Dieser Artikel behandelt verschiedene Aspekte von Wettermodellen, darunter:

Beginnen wir mit einem Beispiel: Morgen um 14 Uhr prognostiziert das europäische Wettermodell ECMWF einen Wind von 15 Knoten aus Ost über der Isle of Wight. Man fragt sich, wie eine solche Windvorhersage überhaupt berechnet wird und wie ein numerisches Wettermodell allgemein funktioniert. Zudem kann ein anderes Modell, wie das amerikanische Modell GFS, etwas anderes vorhersagen, was für jeden verwirrend sein kann.

Dieser Artikel befasst sich mit der Entwicklung und Funktionsweise von Wettermodellen. Durch das Verständnis dieser Konzepte kann der Seefahrer numerische Wettervorhersagen besser interpretieren und die verschiedenen Modelle vergleichen, um auf See bessere und sicherere Entscheidungen zu treffen.

Wettermodelle liefern oft unterschiedliche Prognosen für denselben Ort, was für Segler verwirrend sein kann. So könnte beispielsweise das europäische Wettermodell ( ECMWF ) morgen um 14 Uhr für die Isle of Wight 15 Knoten Ostwind vorhersagen, während das amerikanische Modell (GFS) etwas anderes vorhersagt. Doch wie entstehen diese Prognosen, und warum weichen die Modelle manchmal voneinander ab?

Dieser Artikel untersucht, wie numerische Wettermodelle aufgebaut sind und wie sie funktionieren. Durch das Verständnis dieser Konzepte können Segler Vorhersagen besser interpretieren, verschiedene Modelle vergleichen und auf See sicherere und fundiertere Entscheidungen treffen.

Wettermodelle sind ein komplexes Thema. Beginnen wir daher mit einem einfachen Vergleich. Numerische Wettervorhersagen sind wie „ Kuchenbacken “.

Lassen Sie uns diese vier Schritte nun im Detail aufschlüsseln:

Um das zukünftige Wetter vorherzusagen, müssen Sie zunächst das aktuelle Wetter kennen.
Dies ist Ihr Ausgangspunkt, und das Wettermodell berechnet die Veränderung ausgehend von diesem Anfangszustand. In der Meteorologie wird dieser Ausgangspunkt als Anfangsbedingungen bezeichnet und kann als Momentaufnahme der aktuellen Atmosphäre zusammengefasst werden.

Um den Zustand der Atmosphäre zu kennen, müssen wir heute alle Wetterparameter wie Windgeschwindigkeit, Windrichtung, Druck, Temperatur und Luftfeuchtigkeit messen. Dies muss weltweit und nicht nur an der Oberfläche, sondern auch in der Höhe erfolgen. Für diese komplexe Aufgabe werden zahlreiche Instrumente eingesetzt, darunter landgestützte Stationen, Bojen, Schiffe, Flugzeuge, Satelliten und viele mehr, wie die Abbildung unten zeigt.

Das obige Bild ist beeindruckend, aber die Realität ist, dass der Zustand der Atmosphäre zu einem bestimmten Zeitpunkt nicht genau bekannt ist, entweder aufgrund fehlender Daten oder der Ungenauigkeit von Wetterinstrumenten. Kurz gesagt: Die Ungenauigkeit der Anfangsbedingungen ist einer der Gründe, warum numerische Wettervorhersagen nicht immer perfekt präzise sind und Prognosen nicht immer zu 100 % korrekt sind.

Zusammenfassend lässt sich also sagen, dass Sie keine perfekte Prognose erstellen können, also keinen perfekten Kuchen , wenn die Anfangsbedingungen nicht perfekt sind, also die perfekten Zutaten .

