Vor inzwischen mehr als 20 Jahren begann in Deutschland die Einrichtung eines Straßenzustands- und Wetter-Informations-Systems (SWIS). Damals wurden die Grundlagen für die gesamte Kette von der Beobachtung mit Glättemeldeanlagen, der Datenübermittlung und -verarbeitung bis hin zur Produktion und Verbreitung der eigentlichen Vorhersagen gelegt. Heute ist SWIS eine feste Größe im Winterdienst und unverzichtbar im täglichen Betrieb. Auch wenn die grundlegenden Vorhersageprodukte ihr Aussehen über die Jahre kaum verändert haben, so gab und gibt es doch zahlreiche Verbesserungen in der Produkterstellung, Schulung und praktischen Anwendung. Für die sinnvolle Darstellung dieser Vielzahl an Größen benötigt man natürlich auch entsprechende Präsentationsmittel. Über Internet oder Mobilfunk ist heute zu jeder Zeit der volle Zugriff auf das aktuelle Wettergeschehen und die Prognosen möglich. Generell kann festgestellt werden, dass die Entwicklungen in vier Richtungen gelaufen sind und laufen:

– Anschluss zwischen aktueller Beobachtung und Vorhersage durch moderne Nowcastingverfahren,

– Ensembletechnik zur Abschätzung der Vorhersageunsicherheiten und Ausdehnung der Vorhersagezeit für Planungszwecke über eine Woche hinaus,

– Generelle Verbesserung der Vorhersagen (allgemeine Wetter- und Straßenwettervorhersage),

– Verbesserung der Informationspräsentation.

Ebenso generell gelten jedoch auch bei SWIS die Feststellungen, dass es trotz Akzeptanz der Wichtigkeit der Aussagen keine perfekte Vorhersage geben kann und dass mit den ständigen Verbesserungen gleichzeitig auch die Anforderungen weiter steigen. Es wird also keinen Stillstand in der Weiterentwicklung des Straßenzustands- und Wetter-Informations-Systems geben.

Der Fachvortrag zur Veranstaltung ist im Volltext verfügbar. Das PDF enthält alle Bilder und Formeln.

1 Einleitung

Ende der 1980er/Anfang der 1990er Jahre begann in Deutschland die Einrichtung eines Straßenzustands- und Wetter-Informations-Systems (SWIS). SWIS „… stellt ein Projekt dar, das gemeinsam vom Bundesministerium für Verkehr (BMV), von den Straßenbauverwaltungen der Länder und dem Deutschen Wetterdienst (DWD) getragen wird“. (Raat z; Niebrügge 1995). In diesem Projekt wurden die Grundlagen für die gesamte Kette von der Beobachtung mit Glättemeldeanlagen, der Datenübermittlung und -verarbeitung bis hin zur Produktion und Verbreitung der Vorhersagen gelegt. Nach dem Start im Landschaftsverband Westfalen-Lippe wurde das System bundesweit ausgedehnt.

Nach ca. 20 Jahren ist SWIS eine feste Größe im Winterdienst und unverzichtbar im täglichen Betrieb. Etwa 1.100 Glättemeldeanlagen (GMA) werden allein von den Bundesländern betrieben, Tendenz weiter steigend. Weiter steigend sind auch die Zahl der verschiedenen Vorhersageprodukte und damit die Menge an Informationen, die zur Verfügung stehen. Diese möglichst übersichtlich und nutzbringend zu präsentieren, stellt eine weitere Herausforderung dar.

2 SWIS heute

2.1 SWIS in der Anwendung

Um es gleich vorweg zu nehmen: den SWIS-Anwender gibt es nicht. Es gibt wahrscheinlich so viele unterschiedliche Arten das System anzuwenden und Nutzen daraus zu erzielen wie es Straßen- und Autobahnmeister/-meisterinnen gibt. Demnach kann hier nur von typischen Anwendungen die Rede sein.

