meteorologická terminológia

p(A) = m/ n,

kde p(A) je pravdepodobnosť javu, ktorý hľadáme, m je celková početnosť pozorovaného javu za určitý časový interval, n označuje dĺžku pozorovacieho obdobia v rokoch. Ak napríklad na meteorologickej stanici A bol v období rokov 1951-2000 priemerný počet dní so zrážkami 189, pravdepodobnosť dňa so zrážkami vypočítame podľa vzorca p(A) = 189/365 = 0,51. Na stanici A je teda priemerne 51 % dní v roku so zrážkami, čo je zároveň aj pravdepodobnosť, s ktorou môžeme dni so zrážkami očakávať. Medzi pravdepodobnosťou výskytu určitého javu v konkrétnom dni a aktuálnou predpoveďou počasia nemusí byť priama súvislosť.

predpovedanie počasia - moderná meteorológia už pri predpovedaní počasia nevychádza zo synoptickej metódy, keď meteorológ predpovedal počasie na základe analýzy synoptickej mapy, pričom používal tzv. komparačnú metódu (porovnával predchádzajúce podobné či rovnaké poveternostné situácie a na základe toho predpovedal budúci vývoj). V súčasnosti sa predpovede počasia vytvárajú takmer na základe modelových simulácií počítačmi. Tieto modely sa nazývajú ako numerické prognózy a sú tvorené súbormi diferenciálnych rovníc, v ktorých figuruje predovšetkým vektor rýchlosti prúdenia vzduchu, tlak, teplota vlhkosť, Coriolisova sila, trenie a pod. Na zemský povrchu je v týchto položená virtuálna sieť s uvedenými parametrami, ktoré sú umiestnené v uzlových bodoch siete. Sieť je umiestnená do niekoľkých výškových hladín, takže pripomína trojdimenzionálny model kryštálovej mriežky tuhého telesa. Každý uzlový bod je ovplyvňovaný okolitými bodmi a tiež bodom nad ním a pod ním. Zmeny konkrétneho parametru v danom uzlovom bode potom spôsobia zmenu parametrov aj v susedných bodoch. Najskôr sa však pred samotným výpočtom musia nazbierať údaje aktuálneho počasia a uložiť do databázy. Vzápätí, ako sú na základe nazbieraných údajov vypočítané všetky fyzikálne parametre v danom bode, postupuje výpočet k susednému bodu a celý proces sa opakuje. Tak sa postupuje, až pokým nie sú vypočítané parametre pre všetky uzlové body. Konečný výsledok výpočtov má potom podobu predpovedných máp.

Predpoveď počasia však na základe týchto počítačových simulácií nemožno modelovať donekonečna. Počas prvých troch až piatich dní je súlad medzi vypočítaným a skutočným počasím dosť presný, v ďalších dňoch však klesá a asi po 10 dňoch je predpoveď počasia takmer nepoužiteľná (možno odhadnúť len približný trend). Príčinou je chaotické správanie atmosféry (problém tzv. deterministického chaosu) - odchýlka, ktorá je na počiatku malá, postupne narastie do takých rozmerov, že znehodnotí celý výpočet. Takýto proces môžeme pozorovať napríklad aj pri tečúcej vode v prúde rieky. Dva predmety, ktoré plávajú na začiatku vedľa seba, sa začnú postupne od seba vzďaľovať a o dlhší čas sa budú nachádzajú na úplne iných miestach. Podobné procesy môžeme pozorovať aj v zemskej atmosfére.

Postupné zväčšovanie rozdielov pri tzv. ansámblovej prognóze môžeme pozorovať aj na priloženom grafe. Červenou krivkou je vyznačený dlhodobý tridsaťročný priemer Kým v prvých hodinách má predpokladaný vývoj teploty podobu jednej súvislej línie, postupne, asi po piatich až šiestich dňoch, prichádza medzi jednotlivými krivkami k značnému rozptylu. Na grafe môžeme pozorovať, že približne do 19. júla budú teploty pod dlhodobým priemerom (červená čiara), ale po 19. júli je väčšina kriviek už nad červenou čiarou, aj keď už majú podstatne väčší rozptyl. Môžeme teda vysloviť predpoklad, že posledná júlová dekáda bude podľa modelovej simulácie prevažne nad dlhodobým priemerom, resp. je vyššia pravdepodobnosť teplejšieho počasia. Na rozdiel do tzv. deterministickej predpovedi (teploty budú od... do...), hovoríme o pravdepodobnostnej predpovedi, v ktorej je zahrnutá aj informácia o miere neistoty.