Wie werden Computer bei der Wettervorhersage verwendet?

Im Laufe der Geschichte wurden zahlreiche Techniken und Experimente von Meteorologen durchgeführt, um das Wetter im Laufe der Zeit mit größerer Wirksamkeit vorherzusagen. Aufgrund erheblicher technologischer Fortschritte ist es heute möglich, das Wetter Tage und sogar Monate im Voraus vorherzusagen – was vor Mitte des 20. Jahrhunderts nicht wirklich möglich war. Der Einsatz von Computermodellen verbreitete sich vor allem in den 1960er Jahren, als die ersten Wettersatelliten gestartet wurden. Die Arten von Computermodellen, die bei Vorhersagen verwendet werden, hängen hauptsächlich von der Art des Klimas und der Wetterbedingungen ab.

Klimamodelle werden in erster Linie verwendet, um erhebliche Veränderungen des Erdklimas vorherzusagen. Klima ist die durchschnittliche Wetterlage in einem Gebiet über einen längeren Zeitraum. Daher verwenden Klimamodelle eine Kombination aus statistischen und aktuellen Daten, um eine vernünftige Prognose zu liefern. Das CFS ist eines der wichtigsten Klimamodelle, das für die Vorhersage von Wetterbedingungen auf planetarer Ebene verwendet wird, wie zum Beispiel: El Nino, Madden Julian Oscillations (MJO) und Monsune.

Mesoskalige Modelle werden hauptsächlich verwendet, um das Wetter vor Ort vorherzusagen. Mesoskala bedeutet in meteorologischer Hinsicht die atmosphärischen Bedingungen im Bereich von normalerweise zwei bis 20 km. Synoptische und Klimamodelle haben normalerweise keine ausreichende Auflösung, um lokale Wetterbedingungen vorherzusagen, wie z. B.: einzellige Gewitter und Tornados. Das nordamerikanische Modell (NAM) wird häufig verwendet, um lokale Wetterbedingungen vorherzusagen.

Dynamische Modelle sind die ausgereiftesten und teuersten Werkzeuge zur Vorhersage des Wetters. Dynamische Modelle verwenden fortschrittliche fundamentale Gleichungen der Atmosphäre, um Wetteränderungen basierend auf aktuellen Bedingungen vorherzusagen. Trotz ihrer Effizienz können dynamische Modelle bei den ersten Durchläufen Fehler machen. Laut dem National Hurricane Center (NHC) sind GFS, ECMWF, NOGAPS, UKMET und CMC einige der dynamischen Modelle, die für die Vorhersage verwendet werden.

Statistische Modelle werden hauptsächlich verwendet, um Meteorologen zu helfen, genaue analoge Vorhersagen zu treffen. Statistische Modelle verwenden Daten früherer Stürme und Wetterbedingungen, um Meteorologen zu helfen, eine bessere Vorstellung davon zu bekommen, wie aktuelle Wettersysteme verfolgt werden können. Statistische Modelle werden häufig verwendet, um tropische Wirbelstürme und Zyklone mittlerer Breite zu verfolgen. Wenn der Konsens des dynamischen Modells nicht sinnvoll ist, verwenden Meteorologen häufig statistische Modelle, um bessere Vorhersagen zu treffen.

Obwohl atmosphärische Computermodelle wirksame Werkzeuge für die Wettervorhersage sind, sind sie nicht tadellos genau. Computermodelle sind während der Vorläufe in der Regel weniger effizient. Beispielsweise werden Computermodelle in den ersten Stadien der tropischen Zyklogenese (tropische Wirbelsturmbildung) in der Regel nicht ausreichend initialisiert, um eine vernünftige Vorhersage zu ermöglichen. Langfristige Vorhersagen (über eine Woche hinaus) sind normalerweise weniger genau, da viele atmosphärische Faktoren über diesen Zeitraum hinaus ins Spiel kommen können. Dynamische Modelle sind für Drei- bis Fünf-Tage-Vorhersagen am genauesten.