Guten Tag zusammen und herzlich willkommen zur ersten Vorlesung der
seriennumerischen Wettervorhersage im Wintersemester 2020-21.
Mein Name ist Peter Klippertz, ich bin einer der Professoren in der
Meteorologie und ich möchte die Vorlesung beginnen mit ein paar
landläufigen Ansichten zur Wettervorhersage.
Ich denke ja, Sie alle sind, wie wir alle, von Wettervorhersage
tagtäglich umgeben, in Fernsehen, Radio, Zeitungen, Internet,
Smartphone und so weiter.
Und ich denke, die meisten Leute können eigentlich, glaube ich, schon
sehen, wie gut die Informationen sind, die da an den meisten Stellen
und an den meisten Tagen zur Verfügung gestellt wird.
Aber trotzdem, glaube ich, können fast alle Meteorologen und
Meteorologinnen, die ich so kenne, von doch zum Teil erstaunlich
negativen Ansichten eigentlich berichten.
Also man liest dann immer wieder so Dinge wie, wie macht ihr das
eigentlich mit der Wettervorhersage?
Guckt ihr da in den Himmel und wisst dann, wie das Wetter morgen wird?
Und manchmal hat es dann auch so ein bisschen so ein Touch vom alten
Bauernkalender.
Sind das irgendwelche empirischen Regeln, die wir da benutzen, indem
wir irgendwelche Naturbeobachtungen oder irgendwelche Statistiken
anwenden?
Also wir verbreiten das nicht mehr in Reimen, wie das im Bauerkalender
so typischerweise der Fall ist.
Aber manche Leute scheinen trotzdem zu denken, dass wir irgendwie bei
dieser Art von Vorhersagetechniken stehen geblieben sind.
Dann gibt es manchmal auch Aussagen, die denken, die Wettervorhersage
wird schlechter, ist jetzt in letzter Zeit irgendwie schlechter, als
es früher der Fall war.
Da werde ich Ihnen auch im Laufe der Vorlesung zeigen, dass das also
absoluter Quatsch ist.
Und auch interessant ist ja der Einwand oder die Frage, dass man sowas
überhaupt studieren kann, dass das nicht eigentlich was ist, was man,
keine Ahnung, irgendeine Fachausbildung erhält.
Manche denken ja sogar, die Meteorologen sind im Wesentlichen die, die
im Fernsehen das ansagen und dass es eigentlich eine Wissenschaft ist,
scheint ja auch manchen Leuten gar nicht klar zu sein.
Und das Ganze zieht sich eigentlich weiter auch in die Presse.
Vielleicht kann sich der eine oder die andere noch erinnern, vor drei
Jahren gab es mal diesen wunderschönen Titel hier in der Zeit, Wetter,
das größte Rätsel der Welt.
Wenn man aber dann in den Artikel reinguckt, dann sieht man relativ
schnell, dass da doch eine Menge von diesen etwas negativen Ansichten
eigentlich Raum gewinnt.
Also da wird so ein bisschen doch Verwunderung ausgedrückt, warum man
denn eigentlich manchmal das gar nicht so gut vorhersagen kann.
Und auch ein bisschen die Frage gestellt, brauchen wir wirklich diese
großen Computer, die das alles ausrechnen und die so viel Geld kosten,
wo doch andere Leute einfach durch Naturbeobachtung, durch
Pilzwachstum oder sonst was auch Vorhersagen machen und angeblich
wären die doch eigentlich gar nicht so schlecht.
Das will ich Ihnen im Verlauf der Vorlesung ein bisschen erklären,
warum das so ist und warum wir vielleicht doch inzwischen schon ein
bisschen weiter sind als die Beobachtung von Pilzen.
Die andere Sache, die in dem unteren Titel ganz gut zu sehen ist, ist,
dass Leute ja immer gerne das Negative sehen.
Und ich glaube, in Großbritannien ist es noch deutlich ausgeprägter,
als das bei uns ist.
Da gibt es den Volkssport des sogenannten Net Office Bashings, also
auf dem Wetterdienst einschlagen, wenn man so will, was auch in dieser
Schlagzeile da deutlich zu sehen ist.
Also nur eine Sache ist noch schlimmer als das britische Wetter,
nämlich die britische Wettervorhersage.
