Dem Chaos Herr werden

Für Wettervorhersagen werden die stärksten Rechner der Welt eingesetzt. Warum das so ist, wie man Wettermodelle selbst interpretieren kann und auf welche Wetter-Tools man bei der Tourenplanung am besten zurückgreift, erklärt Meteorologe Andre Schmitt, Kursleiter für Wetterkunde in unserem alpinprogramm.

Text: Andre Schmitt, Titelbild: picture alliance / dpa | Deutscher Wetterdienst

Wetter ist aber immer global zu betrachten. Man kann die Grenzen einer Region nicht als „harte“ Wettergrenzen betrachten. Somit müssen die Ränder eines Regionalmodelles um die berechneten Vorhersagedaten eines Globalmodelles ergänzt werden. Damit haben Regionalmodelle drei entscheidende Nachteile: Erstens rechnen sie nur ein bis drei Tage in die Zukunft, zweitens sind sie regional begrenzt, und drittens sind sie auf Teilergebnisse des Globalmodells angewiesen. Der große Vorteil liegt hingegen in der deutlich besseren Prognosegüte, was vor allem für Gebirgsregionen, wie den Alpen, entscheidend ist. Niederschlagsereignisse, lokale Windströmungen oder gar Gewitterauslösungen können hier deutlich besser prognostiziert werden als in einem Globalmodell. Dennoch haben auch die Regionalmodelle mit der Kleinräumigkeit einer Gebirgsregion ihre Schwierigkeiten – punktgenaue und zeitgenaue Vorhersagen sind auch mit ihnen nicht möglich. Bergwettervorhersagen sind und bleiben eine große Herausforderung und bedürfen neben der Weiterentwicklung der Wettermodelle auch der Erfahrung in der Interpretation ihrer Ergebnisse.

Zwischen Hauptlauf und Ensemble: Wettermodelle richtig interpretieren

Anfangs wurde schon auf die Grenzen von Wettervorhersagen hingewiesen, je weiter diese in die Zukunft gehen. Wir erinnern uns nochmals: Grund hierfür sind die kleinsten Anfangsbedingungen, die das Endergebnis in der fernen Zukunft mehr und mehr beeinflussen, aber in der Modellrechnung keine Berücksichtigung finden. Dieses zunehmende Chaos – oder wissenschaftlich formuliert: Entropie – versuchen Meteorologen über einen Trick zu simulieren. Neben einem Hauptrechenlauf (dicke Linie in grün in nachfolgender Abbildung) lässt man parallel noch viele einzelne Nebenläufe rechnen, deren physikalische Anfangsparameter leicht verändert zu den eigentlich gemessenen Parametern sind – etwas kühler, etwas weniger Luftdruck, und so weiter. Mit diesen Nebenläufen werden die Auswirkungen einer Änderung im Anfangszustand für das Prognoseergebnis simuliert. Diese errechneten Szenarien teilt man in Ensembles (dünnere, bunte Linien) und einen Kontrolllauf (dicke blaue Linie) ein. Der Kontrolllauf wird im Gegensatz zu den Ensembles mit den real gemessenen Anfangsbedingungen gerechnet, besitzt aber eine deutlich geringere Gitterauflösung. Er wird oft als „kleiner Bruder“ des Hauptlaufs bezeichnet. Nebenläufe und Kontrolllauf bilden somit eine Art Qualitätskontrolle des Hauptlaufs.

In unserem Beispiel sind neben den Ensembles auch noch statistische Informationen enthalten: Die dicke weiße Linie zeigt den Mittelwert aller errechneten Ensembles in Bunt und gibt so einen Hinweis auf die Tendenz des Gesamtverlaufs. Die dicke rote Linie zeigt das statistische Klimamittel von 1991 bis 2020. Liegen die berechneten Temperaturlinien über diesem Klimamittel, ist es wärmer als der Durchschnitt der letzten 30 Jahre.

