NowcastingVerfahren

NowcastingVerfahren bezeichnet Verfahren zur Vorhersage des Wetters im sehr kurzen Zeitraum, üblicherweise bis zu zwei bis drei Stunden. Sie fokussieren sich auf rasch wechselnde Phänomene wie Niederschlag, Gewitter und sich schnell entwickelnde Fronten. Im Gegensatz zu längerfristigen numerischen Vorhersagen beruhen NowcastingVerfahren stärker auf aktuellen Beobachtungsdaten und deren unmittelbarer Entwicklung.

Typische Eingabedaten sind Radarreflektivität, Geostationäre Satellitenaufnahmen, Wetterstationsnetze und Blitznetze. Durch Verfolgung der beobachteten Bewegung von Niederschlagszellen, oft mittels optischer Flussmethoden oder bewegungsbasierten Filtern, werden Vorhersagen der Entwicklung über Stunden hinweg erstellt. Ergänzend kommen einfache physikalische Modelle oder advektive Verfahren zum Einsatz, um die Verschiebung von Strukturen abzubilden.

NowcastingVerfahren verwenden verschiedene Ansätze. Die klassische Extrapolation von Radar- bzw. Satellitenbildern beruht auf der Annahme konstanter Bewegungen der Phänomene. Moderne Verfahren kombinieren datengetriebene Methoden wie Ensemble- oder probabilistische Ansätze mit maschinellem Lernen (z. B. Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks) zur Mustererkennung und Wahrscheinlichkeitsabschätzung der Vorhersageintervalle.

Anwendungsfelder sind Risikowarnungen für Bürger, Luftfahrt, Verkehr und Wasserwirtschaft. Die Leistungsfähigkeit ist begrenzt durch Neubildungen von Zellen, Zellenzusammenballung und schnelle Änderungen – typischerweise treten die größten Unsicherheiten in der ersten Stunde auf.Evaluationsmetriken umfassen den Brier-Score, Reliability- und Calibration-Analysen.

Historisch entwickelten sich NowcastingVerfahren aus Radar- und Satellitenbasierter Extrapolation in den späten 20. Jahrhunderts; heute existieren sowohl kommerzielle als auch Forschungs-Nowcasting-Systeme weltweit, oft in Kooperation mit nationalen Wetterdiensten.