Værmelding

Den værvarsel eller værmelding er levert av statlige og private værtjenester . Forutsetningen for dette er gitt av meteorologi som en disiplin innen naturvitenskap .

Målet med værvarsling er å forutsi atmosfærens tilstand på et bestemt tidspunkt på et bestemt sted eller i et bestemt område. Faktisk menes ikke bare værfenomener som påvirker bakken, men hele jordens atmosfære blir vurdert.

Opprettelse

Som en fysisk begivenhet kan været beskrives av passende naturlover. Den grunnleggende ideen til en værmelding er å utlede en fremtidig tilstand fra en fortid og den nåværende tilstanden til atmosfæren, ved å bruke de kjente fysiske reglene.

De matematiske konstruksjonene som beskriver disse fysiske reglene er imidlertid såkalte ikke - lineære ligninger. Dette betyr at selv små endringer i den opprinnelige tilstanden kan føre til relativt store endringer i resultatet av beregningen ( se også: sommerfugleeffekt ).

Det skilles i hovedsak mellom manuell eller synoptisk værvarsling og numerisk værvarsling , selv om en kombinasjon av begge metodene fortsatt brukes i dag. Dette henger sammen med at dagens numeriske prognosemodeller også leverer utilstrekkelige resultater. For å ta hensyn til den lokale klimatologien til værstasjoner, følges de numeriske beregningene fremdeles av statistiske metoder, som f.eks. B. MOS-metoden Model Output Statistics .

Video: Hvordan blir en værmelding?

Dataene om den aktuelle tilstanden til atmosfæren kommer fra et nettverk av målestasjoner på bakken som måler vindhastighet , temperatur , lufttrykk og fuktighet , samt mengden nedbør. I tillegg brukes data fra radio , værsatellitter , kommersielle fly og værskip . Problemet er den uregelmessige fordelingen av disse observasjonene og målingene, samt det faktum at det er relativt få målestasjoner i mindre utviklede land og over havene.

Referansetiden for en dag i værmeldingen (man, ti, ons, ...) er vanligvis 23:51 UTC forrige dag til 23:50 UTC. Siden minimumstemperaturene på en dag skal måles rundt soloppgang, refererer det daglige minimumet i værmeldingen til denne tiden og kalles derfor noen ganger også den tidlige verdien . Et eksempel: Natten fra lørdag til søndag skal være spesielt kald, med den laveste temperaturen like før soloppgang. Denne temperaturen kan da bli funnet i værmeldingen som det daglige minimumet for søndag.

Værvarselmeteogram for den norske væretjenesten yr.no for Bergen ( Hordaland ), 25. og 26. mai 2007

  • Værvarselsymbol: "solrik"

  • Prediksjonssymbol: "foranderlig"

  • Prediksjonssymbol: " dekket "

  • Prognosesymbol: " Regndusj "

  • Prediksjonssymbol: " regn "

  • Prognosesymbol: " Tordenvær "

  • Prediksjonssymbol: " Snøfall "

pålitelighet

I dag er en prognose for den kommende uken omtrent like pålitelig som den var for tretti år siden for neste dag. 24-timersvarselet oppnår en nøyaktighet på mer enn 90%. Nøyaktigheten for de neste 3 dagene er litt mer enn 75%.

Imidlertid varierer påliteligheten veldig avhengig av været. Med en stabil vinterhøytrykkssituasjon er det noen ganger mulig å forutsi en uke med 90% sikkerhet. I kontrast er prognosekvaliteten ofte godt under 70% i 24 timer i tilfelle en ustabil tordenværssituasjon om sommeren. Det må også skilles mellom temperatur og nedbør i prognosekvaliteten. Temperaturer kan forutsies mye mer presist enn nedbør.

