Wetterprognosen
Wetter-Apps: Wer hat die genausten Voraussagen und Daten?

Für Wetterprognosen gibt es Dutzende Apps: Die meisten nutzen dieselben Daten. Dennoch unterscheiden sich ihre Voraussagen stark.

Bruno Knellwolf
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Die SRF Meteo Wetter App

Die SRF Meteo Wetter App

Benjamin Manser

Auf dem Wettermarkt tummeln sich viele Anbieter. Neben den staatlichen meteorologischen Wetterzentralen sind das private Firmen, welche die Bildschirme der rund drei Milliarden Smartphone-Nutzer anvisieren. Auf den Android-Handys ist der private US-Wetterdienst Accu Weather zu finden mit einer der meistverbreiteten Apps.

Accu Weather hat die grössten Abweichungen

Im stichprobenartigen Vergleichstest von Wetter-Apps zeigen sich die Unterschiede in der Prognose. Die grössten Abweichungen hatte im nicht wissenschaftlichen Stichprobentest der Wetterdienst Accu Weather, der sich am Montag um drei Grad Celsius geirrt hat.

Schlagzeilen machte Accu ­Weather 2019, als der Wetterdienst in einer Langzeitprognose weltweit einen extrem heissen und trockenen Sommer angekündigte. Die mediale Aufmerksamkeit war Accu Weather gewiss, als seriös wurde die 3-Monats-Prognose von den Meteorologen nicht bezeichnet, was sich schliesslich bestätigte.

Die amerikanische Wetter-App steht in Konkurrenz zu vielen Anbietern. Auch Meteo Schweiz bietet eine App an. Die längerfristigen Wettertrends, die mit umfangreichen Modellsimulationen berechnet werden, macht für Meteo Schweiz das Europäische Zentrum für Mittelfrist-Vorhersagen, an dem 34 Staaten beteiligt sind.

Betreiber behandeln die Wetterprognosen nach

Auch die kurzfristigen Prognosen kommen auf den meisten Apps aus der gleichen Küche. Grundsätzlich seien die Quellen der Apps an einer Hand abzuzählen, oder vielleicht höchstens an zwei, sagt der Meteorologe Christophe Voisard von Meteo Schweiz. «Aber die wenigsten Apps benutzen die Modelldaten ohne «Behandlung».

Die Modellergebnisse werden mit sogenannten Postprocessing-Methoden «veredelt». Von diesen Nachbehandlungs-Methoden gibt es viele und sie werden nach Voisard laufend verbessert. Künstliche Intelligenz wird eingesetzt, Machine-Learning-Programme, die wie neuronale Netzwerke funktionieren. «Ausserdem betreibt Meteo Schweiz zwei feinmaschige Modelle namens Cosmo-1 und Cosmo-E mit einer räumlichen Auflösung von einem ­beziehungsweise zwei Kilometern. Die Modelle sind auf den Alpenraum ­zugeschnitten», sagt Voisard. Diese Modelle würden laufend verbessert, gerade in den nächsten Monaten dürfte sich die Prognosequalität deshalb verbessern.