Dlaczego ekstremalną pogodę w Polsce trudno przewidzieć nawet dobę wcześniej? Wrocław bada atmosferę

Ekstremalna pogoda w Polsce może zostać poprawnie rozpoznana jako zagrożenie nawet kilka dni wcześniej, a mimo to dokładna odpowiedź na pytanie, gdzie spadnie największy grad, nad którą gminą utworzy się gwałtowna burza i która ulica znajdzie się pod wodą, czasem pozostaje niepewna jeszcze kilkanaście godzin przed zdarzeniem. Przyczyną nie jest brak nowoczesnych komputerów. Najtrudniejsze zjawiska rozwijają się lokalnie i bardzo szybko, a niewielkie różnice w wilgotności, temperaturze czy ruchach powietrza mogą przesunąć burzę o dziesiątki kilometrów albo całkowicie zmienić jej intensywność, informuje redakcja TopFlop.

We Wrocławiu naukowcy próbują znaleźć brakujące elementy tej układanki. Zespoły związane z Uniwersytetem Wrocławskim i Uniwersytetem Przyrodniczym we Wrocławiu pracują nad dokładniejszym odwzorowaniem pary wodnej w troposferze, wykorzystaniem sygnałów GNSS i komercyjnych łączy mikrofalowych oraz nad metodami wykrywania procesów poprzedzających gwałtowne burze i grad. Badanie opublikowane w 2026 roku wykazało m.in., że przed analizowanymi burzami gradowymi nad południową Polską można było dostrzec charakterystyczne zmiany atmosferyczne na kilka godzin przed wystąpieniem zjawiska.

Dlaczego prognoza „jutro będą burze” może być dobra, a lokalizacja burzy nadal błędna

Prognozowanie pogody odbywa się jednocześnie w kilku skalach. Stosunkowo dobrze można rozpoznać przemieszczanie się rozległego niżu, frontu atmosferycznego czy napływ gorącej i wilgotnej masy powietrza. Znacznie trudniejsze jest wskazanie miejsca, w którym kilkanaście godzin później utworzy się pojedyncza komórka burzowa.

Europejskie Centrum Prognoz Średnioterminowych zwraca uwagę, że globalne modele mają problemy z dokładnym odwzorowaniem niewielkich układów konwekcyjnych. Można z odpowiednim wyprzedzeniem poprawnie przewidzieć region sprzyjający burzom, lecz znacznie mniejsza jest przewidywalność czasu i lokalizacji konkretnych komórek oraz związanych z nimi intensywnych opadów.

To zasadnicza różnica. Prognoza mówiąca, że na Dolnym Śląsku istnieje duże prawdopodobieństwo silnych burz, nie oznacza, że model potrafi 24 godziny wcześniej bezbłędnie wskazać, czy największa ulewa przejdzie przez centrum Wrocławia, Oleśnicę czy obszar kilkadziesiąt kilometrów dalej.

Im mniejszy obiekt atmosferyczny i szybszy jego rozwój, tym większego znaczenia nabierają bardzo lokalne warunki początkowe.

W przypadku burz decyduje jednocześnie wiele zmiennych:

• ilość i pionowy rozkład pary wodnej;
• temperatura przy powierzchni i w wyższych warstwach atmosfery;
• niestabilność atmosfery;
• prędkość oraz kierunek wiatru na różnych wysokościach;
• lokalne strefy zbieżności wiatru;
• położenie frontów;
• rzeźba terenu;
• wcześniejsze burze i pozostawione przez nie chłodne masy powietrza;
• dokładny moment uruchomienia silnych prądów wstępujących.

Niewielka różnica jednego z tych parametrów może zdecydować, czy rozwijająca się chmura zaniknie, czy przejdzie w gwałtowną burzę.

Największym problemem jest to, czego nie znamy dokładnie na początku prognozy

Model numeryczny nie zaczyna obliczeń od idealnego obrazu atmosfery. Musi odtworzyć jej aktualny stan na podstawie pomiarów ze stacji meteorologicznych, radarów, satelitów, radiosond, samolotów i innych systemów obserwacyjnych.

Atmosfera nie jest jednak mierzona w każdym punkcie.

