Beiträge von Antonia Martin

Am Institut für Meteorologie der Freien Universität Eulenfurt ist es kürzlich zu einer technischen Störung am Eulenthaler Umwelt- und Luftströmungsmodell gekommen. Die Störung wurde inzwischen erfolgreich behoben, und das Modell läuft wieder regulär.

Die genaue Ursache der Beeinträchtigung wird derzeit noch untersucht. Sobald weitere Erkenntnisse vorliegen, werden wir entsprechend informieren.

Wir danken für Ihr Verständnis.

Das Mikroklima im Makrosystem – Warum globale Wettermodelle an unseren Tälern scheitern und wie wir das ändern.

Eure Exzellenz Kanzler Stefan Ippelbeck,

werte Kolleginnen und Kollegen der Technischen Fakultät und allen anderen Fakultäten,

sehr geehrte Gäste aus Verwaltung und Zivilschutz,

und natürlich: liebe Studierende!

Es ist mir eine sehr große Freude und umso größere Ehre, heute im Rahmen dieser Antrittsvorlesung zu Ihnen zu sprechen. Die feierliche Eröffnung des neuen Instituts für Meteorologie hier an der Freien Universität Eulenfurt markiert nicht nur für mich einen persönlichen Meilenstein, sondern – und das hoffe ich heute zeigen zu können – auch für die Sicherheit und Planung in unserem schönen Fürstentum.

Ich möchte mit meiner Vergangenheit beginnen. Auch wenn ich hier geboren bin, habe ich den Großteil meiner Arbeit im Ausland erbracht und habe dort an globalen Supercomputer-Modellen gearbeitet.

Diese Modelle haben den großen Vorteil, das Wetter für die ganze Welt zu berechnen. Das wird aber auch zu ihrem größten Nachteil: Die meisten der Modelle an denen ich gearbeitet habe, berechnen das Wetter in einem Raster von 10x10 Kilometern. Auf unser Fürstentum runtergerechnet ist das ein Raster von circa. 15 x 2 an Größe.

Bei meiner Familie verbringe ich immer meinen Urlaub in den nähe der Berge im Norden. Ich stand also morgens am Fenster und sah dichten Nebel im Tal während das Computermodell für diesen Rasterpunkt „strahlend blauen Himmel“, berechnete weil das Tal schlichtweg glattgebügelt wurde. Nun, wie Sie sich sicher alle vorstellen können, war das ein wenig enttäuschend.

Das war 2021 der Moment, in dem ich beschlossen habe, mich auf lokales kleinräumiges Wetter zu spezialisieren. Manche mögen mich vielleicht für naiv halten, dass ich meine tolle, übrigens auch gut dotierte Stelle dafür aufgegeben habe – aber es war mir sehr wichtig. Es war und ist bis heute ein tiefes, persönliches Anliegen für mich gegenüber den Bürgern hier im Fürstentum.

Denn fragen wir uns doch einmal: Wem nützt ein Wettermodell, das zwar die Luftdruckverteilung über dem gesamten Ozean fehlerfrei berechnet, aber nicht erkennt, dass sich in unserem Nachbartal gerade ein Kaltluftsee bildert, der die Apfelblüte der dortigen Landwirte bedroht?

Die großen Modelle berechnen das Wetter für Kontinente. Aber wir Menschen leben nicht auf Kontinenten – wir leben in Städten, an Berghäusern und in Tälern.

Die wahre gesellschaftliche Relevanz unserer Wissenschaft entscheidet sich auf dem letzten einhundert Metern über dem Erdboden?

Meine wissenschaftliche Nische hier an der FU wurde daher die sogenannte Topoklimatologie und das statistische Downscaling. Ich wollte nicht länger das Wetter von oben nach unten berechnen, sondern von unten nach oben verstehen. Wie bricht ein Föhnstrom über einen Bergkamm? Wie kanalisiert eine Schlucht den Wind? Das sind Fragen, für die ich meine alte Stelle eingetauscht habe. Und wenn ich mich heute im Saal umsehe, weiß ich: Es war exakt die richtige Entscheidung.

In den darauffolgenden Jahren wurde mein Labor nicht länger der sterile Großrechner, sondern die tatsächliche, raue Topografie. Meine Forschung widmete sich fortan dem Kampf gegen das Raster – oder wie wir es in der Meteorologie nennen: gegen die Glättungsartefakte.

