Wettervorhersagemodellen

Wettervorhersagemodelle sind computerbasierte mathematische Modelle, die das Verhalten der Atmosphäre durch numerische Lösung der Gleichungen der Strömungsmechanik, Thermodynamik, Feuchte und Strahlung simulieren. Sie verwenden Beobachtungsdaten aus Satelliten, Messstationen und Ballons, um den Anfangszustand abzuleiten (Datenassimilation). Die Modelle liefern prognostizierte Felder wie Temperatur, Luftdruck, Feuchte, Wind und Niederschlag auf einem räumlichen Gitter und zeitliche Schritte.

Es gibt globale Modelle mit grob globaler Abdeckung und regional gespannte Modelle, die in kleineren Gebieten höhere Auflösung liefern. Typische Beispiele sind globale Systeme und regionale Modelle, die in bestimmten Implementierungen eingesetzt werden. Es gibt deterministische Vorhersagen eines einzelnen Modells sowie Ensemble-Vorhersagen, bei denen das gleiche Modell mit leicht veränderten Startbedingungen oder Physikparametern mehrere Forecasts erzeugt werden, um Unsicherheit abzuschätzen.

Der Startzustand wird durch Datenassimilation erzeugt, bei der Beobachtungsdaten in den Modellzustand integriert werden. Häufige Assimilationsmethoden umfassen 3DVAR, 4DVAR und Ensemble-Kaltstart (EnKF). Die Modelle enthalten Parameterisationen für Prozesse, die räumlich aufgelöst werden müssen (z. B. Konvektion, Wolkenmikrophysik, Strahlung). Die Auflösung des Modells bestimmt die Detailgenauigkeit; Vorhersagen reichen meist von einigen Stunden bis mehreren Tagen in Abhängigkeit vom System.

Ausgaben umfassen Felder wie Temperatur, Wind, Niederschlag, Luftdruck. Ensemblevorhersagen liefern Wahrscheinlichkeiten und Verhaltensbandbreiten statt einzelner Werte. Oft folgen Post-Processing-Schritte wie Bias-Korrektur, Downscaling und Kalibration. Anwendungen finden sich in Wettersdiensten, Luftfahrt, Landwirtschaft und Katastrophenmanagement.

Herausforderungen umfassen ungenaue Anfangsbedingungen, unvollständige Modellphysik und das chaotische Verhalten der Atmosphäre, das zu sich schnell ändernden Vorhersagen führt. Rechenressourcen, Datenlücken und Grenzen der Parametrisierung setzen Grenzen für die Genauigkeit, besonders bei Langfristprognosen oder Extremereignissen.