Dr. Martin J. Fengler, CEO Meteomatics GmbH

Martin J. Fengler

Dr. Martin J. Fengler, CEO Meteomatics GmbH. (Foto: Meteomatics)

von Patrick Gunti

Moneycab: Herr Fengler, ich gebe zu, ich erinnere mich eher mit Grausen an die Mathe-Stunden in der Schule. Wie ist es Ihnen damals ergangen? Haben Sie sich je die Frage gestellt: „Wozu brauch ich das?“

Martin Fengler: „Um Himmelswillen, nein! (lacht) In der Schule war Mathematik zunächst einfach mal eine Sache, die mir dank meines Vaters sehr leicht gefallen ist. Und ja, mit einer gewissen Portion Ehrgeiz war ich natürlich auch immer dabei, den Sachen auf den Grund zu gehen. Die Anwendungen ergaben sich dann aber erst nach und nach mit den Hobbies während der Schulzeit. Und ganz nebenbei konnte ich auch praktische Problemstellungen in Ferienjobs als Schüler und Student für verschiedene Firmen umsetzen, so dass der praktische Nutzen sich mit einer aufgebesserten Geldbörse bemerkbar gemacht hat…“

Heute sind Sie Mathematiker mit Schwerpunkt High-Performance Computing und Meteorologie. Was fasziniert Sie an diesem Gebiet?

In der Meteorologie kommen  – wie in kaum einem anderen Bereich – so viele Fachgebiete zusammen: Mathematik, Physik und Informatik. Und gerade die Anforderung, dass die berechnete Wettervorhersage fertiggestellt wird, bevor das Wetter eintrifft, macht das Problem so anspruchsvoll. Zudem ist das „Produkt Wettervorhersage“ auch gut für jedermann überprüfbar. Das führt dazu, dass alle Techniken, Algorithmen und Überlegungen immer auf maximale Performance und Effizienz getrimmt sein müssen. Und schliesslich wird das Feld zur Königsdisziplin, in dem die Vorhersagen 24/7 – 365 Tage – teils sogar stündlich oder halbstündlich – neu berechnet werden müssen. Alles in allem eine grosse Herausforderung.

„Gerade die Anforderung, dass die berechnete Wettervorhersage fertiggestellt wird, bevor das Wetter eintrifft, macht das Problem so anspruchsvoll.“
Dr. Martin J. Fengler, CEO Meteomatics GmbH

Sie beraten mit Ihrem vor zwei Jahren gegründeten Start-Up Meteomatics Unternehmen beim Thema Wetter und begleiten sie bei IT- und Softwareentwicklung. Wie können wir uns das in der Praxis vorstellen?

Unsere Kunden kennen häufig die Wetterrisiken ihres Geschäfts. Häufig fehlt ihnen aber das Gefühl, welche Produkte der Wetterbereich anbietet, um diese Risiken zu managen. Das können im einfachsten Fall geeignete Wetterstationsdaten und Wettermodelle sein, aber auch Produkte basierend auf Radar- oder Satellitenbildern.

Ein Beispiel: Die Eisenbahnlogistik interessiert sich sehr für die Frage, wie sich Schnee und Eis auf ihre Verspätungen und den Energieverbrauch auswirken. Statt mit einzelnen, verstreuten Wetterstationen dieses Thema anzugehen, kann man aus hochaufgelösten Radarbildern flächige Niederschlagsinformationen gewinnen, die man direkt mit dem Streckennetz verschneiden kann. Der Clou an der Sache: Nach der Analyse der historischen Ereignisse kann man in einer Online-Anwendung 5-minütige-Live-Radarbilder nutzen, um die aktuellen Auswirkungen zu verstehen. Und wenn man zusätzlich aus den aktuellen Radarbildern mit Methoden der mathematischen Bildverarbeitung für die nächsten 2 Stunden Vorhersagen berechnet, so kann man den Einfluss des Wetters auf das eigene Netz vorhersagen und aktiv managen.

Andere Kunden kennen sich bereits sehr gut mit den meteorologischen Daten aus, benötigen aber projektbezogen unsere Unterstützung, um schneller in ihrer Branche zu wachsen. Wir helfen also beiden Kundengruppen dabei, diese Lösungen zu entwickeln und umzusetzen: Das kann im einfachsten Fall ein gemeinsamer Workshop sein, bei dem wir das kundenspezifische Problem analysieren und eine Lösung erarbeiten, oder aber auch die vollständige Implementierung in Software und der dauerhaften Lieferung der notwendigen Wetterinformationen.

Sie haben die Eisenbahnlogistik angesprochen. Für welche Art Firmen sind Ihre Dienstleistungen von besonderem Interesse? Wetterdienste wie die MeteoGroup und SRF Meteo gehören ja auch zu Ihren Kunden.

