{"id":38557,"date":"2019-07-24T15:08:27","date_gmt":"2019-07-24T13:08:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.h-its.org\/?p=38557"},"modified":"2023-04-27T15:51:13","modified_gmt":"2023-04-27T13:51:13","slug":"neuronale-netze-in-der-wettervorhersage","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.h-its.org\/de\/2019\/07\/24\/neuronale-netze-in-der-wettervorhersage\/","title":{"rendered":"Lokal und pr\u00e4zise: Neuronale Netze in der Wettervorhersage"},"content":{"rendered":"\n

Gewitter, Sonne, K\u00e4lte, Hitze \u2013 wie unbest\u00e4ndig das Wetter \nsein kann, zeigte der diesj\u00e4hrige Mai. Verantwortlich ist das \n\u201echaotische System\u201c Atmosph\u00e4re: physikalische Eigenschaften wie \nTemperatur, Luftfeuchtigkeit oder Bew\u00f6lkung \u00e4ndern sich st\u00e4ndig. \nWetterprognosen versuchen, das Chaos vorherzusehen und zuverl\u00e4ssige \nAussagen zu machen. Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aus \nMeteorologie und Mathematik des Karlsruher Instituts f\u00fcr Technologie \n(KIT) haben gemeinsam eine neue Methode entwickelt, die auf Basis von \nK\u00fcnstlicher Intelligenz Fehler in der Wettervorhersage unter \nBer\u00fccksichtigung nicht-linearer Zusammenh\u00e4nge korrigiert.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Luftmassen, die st\u00e4ndig in Bewegung sind, Temperaturen, die schwanken\n und sich \u00e4ndernde Luftdruckverh\u00e4ltnisse machen die Atmosph\u00e4re \u00fcber uns \nschwer berechenbar. Doch eben dies tun Meteorologen, um verl\u00e4ssliche \nWettervorhersagen zu treffen. Als Grundlage nutzen sie dabei Messungen \nvom aktuellen Zustand der Atmosph\u00e4re und simulieren ausgehend davon \nalternative Szenarien: Sie ver\u00e4ndern bewusst zum Beispiel die Temperatur\n oder die Luftfeuchtigkeit, und berechnen, wie sich diese Modifikation \nauf das Wetter auswirken k\u00f6nnte. F\u00fcr jede Messgr\u00f6\u00dfe vergleichen sie bis \nzu 50 Szenarien. \u201e\u00c4hneln sich die Ergebnisse, deutet das darauf hin, \ndass eine Prognose mit diesen Werten relativ sicher und der Zustand der \nAtmosph\u00e4re in diesem Bereich stabil und gut vorhersagbar ist\u201c, sagt \nPeter Knippertz vom Institut f\u00fcr Meteorologie und Klimaforschung des \nKIT.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/a>
537 Wetterstationen gibt es in Deutschland: Die blauen Punkte zeigen die Stationen, an denen ein KI-Modell die besten Vorhersagen traf, orange diejenigen, an denen ein Standardverfahren genauer war (Quelle: Sebastian Lerch, KIT) <\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Diese Methode unterliegt jedoch systematischen Unsicherheiten, welche\n die Ergebnisse verzerren: \u201eDie Computerszenarien k\u00f6nnen manche \nphysikalischen Zusammenh\u00e4nge nicht in der notwendigen Detailtiefe oder \nr\u00e4umlichen Aufl\u00f6sung abbilden\u201c, sagt Sebastian Lerch vom Institut f\u00fcr \nStochastik des KIT, der eng mit Knippertz zusammenarbeitet. So fallen \nbeispielsweise Vorhersagen \u00fcber die Temperatur an bestimmten Orten stets\n zu mild, an anderen zu hoch aus, weil lokale, teils zeitlich variable \nGegebenheiten den Modellen nicht mitgegeben werden k\u00f6nnen. Deshalb sei \nes n\u00f6tig, die Ergebnisse der Simulationen mit aufwendigen statistischen \nVerfahren und Expertenwissen nachzubearbeiten, um bessere Prognosen und \nEintrittswahrscheinlichkeiten f\u00fcr Wetterereignisse zu erhalten.<\/p>\n\n\n\n