Man muss sich das so vorstellen Wenn wir ein konventionelles Modell ein Raster von zehn mal zehn Kilometern über eine Landschaft legt, dann berechnet es für dieses gesamte Quadrat exakt einen Höhenwert. Liegt in diesem Quadrat nun ein zweitausend Meter hoher Berggipfel und direkt daneben ein tiefes Tal auf fünfhundert Metern Höhe, so rechnet das Modell gnadenlos mit einem Mittelwert von vielleicht zwölfhundert Metern.

Das Resultat? Der Berg ist im Computermodell viel zu niedrig und damit deutlich zu warm und das Tal ist zu hoch – also zu kalt. Der Wind bläst im Modell einfach ungehindert über diese flachgerechnete Durchschnittsebene hinweg, anstatt sich im Tal zu kanalisieren. Für die Mathematik in den großen Ländern und Weltstädten vielleicht ein akzeptabler Kompromiss, aber für die Menschen in diesem Tal die vielleicht von Orkanböen oder Sturzfluten überrascht werden können, ist es schlichtweg falsch.

Mein wissenschaftlicher Ansatz zur Lösung dieses Problems war ein grundlegend anderer. Statt nach immer gigantischeren Supercomputern zu rufen, die das globale Raster vielleicht auf einen Kilometer verdichten könnten... naja, das kostet sowieso horrende Summen und ist energetischer Wahnsinn.... ging ich den Weg der statisch-dynamischen Anpassung, dem sogenannten Downscaling.

Ich stellte mir die Frage: Warum nutzen wir nicht das Wissen, das bereits direkt vor Ort existiert? Wir begannen, Algorithmen zu entwickeln, die quasi ein landschaftliches Gedächtnis besaßen.

Wir namhne die groben Strömungsdaten aus der Atmosphäre und verheirateten sie mit der statistischen Realität lokaler Messstationen. Unsere Algorithem lernten aus der Vergangenheit: Was passiert an diesem ganz speziellen Südhang, wenn wir eine großräumige Westwindlage haben? Regnet es dort, oder bleibt das Tal im Regenschatten trocken? Wie stark staut sich die nächtliche Kaltluft einer Senke, wenn wir ein klares Hochdruckgebiet haben? Wie weitreichend ist die urbane Wärmeinsel, wenn der Wind abflaut?

Wir haben Modelle geschrieben, die nicht mehr stur physikalische Luftpakete durch unsichtbare Gitter schoben. Stattdessen haben wir Modelle geschaffen, die aus dem Relief lernten. Wir konnten mathematisch beweisen, dass man mit einer intelligenten Verknüpfung von Großwetterlagen, lokalen Klimadaten und topografischer Modulation eine Vorhersagegüte erreichen kann, die selbst die teuersten Globalmodelle auf regionaler Ebene in den Schatten stellt.

Aus unzähligen isolierten Studien, abertausenden Messreihen und, ich gebe es gerne zu, sehr vielen schlaflosen Nächten vor dem Whiteboard formte sich allmählich ein geschlossenes System. Eine Methodik, die bewies: Die beste lokale Wettervorhersage braucht nicht zwingend den größten Rechner der Welt. Sie braucht den klügsten Blick für das Detail. Und aus diesen isolierten Studien haben wir einen Algorithmus entwickelt, der sich selbst an Klima und weitere Gegebenheiten anpasst.

Als ich vor einiger Zeit meine Arbeit hier an der Freien Universität Eulenfurt aufnahm, wusste ich: Dieses Fürstentum ist das perfekte Laboratorium, um unseren Ansatz auf die ultimative Probe zu stellen. Wir haben hier auf engstem Raum alles, was die Atmosphäre an topografischer Komplexität aufbieten kann: markante Höhenunterschiede, tiefe Schluchten, unberechenbare Kaltluftseen und ausgeprägte Föhneffekt.

In den Räumen der Technischen Fakultät haben mein Team und ich in den vergangenen Monaten genau diesen adaptiven Algorithmus weiterentwickelt und ihn maßgeschneidert an das Fürstentum angepasst. Unser größter Schatz dabei war das bestehende Nationale Synoptik- und Beobachtungsnetz. Wir nutzten diese dichten, verlässlichen Stationsdaten als Nervensystem für unsere Berechnungen. Wir tauften unser Projekt EULE: das Eulenthaler Umwelt- und Luftströmungsmodell. Und Dekan Prof. Traugott und ich waren uns einig: Wir wollen dieses Modell nicht jahrelang in theoretischen Sandkästen verstecken. Wir wollen sehen, ob es dem echten, rauen Wetter da draußen standhält.