Und auch da muss man natürlich sagen, ja, es hat sich viel getan, es
hat sich viel entwickelt und vieles auch zum Besseren.
Und das will ich in der Vorlesung nochmal ein bisschen weiter
erklären.
Die Realität heutzutage sieht nämlich so aus, dass hier ist der
Supercomputer des ECMWF, des Europäischen Zentrums für mittelfristige
Wettervorhersage.
Also Wettervorhersage heute ist kein Bauernkalender, das ist wirklich
Hightech.
Dieser ECMWF-Computer ist einer der größten auf der Welt.
Der füllt also ein ganzes Kellergeschoss, wie man hier zumindest
erahnen kann, eigentlich aus, mit riesigen Rechneranlagen.
Und auf der Front, die Sie hier sehen, kann man also auch ein bisschen
so einen Eindruck bekommen, was da passiert.
Da werden also Daten von Satelliten oder von bodengestützten
Radargeräten oder Ballons und so weiter, die werden hier verarbeitet
mit riesigen Computern und komplizierten Gleichungen, um eben solche
Wetterverläufe berechnen zu können.
Und am Ende können wir damit dann eben Wetterkarten erzeugen.
Das hier, glaube ich zum Beispiel, ist die Zugbahn eines Taifuns.
Und wir sind eben heutzutage so gar in der Lage, nicht nur das Wetter
selber mit einer gewissen Güte vorherzusagen, sondern auch sogar die
Unsicherheit.
Das heißt, wir können mit unseren Systemen sogar erkennen, dass manche
Vorhersagen eben unsicherer sind als andere.
Und das Ganze, muss man absolut sagen, ist eine Erfolgsstory.
Auf der Abbildung hier sehen Sie den ForecastSkill, also so eine Art
Maß für die Güte einer Vorhersage.
Was genau das ist, müssen wir jetzt gar nicht betrachten.
Von 1981 bis 2014.
Die dicken Linien sind immer die Nordhemisphäre, wo wir ja auch
wohnen.
Die dünnen Linien sind die Südhemisphäre.
Blau ist die 3-Tage-Vorhersage, Rot die 5-Tage-Vorhersage, Gelb die 7
-Tage -Vorhersage und Grau die 10-Tage-Vorhersage.
Und auf dieser Abbildung können wir ein paar interessante Dinge sehen.
Das Erste überrascht wahrscheinlich niemand.
Je weiter ich in die Zukunft gehe, desto schlechter wird die
Vorhersage.
Das ist, glaube ich, jedem klar.
Wir sehen auch auf dieser Abbildung, alle Kurven gehen von links nach
rechts nach oben.
Das heißt, die Vorhersagen sind in der Tat immer besser geworden.
Das heißt, diese Idee, irgendwas wird da schlechter, ist auf jeden
Fall Quatsch.
Wir können auch sehen, dass die Südhemisphäre, die in den 80er-Jahren
noch deutlich schlechter war, inzwischen fast aufgeholt hat mit der
Nordhemisphäre.
Das liegt vor allen Dingen daran, dass wir jetzt so fantastische
Satellitendaten haben, die eben auch die weiten Bereiche der
Südhemisphäre, die nicht gut von anderen Messungen abgedeckt sind,
hier abdecken.
Das ist also auch ein großer, denke ich, Erfolg der Wettervorhersage,
dass das global inzwischen so gut funktioniert.
Und um Ihnen mal so ein paar Zahlen zu geben, hier der grüne Pfeil,
der zeigt uns eigentlich, dass eine 7-Tages-Vorhersage in 2014, die
war genauso gut wie eine 5-Tage-Vorhersage 20 Jahre vorher.
Das heißt, wir haben eigentlich in den letzten Jahrzehnten pro
Jahrzehnt ungefähr einen Tag an Vorhersagehorizont dazu gewonnen.
Und wie gesagt, ich denke, das ist ein großer Erfolg der
meteorologischen Community.
Das Ganze ist sehr nett beschrieben, diskutiert und erläutert in einem
kurzen Artikel von Peter Bauer und Kollegen, der vor einigen Jahren in
dem weltweit renommierten Journal Nature rausgekommen ist, also auch
ein interdisziplinäres Journal, wo viele verschiedene Wissenschaftler
publizieren.
