Hamburger Forscher entwickeln ein Computerprogramm, das ein Klimamodell mit dem realen Wettergeschehen koppelt

Hamburg. Die Wettervorhersage - für viele ist das nach den Abendnachrichten ein tägliches Ritual. Denn die Prognose trifft oftmals zu, allen Unkenrufen zum Trotz. Doch warum kann niemand sagen, ob der kommende Winter hart oder der nächste Sommer heiß wird? Klimamodelle geben zwar längerfristige Prognosen, allerdings blicken sie dann gleich Jahrzehnte in die Zukunft - und beschreiben lediglich die durchschnittliche Entwicklung. Winter 2032 konkret? Fehlanzeige.

Am KlimaCampus arbeiten wir daran, mit sogenannten saisonalen Vorhersagen den Wetterzustand in zwei bis acht Monaten zu prognostizieren. Diese Zeitspanne fällt genau in die Lücke zwischen Wettervorhersage und Klimaprognose. Hinter beiden stehen Rechenmodelle, die für ganz unterschiedliche Anforderungen konzipiert wurden. Ein Klimamodell behält die globalen Kreisläufe im Blick: Wie beeinflussen zum Beispiel Meeresströmungen die Wassertemperaturen? Wie transportieren Winde die Wärmeenergie rund um den Globus? Es versucht, das gesamte System abzubilden. Wer damit eine Prognose erstellen möchte, gibt bestimmte Startwerte ein und lässt das Modell einfach laufen. Anders das Wettervorhersagemodell: Es wird permanent mit den realen Daten der letzten Tage "gefüttert", denn das Wetter von morgen hängt sehr stark vom heutigen Zustand ab. Die langfristigen globalen Abläufe können dabei eher vernachlässigt werden.

Wie lassen sich die Vorteile der beiden Verfahren verbinden? Dafür haben wir gemeinsam mit Kollegen vom Max-Planck-Institut und dem Deutschen Wetterdienst ein komplexes Klimamodell derart umgebaut, dass es immer wieder neue Daten aufnehmen kann. Wir konfrontieren es also mit der Realität und verbessern so seine Prognose.

Doch Klimamodelle sind eigentlich nicht dafür gemacht, dass sie ständig neuen Input erhalten. Das ist eine besondere Herausforderung. Wir speisen beispielsweise das neue Modell monatlich mit realen Wetterdaten. An jedem Monatsende erhalten wir dann ein Ergebnis, das mal mehr, mal weniger vom tatsächlichen Wetter abweicht. Die Kunst ist nun die sogenannte Datenassimilation. Hierbei muss eine sinnvolle Mischung aus errechneten und echten Daten in die Prognose eingehen, damit die Vorhersage der Realität möglichst nahekommt.

Nachdem wir hier ein schlüssiges Verfahren entwickelt haben, nutzen wir nun ein globales Modell, das kontinuierlich Daten aufnimmt und gleichzeitig langfristig laufen kann - ein Riesenfortschritt! So konnten wir jetzt in sogenannten nachträglichen Vorhersagen die tropischen Wetterphänomene La Niña von 1989 und El Niño von 1997/98 richtig prognostizieren.

Aber ob wir eine weiße Weihnacht bekommen, ist weitaus schwieriger vorherzusagen, weil in Europa unterschiedliche Luftströmungen zusammenkommen. Der chaotische Anteil ist deshalb hoch und der Spielraum für abweichendes Wetter groß. Gleichwohl wird der Deutsche Wetterdienst demnächst unser Modell routinemäßig für saisonale Prognosen einsetzen.

Alle bisher veröffentlichten Folgen aus der Rubrik "Neues vom KlimaCampus" zum Nachlesen: www.abendblatt.de/klimacampus