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Modelle Ensembles
Wegen der chaotischen Natur des Wetters kann in vielen Fällen eine leichte Änderung der Ausgangsdaten insbesondere bei mittel- und langfristigen Vorhersagen zu einer völligen Veränderung der Prognose führen (Schmetterlingseffekt).
Daher werden neben dem so genannten Hauptlauf, bei dem die Rechner mit den tatsächlich gemessenen Werten gefüttert werden, weitere Läufe durchgeführt, bei denen mit leicht veränderten Daten und einer etwas gröberen Auflösung der Modell-Gitterpunkte gearbeitet wird. So soll die Prognoseunsicherheit abgeschätzt werden. Die Ergebnisse dieser Läufe werden in Ensembles verglichen.
Sind die Ergebnisse für einen Zeitraum der Prognose ähnlich, so ist das ein Indiz dafür, dass die Vorhersage für diesen Zeitraum relativ sicher ist. Während in einigen Fällen die Großwetterlage somit über 10 Tage recht gut prognostizierbar ist, gibt es andere Fälle, bei denen bereits nach wenigen Tagen eine zufriedenstellende Vorhersage kaum möglich ist. Die Anfangsstörungen für die einzelnen Ensemblemitglieder werden mittels zufälliger (stochastischer) Störung, Störung der assimilierten Beobachtungen zur Berücksichtigung der Messfehler (Ensembledatenassimilation), Störung in Richtung größter Störempfindlichkeit mittels sogenannter singulärer Vektoren oder Reskalierung des Auseinanderlaufens früherer Vorhersagen (breeding) generiert. In jüngerer Zeit wird auch die Unsicherheit in den Parametrisierungen während der Modellintegration durch Störung der darin enthaltenen Rechengrößen berücksichtigt (stochastische Modellphysik). Globale Ensemblemodelle werden beispielsweise am EZMW, UK-Metoffice, NCEP in den USA und in Kanada erstellt. Ensembles mit hochaufgelösten Ausschnittsmodellen wie das COSMO-DE-EPS des Deutschen Wetterdienstes kommen erst seit wenigen Jahren zum Einsatz und sind noch Gegenstand intensiver Forschung.