Nordmenn er kjent for å snakke om været når man ikke har noe annet å snakke om. Men hva er egentlig vær? Og hvordan kan vi si noe om hvordan været blir i fremtiden? Driver meteorologene med spådommer, eller bygger værvarslene på vitenskap?
Vær omfatter alle fenomener i troposfæren, eller den nedre delen av atmosfæren, som er relativt kortvarige. Når folk snakker om været, så er det ofte knyttet til temperatur, vindretning og vindstyrke, hvor mye skyer det er, om det er nedbør eller ei, og ikke minst hvilken type nedbør som kommer. De direkte årsakene til variasjoner i været er variasjoner i temperatur, fuktighet, lufttrykk (atmosfærisk trykk), skydekke, og vind.
I dette kapittelet skal vi se på hvordan vi kan varsle vær. Det er særlig to viktige aspekter med tanke på værvarsling - det første handler om å observere vær, og det andre om å bruke ulike modeller for si noe om hvordan været kommer til å bli i fremtiden - altså lage en værprognose.
14.1 Observere vær
Menneskene har alltid vært avhengig av været, og folk har derfor observert været i alle tider. Værobservasjoner har fått folk til å se etter mønstre i hvordan været endrer seg. Været har vært avgjørende for matproduksjon på land, og viktig for sikkerheten for fiskerne på sjøen.
Babylonerne varslet vær ved å se på mønster i skyene (sammen med litt astrologi) og Aristoteles beskrev værmønstre i sin tekst Meteorologica allerede i 350 fvt. Listen over gamle værtegn er lang, der noen stemmer godt overens med dynamikken i atmosfæren, mens andre mer regnes som myter i dag (“Når det er mye rogn på trærne, så blir det mye snø. Rognen må forberedes på den tunge vekten om vinteren. Eller… Når det blir er mye rogn på trærne, blir det lite snø. Rognen bærer bare tung bør én gang i året”).
Moderne værobservasjoner
For å kunne si noe om været i fremtiden, må vi først vite hvordan været er akkurat nå. Vi trenger nøyaktige målinger av atmosfærens tilstand. Innsamling av værdata kalles for synoptiske observasjoner (SYNOP). Ordet synoptisk betyr å se alt samtidig, og målet er å få et øyeblikksbilde av været over et stort område.
Værdata samles inn flere ganger i døgnet, på faste tider hvert døgn. Værdataene samles inn av kvalifiserte observatører, automatiske værstasjoner, værsatellitter, radarstasjoner, radiosonder, bøyer, båter, fly mm. Vi kan dele dem inn i instrumentelle og visuelle målinger, i bakkeobservasjoner og observasjoner fra luften.
Mange av dere har gjerne en værstasjon hjemme eller på hytten, og markedet i ulike hjemmeløsninger for værobservasjoner har eksplodert sammen med inntoget av smarte hjem og tingenes internett. Under ser du et kart fra Netatmo, som viser et stort antall private værstasjoner som folk har satt opp på sine private hus og hytter. Kanskje du finner en stasjon i nærheten av der du bor?
Når meteorologene varsler været, og lager værvarslene som vi får levert gjennom ulike medier, så bruker de ikke værdata fra amatørnettverket. Det er viktig at værdataene som brukes til å varsle været er kvalitetssikret.
- Automatiske værstasjoner
- lufttrykk, temperatur, luftfuktighet, vindretning og vindhastighet, nedbørmengde, snødybde
- Visuelle målinger
- observatøren vurderer forhold selv
- sikt, skyer (mengde, høyde, type) og nedbørsform og -intensitet
- Radarmålinger
- viser hvor det er nedbør, og hvor kraftig nedbøren er
- måler nedbørområdenes hastighet, og kan dermed si noe om vindretning og -styrke
- kart over Norges radarmålinger hos yr.no
- Radiosonde
- “En radiosonde er et meteorologisk instrument som måler atmosfærens temperatur, fuktighet og lufttrykk fra bakken og oppover.” (Store norske leksikon, 2023)
- er festet til værballonger
- Værsatellitter
- alle meteorologiske satelitter der den viktigste oppgaven er å samle inn meteorologisk informasjon
- måler primært stråling (sol- og energi-)(Sidselrud & Aspenes, 2020)
- Målinger fra fly, skip, båter, olje- og gassinstallasjoner, bøyer mm.
