Häufig gestellte Fragen (FAQ):

• Warum ist die Vorhersage für meinen Ort falsch?

  • Gründe für falsche Vorhersagen

    Es gibt mehrere Faktoren, die zu ungenauen Vorhersagen für einen bestimmten Standort führen können. Einige dieser Faktoren sind für die Wettervorhersage durchaus kennzeichnend:

    • Stark lokalisierte Wetterbedingungen wie Gewitter mit Hagel und Schauern. Beispielsweise können Schauer für einen Ort vorhergesagt werden, aber an einem anderen Ort in der Umgebung auftreten. Ein weiteres Beispiel ist Frost, der sehr lokal an Orten auftritt, an denen sich kalte Luft ansammeln kann.
    • Witterungsbedingungen, die von einem subtilen physikalischen Gleichgewicht abhängen. Beispiele dafür sind die Entwicklung von Hagelkörnern in einer Wolke, die Bildung von Nebel oder der Beginn von Nieselregen.
    • Kleinräumige Variationen in den Bergen oder entlang der Küstenlinien, die einen starken Einfluss auf das Wetter haben, können in Wettermodellen nicht ausreichend erfasst werden.

    Andere Faktoren stehen im Zusammenhang mit den Daten, die wir zur lokalen Anpassung der Vorhersagen verwenden, oder mit den Daten, die die numerischen Wettermodelle überhaupt erst "füttern":

    • Mangel an Beobachtungen in der Nähe, die es uns ermöglichen würden, lokale Anpassungen an einer Vorhersage vorzunehmen
    • Fehler in nahe gelegenen Beobachtungen, die zu falschen lokalen Anpassungen einer Vorhersage führen
    • In einigen Regionen der Welt sind nur sehr wenige Wetterstationen und andere Beobachtungen verfügbar. Dieser Mangel an Daten führt zu einer höheren Unsicherheit bei der Wettervorhersage für diese Regionen.

    Schlussendlich können selbst in den besten numerischen Wettermodellen, wie denen von meteoblue, sehr gelegentlich ungenaue Wetterberechnungen auftreten. Sie müssen durch sorgfältige Analyse mit Hilfe von wiederholten und detaillierten Beobachtungen erkannt und verbessert werden.

  • Hilfsmittel und Funktionen zur Verhinderung von Vorhersagefehlern

    An manchen Tagen können Vorhersagen recht unsicher sein, aber immer noch besser als gar keine Vorhersage - solange sich der Benutzer der Unsicherheit bewusst ist. meteoblue zeigt daher immer die Vorhersagbarkeit auf der 7- und 14-Tage-Vorhersage an, bietet Unsicherheitsbereiche (z.B. in der 14-Tage-Vorhersage), Diagramme zur schnellen Einschätzung, wo Wettermodelle übereinstimmen oder voneinander abweichen, und auch eine Kurzzeitverifikation der Vorhersage. Dies sind wertvolle Informationen für die Benutzer der meteoblue-Vorhersagen, und sie ermöglichen es uns, unser Vorhersagesystem auf Fehler zu überwachen.

    • Treffsicherheit: Dieser Index gibt an, wie sicher die Vorhersage für den betreffenden Tag ist. Sie finden ihn bei unseren 7-Tage-Vorhersagen als Zielscheibe und bei unseren 14-Tage-Vorhersagen als farbige Balken für jeden Tag.
    • MultiModel: Dieses Diagramm zeigt, wie Wettermodelle an einem Standort übereinstimmen oder sich unterscheiden. Eine Vorhersage ist sicherer, wenn die Modelle ähnliche Wetterbedingungen vorhersagen und wenn die Werte näher beieinander liegen. Wo die Diagramme Ausreißer zeigen oder auseinander streuen, ist die Vorhersage unsicherer. Beachten Sie, dass die Wettermodelle farbkodiert sind, um zu zeigen, welche Vorhersage von welchem Modell stammt.
    • Kurzzeit-Verifikation: Wir verifizieren unsere Prognosen kontinuierlich mit weltweit gesammelten Messdaten. Für die Kurzzeit-Verifikation verwenden wir Daten von der Wetterstation, die dem gewählten Standort am nächsten liegt (die Entfernung wird oben angezeigt), und vergleichen unsere Temperatur- und Windvorhersagen (dünne schwarze Linien) mit Messdaten (dicke schwarze Linien und Rautensymbolen). Unterhalb jedes Diagramms finden Sie eine Statistik der Vorhersagefehler. Wenn wir unerwartete Unterschiede zwischen unserer Vorhersage und einer nahe gelegenen Station feststellen, überprüfen wir die Station auf mögliche Fehler.

• Welche Bedeutung haben die verschiedenen Symbole, die auf der Website verwendet werden?

