Jörg Friedrich· 07.08.09 · 16:25 Uhr

Das Erstaunliche daran ist, dass das ja ein ganz anderer Modelltyp zu sein scheint als die Wetter- und die Klimamodelle?!

 Frank Abel· 07.08.09 · 16:44 Uhr

Ja, erstaunlich und vielleicht auch wichtig, dass man bei Langfristmodellen nicht die alten Wege geht. Die Performance war bisher eher suboptimal, wie man als Meteorologe sicherlich weiß.

 Krishna Gans· 07.08.09 · 22:55 Uhr

Wie kann sich die momentane Kälteanomalie des Nordatlantiks störend auf die Prognosen auswirken ?

 Geoman· 07.08.09 · 23:17 Uhr

@Frank Abel

Sollte man statt "alten Wege" nicht besser die seit einigen Jahren "neuen Wege" schreiben.

 Jörg· 08.08.09 · 00:43 Uhr

Mit 2 Minuten googlen findet man

http://www.aer.com/news/pr/2007/2007-08-21-sCast.html

Unlike other seasonal forecasts, sCast uses a unique initialization scheme as input to its climate model. Our input is a combination of El Niño temperature trends in addition to snow cover from remote parts of the world and the North Atlantic Oscillation and Arctic Oscillation patterns.

Es ist eine andere INITIALISIERUNG eines Klimamodells.

Das Erstaunliche daran ist, dass das ja ein ganz anderer Modelltyp zu sein scheint als die Wetter- und die Klimamodelle?!

Soviel dazu.

 Jörg Friedrich· 08.08.09 · 15:25 Uhr

@Jörg: Sowohl Wetter-Vorhersage-Modelle als auch Klimamodelle sind dynamische Modelle der allgemeinen Zirkulation, die auf den Bewegungsgleichungen beruhen. Im Falle von sCast scheint es sich aber um ein statistisches Modell zu handeln.

Es gibt natürlich noch andere statistische Modelle, z.B. solche, die auf dem ENSO-Mechanismus aufsetzen, aber mein Erstaunen kam daher dass ich bisher vermutet hatte, dass statistische Modelle zur Vorhersage gegen dynamische (Ensemble-) Modelle eigentlich inzwischen Chancenlos seien, da wie gesagt sowohl im Kurzfrist-bereich als auch im Bereich Klimamodellierung meines Wissens inzwischen nur noch dynamische allgemeine Zirkulationsmodelle (GCM) verwendet werden.

Insofern hat Geoman auch recht. Die statistischen Modelle sind ja eigentlich die "alten" und die dynamischen sind die "neuen" Modelle.

 Jörg Friedrich· 08.08.09 · 17:32 Uhr

Ich muss zugeben, dass mich das jetzt etwas mehr als zwei Minuten googlen gekostet hat, aber hier ist der entscheidende Artikel von Cohen und Fletcher zum sCast-Modell der erläutert, dass es sich um ein statistisches Modell und nicht um ein dynamisches GCM handelt. Die Autoren erläutern auch warum sie optimistisch sind, dass statistische Modelle für die saisonale Prognose besser sein werden als dynamische.

Manchmal loht es sich eben, mehr als zwei Minuten zu googlen. Danke @Jörg für die Herausforderung.

 Jörg· 09.08.09 · 11:26 Uhr

Ich hab den Artikel nur überflogen bisher, es sieht tatsächlich nach mehr aus als ich angenommen habe. Aber ich muss es erst ganz lesen, wenn ich morgen wieder einen Drucker habe, denn ich verstehe immer noch nicht wie man aus einem einfachen statistischen Index dann zu den komplexen Verteilungen auf den Karten kommt.

 Jörg· 10.08.09 · 13:16 Uhr

Puh das ist nicht einfach. Soweit ich verstehe, benutzt der 2007er Artikel sCast als statistische Vorhersage. Aber ich hab nicht genau verstanden was vorhergesagt wird und wie dabei Verteilungen herauskommen. Trotzdem spannend.

Im aktuellen Artikel aber
http://web.mit.edu/jlcohen/www/papers/Fletcheretal2009.pdf
wird ein dynamisches Modell verwendet um zu studieren warum das funktioniert.

 Jörg Friedrich· 10.08.09 · 14:18 Uhr

Die Tatsache, dass das statistische Modell vom dynamischen getestet wird, ist für mich im Moment auch das Unklare: Wenn ich das statistische Modell mit dem dynamischen testen kann, dan kann ich doch gleich das dynamische Modell zur Prognose nehmen, würde ich intuitiv vermuten.

Beim statistischen Modell werden Veteilungen miteinander korreliert. In einem vergleichenden Übersichtsartikel schreiben Jeffrey Anderson et al.

Canonical correlation analysis
CCA is a multivariate regression that linearly relates selected historically observed predictor field patterns to observed predictand field patterns.

 meteoralf· 11.09.09 · 19:21 Uhr

Nimmt man aus der Nordhemisphäre ein Gebiet heraus, kann man Regelmäßigkeiten im Wetterlagenablauf finden. Solche zu verifizieren, funktioniert aber wiederum kaum anders als über meteorologische Daten.
Datensätze benötigen aufgrund einer Schwankungsbreite der Wetterlagen einen Mindestzeitraum. Die so entstehenden Spannen kann man mit "Witterungsphasen" bezeichnen. Anfang 2010 etwa steht eine solche ins Haus, für die - in Abhängigkeit der Sonnenfleckenentwicklung - die thermischen, hygrischen und solaren Trends festzustehen scheinen. Die genannte Einschränkung aber könnte diesmal dafür sorgen, dass sämtliche Vorhersagen dieser Art bei sich intensivierender SF-Zahl nicht mehr gültig sein könnten - nicht nur in Mitteleuropa. Ergo: Die Sonne (bzw. die Entwicklung ihrer Fleckenzahl) entscheidet wahrscheinlich, wie der Winter - nicht nur bei uns - wird...