Wettervorhersagen unterstützen jeden Tag wichtige Entscheidungen – von der Energieerzeugung und Landwirtschaft über Logistik und Infrastruktur bis hin zu Arbeiten im Freien. Ihre Genauigkeit kann jedoch je nach Standort, Vorhersagezeitraum und Wetterlage variieren.
Zu verstehen, wie zuverlässig Vorhersagen unter unterschiedlichen Bedingungen sind, ist daher entscheidend für die effektive Nutzung von Wetterinformationen.
Mit den neuen Forecast Accuracy Reports macht meteoblue die Überprüfung der Vorhersagequalität öffentlich zugänglich. Die Berichte enthalten detaillierte monatliche Auswertungen des meteoblue Learning MultiModel (mLM) für Temperatur, Taupunkt und Windgeschwindigkeit. Sie zeigen, wie sich die Vorhersagequalität zwischen den Kontinenten unterscheidet und wie mLM im Vergleich zu führenden globalen Vorhersagemodellen abschneidet.
Derzeit sind Berichte für Januar bis Juli 2026 verfügbar. Jeden Monat erscheint eine neue Ausgabe.
Vorhersagen mit Messungen vergleichen
Die Vorhersagegenauigkeit wird bewertet, indem Prognosen mit Messdaten nationaler Wetterdienste und von mehr als 100.000 Stationen aus Partnernetzwerken verglichen werden. Die Messungen durchlaufen eine strenge Qualitätskontrolle. Nur rund 60 % der Stationen erfüllen die erforderlichen Qualitätsstandards.
Im Juli 2026 wurden für die Verifikation 78.561 Stationen für Temperatur, 64.765 für Taupunkt und 30.382 für Windgeschwindigkeit berücksichtigt. Die Stationsdichte unterscheidet sich regional erheblich: Während Europa und Nordamerika über dichte Messnetze verfügen, ist die Abdeckung beispielsweise in Afrika deutlich geringer. Diese Unterschiede sollten bei der Interpretation der regionalen Ergebnisse zur Vorhersagegenauigkeit berücksichtigt werden.
Vergleich mit führenden globalen Modellen
Die Berichte vergleichen das meteoblue Learning MultiModel mit führenden globalen Vorhersagemodellen, darunter Modelle von ECMWF, NOAA, DWD, Météo-France, dem UK Met Office und Environment Canada.
Die Verifikation erfolgt mit stündlicher Auflösung und nicht nur anhand von Tageswerten. Dadurch lässt sich die Vorhersagequalität präziser bewerten, denn eine gute Prognose muss die beobachteten Bedingungen auch zum richtigen Zeitpunkt wiedergeben.
Dafür werden drei etablierte Verifikationsmetriken verwendet:
- Der Mean Absolute Error (MAE) misst die durchschnittliche absolute Größe der Vorhersagefehler.
- Der Root Mean Square Error (RMSE) gewichtet größere Fehler stärker.
- Der Mean Error (ME) zeigt, ob ein Modell dazu neigt, die beobachteten Werte systematisch zu über- oder unterschätzen.
Zusammen vermitteln diese Kennzahlen ein umfassenderes Bild der Vorhersagequalität als ein einzelner Genauigkeitswert.
Hohe Genauigkeit bei Temperatur, Taupunkt und Windgeschwindigkeit
Die Ergebnisse für Juli 2026 zeigen eine hohe Vorhersagequalität des meteoblue Learning MultiModel bei allen drei betrachteten Wettergrößen.
Bei der Temperatur erzielte mLM auf allen sechs untersuchten Kontinenten einen niedrigeren Mean Absolute Error als das jeweils beste globale Rohmodell. Die Verringerung des MAE reichte von rund 24 % in Australien bis zu 34 % in Afrika. In Europa, Asien und Nordamerika lag die Verbesserung bei etwa 32–33 %.
Ein ähnliches Bild zeigt sich beim Taupunkt: Hier reduzierte mLM den MAE gegenüber dem jeweils besten globalen Rohmodell je nach Kontinent um etwa 23–36 %.
Die größten relativen Verbesserungen wurden bei der Windgeschwindigkeit erzielt. Hier reduzierte mLM den MAE auf den sechs Kontinenten um etwa 29–44 %.
Diese kontinentalen Mittelwerte geben einen allgemeinen Überblick. Zusätzlich enthalten die Berichte Karten, die zeigen, wie sich die Vorhersagefehler geografisch unterscheiden. Das ist wichtig, da die Vorhersagequalität zwischen Regionen und einzelnen Standorten erheblich variieren kann.
