Vom Modell zur Prognose

Es ist kein wirklich einfacher Weg von der Gewinnung der Modelldaten aus den Supercomputern hin zur fertigen Wetterprognose. Dennoch soll dieser hier kurz beschrieben werden.

Grundlage für die Wettervorhersagen bei der MeteoGroup sind Berechnungen der Vorhersagemodelle ECMWF, GFS und UKMO. Diese berechnen zweimal (ECMWF, UKMO) bzw. viermal täglich (GFS) eine Wetterprognose für die gesamte Erde. Dabei wird die Erde in ein virtuelles Gitternetz in horizontaler und vertikaler Richtung aufgeteilt. Die horizontale Auflösung für das ECMWF-Modell liegt aktuell bei ca. 16 km. Zudem existieren derzeit 91 verschiedene Höhenniveaustufen ausgehend vom Erdboden bis zur Statopause in ca. 50 km Höhe. Diese Anzahl an vertikalen Flächen soll aber bereits im November auf 137 erhöht werden. Zum Vergleich: Das GFS benutzt aktuell eine horizontale Auflösung von ca. 35 km und verfügt über 64 Vertikalflächen, kann dafür aber viermal pro Tag eine neue Prognose berechnen.

Die daraus für jeden Gitterpunkt erstellten Vorhersagedaten (auch Direct Model Output = DMO genannt) stellen aber noch längst nicht den endgültigen Wert dar. Anschließend wird so genannte Post Processing durchgeführt. Dabei werden die DMO-Daten, welche auf Grundlage der atmosphärischen Physik und deren Gleichungen entstanden sind, noch statistisch veredelt. Auf der Basis von langen Beobachtungsreihen werden durch die mathematische Methode der linearen Regression statistische Formeln gefunden, die eine weitere Verbesserung der DMO-Daten liefert. Dieses Verfahren nennt sich Model Output Statistics oder kurz MOS. Die MeteoGroup benutzt derzeit ein Multi-Model-MOS, welches die Vorhersagedaten der drei eingangs erwähnten Wettermodelle (ECMWF, GFS, UKMO) verwendet, welche in den letzten Jahren nachweislich auch die zuverlässigsten Ergebnisse lieferten. In Abbildung 1 sind exemplarisch der aktuelle Modelllauf des ECMWF (blau) und GFS (rot) für die Mitteltemperatur in Deutschland dargestellt. Gleichzeitig ist zum Vergleich auch noch das Ergebnis des Multi-Model-MOS (grün) und im Vergleich die Klima-Referenz-Linie (violett) zu sehen, die in unserem Portal www.meteopower.com hauptsächlich von unseren Kunden aus dem Energiebereich verwendet werden. Abbildung 2 zeigt das Ergebnis für denselben Zeitraum für die Windgeschwindigkeit. Mit weiteren Techniken wie Interpolation und/oder Downscaling können anschließend auch Prognosen für Orte erstellt werden, wo keine Wetterstation in der unmittelbaren Nähe ist.

Ist eine perfekte Prognose möglich?
Trotz all der Rechenpower können die Prognosen niemals perfekt sein. Dies liegt zum einen an der begrenzten Rechnerkraft, so dass die berechneten Vorhersagen mit der Zeit veralten. Zum anderen müssen aber schon die meteorologischen Grundgleichungen so vereinfacht werden, dass sie mathematisch überhaupt lösbar sind. Hierbei muss man an einigen Stellen zwangsweise Fehler von bis zu 10% in die Gleichungen einbauen, damit am Ende auch eine Lösung für eine prognostische Formel berechenbar ist. Zuletzt muss man dann auch noch davon ausgehen, dass sämtliche Eingangsdaten von den diversen Wetterstationen nicht alle zu 100% korrekt sind und auch über diesen Weg stets ein kleiner Fehler ins System gelangt.

Der Part des Meteorologen
Daher ist die Rolle des Meteorologen nicht zu unterschätzen. Er sammelt zusätzliche Informationen, beispielsweise durch Wetterballons, Wettersatelliten, Wetterradarstationen, bemannte und automatische Bodenstationen sowie Schiffe und Messbojen und erstellt mit Hilfe aller Informationen sowie der Modellinterpretation aufgrund seiner Erfahrung am Ende schließlich das Endprodukt, die Wetterprognose.