- i tillegg er det en rekke værdata som samles inn på ulike fly i rute, skip, båter, olje- og gassinnstallasjoner, havbøyer mm
Figur 14.1 viser et kart over hvor vi finner de ulike godkjente meteorologiske stasjonene. SYNOP-stasjoner er værobservasjoner fra bakken som gjøres ved ett eller flere faste tidspunkt hver dag. Noen områder er godt dekket av stasjoner, mens det er få i havområdene og i polare strøk. Man har derfor satt ut en del havbøyer som også samler inn meteorologiske data. Noen av disse havbøyene drifter, mens andre er forankret (moored), og er vist i figur 14.2. Ved å inkludere havbøyer, har vi dekket større del av jordkloden med innsamlete værdata, men vi ser at det fortsatt er få data fra polare strøk.
Bakkestasjonene vi har sett på over gir oss værsituasjonen nettopp ved bakken. For å få bedre varslinger av været, må vi også ha data fra høyere opp i atmosfæren. En type data er vertikale profildata fra radiosonder. Til høyre ser dere fordelingen av faste radiosondestasjoner i verden. I Norge har vi fem steder det måles med radiosonder til faste tider daglig; Sola, Ørlandet, Bodø, Jan Mayen og Bjørnøya. Innimellom sendes det også ut fra oljeplattformen Ekofisk, og fra Ny-Ålesund på Spitsbergen.
Bakkestasjonene vi har sett på over gir oss værsituasjonen nettopp ved bakken. For å få bedre varslinger av været, må vi også ha data fra høyere opp i atmosfæren. En type data er vertikale profildata fra radiosonder. Under ser dere fordelingen av faste radiosondestasjoner i verden. I Norge har vi fem steder det måles med radiosonder til faste tider daglig; Sola, Ørlandet, Bodø, Jan Mayen og Bjørnøya. Innimellom sendes det også ut fra oljeplattformen Ekofisk, og fra Ny-Ålesund på Spitsbergen.
Værobservasjoner ved værsatellitter
Værsatellitter, eller meteorologiske satellitter, er et samlenavn på alle satellitter som samler inn meteorologisk informasjon. Værsatellittene måler stråling, både solstråling og energistråling fra jorden og atmosfæren.
Værsatellitter gir oss et overblikk over store områder. Det finnes to hovedtyper:
Geostasjonære satellitter: Går i bane over ekvator i samme hastighet som jorden roterer, og “henger” derfor over samme punkt hele tiden. De er ideelle for å overvåke utviklingen av værsystemer kontinuerlig.
Polarbanesatellitter: Går i bane fra pol til pol mens jorden roterer under. Dette gjør at de kan skanne hele jordoverflaten i løpet av et døgn, og de gir mer detaljerte bilder enn geostasjonære satellitter.
Måleinstrumentene i en værsatellitt kan deles inn i to grupper; passive instrumenter og aktive instrumenter.
Passive instrumenter
Instrumenter som måler reflektert sollys. Målingene kan settes sammen sånn at det likner et foto, som gjør at vi kan se hvor det er skyer. Ulempen er at det fungerer bare når det er sollys. Det finnes også passive instrumenter som måler energien som jorden og atmosfæren sender ut. Ulike gasser sender ut stråling på ulike bølgelengder, som gjør at vi ved satellitter kan få informasjon om eksempelvis vanndamp, \(NO_2\), \(SO_3\), ozon og andre gasser. Denne informasjonen kan være viktig når vi skal varsle vær.
Noen instrumenter lytter til signaler fra GPS-satellittene. Instrumentet er programmert til å beregne hvor mye signalet er påvirket av atmosfæren, og kan dermed beregne mengden vanndamp i atmosfæren.
Aktive instrumenter
Et aktivt instrument kan være en radar (radio detection and ranging). En radar bruker radiobølger til å måle retning og avstand til objekter. Radaren kan derfor “se” gjennom skyer og vanndamp, og måle strålingen som reflekteres fra hav, is og landområder. Det finnes ulike typer radarer, som er spesialisert på ulike målinger; en radar er god på å detektere havis, en annen er bedre på å se hvordan havoverflaten ser ut, og en tredje er god på å måle høyden på havet. Disse dataene gjør det mulig å si noe om vindretning og vindstyrke på havet, som er bra siden vi ikke har så mange værstasjoner ute på havet.
