Numerische Wettervorhersage

Numerische Wettervorhersagemodelle arbeiten, indem sie die Erdatmosphäre in ein dreidimensionales Gitter unterteilen. Aktuelle Wetterbeobachtungen - wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und Luftdruck - werdendann in diese Gitter eingespeist. 

Durch einen Prozess, der als Datenassimilation bezeichnet wird, werden diese Beobachtungen mit der vorherigen Vorhersage des Modells kombiniert, um die Ausgangsbedingungen festzulegen. Die Modelle wenden dann Gleichungen an, die auf Physik und Strömungsdynamik beruhen, um zu berechnen, wie sich die atmosphärischen Bedingungen im Laufe der Zeit an jedem Punkt des Gitters ändern werden.

Diese komplexen Berechnungen werden auf leistungsstarken Supercomputern durchgeführt. NWP-Modelle variieren in ihrem Umfang, von globalen Modellen - dem Global Forecast System oder dem Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage -, die den gesamten Planeten abdecken, bis hin zu regionalen Modellen - dem Weather Research and Forecasting Model -, die sich auf bestimmte Gebiete konzentrieren. 

Diese Modelle sind für Meteorologen und Forscher unverzichtbar, da sie die Genauigkeit der Wettervorhersage für Anwendungen wie Luftfahrt, Katastrophenschutz und Klimastudien verbessern.

Von der traditionellen Vorhersage zur NWP

Obwohl die NWP die moderne Vorhersage verändert hat, hat sie ältere Methoden nicht vollständig ersetzt. Die traditionelle Vorhersage stützte sich auf empirische Techniken - das Erkennen von Mustern in Wolkenformationen , Drucksystemen oder historischen Wetterkarten. 

Diese Ansätze sind für kurzfristige, lokal begrenzte Vorhersagen nach wie vor wertvoll. Die NWP ist jedoch zur Grundlage für großräumige und langfristige Vorhersagen geworden, da sie Physik und Strömungsdynamik nutzt, um eine objektivere und wissenschaftlichere Grundlage für Vorhersagen zu schaffen.

Herausforderungen und Grenzen von NWP

Trotz ihrer Stärken steht die NWP vor mehreren wichtigen Herausforderungen, die ihre Genauigkeit einschränken. Die erste ist, dass die in den Modellen verwendeten Ausgangsdaten nie perfekt sind, da kein Beobachtungsnetz jedes Detail der Atmosphäre erfassen kann. 

Da es sich bei der Atmosphäre um ein chaotisches System handelt, können selbst kleinste Fehler bei den Ausgangsbedingungen im Laufe der Zeit zunehmen, was die Zuverlässigkeit langfristiger Vorhersagen verringert. Modelle müssen auch viele kleinräumige Prozesse vereinfachen, wie z. B. Wolkenbildung, Gewitter und die Auswirkungen des Geländes, da diese nur schwer präzise dargestellt werden können. 

Schließlich gibt es trotz der Leistungsfähigkeit moderner Supercomputer praktische Grenzen für die Genauigkeit des Modellnetzes, was die Fähigkeit zur Vorhersage sehr lokal begrenzter Wetterereignisse beeinträchtigt.

Wie die Prognosen interpretiert und genutzt werden

Zur Erstellung einer Vorhersage gehört viel mehr als die Ausführung eines Modells. Meteorologen verwenden häufig Ensemble-Vorhersagen, bei denen ein Modell mehrmals mit leicht unterschiedlichen Ausgangsbedingungen ausgeführt wird. 

Dies führt zu einer Reihe möglicher Ergebnisse und hilft, die Unsicherheit der Vorhersage zu quantifizieren. Anschließend werden Nachbearbeitungstechniken angewandt, um die Rohdaten des Modells zu verfeinern, systematische Verzerrungen zu korrigieren und lokales Fachwissen einzubeziehen. 

Die Ergebnisse werden in einer Weise kommuniziert, die der Öffentlichkeit die Ungewissheit verdeutlicht, z. B. durch die Angabe einer Regenwahrscheinlichkeit von 30 % anstelle eines einzigen, absoluten Ergebnisses.

Arten von NWP-Modellen

NWP-Modelle können sowohl nach ihrem Maßstab als auch nach ihrer Zeitskala kategorisiert werden. Globale Modelle wie GFS und ECMWF liefern umfassende Vorhersagen mit geringerer Auflösung für den gesamten Planeten. Regionale Modelle wie WRF oder AROME konzentrieren sich auf kleinere Gebiete mit höherer Auflösung, wodurch sie sich besser für die Vorhersage lokaler Phänomene wie Gewitter oder Schneefall eignen. 

Einige Modelle sind auch nach Zeitspannen spezialisiert. Nowcasting-Modelle liefern sehr kurzfristige Vorhersagen von bis zu sechs Stunden, Modelle mit mittlerer Reichweite decken in der Regel drei bis sieben Tage ab, und Langstrecken- oder saisonale Modelle liefern Prognosen, die Wochen oder Monate in die Zukunft reichen.

Verstehen der Prognose

Die numerische Wettervorhersage hat die Art und Weise revolutioniert, wie wir atmosphärische Veränderungen verstehen und vorhersagen. Durch die Kombination von Physik, Mathematik und Rechenleistung bietet die NWP eine weitaus genauere Grundlage für moderne Vorhersagen als traditionelle Methoden allein. Gleichzeitig erinnern uns Herausforderungen wie unvollständige Daten, Modellvereinfachungen und die chaotische Natur der Atmosphäre daran, dass Wettervorhersagen immer mit Unsicherheiten verbunden sein werden.

Trotz dieser Einschränkungen wird die NWP mit dem technologischen Fortschritt immer besser und bietet immer präzisere und zuverlässigere Vorhersagen, die für die tägliche Entscheidungsfindung und die langfristige Planung eine entscheidende Rolle spielen.