Wettervorhersagen werden häufig in Form konkreter Werte dargestellt: 24 °C am Nachmittag, Wind mit 15 km/h, Regen ab 17:00 Uhr. Dadurch kann die Atmosphäre berechenbarer erscheinen, als sie tatsächlich ist. Denn jede Wettervorhersage ist mit einem gewissen Maß an Unsicherheit verbunden.
Meteorologen beobachten die Atmosphäre mithilfe von Wetterstationen, Satelliten, Radar, Radiosonden und vielen weiteren Messsystemen. Dennoch können diese Beobachtungen den Zustand der Atmosphäre niemals überall und vollständig erfassen. Auch Wettermodelle sind zwangsläufig vereinfachte Darstellungen eines außerordentlich komplexen Systems.
Kleine Unsicherheiten können bereits einige Tage später zu deutlich größeren Unterschieden führen. Dies ist eine grundlegende Eigenschaft der atmosphärischen Vorhersagbarkeit – und einer der Gründe, warum moderne Wettervorhersagen zunehmend mehrere mögliche Entwicklungen berücksichtigen, anstatt nur ein einziges Szenario zu betrachten.
Warum Wettervorhersagen unsicher sind
Ein numerisches Wettervorhersagemodell beginnt mit einer Schätzung des aktuellen Zustands der Atmosphäre und berechnet anhand physikalischer Gleichungen, wie sich dieser weiterentwickelt. Messungen sind weltweit jedoch ungleichmäßig verteilt. Gleichzeitig lassen sich Prozesse wie Wolkenbildung, Turbulenz und Konvektion nicht in jedem Detail im Modell abbilden.
Hinzu kommt die chaotische Natur der Atmosphäre. Kleine Unterschiede bei Temperatur, Luftdruck, Feuchtigkeit oder Wind zu Beginn einer Simulation können zunächst unbedeutend erscheinen, mit der Zeit jedoch anwachsen und schließlich zu deutlich unterschiedlichen Wetterentwicklungen führen. Dass bereits kleine Unterschiede in den Anfangsbedingungen mit der Zeit zu deutlich unterschiedlichen Entwicklungen führen können, ist einer der Gründe, warum Ensemblevorhersagen eingesetzt werden, um die Unsicherheit einer Vorhersage abzubilden.
Anschaulich lässt sich dies mit mehreren Blättern vergleichen, die nahezu an derselben Stelle in einen schnell fließenden Fluss fallen. Anfangs folgen sie möglicherweise noch ähnlichen Bahnen. Weiter flussabwärts können jedoch bereits kleine Unterschiede in der Strömung dazu führen, dass sie in unterschiedliche Richtungen treiben. Ähnlich verhält es sich mit Wettervorhersagen.
Eine Vorhersage oder viele mögliche Entwicklungen?
Eine klassische deterministische Wettervorhersage berechnet auf Grundlage eines bestimmten Satzes von Anfangsbedingungen eine einzige mögliche Entwicklung der Atmosphäre. Eine Ensemble-Vorhersage hingegen führt die Berechnung mehrfach durch – mit leicht veränderten Anfangsbedingungen oder Modellkonfigurationen. Jede einzelne Simulation stellt dabei eine plausible Entwicklung der Atmosphäre dar.
Liegen die Ergebnisse der meisten Ensemblemitglieder nahe beieinander, ist das Vertrauen in die Vorhersage vergleichsweise hoch. Weichen sie dagegen deutlich voneinander ab, nimmt die Unsicherheit zu. Sagen beispielsweise fast alle Simulationen Temperaturen zwischen 24 °C und 26 °C voraus, besteht eine hohe Übereinstimmung. Reichen die Ergebnisse dagegen von 17 °C bis 29 °C, ist die Unsicherheit hinsichtlich der zu erwartenden Temperatur wesentlich größer – eine Information, die ein einzelner Mittelwert nicht vermitteln würde.