Für alle Interessenten steht ein ganzes Paket an Informationen zur Verfügung:

–    aktuelle Beobachtungen von Wetter- und Straßenwetterparametern, Niederschlags- und Wolkenverteilungen,

–    Textvorhersagen über die Wetterentwicklung mit speziellen Aussagen zu Wetterauswirkungen auf die Straße, in der Regel ergänzt mit mittelfristigen Trendaussagen, abgeleitet aus modernen Ensembleprognosen,

–    Tabellenvorhersagen für Regionen mit konkreten zeitlichen Verteilungen der unterschiedlichen Wetterparameter, einschließlich Belagstemperatur und Straßenzustand,

–    Punktvorhersagen mit konkreten zeitlichen Verteilungen der unterschiedlichen Wetterparameter, einschließlich Belagstemperatur und Straßenzustand, wegen der Datenmenge im Regelfall in Präsentationssysteme oder andere Anwendungen integriert,

–    Warnhinweise vor dem Beginn winterlicher Wetterereignisse,

–    Konsultationsmöglichkeiten mit einem Wetterdienstexperten/einer -expertin,

–    Schulungen sowohl über winterliche Wettererscheinungen als auch über Inhalte und Anwendungen von Präsentationssystemen.

Mit dieser Vielzahl an unterschiedlichen, sich ergänzenden Informationen ist es möglich, konkrete Einsätze im Betriebsdienst zu steuern und so gefährliche Situationen zu vermeiden bzw. zu beseitigen, sinnvoll zu planen und sich relativ frühzeitig auf sich ändernde Witterungsbedingungen einzustellen.

War SWIS lange Zeit eine typische Leistung während der Winterperiode, so werden die Produkte inzwischen zum Teil ganzjährig benutzt. Dabei sollten zwei Punkte nicht vergessen werden:

–    Die Vorhersageverfahren für Belagstemperatur und Straßenzustand sind in der Regel auf winterliche Verhältnisse optimiert.

–    Die Sommerzeit wird für Wartungs- und Entwicklungsarbeiten genutzt, was zu zeitweiligen Einschränkungen der Verfügbarkeit der Informationen führen kann. 

2.2 SWIS in der Vorhersageproduktion

Auch in der Produktion von SWIS-Leistungen, also in der Regel in der Produktion von Straßenwettervorhersagen, gab es in den letzten Jahrzehnten Veränderungen. Die regionalen „SWIS-Meteorologen“, die in den ersten Jahren vormittags für die Erstellung der Spezialvorhersagen zuständig waren, gibt es nicht mehr. Einsparungszwänge, aber auch veränderte Anforderungen wie z. B. eine 24-stündige Verfügbarkeit an aktuellsten Informationen und die extreme Vielzahl an detaillierten Vorhersagen machen andere, zu großen Teilen automatisierte Produktionsverfahren erforderlich.

Das konkrete Vorgehen mag sich von Wetterdienstleister zu Wetterdienstleister unterscheiden, das Prinzip dürfte jedoch recht einheitlich sein. Die aktuellen Beobachtungsdaten werden einer Fehlerkontrolle unterzogen und dienen neben der Überwachung der aktuellen (Straßen-) Wettersituation auch als Startwerte für die Spezialprognosen. Außerdem steht eine Vielzahl an Vorhersagefeldern unterschiedlicher Wetterparameter von mehreren Wetterdiensten zur Verfügung. Diese können teilweise noch bearbeitet werden und liefern den entscheidenden Anteil an der Straßenwettervorhersage. Dabei spielt es keine Rolle, ob mit einem Energiebilanzmodell, welches die physikalischen Prozesse über, auf und unter der Straße simuliert oder mit selbst lernenden statistischen Verfahren arbeitet. Eine nicht korrekte Vorhersage des generellen Wetterablaufes kann durch nachträgliche Spezialvorhersagen nicht beseitigt werden. Damit ist auch eine SWIS-Prognose ganz entscheidend von der Güte und Leistungsfähigkeit der allgemeinen Wettervorhersage abhängig und profitiert direkt von deren Weiterentwicklung. Am Ende der SWIS-Kette stehen dann die Präsentation der Informationen und die Beratung der Anwender. Die konkreten Formen richten sich dabei nach deren Wünschen und Interessen.

