Wettervorhersagen lügen immer? KI macht das Wetter vorhersehbarer

Wir sind wahrscheinlich daran gewöhnt, die Wetterbedingungen in Echtzeit auf unseren Mobiltelefonen und Computer-Desktops angezeigt zu bekommen. Mit nur einem Klick können wir die Wetterbedingungen für die nächsten Tage abrufen. Die Wettervorhersage kann stündlich genau sein und Änderungen der Wetterbedingungen wie Sonnenschein, Regen, Schnee, Windrichtung und Luftfeuchtigkeit können deutlich erkannt werden.

Wie wird eine so detaillierte Wettervorhersage erstellt?

Wettervorhersage veröffentlicht vom China Weather Network, Quelle: China Weather Network

Kürzlich veröffentlichte die Zeitschrift Nature zwei Artikel zur Wettervorhersage, in denen das meteorologische Modell Huawei Cloud Pangu meines Landes und das NowcastNet-Modell der Tsinghua-Universität vorgestellt wurden. Welche neuen Möglichkeiten bieten diese beiden Modelle für die Wettervorhersage? Ist es uns möglich, „vorhersehbare Wetterbedingungen“ zu erreichen und genauere Wettervorhersagen zu erhalten? Welche Rolle spielen dabei KI, Big Data und Supercomputing?

Am 6. Juli wurde das meteorologische Modell Huawei Cloud Pangu im Magazin Nature veröffentlicht. Bildquelle: Offizielle Website des Magazins Nature

Nr.01

Unerwartetes Wetter

Das Wetter beeinflusst das tägliche Leben der Menschen. Vor etwa zehntausend Jahren begannen die Menschen mit der Agrargesellschaft. Das Keimen und Ernten der Samen überraschte die Menschen positiv, da sie nun nicht mehr Berge und Flüsse durchqueren mussten und durch die Bewirtschaftung eines Stücks Land eine Familie ernähren konnten. Auch die Erwartung „guten Wetters und guter Ernten“ ist gestiegen.

Aufgrund der damaligen Einschränkungen des kognitiven Niveaus und der Produktions- und Lebensweisen waren verschiedene Wetterphänomene wie Wind, Wolken, Donner und Blitz sowie Schnee in Geheimnisse gehüllt. Die Menschen der Antike glaubten, dass Veränderungen bei Wind und Wolken vom Himmel abhingen, und erstellten Wettervorhersagen durch Wahrsagen. Vor mehr als dreitausend Jahren wollte der König von Shang auf die Jagd gehen und fragte, ob es stark regnen würde. Das Ergebnis der Weissagung zeigte, dass es nicht regnen würde, und so machten sich der König von Shang und sein Gefolge glücklich auf den Weg, wurden jedoch bei der Jagd durchnässt. Ich frage mich, ob der König von Shang jemals sein Gefühl zum Ausdruck gebracht hat, dass „es unerwartete Wetteränderungen gibt“.

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Obwohl die Menschen des Altertums keine genauen Wettervorhersagen hatten, erkannten sie klugerweise die Regelmäßigkeit der Sonnenbewegung und der Naturphänomene und fassten auf kreative Weise die 24 Sonnenbegriffe, 72 phänologische Begriffe und verschiedene meteorologische Sprichwörter zusammen.

Der letzte Solarterm im Frühling ist beispielsweise der Getreideregen. „Am Tag des Getreideregens beginnen die Wasserlinsen zu wachsen. Fünf Tage später beginnen die Tauben mit ihren Federn zu schlagen. Fünf Tage später landen die Eulen auf den Maulbeerbäumen.“ Getreideregen bedeutet das Ende der Kältewelle und eine Zunahme der Niederschläge und erinnert die Menschen daran, Saatgut zu säen. Die Setzlinge und Feldfrüchte sind gerade erst gepflanzt worden und brauchen den Regen am meisten, um zu nähren. Die Alten glaubten, dass in dieser Zeit „der Regen alle Arten von Getreide hervorbringt“, daher wurde sie „Gu Yu“ genannt.

Nationale Frühjahrsaussaatkarte während der Getreideregensaison, Quelle: China Weather

Nr.02

Hilfe beim Abwerfen von Götterartefakten

Offensichtlich können empirische Wettervorhersagen mit geringer Genauigkeit, wie sie etwa auf Sonnentermen und Phänologie beruhen, den Lebens- und Produktionsanforderungen der Menschen nicht gerecht werden. Wie also kam die moderne Wettervorhersage auf die historische Bühne?