Auch die Festlegung der Anfangsbedingungen ist ein komplexer Vorgang, und verschiedene Wetteragenturen schaffen unterschiedliche Anfangsbedingungen, um zur selben Zeit dieselbe Atmosphäre darzustellen.
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Beispielsweise liefern die beiden Wettermodelle GFS und ECMWF unterschiedliche Anfangsbedingungen, obwohl sie viele der gleichen Instrumentendaten zur Berechnung der Anfangsbedingungen verwenden. Dies ist einer der Gründe, warum sich GFS und ECMWF unterscheiden können. Übrigens verwendet PredictWind diese beiden unterschiedlichen Anfangsbedingungen, um zwei verschiedene proprietäre Modelle zu generieren:

Schließlich werden die Anfangsbedingungen täglich zu bestimmten Zeiten in UTC-Zeit generiert. Normalerweise werden sie als 0 UTC oder 12 UTC bezeichnet.

Die Anfangsbedingungen werden dann verwendet, um das Wetter etwas später vorherzusagen, was als Modellzeitschritt bezeichnet wird, und dies kann in einer einzigen Gleichung zusammengefasst werden:

Diese Gleichung beginnt bei der Zeit 0, also jetzt , also 0 UTC. Die Wettervorhersage, sagen wir eine Minute später, ist das Wetter der Anfangsbedingungen plus einem Term F(A), der die Kombination aller möglichen Einflüsse multipliziert mit dem Zeitschritt (z. B. 1 Minute) darstellt, um die Wetteränderung während dieser einen Minute zu erhalten. Dann machen wir weiter für die nächste Minute und die nächste, bis wir eine 10-Tage-Vorhersage erhalten.

Im folgenden Absatz wird die Funktion F erläutert, die physikalische Gleichung , die das Herzstück eines Wettermodells bildet.

Die Atmosphäre ist zu groß und komplex, um sie auf einmal zu simulieren. Wissenschaftler teilen sie daher in ein dreidimensionales Raster auf. Stellen Sie sich vor, Sie teilen die Atmosphäre in winzige Würfel auf, wie einen riesigen Zauberwürfel. Jeder Würfel repräsentiert einen kleinen Teil der Atmosphäre, und das Modell berechnet, was in jedem Würfel passiert.

Der Würfel hat eine definierte Länge und stellt die Auflösung des Wettermodells dar. Sie kann in Grad oder Kilometern angegeben werden. Beispielsweise hat das ECMWF -Modell eine Auflösung von 0,1° bzw. 9 Kilometern.

Das Wettermodell verwendet mathematische Gleichungen, um vorherzusagen, wie sich jeder Würfel im Laufe der Zeit verändern wird. Diese Gleichungen basieren auf physikalischen Gesetzen, wie beispielsweise den Newtonschen Bewegungsgesetzen und den Gesetzen der Thermodynamik. Diese Gleichungen sind in der folgenden Abbildung dargestellt.

Diese Gleichungen sind einschüchternd, aber unerlässlich, da sie von allen Wettermodellen verwendet werden. Es ist nicht notwendig, diese Gleichungen im Detail zu verstehen, aber ein grundlegendes Verständnis einiger Begriffe kann dem Leser helfen, ein Wettermodell nicht wie eine Blackbox zu betrachten.

Für interessierte Leser haben wir unten zwei Videos und einen Artikel bereitgestellt, Sie können aber gerne direkt zu Abschnitt 1c springen.

Der Computer führt die Simulation für jeden Gitterpunkt und jeden Zeitschritt durch und berechnet so, wie sich die Atmosphäre weltweit im Laufe der Zeit entwickelt. Dieser Prozess wird immer wieder wiederholt, wobei die Vorhersage für den nächsten Zeitschritt aktualisiert wird, bis die Gesamtvorhersagedauer erreicht ist (z. B. 10 Tage für ECMWF ). Die Modellausgabe wird üblicherweise vereinfacht und stündlich verteilt (auch wenn der Zeitschritt des Modells deutlich kürzer ist, etwa einige Minuten). Für die Ausführung dieser Modelle werden sehr große Computer benötigt; siehe Abbildung unten.

