EUPORIAS

Projektanfang 01.11.2012
Projektende 31.01.2017
Themen Forschung und Zusammenarbeit
Klima
Region EU
Status Abgeschlossene Projekte

Langfristvorhersagen der Witterungsbedingungen über mehrere Monate können für politische Entscheidungsträger und Akteure in verschiedenen Wirtschaftssektoren nützlich sein. Im EUPORIAS-Projekt wurde anhand ausgewählter Klimadienste gezeigt, wie Langfristvorhersagen in der Praxis eingesetzt werden können.

Ziel von Langfristvorhersagen ist es, die Witterungsbedingungen mehrere Monate im Voraus zu prognostizieren. Solche Langfristvorhersagen können als Entscheidungshilfen für Fragestellungen dienen, welche stark von Klimaschwankungen abhängig sind. Beispiele für solche Entscheidungsgrundlagen sind eine auf Temperatur basierende Abschätzung des Heizenergieverbrauchs, Niederschlags- und Abflussvorhersagen für Wasserversorgung und Landwirtschaft oder Frühwarnsysteme von Hitzewellen.

Trotz Fortschritten in der Langfristvorhersage ist die Vorhersagbarkeit über Wochen und Monate in die Zukunft nach wie vor beschränkt, und verlässliche Aussagen können einzig über die erwarteten Witterungsbedingungen gemacht werden (Abbildung 1). Um die Unsicherheit von Langfristvorhersagen zu charakterisieren, werden diese als Wahrscheinlichkeitsvorhersagen formuliert (mehr dazu im Hintergrund Saisonausblick. MeteoSchweiz hat im Projekt EUPORIAS mitgeholfen, die Darstellung von Wahrscheinlichkeitsvorhersagen wesentlich zu verbessern und zu vereinfachen.

In EUPORIAS wurde das Potenzial von Vorhersagen mit direktem Anwendungsbezug untersucht. Dabei werden zum Beispiel an Stelle der mittleren Temperatur Heizgradtage vorhergesagt, die in Bezug zum Heizenergiebedarf stehen. Um Vorhersagen solcher Klimaindikatoren zu erstellen, müssen die Daten der Vorhersagemodelle statistisch korrigiert werden (Mahlstein et al., 2015). Diese statistische Nachbearbeitung ist wegen der grossen Datenmengen und weil die Vorhersagen als Wahrscheinlichkeitsaussagen formuliert sind eine Herausforderung. Um die Produktion, Validierung und Darstellung von saisonalen Vorhersagen zu vereinfachen, wurde in EUPORIAS frei verfügbare Software entwickelt (siehe Abbildung 2). Diese Tools haben wesentlich dazu beigetragen, das nötige Wissen zur Bearbeitung und Analyse von Langfristvorhersagen zu verbreiten.

Weitere Informationen zur Langfristvorhersage von Klimaindikatoren sind im entsprechenden Projektbericht verfügbar.

Vorhersagegüte

Die Vorhersagbarkeit variiert im Raum, mit der Jahreszeit, und ist für verschiedene meteorologische Grössen und verschiedene Vorhersagesysteme unterschiedlich. Um die beschränkte Vorhersagbarkeit von  Witterungsbedingung über mehrere Monate bestmöglich zu nutzen, ist es deshalb nötig, Perioden und Orte mit ausreichender Vorhersagegüte identifizieren zu können. Dazu hat MeteoSchweiz eine Web-Plattform entwickelt, auf der die Vorhersagegüte des EZMWF Vorhersagesystems dargestellt ist und interaktiv erkundet werden kann (Abbildung 1).

Die MeteoSchweiz konnte im Rahmen des Projekts zeigen, dass die Vorhersagegüte von Langfristvorhersagen von Klimaindikatoren einen starken Zusammenhang mit der Vorhersagegüte der zu Grunde liegenden meteorologischen Grössen aufweist (Bhend et al., 2016). So sind zum Beispiel Heizgradtagvorhersagen ähnlich oder leicht schlechter als die entsprechenden Temperaturvorhersagen. Die Vorhersagegüte von Indikatoren kann also aus der Güte der meteorologischen Kerngrössen, die in der Web-Plattform dargestellt sind, abgeschätzt werden.

Kommunikation von Langfristvorhersagen

Zwei Aspekte von Langfristvorhersagen sind wichtig, um diese bestmöglich nutzen zu können. Einerseits sind zukünftige Witterungsbedingungen unsicher und die Langfristvorhersagen werden deswegen als Auftretenswahrscheinlichkeit formuliert. Eine solche Vorhersage gibt zum Beispiel an, mit welcher Wahrscheinlichkeit überdurchschnittlich warme Temperaturen erwartet werden. Andererseits muss man die Vorhersagegüte kennen.

Die Güte einer Vorhersage wird aus dem Vergleich vergangener Vorhersagen mit den tatsächlich eingetretenen Bedingungen ermittelt. Die Vorhersagegüte beschreibt, wie viel besser die Vorhersage im Vergleich zu zufälligen Vorhersagen (z. B. durch Raten) ist. Vorhersagen sind dann besonders nützlich, wenn sowohl die Vorhersagegüte als auch die Vorhersagewahrscheinlichkeit für ein ungewöhnliches Ereignis hoch sind. Die Kombination von Vorhersagegüte und Vorhersagewahrscheinlichkeit ist in Abbildung 3 dargestellt.