Ein Verständnis dafür, wie diese Ansätze zusammenwirken, vermittelt einen tieferen Einblick darin, wie moderne Wettervorhersagen entstehen und sich kontinuierlich verbessern.
Globale und regionale Wettermodelle
Numerische Wettervorhersagemodelle lassen sich im Allgemeinen in zwei Hauptkategorien einteilen: globale Modelle und regionale Modelle. Beide simulieren dieselbe atmosphärische Physik, unterscheiden sich jedoch in geografischer Abdeckung, räumlicher Auflösung und Zweck.
Globale Modelle erfassen die Atmosphäre über den gesamten Planeten und liefern eine kontinuierliche Darstellung der Bedingungen von Pol zu Pol. Sie sind entscheidend für das Verständnis großskaliger Zirkulationsmuster wie Jetstreams, planetarer Wellen und großer Drucksysteme. Da globale Modelle die gesamte Erde abdecken, müssen sie einen Kompromiss zwischen räumlicher Auflösung und Rechenaufwand eingehen, weshalb ihre Gitterauflösung in der Regel gröber ist als die regionaler Modelle.
Weltweit werden mehrere bedeutende globale Modelle von meteorologischen Diensten im operationellen Betrieb eingesetzt. Dazu zählen das Global Forecast System (GFS) der US-amerikanischen National Centers for Environmental Prediction, das Integrated Forecasting System (IFS) des European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, das ICON-Modell des Deutschen Wetterdienstes und des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt, das Global Environmental Multiscale Model (GEM) von Environment and Climate Change Canada, ARPEGE von Météo-France sowie das Unified Model (UM) des britischen Met Office. Diese Modelle liefern Vorhersagen von mehreren Tagen bis etwa zwei Wochen und bilden das Rückgrat der globalen Wettervorhersage.
Regionale Modelle, oft als Limited-Area-Modelle bezeichnet, konzentrieren sich auf ein bestimmtes geografisches Gebiet, zum Beispiel Europa, Nordamerika oder Ostasien. Durch die kleinere Simulationsdomäne können sie mit deutlich höherer räumlicher Auflösung arbeiten und kleinräumige atmosphärische Strukturen wie komplexes Gelände, Küsteneffekte, lokale Windsysteme oder konvektive Gewitter präziser abbilden. Beispiele sind COSMO-D2, das vom Deutschen Wetterdienst für hochaufgelöste Vorhersagen über Deutschland eingesetzt wird, ICON-EU als regionale Konfiguration des ICON-Modells sowie das weit verbreitete Weather Research and Forecasting Model (WRF).
Regionale Modelle sind auf globale Modelle angewiesen, die den großräumigen atmosphärischen Kontext bereitstellen. Globale Simulationen stellen die Randbedingungen bereit, die die regionalen Vorhersagen antreiben. In der Praxis betreiben viele Vorhersagezentren beide Modelltypen gleichzeitig, um physikalische Konsistenz auf planetarer Skala mit hoher Detailgenauigkeit auf lokaler Ebene zu verbinden.
Ensemble-Vorhersage: Berücksichtigung atmosphärischer Unsicherheiten
Eine der wichtigsten Entwicklungen der modernen Wettervorhersage ist die Ensemble-Vorhersage. Anstatt nur eine einzelne Simulation durchzuführen, wird dasselbe Modell mehrfach mit leicht variierenden Anfangsbedingungen oder Modellkonfigurationen gerechnet. Grund dafür ist die chaotische Natur der Atmosphäre: Schon kleine Unsicherheiten im Anfangszustand können sich im Verlauf der Zeit verstärken und zu stark unterschiedlichen Vorhersageergebnissen führen. Eine einzelne Simulation repräsentiert daher lediglich ein mögliches Szenario.
Die Ensemble-Vorhersage erzeugt eine Gruppe von Simulationen, von denen jede eine plausible Entwicklung der Atmosphäre abbildet. Zusammen bilden sie ein Ensemble, aus dessen Analyse Meteorologinnen und Meteorologen die Bandbreite möglicher Wetterentwicklungen ableiten.
Zeigen alle Ensemble-Mitglieder ähnliche Ergebnisse, ist die Vorhersage relativ zuverlässig. Bei stark divergierenden Simulationen gilt die Atmosphäre als weniger vorhersehbar, und ein breites Spektrum möglicher Wetterlagen wird wahrscheinlich.
Probabilistische Vorhersage
Eng mit der Ensemble-Vorhersage verbunden ist das Konzept der probabilistischen Vorhersage. Statt eines einzelnen Wertes geben probabilistische Vorhersagen die Wahrscheinlichkeit verschiedener Wetterereignisse an. So könnte eine Prognose nicht exakt fünf Millimeter Niederschlag vorhersagen, sondern etwa eine siebzigprozentige Wahrscheinlichkeit für messbaren Regen oder eine zwanzigprozentige Wahrscheinlichkeit für mehr als zehn Millimeter Niederschlag.
Diese Wahrscheinlichkeiten werden direkt aus den Ensemble-Simulationen abgeleitet. Wenn viele Ensemble-Mitglieder Niederschlag vorhersagen, steigt die Wahrscheinlichkeit entsprechend.
