Die Prognose von Windböen basierte bisher nur auf Wettermodellen. Mithilfe Künstlicher Intelligenz können sie jetzt genauer prognostiziert werden.

Windböen können durchaus sowohl für Menschen gefährlich sein als auch Schäden anrichten. Das Problem von Meteorologen: Sie treten regional und auf kleinen Flächen auf. Das macht eine Prognose schwer. Wissenschaftler am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) haben nun Methoden der Statistik und des Maschinellen Lernens für die Vorhersage von Windböen verglichen, um diese akkurater und verlässlicher zu machen. Das Einbeziehen geografischer Informationen und weiterer meteorologischer Variablen wie der Temperatur, führt dabei zu signifikanten Verbesserungen der Vorhersagequalität.

Windböen: Forscher korrigieren Fehler

Die Prognose basiert auf Künstlicher Intelligenz (KI). Die Forscher führen dazu ausgehend vom aktuellen Zustand der Atmosphäre parallel mehrere Modellrechnungen durch. Diese beziehen sich jeweils auf leicht unterschiedliche Rahmenbedingungen. So können die Wissenschaftler verschiedene Szenarien über die zukünftige Entwicklung des Wetters erfassen. „Trotz kontinuierlicher Verbesserungen zeigen diese Ensemble-Wettervorhersagen noch systematische Fehler, da lokale, teils zeitlich variable Gegebenheiten den Modellen nicht mitgegeben werden können“, erklärt KIT-Doktorand Benedikt Schulz. „Mithilfe von Künstlicher Intelligenz wollen wir diese systematischen Fehler korrigieren, um die Vorhersagen zu verbessern und gefährliche Wetterphänomene verlässlicher vorherzusagen.“

Künstliche Intelligenz unterstützt Statistik

Es zeigte sich, dass grundsätzlich alle Nachbearbeitungsverfahren verlässliche Vorhersagen für die Geschwindigkeit der Windböen generieren. Dabei verlassen sich die Forscher mehr auf Berechnungen durch Künstliche Intelligenz als auf Statistiken aus der Vergangenheit. „Die Vorhersagen der KI-Methoden verringern die Vorhersagefehler der Wettermodelle durchschnittlich um etwa 36 Prozent“, so Schulz. Basierend auf Vorhersagen des Wettermodells des Deutschen Wetterdienstes (DWD) an 175 Beobachtungsstationen in Deutschland lieferten die KI-Methoden an mehr als 92 Prozent der Stationen bessere Vorhersagen als alle Referenzmodelle zur statistischen Nachbearbeitung. Mit ihrer Arbeit wollen die Forscher zur Methodenentwicklung für die Wettervorhersage an der Schnittstelle zwischen Statistik und KI beitragen.

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