Wissen rund um Langfristprognosen

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.

In der freien Atmosphäre existieren etliche Parameter, 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. Dass bedeutet, dass die Atmosphäre nicht isoliert betrachtet werden darf, sondern mit den Ozeanen, der Landoberfläche, der Schneedecke und dem Meereis wechselwirkt. Diese Wechselwirkungen können die großräumige Zirkulation über Wochen oder Monate beeinflussen, sind jedoch nicht immer ausreichend genau vorhersagbar.

Ein weiteres Problem besteht darin, dass langfristige Prognosen häufig nur schwache statistische Signale enthalten, die gegenüber der natürlichen Wettervariabilität schwer zu erkennen sind. Gerade für Mitteleuropa können wechselnde Großwetterlagen dazu führen, dass sich warme, kalte, trockene und nasse Phasen innerhalb kurzer Zeit abwechseln. 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 gehören. Dies sollte aber kein Grund sein an der generellen Möglichkeit einer Langfristprognose zu zweifeln.

Die Erstellung beider Vorhersagearten erfolgt auf vollkommen unterschiedlichem Wege. In der klassischen Wettervorhersage werden numerische Wettermodelle eingesetzt, die aus einem möglichst genau bestimmten Anfangszustand die weitere Entwicklung der Atmosphäre berechnen. Für die kommenden Stunden und Tage lassen sich daraus konkrete Angaben zu Temperatur, Niederschlag, Wind und anderen Wetterelementen ableiten. Bei langfristigen Prognosen reicht es dagegen nicht aus, eine einzelne berechnete Wetterentwicklung einfach über mehrere Monate fortzuschreiben.

Stattdessen werden beispielsweise Ensembles aus vielen Modellläufen, statistische Zusammenhänge, großräumige Zirkulationsmuster und Wechselwirkungen zwischen Atmosphäre und Ozean ausgewertet. Auch Verfahren des maschinellen Lernens können eingesetzt werden, um wiederkehrende Zusammenhänge in historischen Daten zu identifizieren. Eine Gegenüberstellung beider Vorhersagearten käme also dem berühmten Vergleich von Äpfeln mit Birnen sehr nahe.

Leider nein. 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 internen Rauschen überlagert werden und eine erfolgversprechende Vorhersage somit recht aufwendig ist. Außerdem unterscheiden sich die Vorhersagemöglichkeiten je nach Jahreszeit und Wetterelement: Temperaturtendenzen lassen sich in manchen Situationen besser abschätzen als Niederschlagsmengen.

Prinzipiell ja, wenn auch mit erwähnten Einschränkungen hinsichtlich Genauigkeit und Aussagekraft. Die Grundlage dafür ist, dass bestimmte Prozesse im Klimasystem über längere Zeiträume einen gewissen Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Wetterentwicklungen ausüben können. Dazu zählen beispielsweise die El-Niño-Southern-Oscillation (ENSO), die Wassertemperaturen in verschiedenen Ozeanregionen und bestimmte großräumige atmosphärische Zirkulationsmuster. Solche Faktoren können die Wahrscheinlichkeit bestimmter Temperatur- oder Niederschlagsverhältnisse in einzelnen Regionen erhöhen oder verringern.

Daraus folgt jedoch nicht, dass jeder Monatstag entsprechend warm ausfallen muss oder dass sich einzelne Kälteperioden ausschließen lassen. 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 stetig zu verbessern.

Die Chaostheorie beschreibt unter anderem, dass bereits kleinste Unterschiede im Anfangszustand eines dynamischen Systems im Laufe der Zeit zu großen Unterschieden in seiner Entwicklung führen können. Dieses Verhalten wird häufig als „Schmetterlingseffekt“ bezeichnet. Damit soll ausgedrückt werden, dass sehr kleine, unbedeutende und unerwartete Veränderungen in der Atmosphäre große Auswirkungen auf das gesamte Wetter in der Folgezeit haben.

Selbst moderne Messsysteme können den tatsächlichen Ist-Zustand der Atmosphäre niemals vollständig und fehlerfrei erfassen. Werden solche unvermeidbaren Unsicherheiten in Wettermodelle eingebracht, können sich die berechneten Entwicklungen mit zunehmendem Vorhersagezeitraum immer stärker auseinanderentwickeln. Selbst mit unendlicher Rechenleistung und perfekter Physik in den Computern ist nach spätestens 10 bis 14 Tagen der deterministische Vorhersagehorizont für ein konkretes Datum erreicht

Die Chaostheorie bedeutet allerdings nicht, dass sämtliche Aussagen über die zukünftige Witterung unmöglich wären. Während einzelne Wetterereignisse langfristig kaum präzise vorhersagbar sind, können statistische Eigenschaften, klimatologische Häufigkeiten und bestimmte großräumige Tendenzen durchaus prognostizierbar bleiben.

Ein einfaches Bild: Man kann nicht vorhersagen, wo genau ein einzelnes Blatt im Herbstwind landet – aber man kann sehr wohl sagen, dass im Oktober mehr Blätter fallen als im Juli. Genauso verhält es sich mit der Atmosphäre: Das Einzelereignis ist chaotisch, die Statistik über viele Fälle ist es nicht.

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 die Atmosphäre keinen derartigen festen Wiederholungszyklen folgt und auch die komplexen Wechselwirkungen zwischen Atmosphäre, Ozeanen und Landoberfläche sich nicht durch einen einfachen Kalenderzyklus beschreiben lassen, entbehrt der Kalender somit jeglicher wissenschaftlicher Grundlage und ist als Langfristprognose unbrauchbar.

