokazuje wartość całkowicie niezgodną z otoczeniem, system sprawdza, czy nie doszło do awarii albo lokalnego zakłócenia.

To właśnie jakość stanu początkowego w dużym stopniu decyduje o jakości późniejszej prognozy. Nawet doskonały model nie obliczy dobrej przyszłości, jeśli otrzyma błędny obraz teraźniejszości.

Ciekawostka: prognoza pomaga przygotować następną prognozę

Analiza nie powstaje wyłącznie z pomiarów. Wykorzystuje także krótką prognozę z poprzedniego uruchomienia jako matematyczne tło wypełniające przestrzeń między obserwacjami. Współczesny system prognostyczny działa więc cyklicznie: poprzednia prognoza pomaga ustalić stan początkowy następnej.

Atmosfera zamieniona w równania

Klasyczna numeryczna prognoza pogody, czyli NWP, opiera się na prawach fizyki. Model oblicza między innymi:

• ruch powietrza,
• zmiany ciśnienia,
• transport ciepła i wilgoci,
• parowanie i kondensację,
• tworzenie chmur i opadów,
• promieniowanie słoneczne i cieplne,
• wymianę energii między atmosferą, gruntem i oceanem.

Atmosfera zostaje podzielona na ogromną liczbę trójwymiarowych komórek. W każdej z nich komputer przechowuje wartości opisujące aktualny stan powietrza i oblicza, jak zmienią się one po bardzo krótkim czasie. Operację trzeba powtarzać krok po kroku aż do końca prognozy.

Globalny model nie oblicza zatem osobnej prognozy dla Warszawy czy Krakowa. Oblicza ewolucję całej atmosfery na siatce, a prognoza dla miasta jest później wyznaczana na podstawie najbliższych komórek i dodatkowych korekt.

Co naprawdę oznacza rozdzielczość modelu?

Jeżeli model ma rozdzielczość 10 kilometrów, nie oznacza to, że przewidzi każde zjawisko większe od 10 kilometrów ani że zna warunki w każdym punkcie z dokładnością do 10 kilometrów. Rozdzielczość określa przede wszystkim odstęp między elementami siatki obliczeniowej.

Pojedyncza komórka może zawierać jednocześnie fragment miasta, las, pole i jezioro. Model musi przedstawić ich wspólny wpływ w sposób uśredniony. Góry mogą zostać wygładzone, a niewielka dolina lub lokalne jezioro nie będą widoczne jako osobne obiekty.

Zwiększanie rozdzielczości jest kosztowne. Zmniejszenie odstępu siatki o połowę oznacza więcej punktów w dwóch wymiarach poziomych, często więcej poziomów w pionie oraz konieczność wykonywania krótszych kroków czasowych. Liczba potrzebnych operacji może wzrosnąć wielokrotnie.

Ciekawostka: wyższa rozdzielczość nie zawsze wygrywa

Model o drobniejszej siatce może lepiej odwzorować góry, wybrzeża i burze, ale nie musi być dokładniejszy dla każdego parametru i terminu. Jeżeli otrzyma gorsze warunki początkowe albo ma większy błąd systematyczny, model o niższej rozdzielczości może uzyskać lepszy wynik.

Procesy zbyt małe dla modelu

W atmosferze występują zjawiska znacznie mniejsze niż komórka globalnego modelu. Należą do nich drobna turbulencja, mikrofizyka chmur, wymiana ciepła nad powierzchnią, a w wielu modelach także część procesów prowadzących do rozwoju konwekcji.

Ich łączny wpływ trzeba opisać za pomocą uproszczonych zależności, czyli parametryzacji. Różne ośrodki mogą stosować odmienne sposoby przedstawiania chmur, opadów, gleby, roślinności czy promieniowania. Z tego powodu modele rozpoczynające obliczenia od podobnej analizy nie zawsze pokazują taki sam rezultat.

Szczególnie trudne pozostają:

• pojedyncze komórki burzowe,
• mgły i niskie chmury,
• przelotne opady,
• przygruntowe przymrozki,
• opady marznące,
• maksymalne porywy wiatru,
• miejska wyspa ciepła,
• pogoda w górach i w dolinach.

Model może bardzo dobrze przewidzieć, że nad danym regionem istnieją warunki sprzyjające burzom, ale pomylić się co do miejsca powstania konkretnej komórki.

Efekt motyla: dlaczego mały błąd rośnie?

Atmosfera jest układem chaotycznym. Nie oznacza to, że zachowuje się całkowicie przypadkowo — podlega prawom fizyki. Problem polega na tym, że bardzo małe różnice w stanie początkowym mogą z czasem prowadzić do coraz większych rozbieżności.