Szczególnie skomplikowany jest rozkład wilgotności. To właśnie para wodna jest jednym z elementów potrzebnych do rozwoju chmur, intensywnych opadów i głębokiej konwekcji.

Uniwersytet Wrocławski wskazuje, że dokładne prognozowanie wymaga danych o aktualnym stanie atmosfery, ale monitorowanie pary wodnej jest trudne. Sieci pomiarowe są stosunkowo rzadkie, natomiast obserwacje satelitarne mają ograniczenia m.in. w najniższych warstwach atmosfery.

To właśnie tę lukę ma pomóc wypełnić nowy projekt realizowany przez zespoły z Wrocławia.

GNSS może powiedzieć meteorologom znacznie więcej niż tylko „gdzie jesteśmy”

Sygnały globalnych systemów nawigacji satelitarnej przechodzą przez atmosferę, zanim dotrą do odbiornika na powierzchni Ziemi. Para wodna wpływa na sposób ich propagacji.

Z punktu widzenia geodezji jest to zakłócenie, które trzeba uwzględnić. Z punktu widzenia meteorologii — źródło danych.

Uniwersytet Wrocławski uczestniczy w projekcie „Rekonstrukcja 4D rozkładu pary wodnej w troposferze poprzez połączenie obserwacji z odbiorników GNSS i komercyjnych łączy mikrofalowych”. Liderem jest Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu, a kierownikiem polskiej części projektu dr hab. inż. Jan Andrzej Kapłon. Na UWr badaniami kieruje prof. Maciej Kryza. Projekt otrzymał 1 886 050 zł finansowania.

Celem jest odtworzenie rozkładu pary wodnej nie tylko w przestrzeni, lecz także w czasie.

Badacze zamierzają zestawić dwa źródła informacji:

1. obserwacje GNSS;
2. komercyjne łącza mikrofalowe CML.

Zakłócenia transmisji mikrofalowej mogą wskazywać na zmiany warunków atmosferycznych, dlatego istniejącą infrastrukturę telekomunikacyjną można wykorzystać jako dodatkową sieć obserwacyjną.

Metody mają być testowane również na danych z rejonu Pragi. Według Uniwersytetu Wrocławskiego rozwiązanie może pomóc w dokładniejszym prognozowaniu burz i intensywnych opadów.

Grad pozostawia sygnał w atmosferze jeszcze przed pojawieniem się burzy

Jeszcze bardziej praktyczny przykład przyniosło badanie opublikowane w 2026 roku przez Adama Cegłę, Mateusza Taszarka, Macieja Kryzę, Witolda Rohma i Gregora Moellera w „IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing”. Naukowcy przeanalizowali trzy przypadki burz gradowych nad południową Polską z lat 2021–2022.

Zastosowano zintegrowaną tomografię GNSS, łączącą pomiary naziemne z obserwacjami radiookultacyjnymi.

Wynik jest istotny dla prognoz krótkoterminowych. Przed wystąpieniem analizowanych burz odnotowano systematyczny spadek wilgotnej refraktywności o około 8–10 ppm. Badacze interpretują go jako sygnał kondensacji pary wodnej i nasilania się ruchów wstępujących związanych z rozwojem silnej konwekcji.

Element badania	Wynik
Analizowane zdarzenia	3 burze gradowe
Obszar	południowa Polska
Lata	2021–2022
Obserwowana zmiana	ok. 8–10 ppm spadku wilgotnej refraktywności
Dane	GNSS + radiookultacja
Porównanie	radiosondy, ERA5, WRF
Zmiana błędu RMS	redukcja nawet o 50% względem pól ERA5
Możliwe zastosowanie	wcześniejsze wykrywanie warunków prowadzących do gradu i silnych burz

Integracja danych poprawiła zgodność rekonstrukcji z pomiarami radiosondowymi. Według informacji Instytutu Geodezji i Geoinformatyki błąd RMS zmniejszył się nawet o 50 proc. w porównaniu z wykorzystanymi jako punkt odniesienia polami ERA5.

Tomografia GNSS była również bardziej czuła niż model WRF na niektóre sygnały pojawiające się przed gradobiciem.

„Zintegrowana tomografia GNSS stanowi obiecujące narzędzie do detekcji wczesnych sygnałów silnych burz i gradu” — podsumował Instytut Geodezji i Geoinformatyki Uniwersytetu Przyrodniczego we Wrocławiu, opisując wyniki badania z 2026 roku.

