Wettermodelle

Das ICON-D2-Modell (Icosahedral Nonhydrostatic) ist das hochauflösendste Regionalmodell des Deutschen Wetterdienstes (DWD) und deckt Deutschland, Österreich, die Schweiz sowie angrenzende Gebiete ab. Mit einer Gitterweite von nur 2,2 km erfasst es kleinräumige Wetterphänomene wie konvektive Gewitter, lokale Windfelder und orografisch bedingte Niederschläge besonders detailliert. Es aktualisiert sich alle drei Stunden und liefert damit stets eine aktuelle Kurzfristvorhersage. Für die Region DACH ist es das Referenzmodell in AuraMeteо.

ICON-EU ist die europäische Nesting-Konfiguration des ICON-Modells. Mit 6,5 km Auflösung deckt es ganz Europa ab und bietet eine Vorhersagedauer von fünf Tagen. Durch das größere Rechengebiet eignet es sich gut, um großräumige Wettersysteme (Tiefs, Fronten, Blocking-Muster) frühzeitig zu erkennen, die für die DACH-Region in den kommenden Tagen relevant sind. Es dient als Randbedingung für das hochauflösendere ICON-D2.

Das ICON-D2-EPS (Ensemble Prediction System) berechnet 20 leicht unterschiedliche Modellläufe (Member) mit identischem ICON-D2-Kern, aber leicht variierten Anfangsbedingungen und Modellparametern. Statt einer einzigen Kurve entsteht so ein Wahrscheinlichkeitskorridor um die Vorhersage. In AuraMeteо wird das Band zwischen dem 10. und 90. Perzentil aller Member angezeigt (P10–P90): je breiter das Band, desto unsicherer die Vorhersage. Das EPS eignet sich besonders gut, um abzuschätzen, wie verlässlich ein Einzelmodell-Ergebnis tatsächlich ist.

Das Global Forecast System (GFS) ist das Globalmodell der US-amerikanischen Wetterbehörde NOAA und ihres Rechenzentrums NCEP. Mit einer Auflösung von 0,25° Bogengradgrad und einer Vorhersagedauer von bis zu 16 Tagen ist es eines der meistgenutzten Wettermodelle weltweit. Die Daten sind frei verfügbar (Public Domain) und bilden die Basis für zahlreiche kommerzielle Wetterdienste. Im Vergleich zu den ICON-Modellen ist die räumliche Auflösung für die DACH-Region grober, die Reichweite der Vorhersage dafür deutlich länger.

Das Integrated Forecasting System (IFS) des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) in Reading, UK, gilt als eines der genauesten Wettervorhersagemodelle der Welt. Die native Auflösung des HRES-Laufs (High Resolution) beträgt ca. 9 km (TCo1279-Spektralgitter), die über ECMWF Open Data frei verfügbaren Daten werden auf 0,25° interpoliert. Die 10-tägige Vorhersage ist besonders für die mittelfristige Planung wertvoll. Zweimal täglich erscheinen neue Läufe; die Verfügbarkeit der Open-Data-Produkte liegt ca. 7–9 Stunden nach dem nominalen Laufzeitpunkt.

Das AI Forecasting System (AIFS) ist ECMWFs KI-basiertes Gegenstück zum klassischen IFS. Statt physikalische Differentialgleichungen zu lösen, nutzt es ein neuronales Netz (Graph Transformer), das auf historischen Reanalysedaten (ERA5) trainiert wurde. Es erzeugt damit in Sekunden Vorhersagen, für die das IFS viele CPU-Stunden benötigt. In Vergleichsstudien erreicht AIFS bei vielen Variablen und Regionen ähnliche oder sogar bessere Skill-Scores als das klassische IFS. Da es kein Physikmodell nutzt, kann es jedoch in seltenen oder extremen Wetterlagen unerwartete Ergebnisse produzieren.