Zjawisko to opisał Edward Lorenz. Podczas eksperymentów z uproszczonym modelem atmosfery zauważył, że ponowne uruchomienie obliczeń z minimalnie zaokrąglonymi wartościami doprowadziło po pewnym czasie do zupełnie innego wyniku. Z jego badań wyrósł popularny efekt motyla.

Wyobraźmy sobie dwie niemal identyczne symulacje. W jednej wilgotność w pewnym obszarze jest minimalnie większa. Przez pierwsze godziny wyniki pozostają podobne. Później niewielka różnica może wpłynąć na powstanie chmury, rozwój opadu, położenie frontu, a ostatecznie nawet na trasę całego niżu.

Nie każda sytuacja traci przewidywalność w takim samym tempie. Rozległy i stabilny wyż może być łatwiejszy do przewidzenia niż dynamiczny niż z szybko rozwijającymi się burzami. Dlatego nie istnieje jeden dzień, po którym wszystkie prognozy nagle przestają działać.

Badania wskazują jednak, że szczegółowe przewidywanie pojedynczego przebiegu pogody w średnich szerokościach geograficznych ma zasadniczą granicę wynoszącą około dwóch tygodni. Jest to granica orientacyjna, zależna od zjawiska i przyjętej miary jakości.

Ciekawostka: Lorenz nie badał prawdziwego motyla

„Motyl” jest metaforą wrażliwości układu na niewielkie zmiany. Nie chodzi o to, że jedno machnięcie skrzydeł dosłownie wywołuje konkretną burzę. Sens porównania polega na tym, że nie jesteśmy w stanie zmierzyć wszystkich drobnych ruchów i właściwości atmosfery, a ich wpływ z czasem może narastać.

Dlaczego tworzy się kilkadziesiąt prognoz jednocześnie?

Skoro nie znamy dokładnie stanu atmosfery, model uruchamia się wiele razy. Każda realizacja rozpoczyna się od nieco innych, ale nadal prawdopodobnych warunków początkowych. W części systemów modyfikowane są także elementy opisujące procesy fizyczne.

Tak powstaje prognoza zespołowa, nazywana również wiązkową albo ensemble.

Jeżeli prawie wszystkie realizacje pokazują podobny rozwój sytuacji, zaufanie do ogólnego scenariusza rośnie. Jeżeli szybko się rozchodzą, prognoza jest niestabilna.

W prognozie temperatury wygląda to tak:

Średnia zespołu może być użyteczna, ale nie powinna zastępować informacji o rozrzucie. Jeśli połowa realizacji pokazuje 5°C, a druga połowa 15°C, średnia 10°C nie musi reprezentować najbardziej realistycznego scenariusza.

Ciekawostka: średnia prognoz może pokazać pogodę, której nie przewidział żaden model

Wyobraźmy sobie, że część realizacji prognozuje intensywny pas deszczu nad zachodnią częścią województwa, a pozostałe przesuwają go na wschód. Średnia może pokazać słaby opad na całym obszarze, mimo że żaden pojedynczy scenariusz tak nie wyglądał. Dlatego w prognozach zjawisk ekstremalnych analizuje się również poszczególne realizacje i prawdopodobieństwa przekroczenia progów.

Jeden model, jedna wiązka i zestaw wielu modeli — to nie to samo

Warto rozróżnić trzy pojęcia:

1. Prognoza deterministyczna — pojedynczy przebieg pogody obliczony przez jeden model.
2. Prognoza zespołowa jednego modelu — wiele realizacji tego samego systemu, uwzględniających niepewność.
3. Prognoza wielomodelowa — połączenie rezultatów pochodzących z różnych systemów i ośrodków.

Podejście wielomodelowe może ograniczyć wpływ typowych błędów jednego źródła. Modele różnią się rozdzielczością, asymilacją, parametryzacjami oraz zachowaniem nad konkretnymi regionami.

Nie wystarczy jednak policzyć zwykłej średniej. Jeżeli jeden model regularnie lepiej przewiduje temperaturę w Polsce, powinien otrzymać większą wagę. Wagi powinny wynikać z weryfikacji, a nie popularności marki modelu.

Na ile dni można ufać prognozie?

Odpowiedź zależy od tego, co rozumiemy przez „ufać”. Temperatura maksymalna, wystąpienie opadu, suma deszczu, poryw wiatru i dokładna trasa burzy to różne zadania prognostyczne.

Poniższy podział jest praktycznym przybliżeniem, a nie sztywną gwarancją.

