Je weiter eine Wettervorhersage in die Zukunft reicht, desto stärker verlässt sie den Bereich der konkreten Einzelprognose und bewegt sich in Richtung statistischer Abschätzung möglicher Entwicklungen. Der Grund dafür liegt in der chaotischen Natur der Atmosphäre: Schon kleine Unsicherheiten in den Anfangsbedingungen können im Laufe der Zeit zu deutlich unterschiedlichen Wetterverläufen führen. Um diese Unsicherheit abzubilden, werden in der modernen Wettervorhersage sogenannte Ensembles verwendet. Dabei wird ein numerisches Wettermodell viele Male mit leicht veränderten Anfangsbedingungen gerechnet. Interessiert man sich dann zum Beispiel für die Wetterentwicklung über Europa in einer Woche, wäre der unmittelbarste Ansatz, sich jeden einzelnen Modelllauf des Ensembles anzuschauen.
Während dieser Ansatz sämtliche Information der einzelnen Ensemble-Member erhält, ist er in der Praxis generell weder intuitiv noch übersichtlich. Zusätzlich zeigt Abbildung 1 nur einen Zeitpunkt pro Ensemble-Member. Um sich einen Überblick zu verschaffen ist es also wichtig den Output der vielen Modellläufe zu verdichten, um relevante Informationen über die mögliche Variabilität der Wetterentwicklung herauszufiltern - ein zentraler Aspekt in der heutigen Wettervorhersage.
Ein möglicher Ansatz, der direkt aus Abbildung 1 folgt, ist die sogenannte Cluster-Analyse. Dabei werden die Ensemble-Mitglieder anhand bestimmter Fehlermetriken nach ähnlichen Mustern (hier im 500 hPa Geopotenzial) gruppiert, sodass typische Szenarien in der Wetterentwicklung sichtbar werden. Abbildung 2 zeigt, dass für die Tage um den 19. März 2026 die Reichweite der möglichen Entwicklungen vergleichsweise übersichtlich ist, da sich vier repräsentative Cluster aus den einzelnen Ensemble-Mitgliedern ergeben. Diese Cluster fassen die wesentlichen Varianten der prognostizierten Wetterentwicklung zusammen und erleichtern damit die Interpretation des Ensembles erheblich.
Eine weitere Möglichkeit, die Informationen eines Ensembles zu verdichten, besteht darin, gezielt auf Extremwerte einzelner meteorologischer Parameter zu schauen. Einen solchen Ansatz verfolgt der sogenannte Extreme Forecast Index (EFI) des ECMWF. Der EFI fasst die Ensemble-Informationen zu einem bestimmten Parameter, beispielsweise der Temperatur oder des Niederschlags, in einem einzigen Wert zusammen. Er gibt Aufschluss darüber, wie ungewöhnlich ein wahrscheinlich bevorstehender Wert im Vergleich zur klimatologischen Verteilung ist.
Der EFI wird berechnet, indem die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Ensemble-Mitglieder für einen bestimmten Zeitpunkt und Ort mit der entsprechenden Klimaverteilung verglichen wird. Je stärker und konsistenter sich die Vorhersagen des Ensembles von der Klimaverteilung entfernt, desto näher liegt der EFI bei Werten von plus oder minus 1:
- EFI nahe 0: Die prognostizierten Bedingungen liegen im Bereich des für die Jahreszeit üblichen Modellklimas.
- EFI deutlich positiv (z. B. > 0,7): Ein großer Teil der Ensemble-Vorhersagen liegt im oberen Extrembereich oder jenseits der klimatologischen Verteilung - ein Hinweis auf ungewöhnlich hohe Werte.
- EFI deutlich negativ: Die Prognose bewegt sich im unteren Extrembereich, etwa bei ungewöhnlicher Kälte oder sehr niedrigen Werten.
Der Vollständigkeit halber zeigt Abbildung 3 den EFI für die Temperatur über Zentral-Europa um den 19. März. Das Signal ist hier insgesamt nicht stark ausgeprägt, was bedeutet, dass die prognostizierten Temperaturen größtenteils im normalen Rahmen für die Jahreszeit liegen. Positive Werte über dem Ärmelkanal und der Biskaya deuten auf höhere Wahrscheinlichkeiten für lokal ungewöhnlich warme Bedingungen hin.
Während über Zentral-Europa um den 19. März nur ein schwaches EFI-Signal für außergewöhnliche Temperaturen sichtbar ist, zeigt sich über dem Westen der USA im selben Zeitraum ein deutlich ausgeprägteres Signal. Der EFI weist hier verbreitet Werte um 1 auf, was auf hohe Wahrscheinlichkeiten für das Auftreten außergewöhnlich warmer Temperaturen für diese Jahreszeit hinweist. Nachdem das robuste Signal mithilfe der abstrakten EFI-Kenngröße identifiziert wurde, lohnt es sich, die zugehörige Wetterlage und konkrete Temperaturen zu betrachten. Das identifizierte Signal hängt mit einem ausgeprägten stationären Höhenrücken zusammen, der sich Ende kommender Woche über dem westlichen Nordamerika etabliert hat (Abbildung 5). Für Los Angeles in Kalifornien werden über mehrere Tage hinweg Temperaturen über 30 Grad erwartet, in Phoenix (Arizona) sogar über 36 Grad. Für weite Regionen im Westen der USA ist das gleichbedeutend mit einer mehrtägigen Abweichung vom klimatologischen Temperaturmittel um mehr als 10 Grad!
