Inmitten eines heißen Sommers 2025, in dem Teile Deutschlands bereits Ende Juni Temperaturen von über 35 °C erreichen, beschäftigen sich viele Menschen mit der Frage: Wie zuverlässig sind Wetterprognosen eigentlich?
Während einige Modelle tagelange Hitzewellen vorhersagen, warnen Meteorologen wie der Diplom-Meteorologe Dominik Jung vor voreiligen Schlüssen. Tatsächlich zeigen Wettermodelle teils stark divergierende Ergebnisse – abhängig von Ausgangsdaten, Rechenmethoden und physikalischen Annahmen. Doch was steckt hinter diesen Modellen, und wie werden sie interpretiert?
Grundlagen numerischer Wettermodelle
Numerische Wettermodelle (Numerical Weather Prediction, NWP) sind rechnergestützte Simulationen der Atmosphäre. Dabei wird die Erdatmosphäre durch ein dreidimensionales Gitter aus Millionen von Punkten dargestellt. Physikalische Gleichungen – darunter Navier-Stokes-Gleichungen, thermodynamische Formeln und Strahlungsgesetze – berechnen fortlaufend Veränderungen von Temperatur, Feuchtigkeit, Windrichtung und Luftdruck.
Die Modelle nutzen als Eingabewerte aktuelle Messdaten von Wetterstationen, Radiosonden, Satelliten und Flugzeugen. Daraus entstehen Prognosen über mehrere Stunden bis hin zu Wochen. Die bedeutendsten Wettermodelle weltweit sind:
- GFS (Global Forecast System): Ein US-amerikanisches Modell, das globale Vorhersagen bis zu 16 Tage berechnet – viermal täglich mit einem Raster von etwa 9 km.
- ICON (Icosahedral Nonhydrostatic Model): Das globale Modell des Deutschen Wetterdienstes (DWD), das auf einem besonders feinen Gitter arbeitet und bis zu 75 km in die Atmosphäre reicht. Es deckt sowohl globale als auch regionale Vorhersagen ab.
- ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts): Auch als „EZ-Modell“ bekannt, genießt es einen Ruf als eines der genauesten Modelle für den mittelfristigen Zeitraum (5–10 Tage).
Ergänzt werden diese Modelle oft durch sogenannte Ensemble-Systeme (z. B. GEFS beim GFS-Modell), bei denen mehrere Simulationsläufe mit leicht veränderten Anfangsbedingungen durchgeführt werden. Das Ziel: die Unsicherheit in der Prognose quantifizieren. Zudem existieren statistische Verfahren wie das MOS (Model Output Statistics), die numerische Rohdaten an lokale Gegebenheiten anpassen.
Unsicherheiten und Modellabweichungen
Trotz ihrer physikalischen Fundierung sind Wettermodelle keine perfekten Werkzeuge. Gerade bei instabilen Lagen – etwa Gewitterfronten im Sommer – oder bei Hitzewellen entstehen große Abweichungen. Ein aktuelles Beispiel aus dem Juni 2025: Während ICON zeitweise 38 °C im Süden Deutschlands prognostiziert, sieht GFS deutlich geringere Temperaturen voraus. Solche Abweichungen beruhen auf kleinen Differenzen in den Anfangsdaten, die sich bei längerfristigen Berechnungen stark auswirken können.
Auch externe Einflüsse wie Saharastaub oder Wolkenbänder können die Strahlungsbilanz beeinflussen – was zu spürbar niedrigeren Tageshöchstwerten führt, als zunächst prognostiziert. Zudem kommt es bei bestimmten Großwetterlagen – etwa blockierenden „Omega-Hochs“ – zu besonders langlebigen, aber schwer vorhersehbaren Verhältnissen.
Langfrist- und Saisonprognosen
Immer häufiger erscheinen Prognosen, die nicht nur das Wetter der kommenden Tage, sondern ganzer Monate oder Jahreszeiten vorhersagen. Dabei handelt es sich nicht um klassische Wetterberichte, sondern um sogenannte Saisonprognosen, die statistische Wahrscheinlichkeiten für Temperatur- und Niederschlagstrends berechnen.
Beispiel: Der europäische Copernicus-Dienst berechnet anhand riesiger Ensembles aktuelle Prognosen für den Sommer 2025. Derzeit wird ein rund 60–100 % erhöhtes Risiko für einen Hitzesommer prognostiziert – insbesondere in Westeuropa. Solche langfristigen Berechnungen beruhen auf durchschnittlichen Anomalien, nicht auf konkreten Tageswerten.