Und der Titel ist eigentlich, finde ich, sehr gelungen, The Quiet
Revolution of Numerical Weather Prediction, also die stille Revolution
der numerischen Wettervorhersage.
Und was er da, finde ich, schön beschreibt, der Peter Bauer, ist, dass
eigentlich es nie einen spektakulären Durchbruch oder so gegeben hat,
der dann vielleicht in der Presse oder in der Öffentlichkeit
wahrgenommen wurde, sondern dass wir durch stetige Akkumulation von
wissenschaftlichem Wissen und technischem Fortschritt das immer weiter
entwickelt und immer verbessert haben.
Und dass es im Prinzip eine Revolution auch unseres Lebens ist, weil
so viele Planungs- und Entscheidungsdinge heutzutage vom Wetter
abhängen, dass es eine Revolution ist, die so still war, dass wir sie
vielleicht gar nicht so richtig gemerkt haben.
Und es gab eben keine spektakulären Nobelpreise oder irgendwas wie bei
Gravitationswellen oder beim Higgs-Boson oder Ähnlichem.
Trotzdem kann man sagen, die Komplexität, mit der wir hier zu tun
haben, die ist vergleichbar, so steht es hier, mit der Simulation des
menschlichen Gehirns oder der Entwicklung des frühen Universums und
passiert eigentlich tagtäglich in zig Wetterzentren auf dem ganzen
Globus und hat, wie gerade schon gesagt, natürlich auch einen viel
größeren Einfluss auf unser tägliches Leben, als zum Beispiel die
Entdeckung des Higgs-Bosons.
Ist ein sehr schöner Artikel, kann ich Ihnen also empfehlen, mal
reinzugucken.
Ist auch, glaube ich, nur ungefähr fünf Seiten oder so lang.
Jetzt zunächst mal, was soll in diesem Kapitel 1 gelernt werden oder
anders gesagt, was sollen Sie können, wenn Sie dieses Kapitel
aufmerksam verfolgt haben.
Also einmal sollen Sie die Herausforderungen der numerischen
Wettervorhersage kennen und verstehen und auch Ansätze zur Lösung
zumindest grundsätzlich erklären.
Wir werden das in den folgenden Kapiteln dann noch etwas tiefergehend
behandeln.
Sie sollen auch die historischen Entwicklungsschritte kennen, also wie
sind wir eigentlich da hingekommen, wo wir heute sind und welche
Pioniere, welche Menschen haben eigentlich die Wettervorhersage
vorangebracht und natürlich auch was haben sie zu dieser Disziplin
beigetragen.
Und deswegen ist dieses erste Kapitel in zwei Blöcke unterteilt.
Das erste sind diese Grundprobleme der numerischen Wettervorhersage
und das zweite ist die historische Entwicklung.
Ich werde jetzt in dieser Stunde heute nur den ersten Teil hier
behandeln wollen.
Okay, also noch ein paar Begriffe, die Sie kennen sollten, ganz
fundamental.
Wir machen schon seit ungefähr 60 Jahren operationelle
Wettervorhersage mit sogenannten numerischen Wettervorhersage
-Modellen.
So heißt ja auch die ganze Vorlesung, wenn man so will.
Im Englischen heißt es einfach numerical weather prediction oder NWP
-Models.
Ich werde auch an anderen Stellen in der Vorlesung immer wieder mal
die englischen Namen Ihnen auch geben, dass Sie da auch Bescheid
wissen, falls Sie mal englische Fachliteratur lesen, zum Beispiel im
Rahmen von Bachelor- oder Masterarbeit oder so.
Zweiter Punkt ist die sogenannte Analyse oder die Analysedaten im
englischen Analysis Data.
Damit bezeichnet man in der numerischen Wettervorhersage die Schätzung
des Ist-Zustands der Atmosphäre zu Anfang einer Vorhersage.
Das heißt, wir versuchen irgendwie zu beschreiben, wie ist jetzt da
draußen in der Welt die Verteilung von Temperatur, von Feuchte, von
Wolken und all diesen Dingen.
Das nennen wir schlicht und ergreifend Analyse.
Wir können dann die Analyse nehmen als Startzeit oder als Startzustand
für eine Wettervorhersage und daraus eben die Vorhersagedaten
erzeugen, im Englischen die forecast data, die kann man dann zum
Beispiel auf Wetterkarten grafisch darstellen, wenn man will.
