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Ein Rückblick auf die nordatlantische Hurrikansaison 2023

Erneut schließt sich ein weiteres Kapitel der alljährlich anfallenden Hurrikansaison und wir wagen einen kleinen Rückblick. Haben Sie etwas von dieser Saison medial mitbekommen? Wohl eher nicht, denn bezüglich medienträchtiger Landgänge war es in der Tat eine sehr zurückhaltende Saison.

Doch beginnen wir der Reihe nach. Was wurde vorhergesagt und was trat ein? Nehmen wir dazu die im August zuletzt aktualisierte Vorhersage der „National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA“ und stellen sie den real aufgetretenen Werten gegenüber:

NOAA (Vorhersage vom August) 1.6. bis 30.11. 2023
Akkumulierte Energie der Zyklone (ACE, Median) 105 – 200 % 145 – 148 % (berechnungsabhängig)
Benannte Systeme 14 – 21 20
Hurrikane 6 – 11 7
Major Hurrikane 2 – 5 3

Tabelle: Gegenüberstellung der Vorhersage durch die NOAA vom August 2023 mit den vorläufigen Daten dieser Hurrikansaison. Nähere Informationen zum ACE sind als Link zum Thema des Tages vom 23.09.2022 hinterlegt . Die tropischen Systeme werden benannt, sobald der Sturm Windgeschwindigkeiten von entweder mehr als 62 km/h (Tropensturm) oder 119 km/h (Hurrikan) erreicht. Ein „major“ Hurrikan wird ausgerufen, sobald der Wirbelsturm Windgeschwindigkeiten von mehr als 179 km/h im 1-minütigen Mittel aufweist.

Dem regelmäßigen Leser der Themen des Tages fällt nun vielleicht auf, dass diese Zahlen denen vom letzten Jahr sehr ähnlich sind, was zwar so auch sehr gut vorhergesagt wurde, jedoch auf jeden Fall hervorgehoben werden sollte. Der Grund dieser Betonung liegt in der zügigen Entwicklung einer positiven El Nino-Southern Oszillation, ENSO, was weitläufig auch unter dem Namen „El Nino“ bekannt ist. Solch eine Entwicklung sorgt grob zusammengefasst für mehr tropische Stürme im Ostpazifik dank wärmeren Wassers und geringer Windscherung sowie einer geringeren Anzahl im tropischen Nordatlantik durch stärkere Windscherung bzw. Passatwindphasen und einer allgemein höheren Stabilität der Troposphäre. Diese Beschreibung kann regional je nach Art des El Nino Ereignisses auch leicht abweichen. Anders ausgedrückt sorgt die Entwicklung eines El Nino stark vereinfacht gesagt für einen verstärkten subtropischen Rücken über dem Ostpazifik und einen Trog über dem Nordatlantik. Der Trog erhöht neben weiteren Faktoren dort dann auch die Windscherung, also die Änderung der Windgeschwindigkeit mit der Höhe. Dies wird im folgenden Bild der Geopotenzialabweichung in 200 hPa zwischen Juni und Dezember deutlich, die trotz der zeitlich sehr großen Zeitspanne/Glättung eine entsprechende Signatur aufwies.

DWD Ein Rueckblick auf die nordatlantische Hurrikansaison 2023

Doch wieso gingen die Vorhersager schon damals so aggressiv an die saisonale Vorhersage heran? Die große Unbekannte war die fast im gesamten tropischen Nordatlantik weiträumig und deutlich zu hohe Meeresoberflächentemperatur, die neben der weiterhin positiven „Atlantic Multi-Decadal Oscillation, (AMO)“ und dem raschen Wechsel nach 3 La Nina Jahren zu einem sich zügig aufbauenden El Nino sicherlich auch einen anthropogenen Abdruck enthielt. Das Resultat ist im folgenden Bild zu erkennen:

DWD Ein Rueckblick auf die nordatlantische Hurrikansaison 2023 1

Der gesamte Bereich für eine potenzielle Entwicklung tropischer Stürme war überdurchschnittlich, teils auch signifikant zu warm. Die Schwierigkeit bei der Erstellung der saisonalen Prognose bestand darin, abzuschätzen, welcher Parameter letztendlich die Oberhand behalten würde: der eher hemmende El Nino oder diese beachtliche positive Abweichung der Meeresoberflächentemperatur?

