Ein Wettermodell ist ein Computerprogramm, das thermodynamische Gleichungen löst, um den zukünftigen Zustand der Atmosphäre zu simulieren. Zwei globale Modelle dominieren die Diskussionen unter Enthusiasten und Fachleuten: das GFS (Global Forecast System), betrieben von der NOAA in den Vereinigten Staaten, und das ECMWF (häufig als “Euro” bezeichnet), verwaltet vom Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersagen.
Ihr Betrieb unterscheidet sich in bestimmten technischen Punkten, die die Qualität der Vorhersagen je nach zeitlichem Horizont und geografischem Zielgebiet direkt beeinflussen.
Gitterauflösung und Datenassimilation: Was GFS und ECMWF im Vorfeld trennt
Bevor man die Ergebnisse vergleicht, muss man verstehen, was die beiden Modelle in der Eingabe unterscheidet. Jedes Modell unterteilt die Atmosphäre in kleine Würfel, deren Größe von der Gitterauflösung abhängt. Je feiner das Gitter, desto mehr Details zu topografischen Gegebenheiten und lokalen Phänomenen erfasst das Modell.
Das GFS-Modell verwendet ein Gitter, dessen Auflösung weniger fein ist als die des ECMWF für seine globalen Ausgaben. Das europäische Modell arbeitet über sein IFS-System mit einer engeren Gitterauflösung, was ihm ermöglicht, Reliefs, Küstenkontraste und kleinräumige Wetterstrukturen besser darzustellen.
Der andere strukturelle Unterschied betrifft die Datenassimilation. Beide Modelle integrieren Beobachtungen von Bodenstationen, Radiosonden, Satelliten und Radaren. Das ECMWF verwendet ein 4D-variationales Assimilationssystem, das die Beobachtungen über ein Zeitfenster integriert, während das GFS lange Zeit auf leicht unterschiedliche Methoden setzte. Dieser Schritt bestimmt die Qualität des Anfangszustands, und ein präziserer Anfangszustand führt zu zuverlässigeren Vorhersagen, insbesondere über drei Tage hinaus.
Um den Vergleich zwischen GFS und Euro zu vertiefen, müssen auch die aktuellen Updates beider Systeme berücksichtigt werden, die einige historische Unterschiede schrittweise verringern.
Zuverlässigkeit der Wettervorhersagen für kurz- und mittelfristige Prognosen: GFS im Vergleich zum europäischen Modell
In den ersten 72 Stunden liefern beide Modelle insgesamt vergleichbare Ergebnisse für die großen Trends (Überquerung einer Front, Richtung des vorherrschenden Winds, thermische Entwicklung). Die Unterschiede nehmen ab dem vierten Tag zu.
Das ECMWF wird regelmäßig als leistungsfähiger im mittelfristigen Bereich (5 bis 10 Tage) angesehen. Mehrere operationale Überprüfungen zeigen, dass seine Vorhersagen für geopotenzielle Höhe und Temperatur näher an den tatsächlichen Beobachtungen liegen. Das GFS hingegen neigt dazu, schneller abzudriften, insbesondere bei der genauen Positionierung von Tiefdruckgebieten und den kumulierten Niederschlagsmengen.
Dieser Unterschied erklärt sich teilweise durch die Wahl der physikalischen Parametrisierung. Jedes Modell vereinfacht bestimmte Prozesse (Konvektion, Turbulenz, Strahlungsaustausch) mit unterschiedlichen mathematischen Schemata. Die Schemata des ECMWF, kombiniert mit seiner feineren Gitterauflösung, verschaffen ihm einen messbaren Vorteil bei komplexen Wetterlagen in Europa und im Nordatlantik.
Fall der Niederschlagsvorhersagen für Frankreich
Für die Regenvorhersagen auf dem französischen Territorium werden weder GFS noch ECMWF allein von Météo-France verwendet, das über eigene regionale Modelle (AROME, ARPEGE) verfügt. Diese Modelle mit sehr feiner Gitterauflösung übertreffen die beiden globalen Modelle bei lokalisierten Phänomenen wie Gewittern oder cévenolen Episoden.
GFS und ECMWF bleiben nützlich als synoptischer Rahmen: Sie liefern die Randbedingungen, die die regionalen Modelle anschließend auf lokaler Ebene verfeinern.