Dass unsere Dienstleistungen passgerecht zu den Bedürfnissen von nationalen und privaten Wetterdienstleistern passen, liegt auf der Hand. Wetterdaten spielen aber zunehmend auch in anderen Bereichen eine zentrale Rolle: Zum Beispiel bei der Erzeugung und dem Handel Erneuerbarer Energien wenn, Sie dabei an Windkraft-, Solarleistung und Wasserkraftprognosen denken. Aber auch andere Branchen haben ein grosses Interesse an präziseren Wetterdaten: (Rück-) Versicherungen möchten immer bessere Modelle im Bereich von Naturkatastrophen umsetzen, der Öffentliche Nahverkehr, Eisenbahnen wie schon erwähnt, Flughäfen beim Flight-Management, die industrielle Landwirtschaft…

Zuletzt hat Meteomatics von der Stiftung STARTFELD einen Förderbetrag von 300’000 Franken für ein Forschungsprojekt erhalten, dessen Ziel eine Verbesserung der Nebel- und Gewittervorhersagen sowie der Glatteisregenvorhersage ist. Den Normalbürger mal ausgenommen: Für wen sind die Informationen besonders wichtig?  

Da gibt es verschiedene Anwendungsbereiche: Das Thema Nebel ist zum Beispiel für die Erzeugung Erneuerbarer Energien ein grosses Thema: Zur Produktionsplanung muss idealerweise vorher genau bekannt sein, wie gross die eingespeiste Solarleistung sein wird. Man schätzt, dass allein dort durch Prognosefehler im Kurzfristbereich (die nächsten 8-12 Stunden) in Europa jährlich ein Schaden von über 2,5 Mrd Franken entsteht.

Mit der Nebelfrage ist aber auch immer das Thema Inversion verbunden. Bei sogenannten Inversionswetterlagen fehlt die Durchmischung der unteren Atmosphäre: Die Konsequenz ist die Ansammlung von Schadstoffen wie Feinstaub und NOx. Zusammen mit einer präzisen Vorhersage kann man dann ein aktives Verkehrsmanagement betreiben, um die Stadtluft schadstoffarm zu halten. Dieses Thema wird uns in den nächsten Jahren noch mehr beschäftigen.

Exzellente Gewittervorhersagen sind heute immer noch eine grosse Herausforderung: Es ist häufig nicht möglich, morgens um 9h vorherzusagen, wo um 15h die Gewitterzellen stehen werden. Von unserem Projekt, das wir gemeinsam mit der MeteoSchweiz und dem Bundesamt für Zivilluftfahrt lanciert haben, versprechen wir uns, auch hier einen grossen Schritt nach vorne zu machen. Davon profitieren beispielsweise wiederum die Luftfahrt aber auch Versicherungen. Und natürlich der Endverbraucher. Glatteis und Vereisung sind für Normalbürger ein Riesenthema im Strassenverkehr. Tatsächlich spielt die Vereisung aber auch in vielen anderen Bereichen eine grosse Rolle: Z.B. im Schienenverkehr oder der Vereisung von Stromleitungen.

„Das Wetter ist an die Meere gekoppelt! Und nur wenn ich eine gute Meeresströmungsvorhersage habe, kann ich auch eine gute, langfristige Wettervorhersage berechnen.“

Die Zeiten, als Meteorologen für ihre Prognosen vor allem Wettermuster verwendeten, sind längst vorbei. Wie entsteht heute eine präzise Wettervorhersage?

Wettervorhersagen werden heute vollständig berechnet. Dazu werden die Daten von Wetterstationen, Bojen, Schiffen, Flugzeugen, Ballonsonden, Radar und Satelliten digital erfasst und auf ein 3-dimensionales weltumspannendes Gitter interpoliert. Wenn man nun im Grunde weiss, wie das Wetter genau jetzt ist, kann man physikalische Naturgesetze anwenden und berechnen, wie sich die Luftmassen von Gitterpunkt zu Gitterpunkt weiterbewegen werden.

Trotz gewaltiger Datenmengen ist die Vorhersage langfristiger Trends besonders schwierig. Weshalb?

Gängige Wettervorhersagesysteme „frieren“ die Ozeane im Grunde ein und berechnen deren Dynamik nicht. Das ist auch vollkommen in Ordnung, wenn man nur die nächsten Tage vor Augen hat. Mittelfristig ab z.B. 7 Tagen und mehr haben die Ozeane aber einen enormen Einfluss. Und hier wachsen dann Meteorologie, Ozeanographie und Klimatologie zusammen: Das Wetter ist an die Meere gekoppelt! Und nur wenn ich eine gute Meeresströmungsvorhersage habe, kann ich auch eine gute, langfristige Wettervorhersage berechnen. Der Haken ist: Man weiss heute von den Ozeanen noch weniger als von der Atmosphäre.“

Worin liegen die besonderen Herausforderungen bei der Verarbeitung von Wetterdaten und der Entwicklung von Vorhersagesystemen?

