BENSA Wetter Monitoring – Beobachten. Analysieren. Sicher entscheiden.

🌦️ Wetter-Monitoring · 38165 Lehre Wendhausen

Multi-Modell-Konsens mit Quellen-Transparenz, Prognose-Historie, Soll/Ist-Vergleich und selbstlernender Gewichtung · lädt…
Wetter-App öffnen
Historie & Snapshots
Lokaler Lernstand (nur dieser Browser)
Darstellung
Wichtig zur Einordnung: Die Buttons oben sichern/löschen nur den lokalen Gewichts-/Bias-Lernstand dieses Browsers (wm_learning_v1), der ausschließlich die Konsens-Anzeige dieser Seite auf diesem Gerät beeinflusst. Er ist nicht der zentrale, serverseitige Lernstand weiter unten ("Zentraler Lernfortschritt") und wirkt sich weder auf die Wetter-E-Mail noch auf die PWA noch auf andere Geräte/Browser aus.

Aktueller Stand (Konsens)

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Beobachtung (DWD-Station via Bright Sky)

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Amtliche Warnlage

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Verwendete Quellen & aktuelle Werte (nächste Stunde)

StatusQuelleRolleTempRegen-W.NiederschlagBöenWolkenGewicht (gelernt)Bias-Korr. Temp
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Konsens = gewichteter Median/Mittel der konsens-berechtigten Quellen (Konsens). Gewichte und Bias-Korrekturen werden automatisch aus dem Soll/Ist-Vergleich gelernt.

Prognose-Verlauf: Konsens der nächsten 24 h

Soll/Ist-Vergleich (Prognose vs. tatsächliche Beobachtung)

Noch keine Snapshots vorhanden – die Seite legt bei jedem Aufruf (max. 1×/Stunde) automatisch einen Prognose-Snapshot an. Die Auswertung wird möglich, sobald prognostizierte Stunden in der Vergangenheit liegen.
QuelleStunden verglichenTemp MAETemp BiasNiederschl. MAERegen erkanntFehlalarmeBöen MAEScore

Letzte Einzelabweichungen

StundeQuelleTemp Soll→IstΔRegen Soll→IstΔ

Prognosequalität (persistente Auswertung)

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QuelleHorizontVergleicheTemp MAETemp BiasWind MAEBöen MAERegen-TrefferFehlalarmeVerpasstBrierDatenbasis

Prognose = Wert einer einzelnen Quelle (oder des Konsens) zu einem Abfragezeitpunkt für eine Zielstunde. Istwert = beobachtete DWD-Station (Bright Sky) für dieselbe Zielstunde. Der Vergleich erfolgt stündlich für abgeschlossene Zielstunden (siehe docs/monitoring.md). Eine einzelne Niederschlagswahrscheinlichkeit gilt nie als „richtig“ oder „falsch“ – dafür braucht es den Brier Score über mehrere Fälle. Noch keine Korrektur wird automatisch angewendet: nur beobachten, vergleichen, bewerten.

Lernfortschritt: Wird der Kandidat besser?

Schattenbetrieb: Dieser zentrale, serverseitige Lernkandidat läuft ausschließlich im Hintergrund und verändert weder die Wetter-E-Mail noch die PWA noch amtliche Warnungen (siehe docs/learning-architecture.md). Er ist geräteunabhängig und unterscheidet sich vom „Lokalen Lernstand“ oben, der nur diesen Browser betrifft.
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Technische Lerndetails
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Abweichung (Temperatur, gesamter Zeitraum)

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Verlauf

Zeitfenster
TagVergleicheNeutral MAEProduktiv MAEKandidat MAE
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Quellenansicht (zentraler Kandidat)

QuelleVergleicheReifestufeMAEBiasKandidatengewichtDriftLetzter Vergleich
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Kandidatenstatus

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Lernen je Wettergröße, Quelle und Vorhersagehorizont (v1.6.0)

Verständliche Zusammenfassung statt Rohdatentabelle - siehe docs/learning-by-metric-and-horizon.md. Zeigt je Wettergröße die aktuell beste Quelle, den Reifegrad und ob überhaupt Vergleichsdaten vorliegen (für „Gefühlte Temperatur“ und „Gewitterrisiko“ derzeit nicht - siehe Dokument).