Kvaliteten på DWD- modellprognosene har økt jevnlig siden 1968 . Nye, kraftigere datamaskiner og forbedrede værmodeller samt forbedrede satellittdata førte ofte til en kraftig økning i nøyaktighet mot det optimale (1.0), som vist her ved bruk av eksemplet på bakketrykkprognoser. Fra 1978 og utover kunne fire prognosedager beregnes i stedet for to, og fra 1991 til og med syv dager. I 2008 var en syv-dagers varsel bedre enn to-dagers varselet i begynnelsen av datatiden i 1968. En veldig god oversikt over den historiske og nåværende nøyaktigheten av alvorlige værvarsler og værmeldinger finner du i brosjyren Hvordan bra er værmeldinger? av den tyske væretjenesten. Med en trefffrekvens på over 90 prosent forutsier den tyske væretjenesten i dag temperaturen dagen etter, for 30 år siden var denne verdien bare en god 70 prosent; For vindhastighet er informasjonen riktig i mer enn 95 prosent, for nedbørsmengden i over 80 prosent av tilfellene.

Årsaker til manglende pålitelighet

Noen ganger er værmeldingen ikke så pålitelig som allmennheten og ulike fagområder ønsker. Dette skyldes hovedsakelig to årsaker:

  1. ufullstendig kunnskap om hva som faktisk skjer i jordens atmosfære .
    1. Hva skjer egentlig i atmosfæren? → Grunnleggende forskning. Værfenomener som ennå ikke er forstått, må undersøkes. Eksempel: Hvordan virker jordegenskaper (varme, fuktighetsinnhold, albedo ) med de dypere lagene av luft?
    2. Hvor og når skjer noe i atmosfæren? → Ikke alle nødvendige data samles inn, og der de blir samlet, er det uunngåelig hull. Eksempler: Værstasjoner er ikke plassert overalt, fjelldaler dekkes ikke alltid av værradarer, antall værballonger er begrenset på grunn av kostnadene både når det gjelder romlig og tidsmessig dekning.
    3. Hvordan skjer noe i atmosfæren? → De faktiske meteorologiske forholdene må oversettes til en tilstrekkelig presis beregningsmodell. Disse gjenspeiler de respektive fremskrittene i grunnleggende forskning så vel som datakapasiteten til datamaskinen (beregningsnettet har for tiden vanligvis en maskestørrelse på 1 km - 20 km). Gjennomsnittseffektene av prosessene som foregår på skalaer som er mindre enn beregningsgitterbredden (f.eks. Smelting av en haglstein) må beskrives ved å forenkle tilnærminger (såkalte parameteriseringer).
  2. den uforutsigbare delen av været → kaosforskning , sommerfugleffekt . Under hvilke omstendigheter gir en liten unøyaktighet i værmodellen eller i de målte verdiene en veldig unøyaktig prognose?

Av hensyn til beregningstid og de store datamengdene som oppstår, kan luft- og vannmassene som er involvert ennå ikke tas i betraktning med tilfredsstillende nøyaktighet. For mange individuelle faktorer spiller en rolle, hvor samspillet ikke kan analyseres fullstendig hittil eller i nær fremtid. Derfor påvirker lokal innflytelse som fjell og deres uregelmessig skråninger, effekten av forskjellig bestråling på grunn av "feil" beregnet skydekke , vegetasjonen (skog til felt!) Eller berget så mye at nøyaktigheten for de neste 4 til 7 dager reduseres betydelig. Den teoretiske grensen for værmeldingen antas nå å være 14 dager. I tillegg er du i området klimaprognoser , som for eksempel subsesongbasert, sesongbasert eller dekadal prognose, og du kan bare komme med statistiske uttalelser over lengre perioder, men ikke lenger komme med pålitelige spådommer om spesifikke hendelser.

Fra de eksisterende datamodellene kan det imidlertid opprettes svært pålitelige prognoser for væravhengige næringer for forskjellige prognoseområder. Den tyske væretjenesten har laget en prognosemodul for kornfuktighet i fullmoden korn. Denne modellen forutsier kornfuktigheten til korn med høy nøyaktighet basert på jordfuktighet, luftfuktighet og solstråling. Prognostiden strekker seg fem dager inn i fremtiden. Prognosene gjøres bare i løpet av sommeren kornhøsting.