Das Resultat ist mittlerweile bekannt: eine über dem Durchschnitt liegende Saison, die bisher auf dem 4. Platz landet für die am meisten benannten Stürme während einer Saison. Für ein El Nino Ereignis wirklich beeindruckend und laut des NOAA Climate Prediction Centers das namenstechnisch aktivste El Nino Jahr seit Beginn der Beobachtungen.

Förderlich war sicherlich auch eine Verringerung der Windscherung in weiten Bereichen des Nordatlantiks.

DWD Ein Rueckblick auf die nordatlantische Hurrikansaison 2023 2

Vergleicht man hier die Minima der Windscherung mit der vorläufigen Kartendarstellung der Zugbahnen, erkennt man schön eine Häufung der Zugbahnen im Bereich zwischen 70 und 40 Grad West sowie 15 bis 35 Grad Nord, was sehr gut mit der scherungsarmen Zone überlappt (siehe schwarzer Kasten). Umso beachtlicher die fehlende Aktivität bzw. Intensität der Stürme in der Karibik und die überschaubaren Systeme im Golf von Mexiko – wiederum ein Abdruck des El Nino.

Von daher ist es nicht verwunderlich, dass diese Saison medial kaum Aufmerksamkeit erhielt, da sich ein Großteil der Aktivität fernab der Landmassen und Inseln über dem offenen Nordatlantik austobte. Mit dem Hurrikan IDALIA wurde in der Saison 2023 nur ein Landgang eines Hurrikan festgestellt (Kat. 3), während zwei weitere Systeme nur in abgeschwächter Form an Land gingen.

Was war sonst noch erwähnenswert an dieser Saison?
Sie begann sehr früh mit einem subtropischen System (also einem, das sowohl tropische als auch außertropische Eigenschaften aufwies). Dieses System war vom 16. zum 17. Januar vor der Nordostküste der USA aktiv und bahnte sich in der Folge seinen Weg nach Osten und später nach Norden.
Es wird auch eine Saison sein, wo die statistische Vorhersagegüte der Zugbahnvorhersage wenigstens bei einigen Systemen deutlich schlechter ausfiel als sonst.

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Mit ein Grund dafür waren teils sehr komplexe Zugbahnen, wie ein Looping bei Hurrikan MARGOT, abrupte Richtungsänderungen bei Hurrikan FRANKLIN oder ein Tropensturm PHILIPPE, der entgegen der Vorhersagen statt nach Norden immer weiter nach Westen wanderte und letztendlich den Kleinen Antillen heftige Niederschläge brachte.

Wenn schon der eigentlich gehemmte Nordatlantik so aktiv war, wie sah es da im östlichen Pazifik aus, der während eines El Nino ja zusätzlich begünstigt wird? Um diese Übersicht nicht zu überfrachten soll an dieser Stelle nur darauf hingewiesen werden, dass auch hier eine überdurchschnittliche Saison beobachtet wurde. Erwartungsgemäß fielen hier die Stürme jedoch deutlich intensiver / explosiver aus mit 10 Hurrikane, wobei 8 davon den Status eines „major“ Hurrikan erhielten. Der Hurrikan OTIS intensivierte sich direkt vor Landgang nahe der Metropole Acapulco, Mexiko um unglaubliche 175 km/h binnen 24h zu einem Kategorie 5 Sturm (die zweithöchste, jemals beobachtete Intensivierungsrate in dieser Region) und wurde vorläufig zum Rekordhalter eines Landgangs mit den höchsten Windgeschwindigkeiten an der Ostpazifikküste. Zudem gab es eine noch inoffizielle Böenmessung von 330 km/h bei Acapulco, die unter die top 10 Böen weltweit fallen würde und das nur wenige Wochen nach einer 342 km/h Böenmessung bei der Passage des Taifuns KOINU vor Taiwan. Tropensturm HILARY brachte dem Süden Kaliforniens eine Niederschlagsabweichung im August von teils mehr als 600% und so könnte man die Liste noch lange fortführen.