Od kilku minut do około 6 godzin: nowcasting

Nowcasting wykorzystuje najświeższe obrazy radarowe, satelitarne, dane o wyładowaniach oraz pomiary stacji. Jego mocną stroną jest śledzenie zjawisk, które już istnieją.

Można w ten sposób obserwować:

• przemieszczanie stref deszczu i śniegu,
• rozwój istniejących burz,
• fronty szkwałowe,
• grad,
• mgły,
• nagłe zmiany widzialności.

Największym wyzwaniem jest przewidzenie, czy istniejąca komórka zaniknie, wzmocni się lub gwałtownie skręci oraz gdzie powstanie zupełnie nowa burza.

Od 1 do 3 dni: najbardziej szczegółowa prognoza lokalna

W tym okresie można zazwyczaj przedstawiać temperaturę, wiatr, zachmurzenie i prawdopodobieństwo opadu w konkretnych przedziałach godzinowych. Nadal mogą wystąpić błędy lokalne, ale ogólny przebieg sytuacji często jest dobrze rozpoznany.

To szczególnie wartościowy zakres dla codziennych decyzji: podróży, prac terenowych, aktywności na zewnątrz czy organizacji wydarzeń.

Od 4 do 7 dni: użyteczny przebieg, mniej pewnych szczegółów

Prognoza może poprawnie wskazać nadejście ochłodzenia, ocieplenia, niżu lub okresu silniejszego wiatru. Dokładna godzina frontu i lokalizacja opadu mogą się jeszcze przesuwać.

Jeżeli aplikacja pokazuje deszcz o 14:00 za sześć dni, rozsądniej odczytać to jako sygnał możliwego deszczowego okresu niż gwarancję opadu dokładnie o tej godzinie.

Od 8 do 15 dni: scenariusze zamiast szczegółowego kalendarza

W tym horyzoncie rośnie znaczenie prognoz zespołowych. Można analizować prawdopodobieństwo ochłodzenia, rozwinięcia blokady wyżowej lub utrzymania wilgotnej cyrkulacji.

Znacznie mniejsze znaczenie ma dokładna temperatura i godzina opadu w jednej miejscowości. Pojedyncza kolorowa mapa może tworzyć złudzenie precyzji, której model w rzeczywistości już nie posiada.

Od 3 do 6 tygodni: prognozy podsezonowe

ECMWF publikuje prognozy podsezonowe sięgające 46 dni. Pokazują one przede wszystkim średnie warunki w kolejnych tygodniach i ich odchylenie od normy.

Źródłami przewidywalności są wolniej zmieniające się elementy systemu Ziemi:

• temperatura oceanów,
• wilgotność gleby,
• pokrywa śnieżna,
• stan stratosfery,
• zasięg lodu,
• oscylacja Maddena–Juliana.

Prognoza czwartego tygodnia może więc informować o zwiększonej szansie temperatury powyżej normy. Nie powinna obiecywać deszczu w konkretny wtorek.

Od miesiąca do około siedmiu miesięcy: prognozy sezonowe

Prognoza sezonowa opisuje prawdopodobny charakter całego miesiąca lub sezonu. Może wskazywać szanse na temperaturę powyżej, w pobliżu albo poniżej normy oraz na okres bardziej wilgotny lub suchy niż zwykle.

Jej skuteczność zależy od regionu i parametru. W tropikach duże znaczenie ma stan oceanów i zjawiska takie jak El Niño. W Europie przebieg pogody silnie zależy od zmiennej cyrkulacji atmosferycznej, dlatego sezonowe prognozy opadów są szczególnie trudne.

Powyżej kilku miesięcy: przewidywanie klimatu, nie dat konkretnych frontów

Im dłuższy horyzont, tym bardziej pytanie przesuwa się z „jaka będzie pogoda tego dnia?” w stronę „jak zmienia się prawdopodobieństwo określonych warunków?”.

Nie możemy przewidzieć, czy 18 lipca 2050 roku będzie padało w Krakowie. Możemy natomiast oszacować, jak zmieni się częstość i intensywność fal upałów w określonym scenariuszu emisji gazów cieplarnianych.

Dlaczego pomyłka o 30 kilometrów może być dobrą prognozą meteorologiczną?

Załóżmy, że model przewiduje wąski pas ulew przechodzący nad jednym powiatem, lecz w rzeczywistości strefa pojawia się 30 kilometrów dalej. Dla osoby znajdującej się w prognozowanym miejscu rezultat jest prosty: deszcz miał być, a go nie było.

Z punktu widzenia dynamiki atmosfery model mógł jednak bardzo dobrze przewidzieć czas rozwoju zjawiska, jego intensywność, kierunek przemieszczania i ogólny region. Błąd położenia sprawił, że prognoza punktowa została oceniona jako nietrafiona.

