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Eine der größten Herausforderungen der tropischen Meteorologie ? Die Vorhersage der rapiden Intensivierung von tropischen Zyklonen?

Innerhalb von nur 24 Stunden können sich tropische Wirbelstürme dramatisch verstärken. Diese sogenannte rapide Intensivierung (RI) stellt die Wettervorhersage bis heute vor große Herausforderungen. Doch warum ist insbesondere der genaue Zeitpunkt der Intensivierung so schwer zu erfassen, und welche Fortschritte gibt es?

Die rapide Intensivierung (RI) von tropischen Wirbelstürmen ist eines der beeindruckendsten Wetterphänomene. Gleichzeitig sind damit aber auch bei der Vorhersage teils große Unsicherheiten verbunden. Besonders kritisch ist es, wenn eine solche Entwicklung unmittelbar vor dem Landfall stattfindet, weil dadurch für Evakuierungen und andere Schutzmaßnahmen nur wenig Vorlaufzeit verbleibt. Von einer RI spricht man bei einer Zunahme der maximalen anhaltenden Windgeschwindigkeit um mindestens 30 Knoten innerhalb von 24 Stunden. Grundlage dafür ist die maximale, über eine Minute gemittelte Windgeschwindigkeit in 10 Meter Höhe.
Am häufigsten treten solche Ereignisse im westlichen Nordpazifik auf. Das liegt vor allem an einer Kombination aus günstigen Umgebungsbedingungen wie hohen Meeresoberflächentemperaturen (großflächig über 29 Grad) und einem gleichzeitig sehr hohen Wärmeinhalt der oberen Ozeanschichten. Letzterer ist von besonderer Bedeutung, da ein tropischer Zyklon durch seine sehr starken Winde eine vertikale Durchmischung des Ozeans erzeugen kann. Dadurch gelangt kälteres Wasser aus tieferen Schichten an die Oberfläche. Dies führt zu einer Abkühlung der Meeresoberfläche und reduziert die turbulenten Flüsse sensibler und latenter Wärme, die als Grundlage für die Intensivierung solcher Stürme gelten.
Zudem sorgt der Monsuntrog über dem westlichen Nordpazifik vor allem im Sommer für konvergierende Strömungen des Südwestmonsuns und der östlichen Passatwinde. Dadurch können konvektive Systeme entstehen, die sich insbesondere bei geringer bis moderater vertikaler Windscherung zu einem tropischen Sturm und im weiteren Verlauf zu einem Taifun intensivieren können.

Aber auch in anderen Gebieten treten solche rapiden Intensivierungen tropischer Zyklonen auf. Beispielsweise liegt der Anteil der Zyklonen, die eine solche Phase durchlaufen, im östlichen Pazifik höher. Dort treten diese besonders häufig in El-Niño-Jahren auf. Aber auch im tropischen Nordatlantik ist dies keine Seltenheit. Im Oktober 2025 entwickelte sich Melissa in der Karibik innerhalb kurzer Zeit zu einem Hurrikan der höchsten Kategorie 5. Innerhalb der ersten 24 Stunden stieg die Windgeschwindigkeit um 55 Knoten. Damit wurde die RI-Schwelle deutlich überschritten. Ursache dafür waren unter anderem die sehr hohen Meeresoberflächentemperaturen von teils über 30 Grad und der hohe Wärmegehalt der oberen Ozeanschichten. Dadurch konnte sich der Sturm trotz seiner geringer Zuggeschwindigkeit nach einer Abnahme der vertikalen Windscherung weiter verstärken. Auch wenn die Vorhersage der Intensivierung immer noch mit teils größeren Schwierigkeiten verbunden ist zeigt der Fall Melissa, dass diesbezüglich in den letzten Jahren deutliche Fortschritte erzielt wurden. Sowohl einzelne numerische als auch KI-gestützte Modelle simulierten bereits Tage im Voraus eine rapide Intensivierung. Größere Unsicherheiten gab es jedoch beim Zeitpunkt. Aber auch bei diesem Fall unterschied sich die Vorhersagequalität zwischen den Modellen erheblich.
Einen Monat zuvor intensivierte sich Humberto ebenfalls zu einem Hurrikan der Kategorie 5. Diesmal wurde die starke Intensivierung allerdings modellübergreifend nicht vorhergesagt. Die Prognose des National Hurricane Center (NHC) vom 25. September um 09 UTC für den 27. September (18 UTC) zeigte eine Windgeschwindigkeit von 75 Knoten für Humberto. Damit wurde die tatsächliche Windgeschwindigkeit um 65 Knoten unterschätzt. Hauptursache dafür war vermutlich die fehlerhafte Vorhersage der vertikalen Windscherung im Umfeld des Hurrikans. In der Realität schwächte sich die Windscherung ab, wodurch sich der innere Kern der Zyklone besser organisieren konnte. Dadurch wurde der Wirbel vertikal günstiger ausgerichtet, sodass das ozeanische Energiereservoir effektiver genutzt werden konnte.