Den Vorhersagezeitraum teilt der Meteorologe in die folgenden 5 Zeitabschnitte auf:

* Kürzestfristvorhersage: 0 bis 12 Stunden in die Zukunft (Nowcasting 0 bis 2 Stunden)
* Kurzfristvorhersage: 12 bis 72 Stunden in die Zukunft
* Mittelfristvorhersage: 72 Stunden bis 10 Tage in die Zukunft
* Langfristvorhersage: mehr als 10 Tage in die Zukunft
* Jahreszeitenvorhersage: mindestens 3 Monate

Bei Langfrist- und Jahreszeitenvorhersagemodellen ändert sich die horizontale Auflösung beim ECMWF auf 60 bzw. 80 km und die Anzahl der vertikalen Flächen beträgt generell 62. Für die Kürzestfrist- und Kurzfristvorhersage gibt es zusätzlich diverse hochaufgelöste so genannte Lokalmodelle. Diese sind jeweils in ein globales Modell eingebettet, d.h. sie verwenden als Randbedingungen die DMO-Daten des Ausgangsmodells und können in ihrem lokalen Gebiet dafür aber deutlich kleinräumigere Prozesse berechnen.

Insgesamt ist zu sagen, dass viele meteorologische Parameter über sieben bis zehn Tage hinweg recht gut vorhergesagt werden. Grundsätzlich gilt natürlich: Je weiter eine Prognose in die Zukunft geht, desto ungenauer ist sie. Aber wie zuverlässig sind die heutigen Wettervorhersagen? Diese Frage lässt sich nicht so einfach beantworten. Allgemein gilt zwar, dass die Trefferquote einer Wettervorhersage für den nächsten Tag im Durchschnitt 85 bis 90% beträgt. Doch je nach Wetterlage und Jahreszeit sind davon im Einzelfall Abweichungen möglich. Im Sommer sind die Wetterverhältnisse oftmals stabiler und damit die Prognosen zuverlässiger als zum Beispiel noch im Frühjahr.

Auch lassen sich nicht alle Wetterparameter gleich gut vorhersagen. So ist die Vorhersagequalität beispielsweise der tiefsten Nachttemperatur deutlich höher als die der Bewölkung.

Eine große Herausforderung stellen in der heutigen Zeit auch kleinräumige Sommergewitter dar. Dies lässt sich sehr schön durch ein praktisches Beispiel verdeutlichen: Füllen Sie ein Kochtopf mit Wasser und stellen Sie diesen auf eine eingeschaltete Herdplatte. Sie wissen, dass das Wasser nach einiger Zeit kochen wird. Aber wissen Sie auch exakt, wo die erste Blase des kochenden Wassers aufsteigen wird? Es wäre reiner Zufall, wenn Sie genau die Stelle vorhersagen. Ebenso verhält es sich auch in der Atmosphäre. Die Meteorologen wissen, dass sich in einem Gebiet Gewitter bilden können, aber welcher Ort nun genau von einem Gewitterschauer getroffen wird, lässt sich 12 bis 24 Stunden vorher nicht exakt vorhersagen.

Was kommt in Zukunft noch?
Die rasante Entwicklung der Technik hat in den letzten Jahrzehnten enorme Fortschritte in der Meteorologie bewirkt. Die Zuverlässigkeit der Vorhersagen hat sich in den vergangenen 30 Jahren um den Faktor 10 gesteigert und gleichzeitig wurde die Zeitspanne der Vorhersagbarkeit erweitert. Dieser Trend wird sich auch in der Zukunft fortsetzen, wenn auch nicht mehr mit diesem schnellen Tempo. Dennoch werden immer gewisse Grenzen der Vorhersagbarkeit (z.B. die notwendige Approximation der meteorologischen Grundgleichungen) bleiben, die auch durch eine unendlich starke Rechnerleistung nicht wettzumachen sind.