To jeden z najważniejszych problemów weryfikacji opadów. Zwykłe porównanie punkt po punkcie może ukarać model podwójnie: raz za brak opadu w przewidywanym miejscu i drugi raz za opad w miejscu przesuniętym. Dlatego naukowcy wykorzystują również metody oceniające podobieństwo struktur przestrzennych.

Ciekawostka: poprawna prognoza może wyglądać źle po zaokrągleniu

Jeżeli model przewiduje 19,4°C, a pomiar wynosi 19,4°C, lecz aplikacja pokazuje 19°C, użytkownik widzi wartość zaokrągloną. W innym przypadku 19,5°C może zostać pokazane jako 20°C. Sposób prezentacji potrafi stworzyć widoczną różnicę tam, gdzie sam model był bardzo blisko pomiaru.

Co oznacza prawdopodobieństwo opadu?

Komunikat „70% prawdopodobieństwa opadu” bywa błędnie interpretowany. Nie oznacza automatycznie, że:

• będzie padać przez 70% dnia,
• deszcz obejmie 70% miasta,
• opad będzie intensywny,
• synoptyk jest pewny tylko w 70%.

Najczęściej oznacza szansę wystąpienia mierzalnego opadu w danym miejscu i przedziale czasu, zgodnie z definicją konkretnego systemu. Dokładny sposób obliczania może różnić się między serwisami.

Prawdopodobieństwo nie mówi również o sumie opadu. Możliwa jest sytuacja, w której istnieje duża szansa na bardzo słaby deszcz albo mała szansa na gwałtowną ulewę. Dla użytkownika są to zupełnie różne informacje.

Dlaczego temperatura jest łatwiejsza niż burza?

Temperatura na wysokości dwóch metrów zwykle tworzy stosunkowo płynne pole przestrzenne. Burza może mieć kilkanaście kilometrów szerokości, szybko się rozwijać i równie szybko zanikać.

Prognoza temperatury także ma problemy: zachmurzenie, wiatr, wilgotność gleby, pokrywa śnieżna i zabudowa miejska mogą wywołać lokalne różnice. Jednak przesunięcie dużej masy powietrza o kilkanaście kilometrów często nie zmienia wyniku tak drastycznie jak przesunięcie wąskiej komórki burzowej.

Dlatego pytanie „jaka jest ogólna trafność prognozy?” jest niepełne. Trzeba dodać: dla którego parametru, terminu, miejsca, sezonu i rodzaju pogody?

Dlaczego modele czasem nagle zmieniają prognozę?

Nowe uruchomienie modelu otrzymuje nowe obserwacje. Jeżeli poprzednio front znajdował się nieco dalej niż wskazywały pomiary, następna analiza może skorygować jego położenie. Mała korekta na początku może zmienić wynik kilka dni później.

Nie musi to oznaczać awarii modelu. Zmiana jest często uczciwą reakcją na nową wiedzę o atmosferze.

Warto sprawdzać stabilność kolejnych aktualizacji. Jeżeli kilka prognoz z rzędu pokazuje podobny scenariusz, jest on bardziej wiarygodny niż rozwiązanie, które pojawiło się tylko w jednym przebiegu.

Ciekawostka: „skakanie” symbolu może wynikać z progu

Jeżeli system pokazuje ikonę deszczu od określonego prawdopodobieństwa, niewielka zmiana z 49% na 51% może zmienić słoneczną ikonę w deszczową. Sama prognoza zmieniła się minimalnie, ale sposób prezentacji sugeruje gwałtowny zwrot.

Sztuczna inteligencja wkracza do meteorologii

W ostatnich latach pojawiło się wiele globalnych modeli opartych na uczeniu maszynowym. Należą do nich między innymi GraphCast, Pangu-Weather, FourCastNet, FuXi, GenCast, NeuralGCM, Aurora, ECMWF AIFS oraz kolejne generacje WeatherNext.

Tradycyjny model wykonuje ogromną liczbę obliczeń wynikających z równań fizycznych. Model AI uczy się zależności na podstawie wieloletniego zbioru historycznych stanów atmosfery, zazwyczaj reanalizy ERA5. Po otrzymaniu stanu początkowego przewiduje kolejny stan, a następnie powtarza ten proces aż do końca prognozy.

GraphCast

GraphCast wykorzystuje grafową sieć neuronową i generuje globalną prognozę średnioterminową. Publikacja w „Science” z 2023 roku pokazała bardzo dobre wyniki dla wielu zmiennych i poziomów atmosfery.

