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Niesanfälle, juckende Augen und Müdigkeit gehören für einen grossen Teil der Bevölkerung zum Alltag im Frühling. Schuld daran sind Pollen in der Luft. Gemäss Schätzungen von aha! ist rund jede fünfte Person von einer Pollenallergie betroffen.

Umso wichtiger sind verlässliche Informationen: Wo ist die Pollenbelastung besonders hoch? Wie entwickelt sie sich in den nächsten Tagen? Die Pollenprognosen sind seit Jahren fester Bestandteil der Vorhersagen von MeteoSchweiz und erfreuen sich grosser Beliebtheit.

Neu bietet MeteoSchweiz die Pollenprognosen auch als Open Data an. Die Daten stammen direkt aus dem numerischen Wettermodell, das MeteoSchweiz am Nationalen Hochleistungsrechenzentrum CSCS betreibt. Sie können beispielsweise für Anwendungen zur Allergieprävention weiterverarbeitet und integriert werden.

Vorhersagedaten: Wo ist die Pollenbelastung wie hoch?  

Die Daten geben beispielsweise Aufschluss darüber, in welchen Regionen in den kommenden Tagen mit einer hohen Pollenbelastung in der Luft zu rechnen ist. Die entsprechenden Vorhersagen basieren auf dem Wettermodell ICON. Dieses berechnet neben Temperatur, Wind und Niederschlag auch, wie sich Pollen in der Atmosphäre verbreiten.

Neu sind die Pollenvorhersagen als Erweiterung der bereits über Open Data publizierten ICON-Modelldaten öffentlich verfügbar und können direkt abgerufen und genutzt werden. Beispielsweise lässt sich damit abschätzen, wie sich die Pollenbelastung in den nächsten Tagen in einer Region entwickelt, etwa im Raum Basel.

Von der Modellrechnung zur Karte

Die Pollen werden im Modell zunächst als Konzentration in der Luft berechnet und publiziert. Bei den veröffentlichten Werten handelt es sich also um Rohdaten. MeteoSchweiz verarbeitet diese Rohdaten für die anschauliche Darstellung weiter und stellt sie auf interaktiven Karten auf der Webseite und in der App dar.  

Basierend auf den bereitgestellten Rohdaten lässt sich eine vergleichbare Darstellung mit nur wenigen Zeilen Programmcode nachbauen. Das zeigt unser Programmierbeispiel,  welches die folgende Abbildung erzeugt.

Diese Abbildung zeigt die Pollenkonzentration der Gräser am 20. Mai 2026 um 18 Uhr des Modelllaufs, der um 12 Uhr mittags startete.
Diese Abbildung zeigt die Pollenkonzentration der Gräser am 20. Mai 2026 um 18 Uhr des Modelllaufs, der um 12 Uhr mittags startete. (MeteoSchweiz)

Analysedaten: Genaue Verfolgung der vergangenen Pollenmengen in der Luft

Neben den Vorhersagen veröffentlicht MeteoSchweiz neu auch Analysedaten des vergangenen Wetters über Open Data. Dieser stündlich aufdatierte Datensatz beantwortet Fragen wie «Wo war die Pollenbelastung der Birke gestern besonders hoch?», enthält aber auch weitere Wetterinformationen. 

Analysedaten beschreiben den vergangenen Zustand der Atmosphäre, zum Beispiel, wie sich Temperatur, Wind oder Luftfeuchtigkeit am Boden und in der Höhe verteilt hat. Messstationen liefern zwar genaue Daten, erfassen aber nur einzelne Standorte. Analysedaten hingegen geben ein flächendeckendes Bild für die gesamte Schweiz und die umliegenden Regionen. Sie entstehen, indem Messungen mit Modellrechnungen kombiniert werden. So lassen sich auch dort zuverlässige Aussagen treffen, wo keine direkten Messungen vorliegen. Analysedaten bilden die Grundlage für viele weitere Auswertungen und Anwendungen. Sie werden unter anderem verwendet, um neue Wettervorhersagen zu starten.

Die folgende Abbildung zeigt eine Karte der maximalen Windböen in der Schweiz vom 6. Mai 2026, berechnet auf Grundlage von Analysedaten. Ein entsprechendes Beispiel ist auf GitHub zu finden.

Diese Abbildung zeigt die maximalen Windböen am 20. Mai 2026 um 12 Uhr des Modelllaufs, der um 11 morgens Uhr startete.
Diese Abbildung zeigt die maximalen Windböen am 20. Mai 2026 um 12 Uhr des Modelllaufs, der um 11 morgens Uhr startete. (Bild: MeteoSchweiz)

Wie können die Daten verwendet werden?

Die über Open Data offen verfügbaren Daten können direkt heruntergeladen und weiterverarbeitet werden.  Es stehen Beispiele, Dokumentation und Links zu den Datensätzen zur Verfügung. Diese zeigen, wie sich die Daten abrufen, filtern und für die Darstellung auf Karten aufbereiten lassen.

Beispiele: 
•    Notebook: Pollenvorhersage 
•    Notebook: Analysedaten 

Dokumentation: 
•    Pollenvorhersagen: technische Informationen 
•    Analysedaten: technische Informationen 

Datensätze: 
•    Pollenvorhersagen
•    Analysedaten