Teorien om meteorologi er i stor grad avklart av gasslover , termodynamikk og væskedynamikk , men på grunn av småskalaeffekter på opptil kilometer i størrelse kan den ikke beregne alle luftbevegelser med tilstrekkelig nøyaktighet. For eksempel på en solskinnsdag kan temperaturen over mørke og lyse overflater variere med flere grader. Noe lignende skjer mellom solsiden og skyggesiden av en fjellrygg eller mellom vannmasser og fast grunn.

Værapper

Værvarslings apps er svært populære, og de er forhåndsinstallert på mange smarttelefoner (f.eks "Været" på iPhone ). Appene får ofte sine prognoser fra den offentlig tilgjengelige og gratis GFS-modellen til den amerikanske amerikanske NOAA . Dette har fordelen for brukeren at prognoser er tilgjengelig for hele verden, og for leverandøren at ingen integrering med regionale værmeldinger er nødvendig når det gjelder programvare. GFS jobber imidlertid med et 28 km × 28 km rutenett, noe som for eksempel gjør det umulig å skildre fjellkjeder nøyaktig - de fremstår som platåer i den meteorologiske modellen. Værmeldingen for Sion, for eksempel - 515 moh, midt i Alpene og et av de varmeste stedene i Sveits  - er da basert på en tilpasning til tidligere erfaringer og ikke direkte fra værmodellen.

Videre kritiseres det at værapper sjelden forklarer hvor grensene deres er. For eksempel presenteres ofte langsiktige prognoser på samme måte som de mye mer pålitelige kortsiktige prognosene. Det er heller ikke noen indikasjoner på hvor ofte og på hvilke tidspunkter prognosene oppdateres.

Våt skjevhet

Den såkalte "våthetsforstyrrelsen" er en bevisst innført systematisk skjevhet i værmeldingen. Det sikrer at det blir spådd våtere vær enn (statistisk sett) faktisk forekommer. Dette har å gjøre med at en værtjeneste som tilbyr brukeren mer negative enn positive overraskelser snart ikke lenger vil bli tatt i betraktning. Værtjenester som ikke trenger å være veldig forbrukerorienterte (f.eks. Statens nasjonale værvesen ) har enten ingen forvrengning eller bare veldig lite.

historie

Å estimere fremtidig værutvikling har interessert mennesker i tusenvis av år og er gjenstand for intensiv erfaring (se: Værtegn ) og økende forskning .

Forsøk på å forutsi været har blitt gitt siden eldgamle tider og burde gå enda lenger tilbake når du tenker på hvor tungt folk - spesielt i landbruket - var avhengige av nedbør og temperatur.

Såkalte tapte dager , kjent som bondens regel, er å se på som et forsøk på å dele inn tidene i mellom videre i værrelevante seksjoner, analoge med årstidene som alltid ser ut til å løpe på samme måte. Det ble antatt at på tapte dager - i likhet med en node i et beslutningstre - ville været og været, avhengig av tilstanden den dagen, ta en viss videre kurs, som kunne bestemmes ut fra tradisjoner og senere poster. Den vitenskapelig baserte værmeldingen begynte med lignende metoder: I tiden før telegrafien prøvde man å gjenkjenne kortsiktige mønstre i været og for eksempel å forutsi morgendagens vær fra nedbøren, temperaturen og lufttrykket til de tre siste dager.

Teknisk fremgang

Sølvtistelen som fuktighetsindikator

Otto von Guericke anerkjente først sammenhengen mellom et fall i lufttrykket og en storm i 1660 . Enkle hygrometre var også kjent tidligere - som " værdistel ", hvis sammenrullede kronblader indikerer økt luftfuktighet og dermed advares om regn.

