Wetterüberraschung: GFS überholt ECMWF im Rennen um die KÄLTEvorhersagen

Europäisches Prognosemodell ECMWF galt lange als führend

Lange Zeit galt das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersagen (ECMWF) als führend in der Vorhersage von Kälteereignissen. Doch nun hat ein anderes Modell aufgeholt und scheint ECMWF sogar zu übertreffen: das Global Forecast System (GFS) des National Weather Service der Vereinigten Staaten.

GFS mit besseren Ergebnissen bei Kälterekorden

In den letzten Jahren hat GFS bei der Vorhersage von Kälterekorden durchweg bessere Ergebnisse erzielt als ECMWF. Dies wurde in einer Studie der Universität Wien bestätigt, die ergab, dass GFS bei der Vorhersage von Extremkälteereignissen genauer war.

Dies ist eine bemerkenswerte Entwicklung, da ECMWF seit langem als das genaueste globale Wettervorhersagemodell gilt. Es deutet darauf hin, dass sich die Landschaft der Wettervorhersage verändert und dass GFS zu einer immer wichtigeren Quelle für präzise Wetterinformationen wird.

Gründe für die Überlegenheit von GFS

Es gibt mehrere Gründe für die Überlegenheit von GFS bei der Vorhersage von Kälteereignissen. Erstens verwendet GFS ein feineres Gitter als ECMWF, was bedeutet, dass es kleinere Details in der Atmosphäre erfassen kann.

Zweitens verwendet GFS fortschrittlichere Assimilationstechniken, die es ihm ermöglichen, Beobachtungsdaten besser in seine Vorhersagen zu integrieren.

Auswirkungen auf Wettervorhersagen

Die Überlegenheit von GFS bei der Vorhersage von Kälteereignissen hat erhebliche Auswirkungen auf die Wettervorhersage. Es bedeutet, dass Meteorologen nun genauer vorhersagen können, wann und wo Kälterekorde gebrochen werden.

Diese Informationen sind für die Öffentlichkeit von entscheidender Bedeutung, da sie den Menschen helfen können, sich auf extreme Kälteereignisse vorzubereiten und geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um sich selbst und ihre Besitztümer zu schützen.

Fazit

Die Überlegenheit von GFS bei der Vorhersage von Kälteereignissen ist eine bedeutende Entwicklung in der Wettervorhersage. Es deutet darauf hin, dass sich die Landschaft der Wettervorhersage verändert und dass GFS zu einer immer wichtigeren Quelle für präzise Wetterinformationen wird.