Forscher arbeiten daran, Wettervorhersagen einen Monat im Voraus zu erstellen

Ein von der University of Reading koordiniertes Team erforscht, wie sich Vorhersagen für einen Monat mit hoher Genauigkeit erstellen lassen. Dazu werden die Prozesse analysiert, aus denen die Vorhersage besteht, und Supercomputer für immer komplexere Berechnungen eingesetzt.

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Die Komplexität der Atmosphäre bedeutet, dass die Verbesserung der Reichweite der Vorhersagen eine enorme Rechenleistung erfordert.

Die University of Reading, Großbritannien, hat das Forschungsprogramm Advancing the Frontiers of Earth System Prediction (AFESP), um genaue und zuverlässige Wettervorhersagen einen Monat im Voraus zu erstellen. Die Arbeit wurde in Zusammenarbeit mit dem Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersagen (ECMWF), dem Met Office und dem National Centre for Atmospheric Sciences (NCAS) durchgeführt. Nach Angaben von Meteorological Technology International können Meteorologen derzeit brauchbare Vorhersagen für eine Woche im Voraus und, mit größeren Fehlern, bis zu etwa 15 Tagen machen.

Rowan Sutton, Klimawissenschaftler am National Centre for Atmospheric Sciences und der University of Reading, erklärt, dass "eines der Hauptziele unserer Arbeit darin besteht, vorherzusagen, wie das Wetter in einem Monat sein wird". Er führt weiter aus: "Es wird nicht möglich sein, einen Monat im Voraus zu sagen, ob ein bestimmter Tag sonnig oder regnerisch sein wird. Wir hoffen jedoch, dass wir vier Wochen im Voraus sagen können, ob wir wahrscheinlich eine Periode mit sehr nassem und windigem oder sonnigem Wetter haben werden."

Das AFESP-Team befasst sich eingehend mit den Variablen, die bei der Berechnung von Wettermustern eine Rolle spielen, und nutzt eine große Menge meteorologischer Daten, um diese Vorhersagen zu verbessern. Die Forscher werden Daten von Wetterstationen auf der ganzen Welt, Tiefenbojen, Wetterballons, Transpondern an Flugzeugen und Schiffen sowie Sensoren an Satelliten untersuchen. Durch die Einbeziehung von mehr Daten und mehr Variablen in die Daten, die zur Erstellung von Wettervorhersagen verwendet werden, befassen sich die AFESP-Forscher mit den Unsicherheiten der Vorhersagen, insbesondere der Langzeitvorhersagen.

Investitionen in Wissenschaft und Forschung

Die Worte von Pier Luigi Vidale, Klimawissenschaftler am National Centre for Atmospheric Sciences und an der University of Reading, sind erhellend, um den Prozess hinter dieser Arbeit zu erklären: "Wir fangen an, die Dinge immer feiner aufzulösen, nicht nur in der Atmosphäre und an der Erdoberfläche, sondern auch in den Ozeanen, was uns erlaubt, viel besser zu verstehen, wie diese beiden Flüssigkeiten Wärme vom Äquator zum Pol transportieren und die Art und Weise beeinflussen, wie sich Stürme entwickeln und Winde und Regen an unsere Küsten bringen. Dieses neue physikalische Wissen wird auch dazu beitragen, unsere Vorhersagen zu verbessern.

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Derzeit wissen wir nicht genau, inwieweit die reale Welt vorhersehbar ist. Was wir haben, ist eine Annäherung mit einem Fehlerniveau, das mit der Zeit schnell wächst. Dieses Papier versucht daher, ein neues theoretisches Verständnis der wichtigsten Faktoren zu entwickeln und damit die Grenzen der Vorhersagbarkeit zu ermitteln. Es handelt sich jedoch nicht nur um eine intellektuelle Übung. Vidale erklärt, dass es sich nicht nur um eine intellektuelle Frage handelt. Sie wissen, dass es für das Leben der Menschen einen großen Unterschied machen wird, wenn sie es richtig machen und innerhalb eines Monats Ergebnisse vorhersagen können.

Vor einem Jahr führte diese Arbeit zu einer gemeinsamen Zusammenarbeit aller am meteorologischen Verhalten beteiligten Stellen mit dem Ziel, die mittelfristigen Prognosen zu verbessern. Dieser Prozess wurde durch eine Investition von 30 Millionen Pfund (rund 36,8 Millionen Dollar) unterstützt. Das AFESP-Forschungsprogramm wird von der University of Reading geleitet. Endziel ist es, dass die Verbesserung der Vorhersagen vier Wochen im Voraus den nationalen und internationalen Wetterdiensten, der Industrie wie Landwirtschaft, Fischerei und Energie sowie den Regierungen in aller Welt bei der Entscheidungsfindung zum Schutz von Leben und Existenzgrundlagen zugute kommt.

Die Welt der Supercomputer

Das Programm zielt darauf ab, die neuesten Fortschritte im Exascale-Supercomputing zu nutzen, um die Macht der Wissenschaft zum Nutzen der Gesellschaft zu entfesseln. Exascale-Computing ist eine tausendfache Verbesserung gegenüber den ersten Geräten im Peta-Maßstab, die 2008 in Betrieb genommen wurden. Es sei daran erinnert, dass Argentinien über einen Supercomputer verfügt, der auf diesem Niveau spielt. Der argentinische nationale Wetterdienst verfügt über die Clementina, die zu den 100 schnellsten Supercomputern der Welt gehört.

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Der Supercomputer Clementina ist beim Nationalen Meteorologischen Dienst installiert und gehört zu den 100 leistungsstärksten Supercomputern der Welt.

Das übergeordnete Ziel des Forschungsprogramms ist die Verbesserung der Risikobewertung, der Planung und der Widerstandsfähigkeit, so dass Gemeinden, die durch extreme Wetterereignisse gefährdet sind, viel besser auf das vorbereitet sind, was vor ihnen liegt. Professor Rowan Sutton, Dekan für Umweltforschung an der Universität Reading und leitender Klimawissenschaftler am NCAS, fügte hinzu: "Durch dieses neue Forschungsprogramm, das über viele Jahre hinweg mit unseren Kollegen aus der Meteorologie entwickelt wurde, können wir unsere gemeinsamen Ressourcen auf die Weiterentwicklung der physikalischen, mathematischen und rechnerischen Wissenschaften konzentrieren."

AFESP wird mehrere Fünfjahreszyklen zur Finanzierung von Forschungsprojekten umfassen, die parallel zu den Möglichkeiten für Nachwuchswissenschaftler laufen werden. Es wird ein 15-jähriges Doktorandenausbildungsprogramm eingeführt, bei dem jedes Jahr neue Studenten ihre Arbeit aufnehmen. Zwischen 2023 und 2038 werden rund 100 Projekte gefördert. Die Idee ist, dass diese wissenschaftlichen Mitarbeiter die Genauigkeit der mittelfristigen Vorhersagen verbessern und auch dazu beitragen, das Niveau der Warnungen in Gebieten der Welt zu verbessern, in denen derzeit keine guten Informationen für die Vorhersage von Phänomenen vorliegen.