Zugang zu GFS- und ECMWF-Daten: Das Ende eines historischen Ungleichgewichts
Über lange Zeit hatte das GFS einen entscheidenden Vorteil für nicht institutionelle Nutzer: seine Daten waren vollständig kostenlos, über die Server der NOAA im GRIB-Format verbreitet. Das ECMWF hingegen reservierte seine hochauflösenden Ausgaben für zahlende Mitglieder und nationale Wetterdienste.
Seit Oktober 2025 hat sich dieses Ungleichgewicht verringert. Das ECMWF hat einen kostenlosen Zugang zu seinen IFS-Ausgaben mit einer Auflösung von 0,25° eröffnet, die bis zu 360 Stunden für die Runs um 00 und 12 UTC und bis zu 144 Stunden für die Runs um 06 und 18 UTC verfügbar sind. Diese Änderung verändert die Situation für Entwickler von Wetteranwendungen, Navigatoren und Landwirte, die bisher kostenlose GFS-Daten mit degradierten oder kostenpflichtigen ECMWF-Ausgaben verglichen haben.
Der Zugang zu den Daten beider Modelle ist nun in mehreren Punkten vergleichbar:
- Die GRIB-Dateien des GFS decken die gesamte Erde ab und werden viermal täglich (00, 06, 12, 18 UTC) aktualisiert, mit Zeitintervallen von drei Stunden
- Die offenen Ausgaben des ECMWF bieten eine ähnliche Auflösung und Fristen von bis zu 15 Tagen für die Hauptläufe
- Beide Datensätze sind mit Navigationssoftware und Visualisierungsplattformen wie Windy oder Meteociel nutzbar
Multi-Modell-Ansatz: Warum die Wahl eines einzigen Wettermodells nicht die richtige Frage ist
Die operationale Wetterdienste stützen ihre Vorhersagen niemals auf ein einzelnes Modell. In den Vereinigten Staaten verwendet der National Weather Service das National Blend of Models (NBM), das die Ausgaben des GFS, des ECMWF, des kanadischen Modells und anderer statistischer Leitlinien kombiniert. Dieses Blend übertrifft systematisch die Vorhersagen, die aus einem einzelnen Modell für alle zeitlichen Horizonte stammen.
Dieser Multi-Modell-Ansatz beruht auf einem einfachen Prinzip: Jedes Modell hat unterschiedliche systematische Verzerrungen. Durch das Mitteln oder Gewichtung mehrerer Ausgaben gleichen sich die individuellen Fehler teilweise aus. Das Ergebnis ist eine stabilere Vorhersage, die näher an der beobachteten Realität liegt.
Für einen Endnutzer ist die relevante Frage daher nicht “GFS oder Euro”, sondern eher “welche Plattform gibt mir Zugang zu einer Vielzahl von Modellen und ermöglicht es mir, diese zu vergleichen”. Die Werkzeuge, die mehrere Modelle nebeneinander anzeigen, ermöglichen es, Konsenssituationen (hohe Zuverlässigkeit) und Divergenzsituationen (hohe Unsicherheit) zu erkennen.
- Wenn GFS und ECMWF bei einem Szenario übereinstimmen, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass dieses Szenario eintritt, erheblich
- Wenn die beiden Modelle über fünf Tage hinaus stark divergieren, bleibt die Vorhersage sehr unsicher, unabhängig von dem konsultierten Modell
- Die probabilistischen Ensembles (GFS Ensemble, EPS des ECMWF) bieten eine bessere Einschätzung der Unsicherheit als eine einzige deterministische Ausgabe
Das ECMWF behält einen messbaren technischen Vorteil im mittelfristigen Bereich, insbesondere dank seiner Gitterauflösung und seines Assimilationssystems. Das GFS bleibt ein wertvolles Werkzeug, das seit jeher kostenlos ist und nun auf diesem Gebiet durch die teilweise Öffnung der europäischen Daten Konkurrenz erhält. Die zuverlässigste Strategie besteht darin, die beiden Modelle zu kombinieren und ihren Grad der Konvergenz zu überwachen, anstatt auf eines von ihnen zu setzen.