  • Piktogramme: Die Wetterlagen werden grafisch durch Piktogramme zusammengefasst. Alle Piktogramme und ihre Beschreibungen sind aufgelistet hier.
  • rainSPOT zeigt den Niederschlag 15 km um den ausgewählten Ort herum als Muster aus blauen oder grünen Kästchen auf einem Zielscheiben-Symbol an. Die Zielscheibe ist auf den ausgewählten Ort zentriert. Hellblaue Kästchen stehen für leichten Regen, während dunkelblaue Kästchen starken Regen anzeigen. rainSPOT erscheint auf der täglichen und (3-)stündlichen Vorhersage sowie auf der Wetterseite für das aktuelle Wetter.
  • Treffsicherheitsbalken: Der Balken in der Tagesübersicht unter den Sonnenscheinstunden zeigt die Treffsicherheit an, ein Maß dafür, wie wahrscheinlich es ist, dass die Prognose genau ist.

• Wie funktioniert die Ortssuche?

  meteoblue liefert detaillierte Wettervorhersagen und historische Daten für jeden Punkt der Erde. Standorte können über unsere Standortsuche oben auf der meteoblue Website gefunden werden. Sie können einen Ort durch Eingabe von Namen, Koordinaten oder Postleitzahlen finden. Standorte können auch ausgewählt werden, indem Sie direkt auf die Karte klicken, die sich öffnet, wenn Sie auf die Suchleiste für Standorte klicken. Wenn Sie auf das Standortsuche-Symbol rechts klicken, erkennt die Standortsuche Ihren aktuellen Standort, vorausgesetzt, Sie erlauben dies der meteoblue-Website. meteoblue verwendet einen gewählten Standort, bis Sie einen anderen Standort auswählen. Sie können auf unserer Hilfeseite für die Standortsuche mehr herausfinden .

• Wie werden die Wetterdaten berechnet?

  meteoblue betreibt eine große Anzahl numerischer Wettermodelle und verwendet darüber hinaus Daten von Modellen, die von Wetterdiensten auf der ganzen Welt betrieben werden. meteoblue analysiert verfügbare Modelldaten automatisch und erstellt eine so genannte Konsens Vorhersage. Dieser Multimodell-Ansatz von meteoblue wird auf alle Standorte und auf die meisten Wettervariablen angewandt. Wir verwenden auch Beobachtungen und aktuelle Messungen, falls verfügbar, um unsere Prognose für diese Variablen anzupassen.

  Die Vorhersagen von Temperatur, Wind und Taupunkt werden mit künstlicher Intelligenz (KI) im meteoblue Learning Multimodel (mLM) weiter verbessert. Die KI-Komponente wird mit verfügbaren historischen und aktuellen Messdaten trainiert. Wenn ein Benutzer eine Wettervorhersage anfordert, analysiert mLM die Verfügbarkeit von Wettermodellen für die gewünschte Wettervariable und den gewünschten Standort, z.B. Basel (Schweiz). mLM verwendet die verschiedenen Temperatur-Outputs der verfügbaren Wettermodelle und gewichtet diese Daten auf der Grundlage dessen, was es aus historischen und vorhergesagten Wetterdaten "gelernt" hat. Zusätzlich werden, falls verfügbar, aktuelle Messungen und Beobachtungen berücksichtigt. Falls Temperaturdaten für Zürich benötigt werden, überprüft mLM erneut die Verfügbarkeit von Wettermodellen und berechnet erneut die Gewichtung der Variablen aus den verschiedenen Wettermodellen. Die Gewichtung kann hier jedoch völlig anders sein (und ist es wahrscheinlich auch) als in Basel. Und wenn später die gleichen Daten angefordert werden, kann die Gewichtung wieder ganz anders sein.

  Wir bieten umfassende Informationen über das meteoblue Learning Multimodel und die Verifikaton unserer Vorhersagen. Einen Überblick über die verfügbaren Wettermodelle und ihre räumliche Auflösung finden Sie hier.

• Welche Wetterdaten kann ich von meteoblue erhalten, und wie?

  Sie können unser Angebot in sechs Dimensionen erkunden:

  • Weltweite Verfügbarkeit - Wetterdaten für jeden Punkt der Erde
  • Top Präzision - Simulationen mit belegter Präzision
  • Einzigartige Zeitreihen - Lückenlos, stündliche Daten seit 1984 & Vorhersagen
  • Einfacher Zugang - Rascher Zugriff über verschiedene Schnittstellen auf Daten, Grafiken, etc.
  • Vielfältige Datenquellen - Auswahl der besten Datenquelle
  • Sektorspezifisch - Maßgeschneiderte Lösungen für verschiedene Sektoren wie Landwirtschaft, Energie, Logistik usw.

Detaillierte Informationen über meteoblue Produkte und Dienstleistungen finden Sie auf unseren Hilfeseiten und unseren vollständigen FAQ.