Am Sonntag zeigen sich anfangs noch Reste der tiefen Wolkendecke und örtlich ist es neblig. Über Mittag kommt dann auch mal länger die Sonne heraus, bevor dann im Laufe des Nachmittags die Wolken einer sich nähernden Kaltfront aufziehen. Nennenswerter Regen fällt aber erst am Abend. Maximal werden 13 Grad erreicht. Der schwache Wind weht aus südlichen Richtungen.
Am Montagmorgen klingen die Regenfälle der Kaltfront ab und tagsüber ist es stark bewölkt mit einzelnen Schauern. Um 9 Grad. Der in Böen starke Wind weht aus West.
Ein Zwischenhoch am Dienstag bringt keine großartige Wetterbesserung: Weiterhin stark bewölkt, meist trocken, um 8 Grad, in Böen frischer Westwind.
Am Mittwoch ist es tagsüber noch trocken und gelegentlich gibt es Lücken in der Wolkendecke. Gegen Abend erreicht uns dann das Regengebiet eines atlantischen Tiefausläufers. Bis 10 Grad. Schwacher Südwestwind.
Am Donnerstag und Freitag folgen weitere Tiefausläufer mit Regenfällen und es bleibt mild.
Die Wettermodelle erwarten auch in ungünstigen Lagen durchgehend frostfreies Wetter mit Temperaturen auch in Bodennähe nicht unter +2 Grad.
Wetterochs
P.S.:
Neues von der künstlichen Intelligenz. Hier ein Vergleich des derzeit besten konventionellen Wettermodells IFS (ECMWF) mit neuartigen Wettermodellen, die auf maschinellem Lernen (d.h. auf künstlicher Intelligenz) beruhen. Neu dazugekommen ist mit FuXi ein KI-Wettermodell aus China (Fudan University and Shanghai Qi Zhi Institute):
Hier sieht man, wie die Vorhersagegüte in Bezug auf die Temperatur in der freien Atmosphäre mit der zeitlichen Länge der Vorhersage abnimmt. Je weniger stark die Kurve absinkt, um so besser also. Und da schmiert das konventionelle IFS im Vergleich zur künstlichen Intelligenz geradezu ab. Bis Tag 5 schlägt sich Google Graphcast am besten, bevor dann FuXi eine (scheinbar) größere Zuverlässigkeit hat. Nach zehn Tagen sind FuXi und Graphcast demnach so gut wie IFS nach achteinhalb bzw. neun Tagen.
Sieht man sich aber nun die Ergebnisse von FuXi im Detail an, erkennt man Erstaunliches. Je weiter die Vorhersage fortschreitet, um so detailärmer werden die Prognosen. Bei Tag 10 sieht das wie eine Klimakarte aus und nicht wie eine echte Wettervorhersage. Insbesondere sind die Luftdruck- und Temperaturgegensätze dann viel zu gering. D.h. alle extremeren Ereignisse wie Sturm oder Starkregen werden weggebügelt, der Regen wird auf riesige Gebiete verschmiert, statt konzentriert an Wetterfronten aufzutreten. In der folgenden Grafik sieht man auch, dass bei FuXi die erwartete Wetteraktivität ab Tag 5 viel zu gering ausfällt.
FuXi trickst also sozusagen die eine Statistik aus und fällt bei der anderen durch. Daher haben die FuXi-Prognosen sicherlich einen akademischen, aber keinen praktischen Wert. Somit geht der Titel des derzeit besten Mittelfristmodells (4-10 Tage) an Google Graphcast, welches auch am Tag 10 noch echte Wettervorhersagekarten liefert und keinen konturlosen Brei. Nur minimal schlechter als Graphcast ist übrigens AIFS, die hauseigene KI-Vorhersage des ECMWF, die ebenfalls bis zum Ende meteorologisch sinnvolle und detailreiche Ergebnisse liefert.
Der qualitative Abstand zwischen Graphcast und IFS ist übrigens ungefähr so groß wie der Abstand zwischen IFS und den übrigen konventionellen Wettermodellen (GFS, ICON, etc). D.h. der Vorsprung von Graphcast gegenüber z.B. GFS ist dann schon enorm. Ich verfolge ja die Ergebnisse des Graphcast-Modells regelmäßig und die Überlegenheit macht sich tatsächlich auch in der täglichen Praxis bemerkbar. Insbesondere sind mir bis jetzt bei Graphcast nicht diese spezifischen Schwächen aufgefallen, die bei allen konventionellen Modellen gelegentlich auftreten und zu teilweise skurrilen Entwicklungsvarianten führen, die dann wieder fallengelassen werden.
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