Bereich beruht auf einer Beobachtung, die durch eine Formel beschrieben werden kann, in heutiger Zeit auch durch ein Computermodell. Die erste Beschreibung der Zusammenhänge wird durch weitere Beobachtungen überprüft und gegebenenfalls verbessert. Je komplexer das zu beschreibende System ist, desto aufwendiger muss die Beobachtung sein. Dies gilt für physikalische oder chemische Untersuchungen im Labor genauso wie für biologische und medizinische Fragen, und eben auch für die Meteorologie.
Die Erforschung von Wetter und Klima ist unter anderem dadurch gekennzeichnet, dass es unmöglich ist, gezielt Versuche durchzuführen. Die Atmosphäre ist kein Labor, in dem es möglich ist, Prozesse gesteuert ablaufen zu lassen oder Effekte getrennt voneinander zu untersuchen. Alle relevanten Prozesse laufen parallel und naturgemäß immer wieder anders ab und sie beeinflussen sich gegenseitig. Experimentell arbeitende Meteorologen wissen, dass das Wetter häufig nicht so ist, wie sie es sich wünschen: Bei einem Feldexperiment zur Untersuchung von Wolkeneigenschaften „stören“ die sonnigen Abschnitte, während es umgekehrt bei einer Kampagne zur Bestimmung der Trübung der Atmosphäre, bei der die solare Strahlung gemessen wird, ein Teil der Messperiode wegen Bewölkung ungenutzt bleiben muss.
Das Wissen über die Prozesse in der Atmosphäre, das Wettergeschehen und seine Ursachen, hat einen Stand erreicht, der es erlaubt, aufwendige Modelle zu programmieren und damit hochwertige Wettervorhersagen für die nächsten Tage zu erstellen. Aufgrund der Komplexität der Prozesse wird jedoch jede Prognose mit zunehmender Vorhersagezeit schlechter und irgendwann durch die Unsicherheiten im Modell unbrauchbar. Um das zu vermeiden, müssen die Vorhersagemodelle immer wieder mit dem aktuellen Ist-Zustand versorgt werden. Mit dieser Information wird das Modell regelmäßig neu gestartet und so der Vorhersagezeitraum jeweils nach vorne geschoben. Für den Start mit einem neuen Ist-Zustand sollte eine Vielzahl von Messgrößen zur Verfügung stehen, beginnend mit Druck und Temperatur über Bewölkung und Niederschlag bis zu Wind und Eigenschaften des Bodens. Diese Angaben werden jeweils mit einer möglichst detaillierten räumlichen Verteilung benötigt.
Damit meteorologische Modelle gute Ergebnisse für die Wettervorhersage erzielen können, müssen sie immer wieder neu, mit Daten vom „wahren“ Zustand von Atmosphäre und Boden, gestartet werden. Hierzu liefern die aktuellen Parameter, die mittels Satellitenmeteorologie gewonnen wurden, den größten Beitrag. Ohne sie wäre die Wettervorhersage wesentlich ungenauer.
Ein wesentlicher Aspekt bei der Behandlung meteorologischer Prozesse und Phänomene ist die große Dimension der Atmosphäre. Das örtliche Wetter wird zwar auch durch lokale Einflüsse bestimmt, ist aber in erster Linie von der Vorgeschichte der Luftmasse abhängig. Um diese Vorgeschichte zu berücksichtigen, ist es nötig, das Wettergeschehen auf der ganzen Erde in die Vorhersage einzubeziehen, sowohl über Land als auch über See. Als Konsequenz ergibt sich die Notwendigkeit, alle relevanten Größen im globalen Maßstab kontinuierlich sowie zeitlich und räumlich hoch aufgelöst zu erfassen.
Mehr als zwei Drittel der Erdoberfläche sind mit Ozeanen bedeckt oder anderweitig unzugänglich, also Gebiete wo meteorologische Untersuchungen vom Boden aus schwierig sind und damit selten durchgeführt werden. Deshalb bietet es sich an, Beobachtungen vom Weltraum aus zu machen, also Satellitenmeteorologie zu betreiben. Dies hat weiter den Vorteil, dass mit nur einem Instrument die ganze Erde untersucht wird und dadurch Fehler durch unterschiedliche Messgeräte an verschiedenen Orten vermieden werden. Ein zusätzlicher positiver Aspekt für meteorologische Beobachter besteht darin, dass von Satelliten aus in den meisten Fällen ein großes Gebiet der Erde „auf einen Blick“ erfasst wird, großräumige meteorologische Strukturen und Prozesse also in ihrem Zusammenhang beobachtet werden können.
