Welches Modell sagt am zuverlässigsten das Wetter vorher?

Jede Wettervorhersage stützt sich auf ein Vorhersagemodell. Auch wenn Ihnen die Namen dieser Modelle vielleicht nichts sagen, kennen Sie sicherlich die Plattformen, die sie verwenden: Deutscher Wetterdienst, kachelmannwetter... Aber woher wissen wir, welches Wettermodell das zuverlässigste ist? Welche Vorhersagemodelle bietet Sencrop an?

Und was, wenn die beste Lösung darin besteht, mehrere zu verwenden? Wir verraten es Ihnen in diesem Artikel!

Was ist ein Wettervorhersagemodell?

Wettervorhersagemodelle sind leistungsfähige Werkzeuge, die die von verschiedenen Quellen - Wetterstationen, Satelliten, Radar, Wetterballons, Flugzeugen und Schiffen - gesammelten Daten beobachten und in Wettervorhersagen umwandeln.

Diese Algorithmen simulieren und antizipieren die komplexen Bewegungen der Atmosphäre durch eine Kombination aus Physik, Mathematik und Informatik. Alles wird simuliert: Temperaturen, Windstärke, Wolkendichte, Niederschlagsintensität... Hinter jeder Vorhersage stehen Tausende von Berechnungen und Gleichungen, die darauf abzielen, möglichst zuverlässige Vorhersagen zu erstellen.

Die Auflösung der Wettermodelle

Jedes Modell unterteilt die Atmosphäre in ein dreidimensionales Gitter und jede Zelle des Gitters stellt ein kleines Luftvolumen dar. Man spricht hier von "Maschen": Ihre Größe variiert von einem Wettermodell zum anderen. Daher verfügt jedes Modell über eine andere Auflösung.

Je kleiner diese Maschen sind, desto höher ist die Genauigkeit, erfordert aber auch eine höhere Rechenleistung.

Für jede Masche simuliert das Modell die Entwicklung der Atmosphäre im Laufe der Zeit und ermöglicht so die Vorhersage des Wetters der nächsten Stunden oder sogar der nächsten Tage.

Wie zuverlässig sind die Wettermodelle?

Heutzutage gibt es viele verschiedene Wettermodelle, jedes mit seinen Vorzügen und Einschränkungen. Ihre Zuverlässigkeit kann je nach Region, Messung oder auch Zeithorizont variieren.

Es ist ein bisschen so, als würde man einen Sprinter mit einem Marathonläufer vergleichen: Einige Modelle sind für kurze Strecken oder kurze Zeiträume effizient, während andere besser für längerfristige Vorhersagen geeignet sind. Aber beide sind in ihrem Bereich leistungsstark!

Kein Modell ist perfekt für alle Situationen, und die Wahl des richtigen Modells hängt von den spezifischen Anforderungen der zu erstellenden Wettervorhersage ab.

Die besten Wettermodelle: Vergleich

AROME

• Erstellt von: Météo-France
• Vorhersagedauer: 36 Stunden (etwas weniger als 2 Tage).
• Auflösung: 1,3 km
• Abgedeckte Gebiete: Frankreich und Übersee.

🟢Vorteile: Sehr feine Maschenweite für präzise Vorhersagen lokaler Phänomene (Gewitter, Starkniederschläge).
🟠Nachteile: Abdeckung auf das französische Staatsgebiet und auf 36 Stunden begrenzt.

ARPEGE

• Erstellt von: Météo-France
• Dauer der Vorhersagen: 4 Tage.
• Auflösung: 5,1 km über dem Mutterland bis 24 km an den Antipoden Frankreichs.
• Abgedeckte Gebiete: Weltweit.

🟢Vorteile: Ermöglicht globale Vorhersagen für mehrere Tage.
🟠Nachteile: Größere Maschenweite, die manchmal nicht ausreicht, um ultralokale Phänomene vorherzusagen.

