• Schalter wissen.de
  • Schalter wissenschaft
  • Schalter scinexx
  • Schalter scienceblogs
  • Schalter damals
  • Schalter natur
Scinexx-Logo
Logo Fachmedien und Mittelstand
Scinexx-Claim
Facebook-Claim
Google+ Logo
Twitter-Logo
YouTube-Logo
Feedburner Logo
Donnerstag, 27.07.2017
Hintergrund Farbverlauf Facebook-Leiste Facebook-Leiste Facebook-Leiste
Scinexx-Logo Facebook-Leiste

Monsun im Computer

Vorhersage für Afrika soll besser werden

Wenn unser Wetterbericht zwei Wochen Sonne verspricht – und Recht behält – freuen wir uns. Der frisch an die Uni Würzburg berufene Professor Heiko Paeth hat mehr Ehrgeiz: Er will mit Hilfe von Wassertemperatuen im Golf von Guinea, Klimamodellen und Statistik Stärke und Verlauf des Monsuns in Westafrika drei bis vier Monate vorhersagen.
Menschen in Afrika

Menschen in Afrika

Die vorherrschenden Winde in Monsungebieten wechseln zweimal im Jahr ihre Richtung und treiben auch den Monsunregen übers Land. Genau um die Vorhersage dieses Niederschlags geht es unter anderem in dem vom Bundesministerium für Forschung unter dem Namen IMPETUS geförderten Projektes. Eines der Untersuchungsgebiete, der westafrikanische Staat Benin, erstreckt sich vom Golf von Guinea im Süden bis zur Sahelzone im Norden. Damit hat es sehr unterschiedliche Niederschlagsverteilung.

Niederschlag entscheidend


„In Westafrika sind die Chancen eine genaue, kurzfristige Wettervorhersage zu machen noch schlechter als bei uns. Wir glauben aber, dass es möglich ist, recht gute Prognosen zu erarbeiten, die mehrere Monate umfassen“, erklärt der Professor für Physische Geographie. In Deutschland müssen für eine Vorhersage über mehrere Monate viele Parameter berücksichtigt werden, wie Frosttage, Sonnenscheindauer, Niederschlag oder Wind. Im Gebiet südlich der Sahara dreht sich fast alles um die Menge des Niederschlags. „Die Menschen dort sind extrem abhängig von den Niederschlägen der Monsunzeit.“ Und deren Schwankungen werden zumindest im Küstengebiet zu über 70 Prozent durch die Schwankungen in der Wassertemperatur an der Oberfläche des Golfs von Guinea erklärt. Da sich dieser Parameter nur langsam ändert, eignet er sich für langfristige Vorhersagen.

Temperaturen der Meeresoberfläche

Temperaturen der Meeresoberfläche

Auch heute schon nutzten die westafrikanischen Staaten diese so genannten SST-Daten (sea surface temperature), die über Satellit oder über Bojen gemessen werden. Sie schätzen mit ihrer Hilfe ab, ob der Monsun schwach oder stark ausfällt. Liegen die Wassertemperaturen hoch, so verdunstet viel Wasser und der Monsun wird heftig ausfallen. Kühle Temperaturen künden von trockenen Jahren.

Regionale Unterschiede berücksichtigen


Paeth will zwei Schritte weitergehen. Die SST-Daten bis April füttert er in ein Klimamodell, wie es zum Beispiel auch bei der Wettervorhersage in Mitteleuropa üblich ist. Dieses berechnet dann über den Monsunzeitraum von Juni bis September die Verteilung der Niederschläge. „Damit können wir genauere Aussagen machen, als nur starker oder schwacher Monsun. Denn regionale Unterschiede sind wichtig. Es nützt dem Bauern wenig, wenn zwar im räumlichen Mittel genügend Regen fällt, seine Region aber trocken bleibt“, erläutert der Geograph. „Idealerweise sagt uns das Modell auch vorher, wie sich die Regenmenge nicht nur regional sondern auch zeitlich verteilt. Sagt das Modell zum Beispiel viele Starkregen voraus, können wir den Bauern raten, bodendeckende Pflanzen anzubauen. Dies verhindert, dass der Boden mitsamt der Ernte weggespült wird.“


Zusammenhang Monsun und Meerestemperatur

Zusammenhang Monsun und Meerestemperatur

Klimamodelle sind zwar mit der wachsenden Rechnerkapazität und immer besseren Datensätzen gefüttert immer ausgefeilter geworden, aber eben immer noch Modelle. „Sie weisen immer Fehler auf, gerade die Niederschlagsvorhersage ist sehr kompliziert und noch nicht genau genug verstanden.“ Um diese Fehler so klein wie möglich zu halten, vergleicht Paeth in einem weiteren Schritt die Ausgabe des Modelle mit dem in der Vergangenheit wirklich eingetretenen Niederschlag So kann er systematische Fehler erkennen, wenn zum Beispiel das Modell den Niederschlag immer um 30 % zu gering vorhersagt. Diese Model Output Statistics genannte Methode verbessert die Zuverlässigkeit der Vorhersage enorm.

„Bis jetzt haben solche Vorhersagen noch nicht so gut funktioniert, aber bisher hat es auch noch niemand in Westafrika versucht, wo wir mit der Oberflächentemperatur des Golf von Guinea einen so bestimmenden Faktor haben. Wir hoffen den Menschen dort unten ein Werkzeug an die Hand geben zu können, das ihre Lebensbedingungen und Ernährungssicherheit verbessert. Die lokalen Wetterdienste können mit unseren Ergebnissen Vorhersagen treffen, die helfen die Versorgung der eigenen Bevölkerung enorm zu verbessern. Ein lohnendes Ziel!“
(Kirsten Achenbach, RCOM, 30.05.2006 - AHE)
 
Printer IconShare Icon