Technische Einschränkungen

Räumliche Auflösung

Unsere Verifikationsstudien der NEMS-Modelle haben gezeigt, dass die Genauigkeit der Niederschlagssimulation des Modells mit der höchsten Auflösung (4 km in Europa) im Durchschnitt geringer ist als der Modelle mit niedrigerer Auflösung (12 km und 30 km), was auf das kleinräumige Auftreten von Niederschlagsereignissen zurückzuführen ist. Dies lässt sich am Beispiel eines kleinen Gewitters erklären, das sich vorwärts bewegt. Bei einer Gitterzelle von 4 km ist es wahrscheinlich, dass die tatsächliche Zugbahn des Gewitters durch andere Gitterzellen verläuft.

Infolgedessen wird die Simulation zwei falsche Zugbahnen in den Gitterzellen erzeugen: eine, bei der das Gewitter simuliert wurde, aber nicht stattfand, und eine, bei der kein Gewitter simuliert wurde, es aber tatsächlich staffand. Die Verwendung eines Modells mit geringerer Auflösung reduziert dieses Problem, da die Verschiebung zwischen simulierter und tatsächlicher Zugbahn viel größer sein muss, um die gleiche Wahrscheinlichkeit zu haben, dass zwei Zugbahnen in den Gitterzellen gleichzeitig falsch vorhergesagt werden. Die genauesten Rohmodellergebnisse werden mit einer räumlichen Auflösung von 6-12 km erzielt. Die 12 km-Simulation erwies sich als genauer als die Simulation mit 30 km Auflösung. Ausnahmen von diesen Ergebnissen sind in Gebirgsregionen zu finden, wo die Modelle mit höherer Auflösung eine bessere Niederschlagsgenauigkeit liefern als die Modelle mit niedrigerer Auflösung, da erstere die Topografie besser erfassen.

Verfügbarkeit von niedrig- und hochauflösenden Daten bei meteoblue

Historische Wetterdaten: Über unser history+ Interface können Sie zwischen hoch- und niedrigauflösenden Modellen wählen. Die Verfügbarkeit der Modelle hängt vom gewählten Standort ab. Im history+-Interface können Sie zwischen verschiedenen Wettermodellen wählen (ERA5-Reanalyse-Modell mit 30 km Auflösung, NEMS-Modell mit niedriger Auflösung mit 30 km und ein regionales NEMS-Modell). Beachten Sie, dass hochaufgelöste Daten je nach gewähltem Modell nur für einen begrenzten Zeitraum verfügbar sind. Die Datenverfügbarkeit ist auch im Dropdown-Menü der Modellauswahl angegeben.

Vorhersagedaten: Unsere Forecast API unterscheidet nicht zwischen verschiedenen Rohmodellen, da die gelieferten Daten eine Multimodell-Komposition sind, die auf mehreren Wettermodellen mit unterschiedlichen räumlichen Auflösungen basiert. Darüber hinaus wird Nowcasting angewendet, wenn Daten verfügbar sind. Folglich wird die Vorhersage speziell für die ausgewählte Koordinate berechnet.

Allgemeine Eigenschaften von Wettermodellen

Wettermodelle beruhen auf Gleichungen, die die atmosphärischen Bedingungen berechnen, um die Realität so genau wie möglich wiederzugeben. Innerhalb dieser Näherungen ist jedes Modell mit eigenen Unsicherheiten behaftet, die zu bestimmten unvermeidlichen Vorhersagefehlern führen. Bei einigen Wettervariablen treten diese Vorhersagefehler häufiger auf als bei anderen. Insbesondere beim Niederschlag möchten wir, dass unsere Nutzer die Gründe für mögliche Vorhersagefehler verstehen, auf die wir in einigen Fällen keinen Einfluss haben.