Wegen der herausragenden Rolle der Güte der allgemeinen Wettervorhersage sei an dieser Stelle ein kurzer Exkurs zur Entwicklung der Güte von Wettermodellen gestattet.

Nimmt man das Wissen über das Klima als gegeben hin, ist die Leistung der Wettervorhersage am Informationsgewinn gegenüber dieser Grundinformation messbar (Bild 1). So entspricht die Vorhersageleistung des globalen Modells des Deutschen Wetterdienstes für den siebenden Folgetag heute schon der Leistung für den ersten Folgetag im Jahr 1968. Man sieht aber auch, dass trotz ständiger Entwicklung und Modellverbesserung eine weitere Leistungssteigerung im Kurzfristbereich nur mühsam erreicht werden kann.

Diese Art der Leistungsverbesserung ist typisch für Wettermodelle. Dies zeigt z. B. auch der Trend für die Temperaturvorhersage des Europäischen Zentrums für Mittelfristvorhersage (Bild 2). Auch hier ist zu sehen, dass sich die Vorhersagen ständig verbessern, dies aber nicht gleichmäßig geschieht und Verbesserungen nur in kleinen Schritten zu erzielen sind.

Ein erst in den letzten Jahren an Verbreitung gefundenes SWIS-Produkt ist die stündlich neu berechnete Straßenwettervorhersage für genau definierte Punkte, meist Standorte von Glättemeldeanlagen. Mit diesen Prognosen ist es beispielsweise möglich, gemessene Werteverläufe in die unmittelbar angrenzende Zukunft fortzuschreiben. Im Gegensatz zu einer reinen Extrapolation steckt bei diesem Verfahren auch echtes Vorhersagewissen in der Aussage

Bild 1: Verifikationsergebnis, wie es sich aus der Modellentwicklung des Deutschen Wetterdienstes ergibt (Damrath 2011)

Bild 2: Verifikationsergebnis für die Vorhersage der Lufttemperatur, wie es sich aus der Modellentwicklung des Europäischen Zentrums für Mittelfristvorhersage ergibt, oben Standardabweichung, unten BIAS (ECMWF 2011 a)

Wie unter Punkt 1 bereits aufgeführt, gibt es inzwischen mehr als 1.100 GMA-Standorte. Die stündliche Neuberechnung für (mindestens) all diese Punkte mit einer stündlichen Auflösung des weiteren Verlaufs ist manuell nicht realisierbar. Deshalb bedarf es automatisierter Verfahren, die u. a. folgende Aufgaben übernehmen sollten:

–    Berücksichtigung unterschiedlicher Prognosemodelle, die in den meisten Fällen auch unterschiedliche Vorhersagedetails liefern,

–    Korrektur von Vorhersagefehlern, die im Vergleich mit der aktuellen Beobachtung erkennbar sind,

–    manuelle Eingriffsmöglichkeit für den Fall, dass die Modelle die Wetterlage nicht erfasst haben.

Ein System, welches in diese Richtung zielt, ist die Objektive Optimierung (Rohn 2010). Verschiedene Prognosemodelle können gewichtet kombiniert werden, die Verifikation bestimmt dabei die Gewichte. Ein Adaptionsmodul organisiert die Anpassung an das aktuelle Wetter. Dies ist bei analogen Größen wie der Temperatur leicht nachvollziehbar. Die ermittelte Differenz zwischen Beobachtung und Vorhersage wird mit verminderten Beträgen zur Korrektur der Vorhersage benutzt (Bild 3).

Bild 3: Anpassung der Temperaturprognose an gemessene Werte

Sehr viel komplizierter wird es beim aktuellen Wetter. Tritt z. B. ein Schauer auf, obwohl er nicht vorhergesagt wurde, kann für diesen Punkt nicht einfach ein „halber Schauer“ fortgeschrieben werden. Hier müssen Ergebnisse aus anderen Extrapolationsverfahren für Wolken- und Niederschlagsstrukturen oder auch hoch aufgelöste Modellberechnungen helfen.