Insgesamt stellt die Vorhersage solcher Ereignisse sowohl numerische als auch KI-Modelle vor erhebliche Herausforderungen. Allerdings unterscheiden sich die Ursachen der Vorhersagefehler deutlich. Eine häufige Ursache ist die begrenzte räumliche Auflösung. Globale Vorhersagemodelle können die kleinräumigen Prozesse im Inneren einer tropischen Zyklone nicht ausreichend auflösen. Dadurch können Fehler entstehen, die sich unter bestimmten Umständen sehr schnell fortpflanzen.
Zudem sind die Anfangsbedingungen häufig unsicher. Dies ist vor allem über entlegenen Ozeangebieten wie dem westlichen Nordpazifik der Fall, da dort kaum direkte Messungen vorhanden sind. Hinzu kommt die begrenzte intrinsische Vorhersagbarkeit. Kleinräumige konvektive Prozesse können sich aufgrund der nichtlinearen Dynamik unterschiedlich entwickeln und dadurch die Organisation des inneren Kerns beeinflussen. Bereits kleine Änderungen in den Anfangsbedingungen können so zu erheblichen zeitlichen Verschiebungen der Intensivierung führen. Das bedeutet, dass selbst bei gut vorhergesagten großräumigen Umweltbedingungen der genaue Zeitpunkt einer RI unsicher bleiben kann.
Bei KI-Modellen wurde in der Vergangenheit häufig beobachtet, dass die Intensivierung von tropischen Zyklonen deutlich unterschätzt wurde. Neben einem teilweise nicht ausreichenden Trainingsdatensatz werden extreme Ereignisse häufig geglättet, wodurch diese bereits zu Beginn zu schwach dargestellt werden. Außerdem können KI-Modelle die zugrunde liegenden Prozesse fehlerhaft abbilden. Diese Modelle erlernen zwar Zusammenhänge, das bedeutet jedoch nicht, dass sie die physikalischen Abläufe korrekt reproduzieren. Beispielsweise kann ein Modell eine RI richtig prognostizieren, ohne dabei die Entwicklung der Augenwand korrekt darzustellen.
Neue hochauflösende numerische Modelle und spezialisierte KI-Verfahren haben zuletzt allerdings vielversprechende Verbesserungen gezeigt. Insbesondere die Kombination unterschiedlicher Modellansätze und probabilistischer Vorhersagen könnte dazu beitragen, das Risiko einer bevorstehenden rapiden Intensivierung künftig zuverlässiger abzuschätzen. Eine vollständige Beseitigung der Vorhersageunsicherheit ist jedoch auch durch den Einsatz moderner KI nicht zu erwarten.

M.Sc.-Met. Nico Bauer

Deutscher Wetterdienst
Vorhersage- und Beratungszentrale
Offenbach, den 13.11.2026

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