{"id":39,"date":"2026-07-07T14:19:37","date_gmt":"2026-07-07T12:19:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.calibsun.com\/?p=39"},"modified":"2026-08-04T17:01:49","modified_gmt":"2026-08-04T15:01:49","slug":"datenpunkte-der-numerischen-wettervorhersage","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.calibsun.com\/de\/numerical-weather-prediction-data-points\/","title":{"rendered":"Numerische Wettervorhersagemodelle (NWP): Die Engine mit 131 Millionen Datenpunkten, die hinter Ihrer Wettervorhersage steckt"},"content":{"rendered":"
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Die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Artikel<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tGlobale NWP-Modelle l\u00f6sen partielle Differentialgleichungen \u00fcber mehr als 131 Millionen Gitterpunkte hinweg, wobei Prognosezyklen, die alle sechs Stunden zu synoptischen Zeitpunkten aktualisiert werden<\/b> - das R\u00fcckgrat aller operativen Wettervorhersagen.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tZur Verarbeitung von Wetterdaten ist eine Supercomputerleistung von bis zu 29 Petaflops erforderlich<\/b> und pr\u00e4zise Echtzeit-Prognosen auf nationaler und globaler Ebene zu erstellen.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tAufgrund der chaotischen Natur der Erdatmosph\u00e4re gilt, dass Selbst geringf\u00fcgige Fehler in den Anfangsbedingungen verst\u00e4rken sich im Laufe der Zeit rasch.<\/b>, weshalb die Datenerhebung und die Datenassimilation f\u00fcr die Prognosegenauigkeit von entscheidender Bedeutung sind.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tBei der Ensemble-Prognose werden mehrere Simulationen mit gest\u00f6rten Anfangsbedingungen durchgef\u00fchrt<\/b> zur Quantifizierung von Unsicherheiten und zur Unterst\u00fctzung der Entscheidungsfindung im Zusammenhang mit Unwettern, tropischen Wirbelst\u00fcrmen und Wetterph\u00e4nomenen mit erheblichen Auswirkungen.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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    Was sind Modelle zur numerischen Wettervorhersage (NWP)?<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

    Die Wettervorhersagen, die wir <\/span>Zugang<\/span> t\u00e4glich \u2013 im Fernsehen,<\/span> \u00fcber spezielle Software oder auf mobilen Plattformen <\/span>\u2013 werden hergestellt von <\/span>numerische Wettervorhersagemodelle, <\/b>die gemeinhin als NWP-Modelle bezeichnet werden.<\/span> Diese mathematischen Modelle simulieren die Entwicklung von Wettersystemen, indem sie physikalische Gleichungssysteme auf einem diskreten Rechengitter l\u00f6sen, <\/span>die Erstellung der computergenerierten Vorhersagen, auf die sich Wettervorhersager und automatisierte Dienste st\u00fctzen.<\/span><\/p>

    Definition:<\/b> Ein Modell zur numerischen Wettervorhersage (NWP) simuliert den zuk\u00fcnftigen Zustand der Atmosph\u00e4re, indem es Gleichungen aus den Bereichen Str\u00f6mungslehre, Thermodynamik und Strahlung auf einem dreidimensionalen Punktraster numerisch l\u00f6st.<\/span><\/p>

    Diese primitiven Gleichungen \u2013 eine Form partieller Differentialgleichungen, die aus der Grundlagenphysik abgeleitet sind \u2013 bestimmen die \u00c4nderungsraten von Temperatur, Wind, Wasserdampf und Niederschlag in der gesamten atmosph\u00e4rischen S\u00e4ule. Sie bilden den mathematischen Kern, auf dem alle modernen Wettervorhersagemodelle aufbauen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    Die wichtigsten meteorologischen Zentren, die hinter den NWP-Vorhersagen stehen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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    Au\u00dfergew\u00f6hnliche Anforderungen an IT-Infrastruktur<\/span><\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
    \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

    Die atmosph\u00e4rische Modellierung auf globaler Ebene stellt extreme Anforderungen an Rechenressourcen und Speicherkapazit\u00e4t. Die Erstellung von Echtzeitprognosen f\u00fcr nationale oder globale Regionen erfordert eine Supercomputing-Infrastruktur, \u00fcber die weltweit nur eine Handvoll Organisationen verf\u00fcgt. Daher werden globale mittelfristige Wettervorhersagen von einer kleinen Anzahl gro\u00dfer nationaler und internationaler Wetterdienste erstellt.<\/span><\/p>

