Die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Artikel
- Globale NWP-Modelle lösen partielle Differentialgleichungen über mehr als 131 Millionen Gitterpunkte hinweg, wobei Prognosezyklen, die alle sechs Stunden zu synoptischen Zeitpunkten aktualisiert werden - das Rückgrat aller operativen Wettervorhersagen.
- Zur Verarbeitung von Wetterdaten ist eine Supercomputerleistung von bis zu 29 Petaflops erforderlich und präzise Echtzeit-Prognosen auf nationaler und globaler Ebene zu erstellen.
- Aufgrund der chaotischen Natur der Erdatmosphäre gilt, dass Selbst geringfügige Fehler in den Anfangsbedingungen verstärken sich im Laufe der Zeit rasch., weshalb die Datenerhebung und die Datenassimilation für die Prognosegenauigkeit von entscheidender Bedeutung sind.
- Bei der Ensemble-Prognose werden mehrere Simulationen mit gestörten Anfangsbedingungen durchgeführt zur Quantifizierung von Unsicherheiten und zur Unterstützung der Entscheidungsfindung im Zusammenhang mit Unwettern, tropischen Wirbelstürmen und Wetterphänomenen mit erheblichen Auswirkungen.
Was sind Modelle zur numerischen Wettervorhersage (NWP)?
Die Wettervorhersagen, die wir Zugang täglich – im Fernsehen, über spezielle Software oder auf mobilen Plattformen – werden hergestellt von numerische Wettervorhersagemodelle, die gemeinhin als NWP-Modelle bezeichnet werden. Diese mathematischen Modelle simulieren die Entwicklung von Wettersystemen, indem sie physikalische Gleichungssysteme auf einem diskreten Rechengitter lösen, die Erstellung der computergenerierten Vorhersagen, auf die sich Wettervorhersager und automatisierte Dienste stützen.
Definition: Ein Modell zur numerischen Wettervorhersage (NWP) simuliert den zukünftigen Zustand der Atmosphäre, indem es Gleichungen aus den Bereichen Strömungslehre, Thermodynamik und Strahlung auf einem dreidimensionalen Punktraster numerisch löst.
Diese primitiven Gleichungen – eine Form partieller Differentialgleichungen, die aus der Grundlagenphysik abgeleitet sind – bestimmen die Änderungsraten von Temperatur, Wind, Wasserdampf und Niederschlag in der gesamten atmosphärischen Säule. Sie bilden den mathematischen Kern, auf dem alle modernen Wettervorhersagemodelle aufbauen.
Die wichtigsten meteorologischen Zentren, die hinter den NWP-Vorhersagen stehen
Außergewöhnliche Anforderungen an IT-Infrastruktur
Die atmosphärische Modellierung auf globaler Ebene stellt extreme Anforderungen an Rechenressourcen und Speicherkapazität. Die Erstellung von Echtzeitprognosen für nationale oder globale Regionen erfordert eine Supercomputing-Infrastruktur, über die weltweit nur eine Handvoll Organisationen verfügt. Daher werden globale mittelfristige Wettervorhersagen von einer kleinen Anzahl großer nationaler und internationaler Wetterdienste erstellt.
Zu den bekanntesten zählen:
- ECMWF – das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersagen
- NOAA – die Nationale Ozean- und Atmosphärenbehörde (Vereinigte Staaten)
Die von diesen Organisationen betriebenen Supercomputer zählen zum Zeitpunkt ihrer Inbetriebnahme häufig zu den leistungsstärksten der Welt. So belegte beispielsweise der Supercomputer von Météo-France Platz Platz 30 weltweit bei der Installation im Jahr 2020.
Diese Zentren erstellen globale Vorhersagen mit einer räumliche Auflösung, die typischerweise zwischen 10 und 50 km liegt, je nach Modell.
Prognosezyklen: Aktualisierungen alle sechs Stunden
Um die Abweichungen der Simulationen im Zeitverlauf zu begrenzen, werden die Vorhersagen regelmäßig aktualisiert. Globale NWP-Modelle werden alle sechs Stunden neu berechnet, und zwar um die synoptischen Stunden – 00:00, 06:00, 12:00 und 18:00 UTC – Sicherstellung, dass aktuelle Wetterbeobachtungen kontinuierlich in den Vorhersageprozess einfließen. Diese aufeinanderfolgenden Aktualisierungen bilden die Prognosezyklen.
29 Petaflops: Der Umfang der erforderlichen Rechenleistung
Der Supercomputer der NOAA arbeitet mit einer Leistung von etwa 29 Petaflops – das heißt 29 × 10¹⁵ mathematische Operationen pro Sekunde. Diese Rechenleistung ist erforderlich, um den vollständigen Satz atmosphärischer Gleichungen über Hunderte von Millionen Gitterpunkte hinweg innerhalb der vorgegebenen Bearbeitungszeit zu lösen. Dies erklärt, warum weltweit nur eine kleine Anzahl bedeutender Zentren in der Lage ist, eigenständig Wettervorhersagen im globalen Maßstab zu erstellen.
Ein Blick ins Innere eines numerischen Wettervorhersagemodells: Gitter, Auflösung und Datenpunkte
Wie die Stimmung ist diskretisiert
Ein numerisches Wettervorhersagemodell basiert auf der Lösung einer Reihe mathematischer Gleichungen über ein Rechenraster. Die Erdoberfläche wird entlang der Breiten- und Längengrade sowie vertikal nach Höhenlagen unterteilt – dies wird als räumliche Auflösung des Modells.