Schauen wir uns in einem Beispiel den vorhergesagten Temperaturverlauf in 850 hPa für das amerikanische Globalmodell GFS an. Die Luftdruckfläche in 850 hPa liegt in der höheren Atmosphäre auf ca. 1500 m Seehöhe, ist somit bodenunbeeinflusst (z. B. durch Inversionswetterlagen im Winter) und unterliegt keinen Tag- und Nachtschwankungen (es sei denn, der Gitterpunkt selbst liegt auf 1500 m Seehöhe). Damit kann der ursprüngliche Charakter einer Luftmasse besser identifiziert werden. Der Meteorologe zieht diesen Parameter der Temperatur in der Regel dem der Bodentemperatur in zwei Metern Höhe vor. Natürlich werden auch Bodentemperatur, Bewölkungsgrad, Taupunkttemperatur, Windstärke, Windrichtung und viele weitere Wetterparameter errechnet. Jede App greift auf die Ergebnisse nur dieses einen Hauptlaufs von einem oder mehreren Wettermodellen zurück. Sind Hauptlauf (grüne Linie) und Kontrolllauf (blaue Linie) ähnlich im Verlauf, so ist die Prognosegüte hoch. Schmiegen sich zudem die Nebenläufe an den Haupt- und/oder Kontrolllauf an, so steigt die Prognosegüte weiter an.

In unserem Beispiel ist dies etwa bis Tag sechs (20.02.) gegeben – bis hier scheint die Wettervorhersage ziemlich gesichert. Danach aber gehen die errechneten Temperaturverläufe zunehmend auseinander, die Vorhersage wird ungenauer, die Eintrittswahrscheinlichkeit geringer. Speziell zwischen Tag neun (23.02.) und Tag elf (25.02.) ist in unserem Beispiel der grüne Hauptlauf ein „warmer Ausreißer“, der weder dem Kontrolllauf noch den meisten Nebenläufen entspricht. Er weicht auch stark vom Mittelwert (weiße Linie) aller Nebenläufe nach oben hin ab. Hier ist das Ergebnis grundsätzlich infrage zu stellen, die Vorhersage ist lediglich als grober Trend oder eine von vielen Möglichkeiten zu bewerten. Auch die Abkühlung in Form eines möglichen Wintereinbruchs unter das langjährige Klimamittel (rote Linie) ab Tag 11 muss grundsätzlich infrage gestellt werden, da der Mittelwert aller Nebenläufe und auch der Kontrolllauf ein deutlich wärmeres Ergebnis aufzeigen. Da eine Wetter-App allerdings nur den grünen Hauptlauf berücksichtigt, bekommt der Anwender keine Information, wie „ernst“ er diese Information nehmen darf. Dennoch zeigen viele Wetteranbieter auch diese Informationen ungefiltert auf ihren Seiten und in ihren Apps. Der Anwender wundert sich dann oft, warum ein paar Stunden später (mit einem neuen Modelllauf) ein anderes Vorhersageergebnis im hinteren Vorhersagezeitraum erscheint.

Die Qual der Wahl: Wettermodelle und Wetter-Apps Wettermodelle gibt es mittlerweile recht viele. Jeder staatliche Wetterdienst in Europa leistet sich ein eigenes, regionales Wettermodell. Die Globalmodelle bilden allerdings die Königsdisziplinen in der Wettervorhersage, da hier weltweit alle Daten Berücksichtigung finden. Da diese aber aufgrund der hohen Rechnerleistung sehr kostspielig zu betreiben sind, bleibt es lediglich 14 Ländern vorbehalten, Globalmodelle zu besitzen. Schon das Einlesen sämtlicher Wetterparameter weltweit (Luftdruck, Windstärke, Windrichtung, Luftfeuchte, Temperatur usw.) ist eine komplexe Angelegenheit, noch komplexer wird die anschließende Berechnung in die Zukunft für alle Gitterpunkte auf unserem Globus.

Eine gigantische Rechnerleistung von zwölf Billiarden Berechnungen pro Sekunde können hochaufgelöste Globalmodelle mittlerweile bewältigen. Die Kosten belaufen sich dabei für Hardware und Infrastruktur auf mehrere Millionen Euro pro Jahr. Die angesagtesten Globalmodelle betreiben die amerikanische Wetterbehörde NOAA mit seinem GFS Modell (Global Forecast System), welches frei zugänglich ist, sowie die Europäische Wetterbehörde ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) mit dem gleichnamigen Globalmodell. Es folgen in der Auflistung die Britische Wetterbehörde UKMO (United Kingdom Meteorological Office), der Kanadische Wetterdienst mit seinem GEM Modell (Global Canadian Standard) und der Deutsche Wetterdienst mit dem Modell ICON (Icosahedral non-hydrostatic global circulation model) um nur einige zu nennen. Die größten Unterschiede liegen vor allem in der Gitterauflösung und wie oft pro Tag ein sogenannter neuer Lauf gerechnet wird.