Et annet aktivt instrument er en lidar (Light Detection And Ranging) som sender ut laserlys, og måler det reflekterte laserlyset. Lidarer kan brukes til å måle vind, og særlig i områder hvor det er mye frontaktivitet, sykloner og tordenvær. Lidarer brukes også til å måle både kontinentaldrift og jordens rotasjonshastighet. Dette har mindre betydning for værvarsling, men er viktige data for klimatologisk forskning.
Satellittbilder
EUMETSAT er en værsatellitt som inngår i et europeisk samarbeid. Dataene herfra er tilgjengelige blant annet hos Met.no, https://www.met.no/vaer-og-klima/satellittbilder. Her er det mulig å se animasjoner av satellittbilder for de siste 12 timer. Videoen nedenfor er lastet ned 28.februar 2024.
Animasjon fra EUMETSAT som viser bilder fra en værsatelitt, februar 2024.
Hos EUMETSAT kan man opprette sin egen bruker til å hente ned satellittbilder på egenhånd. Dere ser et par eksempler nedenfor.
14.2 Værvarsling – et historisk tilbakeblikk
“Bergensskolen innen meteorologi” fra 1917 gjorde norsk meteorologi til et mønster for andre land og er grunnlaget for all moderne værvarsling (Geofysisk institutt, UiB, 2019). Grunnleggeren av Bergensskolen var Vilhelm Bjerknes, og han gjorde meteorologi til en eksakt vitenskap. Noe av det viktigste Bergensskolen kom med, var Den norske syklonmodellen. Vilhelm Bjerknes sin sønn, Jacob Bjerknes, fikk publisert en artikkel i 1919 om hvordan varm luft stiger når den møter en kald luftmasse. Han kalte fenomenet for fronter, inspirert av krigshandlingene i første verdenskrig.
Arbeidet fra Bergensskolen preger værvarslingsarbeidet på midlere og høyere breddegrader den dag i dag.
14.3 Moderne værvarslingsmodeller
En værvarslingsmodell er en numerisk modell, en datamodell, som beskriver atmosfæren ved et gitt tidspunkt og hvordan atmosfæren utvikler seg videre. Værobservasjonene som er samlet inn i hele verden sendes inn i modellen for å gi en så god som mulig beskrivelse av nåtilstanden av atmosfæren på et tidspunkt. I modellene er verden delt inn i et rutenett.
Kartet i Figur 14.4 viser inndelingen i rutenett i to dimensjoner. Værmodellene gjør også beregninger oppover i atmosfæren, sånn at modellene gjør beregninger i tre dimensjoner. Værmodellene baserer på fysikkens lover (se Tabell 14.1), som i detalj er bevegelse av luft og væske, termodynamikk, strålingsenergi og kjemi.
Modellene deler planeten inn i et tredimensjonalt nett. Man beregner hvordan vind, varmeoverføring, solstråling, relativ fuktighet, faseendringer av vann og overflatehydrologi endres innenfor hver celle i modellen, og man ser på utveksling mellom de ulike cellene horisontalt og vertikalt for å se hvordan atmosfæren endrer seg i fremtiden. Figur 14.5 viser hvordan det tredimensjonelle rutenettet kan se ut globalt, og gir et forenklet bilde av hvilke beregninger som gjøres i hele rutenettet. Gjennom værmodellene beregner man dermed hvordan de ulike værparameterne endrer seg, altså endringer i temperatur, vind, lufttrykk, skyer, nedbør med mer.
Kobling mellom observasjoner og værmodeller
De innsamlete værdataene er ikke plassert i punktene fra rutenettet, slik at før man gjør beregningene, så må de innsamlete værdataene ekstrapoleres fra målepunktene til rutenettet. Jo større avstand det er fra nærmeste målepunkt til rutenettet, dess større usikkerhet vil det være i dataene vi bruker i værvarslingsmodellen. Vi ser derfor at jo flere målestasjoner vi har, dess bedre vil modelldataene som vi får ut av værvarslingsmodellen også bli.