    Zu den bekanntesten z\u00e4hlen:<\/span><\/p>

    • ECMWF<\/b> \u2013 das Europ\u00e4ische Zentrum f\u00fcr mittelfristige Wettervorhersagen<\/span><\/li>
    • NOAA<\/b> \u2013 die Nationale Ozean- und Atmosph\u00e4renbeh\u00f6rde (Vereinigte Staaten)<\/span><\/li><\/ul>

      \u00a0<\/p>

      Die von diesen Organisationen betriebenen Supercomputer z\u00e4hlen zum Zeitpunkt ihrer Inbetriebnahme h\u00e4ufig zu den leistungsst\u00e4rksten der Welt. So belegte beispielsweise der Supercomputer von M\u00e9t\u00e9o-France Platz <\/span>Platz 30 weltweit<\/b> bei der Installation im Jahr 2020.<\/span><\/p>

      Diese Zentren erstellen globale Vorhersagen mit einer <\/span>r\u00e4umliche Aufl\u00f6sung, die typischerweise zwischen 10 und 50 km liegt<\/b>, je nach Modell.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      Prognosezyklen:<\/span> Aktualisierungen alle sechs Stunden<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Um die Abweichungen der Simulationen im Zeitverlauf zu begrenzen, werden die Vorhersagen regelm\u00e4\u00dfig aktualisiert. Globale NWP-Modelle werden alle sechs Stunden neu berechnet, und zwar um <\/span>die synoptischen Stunden<\/b> \u2013 00:00, 06:00, 12:00 und 18:00 UTC <\/span>\u2013 Sicherstellung, dass aktuelle Wetterbeobachtungen kontinuierlich in den Vorhersageprozess einflie\u00dfen.<\/span> Diese aufeinanderfolgenden Aktualisierungen bilden die Prognosezyklen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      29 Petaflops:<\/span> Der Umfang der erforderlichen Rechenleistung<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Der Supercomputer der NOAA arbeitet mit einer Leistung von etwa 29 Petaflops<\/b> \u2013 das hei\u00dft 29 \u00d7 10\u00b9\u2075 mathematische Operationen pro Sekunde.<\/span> Diese Rechenleistung ist erforderlich, um den vollst\u00e4ndigen Satz atmosph\u00e4rischer Gleichungen \u00fcber Hunderte von Millionen Gitterpunkte hinweg innerhalb der vorgegebenen Bearbeitungszeit zu l\u00f6sen. Dies erkl\u00e4rt, warum weltweit nur eine kleine Anzahl bedeutender Zentren in der Lage ist, eigenst\u00e4ndig Wettervorhersagen im globalen Ma\u00dfstab zu erstellen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      Ein Blick ins Innere eines numerischen Wettervorhersagemodells: Gitter, Aufl\u00f6sung und Datenpunkte<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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      Wie die Stimmung ist diskretisiert<\/span><\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Ein numerisches Wettervorhersagemodell basiert auf der L\u00f6sung einer Reihe mathematischer Gleichungen \u00fcber ein <\/span>Rechenraster<\/b>. Die Erdoberfl\u00e4che wird entlang der Breiten- und L\u00e4ngengrade sowie vertikal nach H\u00f6henlagen unterteilt \u2013 dies wird als <\/span>r\u00e4umliche Aufl\u00f6sung<\/b> des Modells.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      \n\t\t\t\t\t

      Das GFS-Modell:<\/span>Ein konkretes Beispiel<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Betrachten wir die Daten der NOAA <\/span>Global Forecast System (GFS)<\/b>. Die horizontale Aufl\u00f6sung betr\u00e4gt etwa <\/span>28 km (0,25\u00b0)<\/b>. Das bedeutet, dass meteorologische Variablen \u2013 wie Windgeschwindigkeit oder Temperatur \u2013 in regelm\u00e4\u00dfigen Abst\u00e4nden von etwa 25 bis 30 km berechnet werden, was ungef\u00e4hr <\/span>1.440 \u00d7 720 Gitterpunkte<\/b> an der Oberfl\u00e4che oder mehr als <\/span>eine Million Punkte<\/b> insgesamt.<\/span><\/p>

      Diese Oberfl\u00e4chenpunkte werden anschlie\u00dfend vertikal fortgef\u00fchrt, um die Struktur der Atmosph\u00e4re in der H\u00f6he darzustellen. Das GFS-Modell umfasst <\/span>127 vertikale Ebenen<\/b>, was zu mehr als <\/span>131 Millionen Rechengitterpunkte<\/b>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      Parameter<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      \n\t\t\t\t\t