Gute Wetter-Apps verwenden einen sinnvollen Mix aus Global- und Regionalmodellen. Für die Kurzfristvorhersage (bis drei Tage) werden meist die Regionalmodelle der entsprechenden Region angezeigt. Hier ist das ICON D2 vom Deutschen Wetterdienst und INCA der GeoSphere Austria (ehemals ZAMG – Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik) für die Alpenregion ein sehr gefragtes Modell. Bei der Mittelfristvorhersage (vier bis zehn Tage) gelten das GFS und das Modell des ECMWF als führende Modelle. Sie besitzen derzeit die höchste Prognosegüte im Bereich der Globalmodelle.

Nicht jeder Anbieter einer App oder eines privaten Wetterdienstes informiert, welche Wettermodelle er verwendet. Insofern bleibt es dem Anwender meist überlassen, sich ein Bild über die Qualität der Prognose zu machen, sofern er einer speziellen App eines oder mehrerer Anbieter vertraut. Letztendlich sind es für Punktvorhersagen eines Ortes nur die Rohdaten eines Wettermodells, die hier automatisiert in bekannten Wettersymbolen wie Wolken, Sonne, Regentropfen und Text visualisiert werden, ohne dass ein Experte diese nochmals näher plausibilisiert hat. Es gibt allerdings auch Anbieter wie den Deutschen Wetterdienst, die GeoSphere Austria oder den Deutschen Alpenverein, die neben der automatisierten Anzeige zusätzlich auch einen verfassten Wetterbericht bereitstellen. Dieser wird durch einen Wetterexperten für eine bestimmte Region (z. B. Bayerischer Alpenraum), nicht aber für einen bestimmten Ort (z. B. Alpspitze) erstellt. Wer geübt ist, kann die Ergebnisse der unterschiedlichen Wettermodelle auch über verschiedene Wetterseiten abrufen und selbst interpretieren.

Wetter ist mehr als eine Momentaufnahme

Wetter ist komplex und das spiegelt sich auch in der Berechnung der Vorhersage wider. Die Wettervorhersage hat sich in den letzten 50 Jahren sprunghaft verbessert, was auf die Entwicklung der Rechenprozessoren als auch dem immer dichter werdenden Messnetz zurückzuführen ist. Weitere Verbesserungen sind mit dieser Entwicklung, aber auch mit dem Aufkommen von künstlicher Intelligenz zu erwarten. Speziell eine Niederschlags- oder Gewittervorhersage, Mittelfristvorhersagen ab dem vierten Tag sowie punktgenaue Vorhersagen im Gebirge setzen den Wettermodellen immer noch physikalische Grenzen, was sich in den unterschiedlichen Ergebnissen innerhalb (einzelne Zeitläufe und Ensembles) eines Modells als auch zwischen den Modellen ausdrückt. Apps zeigen für einen bestimmten Zeitpunkt immer nur die Momentaufnahme eines Rechenergebnisses eines Hauptlaufes eines Modells, was meist nicht der gesamten physikalischen „Wahrheit“ entspricht. Insofern müssen diese Ergebnisse immer hinterfragt und mit der eigenen Erfahrung oder durch Expertenwissen ergänzt werden.

Aus diesem Grund ist es neben dem Verwenden einer Wetter-App für einen bestimmten Ort auch sinnvoll, zusätzlich einen von einem Meteorologen verfassten Wetterbericht für die entsprechende Region zu studieren. Wer durch einen Wetterkurs oder Selbststudium bestimmte Kenntnisse selbst erlangt hat, kann mit ein wenig Erfahrung auch den direkten Modelloutput interpretieren. Auf Bergtour ist ein geübter Blick zum Himmel als auch die Beobachtung von Realtime-Informationen wie Niederschlagsradar, Wolkenentwicklung und lokalen Windströmungen im Regen- und Wetterradar einer App sinnvoll, bei speziellen Wetterlagen auch notwendig. Gerade Gewitterzellen und deren Zugbahnen können im Gebirge über mehrere Stunden oder gar Tage nur schwer durch das Modell vorhergesagt werden.

Letztendlich können wir dankbar sein, dass wir in der heutigen Zeit schnell, einfach und ohne große Mühe diese essenziellen Informationen für unsere Tourenplanung im Gebirge erhalten.