Die Qualität der Wettervorhersage wurde in den letzten Jahren stark verbessert. Abbildung 1.1 zeigt dies exemplarisch anhand der Entwicklung der Güte der Vorhersage für das 500 hPa-Niveau, basierend auf Ergebnissen des Europäischen Zentrums für Mittelfristvorhersage (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF). Die Qualität, die in den 1980er-Jahren für die 3- oder 5-Tage-Vorhersage erreicht wurde, gilt heute für einen zwei Tage längeren Vorhersagezeitraum. Dies beruht auf besseren Modellen und größerer Rechnerkapazität, verbunden mit einer besseren räumlichen und zeitlichen Auflösung im meteorologischen Modell. Ein ganz wesentlicher Grund ist aber auch die erhöhte Zahl und verbesserte Qualität verfügbarer aktueller Startwerte für eine Vorhersage, mit deren Hilfe verhindert wird, dass die Modellergebnisse aus dem Ruder laufen. Für die Generierung dieser Startwerte stehen seit rund 30 Jahren in immer größerem Umfang mittels Satelliten gewonnene Daten zur Verfügung.
Abb. 1.1
Entwicklung der Qualität der Vorhersage für das 500 hPa-Niveau für 3, 5, 7 und 10 Tage, gezeigt anhand von Ergebnissen des Prognosemodells des Europäischen Zentrums für Mittelfristvorhersage (nach Hagedorn, ECMWF, 2010, und Bauer, 2011).
Da in der Südhemisphäre aufgrund der dominierenden Fläche der Ozeane, aber auch wegen der dortigen Infrastruktur, nur relativ geringe Mengen konventioneller Beobachtungsdaten verfügbar sind, macht sich die durch Satellitendaten verbesserte Situation für die Südhälfte der Erde besonders deutlich bemerkbar. Als Ergebnis hat sich die Vorhersagequalität für beide Hemisphären immer stärker angenähert und ist seit einigen Jahren nahezu gleich.
Abbildung 1.2 zeigt als Beispiel die Anzahl der vom ECMWF als Startwerte genutzten Beobachtungswerte für den 13. Februar 2006. Es ist zu erkennen, dass rund 95 % der Daten von Satelliten stammen, während sich die restlichen 5 % auf Radiosonden, Flugzeuge, Landstationen sowie Schiffe und Bojen verteilen. Speziell Messungen mittels Radiosonden sind immer noch sehr wichtig, aber in neuerer Zeit hat sich der relative Anteil der Satellitenmeteorologie weiter erhöht, da jetzt auch die Änderungen der Strahlung von GPS-Satelliten auf ihrem Weg durch die Atmosphäre als meteorologische Information genutzt werden.
Durch die Satellitenmeteorologie gewonnene globale Daten von meteorologischen, luftchemischen und geographischen Parametern sowie deren Änderungen erlauben die Überprüfung der Qualität komplexer Prognosemodelle.
Abb. 1.2
Am Europäischen Zentrum für Mittelfristvorhersage empfangene Messwerte zur Verwendung in globalen Wetterprognosemodellen. Angegeben ist für einen 24-Stunden-Zeitraum am 13. Februar 2006 die Zahl der Beobachtungen von Satelliten, Landstationen, Schiffen und Bojen sowie die der Wind- und Temperaturprofile aus verschiedenen Methoden (unter Nutzung einer Abbildung von Hagedorn, ECMWF, 2010).
Dank der Satellitendaten ist es möglich, die Qualität numerischer Wetterprognosen signifikant zu verbessern. Aber Satellitendaten werden auch genutzt, um die grundlegende Qualität von Wetter- und Klimamodellen zu überprüfen, durch umfassende Vergleiche von modellierten und gemessenen Werten. Dies gilt für meteorologische Größen wie Wind, Temperatur oder Wasserdampf, aber auch für die Ergebnisse von komplexen Modellen, wie sie für die Luftchemie betrieben werden. Die Verteilung der Spurengase in Raum und Zeit wird durch deren Quellen und Senken hervorgerufen, in Kombination mit vielfältigen chemischen Reaktionen, die ihrerseits noch druck- und temperaturabhängig sein können, und weiter durch die Verlagerung der Luftmassen als Ergebnis meteorologischer Prozesse. Damit sind Chemietransportmodelle hoch komplex und ihre Qualität ist schwierig zu beurteilen. Diese kann aber durch den Vergleich von Modellergebnissen mit entsprechenden Messungen einer Vielzahl von Spurengasen (Kap. 10) überprüft werden. Gute Modelle erlauben dann wiederum, auch für Orte ohne Messungen Ergebnisse zu liefern und „in die Zukunft“ zu rechnen. Analoges gilt für Wettervorhersagemodelle: Messdaten für verschiedene Orte und Höhen in der Atmosphäre, für unterschiedliche Tag-, Nacht- und Jahreszeiten, können Hinweise auf mögliche Verbesserungen der Modelle liefern.
Die Satellitenmeteorologie beinhaltet nicht
