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Das Wetter vorhersagen
Instrumente, Modelle und Unsicherheit.
Datenassimilation und Modellierung
Das Wetter vorherzusagen ist keine Wahrsagerei mehr, sondern eine Rechenwissenschaft: man simuliert die Entwicklung der Atmosphäre aus ihrem gegenwärtigen Zustand, beschrieben durch die Beobachtungen.
Die primitiven Gleichungen
Ein numerisches Vorhersagemodell löst die primitiven Gleichungen: einen Satz physikalischer Gleichungen, die die Erhaltung des Impulses, abgeleitet aus den Newtonschen Gesetzen, der Masse, der Energie und des Wassers ausdrücken. Es teilt die Atmosphäre in ein Gitter aus Millionen Kästchen und berechnet bei jedem Zeitschritt den neuen Zustand jedes Kästchens aus dem vorigen.
Die Datenassimilation
Um zu starten, braucht das Modell den bestmöglichen Anfangszustand. Die Datenassimilation kombiniert Millionen Beobachtungen, Satelliten, Radiosonden, Flugzeuge, Stationen, mit einer Vorhersage-Vorabschätzung, der letzten kurzen Vorhersage als erste Schätzung, durch Methoden wie 4D-Var. Die Qualität dieser Analyse bestimmt die gesamte Vorhersage.
Das Problem der Anfangsbedingungen
Da die Atmosphäre chaotisch ist, verstärkt sich der kleinste Fehler im Anfangszustand mit der Zeit. Deshalb fließt so viel Aufwand in Beobachtung und Assimilation: ein ausgezeichnetes Modell mit einem schlechten Anfangszustand liefert trotzdem eine schlechte Vorhersage.
💡 Die Qualität einer Vorhersage beginnt beim Anfangszustand, also der Assimilation, nicht nur beim Modell.
Auflösung, Parametrisierungen und Modelltypen
Zwei wesentliche Entscheidungen prägen ein Modell: die Feinheit seines Gitters und die Art, wie es die Phänomene behandelt, die zu klein sind, um direkt berechnet zu werden.
Die Auflösung
Die Auflösung ist die Größe der Masche, das heißt eines Kästchens des Modellgitters. Die globalen Modelle haben eine Masche von etwa 10 bis 15 km; die Modelle mit begrenztem Gebiet gehen auf 1 bis 3 km herunter. Je feiner die Masche, desto besser kann das Modell das Relief und die kleinen Phänomene darstellen, aber desto mehr Rechenaufwand kostet es.
Die Parametrisierungen
Manche Prozesse sind kleiner als die Masche: die Konvektion, die Turbulenz, die Mikrophysik der Wolken, die Strahlung. Da es sie nicht direkt berechnen kann, nähert das Modell sie durch vereinfachte Formeln an, die Parametrisierungen. Sie sind eine der Hauptquellen der Unsicherheit der Vorhersagen, denn sie fassen eine komplexe Welt in wenigen Gleichungen zusammen.
Globale Modelle und Modelle mit begrenztem Gebiet
Die globalen Modelle, wie das IFS des Europäischen Zentrums, GFS oder ICON, decken den ganzen Planeten mit mittlerer Auflösung ab und sagen langfristig vorher. Die Modelle mit begrenztem Gebiet und hoher Auflösung, wie AROME oder ICON-D2, verfeinern eine Zone für die nächsten Stunden. Deshalb kreuzt meteobelge.be mehrere Modelle je nach Zeitraum, statt sich auf eines zu verlassen.
💡 Die Modelle mit feiner Masche, 1 bis 3 km, simulieren die Gewitter explizit, statt sie zu parametrisieren.
Ensemblevorhersage, Verifikation und Unsicherheit
Eine moderne Vorhersage begnügt sich nicht mehr mit einem einzigen Szenario: sie quantifiziert ihre eigene Unsicherheit und unterwirft sich einer strengen Bewertung.
Die Ensemblevorhersage
Da der Anfangszustand unsicher ist, startet man nicht eine, sondern Dutzende Simulationen, jede von einem leicht gestörten Zustand ausgehend: das ist die Ensemblevorhersage. Die Streuung der Szenarien, der sogenannte Spread, misst die Unsicherheit: geringe Streuung, hohes Vertrauen; große Streuung, Vorsicht. Sie erlaubt, einen Prozentsatz des Regenrisikos auszudrücken.
Die Verifikation
Eine Vorhersage muss anhand der Beobachtungen bewertet werden. Scores wie der RMSE, der mittlere quadratische Fehler, oder der Brier-Score, für Wahrscheinlichkeiten, messen die Abweichung von der Realität. Man sagt, ein Modell hat Können, oder Skill, wenn es besser ist als eine einfache Referenz, wie die Klimatologie oder die Persistenz, morgen gleich wie heute vorherzusagen.
Nachbearbeitung und Grenzen
Die rohen Modellausgaben werden durch eine statistische Nachbearbeitung verfeinert, das MOS, das die Verzerrungen korrigiert, das heißt die systematischen Fehler, und die Vorhersage an das lokale Gelände anpasst. Dennoch bleibt die deterministische Vorhersagbarkeit auf etwa zehn Tage begrenzt; darüber hinaus sind nur probabilistische Tendenzen möglich.
💡 Eine Vorhersage ohne Unsicherheitsschätzung ist unvollständig: die Streuung des Ensembles ist das ehrliche Maß des Vertrauens.
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