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Bereits seit mehreren Jahren produziert ein fortschrittliches System namens „data4web“ sämtliche Daten für die Lokalprognosen und dient insbesondere zur Erstellung der Vorhersagen, die in der App und auf der Webseite von MeteoSchweiz angezeigt werden. Die Piktogramme und die Zahlenwerte werden durch die optimale und nahtlose Kombination der verfügbaren numerischen Modelle, der besten Postprocessing-Datenquellen (siehe Projekt PostprocVeri) und des Nowcasting-Systems erzeugt.
Um von Modellgittern in unterschiedlichen Auflösungen zu einer „punktgenauen“ Lokalprognose zu gelangen, verwendet data4web verschiedene ausgefeilte Interpolations- und Korrekturtechniken, die lokale Effekte berücksichtigen. Des Weiteren fasst data4web die komplexen probabilistischen Informationen der probabilistischen Modelle kurz und bündig zusammen, indem es Statistiken, wie beispielsweise Quantile, berechnet.
Die data4web-Daten werden alle 10 Minuten aktualisiert. Jeden Tag produziert data4web insgesamt etwa 1 Milliarde Daten für 6000 Orte in der Schweiz.
Unterbrechungsfreie Zeitreihen
Für data4web besteht die wichtigste Herausforderung darin, vom aktuellen Zeitpunkt ausgehend für die jeweils kommenden 10 Tage Wetterdaten zu produzieren, ohne dass es an irgendeinem der Orte, für die eine Prognose verfügbar ist, zu einer zeitlichen Unterbrechung kommt. Um den gesamten Zeitbereich mit der höchsten Genauigkeit abzudecken, kombiniert data4web die leistungsfähigsten Prognosesysteme, die zur Verfügung stehen.
Folgende Quellen werden für die Produktion der Daten verwendet:
- Für 6-Stunden-Prognosen: das Nowcasting-System INCA
- Für 5-Tage-Prognosen: die hochauflösenden, probabilistischen Modelle COSMO-1E und COSMO-2E
- Für 10-Tage-Prognosen: das globale probabilistische Modell IFS-ENS des EZMW
Wenn für einige Parameter, beispielsweise Wind und Temperatur, Daten aus einer statistischen Nachbearbeitung zur Verfügung stehen und einen Mehrwert bieten, verwendet data4web diese, um die Qualität der Prognosen zu verbessern. So verwendet data4web als ergänzende Daten:
- das MOSMIX des Deutschen Wetterdienstes für die statistische Korrektur von Temperaturdaten der Modelle in der Nähe der Messstationen
- Daten aus dem internen Projekt PostprocVeri, die in einem erstem Schritt für den Wind die Rohdaten des COSMO und des IFS-ENS ersetzen. In Zukunft werden nach und nach weitere Parameter aus der statistischen Nachbearbeitung in die Produktion eingespeist, beispielsweise die Wolkenbedeckung, der Niederschlag und die Temperatur
Die Aufgabe von Data4web besteht also darin, diese unterschiedlichen Quellen optimal zu kombinieren, ihre Konsistenz sicherzustellen und die Qualität vollautomatisch zu verbessern.
Lokale Punktdaten
Selbst hochauflösende Modelle können die Feinheiten der räumlichen Strukturen, die durch die komplexe Orographie der Alpen zustande kommen, nicht exakt wiedergeben. Um den lokalen Wetterbedingungen so nahe wie möglich zu kommen, ist es notwendig, die Ergebnisse der Modelle, die für unterschiedliche Skalen zwischen 1 und 18 km berechnet wurden, zu korrigieren und zu homogenisieren. Durch Interpolations- und Downscaling-Techniken kann ein Parameter, der auf der Gitterskala des Modells berechnet wurde, in eine für den Benutzer geeignetere Skala umgewandelt werden.
Das Ziel von data4web ist es, eine Lokalprognose zu liefern, die die Wetterbedingungen so wiedergibt, wie sie ein Nutzer am jeweiligen Ort wahrnehmen würde.
Dafür verwendet data4web mehrere Ansätze: Es werden zum Beispiel topografische Indizes mit einer sehr hohen Auflösung (50 m) einbezogen, aber auch bestimmte Parameter räumlich aggregiert, wie die Wolkenbedeckung (da der Nutzer nicht nur den Himmel direkt über sich sieht).