Forschung aktuell Wettervorhersage - KI soll Prognosen des Deutschen Wetterdienstes verbessern
Mar 3, 2026
Stefanie Holborn, Leiterin des KI-Zentrum beim Deutschen Wetterdienst, erklärt kurz ihren Fokus auf KI zur Verbesserung meteorologischer Modellierung. Gespräche drehen sich um genauere Vorhersagen in zehn Jahren. Es geht um Warnlogik versus Prognosen. Es werden Datenketten, Einsatzfelder von KI von Datenerfassung bis Straßenwetter und frühe Erfolge bei Temperatur und Wind thematisiert.
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Wettervorhersagen Haben Einen Tag Genauigkeit Gewonnen
- Wettervorhersagen des DWD sind in den letzten zehn Jahren deutlich genauer geworden.
- Statistisch ist eine 2‑Tages‑Temperaturvorhersage heute so gut wie eine 24‑Stunden‑Vorhersage vor zehn Jahren, basierend auf Evaluation gegen Radar, Radiosonden und Satelliten.
Drei Bausteine Der Wetterprognose
- Drei Kernelemente der Vorhersage sind Messdaten, ein Wettermodell und ein Supercomputer zur Berechnung.
- Der DWD verarbeitet täglich terabytegroße Eingangsdaten aus Bodenstationen, Radar, Flugzeugen und globalen Quellen.
KI Ergänzt Klassische Wettermodelle
- KI ergänzt klassische Modelle im DWD: Neben dem traditionellen Modell rechnet nun ein KI‑basiertes Modell auf dem Großrechner mit.
- KI kann an mehreren Punkten helfen: Datenerfassung, Aufbereitung, Vorhersage und Produktgenerierung.