Ein großes Tief zieht mit seinem Kern bis Dienstag langsam von Schottland zu den Karpaten. Dabei fließen milde und feuchte Luftmassen zu uns. Erst in der Nacht zum Mittwoch lenkt das Tief auf seiner Rückseite kältere Luft zu uns.
So ist es am Montag und Dienstag überwiegend stark bewölkt mit Regenschauern. Die Temperaturen tagsüber und in der Nacht zum Dienstag bei rund 10 Grad. Der anfangs lebhafte Wind lässt am Dienstag im Laufe des Tages nach und dreht dabei von West auf Nord.
Ein Zwischenhoch bringt uns am Mittwoch niederschlagsfreies Wetter. Wahrscheinlich bleibt es ziemlich trüb durch tiefe Wolken, vielleicht kommt aber auch die Sonne heraus. Maximal werden +4 Grad erreicht. Es wehen nur schwache Winde. In den Nächten zum Mittwoch und zum Donnerstag tritt bei Aufklaren Frost bis -3 Grad auf.
Ein neues Tief über Skandinavien führt am Donnerstag mildere Luft zu uns. Die Frostgrenze steigt auf über 3000 m. Weil aber immer noch der Hochdruckeinfluss überwiegt, haben wir es nicht mit einer aktiven Warmfront zu tun. Es ist überwiegend bewölkt und trüb, aber nur gelegentlich nieselt es mal. Bodennah hält sich noch zäh die Kaltluft, so dass wir nicht über 5 Grad hinauskommen. Der Südwestwind nimmt allmählich zu mit starken Böen am späten Abend.
Die Kaltfront des Tiefs greift dann aber am Freitag voll durch mit kräftigen Regenfällen und stürmischen Windböen aus West. Dabei steigen die Temperaturen vorübergehend auf 7 Grad.
Beim GFS-Modell gibt es am nächsten Wochenende einen Kälteeinbruch mit Schnee bis in die Niederungen. Das ECMWF bleibt zu 60 % milder mit Temperaturen nahe +5 Grad und zu 40 % wird es aber auch bei diesem Modell winterlich kalt. Und neue Besen kehren ja bekanntlich gut: Unsere GraphCast KI erwartet am nächsten Wochenende wechselhaftes Westwetter mit Temperaturen von +5 Grad und wenn die das sagt, dann wird es wohl so sein.
Wetterochs
P.S.: Zu meinen gestrigen Ausführungen bezüglich KI in der Wettervorhersage habe ich einige Zuschriften erhalten. Und ich habe gemerkt, dass es bei diesem Thema ein Missverständnis gibt, auf das ich - ehrlicherweise zugegeben - auch schon hereingefallen bin. Das Missverständnis ist, dass dieses KI-Verfahren sozusagen ein gigantischer Bauernkalender ist, eine riesige Menge an Bauernregeln. Dass man sich so etwas wie 10000 verschiedene Wetterlagen gemerkt hat, dann passend zur aktuellen Lage eine von diesen 10000 Wetterlagen heraussucht und davon ausgeht, dass sich alles genau so wiederholen wird wie damals. Und dass der Bauernkalender im Prinzip schon der richtige Ansatz war, der damals eben nur an der zu geringen Datenmenge gescheitert ist.
Aber so ist das nicht. Der Bauernkalender-Ansatz bringt einfach nichts. Der fundamentale Fehler dabei ist, dass der Übergang vom Speziellen zum Allgemeinen fehlt. Die Einzelfälle bleiben Einzelfälle, es werden daraus keine übergeordneten Erkenntnisse gewonnen. Es gibt eben nicht nur 10000 verschiedene Wetterlagen. Ein globaler Wetter-Datensatz mit niedriger Auflösung besteht aus ca. einer Milliarde Zahlen. Da kann man sich vorstellen, dass die Anzahl der möglichen Variationen dieser Zahlen, also die Anzahl möglicher Wetterlagen, so gigantisch ist, dass sie jegliche Vorstellungskraft sprengt. Und wie wir von den Ensemble-Berechnungen wissen, führen schon winzige Variationen über einen Zeitraum von einer Woche zu einem völlig anderen Ergebnis.
Die KI schaut sich vergangene Wetterlagen an und vergleicht die Wetterlage zu einem bestimmten Zeitpunkt mit der darauffolgenden Wetterlage sechs Stunden später. Und daraus gewinnt sie die Regeln, wie sich Wetterlagen innerhalb dieser Zeitspanne von sechs Stunden verändern. Das entspricht der iterativen Vorgehensweise eines normalen Wettermodells, nur wird die bisher übliche Menge an mathematischen Formeln und numerischen Berechnungen durch ein neuronales Netzwerk ersetzt. Obwohl man ja bei einem traditionellen Modell auch nie so recht weiß, wie viele Erfahrungswerte da verkleidet als physikalische Formeln Eingang gefunden haben.
Im alltäglichen Gebrauch ist die KI-Variante GraphCast letztlich nichts anderes als ein weiteres Wettermodell, das sich von der Analyse der realen Wetterlage ausgehend in 6-Stunden-Schritten in die Zukunft vortastet. Auch bei GraphCast werden die Prognosen mit fortschreitender Zeit immer unsicherer, auch dort liegt die Obergrenze für sinnvolle Prognosen bei rund zehn Tagen. Die eigentliche Revolution ist die hohe Geschwindigkeit (über 100-mal schneller als konventionell), mit der diese Prognosen erstellt werden.
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