Statistisk modellering og kaosteori
Det er typisk syv likninger som inngår i beregningene av værdata. Disse er samlet i tabellen under. I værvarslingsmodellene så må man hele tiden gjøre beregninger slik at det er en balanse. For eksempel med vannbalanse: Vann kan gå fra fast form (snø eller is) til flytende eller gassform, men det må være en balanse mellom hvor mye vann som er i systemet totalt sett. De syv likningene gjør beregninger av dynamikk/bevegelse, energi, og fuktighet, i fire dimensjon (de tre romlige dimensjonene pluss tid).
| Likninger for å beregne værdata | Hva beregnes i de ulike likningene? |
|---|---|
| Reynolds’ bevegelseslikninger (tre likninger) | Beregner endringer i vindhastighet (i tre dimensjoner), basert på adveksjon og konveksjon av vind (6.2), trykkforskjeller (9.1.1), påvirkning av jordrotasjonen (9.1.2 og 11.3.1), og påvirkning av friksjon (9.1.3). |
| Termodynamisk energibalanse | Summen av molekylenes indre energi og den kinetiske energien til atmosfæren (for eksempel vind). |
| Vannbalanse | Endringer i fuktighet ved ett gitterpunkt er lik summen av bidraget av fuktighet via adveksjon og faseendringer (6). |
| Massebevaring | Ser på balanse i masseendring i tre dimensjoner, altså adveksjon av masse horisontalt, og konvergens / divergens av masse vertikalt |
| Tilstandslikningen for gass | “Limet” som binder de andre sammen, fordi det relaterer trykk, tetthet og temperatur (Formel 2.1). |
Kombinasjonen av usikkerhet i de observerte værdataene som inngår i værvarslingsmodellen, sammen med at atmosfæren er et kaotisk system1, gjør at de modellerte værdataene som kommer ut av værmodellen inneholder en viss grad av usikkerhet. Et kaotisk system er veldig sensitive til startverdiene inn i modellen.
1 “Kaosteori er en gren innen matematikk der man studerer systemer som har utforutsigbar oppførsel. I disse systemene vil en ørliten endring i hvordan systemet starter, endre den videre oppførselen til systemet dramatisk. (…) I meteorologi henviser man gjerne til sommerfugleffekten: En sommerfugl som flagrer med vingene i Brasil, kan forårsake en storm i Norge. Dette er et eksempel på hvordan små endringer i værsystemet på ett tidspunkt kan gi store endringer i systemets videre oppførsel.” Kilde: Store Norske Leksikon, hentet 4.mars 2024 fra https://snl.no/kaosteori
Ulike modeller og usikkerhet
En metode å varsle kaotiske systemer er ensembleprognoser. I stedet for bare lage ett varsel, så lager man et sett av varsler, som da gir en sannsynlighetsvarsling for hvordan været kommer til å bli. Hvordan man vurderer hva som er den mest sannsynlige prognosen er knyttet til sannsynlighetsmodeller og meteorologens erfaring og kompetanse.
Det finnes ulike typer modeller. Globale modeller (som ECMWF-modellen) dekker hele kloden, men har lavere oppløsning. Regionale modeller (som AROME-Arctic som brukes for nordområdene) dekker et mindre område, men har høyere oppløsning og kan fange opp lokale detaljer, som for eksempel effekten av fjell og fjorder, på en bedre måte.
]
14.4 Værkart
Alle værobservasjoner og modelldata kan plottes på store værkart. Værkartene lages og analyseres ved hjelp av egne digitale programmer. Meteorologisk institutt i Norge bruker Diana som kan kombinere bakkeobservasjoner, satellittbilder, radarbilder og modellfelt (Meteorologisk institutt, 2023). I programmet kan meteorologene se observasjoner sammen med modelldata, og lage værkart. Selv med de beste modellene, trengs det fortsatt en meteorolog for å tolke resultatene. En viktig del av dette er å analysere værkart og andre meteorologiske diagrammer.
Værkartene deler vi inn i to grupper, vi har analysekart og prognosekart.
Analysekart
Meteorologene i Norge lager analysekart fire ganger i døgnet, for å få en oversikt over værsituasjonen sånn som den er. I analysekartene markeres de klassiske høytrykks- og lavtrykkssentra er markert, sammen med ulike fronter. Væranalysen blir til etter tolkning av værobservasjoner fra samme tidspunkt.