Erwähnenswert ist noch zum Schluss die Bilanz der Hurrikanjäger, die auch in diesem Jahr im Ostpazifik und Nordatlantik unterwegs waren: 93 Flüge, 990.5 Flugstunden und 928 Dropsonden (Sonden, die nach unten fallen und dabei wertvolle Wetterdaten übermitteln). Die hier genannten Daten entstammen einem Statement der 403rd Wing’s 53rd Weather Reconnaissance Squadron.

Welches Fazit kann man nun aber aus dieser Saison im Nordatlantik ziehen? Trotz eines sich aufbauenden El Ninos war die Saison äußerst aktiv, die Hauptaktivität spielte sich jedoch zumeist über dem offenen Nordatlantik ab und sorgte somit insgesamt für eine überschaubare Schadensbilanz.

Was sind die ersten Prognosen für die kommende Saison 2024? Sollten die aktuellen Abschätzungen der El Nino Abschwächung zum kommenden Sommer zutreffen, dann könnte neben weiteren günstigen Parametern eine äußerst aktive Saison 2024 bevorstehen.

Dipl. Met. Helge Tuschy
Deutscher Wetterdienst
Vorhersage- und Beratungszentrale
Offenbach, den 25.12.2023
Copyright (c) Deutscher Wetterdienst

 

Künstliche Intelligenz in der Wettervorhersage: Was kann GraphCast?

Numerische Wettermodelle arbeiten auf Grundlage physikalischer Gleichungen, die die Atmosphäre beschreiben. Nach Erfassung des Anfangszustandes der Atmosphäre, bei dem sämtliche Beobachtungsdaten in das Wettermodell einfließen, werden die Gleichungen mithilfe von Supercomputern in die Zukunft projiziert, um den zukünftigen Wetterzustand zu ermitteln. Das derzeit beste Vorhersagemodell ist das Integrated Forecast System (IFS), das am Europäischen Zentrum für Mittelfristvorhersage (ECMWF) betrieben wird.

Künstliche Intelligenz-basierte Vorhersagemodelle wie GraphCast, entwickelt von Google DeepMind, arbeiten anders. Sie berechnen keine physikalischen Gleichungen, sondern basieren auf sogenanntem „Machine Learning“, bei dem das Modell mithilfe eines programmierten neuronalen Netzes Wetterentwicklungen aus historischen Wetterlagen lernt. Um das System zu trainieren, wurden Daten aus der Zeit von 1979 bis 2017 aus einer Wetterdatenbank des ECMWF verwendet. KI-Modelle erfordern deutlich weniger Rechenzeit als numerische Wettermodelle. Statt mehrerer Stunden benötigt GraphCast weniger als eine Minute für eine 10-Tagesvorhersage und kann sogar auf einem gewöhnlichen Computer laufen. Doch wie steht es um die Qualität der Vorhersage?

Dies wurde in einer  getestet, in der GraphCast gegen den Hauptlauf des besten Modells IFSHRES, antrat. Es stellte sich heraus, dass GraphCast in den meisten Fällen dem HRES überlegen war und in 90 % der Fälle verschiedene Parameter wie Wind, Temperatur und Luftdruck in verschiedenen Höhen in einer 10-Tagesvorhersage genauer vorhersagen konnte. Auch bei Extremwetterlagen wie Hitzewellen, Hurrikans oder atmosphärischen Flüssen schnitt GraphCast besser ab, obwohl es nicht speziell darauf trainiert wurde. Also doch die beste Wettervorhersage aller Zeiten?

Hier muss man einschränken und genau betrachten, was verglichen wurde. Der HRES hat eine Auflösung von 8×8 km, während GraphCast ein Gitter von etwa 28×28 km besitzt. Die Modelle wurden auf dem gröberen GraphCast Gitter verglichen, wodurch feinere Phänomene wie Gewitter oder kleinräumige Wetterveränderungen nicht richtig erfasst werden können. Lokalmodelle mit höherer Auflösung wie das ICON-D2 mit 2,1 km könnten hier im Vorteil sein. Allerdings könnte man KI-Modelle auch mit einer höheren Auflösung betreiben. Doch wie sieht es im mittelfristigen Zeitraum aus?

