Die Wettervorhersagen können manchmal ungenau sein aufgrund der Komplexität atmosphärischer Phänomene und der Schwierigkeit, sie präzise zu modellieren. Viele Faktoren wie lokale Variationen, Unsicherheiten in den Anfangsdaten und die Grenzen numerischer Modelle tragen zu dieser Ungenauigkeit bei.
Das Wetter ist alles andere als ruhig: Es entwickelt sich ständig weiter. Die Atmosphäre bewegt sich ununterbrochen, mit der warmen Luft, die aufsteigt, der kalten Luft, die absinkt, der Feuchtigkeit, die umherzieht... Das Ergebnis: permanente Veränderungen und komplexe Wetterphänomene. Eine kleine Temperatur- oder Druckänderung an einem bestimmten Ort kann die ursprüngliche Vorhersage radikal verändern. Ganz zu schweigen davon, dass Wolken, Niederschläge oder Gewitter oft unvorhersehbar auftreten und die Abweichungen zwischen dem, was erwartet wurde, und dem, was tatsächlich geschieht, verstärken. Die Natur hält immer einige Überraschungen für uns bereit, wodurch es unmöglich wird, genau jede Aufhellung oder jeden Schauer vorherzusagen.
Selbst mit der heutigen Technologie bleibt es schwierig, die Atmosphäre genau zu messen. Instrumente wie Thermometer, Barometer oder Anemometer haben jeweils ihre Grenzen. Ein Thermometer, das nah an einem Gebäude oder in der Sonne platziert ist, wird leicht verzerrte Temperaturen anzeigen. Das Anemometer ist empfindlich gegenüber nahen Hindernissen, die die Winde stören (Bäume, Gelände, Gebäude). Zudem nutzen sich diese Instrumente ab, verschmutzen und verlieren nach und nach an Genauigkeit. Jeder kleine Messfehler summiert sich. Letztendlich können diese kleinen Ungenauigkeiten zu völlig falschen Vorhersagen führen.
Die Wettervorhersage ist ein bisschen so, als würde man einen Computer bitten, alle Launen der Atmosphäre auf einmal zu lösen. Die Computermodelle funktionieren, indem sie die Atmosphäre in kleine Stücke, sogenannte Raster, aufteilen und dann berechnen, wie all diese kleinen Felder miteinander interagieren. Aber je kleiner die Felder sind, desto komplizierter wird die Berechnung und desto ressourcenintensiver wird es. Daher muss man zwischen Präzision und Machbarkeit abwägen. Darüber hinaus beruhen die Modelle auf mathematischen Gleichungen, die manchmal die Realität der Phänomene (Kondensation, Wärmeübertragungen, Turbulenzen) zu stark vereinfachen. Das Wetter besteht gerade aus vielen kleinen subtilen Details, die die Modelle schwer vollständig erfassen können. Das Ergebnis: Ungenauigkeiten häufen sich, und die Vorhersagen können schnell von der Realität abweichen.
Die geografischen Besonderheiten wie Gebirgsketten, Täler und Küstengebiete spielen oft den Wettermodellen einen Streich. Zum Beispiel zwingt das Gebirge die Luft, schnell aufzusteigen, was zu Abkühlung und plötzlicher Bildung von Wolken und Regen führt (orographischer Effekt). Auch große Wasserflächen, wie Seen oder Meere, verändern die lokalen Temperaturen erheblich. Die tagsüber von der Erde erwärmte Luft steigt auf und zieht die Brise vom Meer an – und schwupps, ein unerwartetes Mikroklima entsteht. Auch in den Städten beobachtet man den städtischen Wärmeinseleffekt, der die Genauigkeit der Vorhersagen noch weiter verwischt. Man kann sagen, je unwegsamer oder geografisch spezifischer deine Gegend ist, desto überraschender wird das Wetter sein.