Die Streuung der einzelnen Vorhersagen ist daher selbst eine wertvolle meteorologische Information.
Was bedeutet eine Regenwahrscheinlichkeit von 30 % tatsächlich?
Die Niederschlagswahrscheinlichkeit ist wahrscheinlich das bekannteste Beispiel für probabilistische Wetterinformationen – gleichzeitig gehört sie zu den Angaben, die besonders häufig missverstanden werden. Untersuchungen zeigen verschiedene verbreitete Interpretationen einer Wahrscheinlichkeit von 30 %. So wird beispielsweise angenommen, dass es während 30 % des Vorhersagezeitraums regnet oder dass auf 30 % des Vorhersagegebiets Niederschlag fällt.
Eine Regenwahrscheinlichkeit von 30 % bedeutet jedoch nicht automatisch, dass es während 30 % des Tages regnet, auf 30 % der Fläche Niederschlag fällt oder der Niederschlag eine Intensität von 30 % erreicht. Die genaue Bedeutung hängt vom jeweiligen Vorhersageprodukt, vom Standort, vom verwendeten Niederschlagsschwellenwert und vom betrachteten Zeitraum ab.
Bezieht sich die Wahrscheinlichkeit auf einen bestimmten Standort innerhalb eines festgelegten Zeitraums, bedeutet eine Regenwahrscheinlichkeit von 30 %: Trockenes Wetter ist wahrscheinlicher als Regen, Niederschlag bleibt jedoch eine realistische Möglichkeit. Umgekehrt bedeutet dies eine Wahrscheinlichkeit von 70 %, dass es trocken bleibt.
Betrachtet man viele vergleichbare Situationen, sollte bei einer gut kalibrierten Vorhersage mit einer Wahrscheinlichkeit von 30 % das vorhergesagte Ereignis in etwa drei von zehn Fällen tatsächlich eintreten.
Wahrscheinlichkeit sagt nichts über die Intensität aus
Wichtig ist die Unterscheidung zwischen der Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses und dessen Stärke beziehungsweise möglichen Auswirkungen. Eine geringe Wahrscheinlichkeit bedeutet nicht zwangsläufig, dass auch das mögliche Wetterereignis schwach ausfällt.
Eine Gewitterwahrscheinlichkeit von 30 % kann beispielsweise bedeuten, dass die meisten plausiblen Szenarien trocken bleiben, während sich in einem kleineren Teil der Szenarien ein Gewitter entwickelt. Tritt tatsächlich ein Gewitter auf, kann dieses dennoch heftig ausfallen. Untersuchungen zur Kommunikation von Wahrscheinlichkeiten nennen genau diesen Punkt als mögliche Ursache für Missverständnisse.
Dasselbe gilt für Starkregen, starken Wind und andere Wetterereignisse mit potenziell großen Auswirkungen. Eine Wahrscheinlichkeit sollte deshalb immer zusammen mit den möglichen Folgen betrachtet werden. Eine Wahrscheinlichkeit von 10 % für leichten Regen lässt sich möglicherweise problemlos ignorieren. Eine Wahrscheinlichkeit von 10 % für zerstörerische Windböen kann dagegen deutlich mehr Aufmerksamkeit erfordern.
Wenn es bei einer 10-%-Regenwahrscheinlichkeit regnet, war die Vorhersage dann falsch?
Angenommen, für morgen wird an Ihrem Standort eine Regenwahrscheinlichkeit von 10 % vorhergesagt – und dann regnet es tatsächlich. War die Vorhersage damit falsch?
Nicht unbedingt. Eine Wahrscheinlichkeitsvorhersage lässt sich nicht anhand eines einzelnen Ereignisses beurteilen. Wenn es in 100 vergleichbaren Situationen, für die jeweils eine Regenwahrscheinlichkeit von 10 % vorhergesagt wurde, ungefähr zehnmal regnet, verhält sich das Vorhersagesystem wie erwartet. Meteorologen bezeichnen diese Eigenschaft als Zuverlässigkeit beziehungsweise Kalibrierung.
