Ein Hoch wandert von Schottland kommend bis Freitag nach Polen. Es bestimmt zunehmend unser Wetter. Am Mittwoch klingen die gelegentlichen leichten Niederschläge (teils Regen, teils Schnee) ab und am Donnerstag hat sich dann auch die Wolkendecke aufgelöst.
Unter den Wolken steigen am Dienstag und Mittwoch die Temperaturen tagsüber auf +3 Grad an und sinken nachts auf +1 Grad. Oberhalb von 600 m herrscht Frost. Weil es in der Nacht zum Donnerstag aufklart, gehen die Temperaturen auf -2 Grad zurück. Tagsüber ist es am Donnerstag zwar recht sonnig, aber wegen der vorangegangenen nächtlichen Abkühlung ist die Höchsttemperatur mit +2 Grad etwas geringer als an den Vortagen.
In der Nacht zum Freitag tritt erneut leichter Frost auf. Zugleich nimmt die Neigung zu Nebel und Hochnebel deutlich zu. Daher ist es am Freitag wahrscheinlich trüb bei Temperaturen um 0 Grad.
Anfangs treten frische Windböen aus Nordost auf. Ab Mittwoch wehen nur noch sehr schwache östliche Winde.
Am Samstag und am Sonntag wird mit leicht auffrischenden westlichen Winden mäßig kalte Luft vom Atlantik zu uns geführt. Es kann zeitweise Niederschlag fallen, in höheren Lagen Schnee, in tieferen Regen. Die Temperaturen schwanken um +3 Grad.
Wetterochs
P.S.: Das neue KI-Wettermodell GenCast von Google war in letzter Zeit viel in den Schlagzeilen. Im Prinzip handelt es sich dabei um ein weiteres Feld der traditionellen Wettermodelle, das nun auch die künstliche Intelligenz mit maschinellem Lernen beackert. Genauer gesagt, gibt es damit nun auch KI-Ensemble-Prognosen, also eine Schar von Wettermodell-Berechnungen, die durch minimale Variationen der Eingangsdaten unterhalb der Messgenauigkeit verschiedene Entwicklungsvarianten durchspielen. Typischerweise weichen die Ergebnisse der einzelnen Ensemble-Mitglieder um so mehr voneinander ab, je weiter die Prognose zeitlich voranschreitet. Die Ensemble-Prognosen sind ein Mittel, um Variationsmöglichkeiten und Unsicherheiten bei der Vorhersage zu identifizieren. Typischerweise betrachtet man die Hauptläufe der verschiedenen Wettermodelle und die Ensembles des ECMWF-Modells (weil es das beste Modell ist).
Man kann auch den Mittelwert über alle Ensemble-Ergebnisse nehmen und bekommt so Vorhersagekarten, die im Laufe der Zeit immer weichgespülter aussehen, weil ja Durchschnittswerte zwischen völlig unterschiedlichen Entwicklungsvarianten errechnet werden. Das ist so, wie wenn sich jemand aus Nürnberg noch nicht entschieden hat, ob er am kommenden Sonntag einen Ausflug nach Bamberg machen wird oder zum Brombachsee. Die Mittelwert-Bildung kommt dann zu dem Ergebnis, dass er einfach zuhause bleiben wird. Womit man dann statistisch gesehen auch ganz gut liegt, denn wer kennt das nicht, dass man sich manchmal nicht aufraffen kann und nicht fortkommt.
Aber hier haben wir ebenso wie auch schon bei den bisherigen KI-Modellen die bekannte Accuracy-Activity-Problematik, d.h. eine Verbesserung der statistischen Genauigkeit wird durch eine zu geringe Aktivität in den Ergebnissen erkauft.
Konkret zu GenCast kann ich jetzt aber noch nichts sagen. Ich werde das beobachten, sobald die Ergebnisse regelmäßig eingesehen werden können, was wahrscheinlich bald auf der Web-Site des ECMWF möglich sein wird.
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