Die Digitalisierung macht auch vor den Wetterdiensten nicht halt. So werden doch immer mehr Vorhersageprodukte zumindest teilautomatisiert. Wo und wie die Synoptik auch noch punkten kann, soll kurz erläutert werden.
Ziel des vorliegenden Textes ist ein kurzer Abriss über den Know-how-Transfer aus der operationellen Vorhersagepraxis (synoptischer Ansatz) in die angewandte und theoretische Forschung (und umgekehrt, nur angedeutet).
Die Ausarbeitung von differenzierten Fallstudien auf synoptischer, meso- und sub-skaliger Ebene soll dabei durch deren Interpretation mit unterschiedlichen konzeptionellen Modellen sowie aktueller Modellphysik und entsprechender Parametrisierung (Verwendung von zusätzlichen Parametern und Algorithmen, um komplexe physikalische Phänomene wie z.B. Turbulenz mathematisch exakter darzustellen) für die Evaluierung und Verifizierung von globalen und vor allem hochaufgelösten Vorhersagemodellen genutzt werden.
Kurz um geht es um (doppeltes) Feedback aus der theoretischen und praktischen Meteorologie und die Nutzung von Synergien zwischen konzeptionellen Modellen und parameterbasierten Vorhersagen einerseits und die Anwendung des Standes der aktuellen Modellphysik andererseits.
Ein solcher Ansatz kann mitunter zur Einführung neuer oder Anpassung bestehender Parameter führen. Dies geschieht u.a. mit diversen physikalischen und mathematischen Methoden zur Verbesserung der operationellen Vorhersage. Basis dafür sind differenzierte synoptische Analysen auf der einen Seite und die physikalische Interpretation synoptisch relevanter Abweichungen sowie zeitlicher und räumlicher Inhomogenitäten der Vorhersagefelder auf der anderen Seite.
Die Ergebnisse können z.B. eine verbesserte Parametrisierung oder neue explizite Modellrechnungen (d.h. unterschiedliche oder angepasste meteorologische Antriebe, auch Forcings genannt) und damit eine verbesserte Wettervorhersage (vor allem für kurz- und auch mittelfristige Wettervorhersagen) sein. Idealerweise ergibt sich dann auch ein besseres Verständnis der physikalischen und chemischen Prozesse und der komplexen Wechselwirkungen zwischen sowie innerhalb von Atmosphäre und Ozean.
In der beigefügten Grafik ist mal beispielhaft der Prozessablauf dieser Methodik dargestellt. Enthalten sind jeweils auch mehrere Rückkopplungen und Querbeziehungen, die der Prozessoptimierung dienen sollen.
Beim Deutschen Wetterdienst (DWD) wird diese Methodik u.a. durch regelmäßige Evaluierungssitzungen zwischen der Abteilung Forschung und Entwicklung (FE) und der Vorhersage- und Beratungszentrale (VBZ) umgesetzt, d.h. konkret werden interessante synoptische Fälle in Zusammenhang mit der Qualität und Konsistenz von diskreten Modellprognosen gebracht.
Aktuell laufen dazu Arbeiten und Fallstudien zur verbesserten Böen-Parametrisierung mit Hilfe zusätzlicher dynamischer Parameter.
Ebenso werden derzeit Vorschläge für eine verbesserte (erweiterte) Mittelfristvorhersage (ab Vorhersagetag 10 bis Tag 15) diskutiert, auch um die Lücke zu sub-saisonalen und Langfristvorhersagen zu schließen. Dabei geht es u.a. um die verstärkte Einbeziehung diagnostischer und prognostischer Parameter aus der Stratosphäre.
Abschließend lässt sich festhalten, dass sich die Prognosegüte in den letzten Jahren gerade durch exaktere Modellberechnungen bereits erheblich verbessert hat. Auch die Fernerkundungsmethoden sowie die so genannte Datenassimilation (Datenerhebung, um den Ist-Zustand der Atmosphäre besser darzustellen) schreiten immer schneller voran.
In diesem Sinne sind weitere Synergien zu nutzen, um die optimale Verknüpfung von angewandter und theoretischer Forschung einerseits und der operationellen Praxis andererseits weiter zu verstetigen.
Dr. rer. nat. Jens Bonewitz
Deutscher Wetterdienst
Vorhersage- und Beratungszentrale
Offenbach, den 11.07.2020
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