Numerische Wettervorhersage

Numerische Wettervorhersage erzeugt mit GFS (Global Forecast System)

Numerische Wettervorhersage erzeugt mit NAM

Numerische Wettervorhersagen sind rechnergestützte Wettervorhersagen. Aus dem Zustand der Atmosphäre zu einem gegebenen Anfangszeitpunkt wird durch numerische Lösung der relevanten Gleichungen der Zustand zu späteren Zeiten berechnet. Diese Berechnungen umfassen teilweise mehr als 14 Tage und sind die Basis aller heutigen Wettervorhersagen.

In einem solchen numerischen Vorhersagemodell wird das Rechengebiet mit Gitterzellen und/oder durch eine spektrale Darstellung diskretisiert, so dass die relevanten physikalischen Größen, wie vor allem Temperatur, Luftdruck, Windrichtung und Windstärke, im dreidimensionalen Raum und als Funktion der Zeit dargestellt werden können. Die physikalischen Beziehungen, die den Zustand der Atmosphäre und seine Veränderung beschreiben, werden als System partieller Differentialgleichungen modelliert. Dieses dynamische System wird mit Verfahren der Numerik, welche als Computerprogramme meist in Fortran implementiert sind, näherungsweise gelöst. Aufgrund des großen Aufwands werden hierfür häufig Supercomputer eingesetzt.

Geschichte

Die Möglichkeit einer numerischen Wettervorhersage wurde zum ersten Mal 1904 von Vilhelm Bjerknes in einem Vortrag gefordert, ohne dass er einen konkreten Weg zeigen konnte. Lewis Fry Richardson berechnete während des Ersten Weltkriegs zum ersten Mal eine Wettervorhersage, und auch wenn das Ergebnis grotesk falsch war, konnte nach der Erfindung des Computers auf seinen Vorarbeiten aufgebaut werden. John von Neumann schlug dann 1946 vor, den Computer für diesen Zweck zu verwenden. Im März 1950 berechnete ENIAC zum ersten Mal eine Wettervorhersage aus tatsächlichen Wetterdaten.

Kleinräumige Prognose

Die von den Modellen errechneten Wetterprognosen sind für eine Vorhersage des Wetters "vor Ort" meist zu ungenau. Die errechneten Werte werden daher üblicherweise von Meteorologen auf Plausibilität überprüft und mit Erfahrungswerten abgeglichen.

Model Output Statistics (MOS) ist ein Ansatz zur automatisierten kleinräumigen Wetterprognose. Hierbei werden die von den Modellen gelieferten Daten in Relation zu statistischen Messwertreihen gesetzt, um eine möglichst genaue Vorhersage "vor Ort" liefern zu können. Im Gegensatz dazu werden beim Direct Model Output (DMO) die gelieferten Daten lediglich für die gewünschten Orte interpoliert.

Ensembles

Wegen der chaotischen Natur des Wetters kann in vielen Fällen eine leichte Änderung der Ausgangsdaten insbesondere bei mittel- und langfristigen Vorhersagen zu einer völligen Veränderung der Prognose führen (Schmetterlingseffekt). Daher werden neben dem so genannten Hauptlauf, bei dem die Rechner mit den tatsächlich gemessenen Werten gefüttert werden, weitere Läufe durchgeführt, bei denen mit leicht veränderten Daten und einer etwas gröberen Auflösung der Modell-Gitterpunkte gearbeitet wird. Die Ergebnisse dieser Läufe werden in Ensembles verglichen. Sind die Ergebnisse für einen Zeitraum der Prognose ähnlich, so ist das ein Indiz dafür, dass die Vorhersage für diesen Zeitraum relativ sicher ist. Während in einigen Fällen die Großwetterlage somit über 10 Tage recht gut prognostizierbar ist, gibt es andere Fälle, bei denen bereits nach wenigen Tagen eine zufriedenstellende Vorhersage kaum möglich ist.

Modelle

Es gibt eine Vielzahl von Modellen der verschiedenen Wetterdienste. Diese verwenden unterschiedliche Methoden und können daher in ihrer Vorhersage erheblich voneinander abweichen. Die meisten Modelle werden für eine bestimmte Region erstellt und stellen den restlichen Teil der Welt gar nicht oder in reduzierter Genauigkeit dar. Die Modelle werden üblicherweise mindestens einmal täglich neu berechnet und bieten zumindest Vorhersagen für die Zeitpunkte 0 Uhr UTC und 12 Uhr UTC der Tage, über die sich die Prognose erstreckt.

Zu den bekanntesten Modellen gehört das globale Modell GFS (Global Forecast System, ehemals AVN) der US-amerikanischen NOAA. Es berechnet viermal täglich Vorhersagen. Die GFS-Daten sind frei erhältlich und werden daher besonders von kleinen Wetterdiensten genutzt.

GFS ist in drei Teil-Modelle aufgeteilt, von denen das detaillierteste eine Prognose für alle drei Stunden der nächsten 3,5 Tage liefert und eine Gitterauflösung von etwa 40 km hat. Das langfristige Teil-Modell reicht bis 16 Tage in die Zukunft, prognostiziert das Wetter allerdings nur für alle zwölf Stunden und hat eine geringere Auflösung.

Weitere bekannte Modelle sind:

• UKMO (United Kingdom Model): globales Modell des britischen Met Office
• GME: globales Modell des Deutschen Wetterdienstes
• globales Modell des EZMW (Europäisches Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage)
• GEM: globales Modell des kanadischen Wetterdienstes
• NOGAPS: globales Modell des US-amerikanischen Fleet Numerical Meteorology and Oceanography Centers
• MM5 Mesoscale Model 5
• WRF Weather Research and Forecasting Model
• aLMo (Alpine Model) der SMA

Weblinks

• Deutscher Wetterdienst
• Internetseite mit GFS-Modell-Karten: wetterzentrale.de
• weitere Internetseite mit GFS-Modell-Karten: wetter3.de
• Kurs Numerische Wettervorhersage von EuroMET
• MeteoGroup Deutschland (Profiwetterkarten)
• The GFS Atmospheric Model (englisch)
• Alpine Model (aLMo) (englisch)