ZitatFür eine perfekte Wettervorhersage müssten jeder Prozess und jeder Zustand in der Atmosphäre genauestens bekannt und im Vorhersagesystem perfekt abgebildet sein. In der Realität ist das nur näherungsweise möglich. Bereits der erste Schritt zur Vorhersage – die Berechnung des gegenwärtigen Atmosphärenzustands – ist mit inhärenten Unsicherheiten behaftet. Diese und andere Unsicherheiten stellen eine Herausforderung dar, weil die Atmosphäre ein ,,chaotisches System" ist, d.h. kleine Unsicherheiten können zu großen Fehlern in der Vorhersage anwachsen.
Daher stützen sich heutige Methoden nicht nur auf eine einzige Vorhersage, sondern auf ein ganzes ,,Ensemble" von Vorhersagen. Das Ensemble besteht aus verschiedenen Vorhersageszenarien, den ,,Ensemble Membern". Jedes Member basiert auf einer etwas anderen, aber jeweils realistischen Konfiguration des Anfangszustands und des Vorhersagesystems. Abhängig von der aktuellen Wettersituation wirken sich diese Unterschiede auf das Vorhersageresultat aus. Typischerweise bewegen sich die Ensemble Member mit fortschreitender Vorhersagezeit auseinander. Sie vermitteln eine Vorstellung von der tagesaktuellen Vorhersagbarkeit und stellen die Basis für Wahrscheinlichkeitsaussagen dar.
ZitatEnsemblemodelle sind eine Art von Wettervorhersagetechnik, bei der mehrere Mitglieder oder Versionen eines Modells verwendet werden, um eine Reihe möglicher Ergebnisse für eine bestimmte Vorhersage zu erzeugen. Jedes Mitglied wird mit leicht unterschiedlichen Anfangsbedingungen und/oder Modellparametern initialisiert, um Unsicherheiten und Variationen in der Atmosphäre zu berücksichtigen, was zu einer Reihe von gestörten Prognosen führt.
Durch die Kombination der gestörten Vorhersagen erzeugt das Ensemble-Modell eine Wahrscheinlichkeitsverteilung möglicher Ergebnisse, die nicht nur die wahrscheinlichste Vorhersage, sondern auch den Bereich möglicher Ergebnisse und deren Wahrscheinlichkeiten angibt. Dieser probabilistische Ansatz bietet umfassendere und genauere Vorhersageempfehlungen, insbesondere für Wetterereignisse mit großen Auswirkungen und hohen Unsicherheiten.
Verschiedene nationale Wetterdienste berechnen Ensemble-Modelle mit unterschiedlicher Auflösung der Wettervariablen und des Vorhersagezeitraums. Das ICON-Modell des Deutschen Wetterdienstes (DWD) beispielsweise bietet eine außergewöhnlich hohe Auflösung für Europa, sagt aber nur bis zu 7 Tage voraus. Das GFS-Modell kann dagegen bis zu 35 Tage vorhersagen, wenn auch mit einer geringeren Auflösung von 50 km. Welches Ensemble-Modell am besten geeignet ist, hängt vom Vorhersagehorizont und der Region ab, die von Interesse ist.
ZitatWie kann ich die beiden Kanäle unabhängig von einander schalten?Laut https://kb.shelly.cloud/knowledge-base/wave-2pm gibt existiert das Hauptgeraet und zwei Endpoints, alle drei bieten SWITCH_BINARY (d.h. on und off) an.