Langfristige Wettervorhersage - Langzeitprognosen, Winterwetter

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Was sind langfristige Prognosen?

Wie bereits im Vorfeld schon angedeutet werden als Langzeitprognosen alle Vorhersagen bezeichnet, die über 10 Tage hinausgehen. Viele Menschen sind jedoch immer noch der Ansicht, dass längerfristige Prognosen aufgrund der sogenannten "Chaostheorie" der Atmosphäre unmöglich und demzufolge auch unseriös sind. Oftmals hört man auch den Standpunkt, dass Langfristprognosen deshalb hinfällig seien, da mitunter schon die Vorhersage für die nächsten Tage daneben liegt und sich somit eine Prognose über einen noch längeren Zeitraum erübrigt. Dieses Denken ist jedoch grundsätzlich falsch!

Was ist der Unterschied zwischen kurz-, mittel- und langfristigen Vorhersagen?

Zunächst einmal muss man Langfristprognosen von den kurz- und mittelfristigen Vorhersagen klar abgrenzen, da es bei der langfristigen Prognose in erster Linie darum geht, die allgemeine Witterungstendenz einer Monatshälfte, eines ganzes Monats oder gar einer Jahreszeit wiederzugeben und nicht eine konkrete Vorhersage für einen bestimmten Tag zu erstellen, wie dies bei der üblichen Wettervorhersage für die nächsten Tage der Fall ist.

Kann man langfristig vorhersagen, ob es z.B. "Weiße Weihnachten" gibt?

Es wird niemals möglich sein schon im Oktober zu sagen, ob das folgende Weihnachtsfest "weiß" oder doch wieder "grün" ausfällt. Selbst die besten Vorhersagemodelle der Welt sind maximal nur bis zum 10. Tag imstande eine ungefähre Wetterentwicklung für ein größeres Areal (z.B. Deutschland) zu bestimmen. Nur allgemeine Tendenzen für eine längere Zeitspanne sind langfristig unter gewissen Voraussetzungen machbar.

Eine Punktprognose für einen bestimmten Ort X bzw. einen Tag Y ist langfristig also nicht möglich!

Wo liegen die Grenzen langfristiger Vorhersagen?

In der freien Atmosphäre existieren etliche Parameter und Gesetzmäßigkeiten, die derart komplex miteinander verbunden und schwierig zu erfassen sind, dass sie zu unerwarteten Änderungen eines bestimmten Verhaltensmusters führen können und damit zum Eintreten eines gegensätzlich prognostizierten Witterungsablaufes. Zudem sollte nicht vergessen werden, dass langfristige Prognosen wie auch die alltäglichen Wettervorhersagen niemals eine 100 %-ige oder nur annährend so hohe Eintreffwahrscheinlichkeit liefern können. Genauso wenig werden Langfristprognosen jemals im Stande sein, extreme Witterungsereignisse richtig vorherzusagen, da bei der Erstellung statistische Mittelwerte zurückliegender Jahre verwendet und somit "Ausreißer" nur schwer erfasst werden. Fehlprognosen werden daher auch in Zukunft zum Alltag der Meteorologie gehören. Dies sollte aber kein Grund sein an der generellen Möglichkeit einer Langfristprognose zu zweifeln.

Kurz- und Langfristprognosen
= gleiche Vorhersagemethode?

Die Erstellung beider Vorhersagetypen erfolgt auf vollkommen unterschiedlichem Wege. Während die langfristige Prognose auf statistische Untersuchungen und Vergleiche mit der Vergangenheit angewiesen ist (Analogie), wird bei kurzfristigen Vorhersagen der Zustand und das Verhalten der Atmosphäre mit Hilfe von physikalischen Formeln jeweils für die nächsten Stunden / Tage simuliert und berechnet. Eine Gegenüberstellung beider Vorhersagetypen käme also dem berühmten Vergleich von Äpfeln mit Birnen sehr nahe.

Sind Langfristvorhersagen überall gleich gut möglich?

