Fehlende Daten und ein „Chaosanteil“

Wie wird das Wetter? So zuverlässig sind die Prognosen

Hätte man das wissen können? Ein Blitz schlägt vom Großen Feldberg im Taunus aus gesehen im Rhein-Main-Gebiet über der Frankfurter Skyline ein.

Hätte man das wissen können? Ein Blitz schlägt vom Großen Feldberg im Taunus aus gesehen im Rhein-Main-Gebiet über der Frankfurter Skyline ein.

Was zieh ich an – und nehme ich besser einen Regenschirm mit? Ein Blick in die Wetter-App auf dem Smartphone oder der Wetterbericht in den Nachrichten am Vorabend kann bei solch alltäglichen Entscheidungen helfen. Für die meisten ist es selbstverständlich, sich über Temperatur, Regenwahrscheinlichkeit und Windstärke zu informieren, bevor sie das Haus verlassen. Doch nicht immer sind solche Prognosen auch richtig.

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Wettervorhersage: Aus Daten werden Prognosen

Um zu verstehen, wie hoch die Qualität von Wetterprognosen überhaupt ist liegt es nahe, zunächst die Prozesse dahinter zu begreifen. Jede Prognose wird auf Grundlage von Informationen wie zum Beispiel Temperatur, Luftdruck, Niederschlagsrate oder Luftfeuchtigkeit erstellt. Diese Daten stammen von Messstationen auf der Erde, aus der Luft, vom Wasser und aus dem All, so der Deutsche Wetterdienst (DWD).

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Mithilfe von numerischen Wettervorhersagen, also computergestützten Prognosen, erstellen Meteorologinnen und Meteorologen dann Wetterberichte und -vorhersagen. In einem dreidimensionalen räumlichen Gitter berechnet eine Software die zeitliche Entwicklung von Variablen wie Temperatur, Feuchtigkeit und Co.

Je weiter wir in die Zukunft schauen wollen, desto schwieriger werden verlässliche Aussagen

Deutscher Wetterdienst

Eine wesentliche Kenngröße ist dabei dem DWD zufolge die Maschenweite des Gitters, also der horizontale Abstand zweier benachbarter Gitterpunkte. „Je kleiner die Maschenweite, desto detaillierter kann das Wettervorhersagemodell den Erdboden und atmosphärische Strukturen erfassen“, heißt es auf der Website.

Die Programme und Softwares werden regelmäßig mit neuen Wetterdaten gefüttert, was sie dem DWD zufolge noch genauer macht. Neben dem DWD spielen für Deutschlands Wetterprognosen außerdem Daten und Algorithmen des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) und der National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) eine wichtige Rolle.

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Die Qualität der Wetterprognosen ist unterschiedlich

Klar ist, dass die Qualität von kurzfristigen Prognosen, beispielsweise für die nächsten Stunden oder den nächsten Tag, verlässlicher sind als mittel- oder gar langfristige Vorhersagen. „Je weiter wir in die Zukunft schauen wollen, desto schwieriger werden verlässliche Aussagen“, so der DWD. Daher sollten Prognosen für die weitere Zukunft immer auch eine Angabe der Unsicherheitsbereiche beinhalten, heißt es weiter.

Für sogenannte kurzfristige Punktvorhersagen konnte die Qualität in den vergangenen Jahren auf eine Trefferquote von über 90 Prozent gesteigert werden. Große Fehler in der Vorhersage werden immer seltener, so der DWD. Eine siebentägige Prognose habe heute die gleiche Zuverlässigkeit wie eine 24-stündige im Jahr 1968.

Enorm wichtig sind außerdem die Wetterwarnungen, die der DWD in der Regel für bestimmte Gemeinden ausgibt, zum Beispiel Sturm- oder Gewitterwarnungen. Hier lag die Trefferrate in der jüngsten Vergangenheit bei über 85 Prozent, heißt es auf der DWD-Website.

Es gibt noch immer Probleme bei den Prognosen

Doch warum können Prognosen nicht zu 100 Prozent genau sein? Das kann verschiedene Ursachen haben. Ein erhebliches Problem bei der Vorhersage des Wetters ist, dass schon kleinste Schwankungen in der Atmosphäre das Wetter stark beeinflussen können – das sogenannte Chaos, erklärt der DWD. Der Chaosanteil im Wetter wird daher trotz immer besser werdender Technik weiterhin die Gefahr für falsche Prognosen bergen.

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Fehlende Daten können die Vorhersage zusätzlich beeinflussen. So waren die Prognosen während der weltweiten Corona-Lockdowns und der damit einhergehenden Reisebeschränkungen zeitweise weniger zuverlässig, weil der Flugverkehr stark eingeschränkt war und die Sensoren, die an den Maschinen angebracht sind, keine Daten sammeln konnten. An einigen Orten der Welt gibt es außerdem deutlich weniger Messstationen, sogenannte Datenwüsten. Beispiele dafür sind unter anderem Afrika, die Kontinente der Südhalbkugel, alle Ozeane – und auch die Polargebiete.

Ein weiterer Faktor ist dem DWD zufolge, dass der Aufwand für die Entwicklung von Wettervorhersagemodellen mittlerweile die personellen und finanziellen Möglichkeiten auch größerer nationaler Wetterdienste übersteigt.

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