Manchmal etwas verwirrend gibt es auch noch den Begriff der Re
-Analysedaten.
Das ist eigentlich das Gleiche wie die Analyse, nur rückwirkend für
einen langen Zeitraum gemacht.
Das heißt, die Analyse, das macht man tagtäglich in den Wetterzentren.
Manchmal sagt man, wir nehmen jetzt das aktuelle Vorhersagemodell und
auch Datenasimulationssystem und machen noch mal die letzten 30 Jahre
mit diesem System, um dann einen homogenen Datensatz für
Klimatologien, Klimatrends oder irgendwas in dieser Art zu haben.
Das heißt, das System ist eigentlich ganz ähnlich, nur der Zweck ist
in dem Falle ein anderer.
Und somit kann man sagen, ist eigentlich die numerische
Wettervorhersage eine ganz simple Sache, ein Anfangswertproblem
beruhend auf den Prinzipien der luktischen Mechanik.
Das heißt, das Grundprinzip ist eigentlich total simpel, nur wie man
sich denken kann, steckt der Teufel etwas im Detail.
Das heißt, wir brauchen eigentlich nur den Anfangszustand, den
Jetztzustand der Atmosphäre, die sogenannte Analyse, wie gerade
erklärt.
Wir brauchen physikalische Gesetze, die unser System beschreiben.
Und wenn wir die in geeigneten Gleichungen formuliert haben, dann
können wir diese Gleichung in die Zukunft oder in die Zeit, mit der
Zeit in die Zukunft integrieren und bekommen die Vorhersage und sind
schon fertig.
Das heißt, eigentlich ist es genauso, wie Sie vielleicht im
Physikunterricht oder so schon mal gelernt haben, freier Fall einer
Kugel im Vakuum.
Wir haben einen Anfangszustand, das wäre in dem Falle einfach die Höhe
über Grund.
Wir haben ein physikalisches Gesetz, das ist die Erdbeschleunigung,
das kennen wir ganz genau.
Und in dem Falle bräuchte man gar keine numerische Integration,
sondern man kann es einfach ausrechnen, analytisch und exakt
vorhersagen, wann diese Kugel den Boden erreicht oder wann sie in
gewisser Höhe ankommt.
Und das ist dann unsere Vorhersage.
In dem Falle ganz einfach und eben analytisch lösbar.
In der Atmosphäre brauchen wir natürlich deutlich mehr und
kompliziertere physikalische Gesetze.
Das sind einmal die newtonschen Bewegungsgleichungen, da steckt also
das Prinzip der Impulserhaltung dahinter.
Wir brauchen die Kontinuitätsgleichung, da steckt die Idee von
Massenerhaltung dahinter.
Wir brauchen den ersten Hauptsatz der Thermodynamik, da steckt die
Energieerhaltung dahinter.
Und dann brauchen wir noch die sogenannte Zustandsgleichung, oder in
unserem Falle das ideale Gasgesetz.
Da steckt eigentlich nur dahinter, wie so makroskopische Größen, wie
Temperatur, Druck und Dichte, in welchem Verhältnis die zueinander
stehen.
Und dieser Satz von Gleichung wird häufig auch als primitive Gleichung
bezeichnet.
Und das wird in der theoretischen Methodologie dann an anderer Stelle
nochmal sehr ausführlich diskutiert.
Insgesamt haben wir dann ein System von nicht-linearen partiellen
Differenzialgleichungen, so sagt man mathematisch dazu.
Und da eben verschiedene Größen, wie zum Beispiel der Wind, auch in
manchen Gleichungen mehrfach auftauchen, dann ist das Ganze gekoppelt.
Und das ist also ziemlich kompliziert, das zu lösen.
Das kann man nicht analytisch machen, wie bei der Kugel, sondern hier
brauchen wir eben die numerischen Verfahren.
Große Computer, wie eben beim ECMWF gezeigt, die in der Lage sind, ein
solches Gleichungssystem auch tatsächlich zu lösen.
Und dabei ergeben sich vier große Herausforderungen.
Und zwar zum einen, wie macht man das mit dieser numerischen Lösung?
Das kann man nur machen, indem man diskretisiert.