      GFS-Wert<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      Horizontale Aufl\u00f6sung<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      \n\t\t\t\t\t

      ~28 km (0,25\u00b0)<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      Oberfl\u00e4chenraster (Breite \u00d7 L\u00e4nge)<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      \n\t\t\t\t\t

      1,440 \u00d7 720<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      Vertikale Ebenen<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      \n\t\t\t\t\t

      127<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      Gesamtzahl der Rasterpunkte<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      > 131 Millionen<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      Zeitschritt<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      7 Min. 30 Sek.<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      Prognosehorizont<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      Bis zu 15 Tage<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      Zeitschritte pro Durchlauf<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      \n\t\t\t\t\t

      2,880<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      Meteorologische Variablen<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      \n\t\t\t\t\t

      > 150<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      Supercomputer-Leistung (NOAA)<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      ~29 Petaflops<\/p>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"GFS_Nordamerika_Niederschlag\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
      Zeitliche Animation der GFS-Modellvorhersage f\u00fcr Nordamerika \u2013 Niederschlag (mm) \u00fcber 24 Stunden. Quelle: NOAA\/GFS<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Die zeitliche Dimension<\/span><\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Zu dieser r\u00e4umlichen Dimension kommt noch die <\/span>zeitliche Dimension<\/b>. Um die Entwicklung der Atmosph\u00e4re darzustellen, berechnet das Modell in regelm\u00e4\u00dfigen Zeitabst\u00e4nden den Zustand dieser Millionen von Punkten. Im Fall des GFS werden die Berechnungen alle <\/span>7 Minuten und 30 Sekunden<\/b>, \u00fcber einen Prognosezeitraum von bis zu <\/span>15 Tage<\/b>, was entspricht <\/span>2.880 Zeitschritte<\/b>.<\/span><\/p>

      Unter Ber\u00fccksichtigung der Tatsache, dass das Modell mehr als <\/span>150 meteorologische Variablen<\/b> \u2013 die jeweils zahlreiche mathematische Berechnungen erfordern \u2013 wird die entscheidende Bedeutung sowohl einer hohen Rechenleistung als auch einer ausreichenden Speicherkapazit\u00e4t offensichtlich.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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      Unsicherheiten und Fehler in NWP-Modellen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Ann\u00e4herung an a kontinuierliche Atmosph\u00e4re<\/span><\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Numerische Modelle liefern Vorhersagen auf diskreten r\u00e4umlichen und zeitlichen Gittern. Sie stellen daher eine <\/span>N\u00e4herung an atmosph\u00e4rische Ph\u00e4nomene<\/b> die naturgem\u00e4\u00df stochastisch sind. Auch die zur L\u00f6sung der physikalischen Gleichungen verwendeten numerischen Verfahren f\u00fchren zu Unsicherheiten.<\/span><\/p>

      Dar\u00fcber hinaus ist das Modell <\/span>Ausgangszustand<\/b> \u2013 Die Beschreibung der atmosph\u00e4rischen Bedingungen zu Beginn der Vorhersage \u2013 enth\u00e4lt zwangsl\u00e4ufig Fehler, die dazu neigen, <\/span>sich im Laufe der Zeit verst\u00e4rken<\/b>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Verbesserung der Genauigkeit:<\/span> Aufl\u00f6sung und physikalische Parametrisierung<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Diese Fehler lassen sich durch eine Erh\u00f6hung der r\u00e4umlichen und zeitlichen Aufl\u00f6sung verringern, was jedoch mit folgenden Konsequenzen verbunden ist: <\/span>deutlich h\u00f6herer Rechenaufwand<\/b> sowie eine Anpassung der physikalischen Parametrisierungen zur Darstellung von Ph\u00e4nomenen im kleineren Ma\u00dfstab. Die Verbesserung dieser physikalischen Modelle ist seit mehreren Jahrzehnten ein aktives Forschungsgebiet.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

      \n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t

      Datenassimilation: Kombination von Modellen mit Beobachtungen aus der realen Welt<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
      \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

      Um Fehler im Ausgangszustand zu minimieren, <\/span>Methoden der Datenassimilation<\/b> spielen eine zentrale Rolle. Dabei geht es darum, die physikalischen Gleichungen des Modells optimal mit allen verf\u00fcgbaren Beobachtungsdaten zu kombinieren:<\/span><\/p>

