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Abstract/Zusammenfassung 
Abstract 
The model output statistics (MOS) method has been used successfully in meteorological forecasting 
since the 1970s. Up to now, this method has never been used to predict water levels on marine coasts. 
Model systems combining numerical atmospheric and water level models have been in operational use 
since the 1980s and provide reliable water level forecasts. In operational applications, model predictions 
are modified manually (man-machine mix) before making them available to users. Growing demands on 
the quality of forecasts for shipping, especially forecasts for open tidal harbours, now require a definite 
improvement in the accuracy of predictions for periods ranging from 1 to 24 hours. On the example of 
the German tidal harbour of Cuxhaven, located on the mouth of the river Elbe downstream of Hamburg, 
it is demonstrated how the quality of predictions can be improved by applying the MOS method. 
This also opens up new possibilities for automated water level forecasting. 
Zusammenfassung 
Die Methode Modellausgabe-Statistik (MOS) hat sich in der meteorologischen Vorhersagepraxis seit 
den 1970er Jahren bewährt. Für Zwecke der Vorhersage des Wasserstandes an Meeresküsten ist 
dieses Verfahren bisher noch nicht angewandt worden. Modellsysteme aus numerischen Atmosphären- 
und Wasserstandsmodellen werden seit den 1980er Jahren operationeil betrieben und liefern brauchbare 
Wasserstandsvorhersagen. In der Praxis werden die Modellvorhersagen manuell modifiziert (Man- 
Machine-Mix), bevor sie an Benutzer weitergegeben werden. Gestiegene Anforderungen an die 
Vorhersagen für die Seeschifffahrt, besonders für offene Gezeitenhäfen, erforderten nun eine deutliche 
Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit im Vorhersagezeitraum 1 bis 24 h. Am Beispiel des deutschen 
Tidehafens Cuxhaven, in der Elbmündung stromab von Hamburg gelegen, wird gezeigt, wie durch 
Anwendung der MOS-Methode bessere Vorhersagen ermöglicht werden. Damit ergeben sich nun auch 
neue Möglichkeiten der Automatisierung von Wasserstandsvorhersagen. 
Key words: water level forecasts, model output statistics, tidal river, North Sea 
Acronyms: 
BSH 
Bundesamt fur Seeschifffahrt und Hydrographie 
(Federal Maritime and Hydrographic Agency) 
Europe model of DWD, gridpoint spacing 7 km, prediction period 3 days 
Direct model output (skew surge of the 2Dv4 model) 
Deutscher Wetterdienst 
Global Forecast System 
Global model of DWD, gridpoint spacing 40 km, prediction period 7 days 
High water, low water 
Man-machine mix 
Model Output Statistics 
Mean Square Error 
Meteo Service Weather Research GmbH 
Root Mean Square Error 
Reduction of error variance 
Current point in time 
Two-dimensional wind surge model, version 4 
COSMO-EU 
DMO 
DWD 
GFS 
GME 
HW, NW 
MMM 
MOS 
MSE 
MSWR 
RMSE 
RV 
T 
2Dv4