Wenn im Winter Stürme wie Lothar oder der Orkan Sabine über das Land
ziehen, sind vor allem die sogenannten Orkanböen gefürchtet.
Die Windgeschwindigkeit kann dann Spitzenwerte von 180
Stundenkilometern und mehr erreichen.
Für Menschen bedeutet das akute Lebensgefahr.
Die Sachschäden erreichen schnell dreistellige Millionenbeträge.
Der Deutsche Wetterdienst bemüht sich, rechtzeitig vor dem Auftreten
solcher Orkanböen zu warnen.
Das Problem, Böen sind die Folge von örtlich eng begrenzt ablaufenden
physikalischen Prozessen.
Was in einem Gebiet von wenigen Quadratkilometern passiert, lässt sich
nur sehr schwer vorhersagen.
Ein Forschungsprojekt am Karlsruher Institut für Technologie versucht
in Kooperation mit der Universität München, die Vorhersage von
Starkböen durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zu verbessern.
Die Vorhersage von Wetterereignissen ist letztlich ein Rechenproblem.
Die Physik der Atmosphäre wird mit Gleichungen beschrieben, die sich
immer nur annähernd lösen lassen.
Die beschreiben eben, wie sich die Temperatur, Luftdruck und andere
physikalische Variablen mit der Zeit verändern.
Diese Gleichungen sind aber nicht analytisch lösbar.
Das heißt, man muss hier annähern, das Ergebnis dieser Gleichungen.
Wie man das macht, ist, man nimmt die Erde, den Raum und die Zeit in
der Atmosphäre und setzt darauf ein Gitter.
Das heißt, ich setze beispielsweise alle fünf Kilometer einen
Gitterpunkt und an diesem Punkt beobachte ich das aktuelle Wetter und
rechne dann mithilfe dieser Gleichungen in die Zukunft, wie das Wetter
sein wird.
Der Mathematiker Benedikt Schulz hat die Winterstürme mit ihren
gefürchteten Orkanböen zum Gegenstand seiner Forschungen gemacht.
Die nur annähernde Lösbarkeit der Gleichungen stellt die erste
Fehlerquelle dar.
Viele kennen wahrscheinlich den Schmetterlingseffekt.
Das heißt, kleine Fehler am Anfang, minimale Fehler zu Beginn, können
sich dann über die Zeit zu riesigen Fehlern aufsummieren bzw.
weiterentwickeln.
Dass wir leicht zu hohe oder leicht zu niedrige Temperatur oder, dass
wir die Unsicherheit zu gering einschätzen, das sind dann eben
typische Fehler.
Fehler entstehen auch durch die beschränkte Zahl der
Wetterbeobachtungsstationen.
Man kann nicht einfach an jedem beliebigen Punkt hier auf der Erde
gehen und dort mal schnell alle möglichen Variablen wie Temperatur,
Luftdruck und so weiter messen.
Zum Beispiel über Deutschland gibt es verschiedene Wetterstationen,
aber diese liegen natürlich nicht genau auf den Gitterpunkten.
Bei der Vorhersage lokal so eng begrenzter Wetterereignisse wie
Orkanböen wirken sich diese Fehler stärker aus.
Mit künstlicher Intelligenz, den sogenannten neuronalen Netzen, lässt
sich das korrigieren.
Bei unseren neuronalen Netzen haben wir den Vorteil, dass wir die
verfügbaren Datenmengen viel besser nutzen können.
Wir können auch zusätzliche meteorologische Variablen wie die
Temperatur, den Niederschlag, Luftdruck und so weiter, all diese
Größen können wir mit den neuronalen Netzen verarbeiten und erhalten
dann so eine bessere Vorhersage, als wenn wir einfach nur das
klassische statistische Verfahren verwenden.
So kann auch die geografische Lage der Wetterbeobachtungsstationen in
das Modell einbezogen werden.
Wo liegt diese Station?
An welchem Längen- und Breitengrad?
Dann haben wir die Höhe der Station mit einbezogen.
Ein anderer Punkt, der auch interessant ist, wir haben uns angeschaut,
wie ist die Differenz der Stationshöhe mit der Höhe des Gitterpunktes,
von der die Vorhersage kam.
Das heißt, wenn jetzt eine Station weit in der Höhe abweicht von dem
Gitterpunkt, wo die Vorhersage genommen wird, kann man da eben
erwarten, dass ein größerer Fehler vorherliegt, da wir ja
unterschiedliche Höhen zugrunde liegen haben.
Und zum dritten Punkt haben wir dann noch ein spezielles Verfahren aus
der künstlichen Intelligenz verwendet, das uns erlaubt, aus den
Stationsmarkern, aus den Stations-IDs sind das, das sind eben
verschiedene Kennzahlen für die Stationen, ist das Netz in der Lage zu
lernen, aus den Daten, dass an bestimmten Stationen verschiedene
unterschiedliche Fehler vorliegen und dann eben auch die Gesamtheit
der Stationen so zu bearbeiten, dass es dann unterschiedliche
systematische Fehler erkennt.
Historische Daten lassen sich auf diese Weise ebenfalls nutzen.
Wir hatten jetzt in unserer Studie einen großen Datensatz mit
Windvorhersagen an diesen 175 Stationen über fünf Jahre, ein äußerst
großer Datensatz, mit dem man die neuronalen Netze sehr schön
trainieren konnte.
Und der Vorteil der Netze liegt eben daran, dass wenn wir solche
großen Datenmengen verfügbar haben, können diese eben diese komplexen
nicht linearen Zusammenhänge lernen, was bei den statistischen
Methoden nicht so der Fall ist.
Nicht lineare Zusammenhänge, die so von den neuronalen Netzen
aufgespürt werden, können als Indizien interpretiert werden, die für
die Grundlagenforschung eine neue Spur darstellen.
So konnten wir dann sehen, welche Variablen sind es die wichtigsten,
um die Fehler zu korrigieren.
Natürlicherweise waren die Windvorhersagen der wichtigste
Anhaltspunkt.
Aber was wir auch gefunden haben, ist, dass insbesondere in den
Abendstunden beispielsweise ist die Sonneneinstrahlung eine wichtige
Variabel.
Das konnte man eben damit verbinden, dass in den Abendstunden
bestimmte metrologische Prozesse stattfinden, die eben dafür sorgen,
dass hier systematische Fehler stattfinden, die wir dann eben mit den
Netzen erkennen können und verbessern können.
Und das ist dann schon mal so eine Art Anhaltspunkt für die Metrologen.