Et eksempel på et analysekart fra 27.februar 2024 kl.18.00 UTC (kl.19.00 norsk vintertid):
Analysekartene er kart som er laget basert på alle de observerte og innsamlete værdata fra det samme tidspunktet. For å få en fullstendig oversikt over alle symbolene så bør dere gå til met.no: https://www.met.no/vaer-og-klima/meteorologens-analysekart
Tolke meteorologens analysekart
Når du som elev i Geofag 2 skal analysere meteorologens analysekart, så kan det være lurt å jobbe systematisk.
- Start med å gjenkjenne de ulike trykkområdene på kartet, hvor er lavtrykk og høytrykk plassert på kartet? Husk på at høytrykk ofte er knyttet til klart og skyfritt vær, mens lavtrykk ofte vil gi skydannelse grunnet konveksjon.
- Studer deretter isobarene, altså linjene som går gjennom punkt med samme lufttrykk. Jo tettere isobarene ligger, dess større er trykkgradientkraften, og disse områdene vil derfor ha sterkere vind. Du kan også bruke isobarene til å si noe om vindretning. Dette så vi på i del Kapittel 9.
- Se deretter etter fronter på kartet, både varmfronter, kaldfronter og okklusjonsfronter. Husk at frontene er grenseflater mellom luftmasser som har ulike egenskaper, og der temperaturforskjellene er viktig. De ulike frontene fører til ulike typer frontnedbør, ulikt skydekke og vind. Se mer om dette i del 12.
- Noen analysekart har ekstra symboler for nedbør, tåke, torden, eller informasjon om at trykket har økt eller sunket kraftig de siste timene. Disse symbolene er også med på å gi deg en større forståelse for værsituasjonen som var.
- Hvis du har flere analysekart i en tidsserie, så kan du studere analysekartet opp mot de analysekartene som har vært i tiden før, sånn at du kan se hvilke endringer som har skjedd i værsituasjonen i tiden før det aktuelle analysekartet.
- Hvordan har trykksentrene flyttet seg?
- Hvordan har frontene flyttet seg?
- Er det noen fronter som har okkludert?
- Hvor raskt forplanter frontene seg?
- Hvordan tror du at det neste analysekartet vil se ut? Hvordan tror du de ulike værsituasjonene vil endre seg fremover? Når du nå lager en antakelse om hvordan været utvikler seg, så lager du en værprognose. Før vi går over til værprognoser skal vi trene på å tolke et analysekart.
Prognosekart
Prognosekartene viser hvordan man antar at været blir fremover i tid. Prognosekartene blir laget basert på modelldata fra værvarslingsmodellene, sammen med statistikkmodeller som sier noe om hvilken værsituasjon som er mest sannsynlig utfra atmosfærens tilstand. Man kan si at prognosekartet er en kvalifisert antakelse om hvordan været vil utvikle seg i tiden fremover.
Under ser dere et eksempel på et prognosekart.
Når vi skal varsle vær, så skal vi blant annet bruke ulike værkart for å tolke værsituasjonen som er og har vært til å kunne si noe om hvordan været vil bli.
Tolkning av værkart
Eksempel 14.1
Vi ser at analysekart og prognosekart kan se ganske like ut. Men det er et par forskjeller. Det er som oftest mer informasjon i et analysekart enn i et prognosekart. Det er jo naturlig, siden det er basert på en rekke ulike værobservasjoner sammen med modelldata. Et prognosekart kan jo ikke inkludere observasjoner, fordi det er en prognose.
Isobarer: De tynne svarte linjene er isobarer, altså linjer som er trukket gjennom punktet som har likt (iso-) trykk (-bar). Værobservasjonene inneholder jo trykkmålinger i ulike punkter. Metereorologene bruker egne programmer som tegner isobarene basert på værobservasjoner og en værstatistikk for området.
Lavtrykk: Vi ser at isobarene er lukkete kurver rundt de store røde L, altså rundt lavtrykkssentrene. Et høytrykkssenter er ikke alltid like tydelig som et lavtrykkssenter. Et kraftig lavtrykkssenter kan ha isobarer som ligger ganske tetthet, altså at trykkforskjellene er ganske store over korte avstander (se gjerne tilbake til kapittel 9.1.1). Områder der isobarene ligger tett er altså områder der vi har sterkere vind.