Die Berechnung einer 10-Tage-Wettervorhersage dauert einige Stunden. Dies ist einer der Gründe, warum die Vorhersage mit den Anfangsbedingungen um 0 Uhr GMT nicht um 0 Uhr GMT verfügbar ist. Im Allgemeinen werden einige Stunden benötigt, und die GFS-Vorhersage für 0 Uhr GMT ist um 4:40 Uhr GMT verfügbar. Für ECMWF mit seiner höheren Auflösung ist sie später um 7 Uhr GMT verfügbar. Diese Verzögerung ist auch auf die Zeit zurückzuführen, die zum Generieren der Dateien mit den Anfangsbedingungen, zum Verarbeiten der Ausgabe und zum Verteilen der Vorhersage an PredictWind oder andere Wetterdienste benötigt wird.

PredictWind hat ein Tool entwickelt, mit dem sich der aktuelle und der nächste Modellaktualisierungszeitpunkt einfach ermitteln lässt, sodass der Kunde weiß, wie lange er auf die neueste Prognose warten muss.
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Weitere Informationen zu Modellaktualisierungszeiten finden Sie unter Modellaktualisierungszeiten (GMT)

Die Prognoseausgabe wird in einem als GRIB (Gridded Binary) bezeichneten Format verteilt, das wie folgt organisiert ist:

Nachfolgend finden Sie eine Tabelle, die dies für einige Modelle zusammenfasst :

PredictWind lädt die Wetterdaten von GFS und ECMWF zweimal täglich herunter (0 UTC und 12 GMT). Modelle werden auch um 6 UTC und 18 UTC ausgeführt, die zu diesen Zeitpunkten verwendeten Anfangsbedingungen haben jedoch eine geringere Auflösung und werden von PredictWind nicht verbreitet.

Im ersten Abschnitt haben wir globale Modelle vorgestellt, die das Wetter für die ganze Welt vorhersagen. Diese Modelle eignen sich hervorragend für die Vorhersage großer Wetterlagen, wie zum Beispiel eines großen Tiefdruckgebiets, das den Atlantik überquert, und der damit verbundenen Winde.

Aufgrund ihres großen Maßstabs können solche Modelle jedoch keine lokalen Wettermuster wie eine lokale Meeresbrise oder die Beschleunigung der Windgeschwindigkeit zwischen zwei Hügeln erfassen. Um dieses Problem zu lösen, wurden regionale Modelle entwickelt. Diese regionalen Modelle zoomen auf ein bestimmtes Gebiet, typischerweise ein Land, und prognostizieren dieses kleinere Gebiet mit einer höheren Auflösung, wodurch sie lokale Effekte erfassen können.

Regionale/mesoskalige Modelle (Höhere Auflösung, kurzfristige Vorhersagen)

PredictWind hat zwei regionale Modelle entwickelt: PWG und PWE 1 km . Klicken Sie hier, um mehr über diese Modelle zu erfahren.
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Diese Modelle sind nicht auf ein bestimmtes Land beschränkt, sondern konzentrieren sich auf die weltweit beliebtesten Segelküsten. Zu den abgedeckten Gebieten gehören die gesamten Küsten der USA, Europas, Australiens, Neuseelands und viele weitere.
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Weitere Einzelheiten finden Sie in der weltweiten Abdeckungskarte von PredictWind nach Prognosemodell .

Die folgende Windkarte gilt für den Standort Newport, USA. Die Karte nutzt die Splitscreen-Funktion (rot markierter Umschaltknopf), mit der Sie ein Modell ( GFS 25 km ) links und ein anderes Modell ( PWG 1 km ) rechts anzeigen können.
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PWG zeigt deutlich, wie der Nordwind mit den Land- und Wasserkanälen interagiert, während GFS diese Informationen aufgrund der geringen Auflösung nicht liefern kann.

Hier ist ein tolles Video, um mehr über die Modellauflösung zu erfahren:

Bisher haben wir deterministische Wettermodelle besprochen. Diese Modelle verwenden einen Satz von Anfangsbedingungen und liefern eine Prognoselösung. Diese Methode ist die genaueste und funktioniert gut im kurzen bis mittleren Zeitrahmen, d. h. für einige Tage. Da die Prognosegenauigkeit jedoch mit der Zeit abnimmt, kann ein anderer Wettermodelltyp, sogenannte „Ensembles“, verwendet werden.

