Hei!

Her kommer det andre innlegget om praksisoppholdet mitt på Meteorologisk institutt denne våren! Siden sist har jeg kodet masse, vært på seminar og fått være med meteorologer på vakt!

Hovedoppgaven min har vært å lage skript som kan generere figurer med data fra dnora – den nedskalerte bølgemodellen de har laget her på avdelingen. I praksis vil det si at jeg har laget ulike funksjoner i Python som henger sammen og bruker hverandre. Etter mye prøving og feiling har jeg skrevet funksjoner og som kan plotte både vind-, bølge-, og barymetridata. Hovedfunksjonen er bygget opp sånn at man spesifiserer hva slags type data man gir inn, og ut fra det velger den et design og plotter relevante størrelser. For eksempel vil den plotte både retningspiler og countor-plot hvis den får vite at inputen er vinddata. Jeg har også lagt inn andre muligheter og funksjoner, for eksempel at man kan spesifisere et utsnitt av kartet man ønsker å plotte, og at funksjonen selv legger colorbar ved siden av plottet om det er et høyt kart, og under dersom kartet er bredt. Det har vært veldig gøy å jobbe med denne oppgaven. Etter at jeg hadde laget ferdig funksjoner jeg var fornøyd med, ga en kollega meg tilbakemelding på hva jeg kunne endre på for at funksjonene skulle passe inn sammen med resten av strukturen i dnora. Jeg synes det er veldig lærerikt å jobbe i Python, og føler at jeg har blitt enda mer trygg på det i løpet av praksisperioden. I tillegg synes jeg det er gøy å kunne bestemme designet på figurene. Det får meg til å tenke over hva som er en god og intuitiv figur innenfor meteorologi. I tillegg er det mange logiske problemstillinger å løse når man lager funksjoner som skal fungere sammen i Python, så det blir som et lite puslespill med mange brikker man må sette sammen for at det hele skal fungere. Det er morsomt! Jeg merker at jo mer jeg jobber i Python, jo mer lærer jeg. I tillegg lærer jeg mye av å diskutere med de andre, og å vise fram skriptene mine og forklare hva jeg har tenkt. Oppholdet mitt her har gitt meg en praktisk forståelse av hvordan modellering fungerer.

Siden sist har jeg også vært med på et halvdagsseminar om bølge- og vindklimaet i norske havområder. Det fikk jeg se interessante foredrag av flere som har vært med på å utvikle bølgemodellene og bølgevarsling her på Meteorologisk institutt. Det var foredragsholdere fra næringslivet som hadde jobbet sammen med Meteorologisk institutt eller innenfor samme bransje, og flere fra instituttet som ga en innføring i historien til varslingen og forskningen her. I tillegg var det et interessant innlegg om utbygging av energi fra havvind, og hvorfor bølge- og vindberegninger er veldig relevant for den raskt voksende næringen.

I tillegg har jeg fått være med på en vakt med varslingsmeteorologene i femte etasje! Her jobbet jeg sammen med dem man kanskje først tenker på når man hører yrkestittelen «meteorolog». Jeg fikk følge en som hadde kjernevakt. Han hadde blant annet ansvar for å lage farevarsel som man ser i Yr-appen, snakke med media, og generelt holde oversikt over værmeldingen for de neste dagene på Vestlandet og i Trøndelag. Jeg fikk også være med på et digitalt møte der meteorologene i Oslo, Bergen, Tromsø, Svalbard og Ørland diskuterte været de kommende dagene, og hvordan det ville påvirke meldingene for flytrafikken. Jeg skygget også meteorologen som hadde ansvaret for bølgevarsel, blant annet for oljeplattformer, og fikk være med på å klassifisere skyer. Det var veldig kjekt å få være med på varsling, og det virker som de har et godt arbeidsmiljø blant meteorologene!

I praksisperioden min på Meterologisk institutt har jeg fått bruk for mye av kunnskapen jeg hadde fra studiet, spesielt erfaringen jeg hadde med programmering. Det kunne sikkert hjulpet meg om jeg hadde enda flere programmeringsfag i bagasjen, men jeg synes at mye av programmeringen jeg har hatt i fag her på Geofysisk institutt har hjulpet. I tillegg hjelper det godt på vei med interesse og «learning by doing». Også alle fag innen klimafysikk, meteorologi og oseanografi har vært relevante.

Til høsten skal jeg jobbe med klimamodellering i masteroppgaven min. Da er det veldig relevant å ha fått noe innsikt i hvordan regionale klimamodeller og reanalyse fungerer. Å kunne håndtere store datasett er veldig viktig. Jeg har fått øynene opp for å jobbe med forskning, og synes det virker veldig spennende!