Wie sich die Genauigkeit mit zunehmendem Vorhersagezeitraum verändert
Vorhersagefehler nehmen im Allgemeinen mit zunehmendem Vorhersagezeitraum zu: Die Wetterbedingungen für mehrere Tage im Voraus vorherzusagen ist schwieriger als eine Prognose für den nächsten Tag. Die monatlichen Berichte untersuchen deshalb, wie sich die Modellgenauigkeit vom ersten bis zum siebten Vorhersagetag entwickelt.
Die Ergebnisse für Juli zeigen, dass mLM auch mit zunehmendem Vorhersagezeitraum eine hohe Genauigkeit beibehält.
Bei der Temperatur steigt der globale MAE von mLM von 1,04 °C am ersten Tag auf 1,65 °C am sechsten Tag. Damit ist mLM am sechsten Vorhersagetag noch genauso genau wie das beste globale Rohmodell am ersten Tag, das einen MAE von 1,66 °C erreicht.
Beim Taupunkt steigt der MAE von mLM von 1,07 °C am ersten Tag auf 1,61 °C am fünften Tag. Das beste Rohmodell erreicht am ersten Tag einen MAE von 1,70 °C. mLM hält somit auch am fünften Vorhersagetag ein vergleichbares Genauigkeitsniveau.
Besonders deutlich ist der Unterschied bei der Windgeschwindigkeit. Hier steigt der globale MAE von mLM von 0,81 m/s am ersten Tag auf 0,99 m/s am siebten Tag und liegt damit weiterhin unter dem MAE von 1,31 m/s, den das beste Rohmodell bereits am ersten Tag erreicht.
Dieser Vergleich zeigt, wie lange mLM auch mit zunehmendem Vorhersagezeitraum ein vergleichbares Genauigkeitsniveau beibehält.
Die Vorhersagequalität verändert sich von Tag zu Tag
Kein Wettermodell liefert überall und bei jeder Wetterlage gleich gute Ergebnisse. Ein Modell, das heute besonders genau ist, kann bei einer anderen Wetterlage morgen anders abschneiden. Deshalb enthalten die Berichte neben monatlichen und kontinentalen Zusammenfassungen auch tägliche Zeitreihen der Vorhersagefehler.
Die Berichte für Juli zeigen diese Schwankungen deutlich. Sie weisen außerdem darauf hin, dass die veröffentlichten Werte kontinentale Mittelwerte darstellen und die Abweichungen an einzelnen Wetterstationen erheblich größer sein können.
Obwohl das meteoblue Learning MultiModel in diesen Auswertungen insgesamt die höchste Genauigkeit erreicht und an den meisten Standorten führend ist, liefert kein einzelnes Modell zu jedem Zeitpunkt die besten Ergebnisse.
Aus diesem Grund stellt meteoblue neben der eigenen bestmöglichen Vorhersage auch Prognosen anderer Institutionen zur Verfügung. Der Zugang zu unterschiedlichen Vorhersagen hilft Nutzerinnen und Nutzern, Unsicherheiten besser einzuschätzen. Dies kann besonders wichtig sein, wenn Wetterbedingungen betriebliche Entscheidungen und Risiken beeinflussen.
Warum eine kontinuierliche Verifikation wichtig ist
Die Wettervorhersage entwickelt sich kontinuierlich weiter. Numerische Modelle werden aktualisiert, Beobachtungsnetze verändern sich und Postprocessing-Methoden wie Machine Learning werden laufend weiterentwickelt.
Eine einzelne Studie zur Vorhersagegenauigkeit kann daher immer nur eine Momentaufnahme liefern.
Die monatliche Veröffentlichung der Verifikationsergebnisse ermöglicht es, die Vorhersagequalität langfristig zu verfolgen, regionale Unterschiede zu vergleichen und zu untersuchen, wie sich die Genauigkeit mit zunehmendem Vorhersagezeitraum verändert.
Für Kunden und Partner schafft dies eine bessere Grundlage, um die Eignung von Vorhersagedaten für unterschiedliche Anwendungen zu beurteilen. Meteorologinnen und Meteorologen sowie andere Wetterfachleute erhalten einen transparenten Einblick darin, wie verschiedene Vorhersageansätze unter realen Bedingungen im Vergleich zu Messungen abschneiden.
Die Forecast Accuracy Reports für Januar bis Juli 2026 sind im meteoblue Dashboard verfügbar und umfassen Temperatur, Taupunkt und Windgeschwindigkeit.