Ein Ensemble-Wettermodell verfolgt einen anderen Ansatz. Anstelle einer Prognose werden viele leicht unterschiedliche Simulationen (sogenannte Ensemble-Elemente) durchgeführt, die jeweils geringfügige Änderungen der Anfangsbedingungen und der physikalischen Eigenschaften aufweisen (z. B. ECMWF ENS). Dies trägt dazu bei, die Bandbreite möglicher Wetterergebnisse aufzuzeigen und macht Vorhersagen zuverlässiger, insbesondere bei Langzeitprognosen und Extremwetterereignissen.
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Ensembles werden verwendet, um Hurrikane zu verfolgen, die sehr schwer vorherzusagen sind. Jede gelbe Linie unten stellt die Spur des Hurrikanzentrums für ein Ensemblemitglied dar. Ein solches Diagramm wird manchmal als „Spaghetti-Diagramm“ bezeichnet. Sind die gelben Spuren gruppiert und eng beieinander, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass der Hurrikan diesem Bereich folgt. Sind die gelben Spuren nicht gruppiert und divergieren, besteht große Unsicherheit über die Spur des Hurrikans.
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PredictWind verwendet Ensemble für Wetterrouting für mehr als 10 Tage, was über das deterministische Modell ECMWF hinausgeht.

Wenn Ihre Wetterroute länger als 10 Tage dauert, wird die Berechnung der Wetterroute nach 10 Tagen anhand eines Mitglieds der Ensemble-Vorhersage durchgeführt. Dies ist beispielsweise bei einer Atlantiküberquerung sinnvoll, die länger als 10 Tage dauert. Die Route führt Sie dann zu Ihrem Ziel in der Karibik, anstatt mitten im Ozean zu enden.

Für kurzfristige Vorhersagen (bis zu 36 Stunden) liefern hochauflösende Modelle wie PWG und PWE 1km von PredictWind oder lokale Modelle wie AROME, HRRR und NAM sowie globale Modelle wie ECMWF und GFS detaillierte Wind- und Welleninformationen. Für längerfristige Planungen (bis zu 7–10 Tage) helfen globale Modelle wie ECMWF , SPIRE, UKMO und PredictWinds eigene Modelle, neue Trends zu erkennen und die Prognoseglaubwürdigkeit einzuschätzen.

Wir bieten mehrere Modelle an, da es kein Modell gibt, das stets die höchste Genauigkeit liefert. Die Leistung kann je nach Standort und Bedingungen variieren – manchmal ist ein Modell besser, dann übernimmt ein anderes die Führung. Wenn alle Modelle ähnliche Muster aufweisen, können Sie der Prognose mehr Vertrauen schenken. Große Unterschiede weisen auf eine größere Unsicherheit hin.

Es empfiehlt sich immer, die höchstauflösendsten Karten zu prüfen – eine höhere Auflösung bedeutet in der Regel eine genauere Vorhersage. Auch der Vergleich der Vorhersage mit lokalen Beobachtungsstationen und Ihren eigenen visuellen/instrumentellen Daten kann hilfreich sein. Wenn PWG beispielsweise 25 Knoten aus Süden mit Regen vorhersagt und Sie genau das erleben, dann ist die Vorhersage wahrscheinlich gut und sollte kurzfristig zuverlässiger sein.

Sie können die Modellgenauigkeitsbewertungen eines nationalen Wetterzentrums hier überprüfen:
👉 Technischer Bericht zur Modellvalidierung

Bei nur 1–2 Modellen kann es schwierig sein zu wissen, welchem ​​Modell man vertrauen kann. Mit dem Zugriff auf bis zu 9 Modelle ist es jedoch einfacher, einen Konsens zu erkennen und fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Um besser zu verstehen, was jedes Modell darstellt, lesen Sie diesen Hilfeartikel:
👉 Terminologie des PredictWind-Modells

Während der Überfahrt empfehlen wir Ihnen, Ihre Wetterroute mindestens zweimal täglich zu aktualisieren. Sie können auch Live-Beobachtungen in Ihrer Region verfolgen, um zu sehen, welches Modell die aktuellen Bedingungen am besten widerspiegelt.