Ein anderes Vorgehen wird erforderlich, wenn der Vorhersagezeitraum über eine Woche hinaus ausgedehnt wird. Hier nutzt man heute die Ensembletechnologie. Dabei gibt es zwei Möglichkeiten:

–    Das Ensemble setzt sich aus unterschiedlichen Prognosemodellen zusammen.

–    Das Ensemble setzt sich aus verschiedenen Läufen eines Modells zusammen.

Letzteres wird für die Trendprognosen genutzt, die auf den Berechnungen des Europäischen Zentrums für Mittelfristvorhersage beruhen (ECMWF 2011 b). 50 Vorhersagen werden mit leicht geänderten Anfangsbedingungen gerechnet, dazu kommen ein Kontrolllauf, der mit den Bedingungen des Routinelaufs gestartet wird und der höher aufgelöste Routinelauf selbst. Richtet man das Augenmerk auf die Spanne, die zwischen 25 und 75 % der Ergebnisse gebildet wird, hat man in der Regel eine gute Trendaussage für die weitere Entwicklung. Die Größe der Spanne kann gleichzeitig als Maß für die Unsicherheit angesehen werden. Hier das Beispiel für eine Temperaturvorhersage (Bild 4). 

Bild 4: Temperaturvorhersage des ECMWF-Ensembles für Karlsruhe vom 8. 9. 2011

2.3 SWIS – Präsentation

Eine Vielzahl von Informationen ist dem Anwender möglichst so zu übermitteln und so verfügbar zu machen, dass er für sich den optimalen Nutzen ableiten kann. Für SWIS heißt das, dass bei diesem Thema die Kolleginnen und Kollegen im Straßenbetriebsdienst schon bei der Gestaltung der Präsentationsmittel einbezogen wurden und werden. So entstand beispielsweise die DWD-Entwicklung der geschlossenen Internet-Benutzergruppe in enger Zusammenarbeit mit der Autobahndirektion Südbayern. Die mobile Version wurde gemeinsam entwickelt.

Wie bereits aus den vorangegangenen Punkten ersichtlich ist, geht es bei der Präsentation tatsächlich um eine Vielzahl an Daten und – was noch entscheidender ist – um eine Vielzahl unterschiedlicher Inhalte. Diese können nur mit der entsprechenden Schulung optimal genutzt werden. Deshalb gehört zur Bereitstellung von Systemen zwingend die passende Fortbildung. Dies gilt natürlich auch, wenn die Straßenwetterinformationen in eigene Intranetlösungen integriert sind. Hier gibt es für den Anwender noch das Problem, dass die Quelle der Daten und Produkte nicht immer ersichtlich ist und so auftretende Fragen nicht immer schnell und zielsicher geklärt werden können. Eine konsequente Quellenangabe könnte helfen.

3 SWIS – Bedarf

In den letzten Jahren wurde die Klimaänderung in der Öffentlichkeit und der Fachwelt immer wieder diskutiert. Es stellt sich die Frage, ob in Deutschland die schneereichen Winter wieder häufiger vorkommen, oder anders: Gibt es einen Trend zu erhöhten Aufwendungen für die Schneeberäumung?

Hier nur ein paar Fakten (Bilder 5 bis 8). Es wurden die gefallenen Schneemengen von Juli bis Juni, also praktisch über eine Wintersaison, summiert. Zur besseren optischen Bewertung wurden die zehn höchsten Werte grün und die zehn tiefsten rot eingefärbt. Außerdem gibt es ein gleitendes Mittel. Die Autoren können bei diesem Datensatz keinen Trend erkennen.

