Wie gut sind Langfristprognosen?

Im Internet gibt es regelmäßig langfristige Wettervorhersagen für die nächsten Monate zu bestaunen. Insbesondere in den USA sind diese Art von Prognosen weit verbreitet, aber auch in Deutschland betätigen sich einige “Meteorologen” auf diesem Feld, allerdings oft mit fragwürdiger Detailtreue.

Auch in diesem Blog sind Langfristprognosen regelmäßig zu lesen. Heute folgt einmal ein durchaus selbstkritischer Beitrag zum Thema. Untersucht wurden diese vier, frei im Internet verfügbare Langfristmodelle von NCEP (CFS), NASA (GEOS-5), IRI/Columbia University und UK Met Office. Analysiert wurde die Vorhersage der Abweichung der Monatsmitteltemperatur vom langjährigen Mittel 1961-90 für Berlin im Zeitraum Mai 2010 bis Oktober 2016, jeweils für einen und zwei Monate im Voraus. Da sich die Vorhersagen der verschiedenen Modelle auf verschiedene “Normalperioden” beziehen, wurden die Prognosen aller Modelle entsprechend auf die Periode 1961-90 umgerechnet, damit diese vergleichbar werden.

Desweiteren wurde auch die Methode der “Ähnlichen Jahre” analysiert (also die Ableitung des Witterungsverlaufs aus ähnlichen Jahren der Vergangenheit) sowie eine Referenzprognose “+1 Grad”, die immer +1 Grad Abweichung vorhersagt. Diese Referenzprognose ist praktisch die Messlatte für alle anderen Vorhersageverfahren. Die folgende Abbildung zeigt die Ergebnisse der Analyse:

Verifikation Langfristprognosen

Hier sind für die insgesamt sechs Vorhersageverfahren die vier folgenden Parameter aufgeführt:

  • BIAS (mittlerer Fehler): gibt an, ob die Prognose im Mittel zu kalt (negativ) oder zu warm (positiv) ist
  • mittlerer absoluter Fehler: der mittlere Fehler der Prognose ohne Berücksichtigung des Vorzeichens
  • Trefferquote Wert: Prozentsatz der Prognosen, die maximal 1,5 Grad vom eingetroffene Wert abweichen
  • Trefferquote Tendenz: Prozentsatz der Prognosen mit dem richtigen Vorzeichen.

Dunkelgrün markiert sind jeweils das qualitativ beste Vorhersageverfahren, hellgrün die zweitbesten. Sowohl für die Vorhersage des ersten Monats als auch des zweiten Monats ist NCEP praktisch gleichauf mit der Referenzprognose “+1 Grad”, es gibt nur geringe Unterschiede, die sich zudem auch nicht auf ein Verfahren konzentrieren. Alle anderen Vorhersageverfahren schneiden schlechter als die Referenzprognose ab. Oder anders ausgedrückt: Diese Verfahren zeigen zumindest für Berlin keine messbare Vorhersageleistung.

Das Verfahren der “Ähnlichen Jahre” hat zudem einen systematischen Fehler und sagt im Mittel zu kalt voraus. Hier könnte sich eine genauere Analyse lohnen. Schlägt man die 0,5 Grad auf alle Prognosen in der Vergangenheit auf, ergibt sich eine deutliche Verbesserung aller Verifikationsparameter.

Diese Analyse ist natürlich nur für einen Ort gültig und dementsprechend nicht unbedingt repräsentativ, gibt aber einen Eindruck über die derzeitige eher bescheidene Leistungsfähigkeit von Langfristvorhersage-Modellen für unsere Breiten. In den Tropen schneiden die meisten Modelle übrigens deutlich besser ab.


1 Antwort

  1. 7. Oktober 2018

    […] Statistik sollte man allerdings nicht als Vorhersage verstehen. Hier ist nachzulesen, wie gut – oder besser schlecht langfristige Wettervorhersage für Mitteleuropa […]

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