Das GFS-Modell:Ein konkretes Beispiel
Betrachten wir die Daten der NOAA Global Forecast System (GFS). Die horizontale Auflösung beträgt etwa 28 km (0,25°). Das bedeutet, dass meteorologische Variablen – wie Windgeschwindigkeit oder Temperatur – in regelmäßigen Abständen von etwa 25 bis 30 km berechnet werden, was ungefähr 1.440 × 720 Gitterpunkte an der Oberfläche oder mehr als eine Million Punkte insgesamt.
Diese Oberflächenpunkte werden anschließend vertikal fortgeführt, um die Struktur der Atmosphäre in der Höhe darzustellen. Das GFS-Modell umfasst 127 vertikale Ebenen, was zu mehr als 131 Millionen Rechengitterpunkte.
Parameter
GFS-Wert
Horizontale Auflösung
~28 km (0,25°)
Oberflächenraster (Breite × Länge)
1,440 × 720
Vertikale Ebenen
127
Gesamtzahl der Rasterpunkte
> 131 Millionen
Zeitschritt
7 Min. 30 Sek.
Prognosehorizont
Bis zu 15 Tage
Zeitschritte pro Durchlauf
2,880
Meteorologische Variablen
> 150
Supercomputer-Leistung (NOAA)
~29 Petaflops
Die zeitliche Dimension
Zu dieser räumlichen Dimension kommt noch die zeitliche Dimension. Um die Entwicklung der Atmosphäre darzustellen, berechnet das Modell in regelmäßigen Zeitabständen den Zustand dieser Millionen von Punkten. Im Fall des GFS werden die Berechnungen alle 7 Minuten und 30 Sekunden, über einen Prognosezeitraum von bis zu 15 Tage, was entspricht 2.880 Zeitschritte.
Unter Berücksichtigung der Tatsache, dass das Modell mehr als 150 meteorologische Variablen – die jeweils zahlreiche mathematische Berechnungen erfordern – wird die entscheidende Bedeutung sowohl einer hohen Rechenleistung als auch einer ausreichenden Speicherkapazität offensichtlich.
Unsicherheiten und Fehler in NWP-Modellen
Annäherung an a kontinuierliche Atmosphäre
Numerische Modelle liefern Vorhersagen auf diskreten räumlichen und zeitlichen Gittern. Sie stellen daher eine Näherung an atmosphärische Phänomene die naturgemäß stochastisch sind. Auch die zur Lösung der physikalischen Gleichungen verwendeten numerischen Verfahren führen zu Unsicherheiten.
Darüber hinaus ist das Modell Ausgangszustand – Die Beschreibung der atmosphärischen Bedingungen zu Beginn der Vorhersage – enthält zwangsläufig Fehler, die dazu neigen, sich im Laufe der Zeit verstärken.
Verbesserung der Genauigkeit: Auflösung und physikalische Parametrisierung
Diese Fehler lassen sich durch eine Erhöhung der räumlichen und zeitlichen Auflösung verringern, was jedoch mit folgenden Konsequenzen verbunden ist: deutlich höherer Rechenaufwand sowie eine Anpassung der physikalischen Parametrisierungen zur Darstellung von Phänomenen im kleineren Maßstab. Die Verbesserung dieser physikalischen Modelle ist seit mehreren Jahrzehnten ein aktives Forschungsgebiet.
Datenassimilation: Kombination von Modellen mit Beobachtungen aus der realen Welt
Um Fehler im Ausgangszustand zu minimieren, Methoden der Datenassimilation spielen eine zentrale Rolle. Dabei geht es darum, die physikalischen Gleichungen des Modells optimal mit allen verfügbaren Beobachtungsdaten zu kombinieren:
- Oberflächenmessungen
- Satellitenbeobachtungen
- Flugdaten
- Radiosondenprofile
Diese Methoden stützen sich auf Beobachtungsdaten, die in den Stunden vor dem Modelllauf erhoben wurden, und erfordern mehrere aufeinanderfolgende Simulationen. Sie erfordern daher sowohl eine große Datenmenge als auch beträchtliche Rechenleistung, um einen Anfangszustand zu erzeugen, der der beobachteten Realität so nahe wie möglich kommt.
Anwendungsbereiche: Von globalen Vorhersagen bis hin zu regionalen Modellen
Wer hat Zugriff auf NWP-Ergebnisse?
Nur große nationale oder internationale Wetterdienste verfügen über die erforderlichen Ressourcen – Rechenleistung, Speicherkapazität und internationale Zusammenarbeit beim Datenaustausch –, um all diese Aufgaben zu bewältigen. Ihre Vorhersagen sind größtenteils, öffentlich zugänglich.
Globale Prognosen als Randbedingungen für regionale Modelle
Diese globalen Prognosen können direkt verwendet werden, dienen aber auch als Randbedingungen für regionale Modelle mit höherer Auflösung. Letztere ermöglichen die Untersuchung lokaler Phänomene oder die Entwicklung spezifischer Anwendungen, wie zum Beispiel Wind- oder Solarressourcenatlanten.
Das in diesem Zusammenhang am häufigsten verwendete öffentliche Modell ist das WRF-Modell (Weather Research and Forecasting).
Fazit
Numerische Wettervorhersagemodelle sind komplexe mathematische Werkzeuge, die die Entwicklung der Atmosphäre über einen diskreten räumlich-zeitlichen Bereich auf der Grundlage physikalischer Gleichungen simulieren. Ihre Genauigkeit verbessert sich kontinuierlich, was jedoch mit einem stetig steigenden Rechenaufwand einhergeht. Prognosezyklen die regelmäßige Aktualisierung der Simulationen sicherstellen, wobei die gewonnenen Daten sowohl auf globaler als auch auf lokaler Ebene mithilfe von Modellen für begrenzte Gebiete genutzt werden können.