Sie sollten die Wettervorhersage mindestens zweimal täglich überprüfen. Die globalen Modelle von PredictWind werden alle 12 Stunden aktualisiert, einige der regionalen Modelle sogar noch häufiger. Eine vollständige Liste der Aktualisierungszeiten finden Sie in diesem Artikel:
👉 Aktualisierungszeiten der Prognose (GMT)

Ensemble-Modelle wie ECMWF ENS, helfen, Unsicherheiten einzuschätzen und mögliche Wettertrends für längerfristige Planungen über 7–10 Tage hinaus zu identifizieren. Wenn die Meeresbedingungen im Vordergrund stehen, bieten Wellen- und Ozeanmodelle wie WW3 (WaveWatch III) oder RTOFS detaillierte Vorhersagen zu Wellenhöhen, Meeresströmungen und Meeresoberflächentemperaturen.
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Bei der Planung einer Seereise sollten mehrere wichtige Wetterparameter im Auge behalten werden. Windgeschwindigkeit und -richtung sind entscheidend und beeinflussen die Segeleffizienz, den Treibstoffverbrauch und die Schiffsstabilität. Wellenhöhe und -periode bestimmen die Seegangsgeschwindigkeit, während Meeresströmungen und Gezeiten die Navigation und den Treibstoffverbrauch beeinflussen. Stürme und Unwetter, einschließlich Wirbelstürme und Sturmböen, können ernsthafte Risiken bergen, weshalb ihre Entwicklung unbedingt verfolgt werden muss. Sicht und Nebel sind ebenfalls wichtige Faktoren, insbesondere bei der Navigation durch verkehrsreiche oder enge Wasserstraßen.
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Bei der Anwendung von Prognosedaten empfiehlt es sich, mehrere Modelle zu vergleichen, um Trends und Inkonsistenzen zu erkennen. Ensemble-Prognosen sollten zur Bewertung von Unsicherheiten, insbesondere bei Langstreckenfahrten, verwendet werden. Da sich die Meeresbedingungen schnell ändern können, sind regelmäßige Aktualisierungen notwendig, um eine sichere Navigation zu gewährleisten. Die Anpassung von Routen und Zeitplänen an prognostizierte Wind-, Wellen- und Sturmdaten trägt zur Optimierung von Sicherheit und Effizienz bei.
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Durch die Verwendung der richtigen Wettermodelle und die Überwachung wichtiger Parameter können Seeleute fundierte Entscheidungen treffen, Risiken minimieren und für reibungslosere und effizientere Reisen sorgen.

Wie wir seit Beginn dieses Artikels gesehen haben, verwendet die numerische Wettervorhersage einen festen Satz von Regeln, d. h. die physikalischen Gleichungen der Meteorologie, um zu berechnen, wie sich das Wetter ändert.
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Künstliche Intelligenz (KI) erobert heutzutage die Welt im Sturm und beeinflusst viele Bereiche, darunter auch die Wettervorhersage. Die Wettervorhersage mittels künstlicher Intelligenz verwendet einen völlig anderen Ansatz als die numerische Wettervorhersage.
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In einem KI-Modell gibt es keine physikalischen Gleichungen oder Regeln der Meteorologie. Stattdessen wird das KI-Modell zunächst mit zahlreichen historischen Wetterdaten gefüttert, wodurch es lernt , das Wetter vorherzusagen. Dies kann etwas verwirrend sein. Betrachten wir daher eine einfache Analogie, um das Grundkonzept des KI-Wettermodells zu verstehen.

