Modellvorhersage

Modellvorhersage bezeichnet die Vorhersage eines zukünftigen Zustands eines Systems, der durch ein mathematisches Modell beschrieben wird. Ein Modell verbindet Gleichungen, Parameter und Randbedingungen, um den zeitlichen Verlauf des Systems aus dem gegenwärtigen Zustand abzuleiten. Anwendungsfelder reichen von der Numerischen Wettervorhersage über Klimaprojektionen bis hin zu Hydrologie, Umwelttechnik und ökonomischen Modellen.

Der Vorhersageprozess umfasst die Bestimmung eines Initialzustands durch Datenassimilation, die numerische Integration der Modellgleichungen und gegebenenfalls die Berücksichtigung fehlender oder vereinfachter Prozesse durch Parameterisierung. Anschließend werden Prognosefelder erzeugt, etwa Temperatur- oder Druckverteilungen, je nach Anwendungsgebiet.

Ensemble-Vorhersagen erzeugen mehrere Abläufe mit leicht variierten Startbedingungen oder Modellphasen, um Unsicherheit abzubilden. Die Ergebnisse werden oft als Wahrscheinlichkeitsverteilungen oder Verteilungsbänder dargestellt, nicht nur als einzelner Wert.

Validierung erfolgt durch Vergleich mit Beobachtungen und die Berechnung von Gütemaßen wie RMSE, Bias, Korrelationskoeffizienten sowie probabilistischen Scores wie Brier- oder Skill-Scores. Ergänzend wird die Zuverlässigkeit (Reliabilität) und die Schärfe (Sharpness) von Vorhersagen bewertet.

Herausforderungen sind Modellfehler, begrenzte Auflösung, unvollständige Prozesse und die beschränkte Rechenleistung. In vielen Systemen wirkt zudem die chaotische Natur des Ganzen, wodurch Unsicherheit mit zunehmendem Vorhersagehorizont wächst.

Bekannte Beispiele globaler Modelle sind ECMWF- und GFS-Systeme; regional arbeiten Institute auch mit Modellen wie ICON oder regionalen NWP-Anwendungen. Modellvorhersage ist ein interdisziplinäres Feld, das Beobachtung, Theorie und Rechenleistung verbindet.