Lykken er et problem - matematikken i været

av Pernille Thapa, informasjonsseksjonen  

Vakkert og vanskelig

Andrea Storto, forsker ved Meteorologisk institutt, Seksjon for fjernmåling.

Meteorologien står på to bein. Det ene heter fysikk, det andre heter matematikk. Matematikk er et estetisk fag, sier de som har greie på det. Leonardo da Vinci skal ha åpnet en av sine bøker med; La ingen som ikke er matematiker lese mitt arbeid! En tilsynelatende pussig symbiose, realfag og estetikk, men det er kloke hoder som hevder at dette henger nøye sammen. Så flaks at jeg kjenner en italiensk matematiker.

Andrea Storto er oppvokst i Roma, byen som er stinn av klassisk kunst og stor arkitektur. Kunsthistorie stod på timeplanen fra første klasse og klassisk litteratur var selvfølgelig del av skoleringen. Han har studert latin i åtte år. Det er obligatorisk for alle elever som velger en teoretisk utdannelse.

Vakkert for øyet

Estetikk er læren om harmoniske former. Likninger og kurver er to sider av samme sak. En harmonisk deling av et linjestykke, det gylne snitt, kan uttykkes ved en ligning. Var det estetikken som lokket deg inn i matematikken? - Nei. Det skyldes nok at jeg var god i faget samtidig som jeg så at matematikken ville gi meg de største utfordringene. Etter hvert oppdaget jeg hvilket fantastisk verktøy matematikk er for å finne løsninger på konkrete problemer. Andrea Storto uttrykker seg lavmælt og gjennomtenkt.

Roma ? Oslo

Det er et stykke fra Petersplassen til Forskningsparken. Hva brakte deg til Meteorologisk institutt? - I Italia er værvarslingstjenesten militær virksomhet. Det passet ikke meg. Jeg hadde lyst til å arbeide en periode i utlandet, og meteorologien er en internasjonal bransje. Her ved forskning- og utviklingsdivisjonen har vi medarbeidere fra mange nasjoner. Mitt doktorgradsarbeid finansieres av et program kalt EUMETSAT som er et europeisk spleiselag for meteorologiske satellitter.

Lykken er et problem

Det er tre egenskaper som synes å plage forskere generelt. Nysgjerrighet, glede over å bli stilt overfor kompliserte utfordringer og tilfredsstillelse i å løse problemer. Andrea Storto er intet unntak. Dagens utfordring til ham er å gjøre sin daglige dont begripelig for en lekmann. - Været er de fysiske prosessene som skjer i de nederste lagene av atmosfæren. For å kunne beregne de fremtidige fysiske prosessene, det vil si været, må vi ha observasjoner fra et bestemt tidspunkt som kan legges inn i modeller. Han tenker seg om et øyeblikk. - Modeller er en samling ligninger som fungerer som en oppskrift på hvordan været skal beregnes. Prognosen avhenger både av kvaliteten på de data man legger inn, og hvor god modellen er til å bearbeide informasjonen den får. Jeg vurderer hvordan man skal samle data, hvilke som skal brukes og hvordan de skal brukes. Vi trenger fysiske observasjoner av blant annet trykk, fuktighet, temperatur og vindstyrke fra jordoverflaten og et par tusen meter opp i atmosfæren. Har du tenkt på hvordan man måler temperaturen i 60 vertikale luftlag? spør Storto retorisk.

Stråler gjennom atmosfæren

Hvis jeg skal være smertelig ærlig, har jeg faktisk ikke tenkt så mye på akkurat det. Men jeg forstår at det kan være upraktisk å henge ut termometer. - Satellitter hovedsaklig. De går i fast bane så vi til en hver tid vet hvor de er. Det sendes ut lysstråler fra instrumenter på satellitten, som reflekteres når de treffer jorda. Disse gir oss informasjon om temperaturen i ulike luftlag.

Skygger for strålene

- Det finnes riktignok kompliserende faktorer som må oppdages og korrigeres for, fortsetter han. Skyer påvirker for eksempel måten lysstrålene oppfører seg på. Hvis vi ikke tar hensyn slikt, får vi feil resultater. Det handler om å sortere store mengder data. Hvilke er gyldige og skal brukes, og hvilke er resultat av feilkilder og dermed må forkastes. Vegetasjon på jordoverflaten og menneskeskapt varmeutvikling forstyrrer også observasjonsbildet. Hensikten er å forbedre modellen vi jobber med og deretter sammenligne resultatene med andre modeller. Målet er å utvikle modeller som kan varsle med enda større sikkerhet, avslutter Andrea Storto.

Mennesker og maskiner

Det er lett å bli svimmel av å tenke på hvor enorme mengder data slike prosesser omfatter. Arbeidet ville vært umulig uten enorme regnemaskiner. Mon tro om det er menneskenes hjernekapasitet eller maskinenes ytelse som er flaskehalsen når det gjelder å utvikle enda mer presise og pålitelige værvarslingsmodeller? Én ting er imidlertid sikkert. Løsningene er sjelden enkle og svarene forskerne gir er sjeldent uforbeholdne.