GFS

• Erstellt von: National Centers for Environmental Prediction (NCEP).
• Dauer der Vorhersage: 7 Tage
• Auflösung: 22 km
• Abgedeckte Gebiete: Weltweit

🟢Vorteile: Langfristige Vorhersagen sind kostenlos verfügbar.
🟠Nachteile: Mangelnde Genauigkeit bei lokalen Vorhersagen.

ICON- EU

• Erstellt von: Deutscher Wetterdienst (DWD)
• Vorhersagedauer: 5 Tage
• Auflösung: 7 km (2 km in Deutschland).
• Abgedeckte Gebiete: Europa

🟢Vorteile: Qualitativ hochwertige Wettervorhersage für Europa.
🟠Nachteile: Manchmal unzureichende Auflösung für ultralokale Phänomene.

Es gibt natürlich zahlreiche andere Modelle wie UKMO, COSMO oder auch NEMS, die z. B. in Bergregionen oder für einen bestimmten Wetterdatensatz manchmal genauer sind.

Alle Wettermodelle in der Sencrop-App

Sie werden es verstanden haben: Wenn ein einziges Modell nicht immer das zuverlässigste ist, ist es am besten, sich auf mehrere zu stützen. Und das trifft sich gut: Auf der Agrarwetterplattform Sencrop finden Sie alle Wettermodelle an einem Ort!

Hier sind drei Schlüsselfunktionen, die wir Ihnen anbieten, um eine maximale Zuverlässigkeit der Wettervorhersagen zu gewährleisten:

• Der Vorhersagevergleich: Vergleichen Sie auf einen Blick den Niederschlag, die Temperatur, die Luftfeuchtigkeit oder die Windgeschwindigkeit, die von den einzelnen Modellen vorhergesagt werden. Ein Wahrscheinlichkeitsanzeiger zeigt Ihnen, wie viele Modelle das Gleiche vorhersagen. Analysieren Sie die Trends und erkennen Sie die Extreme.
• Modell-Ranking: Bewerten Sie jedes Modell anhand der Zuverlässigkeit zwischen dem, was es vorhergesagt hat, und dem, was tatsächlich von Ihren eigenen lokalen Wetterstationen gemessen wurde. Behalten Sie die Kontrolle über Ihre Entscheidungen, während Sie informiert sind.
• Maßgeschneiderte Sencrop-Vorhersagen: Erhalten Sie automatisch und kontinuierlich das zuverlässigste Wettermodell für Ihren Ort und die beobachteten Daten, basierend auf den tatsächlichen Messungen Ihrer eigenen Station. Schluss mit dem Jonglieren zwischen verschiedenen Vorhersagen!

Schlussfolgerung

Die Bestimmung des zuverlässigsten Wettervorhersagemodells kann eine komplexe Aufgabe sein! Viele Parameter spielen eine Rolle, darunter: die Maschenweite, die zeitliche Auflösung, die beobachteten Wetterdaten (Temperatur, Wind...) oder die Topografie. Es gibt kein einziges Wettermodell, das immer und für alle das zuverlässigste ist. Und eine Wettervorhersage wird nie zu 100 % zuverlässig sein (leider bleibt sie eine Vorhersage...). Eine Multi-Modell-Analyse ist daher interessant, um die Wahrscheinlichkeiten zu überprüfen, bleibt aber komplex.

Es gibt Methoden, um diese Analyse zu vereinfachen, darunter die Lösung von Sencrop. Die App sammelt alle zuverlässigsten Wettermodelle, sodass Sie sowohl die Vorhersagen untereinander vergleichen können, als auch die Wettervorhersagen der einzelnen Modelle mit Ihren tatsächlichen Messwerten. Die App geht sogar so weit, dass sie automatisch und kontinuierlich das zuverlässigste Wettermodell, das für Ihren Standort und die beobachteten Daten möglich ist, mit den Sencrop-Vorhersagen abgleicht.