Pangu-Weather i FuXi

Pangu-Weather wykorzystuje trójwymiarowe sieci neuronowe. FuXi składa się z kaskady modeli wyspecjalizowanych w kolejnych przedziałach: od początku prognozy aż do 15 dni. Rozwiązanie to ma ograniczać narastanie błędów przy wielokrotnym wyliczaniu następnych stanów atmosfery.

GenCast

GenCast jest generatywnym modelem probabilistycznym. Zamiast tworzyć wyłącznie jeden uśredniony przebieg, generuje zespół realistycznych możliwych scenariuszy. Według publikacji w „Nature” wykonuje globalne prognozy do 15 dni.

NeuralGCM

NeuralGCM łączy różniczkowalny rdzeń dynamiczny z elementami uczenia maszynowego. Nie odrzuca zatem całkowicie tradycyjnego opisu przepływu atmosfery. To przykład systemu hybrydowego, w którym fizyka i AI wykonują różne części zadania.

Aurora

Aurora została przedstawiona jako model fundamentalny dla systemu Ziemi. Może być dostosowywana nie tylko do klasycznych prognoz pogody, lecz także do zagadnień takich jak jakość powietrza, fale oceaniczne czy cyklony.

ECMWF AIFS

Europejskie Centrum Prognoz Średnioterminowych rozwija Artificial Intelligence Forecasting System. System działa operacyjnie obok tradycyjnego IFS, dzięki czemu wyniki modeli opartych na AI mogą być porównywane z prognozami fizycznymi.

WeatherNext 3

We wrześniu 2026 roku Google DeepMind zaprezentował WeatherNext 3. Według informacji producenta model bezpośrednio wykorzystuje dane satelitarne, generuje prognozy co godzinę oraz dostarcza wybrane zmienne przy powierzchni w rozdzielczości około 5–10 kilometrów.

To interesujący kierunek, ponieważ wcześniejsze globalne modele AI zazwyczaj rozpoczynały pracę od gotowej reanalizy lub analizy stworzonej przez tradycyjny system. Bezpośrednie wykorzystanie surowych obserwacji może z czasem skrócić drogę od pomiaru do prognozy.

W przypadku bardzo nowych systemów warto jednak oddzielać deklaracje producenta od wyników potwierdzonych w niezależnych, recenzowanych badaniach. Pełna ocena wymaga testów dla różnych regionów, sezonów i zjawisk ekstremalnych.

Czy AI zastąpi prawa fizyki?

AI może znacząco przyspieszyć obliczenia i ograniczyć niektóre błędy, ale nie usuwa chaotycznej natury atmosfery. Nadal otrzymuje niedoskonały stan początkowy i może dziedziczyć problemy danych treningowych.

Modele AI mogą:

• wygładzać lokalne ekstrema,
• słabiej odwzorowywać bardzo rzadkie zdarzenia,
• generować stany niedostatecznie zgodne z fizyką,
• mieć trudności w warunkach innych niż dane treningowe,
• dobrze wypadać w jednej mierze, a gorzej w innej.

Najbardziej prawdopodobna przyszłość nie polega na wyborze „fizyka albo AI”. Będziemy korzystać z systemów, które łączą obserwacje, modele fizyczne, sieci neuronowe, zespoły scenariuszy i wiedzę meteorologów.

Ciekawostka: szybki model nie musi szybciej stworzyć całą prognozę

Sam model AI może wykonać obliczenia w kilka minut lub nawet szybciej. Nadal trzeba jednak zebrać obserwacje, skontrolować ich jakość, przygotować stan początkowy, przetworzyć wyniki i dostarczyć je użytkownikom. Czas działania sieci neuronowej jest tylko jednym fragmentem całego łańcucha.

Dlaczego człowiek nadal jest potrzebny?

Model tworzy dane, ale prognoza dla ludzi wymaga interpretacji. Meteorolog sprawdza zgodność źródeł, ocenia nietypowe zachowanie systemu oraz rozpoznaje sytuacje, w których model ma znane ograniczenia.

Jest to szczególnie ważne podczas zjawisk niebezpiecznych. Ostrzeżenie musi uwzględniać nie tylko prawdopodobieństwo, ale również możliwe skutki. Ten sam wiatr może być umiarkowanym problemem na otwartej przestrzeni i poważnym zagrożeniem w górach, lesie albo podczas wydarzenia plenerowego.

Automatyczna prognoza lokalna jest bardzo użyteczna w codziennym życiu, lecz nie zastępuje oficjalnych ostrzeżeń służby meteorologicznej.

Jak mierzy się trafność prognoz?

Nie istnieje jedna uniwersalna liczba opisująca „trafność pogody”. Temperatura, wiatr i opad wymagają innych miar.

