
Laut Dr. Dai Kuai von der Hong Kong University of Science and Technology (China) stellt dieses Modell einen wichtigen Fortschritt in der atmosphärischen Überwachung und in Frühwarnsystemen für extreme Wetterereignisse dar. Es verbessert die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Vorhersagen und stärkt die Katastrophenvorsorge und -reaktionsfähigkeit in der Region.
Forscher verschiedener Universitäten und Forschungseinrichtungen in China, darunter auch nationale Wetterdienste, veröffentlichten letzten Monat eine Studie über ein „auf Satellitendaten basierendes Tiefendiffusionsmodell“.
Es handelt sich dabei um das weltweit erste künstliche Intelligenzmodell, das Satellitendaten nutzt, um Gewitter in Echtzeit vorherzusagen und so die Vorhersage von Starkregen bis zu vier Stunden im Voraus zu ermöglichen.
Aktuell ist die Fähigkeit, kleinräumige, sich schnell entwickelnde Gewitter oder Regenstürme genau vorherzusagen, in der Regel auf einen Zeitraum von 20 Minuten bis zwei Stunden vor ihrem Auftreten beschränkt.
Das neue Modell wurde anhand von Daten eines chinesischen Satelliten trainiert, der die Entstehung und Entwicklung konvektiver Wolkenstrukturen überwacht.
Durch die frühzeitige Erkennung von Konvektionsanzeichen kann das Modell Niederschläge besser vorhersagen und die rechtzeitige Herausgabe von Warnungen vor gefährlichem Wetter unterstützen.
Atmosphärische Konvektion ist die Bewegung von Luftmassen. Wenn warme Luft stark aufsteigt, kondensiert der Wasserdampf und bildet Wolken, die flüssig oder fest sein können.
Bei starker Konvektion entwickeln sich diese Wolkenpartikel weiter zu großen Gewittern und fallen dann herab, was starke Regenfälle ankündigt. Zu den konvektiven Wetterphänomenen gehören häufig Blitze, Gewitter, Tornados und Stürme.
Laut Dai basieren die derzeitigen traditionellen Wettervorhersagemethoden hauptsächlich auf bodengestützten Radargeräten, die Signale „von unten nach oben“ erfassen. Daher können sie atmosphärische Veränderungen oft erst dann erkennen, wenn sich bereits konvektive Wolken gebildet haben.
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, entwickelten Dai und sein Team ein neues KI-Modell und trainierten es mit Infrarotstrahlungstemperaturdaten, die von Chinas FengYun-4A-Satelliten von 2018 bis 2021 gesammelt wurden, um die Struktur konvektiver Wolken genau zu erfassen.
Durch die Nutzung von Satellitendaten zur Überwachung der Wolkenentwicklung aus dem Weltraum kann das neue KI-Modell Anzeichen aufsteigender heißer Luftmassen viel früher visualisieren und identifizieren.
Die Vorhersagen werden etwa alle 15 Minuten aktualisiert und decken große Gebiete ab, darunter China, Südkorea und Südostasien. Dieses Modell kann auch zur Vorhersage von Starkregen in Gebieten ohne Radar oder automatische Wetterstationen hilfreich sein.
Laut Professor Su Hui von der Hong Kong University of Science and Technology (China) reichen Satellitendaten möglicherweise nicht aus, um lokal begrenzte Stürme zu erfassen, die nur kleine Gebiete in Hongkong (China) betreffen, da diese konvektiven Prozesse zu kleinräumig sind, um auf Satellitenbildern deutlich sichtbar zu sein.
Laut Su ist das Modell jedoch weiterhin effektiv bei der Vorhersage starker Aufwärtsbewegungen – Anzeichen, die oft extremen Wetterereignissen wie dem Supertaifun Ragasa im letzten Jahr vorausgehen.
Im vergangenen Jahr musste Hongkong (China) fünf Sturmwarnungen aussprechen und wurde von 14 tropischen Stürmen heimgesucht – die höchste Zahl seit 1946.
Der Taifun Ragasa, der im September 2025 in Hongkong (China) auf Land traf, verletzte rund 100 Menschen und zwang die Behörden, zum zweiten Mal im Jahr 2025 die höchste Taifunwarnstufe auszurufen.
Quelle: https://baovanhoa.vn/nhip-song-so/mo-hinh-ai-co-kha-nang-du-doan-mua-bao-lon-truoc-4-gio-201117.html







Kommentar (0)