Nehmen wir das Beispiel eines alten Fischers, der jeden Tag um 5 Uhr morgens zum Fischen aufbricht. Mit all seinem Wissen aus 40 Jahren Seefahrten könnte er, wenn man ihn eines Morgens am Dock trifft und ihn fragt, ob es heute windig wird, antworten: „Ich schätze, 10 Knoten aus Nordost um 10 Uhr, wenn ich wieder am Dock bin.“ Ohne ein numerisches Wettermodell im Kopf durchzugehen, vergleicht er stattdessen intuitiv das aktuelle Wetter mit allen ähnlichen Tagen, die er in der Vergangenheit erlebt hat. Kurz gesagt: Seine Erfahrung ermöglicht es ihm, eine Vorhersage zu erstellen, die ausschließlich auf historischen Daten basiert, die er selbst erlebt hat.

KI-Wettervorhersagen ähneln sich zwar, weisen aber einige deutliche Unterschiede im Maßstab auf. Historische Wetterdaten bestehen aus Billionen von Datenpunkten, das KI-Modell hingegen aus Millionen von Parametern. Darüber hinaus nutzt das KI-Modell räumliche Muster in beobachteten Daten, um zukünftige Wetterbedingungen vorherzusagen. Lassen Sie uns dies nun genauer erläutern.

ERA5 ist ein globaler Reanalyse-Datensatz des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage ( ECMWF ). Er liefert stündliche Wetter- und Klimadaten von 1950 bis heute und deckt den gesamten Planeten mit einer räumlichen Auflösung von etwa 31 km ab. ERA5 kombiniert Beobachtungen von Satelliten, Wetterstationen und Bojen mit fortschrittlichen numerischen Modellen, um vergangene Wetterbedingungen präzise zu rekonstruieren. Er berücksichtigt Schlüsselvariablen wie Temperatur, Windgeschwindigkeit, Luftdruck, Niederschlag und Meeresoberflächentemperatur.

Wichtig ist, sich bewusst zu machen, wie groß die ERA5-Daten sind. Wir sprechen von 20 Millionen Gigabyte . Sehen wir uns nun an, wie dieser große Datensatz genutzt werden kann, um das KI-Wettermodell zu trainieren, damit es die Zukunft vorhersagen kann.

Wetterdaten werden typischerweise in einer Wetterkarte dargestellt, die nichts anderes als ein Bild ist. Daher ist die Art der KI, die für die Wettervorhersage verwendet wird, dieselbe wie die Bildverarbeitung.

Ein Vision Transformer (ViT) funktioniert, indem er die Wetterkarte in kleine Bereiche aufteilt, ähnlich wie ein Foto in Puzzleteile zerlegt wird. Jeder Bereich wird in Zahlen umgewandelt und wie ein Wort in einem Satz behandelt. Ein Transformer-Modell betrachtet dann alle Bereiche gemeinsam und nutzt Self-Attention, um Beziehungen zwischen weit entfernten Bereichen zu erkennen – beispielsweise die Erkennung eines sich über Regionen hinweg bildenden Sturms. Dies hilft KI-Modellen, Muster in Wetterdaten präziser und schneller zu erkennen. ViTs analysieren das Gesamtbild gleichzeitig und eignen sich daher hervorragend für die Vorhersage komplexer Wettersysteme.

Nachfolgend wird beschrieben, wie ein Vision Transformer ein Bild aufnimmt, es in neun Token zerlegt und mithilfe von KI-Methoden, die Aufmerksamkeit generieren, Muster im Bild erkennt. Ähnlich könnte eine Wetterkarte verwendet werden, um Muster wie eine Kaltfront, die Konvergenz von Zyklonen für Tiefdruckgebiete usw. zu erkennen.

Der Schlüssel liegt darin, das Modell anhand historischer Wetterdaten zu trainieren. Erst wenn das Modell trainiert ist, können wir es zur Prognose neuer Wetterdaten verwenden, um das Wetter von morgen vorherzusagen.