Im November 1854, während des Krimkrieges, bereiteten sich die alliierten Streitkräfte Großbritanniens und Frankreichs auf eine entscheidende Schlacht mit der russischen Armee im Schwarzen Meer vor. Doch bevor die Schlacht begann, verursachte ein schwerer Sturm den alliierten Streitkräften schwere Verluste.

Später untersuchte Le Verrier, Direktor des Pariser Observatoriums, den Sturm. Nachdem er eine große Menge meteorologischer Daten gesammelt hatte, zeichnete er eine Wetterkarte der damaligen Zeit und stellte fest, dass die Bewegung des Sturms einem bestimmten Muster folgte. Wäre dieses Phänomen im Vorfeld erkannt worden, hätte dieser Ausfall vermieden werden können. Le Verrier schlug daraufhin vor, ein meteorologisches Beobachtungsnetz einzurichten, um Beobachtungsdaten zu sammeln, zu analysieren und Wetterkarten zu erstellen. Im Jahr 1856 richtete Frankreich das weltweit erste formelle Wettervorhersage-Informationssystem ein.

Sturm trifft Schiffe auf See, Quelle: Internet

Von da an trat für die Menschheit das Zeitalter der Wetterkarten ein. Mit diesen Wetterkarten, die die Wetterbedingungen an verschiedenen Orten gleichzeitig auf einer Karte darstellen, begann die moderne Wettervorhersage. Anschließend analysieren und beschreiben Meteorologen die Entwicklung und Veränderung des Wetters und erstellen Prognosen für das zukünftige Wetter.

Die Methode der Wetterkartenvorhersage ist eine gängige Methode zur Wettervorhersage, die von Wetterstationen auch heute noch verwendet wird. Diese Wetterkarten lieferten eine große Menge an Daten für die Entdeckung von Wettermustern und ermöglichten die Berechnung von Wetterphänomenen und -prozessen mithilfe physikalischer Gleichungen und Mathematik.

Französischer Mathematiker, Astronom und Direktor des Pariser Observatoriums, Le Verrier, Bildquelle Netzwerk

Allerdings ist die Methode zum Zeichnen von Wetterkarten und Erstellen von Wettervorhersagen stark vom subjektiven Einfluss der Meteorologen geprägt und häufig fehleranfällig. Wie lassen sich rationalere Wettervorhersagen erstellen?

Wissenschaftler glauben, dass mit den beiden scharfen Waffen der Mathematik und Physik alles berechnet werden kann.

Aber wie berechnet man das? Dieses Problem hat viele Leute vor ein Rätsel gestellt, bis ein Vater-Sohn-Paar, William Biekenis und Jacob Biekenis, auf der Bildfläche erschien. Sie führten die Methoden der Thermodynamik und Strömungsmechanik in die Meteorologie ein und schlugen vor, komplexe Differentialgleichungen zur Beschreibung von Wetteränderungen zu verwenden.

Porträt von Vilhelm Bjerknes (1862-1951). Bildquellennetzwerk

Allerdings sind Differentialgleichungen schwer zu lösen und es dauerte mehrere Tage, sie zu lösen. Aufgrund der begrenzten Rechenleistung sind Wettervorhersagen wie der Kauf einer veralteten Zeitung. sie haben keinen praktischen Nutzen.

Später stellte der Brite Louis Richardson die kühne Hypothese auf, eine „Wettervorhersagefabrik“ zu bauen. Die Fabrik ist in einem kreisförmigen Gebäude untergebracht. Jeder Sitzplatz ist entsprechend der Längen- und Breitengrade der Erde verteilt. Für die Berechnung der Differentialgleichung seines Längen- und Breitengrads ist jeder selbst verantwortlich. Abschließend werden die Berechnungsergebnisse jeder Person zur Zusammenfassung an die Person im Zentrum gesendet, um Wettervorhersagen für alle Teile der Welt zu erhalten. Doch dieser fantastische Entwurf lässt sich offensichtlich nicht umsetzen, denn um die Prognoseergebnisse im Voraus liefern zu können, wären mindestens 64.000 Computer nötig.

