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Das Geheimnis der globalen Wettervorhersage: Wie nutzt man die leistungsstärksten Supercomputer, um das zukünftige Wetter zu berechnen?
Mit dem Fortschritt der Technologie hat die Genauigkeit von Wettervorhersagen bahnbrechende Fortschritte gemacht. Bei der numerischen Wettervorhersage (NWP) werden mathematische Modelle zur Beschreibung der Atmosphäre und der Ozeane verwendet, um auf Grundlage der aktuellen Wetterbedingungen das zukünftige Wetter vorherzusagen. Zwar reichen die ersten Versuche bis in die 1920er Jahre zurück, doch erst mit der Einführung von Computersimulationen in den 1950er Jahren gelang es der numerischen Wettervorhersage, realistische Ergebnisse zu liefern.
Weltweit werden verschiedene Prognosemodelle betrieben, von globalen bis zu regionalen, die als Eingangsdaten aktuelle Wetterbeobachtungen von Radiosonden, Wettersatelliten und anderen Beobachtungssystemen verwenden.
Meteorologen verwenden diese Daten, um Modelle zu initialisieren und wenden dann grundlegende Gleichungen der atmosphärischen Fluiddynamik und Thermodynamik an, um das Wetter für die nächsten Tage vorherzusagen. Obwohl die Leistungsfähigkeit aktueller Supercomputer ständig zunimmt, ist die Vorhersagegenauigkeit numerischer Wettermodelle immer noch auf einen Bereich von etwa sechs Tagen beschränkt. Zu den Faktoren, die die Genauigkeit der Prognosen beeinträchtigen, zählen die Dichte und Qualität der als Prognoseeingaben verwendeten Beobachtungsdaten sowie Unvollkommenheiten im Modell selbst.
Selbst bei leistungsstärkeren Supercomputern ist die Prognosegüte numerischer Prognosemodelle auf einen Zeitraum von etwa sechs Tagen beschränkt.
Um die Genauigkeit der Vorhersagen zu verbessern, haben Meteorologen Nachbearbeitungstechniken wie Modellausgabestatistiken (MOS) entwickelt, um die Fehlerbehandlung bei numerischen Vorhersagen zu verbessern. Mithilfe dieser Techniken können Meteorologen die Auswirkungen chaotischen Verhaltens mildern und in vielen Bereichen die Genauigkeit von Vorhersagen verbessern, insbesondere bei der Vorhersage von Zugbahnen tropischer Wirbelstürme und der Luftqualität.
Geschichte der numerischen Wettervorhersage
Die Geschichte der numerischen Wettervorhersage reicht bis in die 1920er Jahre zurück, als der Meteorologe Lewis Fry Richardson versuchte, mithilfe langwieriger Handberechnungen atmosphärische Vorhersagen zu erstellen. Erst ab 1950 verkürzte sich durch die flächendeckende Nutzung von Computern die Rechenzeit für Vorhersagen deutlich. In diesem Jahr wurde der ENIAC-Computer erstmals zur Erstellung von Wettervorhersagen auf der Grundlage vereinfachter Gleichungen eingesetzt, was eine Pionierzeit in der numerischen Vorhersage markierte.
Bereits 1954 hatte das Team um Carl-Gustav Rossby am Schwedischen Meteorologischen und Hydrologisch-Institut mit demselben Modell erfolgreich die ersten praxistauglichen Wettervorhersagen erstellt. Ab 1955 wurde in den USA die numerische Wettervorhersage unter der Leitung der Joint Numerical Weather Prediction Unit (JNWPU) durchgeführt, was die aktive Beteiligung der USA an der numerischen Wettervorhersage kennzeichnete.
1956 entwickelte Norman Phillips das erste erfolgreiche Klimamodell, das die monatlichen und saisonalen Muster der Troposphäre realistisch darstellen konnte.
Mit der zunehmenden Computerleistung hat auch die Größe der anfänglichen Datensätze zugenommen, und es wurden neue atmosphärische Modelle entwickelt, um diese Computerressourcen voll auszunutzen. Dank dieser Fortschritte können Meteorologen den Klimawandel und seine Auswirkungen genauer vorhersagen, auch wenn es noch Herausforderungen gibt. So sind die Modelle bei Prozessen, die in engen Bereichen auftreten, wie etwa Waldbränden, noch immer nicht leistungsfähig genug.
Initialisierungs- und Berechnungsprozess
Bei der numerischen Wettervorhersage ist die Initialisierung der Vorgang, bei dem Beobachtungsdaten in das Modell eingegeben werden, um den Anfangszustand zu erzeugen. Die wichtigsten Daten stammen aus Beobachtungen nationaler Wetterdienste, darunter von Wetterballons und Wettersatelliten gestartete Radiosonden. Diese Daten werden verarbeitet und in nutzbare Werte für die mathematischen Algorithmen des Modells umgewandelt, die dann zur Vorhersage des zukünftigen Wetters verwendet werden.
Beobachtungsdaten werden auf verschiedene Weise gesammelt, unter anderem von Wetterballons, die in die Stratosphäre aufsteigen, und von Wettersatelliten.
Neben dem Initialisierungsprozess erfordert die Verarbeitung dieser Beobachtungen erhebliche Rechenleistung. Moderne Wettermodelle stützen sich auf eine Reihe mathematischer Gleichungen, um zukünftige Wetterbedingungen vorherzusagen. Die meisten dieser Gleichungen sind nichtlineare partielle Differentialgleichungen und können daher nicht exakt gelöst werden. Um Näherungslösungen zu erhalten, werden häufig numerische Methoden verwendet. Darüber hinaus verwenden verschiedene Modelle unterschiedliche Lösungsmethoden, darunter möglicherweise Methoden der finiten Differenzen oder Spektralmethoden.
Nachbearbeitung und integrierte Vorhersage
Auch nach der Verarbeitung sind numerische Vorhersagen nie perfekt, daher wurden Modell-Ausgabestatistiken (MOS) entwickelt, um die Vorhersagen zu korrigieren. Diese statistischen Modelle werden auf der Grundlage der dreidimensionalen Felder angepasst, die durch numerische Modelle, Oberflächenbeobachtungen und Klimabedingungen an bestimmten Standorten erzeugt werden. Sie können Lleol-Effekte und Modellverzerrungen korrigieren und so die Vorhersagen genauer machen.
Seit den 1990er Jahren werden Ensembleprognosen häufig eingesetzt, um die Unsicherheit von Prognosen zu quantifizieren. Sie helfen Meteorologen dabei, die Zuverlässigkeit von Prognosen einzuschätzen und die Gültigkeitsdauer von Prognosen zu verlängern.
Bei diesem Ansatz wird die Unsicherheit durch die Analyse mehrerer Vorhersagen beurteilt, entweder aus unterschiedlichen physikalischen Parametrisierungen desselben Modells oder aus unterschiedlichen Anfangsbedingungen. Dadurch verbessert sich nicht nur die Genauigkeit von Wettervorhersagen, sondern auch die Erforschung der Auswirkungen des Klimawandels wird vertieft.
Auch wenn sich unsere Vorhersagefähigkeiten durch den technologischen Fortschritt verbessern, bleiben viele Herausforderungen bestehen. Können wir in Zukunft ein besseres Gleichgewicht zwischen Vorhersagegenauigkeit und dem Klimawandel finden?
