Am Freitag, dem 14. November 2025, stellte Arnaud Monges, Meteorologe bei PredictWind, unsere drei neuen globalen Wettermodelle – PWAi, AIFS und ICON – vor und gab einen technischen Überblick über KI-Vorhersagen, Validierung, Modellphysik und Anfangsbedingungen.
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Im Folgenden beantworten wir die sieben am häufigsten gestellten Fragen:
1. Wie werden Wettermodelle erstellt und was sind die Anfangsbedingungen?
Traditionelle Wettermodelle beginnen mit Anfangsbedingungen – einer detaillierten Momentaufnahme der Atmosphäre, die von Satelliten, Wetterstationen, Flugzeugen, Bojen und Radar erfasst wird. Modelle wie GFS, ECMWF , ICON, UKMO und PW verwenden dann physikalische Gleichungen, um die Wetterentwicklung zu simulieren. KI-Modelle wie AIFS arbeiten anders: Anstatt Gleichungen zu lösen, lernen sie Muster aus riesigen historischen Datensätzen und wenden dieses Wissen auf die heutigen Anfangsbedingungen an, um eine Vorhersage zu erstellen.
Das proprietäre PWAi-Modell von PredictWind geht noch einen Schritt weiter, indem es die Stärken von ECMWF , AIFS, Fengwu und GraphCast in einer einzigen optimierten Vorhersage vereint. Es bietet stündliche Zeitschritte für die ersten drei Tage und erzielt in Validierungstests hervorragende Ergebnisse, insbesondere bei kurz- bis mittelfristigen Vorhersagen für größere Gebiete. PWAi ist ein wichtiges Vergleichsmodell innerhalb der PredictWind-Suite, wenn es darum geht, einen Konsens zwischen verschiedenen Vorhersagen zu erzielen.
2. Welches Modell eignet sich am besten für meine Region?
Es gibt keine allgemeingültige Regel, welches Modell am genauesten ist, da die Vorhersagegenauigkeit von Wetterlagen, Gelände, Standort und Jahreszeit abhängt. Am zuverlässigsten ist es, die höchstauflösenden verfügbaren Modelle zu verwenden und deren Ergebnisse zu vergleichen, um Übereinstimmungen festzustellen. Wichtig ist auch, die realen Bedingungen zu überprüfen, indem man das Wasser beobachtet, Live-Wetterstationen abfragt und das PredictWind-Validierungstool nutzt. Ein Vergleich mehrerer Modelle, gestützt auf tatsächliche Beobachtungen, bietet stets die größte Sicherheit.
3. Ist PWAi besser als AIFS?
In vielen Regionen erzielt PWAi hervorragende Ergebnisse und übertrifft AIFS kurzfristig oft, da es ECMWF , AIFS-, Fengwu- und GraphCast-Daten kombiniert, um eine optimierte Vorhersage zu erstellen. AIFS ist nach wie vor ein leistungsstarkes Modell, insbesondere für mittelfristige Vorhersagen und detaillierte Sturmstrukturanalysen, und beide Modelle liefern wertvolle Erkenntnisse. Ihre gemeinsame Verwendung ergibt das zuverlässigste Gesamtbild.
4. Haben KI-Modelle Schwierigkeiten mit seltenen oder extremen Ereignissen?
KI-Modelle lernen aus vergangenen Wettermustern, daher können sehr ungewöhnliche oder beispiellose Ereignisse für sie schwieriger zu bewältigen sein. Bei typischen Extremwettersystemen – wie den meisten Zyklonen und Hurrikanen – schneiden KI-Modelle wie AIFS besser ab als traditionelle physikbasierte Modelle wie das ECMWF . Tritt jedoch ein wirklich ungewöhnliches, außerhalb der üblichen Verteilung liegendes Ereignis auf, stoßen KI-Modelle eher an ihre Grenzen. PWAi trägt dazu bei, dieses Risiko zu verringern, indem es Informationen aus mehreren vertrauenswürdigen Modellen kombiniert und so bei extremen Wetterbedingungen eine höhere Leistung erzielt. Und wie immer gilt: Wenn extreme Bedingungen möglich sind, ist es ratsam, die KI-Vorhersagen mit ECMWF , GFS, UKMO, ICON und den PredictWind GMDSS-Tools zu vergleichen, um ein möglichst umfassendes Bild zu erhalten.
5. Wo kann ich die Aktualisierungszeiten der Vorhersagen für alle Modelle einsehen?
Sie können alle Modellaktualisierungszeiten direkt auf der PredictWind-Website und in der App einsehen. Auf der Website wird die nächste Aktualisierungszeit unterhalb Ihrer Vorhersagestandorte angezeigt. Wenn Sie mit dem Mauszeiger darüberfahren, sehen Sie die vollständige Liste der Aktualisierungszeiten für jedes Modell. In der PredictWind-App werden die Aktualisierungszeiten an derselben Stelle angezeigt – unterhalb Ihrer Vorhersagestandorte im Hauptmenü und auf jeder Vorhersageseite. Durch Tippen auf diesen Bereich werden alle Modellaktualisierungszeiten angezeigt. Eine ausführlichere Erklärung finden Sie im Artikel „Aktualisierungszeiten für Vorhersagen“ hier .
6. Werden Sie auch Wellen- und Strom-KI-Modelle erstellen?
Wir erwägen die Entwicklung eines KI-Wellenmodells; allerdings befindet sich das Projekt noch in einem sehr frühen Stadium, und wir haben noch keine umfassende Machbarkeitsstudie durchgeführt, daher können wir weder sagen, ob noch wann es realisiert wird. Es ist aber definitiv etwas, woran wir interessiert sind.
7. Was verstehen Sie unter „hoher Auflösung“?
Wenn wir von „hoher Auflösung“ sprechen, meinen wir die Detailgenauigkeit des Vorhersagemodells in Raum und Zeit. Ein hochauflösendes Modell verwendet ein deutlich feineres Gitter (beispielsweise etwa 1–8 km zwischen den Datenpunkten statt Dutzenden von Kilometern) und kürzere Zeitschritte. Dadurch kann es kleinräumigere Merkmale wie Seebrisen, Küstenwindkurven, Kanalisierungen und lokale Böen erfassen, die von gröber aufgelösten Modellen tendenziell verwischt werden. In der Praxis bedeutet das präzisere Vorhersagen von Wind, Regen, Wellen und Strömungen in den Gebieten, in denen Sie tatsächlich segeln, insbesondere in Küstennähe. Weitere Informationen und ein kurzes Erklärvideo finden Sie in diesem Hilfeartikel hier .
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