Das heißt, wir müssen das Kontinuum der Atmosphäre runterbrechen in
diskrete Punkte, zum Beispiel auf einem Gitter, das wir einfach über
die Erde legen.
Man kann das auch mathematisch etwas komplizierter mit spektralen
Verfahren machen, will ich jetzt gar nicht hier erklären.
Und was dabei eben noch wichtig ist, wenn wir zum Beispiel so ein
Gitter nehmen, dann gibt es auch immer Prozesse, die zu klein sind, um
von dem Gitter dargestellt zu werden.
Und dafür braucht man sogenannte Parametrisierung.
Das kann eben sowas sein, wie Turbulenz in der Nähe der Erdoberfläche,
oder Gewitterbildung im Sommer vor allen Dingen, oder solche Dinge.
Und das so als ganzes Paket braucht man eigentlich, um überhaupt eine
numerische Lösung der Gleichung finden zu können.
Das zweite ist die Initialisierung.
Dahinter steckt also die Anfangsbedingungen, die Analyse, die ich eben
schon genannt habe.
Das macht man mit Verfahren der sogenannten Datenassimilation.
Und auch das ist im Detail sehr, sehr kompliziert.
Wir haben ja Daten zum Beispiel von Wetterballons oder von
Bodenstationen, von Satelliten, von Flugzeugen und so weiter.
Und irgendwie müssen wir all das auf geschickte Art und Weise
miteinander verwursteln, um einen möglichst guten Anfangszustand zu
bekommen.
Dabei müssen wir immer auch berücksichtigen, was haben denn die
Messungen eigentlich für Fehler?
Und kann man manchen Informationen da mehr trauen als anderen?
Und das ist global gesehen dann ein mathematisch wirklich
kompliziertes Problem, wo auch immer noch weiter dran geforscht wird.
Der dritte Punkt ist die begrenzte Vorhersagbarkeit.
Und jetzt kommen wir wieder zurück zu den Dingen, die ich eben schon
genannt habe.
Manchmal sagen die Leute, ja, die Vorhersage ist so schlecht und was
ist denn da los?
Und warum könnt ihr das nicht?
Seid ihr dann eigentlich zu blöd, eine gute Vorhersage zu machen?
Sagen wir mal, nicht immer so ganz einfach zu verstehen.
Die Antwort ist, wir sind nicht zu blöd, sondern es gibt einfach
Wettersituationen, wo die Vorhersagbarkeit fundamental theoretisch
begrenzt ist.
Man nennt das auch manchmal Chaos.
Das ist ein physikalisches System, was sich sehr nicht-linear verhält.
Das heißt, kleine Ursachen können große Wirkung haben.
Und in solchen Situationen ist eben eine Vorhersage nicht gut möglich.
Und deswegen haben wir also jetzt seit neuestem diese Systeme, die
Vorhersage und Vorhersageunsicherheit gleichzeitig in dem Sinne
behandeln.
Insofern liegt es auch manchmal daran, dass die Nutzer von
Wettervorhersagen eben auch noch nicht so gut mit diesen
Unsicherheitsvorhersagen eigentlich umgehen können.
Der letzte Punkt ist die beschränkte Rechenleistung.
Ich hatte Ihnen das Bild gezeigt vom großen Computer beim ECMWF.
Das ist schon ein Riesending, was wahnsinnig viel Berechnungen machen
kann.
Und es ist aber natürlich uns immer noch zu wenig.
Wir hätten natürlich gerne noch viel, viel größere Computer, weil man
muss sich immer überlegen, wie groß soll mein Modellgebiet sein?
Brauche ich den ganzen Globus oder kann ich auch irgendwie kleinere
sozusagen irgendwo reinzoomen, zum Beispiel über Deutschland?
Wenn ich mehrere Vorhersagen machen will, um Unsicherheit
abzuschätzen, wie viele mache ich?
Nehme ich eben das komplexere Modell oder das einfachere?
Ich muss viele, viele Entscheidungen treffen, um die vorhandene
Rechenleistung optimal einsetzen zu können.
Okay, mit diesem kleinen Überblick über die großen Herausforderungen
der numerischen Wettervorhersage und das, was in der Vorlesung in den
nächsten Stunden hier behandelt werden soll, möchte ich schließen.
Vielen Dank fürs Zuhören und tschüss.