\u201eWir haben einen Ansatz entwickelt, der bessere Vorhersagen als \netablierte Standardverfahren liefert\u201c, so Lerch, der zugleich auch am \nHeidelberger Institut f\u00fcr Theoretische Studien (HITS) in der Gruppe von \nTilmann Gneiting arbeitet, der am KIT einen Lehrstuhl innehat. Grundlage\n hierf\u00fcr sind neuronale Netze, also Computerprogramme, die Informationen\n nach dem Vorbild des Gehirns verarbeiten. Die k\u00fcnstlichen Neuronen sind\n in Schichten angeordnet. So k\u00f6nnen die Mathematiker dem Netzwerk \n\u201eantrainieren\u201c, wie es bestimmte Daten optimal verarbeiten kann. Mit \njeder Information, die in der Trainingsphase durch das Netzwerk flie\u00dft, \nsammelt es \u201eErfahrung\u201c, kann sich kontinuierlich verbessern und so \nbeispielsweise die Eintrittswahrscheinlichkeit von lokalen \nWetterereignissen pr\u00e4zise bestimmen.<\/p>\n\n\n\n

\u201eWir haben in unser Netzwerk eine Zwischenschicht eingef\u00fcgt, in der \ndie Neuronen die chaotischen, nicht-linearen Wechselwirkungen zwischen \nden Daten aus den Wettermessstationen und den physikalischen Zust\u00e4nden \nder Atmosph\u00e4re in der Simulation analysieren und bewerten\u201c, sagt Lerch. \n\u201eSo kann es eigenst\u00e4ndig lernen, wie sich Ver\u00e4nderungen beispielsweise \nauf die Temperatur an einer bestimmten Messstation auswirken.\u201c Um ihr \nNetz zu trainieren, nutzen die Mathematiker Wetterdaten aus Deutschland,\n die 537 Wetterstationen von 2007 bis 2016 aufzeichneten. Eingangsgr\u00f6\u00dfen\n f\u00fcr das neuronale Netz waren unter anderem die Bew\u00f6lkung, Bodenfeuchte \nund Temperatur.<\/p>\n\n\n\n

Die Prognosen, die das Netz getroffen hat, haben die Mathematiker mit\n Prognosen aus etablierten Techniken verglichen. \u201eUnser Ansatz hat f\u00fcr \nfast alle Wetterstationen deutlich genauere Vorhersagen getroffen und \nist wesentlich weniger rechenaufwendig\u201c, fasst Lerch zusammen. Die \nVorteile von neuronalen Netzen als Nachbearbeitungsverfahren l\u00e4gen vor \nallem darin, dass sie nicht-lineare Zusammenh\u00e4nge eigenst\u00e4ndig erkennen \nund ihr Wissen dar\u00fcber kontinuierlich anpassen k\u00f6nnen. Zudem k\u00f6nnen sie \nschneller gro\u00dfe Datenmengen verarbeiten als bisherige Methoden und \nmenschliche Experten. \u201eWir konnten so erstmals zeigen, dass sich \nneuronale Netze bestens daf\u00fcr eignen, Wettervorhersagen zu verbessern \nund Informationen \u00fcber meteorologische Prozesse zu erhalten.\u201c<\/p>\n\n\n\n

\u00dcberregionale Forschung f\u00fcr bessere Wettervorhersagen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Lerchs Forschung ist Teil des SFB\/Transregios 165 \u201eWaves to Weather\u201c \n(W2W), dessen Ko-Sprecher Knippertz ist. Wissenschaftler des KIT, der \nLudwig-Maximilians-Universit\u00e4t (LMU) M\u00fcnchen als Koordinator und der \nJohannes-Gutenberg-Universit\u00e4t (JGU) arbeiten hier \u00fcberregional und \ninterdisziplin\u00e4r zusammen, um Wettervorhersagen noch genauer und \nzuverl\u00e4ssiger zu machen. Damit stellt sich W2W der aktuell gr\u00f6\u00dften \nHerausforderung in der Wettervorhersage: die Grenzen der \nVorhersagbarkeit in verschiedenen Situationen zu identifizieren und \njeweils die physikalisch bestm\u00f6gliche Prognose zu erstellen. Die \nDeutsche Forschungsgemeinschaft f\u00f6rdert den SFB seit 2015 und hat seine \nF\u00f6rderung vor einigen Wochen f\u00fcr weitere vier Jahre verl\u00e4ngert.<\/p>\n\n\n\n

Zur Pressemitteilung des KIT<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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