In den letzten Jahren, Dank der Entwicklung neuer wissenschaftlicher Modelle, die künstliche Intelligenz einbeziehen, hat die Wettervorhersage eine wahre Revolution erlebt.Das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (EZMW) hat einen entscheidenden Schritt getan mit der Ankunft von AIFS ENS, ein innovatives Wahrscheinlichkeitssystem, das die Erstellung und Verwaltung von Wettervorhersagen neu definiert.
Was ist das neue Wahrscheinlichkeitsmodell?
AIFS ENS v1 ist ein Ensemble-Modell, das Techniken des maschinellen Lernens verwendet um atmosphärisches Verhalten zu simulieren und Wettervorhersagen mit einem breiteren Blick auf mögliche zukünftige Situationen zu erstellen. Dieses System führt mehrere Simulationen aus derselben Ausgangssituation durch und ermittelt eine erlernte Verteilung, die ermöglicht es, die Unsicherheit von Wettervorhersagen zu erfassen.
Dank dieses Ansatzes werden die Prognosen erreicht genauer und realistischerDas Modell verwendet die CRPS-Verlustfunktion, die zur Kalibrierung der Ergebnisse beiträgt und dabei die Einschränkungen berücksichtigt, die mit der Arbeit mit einer begrenzten Anzahl von Ensemblemitgliedern verbunden sind. Infolgedessen AIFS ENS hat bei mittelfristigen Prognosen traditionelle physikalische Ensemblemodelle übertroffen und ist bei subsaisonalen Prognosen sehr wettbewerbsfähig..
Hauptunterschiede zu traditionellen Modellen
Eines der wichtigsten Merkmale der AIFS ENS Es geht um die Art und Weise, wie das Steuerelement integriert wird. Während dieses Element in traditionellen physikbasierten Modellen als deterministische, ungestörte Referenz fungiert, ist diese Rolle im KI-basierten Modell eine andere. Das AIFS ENS-Steuerelement ist ein Produkt der internen Stichprobenziehung der vom System erlernten Verteilung., was bedeutet, dass die Unsicherheit nicht ausgeschaltet werden kann, um eine Simulation auszuführen, die genau mit dem klassischen Schema identisch ist.
Diese Innovation stellt einen Fortschritt in der Kapazität dar, komplexe Wetterphänomene vorherzusehen und die damit verbundenen Risiken einzuschätzen durch die Berücksichtigung der natürlichen Variabilität der Atmosphäre in Vorhersagen. Wenn Sie tiefer in die Funktionsweise von Wettermodellen eintauchen möchten, können Sie andere Wettermodelle und seine Bedeutung für die Wettervorhersage.
Entwicklung und Chronologie der Umsetzung
Das Modell durchlief eine experimentelle Phase, in der verschiedene Methoden getestet wurden, beispielsweise die Diffusionstechnik, obwohl sich die operative Version ausschließlich auf die Optimierung mit der CRPS-Verlustfunktion konzentriert. Die Einbindung von AIFS ENS in die Prognosesysteme des ECMWF ist für den 1. Juli 2025 um 06 UTC geplant., nach einer Testphase, die am 23. Juni begann.
Für Nutzer anderer Modelle wie IFS und AIFS Single ergeben sich vorerst keine Änderungen, da die Betriebsversionen dieser Systeme unverändert bleiben.
Auswirkungen und Empfehlungen für Benutzer
Die Einführung von AIFS ENS markiert ein Vorher und Nachher in der Umgang mit meteorologischen Unsicherheiten und Prognosegenauigkeit. Wer diese Daten jedoch nutzen möchte, insbesondere für operative Zwecke, sollte die verfügbaren Informationen zu bekannten und offenen Problemen sorgfältig prüfen. Das EZMW ermutigt die wissenschaftliche und technische Gemeinschaft außerdem, Feedback zur weiteren Verbesserung des Systems zu geben.
AIFS ENS soll traditionelle Modelle nicht sofort ersetzen, sondern ergänzt das Angebot an Tools zur Wettervorhersage mit fortschrittlicheren Ansätzen, die an das Zeitalter des maschinellen Lernens angepasst sind. Um die Entwicklung dieser Modelle besser zu verstehen, kann ein Blick auf … interessant sein.
Die Entwicklung und Anwendung von Modellen wie AIFS ENS eröffnet eine neue Phase der Wettervorhersage, Verbesserung der Antizipations- und Risikomanagementfähigkeiten In einem globalen Kontext, in dem Extremwetterereignisse immer mehr an Bedeutung gewinnen, verspricht die kontinuierliche Verbesserung dieser Tools nützlichere Prognosen sowohl für professionelle Benutzer als auch für die breite Öffentlichkeit.