Et europeisk nettverk av stasjoner med samtidige observasjoner av den synoptiske metoden dukket opp kort tid etter 1800. Imidlertid forhindret mangel på kommunikasjonsmuligheter deres triumferende fremgang: ryttere og utdypere var for sakte på 60 til 120 kilometer per dag til å transportere måledata til et fjernt byen i en nyttig tid - nemlig hastigheten på værfronter er rundt 30 til 60 km / t.

Den første avgjørende endringen i værvarsling skjedde med den omfattende utvidelsen av telegrafnettverket på 1800-tallet. Kommersiell telegrafi stammer fra 1835, det var områdedekkende nettverk i europeiske land rundt 1855, og den første øst-vest-telegrafforbindelsen i USA oppsto i 1861. Takket være telegrammer kunne måledataene sendes foran været, avhengig av vindretningen, noe som muliggjorde de første nyttige værmeldingene: The London Times publiserte de første værmeldingene i 1861, og de første værkartene ble publisert. i det samme året.

Meteorologer spår (1926)

To briter, Francis Beaufort og Robert FitzRoy , er nært knyttet til å forbedre værmeldingen. Beaufort utviklet vindskalaen oppkalt etter ham , og FitzRoy ledet en avdeling i styret for handel som samlet inn værmeldinger fra skipskapteiner. I 1859 skjedde ulykken med skipet Royal Charter , som kantret i en kraftig storm. Dette fikk FitzRoy til å tegne værkart, og femten værstasjoner på land ga data for stormvarsler, som igjen ble telegrafert til havnene. I industrialiseringen, i løpet av 1870-årene, ble telegrafnettverket endelig utvidet til en slik grad at synoptiske værmeldinger ble gjort mulig. I tillegg til telegrafi måtte det opprettes standardiserte vilkår for værforhold og skytyper (første klassifisering av Luke Howard i 1802 , i 1896 ga Verdens meteorologiske organisasjon ut det internasjonale skyatlaset som det første standardverket). Rundt 1900 ble mange nasjonale værtjenester opprettet, som i samarbeid utviklet en storstilt synoptisk værmelding. I 1911 sendte det britiske "Met Office" de første stormvarslene til sjøfolk over radioen, og Nord-Atlanterhavets isvarslingstjeneste ble til som et resultat av Titanic- katastrofen i 1912.

Siden gjeldende målte verdier er avgjørende for værmeldinger, ble det automatisk arbeidet med automatiske værstasjoner for å få værdata fra avsidesliggende områder. På slutten av 1943 bygde den tyske marinen for eksempel en batteridrevet værstasjon i Canada , som skulle sende avlesninger hver tredje time i seks måneder.

Det fremtidige været er beregnet

Den engelske forskeren Lewis Fry Richardson kom på den første ideen om værvarsling ved bruk av "datamaskiner" i 1922. (“ Computer ” pleide å være navnet på en person som gjorde beregninger, for eksempel i landmåling .) Han forestilte seg at hele jordens atmosfære kunne deles inn i avdelinger; grensene mellom disse avdelingene er definert av høyden over havet og av bredde og lengdegrad. I hver av disse avdelingene er det en person som bruker visse lineære ligninger. Han beregner prognoseverdier for avdelingen sin fra den fysiske tilstanden til sine egne og nærliggende avdelinger (vindhastighet, vindretning, luftfuktighet, temperatur ...) og videresender resultatene til sine nabodepartementer slik at de kan utføre neste beregningstrinn. Dette grunnleggende prinsippet - delingen av atmosfæren i rom, som initialiseres med faktiske, målte startverdier i begynnelsen av beregningen - brukes fortsatt i dag.