Nie oznacza to jeszcze możliwości wskazania z wielogodzinnym wyprzedzeniem każdej superkomórki. Pokazuje jednak, że w atmosferze istnieją mierzalne sygnały poprzedzające gwałtowne zjawiska, których obecne systemy obserwacyjne nie zawsze wychwytują wystarczająco szczegółowo.

Dlaczego 24 godziny mogą być trudniejsze niż ostatnie dwie godziny

W meteorologii funkcjonuje pojęcie nowcastingu. Światowa Organizacja Meteorologiczna definiuje go jako szczegółową prognozę lokalnej pogody od chwili obecnej do około sześciu godzin naprzód.

To właśnie w tym krótkim przedziale pojawia się ogromna przewaga aktualnych radarów, detekcji wyładowań i zdjęć satelitarnych.

Jeżeli burza już powstała, meteorolog może obserwować:

• jej rzeczywiste położenie;
• tempo przemieszczania;
• rozwój chmury;
• intensywność odbicia radarowego;
• aktywność elektryczną;
• prawdopodobieństwo gradu;
• zmiany zachodzące w kolejnych minutach.

IMGW udostępnia m.in. dane radarowe, wyładowania atmosferyczne, produkty satelitarne oraz informacje o prawdopodobieństwie występowania gradu.

Instytut posiada także model TSP przeznaczony do wysokorozdzielczej detekcji i prognozowania burz. System wykorzystuje m.in. dane sieci wyładowań PERUN, radarów POLRAD, satelitów Meteosat oraz modeli numerycznych. Jego przestrzenna rozdzielczość wynosi 1 km, krok czasowy pięć minut, natomiast prognoza przemieszczania burz obejmuje do około godziny.

Paradoks polega więc na tym, że ogólne ryzyko burz można dostrzec dużo wcześniej, ale bardzo precyzyjna prognoza ich lokalizacji często staje się najbardziej wiarygodna dopiero wtedy, gdy konwekcja rzeczywiście zaczyna się rozwijać.

Podobny mechanizm wyjaśnia, dlaczego ulewa może gwałtownie podnieść poziom małego cieku, a jednocześnie nie zakończyć suszy hydrologicznej. Krótkotrwałe zjawiska konwekcyjne działają punktowo i mogą prowadzić do zupełnie innych skutków w sąsiednich zlewniach.

Polski model widzi atmosferę w kilometrowych kratkach, burza jest jeszcze bardziej złożona

Rozdzielczość modelu ma bezpośrednie znaczenie dla prognoz ekstremalnych zjawisk.

IMGW wykorzystuje kilka modeli numerycznych. Operacyjny ALARO działa na siatce o rozdzielczości 4 km i ma 70 poziomów pionowych. Prognozy są liczone cztery razy na dobę i sięgają 72 godzin. AROME pracuje natomiast w IMGW na siatce 2 km, również z 70 poziomami pionowymi, a prognozy są obliczane cztery razy dziennie do 30 godzin.

To ogromna szczegółowość w porównaniu z dawnymi modelami, lecz atmosfera nie składa się z równych bloków o boku dwóch czy czterech kilometrów.

Proces prowadzący do powstania burzy może zależeć od struktur mniejszych niż oczko siatki.

Skala	Co stosunkowo łatwo rozpoznać	Co pozostaje trudne
Europa	niże, wyże, duże fronty	lokalne skutki
Polska	strefa burzowa, napływ mas powietrza	dokładna trasa komórek
Województwo	region największego ryzyka	godzina burzy nad konkretną miejscowością
Miasto	warunki sprzyjające ulewie	dzielnica, w której spadnie maksimum opadu
Pojedyncza burza	kierunek ruchu po jej utworzeniu	dokładny moment inicjacji wiele godzin wcześniej

Dlatego prognoza nie musi być „błędna”, jeżeli wskazywała burze w regionie, lecz najmocniejsza komórka powstała kilkadziesiąt kilometrów od miejsca pokazywanego przez wcześniejsze obliczenia.