Bild 5: Neuschneemengen je Wintersaison für Hamburg (1. 7. 1948 bis 30. 4. 2011), zehn Extremwerte in grün bzw. rot, blaue

Bild 6: Neuschneemengen je Wintersaison für Trier (1. 7. 1948 bis 30. 4. 2011), zehn Extremwerte in grün bzw. rot, blaue Kurve geglätteter Verlauf

Bild 7: Neuschneemengen je Wintersaison für Potsdam (1. 7. 1948 bis 31.12.1966, 1. 1. 1981 bis 30. 4. 2011), blaue Kurve geglätteter Verlauf

Bild 8: Neuschneemengen je Wintersaison für Oberstdorf (1. 7. 1948 bis 30. 4. 2011), zehn Extremwerte in grün bzw. rot, blaue Kurve geglätteter Verlauf

Auch wenn die meisten Anwender von SWIS-Produkten gern bei dem gewohnten Erscheinungsbild bleiben möchten, muss das System natürlich einer Weiterentwicklung unterzogen werden. Insbesondere für die Straßenbauverwaltungen und -betriebe der Länder geschieht dies aktuell in zwei Schritten:

1.  Die traditionellen tabellarischen Vorhersagen für SWIS-Gebiete erfolgen bisher über eine Bündelung der allgemeinen Wettervorhersage auf einen repräsentativen Ort. Auf den wird das Energiebilanzmodell angewandt. Dieses Punktergebnis steht dann für das gesamte SWIS-Gebiet (jeweils eine Höhenstufe). Die heutigen Speicher- und Rechnerkapazitäten ermöglichen es, für jeden beliebigen Punkt die Vorhersage komplett als wirkliche Punktprognose einschließlich Belagstemperatur und Straßenzustand zu berechnen und erst im zweiten Schritt eine räumliche Zusammenfassung zu starten. Als Ergebnis können die gewohnten SWIS-Gebiete als Mittelwert bestimmt werden. Es können aber auch beliebige Gebiete definiert werden, die dann den Interessenbereich optimal abdecken. Neben den Mittelwerten sind auch die bei dem vorhergesagten Wetter zu erwartenden Bedingen als Spanne möglich. Es wird also auch neue Produkte geben, deren Aufbau und Aussehen mit Testnutzern gemeinsam gestaltet wird (Bild 9).

2.  In einem zweiten Schritt sollen die Anwender über den Zugang zur geschlossenen Benutzergruppe die Interessengebiete selbst definieren können. Das Ergebnis wird entsprechend der Anforderung dynamisch berechnet (Bild 10).

Bild 9: Schema Straßenwettervorhersage

Bild 10: Weiß traditionelles SWIS-Gebiete, rot und blau mögliche individuelle Auswahl

4 Zusammenfassung

SWIS ist ein wirkliches System zur Erfassung des Wetter- und Straßenzustands, einschließlich der Auswertung und nutzbringender Verwertung von gewonnenen Informationen. Auf einer soliden und bewehrten Basis gibt es ständige Weiterentwicklungen.

Dennoch muss festgestellt werden, dass es trotz Akzeptanz der Wichtigkeit der SWIS-Aussagen keine perfekte Vorhersage geben kann und dass mit den ständigen Verbesserungen gleichzeitig auch die Anforderungen weiter steigen werden. Es wird also keinen Stillstand in der Weiterentwicklung des Straßenzustands- und Wetter-Informations-Systems geben.

5 Literaturverzeichnis

Damrath, U. (2011): Aktuelle Veröffentlichung zur Modellverifikation im Intranet des Deutschen Wetterdienstes im September 2011

ECMWF (2011 a): http://www.ecmwf.int/ Home > Products > Forecasts > Medium range forecast > Verification > WP monthly statistics>, September 2011

ECMWF (2011 b): http://www.ecmwf.int/ Home > Research > Predictability > Projects >, September 2011

Raatz, W.; Niebrügge, L. (1995): Umsetzung von SWIS beim Deutschen Wetterdienst/ Wetteramt Essen und beim Landschaftsverband Westfalen-Lippe. In: Straße und Autobahn, 9/95, Kirschbaum Verlag, Bonn, S. 510 – 515

Rohn, M. (2010): Objektive Optimierung – Automation von Punkt-Termin-Prognosen. In: promet, Jahrgang 35, Nr. 1-3, DWD, S. 50 – 56