      • Oberfl\u00e4chenmessungen<\/span><\/li>
      • Satellitenbeobachtungen<\/span><\/li>
      • Flugdaten<\/span><\/li>
      • Radiosondenprofile<\/span><\/li><\/ul>

        Diese Methoden st\u00fctzen sich auf Beobachtungsdaten, die in den Stunden vor dem Modelllauf erhoben wurden, und erfordern <\/span>mehrere aufeinanderfolgende Simulationen<\/b>. Sie erfordern daher sowohl eine gro\u00dfe Datenmenge als auch betr\u00e4chtliche Rechenleistung, um einen Anfangszustand zu erzeugen, der der beobachteten Realit\u00e4t so nahe wie m\u00f6glich kommt.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

        \n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t

        Anwendungsbereiche: Von globalen Vorhersagen bis hin zu regionalen Modellen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
        \n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t

        Wer hat Zugriff auf NWP-Ergebnisse?<\/span><\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

        Nur gro\u00dfe nationale oder internationale Wetterdienste verf\u00fcgen \u00fcber die erforderlichen Ressourcen \u2013 Rechenleistung, Speicherkapazit\u00e4t und internationale Zusammenarbeit beim Datenaustausch \u2013, um all diese Aufgaben zu bew\u00e4ltigen. Ihre Vorhersagen sind gr\u00f6\u00dftenteils, <\/span>\u00f6ffentlich zug\u00e4nglich<\/b>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

        \n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t

        Globale Prognosen <\/span>als Randbedingungen f\u00fcr regionale Modelle<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

        Diese globalen Prognosen k\u00f6nnen direkt verwendet werden, dienen aber auch als <\/span>Randbedingungen f\u00fcr regionale Modelle mit h\u00f6herer Aufl\u00f6sung<\/b>. Letztere erm\u00f6glichen die Untersuchung lokaler Ph\u00e4nomene oder die Entwicklung spezifischer Anwendungen, wie zum Beispiel <\/span>Wind- oder Solarressourcenatlanten<\/b>.<\/span><\/p>

        Das in diesem Zusammenhang am h\u00e4ufigsten verwendete \u00f6ffentliche Modell ist das <\/span>WRF-Modell (Weather Research and Forecasting)<\/b>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
        \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
        Wetterforschungs- und Vorhersagemodell (WRF)<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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        Fazit<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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        Numerische Wettervorhersagemodelle sind komplexe mathematische Werkzeuge, die die Entwicklung der Atmosph\u00e4re \u00fcber einen diskreten r\u00e4umlich-zeitlichen Bereich auf der Grundlage physikalischer Gleichungen simulieren. Ihre Genauigkeit verbessert sich kontinuierlich, was jedoch mit einem stetig steigenden Rechenaufwand einhergeht. <\/span>Prognosezyklen<\/b> die regelm\u00e4\u00dfige Aktualisierung der Simulationen sicherstellen, wobei die gewonnenen Daten sowohl auf globaler als auch auf lokaler Ebene mithilfe von Modellen f\u00fcr begrenzte Gebiete genutzt werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Jede genaue Wettervorhersage beginnt auf dieselbe Weise: physikalische Gleichungen, die auf die Erdatmosph\u00e4re angewendet und \u00fcber mehr als 131 Millionen Gitterpunkte gel\u00f6st werden \u2013 unterst\u00fctzt von Supercomputern mit einer Rechenleistung von 29 Petaflops. Wettermodelle sagen nicht einfach nur zuk\u00fcnftige Wetterbedingungen voraus \u2013 sie simulieren die Atmosph\u00e4re ausgehend von den Grundprinzipien und erfassen dabei atmosph\u00e4rische Dynamik, Niederschlag, Sonneneinstrahlung und Temperatur in computergenerierten Vorhersagen, die alle sechs Stunden aktualisiert werden. Auf der Grundlage von Beobachtungsdaten von Wetterstationen, Wetterballons, Doppler-Radaren und Satelliten erstellen globale Modelle wie GFS oder ECMWF Vorhersagen f\u00fcr bis zu 15 Tage im Voraus. Von globalen Vorhersagemodellen bis hin zu hochaufl\u00f6senden mesoskaligen Anwendungen bildet die numerische Modellierung die technologische Grundlage der modernen Meteorologie.<\/p>","protected":false},"author":4,"featured_media":3596,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[19],"tags":[],"class_list":["post-39","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-weather-energy"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=39"}],"version-history":[{"count":0,"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3596"}],"wp:attachment":[{"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=39"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=39"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"http:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=39"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}