Dla temperatury można analizować:

• średni błąd bezwzględny,
• średni błąd wskazujący tendencję do zawyżania lub zaniżania,
• błąd średniokwadratowy,
• odsetek wyników mieszczących się w granicach ±1°C lub ±2°C.

Dla opadów sprawdza się:

• poprawnie przewidziane wystąpienie opadu,
• poprawnie przewidziany brak opadu,
• liczbę fałszywych alarmów,
• niewykryte zdarzenia,
• błąd sumy opadu,
• podobieństwo czasu i położenia strefy.

Prognozy probabilistyczne powinny być także skalibrowane. Jeżeli system w wielu podobnych przypadkach podaje prawdopodobieństwo 70%, zjawisko powinno występować mniej więcej w siedmiu na dziesięć przypadków.

Do rozliczania prognoz można używać pomiarów ze stacji albo reanalizy. Stacja jest bezpośrednim pomiarem, lecz reprezentuje konkretny punkt i może znajdować się kilka kilometrów od centrum miasta. Reanaliza zapewnia pełne pole przestrzenne, ale sama jest wynikiem połączenia obserwacji z modelem.

Co oznacza to dla Trafnej Pogody?

Trafna Pogoda prezentuje prognozy dla 396 miejscowości i koncentruje się na trzech dobach: dzisiaj, jutro i pojutrze. Karta bieżącego dnia pokazuje wyłącznie pogodę na pozostałą część doby.

Wybór krótkiego horyzontu jest celowy. To zakres, w którym można zachować dużą szczegółowość, regularnie reagować na nowe obserwacje i szybko rozliczać prognozy z rzeczywistym przebiegiem pogody.

Prognoza zespołowa Trafnej Pogody łączy 12 modeli dostępnych przez Open-Meteo: 11 modeli numerycznych i model AI ECMWF AIFS. Źródła otrzymują wagi zależne od ich jakości na terenie Polski. Dzięki temu system nie zakłada, że każdy model jest równie dobry w każdej sytuacji.

Według naszej weryfikacji — stan na 4 września 2026 — prognoza na dziś mieściła się w przedziale ±2°C w 92,2% przypadków w porównaniu z pomiarami stacji IMGW, na próbie 64 rozliczonych dób i 270 miast mających stację w pobliżu (17 032 pary miasto-doba). Wobec reanalizy ERA5, dla wszystkich 396 miejscowości, wynik ten sięga 97,7%. Aktualne liczby publikujemy w analizie trafności i codziennie w rozliczeniach dnia.

Podając takie rezultaty, należy zawsze informować o okresie badania, liczbie miejscowości, przyjętej tolerancji oraz źródle danych referencyjnych. Sama liczba bez metodologii nie pozwala rzetelnie ocenić jakości prognozy.

Dziesięć krótkich ciekawostek o prognozowaniu pogody

1. Dzisiejsza prognoza siedmiodniowa jest znacznie lepsza niż dawniej

Według zestawienia WeatherBench 2 współczesna prognoza siedmiodniowa osiąga jakość porównywalną z prognozą pięciodniową z 2000 roku i trzydniową z 1980 roku. Postęp wynika z lepszych obserwacji, asymilacji, modeli i komputerów.

2. Najlepszy model zależy od miejsca i parametru

System, który dobrze przewiduje temperaturę w Europie, nie musi być najlepszy dla opadów w tropikach. Rankingi modeli powinny określać zmienną, region, sezon i horyzont.

3. Pogoda w górach może zmieniać się na odległości kilkuset metrów

Ekspozycja stoku, wysokość, zacienienie i kierunek wiatru tworzą duże różnice na przestrzeni mniejszej niż siatka większości modeli.

4. Miasto może być cieplejsze niż jego otoczenie

Beton, asfalt, niewielka ilość roślinności i ciepło emitowane przez budynki tworzą miejską wyspę ciepła. Stacja na lotnisku może więc pokazać inną temperaturę niż gęsto zabudowane centrum.

5. Radar nie mierzy deszczu wprost

Radar wysyła fale elektromagnetyczne i analizuje sygnał odbity od hydrometeorów. Intensywność odbicia jest następnie przeliczana na szacowaną wielkość opadu.

6. Bardzo dobra średnia może ukryć groźne maksimum

Średnia prędkość wiatru nie mówi, jakie będą najsilniejsze porywy. Średnia dobowa temperatura może natomiast ukrywać krótki, ale istotny przymrozek.

7. Brak zgodności modeli jest również prognozą

Jeżeli modele pokazują skrajnie różne scenariusze, nie oznacza to braku informacji. Informacją jest właśnie duża niepewność, która powinna wpływać na planowanie.