Das Wetter ist eine verdammt chaotische Angelegenheit. Was wir den Schmetterlingseffekt nennen, ist die Idee, dass eine winzige Veränderung zu Beginn, wie der berühmte Flügelschlag eines Schmetterlings in Brasilien, einen Sturm am anderen Ende der Welt auslösen könnte. Die Atmosphäre ist extrem empfindlich gegenüber kleinen Störungen, und eine leichte Variation zu Beginn verstärkt sich sehr schnell zu einem großen Durcheinander später. Diese atmosphärische Instabilität erklärt, warum es über einen Zeitraum von einigen Tagen hinaus fast unmöglich wird, wirklich zuverlässige Wettervorhersagen zu machen. Selbst mit den leistungsfähigsten Computern bleibt die Erstellung von Wettervorhersagen mittelfristig oder langfristig immer ein riskantes Unterfangen.
Eine der ersten öffentlichen Wetterprognosen stammt aus dem Jahr 1861 in England, und trotz mehr als 160 Jahren technologischer Entwicklung bietet kein Wettermodell bis heute eine Zuverlässigkeit von 100 %.
L'expression populaire 'Effet papillon' provient de la météorologie : en 1972, Edward Lorenz a soulevé qu'un simple battement d'aile de papillon pourrait influencer la météo à l'autre bout du monde à cause des effets chaotiques. Die populäre Redewendung "Schmetterlingseffekt" stammt aus der Meteorologie: 1972 stellte Edward Lorenz fest, dass ein einfacher Flügelschlag eines Schmetterlings das Wetter am anderen Ende der Welt aufgrund chaotischer Effekte beeinflussen könnte.
Bien que les satellites météorologiques soient performants, ils ne peuvent fournir des données précises qu'en surface et en altitude en raison des difficultés à traverser les épais nuages ou à capturer certains phénomènes très localisés. Traduction en allemand : Obwohl Wettersatelliten leistungsfähig sind, können sie aufgrund der Schwierigkeiten, dicke Wolken zu durchdringen oder bestimmte sehr lokalisierten Phänomene zu erfassen, nur an der Oberfläche und in der Höhe präzise Daten liefern.
Einige lokale geographische Besonderheiten wie Berge, Seen oder auch die Effekte von städtischen Wärmeinseln führen zu Mikrokliemen, die von klassischen Wettermodellen sehr schwer genau vorherzusagen sind.
Ja, die Vorhersagen können sich verbessern, wenn die Instrumente (Satelliten, Radars usw.) genauer werden und die mathematischen Modelle durch technologische Fortschritte und Rechenleistung leistungsfähiger werden.
Nein. Wetteranwendungen verwenden unterschiedliche Modelle und Daten, was zu Abweichungen in ihren Vorhersagen führt. Einige basieren auf leistungsfähigen Computermodellen in Verbindung mit sehr genauen lokalen Daten, während andere eine ungenauere Vorhersage bieten.
Die Wetterbedingungen beziehen sich auf den aktuellen Zustand der Atmosphäre, der über einen kurzen Zeitraum (Minuten, Tage...) beobachtet wird. Das Klima hingegen beschreibt die statistischen Mittelwerte und die atmosphärischen Veränderungen, die über längere Zeiträume (Jahre, Jahrzehnte...) beobachtet werden.
Parce que les phénomènes météorologiques sont influencés par un grand nombre de paramètres qui peuvent évoluer rapidement, il est impossible d'affirmer avec absolue certitude comment un phénomène va se développer. Les probabilités indiquent ainsi le degré de certitude des modèles. --- Weil meteorologische Phänomene von einer Vielzahl von Parametern beeinflusst werden, die sich schnell ändern können, ist es unmöglich, mit absoluter Sicherheit zu sagen, wie sich ein Phänomen entwickeln wird. Die Wahrscheinlichkeiten zeigen somit den Grad der Sicherheit der Modelle an.
Die extremen oder lokalen Wetterereignisse wie plötzliche Stürme, Gewitter, Tornados oder bestimmte Schneefälle sind besonders schwierig, lange im Voraus genau vorherzusagen, da sie von sehr instabilen und schnell wechselnden atmosphärischen Bedingungen abhängen.
Die Wettervorhersagen sind in der Regel am zuverlässigsten für kurze Zeiträume, also 24 bis 48 Stunden im Voraus. Nach drei Tagen nimmt die Zuverlässigkeit aufgrund der Verstärkung kleiner anfänglicher Ungenauigkeiten oder Unsicherheiten erheblich ab.
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Question 1/5