I dag er værvarsling utenkelig uten kraftige datamaskiner, og på 1950- og 1960-tallet var meteorologi drivkraften bak konstruksjonen av de første superdatamaskinene . Når det gjelder datateknologi, er det interessant at de samme beregningstrinnene må utføres utallige ganger for værmeldingen - nemlig en gang for hvert av rommene. Dette betyr at parallelle datamaskiner som utfører operasjoner samtidig (parallelt) i stedet for den ene etter den andre (i serie) er spesielt egnet for værvarsling. Men siden hastigheten til de enkelte dataprosessorene neppe har blitt økt siden 2010-tallet, har de kraftigste datamaskinene i verden tusenvis av prosessorer eller prosessorkjerner som beregner de samme oppgavene samtidig.

Viktigheten av superdatamaskiner og en tilstrekkelig database ble understreket av orkanen Sandy (2012). Mens American National Weather Service kjørte forskjellige prognosemodeller på en datamaskin, hadde den europeiske ECMWF et kraftigere datasenter som bare fungerte med en modell. Mens ECMWF var i stand til å forutsi syv dager i forveien - og med lav sannsynlighet for feil - at orkanen ville treffe det amerikanske fastlandet, anså NWS-modellen dette som usannsynlig. Takket være den bedre ECMWF-modellen, kunne katastrofevarslingen utstedes mye tidligere - men senere beregninger har vist at ECMWF-modellen ville ha kommet til samme resultat som NWS uten data fra polar værsatellitter.

Flere og bedre data

Siden 1950-tallet er datagrunnlaget for beregningsvarsler også forbedret, for eksempel ved hjelp av værsatellitter , et nettverk av radioværsonder og værradarer. Den relativt pålitelige prognoseperioden på breddegrader økte fra rundt 3 dager til 4–5 dager, noe som betydde en merkbar forbedring for mange sektorer av økonomien , innen transport eller bygg, samt for planlegging i landbruket .

Automatiseringen og nettverksbyggingen av værstasjonene brakte også stor fremgang. Mens værstasjoner tidligere måtte drives og vedlikeholdes av eksperter, sender moderne værstasjoner automatisk dataene til væretjenestene. Værstasjoner med egen strømforsyning ( solceller og batterier ) og et satellittmodem kan settes opp i de mest avsidesliggende områdene og drives i årevis.

Nyere utvikling innen datavitenskap gjør det mulig for eksempel å gjenkjenne mønstre i de målte verdiene selv, og for eksempel å finne ut hvilke målestasjoner som gir de viktigste eller mest pålitelige verdiene under hvilke omstendigheter. På denne måten kan nyttig kunnskap også oppnås med private, knapt standardiserte værstasjoner.

Oversikt over utviklingen

Fremgang i værvarsling har blitt gjort siden 1950-tallet - uten å sette en kronologisk rekkefølge - av:

  • Målestasjoner
    • Stasjoner har blitt flere, et tettere nettverk
    • Måling av tilleggsparametere som smogpartikler (som fungerer som kondenseringskjerner for nedbør)
    • automatisk overføring av de målte verdiene
  • Værballonger
    • i dag også med GPS
  • Værradarer
    • for kortsiktig prognose
    • for å supplere nedbørmålingene fra værstasjonene
    • Evne til å skille mellom forskjellige typer og intensitet i nedbør
  • forbedrede simuleringsmodeller som B. den ikke-hydrostatiske mesoskalemodellen som en del av Weather Research and Forecasting Model
  • spesialiserte prognoser og værmodeller
    • Orkanadvarsler, skredvarsler
    • Vurdering av risikoen for skogbranner , sannsynlig spredning av skogbranner
    • Advarsler om flom ved å kombinere den forventede mengden nedbør med avrenningskapasiteten til elver (se hydrologi )
    • Vegetasjonsvarsler z. B. for bønder og pollenallergikere
  • Fjernmåling via satellitt
    • ikke bare det synlige lyset, men også det infrarøde spekteret blir nå evaluert
    • Vegetasjonsanalyse - den forskjellige vegetasjonen påvirker oppvarmingen av jorda og fordampningen av vann, begge faktorer som igjen påvirker været
    • forbedrede topografiske modeller ( SRTM ) til bedre modell vind og skråning regn
  • kraftigere datamaskiner
    • for flere modellkjøringer innen samme tid: Er prognosene enige, selv om startverdiene endres litt? (→ Ensemble-modeller)
    • gjør at nettet i beregningsmodellene kan reduseres for å øke påliteligheten til modellene
      • Eksempler: Global System Forecasting av NOAA : km 28 km verden × 28 eller 70 km x 70 km, 3 km x 3 km Europa på visse modeller av firmaet meteoblue, COSMO-DE av den tyske værservicen 2,8 km x 2,8 km med 50 høydelag, MeteoSwiss COSMO-1 med 1,1 km × 1,1 km, AROME av ZAMG i Østerrike 2,5 × 2,5 km
  • (Online) værtjenester
    • Lokale værmeldinger, f.eks. B. ved å tilpasse en storstilt prognose til lokale forhold ved hjelp av empiriske verdier
    • Fremveksten av private værtjenester; Konkurransekamp
    • Endret fritidsatferd hos befolkningen (for eksempel utendørssport) krever mer presise prognoser: Folk vil vite på mandag om helgeværet er bra