Varmfront: Varmfrontene er markert med tydelige røde linjer med røde halvsirkler på. Varmfrontene beveger seg i den retningen som halvsirklene er.
Kaldfront: Kaldfrontene er markert med tydelige blå linjer med blå trekanter på. Kaldfrontene beveger seg i den retningen som trekantene peker.
Okklusjonsfront: Okklusjonsfrontene er markert med tydelige lilla linjer, hvor det er annenhver halvsirkel og trekant for å markere at en okklusjonsfront er dannet av at en kaldfront har tatt igjen en varmfront. På samme måte som for varm- og kaldfronten, så beveger okklusjonsfronten i den retningen hvor trekantene og halvsirklene peker.
Se tilbake til Figur 12.6 for å se nedbøren i tilknytning til fronter rundt et lavtrykk.
Oppsummering om vær ved de ulike fronttypene i Norge2
De ulike fronttypene gir ulike værsituasjoner når de er på vei og passerer:
- Varmfront
- Vindøkning fra sør eller sørvest
- Temperaturen stiger
- Sammenhengende nedbør foran fronten (mange timers varighet)
- Vinddreining mot vest når fronten passerer
- Varmsektor (området mellom varmfront og kaldfront)
- Små endringer i temperatur og vind
- Lett regn/yr, tåke/lave tåkeskyer, disig
- Kaldfront
- Vinddreining mot nordvest når fronten passerer
- Bygenedbør, også bak fronten, kan hende med torden
- Temperaturen synker
- Okklusjon
- Kan ha både regn og regnbyger
- Været avgjøres av hvor modent okklusjonsfronten er, det er mer intens nedbør i en ny okklusjon enn i en som er i ferd med å dø ut.
2 Dette avsnittet er skrevet basert på personlig kommunikasjon med Anders Sivle, Meteorologisk instututt.
14.5 Vertikale profiler
Meteorologisk institutt publiserer vertikale profiler av temperatur, duggpunkttemperatur og vindhastighet for utvalgte steder i Norge. Vertikalprofilen vises som et skew-t diagram. Vertikalprofiler kan være observasjonsdata fra radiosonder, eller de kan være modelldata fra værvarslingsmodeller. Vertikalprofiler er nyttige for å vurdere stabilitet i atmosfæren, skydannelse og vindforhold i høyden.
Data fra værvarslingsmodeller eller observasjoner plottes for ulike høyder:
Temperatur vises med rød linje.
Duggpunkttemperatur vises med blå stiplet linje.
Vind vises som piler på høyre side. Antall fjær og trekanter indikerer vindhastigheten og orienteringen angir vindretningen.
Det finnes hjelpelinjer for å støtte avlesning av grafen:
Isobarer: linjer for konstant trykk. Isobarene vises som horisontale gulgrønne linjer.
Isotermer: linjer for konstant temperatur. Isotermene vises i 45\(^\circ\) vinkel til horisontalaksen angitt med gule linjer.
Tørradiabat: linjer som representerer den teoretiske temperaturendring til en luftpakke (umettet) som stiger eller synker i atmosfæren uten utveksling av varme og fuktighet med omgivelsene. Tørradiabaten vises som buede grønne linjer.
Fuktigadiabat = linjer som representerer den teoretiske temperaturendringen til en luftpakke mettet på fuktighet som stiger eller synker i atmosfæren. For en mettet luftpakke som stiger vil noe av fuktigheten kondensere. Fuktigadiabater er framstillt i diagrammet som buede lilla linjer.
Metningskurver: linjer som representerer maksimal mengde vanndamp luften kan inneholde ved gitt temperatur og trykk. Metningskurvene vises i diagrammet som stiplede blå linjer.
Skew-T diagrammer kan brukes til å få en forståelse av den vertikale tilstanden av atmosfæren, bl.a. kan man få informasjon om stabilitet i luften, vindforhold i høyden og skyer.
Er temperatur- og duggpunktskurvene langt fra hverandre så er luften tørr og ingen skyer dannes. Ved liten avstand mellom kurvene er luftfuktigheten høy og skyer dannes.
Informasjon om vertikalt vindskjær får man ved å se på endring av vindpilene med høyden.
Informasjon om stabilitet får man ved å vurdere hvordan temperaturen endres i høyden. Her vil man da sammenligne med tørradiabaten og fuktigadiabaten.