Interessant ist auch der zunehmende Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) zur Wetterprognose. KI-Systeme wie die des US-amerikanischen Start-ups „ClimateAi“ vergleichen aktuelle Parameter mit historischen Mustern – etwa aus den Hitzesommern 2018 oder 2022 – und schätzen die Wahrscheinlichkeit für ähnliche Entwicklungen. Erste Ergebnisse deuten auf eine verstärkte Neigung zu instabilen, aber hitzeanfälligen Sommermonaten hin.
Grenzen der Vorhersagegenauigkeit
Die Genauigkeit von Wettervorhersagen ist stark abhängig vom Prognosezeitraum und der Wetterlage. Für die nächsten 24 Stunden liegt die Trefferwahrscheinlichkeit bei rund 90 %, für 3-Tages-Prognosen immerhin noch bei etwa 75 %. Ab dem fünften Tag nimmt die Zuverlässigkeit allerdings rapide ab – insbesondere bei wechselhaften Bedingungen.
Warum das so ist, erklärt sich aus der Natur der Atmosphäre: Als chaotisches System reagiert sie empfindlich auf kleinste Änderungen. Dieses Phänomen – bekannt als „Schmetterlingseffekt“ – begrenzt die Vorhersagbarkeit. Selbst Supercomputer stoßen hier an ihre Grenzen.
Dennoch wird stetig an Verbesserungen gearbeitet. Der Deutsche Wetterdienst etwa rüstete in den letzten Jahren mehrfach seine Rechenzentren auf. Auch das ECMWF investiert laufend in leistungsfähigere Hardware, um sowohl die Auflösung der Gitter als auch die Ensemble-Größe zu erhöhen.
Der Einfluss künstlicher Intelligenz und datengetriebener Modelle
Neue KI-gestützte Modelle könnten die Wetterprognose revolutionieren. Systeme wie FourCastNet von NVIDIA oder Pangu-Weather von Huawei nutzen maschinelles Lernen auf Basis historischer Reanalysedaten (z. B. ERA5), um zukünftige Wetterentwicklungen vorherzusagen – deutlich schneller als klassische Modelle.
Vorteile dieser Modelle sind vor allem:
- Extrem schnelle Berechnungszeiten (Sekunden statt Stunden)
- Hohe Auflösung auch bei langfristigen Szenarien
- Gute Erkennung großräumiger Muster wie Jetstreams oder Blockadelagen
Allerdings gibt es auch Schwächen: KI-Modelle benötigen große Datenmengen und haben (noch) Schwierigkeiten, Unsicherheiten oder kleinräumige Phänomene wie lokale Gewitter präzise abzuschätzen. Eine Kombination aus klassischer Physik und KI könnte hier langfristig den besten Weg darstellen.
Praxisbeispiel: Wie Profimeteorologen Modelle nutzen
Professionelle Wetterdienste wie der private Anbieter UBIMET setzen heute auf ein ganzes Portfolio an Modellen – sowohl eigene wie „UBIMET-RACE“ als auch öffentlich zugängliche wie GFS und ICON. Entscheidend ist dabei nicht das blinde Vertrauen in ein Modell, sondern das qualifizierte Interpretieren der Modelltrends.
Ein Beispiel: Wenn mehrere Modelle übereinstimmend eine Hitzeperiode von mindestens fünf Tagen vorhersagen und die Ensembles geringe Streuung zeigen, steigt die Prognosesicherheit. Weichen jedoch Einzelmodelle wie GFS stark vom restlichen Trend ab, wird dies als Hinweis auf Unsicherheit gewertet. Genau hier zeigt sich die Rolle erfahrener Meteorologen: Sie bewerten nicht nur Modelloutputs, sondern kombinieren sie mit Erfahrung, regionalem Wissen und meteorologischer Intuition.
Zwischen Rechenleistung und Menschenverstand
Wettermodelle haben sich in den letzten Jahrzehnten massiv weiterentwickelt. Prognosen sind heute deutlich zuverlässiger als noch vor 20 Jahren. Und doch bleiben sie ein Werkzeug mit Grenzen. Ob Hitzewelle oder Unwetter – kleinste atmosphärische Details können große Auswirkungen haben.
Die Zukunft liegt in der Verbindung von klassischer Modellphysik mit künstlicher Intelligenz, zunehmender Rechenleistung und menschlicher Meteorologiekompetenz. So können Prognosen nicht nur genauer, sondern auch transparenter und nachvollziehbarer werden. Wer künftig das Wetter verstehen will, sollte nicht nur auf die Temperatur im Smartphone blicken – sondern auch die Unsicherheit dahinter anerkennen.