Wissenschaft kompakt

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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