W szerszym kontekście warto również zobaczyć analizę tego, jak ekstremalne zjawiska pogodowe zwiększają wymagania wobec europejskich systemów adaptacji. Problem nie kończy się bowiem na samym przewidywaniu — równie istotne jest reagowanie na zdarzenia, których dokładnej lokalizacji nie da się określić z dużym wyprzedzeniem.

Sztuczna inteligencja pomaga, ale nie usuwa chaosu z atmosfery

Wrocławscy badacze sprawdzili ponad 40 systemów AI

Współpraca naukowców z Uniwersytetu Przyrodniczego we Wrocławiu i Uniwersytetu Wrocławskiego obejmuje także rozwój prognozowania wykorzystującego sztuczną inteligencję.

W pracy „Beyond the horizon: A comprehensive analysis of artificial intelligence-based weather forecasting models”, opublikowanej w „Engineering Applications of Artificial Intelligence”, przeanalizowano ponad 40 modeli prognoz pogody opartych na AI. Wśród omawianych systemów znalazły się m.in. GraphCast, Pangu-Weather, FourCastNet, GenCast oraz AIFS.

Badacze wskazują jednocześnie ograniczenia dotyczące prognozowania ekstremów, niewielkich skal przestrzennych, jakości danych wejściowych oraz określania niepewności.

To ważne, ponieważ AI może bardzo szybko odnajdywać zależności w ogromnych zbiorach danych, lecz nadal potrzebuje dokładnego obrazu atmosfery.

Jeżeli początkowy stan wilgotności jest niewystarczająco dobrze rozpoznany, algorytm również rozpoczyna obliczenia z brakującą informacją.

Problemem nie jest tylko model, lecz także dane

W praktyce rozwój prognozowania ekstremalnej pogody przebiega więc jednocześnie w kilku kierunkach:

• dokładniejsze modele fizyczne;
• większa rozdzielczość przestrzenna;
• częstsze aktualizowanie prognoz;
• lepsze radary i satelity;
• wykorzystanie GNSS;
• wykorzystanie infrastruktury telekomunikacyjnej;
• uczenie maszynowe;
• prognozy probabilistyczne zamiast jednej deterministycznej wersji przyszłości.

Wrocławski projekt dotyczący pary wodnej wpisuje się przede wszystkim w ostatni brakujący element systemu obserwacyjnego: jak możliwie dokładnie ustalić stan atmosfery zanim gwałtowna burza stanie się widoczna na radarze.

Czy zmiany klimatu dodatkowo komplikują prognozowanie ekstremów?

Zmiana klimatu i krótkoterminowa prognoza pogody to dwa różne zagadnienia. Nie można wyjaśniać błędu pojedynczej prognozy samym globalnym ociepleniem.

Istnieje jednak drugi problem: charakterystyka ekstremów się zmienia.

IMGW podaje, że we Wrocławiu w 2015 roku wystąpiło aż 37 dni z temperaturą maksymalną co najmniej 30°C, podczas gdy norma 1991–2020 wynosi dla tej lokalizacji około 12–14 takich dni rocznie.

Więcej ciepła w systemie klimatycznym oraz zmiany obiegu wody zwiększają znaczenie monitorowania fal upałów, intensywnych opadów i innych ekstremów. Nie oznacza to, że każda pojedyncza burza jest skutkiem zmiany klimatu. Oznacza natomiast, że infrastruktura ostrzegawcza musi być projektowana z uwzględnieniem zmieniającego się tła klimatycznego.

Dla Dolnego Śląska problem jest szczególnie praktyczny. Region łączy dużą aglomerację miejską, tereny górskie i podgórskie oraz zlewnie podatne na szybkie wzrosty stanów wody.

We wrześniu 2026 roku Wody Polskie informowały, że podczas epizodów burzowych gwałtowne wzrosty poziomu wody mogą występować przede wszystkim w małych ciekach i zlewniach zurbanizowanych.

Co powinien czytać użytkownik prognozy zamiast patrzeć tylko na ikonę burzy

Najważniejsza zmiana dotyczy sposobu interpretowania prognoz.

Jedna ikonka z błyskawicą nie zawiera informacji o niepewności modelu. Przy sytuacji konwekcyjnej bardziej przydatne jest śledzenie kolejnych aktualizacji oraz oficjalnych ostrzeżeń.