8. Najbardziej efektowna mapa nie musi być najbardziej użyteczna

Bardzo szczegółowa mapa na 14 dni może wyglądać przekonująco, ale jej drobne struktury nie muszą mieć praktycznej przewidywalności. Rozdzielczość obrazu nie jest tym samym co dokładność prognozy.

9. Prognoza może się poprawić, gdy wydarzenie się zbliża — ale nie musi

Nowe obserwacje zazwyczaj zmniejszają niepewność. Czasami ujawniają jednak wcześniej niewidoczny scenariusz, przez co rozrzut prognoz chwilowo rośnie.

10. Niepewność powinna być częścią produktu

Przedział temperatury, procent opadu albo kilka możliwych scenariuszy nie świadczą o słabości prognozy. Są uczciwszym przedstawieniem wiedzy o przyszłości niż jedna pewna liczba.

Jak rozsądnie korzystać z prognozy?

1. Sprawdzaj termin. Prognozę na jutro można czytać bardziej szczegółowo niż prognozę na dziesiąty dzień.
2. Patrz na trend. Informacja o ochłodzeniu może być stabilna, nawet jeśli dokładna temperatura jeszcze się zmienia.
3. Obserwuj aktualizacje. Ważny jest nie tylko najnowszy wynik, lecz także jego stabilność.
4. Rozróżniaj możliwość od pewności. Ryzyko burz nie oznacza burzy w każdej miejscowości.
5. Przy ważnych decyzjach szukaj prawdopodobieństw i scenariuszy. Jedna ikonka ukrywa dużą część informacji.
6. W sytuacji zagrożenia korzystaj z ostrzeżeń IMGW. Automatyczna prognoza nie jest oficjalnym ostrzeżeniem.

Najczęściej zadawane pytania

Czy prognoza na 14 dni ma sens?

Tak, jeśli jest przedstawiona jako zakres możliwych scenariuszy i ogólny trend. Dokładna godzinowa prognoza opadu dla jednej miejscowości ma w tym terminie znacznie mniejszą wartość.

Czy można przewidzieć pogodę na miesiąc?

Można oceniać prawdopodobny charakter kolejnych tygodni względem normy. Nie można wiarygodnie rozpisać pogody dla każdego konkretnego dnia miesiąca.

Czy prognoza sezonowa przewidzi mroźną zimę?

Może wskazać zwiększone lub zmniejszone prawdopodobieństwo temperatury powyżej albo poniżej normy. Nie powie, w które dokładnie dni wystąpi mróz.

Czy AI zawsze jest dokładniejsza od klasycznych modeli?

Nie. Wynik zależy od modelu, parametru, regionu, horyzontu i sposobu oceny. Niektóre modele AI osiągają świetne rezultaty dla globalnych pól atmosferycznych, lecz mogą mieć trudności z lokalnymi ekstremami.

Dlaczego aplikacja pokazuje inną temperaturę niż termometr?

Termometr może znajdować się w słońcu, przy ścianie, nad rozgrzanym balkonem albo na innej wysokości. Standardowy pomiar meteorologiczny wykonywany jest w ściśle określonych warunkach. Model opisuje natomiast wartość reprezentatywną dla komórki siatki i określonego sposobu ekspozycji.

Który model pogody jest najlepszy?

Nie istnieje model najlepszy zawsze i wszędzie. Najlepsze źródło dla temperatury w Polsce może nie być najlepsze dla burz, opadów śniegu lub pogody tropikalnej. Właśnie dlatego warto regularnie rozliczać modele i korzystać z podejścia zespołowego.

Podsumowanie

Współczesna prognoza nie jest pojedynczym odczytem z jednego modelu. To cały proces łączący obserwacje, kontrolę jakości, asymilację danych, prawa fizyki, obliczenia numeryczne, sztuczną inteligencję, prognozy zespołowe i późniejszą weryfikację.

Na najbliższe godziny możemy szczegółowo śledzić istniejące strefy opadu. W perspektywie jednego–trzech dni możliwa jest stosunkowo precyzyjna prognoza lokalna. Po tygodniu rośnie znaczenie scenariuszy i prawdopodobieństw. Po kilku tygodniach pozostaje głównie informacja o ogólnym charakterze pogody względem normy. Prognoza sezonowa opisuje natomiast szanse dla całego miesiąca lub sezonu, a nie pogodę o konkretnej godzinie.

Najbardziej uczciwa prognoza nie obiecuje stuprocentowej pewności. Pokazuje najbardziej prawdopodobny rozwój sytuacji, wielkość niepewności i to, jak wynik zmienia się wraz z napływem nowych danych.

