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ALTER TEXT - Meteorologie
Besonders in der Klimatologie (Klimamodell), aber auch in der Meteorologie (Numerische Wettervorhersage) und Fernerkundung spielen Modelle eine herausragende Rolle. Sie gewinnen ihre Bedeutung durch verschiedene Faktoren:
Mit zunehmender Entwicklung der Messtechnik und dem steigenden Anspruch an Wettervorhersagen steigt auch die Datenmenge enorm an. Dadurch ist eine schriftliche Auswertung der Daten auf Wetterkarten nicht mehr ausreichend. Vereinfachte Modelle und Rechnersimulationen sind daher schneller, kostengünstiger und ermöglichen erst die umfangreiche Datenauswertung. Der Zeiträume, in denen viele Effekte, beispielsweise Meeresspiegelschwankungen, auftreten sind enorm lang und können nur mit Modellen simuliert werden. Sie sind nicht direkt beobachtbar und zudem existieren keine durchgehenden und qualitativ ausreichenden Messreihen für solche Zeiträume. Meteorologen haben also in der Regel kein Labor, in dem sie Messungen durchführen können, und sind daher auf theoretische Modelle angewiesen. Diese müssen daraufhin wiederum mit real beobachteten Effekten verglichen werden. Ausnahmen sind beispielsweise die Klimakammer AIDA des Forschungszentrums Karlsruhe und die Klimakammer am Forschungszentrum Jülich. Das Design von Modellen ist ebenso eine Herausforderung, wie deren inhaltliche Gestaltung. Nur Modelle, welche die Natur möglichst adäquat beschreiben, sind in Forschung wie Praxis sinnvoll einsetzbar. Da solche Modelle wegen der Komplexität des modellierten Systems leicht ganze Rechenzentren beschäftigen können, ist eine effiziente Algorithmik, also die Natur vereinfachende statistische Annahme, ein wichtiger Punkt bei der Entwicklung der Modelle. Nur auf diese Weise können Rechenzeit und somit die Kosten überschaubar gehalten werden.
In den 1920er Jahren hat der Mathematiker Lewis Fry Richardson Methoden entwickelt, mit Hilfe derer die enorme Komplexität mathematischer meteorologischer Modelle angegangen werden konnten. Diese sind heute noch häufig die Grundlage meteorologischer Simulationen (Simulationsmodell) auf Supercomputern. Diese dienen daher auch nicht ohne Grund in sehr vielen Fällen zur Simulation der Wetter- bzw. Klimadynamik, wobei diese ihre Grenzen, trotz teilweise gigantischer Größendimensionen, schnell erreichen.
Es lassen sich verschiedene Arten von Atmosphärenmodellen grob unterscheiden: Strahlungstransfermodelle (bspw. KOPRA), Chemietransportmodelle (bspw. ECHAM) und dynamische Modelle. Der Trend geht jedoch zu integrierten Modellen oder „Weltmodellen“, die die gesamte Natur nachzeichnen (SIBERIA 2).
Bei der Verbesserung der Qualität der Modelle fließen, wie überall in der physikalischen Modellierung, sowohl statistische Verfahrensweisen als auch experimentelle Beobachtungen, neue Ideen usw. in das Verfahren ein. Ein bekanntes Beispiel hierfür ist die Entwicklung, die zur Erkenntnis geführt hat, dass die Veränderung von Spurengasmengen in der Atmosphäre (bspw. Kohlendioxid oder Ozon) zu einer „ungesunden“ Wärmeentwicklung der Biosphäre führen können (bspw. Treibhauseffekt, Abkühlung der Stratosphäre). Auch die Entdeckung des Ozonloches und die Verstärkung des Augenmerks der Wissenschaftler auf die damit zusammenhängende Atmosphärenchemie fällt in diese Kategorie.
Einfachstes meteorologisches Modell und zugleich die erste Bewährungsprobe für alle neuentwickelten Modelle zur Wettervorhersage ist die simple Übertragung des aktuellen Wetters auf die Zukunft. Es gilt hierbei der einfache Grundsatz eines konstanten Wetters, man nimmt also an, das Wetter des nächsten Tages wird dem des aktuellen Tages entsprechen. Dies wird als Persistenzprognose bezeichnet. Da Wetterlagen oft lange nahezu gleich bleibend sind, hat diese einfache Annahme bereits eine Erfolgswahrscheinlichkeit von circa 60 %.