Dass das Wetter in den Bergen schnell umschlägt, ist keine Seltenheit. Gerade Wärmegewitter im Sommer sind schwierig vorauszusagen. Künstliche Intelligenz könnte künftig auch bei solchen Prognosen helfen, so die Hoffnung. Denn Meteorologen nutzen mittlerweile auch KI für ihre Vorhersagen.
„Revolution“ in der Wettervorhersage durch KI
„Die KI ist stark und effizient, was Vorhersagen angeht. Dementsprechend findet gerade eine Art Revolution statt, was die Künstliche Intelligenz in der Wettervorhersage angeht“, sagt Peter Düben, Leiter der Abteilung Erdsystemmodellierung am Europäischen Wetterzentrum (EZMW).
Bei klassischen Wettervorhersagen sammeln Meteorologen eine Fülle an Wetterdaten. Diese lassen sie dann durch ein physikalisches Vorhersagemodell laufen, das auf Gleichungen basiert. Das Ergebnis sind detaillierte Vorhersagen für das Wetter.
Bei Künstlichen Intelligenz läuft das anders: Mit Wetter-Daten aus der Vergangenheit lernt die KI, wie sich die Atmosphäre in der Zukunft entwickelt, also ohne mathematische Gleichungen. „Diese Modelle sind weniger physikalisch. Das heißt, man versteht nicht mehr ganz genau, was sie eigentlich tun, aber sie sind trotzdem sehr gut und sehr verlässlich“, sagt Wetterexperte Peter Düben.
Vorhersagen bei Gewitter bleiben schwierig
Beim Wetter in den Bergen bleibt die Vorhersage aber auch mit KI schwierig. Laut Düben kann man zwar eher vorhersagen, dass es allgemein gewittern wird – doch zu bestimmen, wann die Gewitterwolke wo sein wird, sei auch mit KI-Modellen nicht einfach.
Das sieht Alexander Kann ähnlich. Er ist Meteorologe bei GeoSphere Austria. Bergwetterexperte Kann zufolge lassen sich Gewitter deshalb nicht gut vorhersagen, weil die Auflösung bisheriger KI-Modelle zu grob ist.
Globale KI-Modelle legen, ähnlich wie physikalische Modelle, ein imaginäres Gitter über die Landkarte. Die einzelnen Boxen des Gitters sind zehn bis 20 Kilometer groß. Alles, was sich innerhalb einer Box abspielt, wird als ein Wert dargestellt. Lokale Wärmegewitter sind aber so klein, dass sie nur einen Teil einer Box einnehmen. Das Ergebnis: Kleinräumige Prozesse wie lokale Gewitterzellen sind bislang im Rastermodell unsichtbar.
„Um dann wirklich Kleinräume in jedem Tal oder am Berg abbilden zu können, braucht man einfach viel mehr regionale und lokale Daten“, sagt Bergwetterexperte Alexander Kann. Man arbeite daran, die Modelle auf diese feine Auflösung zu trimmen und mit eigenen Daten zu trainieren. Das sei aber sehr zeit- und rechenaufwendig.
Niederschlag lässt sich gut voraussagen
Bergwetterexperte Alexander Kann ist froh, dass es verlässliche physikalische Modelle gibt. Aber es sei nur eine Frage der Zeit, bis KI auch bei kleinteiligeren Wetterereignissen funktioniert.
Auch der Deutsche Wetterdienst arbeitet bereits mit Künstlicher Intelligenz. Die KI sei zwar in der Kombination von Wetterdaten, Umweltdaten und auch Baumbeständen unschlagbar. Aber was das alles für Auswirkungen hat, könne ein Meteorologe verständlicher formulieren – vor allem für den Katastrophenschutz und die Öffentlichkeit, heißt es vom DWD.
Was schon jetzt oft gut funktioniert, ist die Vorhersage von Niederschlag. Regenradars schauen ein paar Stunden in die Zukunft und zeigen, wie sich Regenwolken bewegen. Dabei gibt es physikalische und KI-Modelle. Letztere haben den Vorteil, dass sie quasi keine Gleichungen lösen müssen und dadurch schneller sind, sagt Peter Düben vom Europäischen Wetterzentrum.
Und auch die langfristige Vorhersage wird besser, glaubt Düben. Künftig lasse sich durch KI verlässlicher einschätzen, wie das Wetter am nächsten Wochenende wird. Etwas, das vor allem für die Planung der nächsten Bergtour sehr wichtig ist.