Bei langfristigen Vorhersagen ist es üblich, Temperatur- und Niederschlagstendenzen eines Monats oder einer Jahreszeit gegenüber einem langjährigen Mittelwert anzugeben. Daraus lässt sich jedoch nicht ableiten, dass es an jedem Tag regnet oder dass besonders heftige Niederschlagsereignisse auftreten müssen. 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 01.01.2025 erfolgt eine Umstellung der Referenzperiode auf den Zeitraum 1991 - 2020. 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.

Eine Langfristprognose ist kein einmal fertiggestelltes Produkt, sondern wird bis zum Beginn des Prognosezeitraums regelmäßig überprüft und fortgeschrieben. Dafür gibt es mehrere Gründe. Zum einen fließen laufend neue Beobachtungsdaten in die Berechnungen ein: Die Luftdruckverteilung, die Meeresoberflächentemperaturen und die Schneebedeckung der zurückliegenden Wochen verändern sich und damit auch die Ausgangslage, auf der die statistischen und Analogie-Verfahren aufbauen. Ein Muster, das im September noch auf einen kalten Winter hindeutete, kann sich durch die Entwicklung im Oktober und November in eine andere Richtung verschieben.

Zum anderen kommen mit fortschreitender Zeit bessere Datengrundlagen und zusätzliche Vergleichsfälle hinzu. Je näher der Prognosezeitraum rückt, desto mehr ähnliche historische Witterungslagen lassen sich identifizieren und desto belastbarer wird die Analogieauswahl. Gleichzeitig verringert sich der Einfluss jener Unsicherheiten, die weit in der Zukunft liegen. Eine im Oktober veröffentlichte Winterprognose ist daher notwendigerweise vorläufiger als die im November aktualisierte Fassung – nicht weil die erste falsch war, sondern weil sich die Informationslage verbessert hat.

Eine Änderung der Prognose ist also kein Zeichen von Schwäche, sondern ein Qualitätsmerkmal. Sie zeigt, dass die Vorhersage aktiv an der tatsächlichen Entwicklung gemessen und nicht einfach unverändert stehen gelassen wird. Auf diesen Seiten wird aus diesem Grund bei jeder Prognose angegeben, wann sie zuletzt aktualisiert wurde und wann die nächste Überarbeitung ansteht. Ältere Prognosestände werden im Archiv aufbewahrt und bleiben dort einsehbar – auch dann, wenn sie sich im Nachhinein als nicht zutreffend erwiesen haben.

Eine Langfristprognose lässt sich nicht in dem Sinne „prüfen“, ob das Wetter an einem bestimmten Tag eintritt – dafür ist sie gar nicht gedacht. Verifiziert wird stattdessen, ob die Richtung der Abweichung vom langjährigen Mittel zutreffend war. Sagt eine Prognose für einen Monat eine positive Temperaturanomalie voraus (also „zu warm“), so gilt sie als eingetroffen, wenn das beobachtete Monatsmittel tatsächlich über dem Referenzwert liegt – unabhängig davon, wie groß die Abweichung im Einzelnen ausfiel.

Führt man diese Prüfung für viele Monate und Jahreszeiten systematisch durch, ergibt sich eine Trefferquote. Auf diesen Seiten werden getrennt ausgewiesen: die Trefferquote für monatliche Temperaturprognosen, für saisonale Temperaturprognosen sowie für Niederschlagsprognosen. Dabei zeigt sich regelmäßig, dass Temperaturtendenzen besser abschätzbar sind als Niederschlagstendenzen – ein Befund, der sich mit den Erkenntnissen der meteorologischen Forschung deckt. Der Verifizierungszeitraum reicht bis in das Jahr 1997 zurück, in dem diese Seite begründet wurde.

Verifizierung ist aus mehreren Gründen wichtig. Sie erlaubt eine ehrliche Einschätzung der Leistungsfähigkeit, sie macht Fortschritte und Rückschritte der verwendeten Verfahren sichtbar, und sie schützt vor einer Überschätzung der Prognosen. Gerade weil Langfristprognosen mit erheblichen Unsicherheiten behaftet sind und Fehlprognosen – wie an anderer Stelle auf diesen Seiten betont – auch künftig zum Alltag gehören werden, ist die transparente Dokumentation der Trefferquote unerlässlich. Eine Prognose ohne Verifizierung ist keine belastbare Prognose. Die vollständigen Verifizierungsergebnisse sind im entsprechenden Bereich dieser Seiten einsehbar.

1. Statistische Beziehungen zwischen Luftdruck- bzw. Wassertemperaturanomalien auf der Nordhalbkugel und der Temperatur über Mitteleuropa in den nachfolgenden Monaten. Über eine Korrelationsrechnung wird dann die voraussichtliche Temperatur eines zu vorhersagenden Monats ermittelt. Die Entwicklung dieser Methode ist 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 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. Dynamische Klimamodelle: 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.

4. KI-getriebene Modelle: Auch in der Meteorologie kommt künstliche Intelligenz vermehrt zum Einsatz. Zur Zeit noch hauptsächlich für den kurz- und mittelfristigen Prognoseeinsatz, entweder bereits als eigenständiges KI-Modell oder in Kombination mit gängigen deterministischen Vorhersagemodellen. In absehbarer Zeit ist aber davon auszugehen, dass diese auch im langfristigen Zeitraum zum Einsatz kommen.

5. 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 eine lange Zeit noch hohe Gültigkeit besitzen. Ein typisches Beispiel hierfür ist die oben beschriebene Januarregel. Früher fanden solche Regeln auch bei den Vorhersagen des Autors Anwendung, jedoch wurde deren Aussagekraft durch den Einfluss des Klimawandels zunehmend verwässert.

6. Rhythmen: Wie sich manchmal 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 scheinen jedoch aufgrund der Komplexität der Atmosphäre sehr trivial und zeigten bei Versuchen keine befriedigenden Ergebnisse.

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