Ich habe kürzlich Météo-Parapente auf die AROME-Vorhersage von Météo-France umgestellt. Es war sowohl eine dringende wirtschaftliche Notwendigkeit, als auch – und vor allem – eine Verbesserung. Zumindest glaube ich das.

(Ich spreche nicht vom vorübergehenden Verschwinden bestimmter Daten (Niederschlag, Thermik, Höhenwind). Das ist vorübergehend. Es ist nur so, dass diese Informationen etwas mehr Arbeit erfordern, und im Moment bin ich auf dem Block.)

Aber seit ich zu AROME gewechselt bin, höre ich viele Leute sagen, dass diese neuen Prognosen völlig phantasievoll sind.

Mich persönlich überrascht das. Aus wissenschaftlicher Sicht sollten AROME-Prognosen viel zuverlässiger sein als frühere Prognosen. Insbesondere wegen der besseren Qualität der Eingabedaten.

Also versuche ich herauszufinden, wo das Problem liegt:

• AROME, wer würde sich irren?
• Die zur Verfügung gestellten Dateien, welche wären zu interpoliert?
• Die Marke „Météo-France“, die den Eindruck einer schlechten Prognose erwecken würde?
• Mein System, in dem es einen Fehler geben würde?
• Der Benutzer, der diese neuen Daten falsch interpretieren würde?

Im Moment fehlen mir ein paar Hinweise. Mir wurde nur gesagt, dass die Prognosen nicht gut waren. Aber ohne den Ort, den Tag oder die realen Bedingungen zu kennen, hilft uns das nicht viel. Hilf mir !

Aiguebelette, 28. August

Bei der Suche im Forum bin ich auf folgendes gestoßen:

Da diese Nachricht den Vorzug hatte, ein Datum, einen Ort und die Bedingungen anzugeben, habe ich meine Nachforschungen angestellt...

Also suchte ich nach Aiguebelette:

Was mich zu folgenden Prognosen führte:

In der Tat, auf der rechten Seite, kündigte die Decke etwa 600 Meter an.

Aber auf der Karte links sehe ich, dass der rote Cursor am unteren Rand des Reliefs platziert ist.

Durch Deaktivieren des Interpolationskästchens (unten auf der Karte) sehen wir, dass die "Pixel" des Modells erscheinen. Die richtige Prognose entspricht hier also dem „Landing“-Pixel.

Die Farben der Karte leiten uns. Sie können deutlich sehen, dass die Decke über den beiden Seen niedrig ist. Das Relief ist bunter.

Also klickte ich auf ein benachbartes Pixel, diesmal auf das Relief:

Dort übersteigt die angekündigte Obergrenze 1500 Meter. Die Prognose hat nichts mit der vorherigen zu tun. Der Cursor hat sich jedoch nur sehr wenig bewegt.

Ein Anfang der Erklärung?

Im Moment habe ich nicht genug echtes Feedback. Dieser einzigartige Fall macht es nicht möglich zu verstehen, was passiert. Einige Annahmen können jedoch getroffen werden.

Meine erste Hypothese ist, dass das AROME-Modell auf einer viel feineren Ebene funktioniert als zuvor. Zuvor hatten wir eine durchschnittliche Prognose, die von einem Punkt zum anderen ziemlich konsistent war. Jetzt haben wir zu viele Details und verlieren uns deshalb. Ich persönlich finde es nicht schockierend, 1500 Plaf auf einem Relief und sehr wenig unten am Rand des Sees zu haben. Das würde also bedeuten, dass unser alter Ansatz nicht mehr geeignet ist. Entweder müssen wir genauer zeigen, oder wir müssen eine neue Art der Darstellung all dessen neu erfinden.

Meine zweite Hypothese ist mit der vorherigen verknüpft: Das AROME-Modell funktioniert auf einer viel feineren Ebene als zuvor. Aber Météo-France liefert uns nicht die Rohergebnisse von AROME. Die Dateien, die wir erhalten, sind auf einem anderen Raster interpoliert. Wir haben also mehr Details als zuvor, aber die Interpolation zerstört die Informationen vollständig, indem sie alles etwas willkürlich durcheinander bringt. Grundsätzlich machen wir Lärm. Hier spekuliere ich ein wenig. Ich wünschte, jemand würde mir das Gegenteil beweisen.

Und jetzt?

Ich lasse die Seite vorerst so wie sie ist. Zeit zu sehen, ob etwas nicht stimmt und wenn ja, was ...

Wenn wir feststellen, dass die AROME-Prognosen nicht verwendbar sind, werden wir einen Angriffsplan aufstellen. Ich bin nicht gegen Backtracking, wenn das Sinn macht.

In der Zwischenzeit verlasse ich mich darauf, dass Sie die Prognosen mit der Realität vergleichen und versuchen zu sehen, ob sie Bestand haben oder nicht.