[English summary: ERA Interim reanalysis data is used to assemble Pilot Chart like Wind statistics for the western Baltic sea in November.]

Update: Wind in der Ostsee

Anfang November geht es zum letzten Segeltörn dieser Saison: 5 Tage Ostsee ab Flensburg. Um vorab die zu erwartenden Wetterverhältnisse abschätzen zu können bieten sich Monatskarten [1] und die entsprechenden nautischen Veröffentlichungen [BSH, Naturverhältnisse Ostsee 2008] an.

Beide basieren normalerweise auf langjährigen Stations- bzw. Schiffsbeobachtungen mit entsprechenden Nachteilen, wie schlechter Abdeckung abseits von Schifffahrtsrouten, begrenzte Auflösung. Zudem umfassen Unterlagen für die Sportschifffahrt häufig nur die Sommermonate [2]. So eröffnet sich die Frage, ob entsprechende Daten aus numerischen Wettermodellen einen Teil dieser Lücke schließen können.

Daten: ERA Reanalyse

Um für ein Wettervorhersagemodell verwendet werden zu können, muss von Stationsmessungen auf den aktuellen Zustand der Atmosphäre als Ganzs (in Fläche und Höhe) geschlossen werden. Vereinfacht gesagt: Die “Lücken” zwischen einzelnen Messungen müssen geschlossen werden. Dieser komplizierte Prozess nennt sich Datenassimilation. Diese Anfangszustände der Atmosphäre werden in sogenannten Reanalysen gesammelt, um einen einheitlichen Datensatz des “tatsächlichen” Zustands zu erhalten. Diese Reanlysen werden dann unter anderem verwendet, um Modellvorhersagen zu evaluieren. Einen Überblick über die Qualität solcher Reanalysen liefert [3]. Im folgenden wird die ERA-Interim Reanalyse [4] des ECMWF (Europäisches Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage) verwendet. Sie umfasst die Daten seit 1979 und wird laufend aktualisiert. Die Auflösung beträgt 3h und 0.5°. Der Datensatz ist frei verfügbar und kann (nach Anmeldung) hier herunter geladen werden [5].

Datenauswertung

Zuerst ist das langjährige Mittel des Windes von Interesse, um die zu erwartenden Bedingungen grundsätzlich einschätzen zu können. Aus dem etwa 6 GB großen Datensatz wird zunächst der November jeden Jahres für ein bestimmtes Seegebiet ausgewählt. Die gesamte Auswertung beruht auf Python mit entsprechenden Bibliotheken (xarray, cartopy, numpy, matplotlib). Bei Gelegenheit stelle ich das aufgeräumte Skript online…

Nun wird einfach die relative Häufigkeit der einzelnen Windgeschwindigkeiten bzw. -richtungen berechnet. Im November ist die vorherrschende Süd bis West bei einer mittleren Windgeschwindigkeit von 13.5 kn und Böen von 20 kn. Die mittlere Lufttemperatur im November liegt bei 6.3°C.

Im Vergleich mit der Veröffentlichung “Naturverhältnisse in der Ostsee” (BSH, überholte Auflage 1996) sind Windstärken 6-7 Bft (22-34 kn) in dieser Auswertung etwas häufiger, aber der Unterschied ist nicht statistisch signifikant.

In einem Windstern werden die Häufigkeit der Windgeschwindigkeit in Abhängigkeit der Windrichtung dargestellt. Dies ist vor allem in Monatskarten üblich. Hier wird deutlich, dass der Wind am häufigsten aus  S bis W mit 4-5 Bft kommt. Windstärken über 8 Bft kommen vornehmlich aus westlichen Richtugen.

Ausblick

Mit dem gezeigten Ansatz ist es nun ein Leichtes diese Statistik für andere Seegebiete/Monate zusammen zu stellen. In Kürze mehr…

Aber alle Statistik ist geduldig und welche Wetterverhältnisse sich Anfang November 2016 einstellen wird sich zeigen.

Update

Hier noch die Statistik für die angrenzenden Seegebiete. Wie zu erwarten sind die Unterschiede nicht extrem, liegen aber trotzdem im Bereich von 3-5%.