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Je Vorhersagehorizont

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Fallback-Stufen (wie oft welche Ebene verwendet wird)

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Konfidenz & Drift (alle Lernzellen)

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Lernen nach Saison, Tageszeit und Wetterlage (v1.7.0)

Verständliche Zusammenfassung statt Rohdatentabelle - siehe docs/learning-by-season-and-weather-regime.md. Zellen entstehen nur für tatsächlich beobachtete Kombinationen (sparse) und benötigen eine strengere Mindestdatenbasis als die allgemeinen Lernzellen oben.

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Je Tageszeit

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Je Wetterlage

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Fallback-Stufen (kontextabhängig)

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Konfidenz & Drift (Kontext-Lernzellen)

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Analyse: Warum weicht die Prognose ab & was lernt das Tool daraus?

Noch nicht genug Daten für eine Analyse.

Weitere Quellen und zukünftiger Ausbau

RADOLAN, MOSMIX, CAP und weitere Wetterquellen, die künftig zusätzlich angebunden werden könnten – im Tagesbetrieb nicht benötigt. Externe Links öffnen in einem neuen Tab (↗ extern).

Push-Betrieb

Ausschließlich aggregierte Betriebszahlen – keine vollständigen Push-Endpunkte, Schlüssel oder Secrets. Siehe docs/web-push-architecture.md.

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Radar-Betrieb

Quelle, Aktualität und Ausfallstatus des Niederschlagsradars – keine Rohdaten, siehe docs/radar-operations.md.

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Radar-Nowcasting: Validierung (experimentell)

Experimentelle lokale Radarabschätzung – keine amtliche Warnung. Läuft ausschließlich im Schattenbetrieb: löst KEINE Push-Nachricht, E-Mail oder sonstige Benachrichtigung aus. Siehe docs/nowcast-validation.md.

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Warnungsbetrieb

Aktive amtliche Warnungen, Konsolidierung, Konflikte und Quellenstatus – keine Rohtexte, siehe docs/warning-architecture.md.

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Hilfe & Handbuch

Diese Seite ist die technische Monitoring-Ansicht. Das vollständige, leicht verständliche Handbuch mit denselben fachlichen Kernaussagen steht in der Wetter-App unter „Mehr" → „Hilfe & Handbuch". Kurzfassung:

Was zeigt diese Seite?

Diesen Datenstand vergleicht das Projekt zwischen mehreren öffentlichen Wettervorhersagen und einer tatsächlich gemessenen Beobachtung - keine eigene, unabhängige Wettervorhersage. Ausführlich: monitoring.md.

Messung oder Prognose?

„Beobachtung" ist ein tatsächlich gemessener Wert einer Wetterstation. Alles andere auf dieser Seite ist eine Prognose - unsicher, und mit zunehmendem Zeitabstand ungenauer. Ausführlich: Beobachtung verstehen.

Amtliche Warnung oder eigene Berechnung?

Amtliche Warnungen (DWD/NINA-BBK) sind immer klar von eigenen, nicht-amtlichen Hinweisen dieses Projekts getrennt - auch bei der lokalen Radarabschätzung (Nowcasting) in der App. Ausführlich: Warnungen verstehen.

Datenschutz und Datenquellen

Kein Benutzerkonto, keine Standortverfolgung über das Nötige hinaus. Verwendete Quellen: DWD, Bright Sky, Open-Meteo, MET Norway, NINA/BBK. Ausführlich: Datenschutzhinweis und Datenquellen.

Häufige Fragen

FAQ und Anfänger-Fehlerbehebung.