Framtidsutsikter:

  • Reduksjonen i størrelsen på nettet, på grunn av kraftigere datamaskiner, gir enda mer presise og enda mer langsiktige prognoser.
  • Dagens rutenettstørrelser (4 km × 4 km) er ofte større enn typiske tordenværceller. Med mindre nett (f.eks. 1 km × 1 km) kan småskala fenomener som konveksjon av luftmasser modelleres i det hele tatt, og dermed stedet og tidspunktet for tordenværsdannelse, det samme kan også sies for tornadoer , for hvilke så langt eksisterer det ingen nyttige prognosemodeller.
  • Enda bedre forståelse av meteorologiske effekter, spesielt samspillet mellom bakken og de laveste lagene i atmosfæren.

Værmelding i media

Tyskland

På tysk TV:

  • Med værkart på TV og i aviser er det vanlig å grafisk fremheve overførings- eller distribusjonsområdet. For eksempel er værkartet i First Germany satt i farger fra nabolandene; Den regionale grensen til Nordrhein-Westfalen kan sees i kartene over de regionale sendingene av WDR .
  • Med de to store TV-kringkasterne (Das Erste og ZDF ) har den grafiske fremhevingen av Tyskland bare vært vanlig siden gjenforeningen i 1990. Før det ble et sentraleuropeisk kart uten grenser brukt i både Tagesschau og i dag .
  • Til tross for splittelsen av Tyskland, forutsa værmeldingene fra Das Erste og ZDF været for begge de tyske statene, noe som ble tydeligst uttrykt ved en all-tysk bruk av værsymbolene. Mens noen store vesttyske byer og Berlin ble vist på værkartet til den første , var Leipzig også å finne på ZDF-kartet . Begrepet DDR ble ikke brukt, i stedet ble det kalt "i øst", analogt med "i nord" eller "i sør-vest" for regioner i den daværende Forbundsrepublikken.
  • Fram til 1960-tallet ble værkartet til Tagesschau Tyskland vist innenfor grensene fra 1937 .
  • Etter den parlamentariske avgjørelsen om gjenforening introduserte Tagesschau først et værkart som viser det klart definerte området i gjenforenet Tyskland.
  • 30. mars 2008 inneholdt tysk værkart kl 20.00 Tagesschau følgende byer: Kiel, Hamburg, Hannover, Köln, Frankfurt, Stuttgart, München, Rostock, Berlin og Dresden. I 19-tiden i dag var det imidlertid Kassel, Bonn og Saarbrücken, i stedet for Hannover, Köln og Frankfurt (i andre utgaver i dag vises et mer detaljert kart med flere byer).

