Wettervorhersage hat in den letzten 20 Jahren einen langen Weg zurückgelegt. Könnte aber mit AI-Hilfe Verbesserung der Vorhersagefähigkeit von Meteorologen zukünftige Wettermuster ?
Wie genau können wir das Wetter vorhersagen?
Die Vorhersage von Wettermustern ist eine sehr komplizierte Wissenschaft. Sie erfordert die Analyse und Dekodierung massiver Datensätze, die täglich von Tausenden von Sensoren und Wettersatelliten gesammelt werden.
Das Erkennen von Mustern in gesammelten Daten, um die Zukunft vorherzusagen, ist eine sehr anstrengende Aufgabe. Um optimale Ergebnisse zu erzielen, muss dies auch in Echtzeit erfolgen.
Aber wie jede Art von Vorhersage ist auch die Wettervorhersage eine fundierte Vermutung. Da wir das Wetter nicht kontrollieren können, können Meteorologen am besten vergangene und aktuelle Daten und Muster verwenden, um die Zukunft vorherzusagen.
Dies gilt insbesondere für Informationen zu Katastrophenereignissen.
Die Genauigkeit von Wettervorhersagen hat im Laufe der Zeit zugenommen, ist aber immer noch nicht 100% genau. Nach einigen Schätzungen ist eine Wettervorhersage für sieben Tage zu etwa 80% zuverlässig.
Kürzere Zeitskalen sind mit einer 5-Tage-Wettervorhersage von etwa 90% korrekter. Alles, was länger als sieben Tage ist, insbesondere Zehn-Tage-Vorhersagen oder länger, ist in der Regel nur etwa 50% genau.
Da sich die Atmosphäre ständig ändert, haben sich Schätzungen über lange Zeiträume als sehr schwierig zu modellieren und vorherzusagen erwiesen.
Meteorologen erreichen dies, indem sie Computerprogramme verwenden, die als Wettermodelle bezeichnet werden, um diese Vorhersagen zu treffen.
Womit sagen Meteorologen das Wetter voraus?
Meteorologen verwenden a verschiedene Sensoren, Satelliten und Computermodelle zu zukünftige Wettermuster vorhersagen . Die meisten Menschen sind mit grundlegenden Instrumenten wie Thermometern, Barometern und Anemometern zur Aufzeichnung von Temperatur, Luftdruck und Windgeschwindigkeit vertraut.
Sie verwenden aber auch anspruchsvollere Geräte wie Wetterballons . Dies sind spezielle Ballons mit einem Wetterpaket, das Temperatur, Luftdruck, Windgeschwindigkeit und Windrichtung in allen Schichten der Troposphäre misst.
Radarsysteme werden auch von Meteorologen verwendet, um Niederschläge auf der ganzen Welt zu messen.
Einige ihrer leistungsstärksten Werkzeuge sind Umweltsatelliten wie NOAA, die National Oceanic and Atmospheric Administration, die drei Arten von Umweltsatelliten betreibt, die das Wetter auf der Erde überwachen.
Einer davon sind polar umlaufende Satelliten. Satelliten als Teil von NOAA's Joint Polar Satellite System JPSS Umlaufbahn ungefähr 805 km über der Erde.
Diese Satelliten umkreisen die Erde ständig bis zu 14 Mal am Tag von Pol zu Pol. Durch die Kombination der Erdumdrehung um ihre Achse und der schnellen Umlaufbahn der Satelliten kann jeder Teil des Planeten zweimal täglich überwacht werden.
Dies ermöglicht es den Satelliten, enorme Datensätze über die gesamte Erdatmosphäre einschließlich Wolken und Ozeane mit sehr hoher Auflösung bereitzustellen. Mithilfe dieser Art von Daten können Meteorologen theoretisch langfristige Wettermuster vorhersagen.
Diese Satelliten haben eine Vielzahl von Instrumenten an Bord, die Informationen über die Albedo oder die reflektierte Strahlung des Planeten aufzeichnen.
Diese Daten sind sehr nützlich, um die Luftqualität im Laufe der Zeit beurteilen zu können. Diese Informationen werden in Wettermodelle aufgenommen, was wiederum zu genaueren Wettervorhersagen führt.