Das kann zunächst widersprüchlich erscheinen, weil wir Vorhersagen intuitiv gerne als „richtig“ oder „falsch“ einordnen. Wahrscheinlichkeitsangaben enthalten jedoch mehr Informationen: Tritt ein unwahrscheinliches Ereignis ein, bedeutet das nicht automatisch, dass die zuvor angegebene Wahrscheinlichkeit falsch war.
Warum sich Vorhersagewahrscheinlichkeiten ändern
Eine Vorhersage kann mehrere Tage im Voraus zunächst eine Regenwahrscheinlichkeit von 70 % anzeigen, bei der nächsten Aktualisierung auf 40 % sinken und anschließend wieder steigen. Das ist nicht zwangsläufig ein Zeichen für eine schlechte Vorhersage, sondern spiegelt wider, dass laufend neue Informationen in die Berechnungen einfließen.
Wetterbeobachtungen werden kontinuierlich erfasst, und jeder neue Modelllauf beginnt mit einer aktualisierten Beschreibung des Zustands der Atmosphäre. Je näher ein Wetterereignis rückt, desto klarer kann beispielsweise werden, wo genau eine Front, ein Tiefdruckgebiet oder ein Gewittergebiet liegen wird. Gleichzeitig können sich die Ergebnisse der Ensemblemitglieder zunehmend annähern – oder weiterhin deutlich voneinander abweichen.
Wahrscheinlichkeiten stellen daher immer die bestmögliche Einschätzung auf Grundlage der zum jeweiligen Zeitpunkt verfügbaren Informationen dar.
Warum die Unsicherheit mit zunehmendem Vorhersagezeitraum wächst
Wie sicher eine Wettervorhersage ist, hängt auch stark davon ab, wie weit sie in die Zukunft reicht. Bis morgen bleibt nur wenig Zeit, in der sich kleine Unsicherheiten im heute beobachteten Zustand der Atmosphäre vergrößern können. Bei einer Vorhersage für zehn Tage im Voraus hatten solche Unsicherheiten dagegen wesentlich länger Zeit, sich zu verstärken.
Bei längeren Vorhersagezeiträumen ist es deshalb häufig sinnvoller, eine Bandbreite plausibler Wetterentwicklungen zu betrachten, anstatt sich auf einen einzelnen exakten Wert zu konzentrieren. Ein einzelnes Modell kann beispielsweise einen Sturm vorhersagen, während die meisten anderen Szenarien dies nicht tun. Ensembleinformationen helfen dabei, eine solche einzelne Modellvorhersage in den Gesamtkontext einzuordnen.
Dieselbe Wahrscheinlichkeit kann zu unterschiedlichen Entscheidungen führen
Wetterwahrscheinlichkeiten sind besonders hilfreich, wenn sie als Grundlage für Entscheidungen dienen. Wer nur fünf Minuten zu einem Café läuft, ignoriert eine Regenwahrscheinlichkeit von 30 % möglicherweise. Wer dagegen eine Hochzeit im Freien organisiert, wird vielleicht vorsorglich einen überdachten Bereich einplanen. Ein Bauleiter wiederum könnte wetterabhängige Arbeiten verschieben, wenn Regen erhebliche Sicherheitsrisiken oder finanzielle Folgen mit sich bringen würde.
Die meteorologische Information ist in allen Fällen dieselbe – die möglichen Konsequenzen sind jedoch unterschiedlich. Dieses Prinzip gilt ebenso für die Energiebranche, Luftfahrt, Logistik und Landwirtschaft, wo Entscheidungen davon abhängen können, mit welcher Wahrscheinlichkeit bestimmte meteorologische Schwellenwerte überschritten werden. Wie auf eine Wetterwahrscheinlichkeit reagiert wird, hängt daher wesentlich von den möglichen Folgen des jeweiligen Ereignisses ab.