Dies ist leider nicht der Fall. Während tropische Regionen durch den großen Einfluss der Meerestemperaturen dafür begünstigt sind, ist eine entsprechende Vohersage für die gemäßigte Klimazone aufgrund der größeren internen Variabilität der Atmosphäre (häufiger Wechsel von Hoch- und Tiefdruckwetterlagen) weitaus schwieriger. Vor allem wir in Mitteleuropa haben damit zu kämpfen, dass prognoserelevante Signale sehr stark vom sogenannten Rauschen überlagert werden und eine erfolgversprechende Vorhersage somit recht aufwendig ist.

Sind Witterungsprognosen über mehrere Monate überhaupt möglich?

Prinzipiell ja, wenn auch mit erwähnten Einschränkungen. Dass die Atmosphäre nicht vollends "chaotisch" sein kann, sondern es sich dabei um ein großräumiges, hochkompliziertes System handelt, in dem durchaus geordnete Verhältnisse vorherrschen, beweisen doch mehrere immer wieder eintreffende Witterungsregeln, wie z.B. die Januarregel von Franz Baur:

"Ist der Oktober in Deutschland sehr warm und trocken, kann mit hoher Wahrscheinlichkeit ein zu kalter Januar erwartet werden."

Diese Regel besitzt eine Eintreffwahrscheinlichkeit von 90 % bei einer Vielzahl von beobachteten Fällen und kann daher als hochsignifikant angesehen werden. Solche Statistiken beweisen aber, dass physikalische Zusammenhänge in der Atmosphäre tatsächlich existieren. Hintergrund solcher Erfahrungssätze sind vor allem die Erhaltungs- bzw. Wiederholungsneigung der Atmosphäre zu bestimmten Zeitpunkten, ebenso der "Hang" zu grundlegenden Änderungen des Strömungsmusters bei speziellen Ausgangsbedingungen. Auf dieser Grundlage lässt sich weiter aufbauen. Ziel sollte deshalb sein, weitere Forschungen auf diesem Gebiete zu betreiben und dabei die Ergebnisse ständig zu verbessern.

Inwieweit erschwert die Chaostheorie die Erstellung von Langfristprognosen?

Der vielzitierte "Schmetterlingseffekt", den die Verfechter der Chaostheorie gerne benutzen, um langfristige Vorhersagen als nichtig zu bezeichnen gehört ins Reich der Fabeln. Er beinhaltet im übertriebenen Sinne, dass der Flügelschlag eines Schmetterlings auf einem Kontinent A ein schweres Unwetter einige Tage später auf einem Kontinent B zur Folge haben könnte. Damit soll ausgedrückt werden, dass sehr kleine, unbedeutende und unerwartete Veränderungen irgendwo in der Atmosphäre große Auswirkungen auf das gesamte Wetter in der Folgezeit haben. Da jedoch auch das hochkomplizierte "System Atmosphäre" stets auf Ausgleich bedacht ist, muss eine großräumige und ordnungsgebundene Zirkulation existieren. Die Unterschiede der mittleren Jahrestemperatur zwischen den wärmsten und den kältesten Jahren betragen in Mitteleuropa gerade mal 3,5 bis 4 K. Ohne ohne geordnete Verhältnisse der Atmosphäre wäre die Amplitude der Jahresmitteltemperatur viel größer.

Was ist vom "Hundertjährigen Kalender" zu halten?

Kurz gesagt: Überhaupt nichts! Der Hundertjährige Kalender ist ein Produkt eines geschäftstüchtigen Arztes, der um 1700 die 7-jährigen Aufzeichnungen des Abtes M. Knauer veröffentlichte und behauptete, sie seien 100 Jahre alt. Da sich das Wetter aber nicht in einem 7-jährigen Zyklus wiederholt, entbehrt der Kalender somit jeglicher wissenschaftlicher Grundlage und ist als Langfristprognose unbrauchbar.

Was bedeuten Angaben wie "mild" und "nass"?

Bei langfristigen Vorhersagen ist es üblich, Temperatur- und Niederschlagstendenzen eines Monats oder einer Jahreszeit gegenüber einem langjährigen Mittelwert anzugeben. Allerdings kann es von nicht unwesentlicher Bedeutung sein, wie dieser Referenzzeitraum definiert ist. So kann ein Monat gegenüber einer kalten Epoche als "mild" gelten, gegenüber einer anderen jedoch als "normal".

