1. Startseite
  2. Prognosen
  3. VF Basics: Wetter

VF Basics: Wetter

Infektionen mit Oidium und Peronospora hängen maßgeblich vom Wetter ab. Das Wetter gehört neben der Infektionsprognose zum Herzstück von VineForecast. In diesem Artikel erfährst Du mehr zur Modellierung, der Interpretation und Nutzung der Wetteranalysen bei VineForecast.

Zur Wetterseite gelangst Du über Prognosen –> Wetter.

Die Berechnung 🧮

Die Grundlage ▶️

Um zu verstehen, wie Wettervorhersagen tatsächlich entstehen, müssen wir zunächst etwas in die Materie einsteigen. Hin und wieder wird nämlich angenommen, dass die nächstgelegenen Wetterstationen die Wettervorhersage für die Region zur Verfügung stellen. In Wahrheit stehen aber komplexe Wettermodelle hinter der Wettervorhersage.

Die Vorhersagen werden mehrmals täglich von nationalen und internationalen Wetterdiensten auf deren Supercomputern berechnet. Hierbei wird mittels eines Wettermodells die Entwicklung des Wettergeschehens in den kommenden Stunden und Tagen kalkuliert. Unsere Grundlage für die Wettermodelle stammen vom Deutschen Wetterdienst (DWD) .

Regionalisierung der Wetterdaten 📍

Je höher die Auflösung eines Wettermodells, desto mehr Rechenkapazität ist nötig. Daher besitzen die meisten Wettermodelle aktuell im besten Fall eine Auflösung von 1km x 1km. Für Prognosen, die mehrere Tage in die Zukunft gehen, ist die Auflösung häufig aber auch deutlich geringer. So besitzt das ICON-EU Modell des DWDs eine Auflösung von ca. 6km x 6km und reicht bis 180 Stunden in die Zukunft. Das höher aufgelöste ICON-D2 Model hat wiederum eine Auflösung von ca. 2km x 2km, reicht jedoch nur 48h Stunden in die Zukunft.

Um die allgemeine Entwicklung des Wetters in den kommenden Tagen abzuschätzen, ist diese Auflösung häufig vollkommen ausreichend. Problematisch wird es dann, wenn man an dem spezifischen Mikroklima an einer Position interessiert ist. Da die Prognosewerte aus der Vorhersage von den Wettermodellen eher gemittelte Werte über eine weitläufige Fläche darstellen, können diese teilweise deutlich von den eigentlichen Werten an einer bestimmten Koordinate abweichen. Diese Problematik ist besonders ausgeprägt, wenn sich der Vorhersagepunkt in einer Region mit einer komplexen Topographie befindet.

Um diese Fehler in der Prognose zu korrigieren, verwendet VineForecast idie sogenannte Regionalisierung (engl. Downscaling). Hierbei werden statistische Zusammenhänge zwischen der Topographie und dem Mikroklima genutzt, um die Wetterprognose nachträgliche besser auf die lokale Topographie zu kalibrieren. Im Weinbau können beispielsweise 2-3 Stunden Unterschied in der Blattnässedauer schon eine starke Auswirkung auf die Infektionsgefahr für Peronospora haben. Daher werden die Wetterprognosen von VineForecast zunächst regionalisiert, bevor sie in der Krankheitsmodellierung verwendet werden.

Ein Beispiel für die Regionalisierung der Temperatur auf 2 Metern Höhe ist auf der folgenden Abbildung 2 zu sehen. Links ist die Standardwettervorhersage des ICON-D2 Modells des DWDs zusehen (2km x 2km Auflösung) während rechts die regionalisierte Vorhersage von VineForecast (25m x 25m Auflösung) zu sehen ist. Im Südosten der Karte befindet sich übrigens das Moseltal, welches deutlich in der regionalisierten Prognose zu sehen ist.

Regionalisierte Temperatur: Links eine Auflösung von 2 x 2 km, rechts 25 x 25 m

Vergleich von 40 Wettermodellen 📊

Neben der Regionalisierung nutzen wir zudem nicht nur ein Wettermodell sondern arbeiten mit sogenannten Ensemble-Modellen. Ensemble-Wettervorhersagen sind eine Reihe von Vorhersagen, die die Bandbreite künftiger Wettermöglichkeiten darstellen. Es werden mehrere Simulationen durchgeführt, jede mit einer leichten Variation der Ausgangsbedingungen. In VineForecasts Fall werden dabei 40 verschiedene Vorhersagen für jeden angelegten Schlag im System miteinander verglichen, um eine möglichst stichhaltige Aussage für unterschiedlichste Standorte zu liefern.

Einfach gesagt, ist eine Vorhersage weitestgehend sicher, sofern die Veränderung der Ausgangsbedingung, zu keinen großen Unterscheidungen in den unterschiedlichen Modellen führt. Kommt es aufgrund der Veränderung der Ausgangsbedingung zu starken Unterschieden in den einzelnen Vorhersagemodellen, kann davon ausgegangen werden, dass die Vorhersage noch sehr unsicher ist.

Die Darstellung 🟢 🟡 🔴

Aber keine Sorge, Du musst nun nicht 40 verschiedene Graphen prüfen. Die Auswertung der Daten übernehmen wir für Dich. Um die oben beschriebene Analyse möglichst einfach darzustellen, arbeiten wir wie bei den Infektionsprognosen mit einem Ampelcode.