Østerrike

Østerrike krysses i lengderetning av den viktigste alpryggen, som danner en klar værskille. Værfenomener forekommer ofte bare regionalt, noe som ble eller ofte er illustrert på et konturkart over Østerrike, inkludert forbundsstatens grenser av en presentatør med håndbevegelser som sveiper over områdene eller ved å peke med en finger, for eksempel av Bernhard Kletter . Dataene samles inn av de statlige værtjenestene ZAMG og Austrocontrol (luftfartvær) og prognoseberegninger (AROME modellkjede og INCA nowcasting), værråd og advarsler utføres. Det er også noen private værtjenester z. B. UBIMET med egne målepunkter samt andre myndigheter (miljømyndigheter, hydrologiske tjenester, vedlikeholdstjenester for veier, skredvarslingstjenester som utfører meteorologiske målinger). Det er 5 værradarer (Wien lufthavn, Salzburg, Innsbruck, Zirbitzkogel, Valluga) og 4 lanseringssteder for værballonger (Wien, Graz, Linz, Innsbruck), samt flere hundre i stor grad automatiserte bakkestasjoner. Statlig kringkaster ORF har sin egen væravdeling (lik ZDF i Tyskland) som erfarne meteorologer hører til.

I de første årene, rundt 1970, fremdeles i svart og hvitt, ble det satt inn en skjerm mindre enn 1 m bred i studioveggen, på hvilken værsymboler og temperaturverdier ble projisert sterkt bakfra. De nye fargefjernsynskameraene ba om større lysstyrke, som bare kunne oppnås ved frontprojeksjon på en refleksrefleks, som imidlertid skaper skygger på konturene til moderatoren som står i projiseringsstrålen. Med digital bildebehandling ble det senere mulig å kombinere to levende bilder live. Presentatøren ser ut til å stå foran en vegg med et værkart som fyller bredden på TV-skjermen og ser på den, mens han står til venstre og deretter til høyre på bildet, ved hjelp av bevegelser for å illustrere områder øst eller vest for land eller for å peke på symboler som er diskutert. Faktisk er studioets bakvegg en farge grønn eller blå på værkartet sammen med bevegelige fargede elementer der for å overføres samlet bilde til attributt der presentatøren ikke dekker den solide bakgrunnen. Moderatoren står til siden (en gang til venstre og en til høyre) av kartets sentrum (av helhetsbildet) og ser ut til å se på kartet på den nærliggende studioveggen mens han forklarer været med håndbevegelser . Faktisk ser han imidlertid på en kontrollmonitor (av to) med det samlede bildet litt utenfor kameravisningen.

Sveits

Den Leutschenbach i Zürich. Værstudiet kan sees på taket.

Etter hovednyhetene på SRF presenteres sendingen SRF Meteo direkte og i nesten alle vær fra taket til Leutschenbach TV-studio. Hvis diagrammer vises, vises ikke moderatoren; For enkelhets skyld skilles de innspilte og datorgenererte bildene. Studioet har et grunt kar fylt med vann, ved hjelp av hvilket vind og nedbør kan gjenkjennes.

Se også

litteratur

  • Hans von Storch: Klimasystemet og dets modellering: en introduksjon Springer Verlag, 1999, ISBN 978-3-540-65830-6 . (Kapittel 6.1 Værvarsel modeller)
  • Utecht Burkhard: Vær og klima Teubner BG, 2005, ISBN 978-3-519-10208-3

weblenker

Commons : Værvarselsymboler  - samling av bilder, videoer og lydfiler
Wikikilde: Værrapport fra 2. januar 1906, klokka 8  - kilder og fulltekster
Wiktionary: Værvarsel  - forklaringer på betydninger, ordets opprinnelse, synonymer, oversettelser

Værvarsel fra tysktalende nasjonale værtjenester:

Individuelle bevis

  1. ↑ Informasjon om daglige og månedlige verdier på nettstedet til den tyske værservicen
  2. ↑ Værmelding for Berlin , wetteronline.de
  3. ↑ dwd.de (PDF), åpnet 4. mai 2016.
  4. ↑ Værvarsel . I: Der Spiegel . Nei. 38 , 2016 ( online ).
  5. ↑ Sven Titz: Pålitelig å forutsi regnskyll er fortsatt en stor utfordring for værtjenester - spesielt i tordenvær. I: NZZ.ch, 14. juli 2021, åpnet 15. juli 2021
  6. Q Fuqing Zhang, Y. Qiang Sun, Linus Magnusson, Roberto Buizza, Shian-Jiann Lin, Jan-Huey Chen & Kerry Emanuel: Hva er forutsigbarhetsgrensen for mellomværet? I: Journal of the Atmospheric Sciences . teip 76 , 2019, s. 1077-1091 , doi : 10.1175 / JAS-D-18-0269.1 .
  7. ↑ William J. Merryfield, Johanna Baehr, Lauriane batte, Emily J. Becker, Amy H. Butler, Caio AS Coelho, Gokhan Danabasoglu, Paul A. Dirmeyer, Francisco J. Doblas-Reyes, Daniela IV Domeisen, Laura Ferranti, Tatiana Ilynia Arun Kumar, Wolfgang A. Müller, Michel Rixen, Andrew W. Robertson, Doug M. Smith, Yuhei Takaya, Matthias Tuma, Frederic Vitart, Christopher J. White, Mariano S. Alvarez, Constantin Ardilouze, Hannah Attard, Cory Baggett, Magdalena A. Balmaseda, Asmerom F. Beraki, Partha S. Bhattacharjee, Roberto Bilbao, Felipe M. de Andrade, Michael J. DeFlorio, Leandro B. Díaz, Muhammad Azhar Ehsan, Georgios Fragkoulidis, Sam Grainger, Benjamin W. Green, Momme C. Hell, Johnna M. Infanti, Katharina Isensee, Takahito Kataoka, Ben P. Kirtman, Nicholas P. Klingaman, June-Yi Lee, Kirsten Mayer, Roseanna McKay, Jennifer V. Mecking, Douglas E. Miller, Nele Neddermann, Ching Ho Justin Ng, Albert Ossó, Klaus Pankatz, Simon Peatman, Kathy Pegion, Judith Perlwitz, G. Cristina Recalde-Coronel, A nnika Reintges, Christoph Renkl, Balakrishnan Solaraju-Murali, Aaron Spring, Cristiana Stan, Y. Qiang Sun, Carly R. Tozer, Nicolas Vigaud, Steven Woolnough og Stephen Yeager: Nåværende og fremvoksende utvikling i subseasonal til decadal prediksjon . I: Bulletin of the American Meteorological Society . teip 101 , 2020, s. E869-E896 , doi : 10.1175 / BAMS-D-19-0037.1 .
  8. ↑ a b Hvorfor værapper ofte er feil. 17. januar 2017, åpnet 6. mai 2018 .
  9. ↑ arstechnica.com. Hentet 6. mars 2017
  10. ↑ washingtonpost.com. Hentet 6. mars 2017
  11. ↑ noaa.gov , åpnet 8. juli 2014.
  12. ↑ meteoblue.com , åpnet 8. juli 2014.
  13. ↑ a b dwd.de , åpnet 8. juli 2014.
  14. ↑ meteoschweiz.admin.ch ( minnesmerke 14. juli 2014 i Internet Archive ) åpnet 8. juli 2014.
  15. ↑ COSMO-1 - høyoppløselige prognoser for Alpene - MeteoSwiss. Hentet 2. februar 2019 .
  16. ↑ AROME - ZAMG. Hentet 2. februar 2019 .
  17. ↑ INCA - ZAMG. Hentet 2. februar 2019 .
  18. ^ Austro Control GmbH - Værradar. Hentet 2. februar 2019 .
  19. ↑ sonde Jakt Værprober i Vest-Europa: steder for å lansere værballonger i Østerrike. Hentet 2. februar 2019 .
  20. ↑ Værstasjoner - ZAMG. Hentet 2. februar 2019 .