Mit dem 01.01.2018 erfolgt eine Umstellung der Referenzperiode auf den Zeitraum 1981 - 2010. Frühere Perioden wie die zuletzt verwendete 1961 - 2010 sind damit auf diesen Seiten nicht mehr gültig. Erforderlich war die Umstellung deshalb, weil einerseits auf globaler Ebene der gültige Referenzzeitraum zunehmend auf die obige Periode umgestellt wurde und andererseits die Häufung zu warmer Monate gegenüber älteren (und damit kalten) Referenzzeiträumen eine Anpassung notwendig machte.

Welche unterschiedliche Vorhersagemethoden gibt es?

1. Korrelationsbeziehungen zwischen Luftdruck- bzw. Temperaturanomalien auf der Nordhalbkugel und der Temperatur über Mitteleuropa in den nachfolgenden Monaten. Über die Korrelationsrechnung wird dann die voraussichtliche Temperatur eines zu vorhersagenden Monats ermittelt. Nähere Infos dazu hier. Entwicklung dieser Methode allerdings sehr aufwendig ! Zu den angegeben Prognosewerten sei noch ein Wort gesagt: Es handelt sich nicht um exakte Prognoseangaben, sondern lediglich um Tendenzen einer Vorhersage, ob z.B. eine stärkere oder schwächere Anomalie für den Monat zu erwarten ist. Ebenso kann man den Grad der Abweichung auch als Wahrscheinlichkeitsfaktor auffassen. Wird beispielsweise ein Monat mit einer starken positiven Anomalie vorhergesagt, so ist die Wahrscheinlichkeit eines generell "zu warmen" Monats größer, als wenn die berechnete Abweichung nur geringfügiger Art gewesen ist.

2. Analogie-Methode: Hier wird versucht aus den Luftdruckverteilungen der letzten Monate ähnliche Fälle in vergangenen Jahren zu finden und aus deren Weiterentwicklung auf die Verteilungen von Druck und Temperatur in den nächsten Monaten zu schließen. Vorteil: Weniger aufwendig und auch leicht auf andere Regionen übertragbar. Dieses Prognosesystem befindet sich zwar beim Autor noch im experimentellen Stadium, liefert aber dennoch schon sehr beachtliche Ergebnisse.

3. Statistische Witterungsregeln: In diesem Bereich hat sich vor allem Prof. Dr. Franz Baur einen Namen gemacht. Er untersuchte zwischen den 1940er und 70er Jahren eine Vielzahl von Zusammenhängen und stellte ein große Anzahl von statistischen Witterungsregeln auf von denen die Meisten auch heute noch hohe Gültigkeit besitzen. Ein typisches Beispiel hierfür ist die oben beschriebene Januarregel. Soweit möglich, finden solche Regeln auch bei den Vorhersagen des Autors Anwendung.

4. Dynamische Modelle: Dieser Methode bedienen sich vor allem staatliche Institutionen. Das Grundprinzip jener Modelle besteht darin, zunächst die Entwicklung der Meeresoberflächentemperaturen vorherzusagen - insbesondere im Bereich des tropisches Pazifiks (ENSO) - um daraus eine globale Temperatur- und Niederschlagsprognose abzuleiten. Da allerdings der direkte Einfluss von El Nino / La Nina auf Mitteleuropa nur sehr gering ist, sind die prognostischen Resultate für jene Region eher bescheiden.

5. Rhythmen: Wie sich schon öfters in der Vergangenheit gezeigt hat, folgte nach Ablauf bestimmter Perioden auf ein Hoch- bzw. Tiefdruckgebiet an gleicher Stelle ein neues Hoch bzw. Tief. Diese Rhythmen sind allerdings noch weitestgehend unerforscht, da sie einerseits noch wenig bekannt sind und andererseits ein recht großer Arbeitsaufwand dafür nötig ist. Im Allgemeinen zeigten sie jedoch bei Versuchen keine befriedigenden Ergebnisse.