Die Anzeige, wie sicher die Vorhersage ist, findest Du immer hinter den einzelnen Wetterdaten. Sofern es eine sichere Vorhersage ist, wird Dir immer ein Wert angezeigt. Bei einer mittel-sicheren und unsicheren Vorhersage wird Dir immer eine Spanne zwischen dem minimalen und maximalen Wert angezeigt. Im folgenden Beispiel siehst Du die unterschiedlichen Sicherheitsangaben der Vorhersage im Live-System.

Du kannst oben rechts zwischen den einzelnen Schlägen wechseln und so für verschiedene Standorte Deine Vorhersagedaten einsehen. Wenn Du nur einen kurzen Blick auf die App werfen möchtest, um Dir einen schnellen Eindruck zu verschaffen, wähle hier einfach Zusammenfassung aus. So erhältst Du über alle Weinberge hinweg Deine Daten zusammengefasst und quasi eine „mittlere Vorhersage“.

Die Wetterdaten 🌦

Temperatur 🌡

VineForecast errechnet die maximale und minimale Temperatur inklusive Sicherheitsangabe mithilfe des Vergleichs von 40 Wettermodellen. Die Daten zur Temperatur findest Du sowohl auf der Startseite als auch unter Prognosen –> Wetter oben in den kleinen Boxen. Zudem kannst Du eine detaillierte 24h Prognose in der Box Stündliches Wetter einsehen.

Niederschlag 🌧

VineForecast errechnet den maximalen und minimalen Niederschlag inklusive Sicherheitsangabe mithilfe des Vergleichs von 40 Wettermodellen. Die Daten zum Niederschlag findest Du sowohl auf der Startseite als auch unter Prognosen –> Wetter oben in den kleinen Boxen. Zudem kannst Du eine detaillierte 24h Prognose in der Box Stündliches Wetter einsehen.

Für die Niederschlagshistorie bezieht VineForecast Radarmessungen (nur in Deutschland), da diese eine höhere Genauigkeit als Modelldaten aufweisen. Der angezeigte Zeitraum lässt sich über das Dropdown oben rechts in der Box Niederschlag verändern. Die Werte können für einen Zeitraum von einer Woche, zwei Wochen, einem Monat und seit der letzten Spritzung angezeigt werden.

Wenn Du mit dem Mauszeiger am PC oder dem Finger am Handy über das Diagramm fährst, siehst Du zwei Angaben. Der untere Wert zeigt die Niederschlagsmenge am ausgewählten Tag an. Der obere Wert weist die Niederschlagsmenge aus, die zwischen dem ersten und dem ausgewählten Tag gefallen ist (im Beispiel unten im Zeitraum vom 15.07. – 23.07.). Ganz rechts im Diagramm findest Du die gesamte Niederschlagsmenge für den ausgewählten Zeitraum.

Blattnässe 🌱

Die Blattnässe wird von VineForecast, besonders für die Vorhersage von Peronospora modelliert. Wir unterscheiden der Einfachheit halber nur zwischen nassen und trockenen Blättern. VineForecast errechnet die maximale und minimale Blattnässe inklusive Sicherheitsangabe mithilfe des Vergleichs von 40 Wettermodellen. Die Daten zur Blattnässe findest Du sowohl auf der Startseite als auch unter Prognosen –> Wetter oben in den kleinen Boxen. Zudem kannst Du eine detaillierte 24h Prognose in der Box Stündliches Wetter einsehen.

Wind 🌬

Details zum Wind findest Du unter Prognosen –> Wetter in der Box Stündliches Wetter. Neben der Windgeschwindigkeit kannst Du hier auch die Windrichtung einsehen.

Spritzwetter ⁉️

Wie die Bedingungen für eine Spritzung sind, kannst Du sowohl auf der Startseite als auch unter Prognosen –> Wetter oben in den kleinen Boxen einsehen. Zudem findest Du eine detaillierte 24h Prognose in der Box Stündliches Wetter.

VineForecast nutzt hier wieder die Ampelfarben und Symbole für die einfache Kommunikation. Grüne Symbole weisen auf eine Wetterlage hin, bei der eine Spritzung eine normale Wirksamkeit erzeugen sollte. Gelbe Symbole sind zeigen ausreichende Bedingungen für eine Spritzung an. Jedoch ist hier mindestens eine Variable nachteilig für eine gute Wirkung der Applikation. Ein rotes Symbol zeigt an, dass mindestens zwei Variablen nachteilig für eine gute Wirkung der Applikation sind.

Wenn Du mit dem Mauszeiger am PC oder dem Finger am Handy über das Symbol fährst, erscheint zudem eine Beschreibung der genauen Bedeutung des Symbols (siehe Bild unten).

In den kleinen Boxen oben siehst Du die Tageszusammenfassung der Wetterdaten. Für das Spritzwetter wird hier immer die Bedingung eingeblendet, die über die 24h des Tages am häufigsten errechnet wurde.

Aktualisiert am 27. November 2022
War dieser Artikel hilfreich?

Verwandte Artikel

Keine Antwort gefunden?
Kontaktiere uns über den Support Chat in der App oder sende uns eine Mail.
Support kontaktieren