Tausende Anbieter
Wer auf seinem Android-Smartphone oder iPhone nach Wetter-Apps sucht, dem werden üblicherweise tausende Resultate ausgespuckt. Noch dazu gibt es die bereits ab Werk installierten Wetter-Widgets, die dem Nutzer auf einen Blick die tagesaktuelle Temperatur und Witterung am eigenen Standort verraten. Je nachdem, was da angezeigt wird, wird der Schirm oder die Badehose eingepackt. Aber auch für Unternehmen sind genaue Wetterprognosen entscheidend. Jede App zieht allerdings unterschiedliche Daten und Analysemethoden heran, um seine Prognosen zu erstellen.
"Hinter jeder App steht ein Algorithmus, der unterschiedliche Parameter enthält", erklärt Martin Templin, Meteorologe beim in Wien ansässigen internationalen Wetterdienst UBIMET. Dazu muss man kurz erklären, wie Prognosen überhaupt zustandekommen. Zunächst werden eine Vielzahl an Daten gesammelt, etwa zu Temperatur, Luftdruck, Niederschlag, Wind, aber auch Dingen wie Staub oder Kohlendioxid in der Luft. Die Informationen werden durch Wetterstationen, Wetterradar, Atmosphärenballons oder Satelliten eingeholt, die meist von staatlichen oder überstaatlichen Organisationen betrieben werden. Mit den Daten werden Supercomputer gefüttert. Sie errechnen die weitere Entwicklung des Wetters anhand unterschiedlicher Modelle.
Geldfrage
"Viele Unternehmen ziehen dabei das amerikanische Modell Global Forecast System (GFS) heran", mein Templin. Der Vorteil: Es liefert weltweite, kostenlos verfügbare Prognosen. Der Nachteil: Es ist auf US-amerikanische Bedürfnisse zugeschnitten, also weite Landschaften mit weitgehend gleichen Wetterbedingungen. Templin: "Für Europa bietet GFS eine weniger gute Auflösung. Hier liefert etwa das europäische Modell des European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) genauere Daten." Diese sind jedoch kostenpflichtig und deshalb für viele App-Anbieter, vor allem rein werbefinanzierte, weniger attraktiv.
Größere App-Anbieter ziehen mehrere Berechnungsmodelle heran und verwenden dazu Daten lokaler Wetterdienste (etwa des österreichischen Zentralamts für Meteorologie und Geodynamik, ZAMG) sowie selbst entwickelte Modelle. Während die solcherart berechneten Prognosen manchmal rein maschinell erstellt und publiziert werden, werden sie an anderer Stelle von ausgebildeten Meteorologenteams überprüft und freigegeben - vor allem bei ungewöhnlichen oder extremen Wetterphänomenen. Die Zukunft gehört allerdings der automatischen Wettervorhersage, ist Templin überzeugt: "Bei der Fülle an Daten ist es einfach nicht mehr machbar, dass die von Menschen überarbeitet werden."
Genauigkeit vs. Vorsicht
Welche App welche Datenquellen und Analysemethoden verwendet, das ist meist schwer bis gar nicht ersichtlich. Die Prognosen von Apps unterscheiden sich klarerweise umso mehr, je weiter man in die Zukunft blickt. Während sich einige Apps nicht über eine Vorhersage über fünf Tage hinauswagen, liefern andere erwartbare Trends für bis zu zwei Wochen. Die Genauigkeit dieser Berechnungen ist in den vergangenen Jahrzehnten enorm gestiegen. "Die ersten Prognosemodelle gab es in den 60er-Jahren. Damals konnte man nur zwei bis drei Tage im Voraus berechnen", erzählt Templin. Seitdem seien allerdings immer mehr Umweltfaktoren miteinbezogen worden, die Dichte an Messstationen und vor allem die Rechenleistung von Computern habe zugenommen. "Hinter den heutigen Berechnungsmodellen stecken hunderttausende Zeilen Code. Um sie auszuführen braucht man High-Performance-Rechenzentren mit tausenden Prozessoren. Das ist nichts für den PC daheim."
Wie Forscher betonen, ist es dennoch unmöglich, hundertprozentig zutreffende Wetterprognosen zu generieren. Minimale Veränderungen in der Atmosphäre können auf lange Sicht gesehen große Auswirkungen haben. Nicht zuletzt deshalb wird Wetter-Apps gerne nachgesagt, oft eine etwas pessimistische Sicht auf die Zukunft zu pflegen. Schließlich will man niemanden ohne Schirm aus dem Haus schicken, wenn er doch irgendwann im Laufe des Tages im Regen stehen könnte.
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