Vädret berör hela vårt samhälle. Allt från gemene man som planerar sin semester, till bönder som förbereder för skörd, och dessutom sätts flertalet samhällsviktiga verksamheter på prov vid mer extrema väderförhållanden. Vi vill alla, på grund av olika orsaker, ha så korrekta väderprognoser som möjligt för att kunna förbereda oss. Men hur vädret utvecklas på längre sikt, dvs klimatförändringar, spelar en mycket stor roll vid exempelvis framtida samhällsplanering. Allmänt känt är att människors aktivitet leder till en global uppvärmning av vår planet, men storleken på uppvärmningen är delvis omstridd. En av de största osäkerheterna då klimatprognoser ska ställas är hur moln representeras i beräkningsmodellerna samt molnprocessor som nederbörd och även konvektion, dvs åskmoln. Alltså, för att vi ska kunna förutspå klimatet mer exakt måste en bättre representation av moln utvecklas. Syftet med vår studie är att utforska och analysera moln och molnprocessor, bland annat hur de fördelar sig så väl horisontellt som vertikalt, samt vilka processer som sker under kraftig konvektion och nederbörd i form av snöfall. Vi jämför två olika modeller som är betydande för Sveriges väderleksrapporter; Den första modellen är OpenIFS (Integrated Forecast System), som alla våra 10-dygnsprognoser grundar sig på, och den andra är EC-Earth, vilken är en europeisk klimatmodell. Unikt för vår studie är tillgången på ett nyligen utvecklat verktyg som förbättrar jämförelsen mellan modell och satellit data, och därigenom gynnar både utvärderingen och undersökningen av moln.