Zusätzlich zu den eigenen Modellen sammelt und vertreibt meteoblue eine Vielzahl verschiedener Niederschlagsdatensätze von Drittanbietern. Neben einer großen Anzahl eigener globaler (2 Modelle) und regionaler Modelle (14 Modelle) enthält die Datenbank von meteoblue auch Vorhersagemodelle wie GFS (NOAA) und ICON (DWD), Reanalysemodelle wie ERA5 (ECMWF), Satellitenbeobachtungsdatensätze wie CHIRPS2 und CMORPH, die durch Korrekturen mit Niederschlagsmessungen weiter verbessert werden, sowie Radardaten für einige Regionen (aus verschiedenen Gründen können keine flächendeckenden Radardaten für die ganze Welt angeboten werden). Da alle diese Datensätze verschiedene Vorteile und Ungenauigkeiten aufweisen, können je nach Zeitpunkt und Ort der Abfrage eklatante Unterschiede in der Genauigkeit auftreten. Weitere Informationen finden Sie auf unseren Seiten zur Verifikation.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es nicht ohne weiteres möglich ist, einen Datensatz zu bestimmen, der für alle Verwendungszwecke und Standorte die beste Genauigkeit aufweist. Darüber hinaus ist es schwierig abzuschätzen, welcher Datensatz in der vorliegenden Situation die beste Qualität aufweist, wenn keine qualitativ hochwertigen Messungen in angemessener Entfernung vorliegen.

Fehler bei Radarbeobachtungen

Wie fast alle Mess- und Erfassungsdaten können Radarbilder erhebliche Fehler enthalten. Die Fehlerhäufigkeit hängt von der Qualität und Wartung des Radargeräts sowie den von den Betreibern ergriffenen Qualitätskontrollmaßnahmen ab.

Normalerweise betreiben Länder ihre eigenen Radarnetze. meteoblue nutzt eine Auswahl der bereitgestellten Datensätze zur Darstellung als Wetterkarten. Das heißt, wenn ein Radargerät technische Fehler aufweist, sind diese Fehler auch in unseren Karten sichtbar. Für unsere Kunden und Nutzer ist es wichtig zu verstehen, dass wir keinen direkten Zugriff auf die Geräte haben und daher bei der Lösung etwaiger Probleme auf lokale Wartungskräfte angewiesen sind – was bedeutet, dass wir nicht immer eine einwandfreie Radardarstellung auf Karten garantieren können.

Abschwächung des Radarstrahls

Entwickelt sich in unmittelbarer Nähe des Radargeräts ein heftiger Schauer wie z. B. ein Hagelschauer, während in der gleichen Richtung, aber in größerer Entfernung, bereits ein Starkregenereignis stattfindet, kann der Schauer den Radarstrahl so weit abschwächen, dass der ursprüngliche Starkniederschlag vom Gerät nicht mehr erfasst wird. In ähnlicher Weise kann ein starker Regenschauer auch die Erfassung eines Hagelsturms stören.

Insgesamt kann dieses Phänomen die Vorhersage von extremen Niederschlagsereignissen verfälschen. Bei Verwendung eines Radarnetzes, d. h. eines Systems, das aus mehreren Radargeräten besteht, kann dieses Problem weitgehend beseitigt werden. Bei lokalen, eigenständigen Radarsystemen, wie z. B. luftgestützten Wetterradarsystemen, muss dieser Vorhersagefehler jedoch berücksichtigt werden.

Auch andere Hindernisse wie Fernsehtürme, Funkmasten und Windkraftanlagen können die Echos des Niederschlags beeinträchtigen und Störungen im Radar erzeugen.

Geisterechos

Ein weiteres Phänomen, das die Radarqualität beeinträchtigen kann, sind sogenannte Geisterechos, die häufig bei Inversionswetterbedingungen auftreten. Sie entstehen, wenn Radarstrahlen an Inversionsgrenzen gebrochen und zur Erdoberfläche reflektiert werden. Der Radar identifiziert dieses sogenannte „Bodenziel“, das vom reflektierten Strahl getroffen wird, dann als Niederschlag.

Manchmal sehen wir ein kreisförmiges Geisterecho, das auf ein schlecht eingestelltes Radar hinweist. Die folgende Abbildung zeigt ein sehr seltsames Radarbild, das eindeutig auf eine Fehlfunktion zurückzuführen ist.

Es ist auch möglich, dass Radarstrahlen an der Wasseroberfläche reflektiert werden. In solchen Fällen entstehen im Radarbild viele kleine Niederschlagswolken, die jedoch eigentlich keinen Hinweis auf Regen darstellen.

Insgesamt kann bei seltsamen Mustern der Vergleich mit METAR- und Satellitendaten zur besseren Interpretation des Radarbildes genutzt werden.

Striche im Radarbild

Manchmal können Striche wie im untenstehenden Bild auftreten. Dies ist ein Beispiel für Störungen, die durch Mobilfunkmasten verursacht werden. Mit dem stetigen Ausbau neuer und zahlreicher Mobilfunkmasten kann dieses Phänomen häufiger auftreten und sich somit auf die radarbasierte Niederschlagsvorhersage auswirken.