Um den Trainingsmechanismus zu erklären, betrachten wir eine einzelne Wetterkarte, nämlich die Lufttemperatur am 1. Januar 2000 um 4 Uhr morgens aus dem ERA5-Datensatz (siehe Abbildung unten). Sie stellt nicht die tatsächlichen Daten dar, sondern dient als visuelle Hilfe.

Allein mit image4am liefert das KI-Modell eine gute Prognose, wenn es die Lufttemperatur sechs Stunden später um 10 Uhr morgens ermitteln kann. Da die ERA5-Datenbank auch die 10-Uhr-Karte enthält, kann das KI-Modell seine Prognose mit dem Bild in der Datenbank vergleichen und möglicherweise aus seinen Fehlern lernen, um sich zu verbessern und zu lernen.

Zu Beginn des Modelltrainings erhält das Modell ein Bild mit der Jahreszahl 4 Uhr morgens und erstellt sein erstes Bild mit der Jahreszahl 10 Uhr. Die Prognose wird tatsächlich sehr schlecht sein. Das Prognosebild könnte eine einheitliche Karte mit 20 °C für die ganze Welt sein oder eine Karte wie die unten abgebildete, die zwar etwas besser ist, aber nicht einmal annähernd an die tatsächliche Karte mit den Jahreszahlen 10 Uhr in der ERA5-Datenbank heranreicht.

Selbst wenn die erste Prognose des KI-Modells zwischen 4 und 10 Uhr morgens schlecht ausfällt, kann das Modell ImageForecast10am mit dem in ERA5 gespeicherten image10am vergleichen. Das Modell erkennt, wo und um wie viel die Prognose falsch war, z. B. einen Temperaturfehler von +2° über London. Da das Modell alle Fehler auf der Karte kennt, passt es seine Parameter an, um die Temperaturfehler zu minimieren.
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Anschließend wird das gleiche Bild Image4am erneut in das Modell eingegeben. Die Prognose wird zwar etwas besser, aber insgesamt immer noch ziemlich schlecht sein. Neue Fehler werden erneut berechnet und die Millionen von Parametern erneut leicht angepasst. Durch mehrmaliges Wiederholen verfeinert das Modell seine Parameter und wird immer besser. Am Ende erhalten wir ein trainiertes Modell, das zur Vorhersage der Lufttemperatur mit neuen Daten eingesetzt werden kann. Dies ist eine Lufttemperaturkarte, die eine genaue Prognose ermöglicht.

Hier sind einige weitere relevante Punkte zu KI-Wettermodellen:

Zusammenfassend kann man sich ein KI-Wettermodell als eine Art Bedienfeld mit Millionen von Knöpfen vorstellen, die während des Trainings angepasst werden können, sodass es die historischen Datensätze gut prognostiziert. Ein solches Bedienfeld ist in der folgenden Abbildung dargestellt.

Nachdem wir nun die Kernkonzepte des KI-Wettermodells vorgestellt haben, werfen wir einen Blick auf die Modelle, die derzeit (Anfang 2025) verfügbar sind.

Hier ist eine Vergleichstabelle der beliebtesten KI-basierten Wettervorhersagemodelle, darunter Fengwu, GraphCast, FourCastNet und Pangu-Weather.

Sie stellen sich vielleicht die Frage: Sind KI-Wettermodelle besser als numerische Wettermodelle?

Diese Frage ist knifflig. Daher haben wir unten die Antwort von Chat-GPT aufgeführt, die wahrscheinlich eher auf KI-Wettermodelle ausgerichtet ist. Überlassen wir also dem Leser die Entscheidung!

KI-Wettermodelle verbessern sich schnell, doch traditionelle Modelle zur numerischen Wettervorhersage (NWP) haben in einigen Bereichen immer noch entscheidende Vorteile:

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass PredictWind stets auf der Suche nach Innovationen und neuen Technologien ist, um seinen Nutzern die weltweit beste Wettertechnologie zu bieten. Im Jahr 2025 wird PredictWind sein Angebot an globalen und regionalen numerischen Wettermodellen um KI-Wettermodelle erweitern. Bleiben Sie also dran!