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TRR 165:  Wellen, Wolken, Wetter

Fachliche Zuordnung Geowissenschaften
Informatik, System- und Elektrotechnik
Mathematik
Förderung Förderung von 2015 bis 2024
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 257899354
 
Die Fähigkeit das Wetter für eine Woche oder länger vorherzusagen spart unserer Gesellschaft jährlich Milliarden Euro und schützt Leben und Eigentum. Ein exponentieller Anstieg der Rechenleistung und neue Beobachtungen haben über Jahre hinweg zu einer kontinuierlichen Verbesserung der Vorhersagequalität geführt, wenngleich einzelne Vorhersagen gelegentlich überraschend schlecht sind. Neue Indizien lassen vermuten, dass dies nicht nur eine Folge von fehlerhaften Vorhersagemethoden ist, sondern dass in einer chaotischen Atmosphäre bestimmte Wettersituationen naturgemäß schwieriger vorherzusagen sind. Heutzutage besteht die große Herausforderung darin, die Grenzen der Vorhersagbarkeit unterschiedlicher Situationen zu identifizieren und die physikalisch bestmögliche Vorhersage zu erstellen. Dieser Herausforderung stellt sich der SFB/Transregio 165 “Wellen, Wolken, Wetter” (W2W) und liefert die dringend notwendige Grundlagenforschung um den Weg für eine neue Generation von Wettervorhersagesystemen zu ebnen. In Phase 2 wurde ein bedeutender Durchbruch erzielt, bei dem gezeigt werden konnte, dass die Grenze der Vorhersagbarkeit im Mittel erreicht wird, wenn die Unsicherheit der Anfangsbedingungen auf etwa 10–20% ihres derzeitigen Niveaus reduziert wird. Dann wird die Vorhersagbarkeit durch schnelles Fehlerwachstum auf kleinen Skalen aufgrund diabatischer Prozesse begrenzt. In Phase 3 werden wir auf diesem Wissen aufbauen, indem wir Fenster der Vorhersagemöglichkeit identifizieren - spezifische atmosphärische Zustände, bei denen längere Vorhersagen möglich sind. Hier werden wir eine innovative Methode anwenden und ein globales Kontroll-Ensemble verwenden, um die Vorhersagbarkeit dieser relativ seltenen Ereignisse zu untersuchen. Darüber hinaus werden wir ein Regionales Grand Ensemble entwickeln, um einen noch nie dagewesenen umfassenden und quantitativen Überblick über das komplexe Zusammenspiel physikalischer Prozesse zu erhalten, die zu einem schnellen Fehlerwachstum auf kleinen Skalen beitragen. Schließlich wird dieses theoretische Wissen in die praktische Wettervorhersage eingebracht, indem neue, rechnerisch effiziente Darstellungen der Unsicherheit mit hybriden Methoden entwickelt werden, die die Stärken numerischer Modelle und des maschinellen Lernens kombinieren. Wie in den bisherigen Phasen bringt W2W das notwendige, breite wissenschaftliche Fachwissen der drei beantragenden Universitäten zusammen: der Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) in München, der Johannes Gutenberg-Universität (JGU) in Mainz, des Karlsruher Institut für Technologie (KIT) in Karlsruhe. Dieses wird durch die Zusammenarbeit mit der Technischen Universität München (TUM), dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) in Oberpfaffenhofen, der Universität Hamburg (UHH) sowie der Katholischen Universität Eichstätt-Ingolstadt (KU) und der Universität Wien (UW) erweitert.
DFG-Verfahren Transregios
Internationaler Bezug Niederlande, Österreich

Laufende Projekte

Abgeschlossene Projekte

Antragstellende Institution Ludwig-Maximilians-Universität München
 
 

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