Andere Instrumente können auch zur Kartierung der Meeresoberflächentemperatur verwendet werden - ein wichtiger Faktor für die langfristige Wettervorhersage.
Diese Daten können dann verwendet werden, um das Wetter vorherzusagen, einschließlich großer saisonaler Veränderungen wie El Nino und La Nina. Sie sammeln auch Daten, die für die Vorhersage von Unwettermustern von entscheidender Bedeutung sind. wie Hurrikane, Tornados und Schneestürme Tage im Voraus.
Daten werden auch zur Bewertung von Umweltgefahren wie Dürren, Waldbränden und schädlichen Küstengewässern verwendet.
Der nächste von Meteorologen verwendete Satellitentyp heißt Weltraumsatelliten. Umlaufbahnen des Deep Space Climate Observatory DSCOVR der NOAA eine Million Meilen 1.609.344 km von der Erde
Diese Arten von Satelliten liefern Weltraumwetterwarnungen und -vorhersagen und überwachen gleichzeitig die täglich von der Erde absorbierte Sonnenenergie. DSCOVR kann auch Informationen über die Ozon- und Aerosolwerte der Erde in der Atmosphäre aufzeichnen.
Wie wird KI eingesetzt, um das Wetter vorherzusagen?
Die enormen Datenmengen und die damit verbundene Unvorhersehbarkeit der Erdatmosphäre machen die Vorhersage zukünftiger Ereignisse in der Tat sehr schwierig. Aktuelle Computermodelle sind erforderlich, um mehrere großräumige Phänomene beurteilen zu können.
Dazu gehören beispielsweise, wie die Sonne die Erdatmosphäre erwärmt, wie sich Druckunterschiede auf Windmuster auswirken und wie sich wasserverändernde Phasen Eis zu Wasser zu Dampf auf den Energiefluss durch die Atmosphäre auswirken.
Sie müssen auch die Rotation der Erde im Weltraum berücksichtigen, die dazu beiträgt, die Atmosphäre im Laufe des Tages zu verändern. Jede winzige Änderung einer Variablen kann zukünftige Ereignisse grundlegend verändern.
Diese Tatsache inspirierte den MIT-Meteorologen Edward Lorenz, seinen mittlerweile berühmten Satz zu prägen " Der Schmetterlingseffekt "in den 1960er Jahren. Dieses r bezieht sich darauf, wie ein Schmetterling, der in Asien mit den Flügeln schlägt, das Wetter in New York City drastisch verändern kann.
Heute ist Lorenz als der Vater von bekannt Chaostheorie. Aus diesem Grund glaubte Lorenz, dass die maximale Grenze für eine genaue Wettervorhersage wahrscheinlich in der Größenordnung von zwei Wochen liegt.
Hier könnte jedoch KI eingesetzt werden, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Wettervorhersage zu verbessern. KI kann verwendet werden. Computergenerierte mathematische Programme und rechnergestützte Problemlösungsmethoden für große Datenmengen, um Muster zu identifizieren und eine relevante Hypothese zu erstellen, wobei die Daten verallgemeinert werden.
Angesichts der inhärenten Komplexität der Wettervorhersage Wissenschaftler verwenden jetzt KI für Wettervorhersagen, um schnell verfeinerte und genaue Ergebnisse zu erhalten! Durch die Verwendung von mathematischen Modellen mit tiefem Lernen könnte KI aus früheren Wetteraufzeichnungen lernen, um die Zukunft vorherzusagen.
Ein Beispiel ist die Numerical Weather Prediction NWP. Dieses Modell untersucht und analysiert umfangreiche Datensätze von Satelliten und anderen Sensoren, um kurzfristige Wettervorhersagen und langfristige Klimavorhersagen bereitzustellen.
Andere Unternehmen investieren derzeit ebenfalls stark in die Vorhersage des KI-Wetters. IBM beispielsweise hat kürzlich gekauft. The Weather Company und kombinierte seine Daten mit ihrer internen KI-Entwicklung Watson.
Dies führte zur Entwicklung von IBMs Deep Thunder bietet Kunden hyperlokale Wettervorhersagen innerhalb von a 0,2 bis 1,2 Meilen Auflösung.
Monsanto hat auch in KI für Wettervorhersagen investiert. Monsantos Climate Corporation wird verwendet, um landwirtschaftliche Wettervorhersagen bereitzustellen.