Probabilistische Vorhersagen sind besonders wertvoll für Entscheidungsprozesse in Bereichen wie Luftfahrt, Landwirtschaft, Katastrophenschutz oder Energieversorgung, da sie die natürliche Variabilität der Atmosphäre realistisch abbilden und Risiken besser einschätzbar machen.
Machine Learning in der Wettervorhersage
Machine Learning spielt in der Meteorologie seit einigen Jahren eine zunehmend wichtige Rolle. Während klassische numerische Wettermodelle auf physikalischen Gleichungen basieren, identifizieren Verfahren des Machine Learning Muster in umfangreichen Datensätzen.
Historische Wetterbeobachtungen und Modelloutputs erlauben es den Algorithmen, Zusammenhänge zwischen atmosphärischen Variablen und Vorhersageergebnissen zu erkennen. Machine Learning wird insbesondere für die Nachbearbeitung von Modellvorhersagen, die Korrektur systematischer Modellfehler, die Verbesserung kurzfristiger Prognosen sowie die Verfeinerung lokaler Details eingesetzt. So lassen sich Temperaturvorhersagen in Städten verbessern, Niederschlagsabschätzungen optimieren und atmosphärische Muster identifizieren, die mit extremen Wetterereignissen verbunden sind.
Bekannte KI-basierte Vorhersagesysteme sind GraphCast von Google DeepMind, Pangu-Weather von Huawei und FourCastNet von NVIDIA. Diese Systeme können globale Vorhersagen innerhalb weniger Minuten erzeugen und benötigen deutlich weniger Rechenleistung als klassische numerische Modelle.
Sie sind jedoch weiterhin auf Daten physikalischer Modelle und großer Reanalysedatensätze wie ERA5 angewiesen, weshalb Machine Learning aktuell ergänzend eingesetzt wird.
meteoblue Learning MultiModel (mLM)
Ein Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von Machine Learning in der Praxis ist das meteoblue Learning MultiModel (mLM). Es kombiniert Modelloutputs mit Echtzeit-Beobachtungen und wählt jeweils das Modell, das für Ort und Situation die beste Leistung erbringt.
Das mLM wird für Lufttemperatur, Taupunkttemperatur und Windgeschwindigkeit eingesetzt. Vor der Einführung im August 2018 wurde das System anhand von Daten von über 30.000 Stationen weltweit validiert und erzielte einen mittleren Fehler von 1,2 Kelvin für die 24-Stunden-Temperaturvorhersage und 2,0 Kelvin für die Sechs-Tage-Vorhersage. Damit übertraf es klassische Modelle, MOS-Simulationen sowie die ERA5-Reanalyse.
Durch die Integration mehrerer Vorhersagemodelle, Echtzeitbeobachtungen und Machine Learning verbessert das meteoblue Learning MultiModel die praktische Genauigkeit von Wettervorhersagen, insbesondere auf lokaler Ebene.
Hybride Modellierungssysteme
Die Kombination von physikalischer Modellierung und künstlicher Intelligenz hat hybride Vorhersagesysteme hervorgebracht. Diese nutzen die physikalische Simulation der Atmosphäre und ergänzen sie um KI-gestützte Mustererkennung. Aufgaben wie die Verbesserung der Anfangsbedingungen, die Beschleunigung bestimmter Rechenschritte, die Verfeinerung lokaler Vorhersagen oder die Analyse großer Ensemble-Daten werden so effizienter. Studien zeigen, dass hybride Systeme die Vorhersagequalität steigern, ohne die physikalischen Grundlagen zu ersetzen. Mit wachsender Rechenleistung und umfangreicheren Datensätzen werden solche Ansätze künftig eine zentrale Rolle spielen.
Forschungen an mehreren Vorhersagezentren haben vielversprechende Ergebnisse bei der Kombination traditioneller Vorhersagesysteme mit Machine Learning gezeigt. Solche hybriden Systeme veranschaulichen, wie datengesteuerte Methoden die Wettervorhersage verbessern können, ohne die physikalischen Grundlagen der Atmosphärenmodellierung zu ersetzen. Da die Rechenleistung weiter zunimmt und die Beobachtungsdatensätze immer umfangreicher werden, wird erwartet, dass hybride Modellierungsansätze in der zukünftigen Entwicklung von Wettervorhersagesystemen eine immer wichtigere Rolle spielen werden.
Ausblick
Die Wettervorhersage hat sich von manuellen Berechnungen zu globalen Supercomputersystemen entwickelt, die die Atmosphäre mit hoher Präzision simulieren. Verbesserungen bei Satellitenbeobachtungen, Datenassimilation, Ensemble-Vorhersagen und Machine Learning verschieben kontinuierlich die Grenzen des Vorhersagbaren.
Auch wenn Unsicherheit ein unvermeidlicher Bestandteil bleibt, ermöglicht ihre quantitative Kommunikation bessere Entscheidungsgrundlagen.
Globale und regionale Modelle, Ensemble-Systeme und hybride Technologien bilden zusammen die Basis der nächsten Generation der Wettervorhersage, in der wissenschaftliche Innovation und technologische Entwicklung eng verzahnt sind.
Wer dieses Thema vertiefen möchte, kann das meteoblue Community Forum besuchen und sich dort mit Expertinnen, Experten und der Community austauschen.