Richardsons Konzept einer „Wettervorhersagefabrik“ (1922), Quelle: Internet

Kommt Ihnen das Konzept „Wettervorhersagefabrik“ bekannt vor? Ähnelt es nicht dem Konzept eines Computers?

ENIAC, das im Ersten Weltkrieg zur Berechnung der Ballistik eingesetzt wurde, erregte die Aufmerksamkeit der Meteorologen. Nachdem sie die Algorithmen kontinuierlich vereinfacht und eine Reihe mathematischer und physikalischer Gleichungen zur Beschreibung der atmosphärischen Bewegung in eine Computersprache umgewandelt hatten, führten Charney, Firtov und von Neumann 1950 mit ENIAC ein Machbarkeitsexperiment zur numerischen Wettervorhersage durch. Mit diesem Computer konnten sie die Wettervorhersage für 24 Stunden im Voraus in etwa 24 Stunden berechnen. Im Jahr 1954 übertrug der britische BBC-Radiosender der Welt die numerische Wettervorhersage und damit trat die Ära der wissenschaftlichen Wettervorhersage ein.

Von Neumann und der erste elektronische Computer ENIAC, Quelle: China Meteorological Science Network

Nr.03

Kommt das Zeitalter der KI-Prognose?

Das Wesentliche der numerischen Wettervorhersage besteht darin, komplexe Differentialgleichungen zu lösen, und diese Methode hängt stark von den Anfangsbedingungen ab. Die Atmosphäre verändert sich in Echtzeit und eine winzige Veränderung kann eine riesige, langfristige Kettenreaktion im gesamten System auslösen. Dies ist das, was wir als „Schmetterlingseffekt“ kennen.

Selbst den komplexesten physikalischen Modellen fällt es schwer, das Gesamtbild der atmosphärischen Bewegung vollständig zu simulieren, und auch die detaillierte Bewegung der Atmosphäre lässt sich nur schwer erfassen. Daher ist die Simulation extremer Wetter- und Klimaereignisse zu einem globalen Problem geworden.

Die klassische Grafik eines chaotischen Systems ähnelt einem Schmetterling. Quelle: Internet

Die numerische Wettervorhersage ist die Kerntechnologie für die Entwicklung moderner Wetterdienste. Man kann ihn als „Chip“ und „Nationalschatz“ der Meteorologie bezeichnen. mein Land begann 1954 mit der Forschung zur numerischen Wettervorhersage und ist eines der ersten Länder der Welt, das numerische Wettervorhersagen durchführt.

In der Anfangszeit importierten wir hauptsächlich Informationen aus dem Ausland und später entwickelten und beherrschten wir Kerntechnologien selbstständig. Im Dezember 2020 wurden Chinas erste Generation eines globalen Atmosphären-/Landoberflächen-Reanalysesystems und unabhängig entwickelte Produkte kommerziell genutzt. Wir verfügen über die Fähigkeit, Reanalyseprodukte unabhängig zu produzieren und die Abhängigkeit der Wetterdienste von ausländischen Datenprodukten wurde erheblich reduziert. Heute hat die numerische Prognosebranche meines Landes mit der Entwicklung des Erdsystemmodells der nächsten Generation einen sprunghaften Entwicklungssprung von „Null“ auf „Eins“ und schließlich zur „Exzellenz“ vollzogen.

EarthLab, das numerische Erdsystem-Simulationsgerät meines Landes mit unabhängigen geistigen Eigentumsrechten

Kürzlich veröffentlichten das Huawei Cloud-Team und die Tsinghua-Universität zwei Artikel in der Zeitschrift Nature, nämlich das Cloud Pangu Meteorological Model und das NowcastNet Model. Worin besteht der Unterschied zur herkömmlichen numerischen Prognose?

Beide Modelle verwenden große KI-Modelle zur Wettervorhersage. Die beiden Modelle haben jedoch unterschiedliche Einsatzzwecke. Ersteres ist ein Modell, das globale Wettermuster eine Woche im Voraus vorhersagen kann, während letzteres kurzfristige Wettervorhersagen für extreme Niederschlagsereignisse liefert.