Vor exakt einem Monat haben wir den Schalter umgelegt. Wir haben EULE in den operationellen Dauerbetrieb überführt.

Was in diesen vergangenen vier Wochen passierte, hat selbst meine Erwartungen übertroffen. Wir sahen an unseren Monitoren, wie EULE völlig selbstständig heranziehende Fronten präziser durch unsere Täler steuerte als jede handgezeichnete synoptische Karte. Wir sahen, wie das Modell lokale Niederschlagsmengen an den Bergflanken korrekt berechnete, wie es nächtliche Temperaturstürze in den Becken sah und wie es aus den Lagenübergängen der Vergangenheit lernte, um präzise Ensemble-Prognosen für die kommenden fünf Tage zu erstellen. Es funktionierte nicht nur auf dem Papier. Es funktionierte hier, draußen, in der echten Natur unseres Landes.

Dieser Erfolg unseres ersten operationellen Monats blieb natürlich nicht unbemerkt. Und hier zeigte sich die bemerkenswerte Seite unserer Universität: Wo andere Institutionen vielleicht erst nach jahrelangen bürokratischen Arbeiten gehandelt hätten, wurde hier eine klare, mutige Entscheidung getroffen. Die Gremien erkannten, dass die Wettervorhersage und numerische Modellierung unseres Landes kein reines Forschungsprojekt bleiben darf, sondern ein festes, dauerhaftes Fundament braucht.

Deshalb stehen wir heute hier. Die heutige Gründung des Instituts für Meteorologie: Institut 217 der Technischen Fakultät ist das direkte Resultat dieses erfolgreichen Monats. Mit diesem Institut institutionalisieren wir die Expertise, die wir mit EULE aufgebaut haben, dauerhaft an unserer Universität.

Die Gründung des Instituts und der Start von EULE in Version 1 ist nur der Anfang. Wir haben bewiesen, dass unser statistisch-dynamischer Ansatz den klassischen, grobmaschigen Großrechnern auf regionaler Ebene überlegen ist. Wir können nun das Wetter eines kleinen und komplexen Fürstentums präzise und stündlich berechnen.

Mein Ziel für das Institut für Meteorologie ist es, in den kommenden Jahren den sprichwörtlichen Blick nach oben zu richten. Wir wollen einfach gesat die Methodik von EULE exportieren und skalieren und das Schlüsselelement schwebt bereits über unseren Köpfen. In unserer nächsten großen Forschungsphase werden wir unsere Algorithmen nicht mehr größtenteils mit Stations- und Höhendaten füttern sondern sie direkt an Satellitendaten koppeln.

Stellen Sie sich das bitte vor: Wir nehmen die flächendeckende Daten von Erdbeobachtungssatelliten, vor allem den Wolkenstrukturen und speisen sie direkt in unsere Algorithmen ein. Wir wollen ein System entwickeln, das weltweit in der Lage ist, Makro-Daten in Echtzeit auf das Mikroklima jedes beliebigen Tals, jeder Küstenlinie und jeder Stadt herunterzubrechen. Ohne den Umweg über die trägen Gitterpunktmodelle.

Deshalb richte ich mein Wort zum Abschluss ganz besonders an die Studierenden hier im Saal, an die angehenden Physiker, Informatiker und Umweltingeniere unserer Technischen Fakultät: Das Institut 217 steht Ihnen offen. Die Atmosphäre unseres Planeten ist das komplexeste und faszinierendste System, das wir kennen. Wenn Sie nicht nur studieren wollen, um bestehendes Wissen zu reproduzieren, sondern wenn Sie Algorithmen schreiben wollen, die das globale Klima auf die lokale Lebensrealität der Menschen übersetzen: dann kommen Sie zu uns. Wir haben hier in Eulenfurt bewiesen, dass wir das Wetter verstehen. Nun lassen Sie uns gemeinsam beweisen, dass wir das auch in die Welt tragen können.

Ich bin für Fragen noch für die kommende Stunde für Sie da und die Broschüre über das Modell dürfen Sie gerne mitnehmen.

Geehrte Damen und Herren,

anbei meine Geburtsurkunde. Mein Geburtsort ist Schönquell.