Eine Wahrscheinlichkeit gibt nicht vor, welche Entscheidung getroffen werden sollte. Sie liefert vielmehr eine Grundlage dafür, abzuwägen, welches Risiko in einer bestimmten Situation akzeptabel ist.
Vorhersagesicherheit mit meteoblue besser einschätzen
meteoblue bietet verschiedene Möglichkeiten, um die Vorhersagesicherheit über einen einzelnen Prognosewert hinaus einzuschätzen. Das MultiModel Ensemble vergleicht Vorhersagen mehrerer globaler und regionaler Wettermodelle. Dadurch lässt sich erkennen, wie stark die verschiedenen Vorhersagesysteme übereinstimmen.
Prognostizieren die Modelle ähnliche Temperaturen, Niederschlagsmengen oder Windverhältnisse, besteht eine hohe Übereinstimmung hinsichtlich der allgemeinen Wetterentwicklung. Große Unterschiede weisen dagegen darauf hin, dass die weitere Entwicklung der Atmosphäre unsicherer ist. Ein klassisches Ensemble und ein MultiModel-Vergleich sind dabei nicht dasselbe: Ein klassisches Ensemble besteht in der Regel aus mehreren Ensemblemitgliedern eines Vorhersagesystems, während beim MultiModel-Ansatz unterschiedliche Modellsysteme miteinander verglichen werden. Beide Ansätze liefern jedoch wertvolle Informationen über mögliche Wetterentwicklungen.
meteoblue gibt in seinen Vorhersagen außerdem die Treffsicherheit an. Eine vorhergesagte Temperatur von 24 °C bei hoher Treffsicherheit ist anders zu bewerten als dieselben 24 °C bei niedriger Treffsicherheit, wenn die möglichen Szenarien stärker voneinander abweichen.
Für professionelle Anwendungen stehen probabilistische Wetterinformationen außerdem über die meteoblue APIs zur Verfügung. Dazu gehören Risikoindikatoren und ensemblebasierte Produkte für Wetterbedingungen wie Hitze, Nebel, Niederschlag und Gewitter.
Das Ziel ist nicht, Wettervorhersagen komplizierter zu machen, sondern die ohnehin vorhandene Unsicherheit sichtbar und nutzbar zu machen.
Wettervorhersagen besser verstehen
Moderne Wettervorhersagen betrachten mehrere mögliche Wetterentwicklungen und nicht nur ein einziges Szenario. Bessere Beobachtungen, höher aufgelöste Modelle, künstliche Intelligenz und zunehmende Rechenleistung tragen kontinuierlich dazu bei, Vorhersagen zu verbessern. Aufgrund der chaotischen Natur der Atmosphäre nimmt die Treffsicherheit jedoch grundsätzlich ab, je weiter eine Vorhersage in die Zukunft reicht.
Wahrscheinlichkeitsangaben liefern einen wichtigen zusätzlichen Kontext für Wettervorhersagen. Sie zeigen nicht nur, ob Regen erwartet wird, sondern auch, wie wahrscheinlich er ist. Sie geben nicht nur Aufschluss über die erwartete Temperatur, sondern auch darüber, wie stark mögliche Entwicklungen davon abweichen können. Darüber hinaus helfen sie, weniger wahrscheinliche Szenarien besser einzuordnen – insbesondere dann, wenn diese erhebliche Auswirkungen haben könnten.
Wer Wahrscheinlichkeiten zusammen mit den eigentlichen Vorhersagewerten betrachtet, erhält ein klareres Bild davon, was eintreten könnte und wie sicher ein bestimmtes Szenario ist. So lässt sich besser zwischen der wahrscheinlichsten Entwicklung und weniger wahrscheinlichen, aber dennoch relevanten Szenarien unterscheiden.
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