Die Einbeziehung von KI in die Wettervorhersage eröffnet neue Möglichkeiten. KI ist gut darin, sich wiederholende Aufgaben zu bewältigen und unbekannte Datenbeziehungen herzustellen. Durch das Verständnis der Beziehung zwischen verschiedenen meteorologischen Daten mittels Deep Learning sind die Vorhersagegenauigkeit und -geschwindigkeit herkömmlichen numerischen Prognosen überlegen.

Lassen Sie uns zunächst über das Pangu-Wettermodell von Huawei sprechen. Durch Verbesserungen der KI-Algorithmen ist die Vorhersagegenauigkeit von Pangu Meteorological mit der des weltweit besten numerischen Wettervorhersagesystems, dem integrierten Vorhersagesystem des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersage, vergleichbar. Pangu Meteorology kann nicht nur komplexere Daten verarbeiten, sondern auch dreidimensionale meteorologische Daten verarbeiten und die Beziehung zwischen den atmosphärischen Zuständen verschiedener Druckschichten erfassen. Und es ist schneller. Bei gleicher räumlicher Auflösung ist die Pangu-Meteorologie mehr als 10.000 Mal schneller als das numerische Wettervorhersagesystem.

Die Huawei Developer Conference hat die Pangu-Reihe ultragroßer vorab trainierter Modelle aus dem Internet veröffentlicht

Das NowcastNet-Modell ist ein groß angelegtes Nowcasting-Modell für extreme Niederschläge, das von der Tsinghua-Universität, dem Nationalen Meteorologischen Zentrum und dem Nationalen Meteorologischen Informationszentrum nach drei Jahren gemeinsamer Forschung erstellt wurde. Es kann extreme Niederschläge im Kilometermaßstab innerhalb von 0 bis 3 Stunden vorhersagen.

Beim Gipfeltreffen der Weltorganisation für Meteorologie am 27. Mai dieses Jahres wurde die Vorhersage von Niederschlägen innerhalb von drei Stunden als eines der wichtigsten ungelösten wissenschaftlichen Probleme aufgeführt. Da extreme Niederschlagsprozesse nur von kurzer Dauer sind und eine geringe räumliche Reichweite aufweisen, ist bei der ursprünglichen numerischen Berechnungsmethode das Vorhersagezeitlimit auf lediglich eine Stunde begrenzt.

Stellen Sie sich vor, dass die Zeitspanne, in der man erfährt, dass starker Regen bevorsteht, von einer Stunde auf drei Stunden im Voraus verlängert wurde. Im ersten Fall konnten wir nur in der Nähe ein Versteck finden, jetzt können wir jedoch ruhiger nach Hause zurückkehren. Die Bewältigungsstrategien haben sich deutlich verändert. Für einige tatsächliche Produktions- und Lebensszenarien wird diese Prognose sogar noch beeindruckendere Ergebnisse bei der Katastrophenvorsorge liefern, was zweifellos einen enormen Fortschritt darstellt.

Niederschlags-Nowcast basierend auf Radarbeobachtungen, aus dem Internet

Wird die KI-Wettervorhersage also die traditionelle numerische Vorhersage ersetzen? Werden Wettervorhersager ihre Jobs verlieren?

Darüber besteht kein Grund zur Sorge. Forscher sagen, dass die großflächige Anwendung von KI im Bereich der Meteorologie, die Berechnung ihrer Mechanismen und Daten eine große Herausforderung darstellt und noch ein langer Weg vor uns liegt. Derzeit sieht es nicht so aus, als würde KI den Menschen in diesem Bereich ersetzen. Suman Ravuri, ein Forscher bei DeepMind, sagte, dass bei der Wettervorhersage die Beteiligung von Experten und Menschen erforderlich sei, um sicherzustellen, dass die Vorhersage vernünftig verstanden wird, und um sie dann der Öffentlichkeit mitzuteilen.

Von der Wahrsagerei bis zur empirischen Beurteilung, von Wetterkarten bis zu numerischen Wettervorhersagen und schließlich der Hinzufügung von KI ist dies das Ergebnis der harten und eifrigen Arbeit unzähliger Forscher, um gemeinsam „vorhersehbare Wetteränderungen“ zu erreichen.

ENDE

Autor: Institut für Wissenschafts- und Technikgeschichte und meteorologische Zivilisation, Fakultät für Recht und Politik, Nanjing University of Information Science and Technology

Außerordentlicher Professor Li Beibei

Gong XinyuMeister

Herausgeber: Guru