Probabilistische Vorhersage


Die Atmosphäre stellt ein chaotisches und damit schwer beherrschbares System dar. Kleinste Störungen können schwerwiegende Folgen haben (Schmetterlingseffekt oder Chaostheorie). Um mehrere Störfaktoren in der numerischen Wettervorhersage zu berücksichtigen, werden sogenannte Ensemble-Prognosen (probabilistische Vorhersage) erstellt. Hierbei werden die Anfangsbedingungen vor jedem deterministischen Lauf verändert, sodass daraus mitunter stark abweichende Modellergebnisse (Members) resultieren. Alle Ergebnisläufe werden als Ensemble (Gesamtheit) entweder in Form von „Rauchfahnen“ (Diagramme) oder Spaghetti Plots (Kartenformat) dargestellt. Ensembles lassen sich sowohl von einem einzigen Modell als auch von mehreren Modellen erstellen. Während im Kurzfristzeitraum die einzelnen Members sehr dicht beieinander liegen, können diese im weiteren Vorhersagezeitraum extrem divergieren. Letzten Endes lässt sich mit einem Ensemble die Güte eines deterministischen Modelllaufes bestimmen.

 

Probabilistische Vorhersagemethoden kommen vorzugsweise ab dem Mittelfristzeitraum zum Einsatz. Die Vorhersagegrenze liegt bei 14 - 16 Tagen.  

 

Der deterministische Modelllauf setzt auf Grundlage eines Anfangszustandes eine eindeutige Folgeentwicklung voraus. Diese Vorhersage ist die gängigste Methode und wird im Kurzfristzeitraum angewandt.

 

Aktuell und zukünftig werden zunehmend auch Regional- und Lokalmodelle Ensembleprognosen liefern. In der Regel wurde diese Methode ausschließlich bei Globalmodellen angewandt. Aufgrund der gröberen Auflösung ist hier die Rechenzeit geringer als in hoch aufgelösten Modellen. Mit immer leistungsstärkeren Rechnern ist diese aufwendige Methode auch in feinmaschigeren Lokalmodellen umsetzbar.


© Welt der Synoptik | Autor: Denny Karran