Nutzerorientierte Klimavorhersageprodukte des Deutschen Wetterdiensts &#8211; auf dem Weg zu h&#246;herer r&#228;umlicher Aufl&#246;sung und verbesserter Vorhersageg&#252;te
Authors: Hoff Amelie , Lorenz Philip , Dalelane Clementine , Pasternack Alexander , Mannig Birgit , Paxian Andreas , Tivig Miriam , Pankatz Klaus , Fröhlich Kristina , Kreienkamp Frank , Früh Barbara 
Published: December 2021

&lt;p&gt;Es besteht ein wachsender Bedarf an hochaufgel&amp;#246;sten Klimavorhersagen der kommenden Wochen, Monate und Jahre. Um diesen Bedarf zu bedienen, ver&amp;#246;ffentlicht der Deutsche Wetterdienst (DWD) operationell saisonale und dekadische Klimavorhersagen. Daneben ist zuk&amp;#252;nftig auch die Bereitstellung von postprozessierten EZMW Witterungsvorhersagen geplant. Als gemeinsame Plattform daf&amp;#252;r dient die neue DWD Klimavorhersagen-Webseite www.dwd.de/klimavorhersagen, auf der Klimavorhersagen &amp;#252;ber alle verf&amp;#252;gbaren r&amp;#228;umlichen und zeitlichen Skalen hinweg konsistent dargestellt werden.&amp;#160;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Um die r&amp;#228;umliche Aufl&amp;#246;sung und die Vorhersageg&amp;#252;te der Klimavorhersagen zu erh&amp;#246;hen, werden verschiedene Nachbereitungsverfahren angewendet. So wird das am DWD entwickelte empirisch-statistische Downscalingverfahren EPISODES angewendet, um die grobe r&amp;#228;umliche Aufl&amp;#246;sung der globalen Klimavorhersagen f&amp;#252;r die Region Deutschland auf rund 20 km Gitterweite zu verbessern und Klimavorhersagen f&amp;#252;r ausgew&amp;#228;hlte St&amp;#228;dte auf Basis von rund 5 km Gitterweite erstellen zu k&amp;#246;nnen. Dazu werden statistische Beziehungen zwischen gro&amp;#223;r&amp;#228;umigen Einflussvariablen, wie zum Beispiel dem Luftdruck, und kleinr&amp;#228;umigen Zielvariablen, wie dem Niederschlag, mithilfe von hochaufgel&amp;#246;sten Beobachtungsdaten verwendet.&amp;#160;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Die dekadischen Klimavorhersagen werden seit 2021 operationell f&amp;#252;r die Klimavorhersagen-Webseite statistisch rekalibriert, um Bias, Drift und Ensembledispersion zu korrigieren, so dass Verl&amp;#228;sslichkeit und Sch&amp;#228;rfe der probabilistischen Vorhersage optimiert werden. F&amp;#252;r die saisonale Klimavorhersage der Wintermonate wird die M&amp;#246;glichkeit einer Verbesserung der Vorhersageg&amp;#252;te mithilfe einer statistisch selektierten Klimavorhersage untersucht. Bei dieser hybriden saisonalen Klimavorhersage werden einzelne Ensemble Member ausgew&amp;#228;hlt basierend auf der statistischen Vorhersage der europ&amp;#228;ischen Luftzirkulation im Winterhalbjahr. F&amp;#252;r die statistische Vorhersage werden verschiedene Pr&amp;#228;diktoren aus ERA5T Reanalysedaten verwendet, wie zum Beispiel Meeresoberfl&amp;#228;chentemperatur, Meereis oder die Temperatur in 100 hPa.&amp;#160;&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Neben der statistisch selektierten Wintervorhersage ist zudem die Weiterentwicklung des Downscalingverfahrens EPISODES geplant, sodass es auf eine gr&amp;#246;&amp;#223;ere Region angewendet werden kann, die auch den Alpenraum und an Deutschland angrenzende Flusseinzugsgebiete beinhaltet. F&amp;#252;r die k&amp;#252;nftigen Weiterentwicklungen und Erweiterungen der operationellen Klimavorhersageprodukte besteht ein enger Austausch mit Nutzerinnen und Nutzern aus verschiedenen Sektoren, zum Beispiel im Rahmen des j&amp;#228;hrlich stattfindenden Nutzerworkshops.&lt;/p&gt;