{"id":4327,"date":"2022-04-06T16:54:06","date_gmt":"2022-04-06T14:54:06","guid":{"rendered":"https:\/\/die-wetterversicherung.de\/blog\/?p=4327"},"modified":"2022-04-06T16:58:42","modified_gmt":"2022-04-06T14:58:42","slug":"wetterprognose-gefaehrliche-windboeen-koennen-jetzt-genauer-berechnet-werden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/die-wetterversicherung.de\/blog\/wetterprognose-gefaehrliche-windboeen-koennen-jetzt-genauer-berechnet-werden\/","title":{"rendered":"Wetterprognose: Gef\u00e4hrliche Windb\u00f6en k\u00f6nnen jetzt genauer berechnet werden"},"content":{"rendered":"\n

Die Prognose von <\/strong>Windb\u00f6en<\/strong> basierte bisher nur auf Wettermodellen. Mithilfe K\u00fcnstlicher Intelligenz k\u00f6nnen sie jetzt genauer prognostiziert werden.<\/strong><\/h4>\n\n\n\n\n\n\n\n
\"windb\u00f6en\"<\/a>
Foto: Prigipix\/pixabay.com (Symbolbild)\n<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Windb\u00f6en k\u00f6nnen durchaus sowohl f\u00fcr Menschen gef\u00e4hrlich sein als auch Sch\u00e4den<\/a> anrichten. Das Problem von Meteorologen: Sie treten regional und auf kleinen Fl\u00e4chen auf. Das macht eine Prognose schwer. Wissenschaftler am Karlsruher Institut f\u00fcr Technologie (KIT) <\/a>haben nun Methoden der Statistik und des Maschinellen Lernens f\u00fcr die Vorhersage von Windb\u00f6en verglichen, um diese akkurater und verl\u00e4sslicher zu machen. Das Einbeziehen geografischer Informationen und weiterer meteorologischer Variablen wie der Temperatur, f\u00fchrt dabei zu signifikanten Verbesserungen der Vorhersagequalit\u00e4t.<\/p>\n\n\n\n

Windb\u00f6en<\/strong>: Forscher korrigieren Fehler<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Die Prognose basiert auf K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI). Die Forscher f\u00fchren dazu ausgehend vom aktuellen Zustand der Atmosph\u00e4re parallel mehrere Modellrechnungen durch. Diese beziehen sich jeweils auf leicht unterschiedliche Rahmenbedingungen. So k\u00f6nnen die Wissenschaftler verschiedene Szenarien \u00fcber die zuk\u00fcnftige Entwicklung des Wetters erfassen. \u201eTrotz kontinuierlicher Verbesserungen zeigen diese Ensemble-Wettervorhersagen noch systematische Fehler, da lokale, teils zeitlich variable Gegebenheiten den Modellen nicht mitgegeben werden k\u00f6nnen\u201c, erkl\u00e4rt KIT-Doktorand Benedikt Schulz. \u201eMithilfe von K\u00fcnstlicher Intelligenz wollen wir diese systematischen Fehler korrigieren, um die Vorhersagen zu verbessern und gef\u00e4hrliche Wetterph\u00e4nomene verl\u00e4sslicher vorherzusagen.\u201c<\/p>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche Intelligenz unterst\u00fctzt Statistik<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Es zeigte sich, dass grunds\u00e4tzlich alle Nachbearbeitungsverfahren verl\u00e4ssliche Vorhersagen f\u00fcr die Geschwindigkeit der Windb\u00f6en generieren. Dabei verlassen sich die Forscher mehr auf Berechnungen durch K\u00fcnstliche Intelligenz als auf Statistiken aus der Vergangenheit. \u201eDie Vorhersagen der KI-Methoden verringern die Vorhersagefehler der Wettermodelle durchschnittlich um etwa 36 Prozent\u201c, so Schulz. Basierend auf Vorhersagen des Wettermodells des Deutschen Wetterdienstes (DWD)<\/a> an 175 Beobachtungsstationen in Deutschland lieferten die KI-Methoden an mehr als 92 Prozent der Stationen bessere Vorhersagen als alle Referenzmodelle zur statistischen Nachbearbeitung. Mit ihrer Arbeit wollen die Forscher zur Methodenentwicklung f\u00fcr die Wettervorhersage an der Schnittstelle zwischen Statistik und KI beitragen.\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Die Prognose von Windb\u00f6en basierte bisher nur auf Wettermodellen. Mithilfe K\u00fcnstlicher Intelligenz k\u00f6nnen sie jetzt genauer prognostiziert werden.<\/p>

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