Die Wettervorhersage ist nach wie vor ein sehr kniffliges, mathematisches Problem. Und das, obwohl die Grundgleichungen seit über 200 Jahren bekannt sind. Mit extremer Rechenpower versucht man, dem Problem Herr zu werden: Allein bei einer horizontalen Gitterauflösung von ca. 10 km entsteht so ein Datensatz von zig GigaByte, der sich mit jedem 5-min-Schritt in die Zukunft verändert. So entsteht bei einer weltweiten 10-Tagesprognose schnell ein Datensatz von mehreren TeraByte, den es zu verarbeiten gilt. Bei uns sind Big Data und High-Performance Computing eine Selbstverständlichkeit.

Hat der Wunsch nach genaueren Wetter- und Klimamodellen die Entwicklung von Grossrechnern und Rechenverfahren entscheidend beeinflusst oder war es mehr deren Einsatz, der die Bedeutung der Mathematik in der Meteorologie gesteigert hat?

Die Mathematik hat der Meteorologie die Werkzeuge an die Hand gegeben, das komplizierte Thema zu bearbeiten. Und so haben die Meteorologen auch einen unbändigen Heisshunger nach Rechenleistung. Der Rechner, der gross genug ist, dass ein Meteorologe zufrieden ist, muss erst noch erfunden werden! (lacht)

Welche Errungenschaften der Wetter- und Klimaforschung hat die Mathematik in den letzten Jahrzehnten ermöglicht?

In den letzten 10 Jahren hat die Meteorologie einen gewaltigen Sprung nach vorne gemacht. Das liegt zum Einen an immer besseren Hochleistungsrechnern aber insbesondere auch an global verfügbaren Satellitendaten, die uns beispielsweise auch Informationen über Wolken und Temperaturen über dem Atlantik geben: Der Wetterküche Europas. Die Angewandte Mathematik wiederum hat in den letzten 50 Jahren durch Methoden wie der Fast-Fourier-Transformation (FFT) und Fortschritte beim Lösen der strömungsbestimmenden Gleichungen substanziell dazu beigetragen, dass die Wettervorhersage besser wurde: Ein guter Algorithmus ist viel wertvoller als jeder Fortschritt im Rechnerbereich.

„Der Rechner, der gross genug ist, dass ein Meteorologe zufrieden ist, muss erst noch erfunden werden!“

Der Klimawandel ist ein allgegenwärtiges Thema. Die Beantwortung all der verschiedenen Fragen ist so komplex, dass sich Wissenschaftler verschiedenster Disziplinen an der Klimaforschung beteiligen. Welche Rolle übernimmt die Mathematik?

Die Mathematik hilft, abertausende von Simulationen durchzuführen und so Wahrscheinlichkeiten abzuleiten, wie sich das Klima entwickeln könnte.

Welches werden für Ihr Spezialgebiet die grossen Herausforderungen der Zukunft sein?

In den letzten 10 Jahren wurden die Auflösung, mit der man auf modernen Hochleistungsrechnern die weltweite Wettervorhersage berechnete, immer kleiner: Waren es vor 10 Jahren noch eine Auflösung von ca. 100 km in einem Globalmodell, so bewegt sich die Auflösung nun mehr bei 10km. Bereits jetzt laufen Experimente, wie sich die Vorhersage entwickelt, wenn man die Auflösung auf 1-2 km und weniger verringern kann. Eine grosse Herausforderung ist dabei, dass plötzlich physikalische Prozesse in dieser Mikroskala einen Einfluss auf die Vorhersage nehmen können, den sie mangels „Beachtung“ im 100 km-Modell gar nicht hatten. So müssen plötzlich kleine Quellwolken, Gewitter und Föhn-Effekte in alpinen Tälern berechnet werden – aber auch einzelne Strassenschluchten in Grossstädten. Sie können sich vorstellen, dass es hier mit der erhöhten Auflösung zu einer Reihe sehr abenteuerlichen Problemstellungen kommt.

Herr Fenger, herzlichen Dank für die interessanten Ausführungen.

Zur Person:
Dr. Martin J. Fengler gründete im Frühjahr 2012 die Meteomatics GmbH. Meteomatics hat sich auf IT-Lösungen im Umgang mit Wetterdaten und –vorhersagen spezialisiert: Das schliesst die einfache Beratung bei meteorologischen Problemstellungen ein, bis hin zur vollständigen Umsetzung und dem Betrieb von kundenspezifischen Plattformen.

Bevor er sich seinem Startup widmete, war er seit 2006 als CTO für den privaten Wetterdienstleister Meteomedia AG in Gais AR tätig. Unter seiner Leitung wurde die gesamte IT-Infrastruktur konsolidiert und entstanden eine Reihe von Vorhersagesystemen, die heute noch im Einsatz sind. Martin Fengler studierte Mathematik mit Informatik an der TU Kaiserslautern, an der er auch mit Auszeichnung doktorierte. Der Fokus seiner Arbeit lag bereits damals auf dem Bereich der numerischen Wettervorhersage.

http://www.meteomatics.com

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