Im Rahmen des Themas des Tages vom 14.11.2023 wurde deutlich, dass Meteorologen bei Mittelfristvorhersagen und unsicheren Lagen auf sogenannte Ensembles zurückgreifen. Hierbei wird ein Wettermodell, in diesem Fall das IFS, mehrmals mit leicht variierten Anfangsbedingungen berechnet. Dies berücksichtigt die Tatsache, dass das Wetter ein chaotischer Prozess ist und leichte Abweichungen in den Anfangsbedingungen im Laufe der Zeit zu erheblichen Unterschieden führen können. Obwohl GraphCast besser abschneidet als jeder dieser Einzelläufe, bleibt es gegenüber einem Ensemble-Mittel unterlegen. Das beschriebene Ensemble ermöglicht statistische Aussagen über die Unsicherheit einer Wetterlage und die Vorhersagbarkeit im Allgemeinen, was GraphCast nicht leisten kann. Eine Studie zeigte, dass im Gegensatz zur numerischen Wettervorhersage die Unterschiede in einem KI-Ensemble zu langsam anwachsen. Obwohl KI-Modelle in der Muster- und Verhaltenserkennung von Systemen exzellent sind, können sie das grundlegende chaotische Prinzip der Wettervorhersage, auch als  bekannt, nicht reproduzieren. Somit vermitteln KI-Modelle den Eindruck, dass die Wettervorhersage grenzenlos ist. Zusätzlich „verschmiert“ GraphCast die Vorhersage bei unsicheren Wetterlagen.

Zurückblickend auf unser Beispiel vom Thema des Tages am 14.11. Damals war die Vorhersage bezüglich der Passage eines möglichen Sturmtiefs über Süddeutschland äußerst unsicher. In Abbildung 1 werden der Bodendruck und die Windgeschwindigkeit in etwa 1500 m Höhe dargestellt. Links oben befindet sich die 3-Tagesvorhersage des HRES-Laufs, rechts oben der entsprechende GraphCast-Lauf. Unten sind die Analysen für Donnerstag um 18 Uhr (links) und Freitag um 00 Uhr (rechts) zu sehen. Letztendlich traf das Sturmtief etwa 6 Stunden früher ein, jedoch nahezu so, wie es vom HRES vorhergesagt wurde und brachte tatsächlich einen schweren Sturm in Südwestdeutschland und in der Schweiz. Im Vergleich dazu war der Sturm in GraphCast in diesem Beispiel zu schwach ausgeprägt.

DWD Kuenstliche Intelligenz in der Wettervorhersage Was kann GraphCast

Bezüglich der Vorhersage von Wetterextremen muss man ebenfalls von Fall zu Fall differenzieren. Zum Beispiel wurde die explosive Entwicklung des Hurrikans Otis weder vom HRES noch von GraphCast zuverlässig erfasst. Dennoch lässt sich festhalten, dass KI-Modelle wie GraphCast einen Meilenstein in der modernen Wettervorhersage darstellen. Sie sparen erheblich an Rechenzeit und somit Kosten, sind zu herkömmlichen Einzelläufen von Modellen konkurrenzfähig und können sogar an spezifische Kundenanfragen angepasst werden. Der nächste Schritt könnte die Verbindung von KI-Modellen mit herkömmlichen Modellen sein. Alles in allem werden KI-Modelle weder die herkömmliche numerische Wettervorhersage noch den Meteorologen ersetzen, sondern können eher als zusätzliches, sehr gutes Handwerkszeug betrachtet werden, mit dem der Meteorologe seine Arbeit verfeinern kann.

Dipl.-Met. Christian Herold
Deutscher Wetterdienst
Vorhersage- und Beratungszentrale
Offenbach, den 19.11.2023
Copyright (c) Deutscher Wetterdienst