Źródła

Publikacje naukowe

1. Edward N. Lorenz, „Deterministic Nonperiodic Flow”, Journal of the Atmospheric Sciences 20 (1963). Publikacja AMS
2. Edward N. Lorenz, „The Predictability of a Flow Which Possesses Many Scales of Motion”, Tellus 21 (1969). Publikacja
3. Fuqing Zhang i in., „What Is the Predictability Limit of Midlatitude Weather?”, Journal of the Atmospheric Sciences 76 (2019). Repozytorium NOAA
4. Falko Judt, „Insights into Atmospheric Predictability through Global Convection-Permitting Model Simulations”, Journal of the Atmospheric Sciences (2018). DOI
5. Peter Bauer, Alan Thorpe i Gilbert Brunet, „The Quiet Revolution of Numerical Weather Prediction”, Nature 525 (2015). PubMed
6. Ross N. Bannister, „A Review of Operational Methods of Variational and Ensemble-Variational Data Assimilation”, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society (2017). Publikacja
7. John Eyre i in., „Assimilation of Satellite Data in Numerical Weather Prediction. Part II: Recent Years”, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society (2022). DOI
8. Hans Hersbach i in., „The ERA5 Global Reanalysis”, Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 146 (2020). Publikacja
9. Fuqing Zhang, „Beating the Uncertainties: Ensemble Forecasting and Ensemble-Based Data Assimilation in Modern Numerical Weather Prediction”, Advances in Meteorology (2010). Publikacja
10. Anna Mariotti, Paolo M. Ruti i Michel Rixen, „Progress in Subseasonal to Seasonal Prediction Through a Joint Weather and Climate Community Effort”, npj Climate and Atmospheric Science (2018). Publikacja
11. William J. Merryfield i in., „Current and Emerging Developments in Subseasonal to Decadal Prediction”, Bulletin of the American Meteorological Society (2020). Publikacja
12. „Initialized Earth System Prediction from Subseasonal to Decadal Timescales”, Nature Reviews Earth & Environment (2021). Publikacja
13. Remi Lam i in., „Learning Skillful Medium-Range Global Weather Forecasting”, Science (2023) — GraphCast. DOI
14. Kaifeng Bi i in., „Accurate Medium-Range Global Weather Forecasting with 3D Neural Networks”, Nature (2023) — Pangu-Weather. Publikacja
15. Lei Chen i in., „FuXi: A Cascade Machine Learning Forecasting System for 15-Day Global Weather Forecast”, npj Climate and Atmospheric Science (2023). Publikacja
16. Ilan Price i in., „Probabilistic Weather Forecasting with Machine Learning”, Nature (2024) — GenCast. Publikacja
17. Dmitrii Kochkov i in., „Neural General Circulation Models for Weather and Climate”, Nature (2024). Publikacja
18. Cristian Bodnar i in., „A Foundation Model for the Earth System”, Nature (2025) — Aurora. Publikacja
19. Andrew Charlton-Perez i in., „Do AI Models Produce Better Weather Forecasts than Physics-Based Models?”, npj Climate and Atmospheric Science (2024). Publikacja
20. „Artificial Intelligence for Weather Forecasting”, Nature Reviews Electrical Engineering (2024). Publikacja
21. Stephan Rasp i in., „WeatherBench 2: A Benchmark for the Next Generation of Data-Driven Global Weather Models”. Google Research
22. Jaideep Pathak i in., „FourCastNet: A Global Data-Driven High-Resolution Weather Model Using Adaptive Fourier Neural Operators” — preprint. arXiv

Źródła instytucjonalne i techniczne

1. ECMWF, „Sub-seasonal-range forecasts” — prognozy do 46 dni. ECMWF
2. ECMWF, „Fact sheet: Sub-seasonal and seasonal predictions”. ECMWF
3. ECMWF, „Quantifying forecast uncertainty”. ECMWF
4. ECMWF, „Forecasts” — prognozy operacyjne, reanalizy i system IFS. ECMWF
5. NOAA, dokumentacja Global Data Assimilation System. NOAA
6. IMGW-PIB, „Biała księga numerycznych modeli pogody”. Dokument IMGW-PIB
7. IMGW-PIB, „Słownik dla mediów — najważniejsze pojęcia i zwroty w modelowaniu meteorologicznym”. IMGW-PIB
8. Google DeepMind, „WeatherNext 3” — oficjalna charakterystyka modelu. Google DeepMind
9. Google Research, „WeatherBench 2”. Google Research
10. Open-Meteo, dokumentacja modeli pogodowych udostępnianych przez API. Open-Meteo