I figur 14.11 ser vi at temperaturen og duggpunkttemperaturen er sammenfallende med fuktigadiabaten fra omtrent 950 hPa til 800 hPa. Det betyr at atmosfæren her er mettet på vanndamp, vi får skydannelse, men atmosfæren er ikke ustabil, slik at et løft av luft vil ikke føre til at luften fortsetter å stige. I dette sjiktet er atmosfæren nøytral, og med et skydekke. Vi ser videre at den røde temperaturprofilen etter dette får en gradient som er svakere enn fuktigadiabaten, og vi får en absolutt stabil atmosfære. Avstanden til duggpunkttemperaturen øker også, sånn at vi her har en skyfri atmosfære.
En tolkning av denne figuren vil dermed gi at vi har et lavt skydekke, eventuelt tåke, med en stabil atmosfære, som dermed gir svært liten sannsynlighet for nedbør.
Tolkning av Skew-T diagram - fordypning {#fig-tempDuggpunkt-2}
14.6 Oppsummering om værvarsling som prosess
14.7 Feltarbeid i videregående skole - hvordan kan elever observere vær selv?
Videoen under er ikke ny lengre, men prinsippene rundt det å observere vær uten dyre instrumenter er like gjeldende som tidligere. Se denne for å få tips til hvordan du kan gjøre dine egne observasjoner under værvarslingsuken.
Feltarbeid i meteorologi fra Kunnskapsfilm .
Beaufortskalaen for vind
Beaufortskalaen er en empirisk skala for å beskrive vindstyrke basert på observasjoner av vindens effekt på omgivelser som trær, bygninger og havoverflaten. Skalaen ble utviklet i 1806 av den irske admiralen Sir Francis Beaufort og har siden blitt en standard innen meteorologi (Seter & Sivle, 2025).
Lenkene i tabellene nedenfor inneholder nærmere beskrivelsene av virkningen i fjellet og på sjøen, i tillegg til på land.
| Beaufort | Norsk benevnelse | Vindstyrke i knop | Meter per sekund |
|---|---|---|---|
| 0 | Stille | < 1 | 0,0–0,2 |
| 1 | Flau vind | 1–3 | 0,3–1,5 |
| 2 | Svak vind | 4–6 | 1,6–3,3 |
| 3 | Lett bris | 7–10 | 3,4–5,4 |
| 4 | Laber bris | 11–16 | 5,5–7,9 |
| 5 | Frisk bris | 17–21 | 8,0–10,7 |
| 6 | Liten kuling | 22–27 | 10,8–13,8 |
| 7 | Stiv kuling | 28–33 | 13,9–17,1 |
| 8 | Sterk kuling | 34–40 | 17,2–20,7 |
| 9 | Liten storm | 41–47 | 20,8–24,4 |
| 10 | Full storm | 48–55 | 24,5–28,4 |
| 11 | Sterk storm | 56–63 | 28,5–32,6 |
| 12 | Orkan | > 63 | > 32,6 |
| Beaufort | Benevnelse | Virkningen i vinden på land |
|---|---|---|
| 0 | Stille | Røyken stiger rett opp |
| 1 | Flau vind | Man kan se vindretningen ved at røyk drifter |
| 2 | Svak vind | Følbar, får blader på trær til å bevege seg, løfter en vimpel |
| 3 | Lett bris | Løv og småkvister beveger seg, vinden strekker lette flagg og vimpler |
| 4 | Laber bris | Løfter støv og løse papir, beveger kvister og smågreiner, strekker større flagg og vimpler |
| 5 | Frisk bris | Småtrær med løv begynner å svaie |
| 6 | Liten kuling | Store greiner og mindre stammer beveger seg, man merker motstand når man er ute og går |
| 7 | Stiv kuling | Hele trær beveger seg, det er slitsomt å gå mot vinden |
| 8 | Sterk kuling | Kvister brekker av trærne, det er tungt å gå mot vinden |
| 9 | Liten storm | Hele store trær svaier, takstein kan blåse ned |
| 10 | Full storm | Sjelden inne i landet, trær rykker opp med røtter, stor skade på hus |
| 11 | Sterk storm | Veldig sjelden, kommer med store ødeleggelser |
| 12 | Orkan | Uhyre sjelden, uvanlig store ødeleggelser |