„Prognosen sind schwierig, vor allem wenn sie die Zukunft betreffen“

Dieses Zitat wird dem dänisch Nobelpreisträger Niels Bohr zugeschrieben. Glücklicherweise war er Physiker und kein Meteorologe. Seine Aussage galt der Quantenphysik.

Doch auch Wetterprognosen haben ihre Tücken. Das weiß jeder, der plötzlich im Regen steht und sich fragt, ob die Eintrittswahrscheinlichkeit mancher Prognosen signifikant höher ist als der Zufall.

Dennoch ist nachgewiesen, dass Wetterprognosen dank genauerer Modelle, exakterer Daten und nicht zuletzt höherer Rechenpower in den letzten Jahren und Jahrzehnten deutlich exakter wurden. Während Ende des letzten Jahrtausends seriöse Prognosen auf etwa 3 Tage beschränkt waren, sind mittlerweile relativ zuverlässige Aussagen über 5 bis 7 Tage möglich. Bei größeren Zeiträumen sinkt die Zuverlässigkeit rapide. 16-Tage-Prognosen, wie sie von einigen Wetter APIs geliefert werden, sind höchst spekulativ.

Wichtig ist zu bedenken, dass unterschiedliche Regionen unterschiedlich leicht oder schwer einzuschätzen sind, beispielsweise je nach geografischer Lage, Topografie, Klima, etc. Als Extrembeispiel: Eine langfristige Wetterprognose für die Mojave-Wüste ist von Natur aus zuverlässiger als eine für Patagonien.

 

Wie kannst du die Wetterdaten einer API seriös einschätzen?

Die Antwort auf diese Frage ist verblüffend einfach: De facto gar nicht.

Als interessierter Beobachter ist es – leider – kaum möglich, die Prognosequalität der Wetterdaten zu beurteilen. Zumindest nicht, wenn es über „Stammtisch-Niveau“ hinausgehen soll. Natürlich kannst du eine Woche lang in der Früh drei Prognosen abrufen und beobachten welche dir am zutreffendsten scheint.

Damit das aber auch nur einigermaßen akkurat wird, müsstest du beispielsweise stündliche Aufzeichnungen führen und exakte Vergleiche anstellen. Aber bitte nicht nur für deinen Wohn- oder Arbeitsort, sondern am besten weltweit. Über einen Zeitraum von einigen Jahren. Und wann ist eine Prognose überhaupt korrekt? Wenn für den nächsten Tag Bewölkung und Sonnenschein vorhergesagt wird, und es nur bewölkt ist, wie richtig war die Prognose dann? Wenn es statt der vorhergesagten 20mm Regen nur 14mm regnet, war die Prognose dann wirklich falsch? Wenn 15 Grad Celsius prognostiziert werden, sind 14 Grad auch ok? 14,5? 14,9?

Wie du siehst, scheitert es bereits an der Frage „Wann ist eine Prognose korrekt?“, denn die kann jeder anders beantworten. Erst danach geht es um jahrelange Prognose- und Vergleichsdaten für unterschiedlichste Regionen. Und schließlich müssten diese Daten noch ausgewertet und interpretiert werden.

 

Und was bedeutet das für die Praxis?

Für die Praxis, für dein Projekt, geht es daher um eine pragmatische Vorgangsweise:

• Für eine kleine Website, auf der die Wetterprognose einfach nur ein nettes Zusatzfeature ist: Nimm ein bestehendes Plugin, das zu deinem Projekt passt und mach dir keinen großen Kopf um die Daten. Falls du die Daten über eine API brauchst, greif zu einem der großen Anbieter, wie z.B. openweathermap. Hier kannst du nicht viel falsch machen. Und umso weiter verbreitet die API, umso eher bekommst oder findest du Hilfe im Web.

 

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