Was haben der aktuelle Dürrenotstand in Italien und die historischen Überschwemmungen im Ahrtal im letzten Jahr gemeinsam? In beiden Fällen geht es um Extremwetterereignisse, die mit Niederschlag zu tun haben – also zu viel oder zu wenig Regen.
Laut dem Weltklimarat IPCC treten solche Ereignisse aufgrund der globalen Erwärmung immer häufiger auf. Um Menschen rechtzeitig zu warnen, Schäden zu verhindern und die Ressource Wasser sinnvoll zu managen, ist es also äußerst wichtig, Niederschlagsmengen so akkurat wie möglich vorhersagen zu können.
Numerische Wettermodelle, die Niederschläge simulieren, kommen hierbei qua Design an ihre Grenzen. Nicht nur, weil sie für viele Wetterphänomene zu grobkörnig sind, sondern auch, weil viele Prozesse im Wettersystem nur in vereinfachter Form modelliert werden können. Daher ist es wenig überraschend, dass simulierte Wetterdaten meist nicht mit den beobachteten Daten übereinstimmen. Also was tun? Keine Wettervorhersagen sind schließlich keine Option. Stattdessen akzeptiert man die Unzulänglichkeiten des Modells und verwendet eine Korrekturmethode, um die Vorhersagen
nachzujustieren.
Japanischen Forscher:innen der Universität Tokio ist hierbei nun ein Durchbruch gelungen. Mit ihrer neu entwickelten Korrekturmethode konnten sie Wetterphänomene wie Kalt- und Warmfronten sowie Tiefdruckgebiete mit besonders hoher Genauigkeit simulieren. Dadurch wurde auch die Vorhersage für die räumliche Verteilung von stündlichen Niederschlägen erheblich verbessert, da lokale Niederschläge oft eng mit größeren Wetterphänomenen zusammenhängen.
Den Kern der neuen Korrekturmethode bildet ein KI-Algorithmus. Er wird mit einem Datensatz aus simuliertem Niederschlag und dazugehörigem tatsächlich beobachteten Niederschlag trainiert. So lernt der Algorithmus den Zusammenhang zwischen Simulation und Realität. Nach dem Training kann die KI dann aus anderen simulierten Niederschlagsdaten den tatsächlichen Niederschlag abschätzen. Auf diese Ergebnisse wandten die Wissenschaftler:innen noch eine weitere, althergebrachte Korrekturmethode an. Durch die Kombination beider Verfahren wurde eine höhere Genauigkeit erzielt als mit der Standardmethode allein. In einem komplizierten Gebilde wie dem Wetter, das nicht perfekt simuliert werden kann, sind das gute Neuigkeiten.
