In den letzten Monaten haben wir unsere Prozesskette zur Berechnung der Vorhersagedaten neu programmiert. Dabei wurden die neuesten Technologien eingesetzt, um eine noch höhere Genauigkeit und eine schnellere Ladegeschwindigkeit auf unserer Webseite zu erreichen.
Neben den technologischen Verbesserungen wurden zusätzliche Datenquellen in die Berechnung der Vorhersagedaten aufgenommen, die vor allem der Verbesserung unserer Nowcasting Berechnungen dienen. Die Nowcasting Berechnungen werden für die nächsten 1-6 Stunden anhand von Daten aus beobachteten (Satelliten, Radar) oder gemessenen (Wetterstationen) Datensätzen durchgeführt, die in Echtzeit berechnet werden. Diese Daten sind besonders nützlich für die Verbesserung der Vorhersage der aktuellen Wetterbedingungen und der nächsten Stunden.
Im Folgenden sind einige Beispiele dafür aufgeführt, wie das Upgrade die Vorhersagedaten verbessert:
- Satellitenbasierte Strahlungsdaten für Nord- und Südamerika wurden in die Berechnung aufgenommen, wodurch die Strahlungsvorhersage verbessert wurde.
- Niederschlagsdaten von IFS-Ensembles wurden unserer MultiModel Niederschlagsberechnung hinzugefügt. Diese Daten werden dann mit zusätzlichen Radardatensätzen aktualisiert, die ebenfalls ergänzt wurden (z.B. ist ab sofort auch der tschechische Radar enthalten).
- Mit diesen zusätzlichen Datensätzen konnte ausserdem die Berechnung der Niederschlagswahrscheinlichkeit verbessert werden.
- Die Berechnung der Temperaturdaten für große Höhen und für Berggipfel wurde verbessert.
- Nowcasting wurde für die Taupunkttemperatur eingeführt, die dann zur Berechnung anderer Wettervariablen (z. B. relative Luftfeuchtigkeit) verwendet wird.
Teile des Projekts werden durch das EU-Projekt “Global Earth Monitoring (GEM)” finanziert, dessen Ziel die Entwicklung und Verbesserung von Modellen zum Monitoring von Erdbeobachtungsdaten durch den Einsatz der neuesten Techniken des Machine Learnings ist.
Die Daten sind bereits auf unserer Website verfügbar und werden demnächst auch in unsere App aufgenommen. Wir werden auch eine Validierungsstudie veröffentlichen, in der diese mit Messdaten verglichen werden, um die Qualität unserer Vorhersagedaten öffentlich zu bewerten.