Przed spodziewanymi burzami warto sprawdzać kolejno:

1. prognozę na 24–48 godzin — aby poznać ogólne ryzyko;
2. ostrzeżenia IMGW — gdy zaczyna się klarować obszar największego zagrożenia;
3. radar opadów — gdy zjawiska już się rozwijają;
4. mapę wyładowań — aby śledzić aktywne burze;
5. kolejne komunikaty i aktualizacje — ponieważ trasa komórek może się zmieniać.

Im bliżej momentu wystąpienia gwałtownej konwekcji, tym większe znaczenie mają obserwacje, a nie tylko prognoza wygenerowana kilkanaście godzin wcześniej.

To właśnie dlatego rozwijane we Wrocławiu metody są istotne. Ich celem nie jest stworzenie „nieomylnej prognozy”, lecz dostarczenie modelom dodatkowych informacji o atmosferze oraz wychwycenie sygnałów, których obecna sieć pomiarowa może nie rejestrować odpowiednio gęsto.

Jeżeli rekonstrukcja 4D pary wodnej i tomografia GNSS zostaną skutecznie połączone z modelami numerycznymi, radarami, satelitami oraz AI, meteorolodzy mogą otrzymać dokładniejszy obraz momentu, w którym środowisko zaczyna przechodzić od potencjalnie burzowego do rzeczywiście niebezpiecznego.

Pytania i odpowiedzi

Dlaczego burzy nie można dokładnie przewidzieć 24 godziny wcześniej?

Można przewidzieć warunki sprzyjające burzom i obszar podwyższonego ryzyka, ale znacznie trudniej wskazać lokalizację pojedynczej komórki. Jej powstanie zależy od lokalnych różnic temperatury, wilgotności, wiatru i ruchów pionowych powietrza. ECMWF wskazuje, że czas i lokalizacja pojedynczych komórek konwekcyjnych należą do elementów o niewielkiej przewidywalności.

Co badają naukowcy we Wrocławiu?

Jednym z kierunków jest dokładniejsze odtwarzanie przestrzennego i czasowego rozkładu pary wodnej przy wykorzystaniu GNSS i komercyjnych łączy mikrofalowych. Drugi obejmuje zastosowanie tomografii GNSS do identyfikacji sygnałów pojawiających się przed gwałtownymi burzami i gradobiciami.

Czy GNSS naprawdę może pomagać w przewidywaniu burz?

Tak. Sygnały GNSS zmieniają się podczas przechodzenia przez troposferę, a ich analiza pozwala uzyskiwać informacje o zawartości i rozmieszczeniu pary wodnej. W badaniach z południowej Polski wykryto charakterystyczne zmiany poprzedzające analizowane przypadki gradu.

Czy sztuczna inteligencja rozwiąże problem błędnych prognoz?

Nie sama. AI może poprawiać szybkość oraz jakość prognoz, ale również jest zależna od danych wejściowych. Wrocławscy badacze, którzy przeanalizowali ponad 40 systemów AI do prognozowania pogody, wskazali m.in. problemy prognozowania ekstremów, niewielkich skal przestrzennych i niepewności.

Dlaczego prognoza burzy zmienia się kilka godzin przed jej wystąpieniem?

Do modeli napływają nowe obserwacje, a rzeczywista sytuacja atmosferyczna staje się coraz lepiej znana. Gdy komórki burzowe już powstaną, można korzystać z radarów, detekcji wyładowań i zdjęć satelitarnych. Dlatego kilkugodzinny nowcasting może być bardzo użyteczny dla lokalnych zagrożeń. WMO odnosi nowcasting do szczegółowych prognoz od chwili obecnej do sześciu godzin naprzód.

Czy błędna lokalizacja burzy oznacza, że cała prognoza była błędna?

Nie zawsze. Model może poprawnie przewidzieć środowisko sprzyjające gwałtownym burzom w części kraju, a jednocześnie pomylić się co do miejsca utworzenia konkretnej komórki. Przy ekstremalnej pogodzie trzeba więc odróżniać prognozę zagrożenia regionalnego od prognozy dokładnego przebiegu pojedynczej burzy.

Warto przeczytać także nasz kolejny materiał, w którym szerzej wyjaśniamy podobny temat: 3I/ATLAS w Układzie Słonecznym: dlaczego trajektoria potwierdza międzygwiezdne pochodzenie