Ein Ensemble von datengesteuerten Wettervorhersagemodellen für den operativen saisonalen Vorhersagebetrieb

Kernkonzepte

Es ist möglich, fast state-of-the-art saisonale Vorhersagen mit einem Multi-Modell-Ensemble-Ansatz unter Verwendung datengesteuerter Wettervorhersagemodelle zu erreichen.

Zusammenfassung

Die Studie präsentiert ein einsatzbereites Multi-Modell-Ensemble-Wettervorhersagesystem, das hybride datengesteuerte Wettervorhersagemodelle mit dem Ozeanmodell des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersagen (EZMW) kombiniert, um globale Wetter mit einer Auflösung von 1 Grad für einen Vorhersagezeitraum von 4 Wochen zu prognostizieren.
Das Ensemble übertrifft im Durchschnitt den rohen EZMW-Langzeitvorhersage-Ensemble um 4-17% bei der Vorhersage der 2-Meter-Temperatur, je nach Vorhersagezeitraum. Nach Anwendung statistischer Korrekturverfahren ist das EZMW-Ensemble jedoch etwa 3% besser bei 4 Wochen Vorhersage. Für andere Oberflächenparameter liegt das Ensemble ebenfalls nur wenige Prozentpunkte hinter dem EZMW-Ensemble.
Die Studie zeigt, dass es möglich ist, fast state-of-the-art saisonale Vorhersagen mit einem Multi-Modell-Ensemble-Ansatz unter Verwendung datengesteuerter Wettervorhersagemodelle zu erreichen. Das Ensemble ist betriebsbereit, wurde auf Langzeitvorhersagen getestet und liefert probabilistische Vorhersagen. Darüber hinaus wird ein kombiniertes Ensemble aus datengesteuerten und traditionellen numerischen Wettervorhersagemodellen vorgestellt, das zu besseren probabilistischen Vorhersagen führt.

Statistiken

Unser Ensemble übertrifft im Durchschnitt den rohen EZMW-Langzeitvorhersage-Ensemble um 4-17% bei der Vorhersage der 2-Meter-Temperatur, je nach Vorhersagezeitraum.
Nach Anwendung statistischer Korrekturverfahren ist das EZMW-Ensemble jedoch etwa 3% besser bei 4 Wochen Vorhersage.
Für andere Oberflächenparameter liegt das Ensemble ebenfalls nur wenige Prozentpunkte hinter dem EZMW-Ensemble.

Zitate

"Es ist möglich, fast state-of-the-art saisonale Vorhersagen mit einem Multi-Modell-Ensemble-Ansatz unter Verwendung datengesteuerter Wettervorhersagemodelle zu erreichen."
"Das kombinierte Ensemble aus datengesteuerten und traditionellen numerischen Wettervorhersagemodellen führt zu besseren probabilistischen Vorhersagen."

Wichtige Erkenntnisse aus

An ensemble of data-driven weather prediction models for operational sub-seasonal forecasting

by Jonathan A. ... um arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15598.pdf

Tiefere Fragen

Wie können die individuellen Modelle innerhalb des Ensembles weiter optimiert werden, um die Vorhersagegenauigkeit für extreme Wetterereignisse wie Hitzewellen und Dürren zu verbessern?

Um die individuellen Modelle innerhalb des Ensembles zu optimieren und die Vorhersagegenauigkeit für extreme Wetterereignisse wie Hitzewellen und Dürren zu verbessern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden:

Feinabstimmung der Modelle: Durch eine gezielte Feinabstimmung der Modelle auf spezifische Wetterphänomene wie Hitzewellen und Dürren können die Modelle besser auf diese Ereignisse vorbereitet werden. Dies könnte die Berücksichtigung spezifischer Merkmale und Muster in den Trainingsdaten sowie die Anpassung der Hyperparameter umfassen.

Integration von Domänenwissen: Die Integration von Domänenwissen in die Modelle könnte dazu beitragen, die Vorhersagegenauigkeit für extreme Wetterereignisse zu verbessern. Indem bekannte Muster und Zusammenhänge zwischen bestimmten Wetterparametern und extremen Ereignissen berücksichtigt werden, können die Modelle präzisere Vorhersagen liefern.

Erweiterung der Trainingsdaten: Durch die Erweiterung der Trainingsdaten um spezifische Beispiele für extreme Wetterereignisse wie Hitzewellen und Dürren können die Modelle besser auf diese Szenarien vorbereitet werden. Dies könnte die Integration von historischen Daten zu vergangenen Extremereignissen oder die Erstellung synthetischer Daten umfassen.

Ensemble-Optimierung: Durch die Optimierung der Zusammensetzung des Ensembles, z. B. durch die Auswahl von Modellen mit unterschiedlichen Stärken und Schwächen in Bezug auf die Vorhersage von extremen Ereignissen, kann die Gesamtleistung des Ensembles verbessert werden.

Durch die Kombination dieser Ansätze und eine kontinuierliche Evaluierung der Modelle anhand von Metriken, die die Vorhersagegenauigkeit für extreme Wetterereignisse bewerten, können die individuellen Modelle innerhalb des Ensembles weiter optimiert werden.

Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie genutzt werden, um die Wettervorhersage für andere Anwendungsbereiche wie Landwirtschaft und Risikomanagement zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie können auf verschiedene Weisen genutzt werden, um die Wettervorhersage für andere Anwendungsbereiche wie Landwirtschaft und Risikomanagement zu verbessern:

Anpassung der Modelle an spezifische Anforderungen: Durch die Anpassung der entwickelten Modelle an die spezifischen Anforderungen der Landwirtschaft und des Risikomanagements können präzisere Vorhersagen für diese Bereiche erzielt werden. Dies könnte die Integration von zusätzlichen Parametern oder die Feinabstimmung der Modelle umfassen.

Integration von Sekundärdaten: Die Integration von Sekundärdaten, die für die Landwirtschaft und das Risikomanagement relevant sind, wie Bodenfeuchte, Erntezyklen oder Versicherungsdaten, in die Wettervorhersagemodelle kann die Vorhersagegenauigkeit für diese Anwendungsbereiche verbessern.

Entwicklung spezifischer Metriken: Die Entwicklung von Metriken, die die Leistung der Modelle in Bezug auf landwirtschaftliche Erträge, Wasserverfügbarkeit oder Risikobewertung bewerten, kann dazu beitragen, die Nützlichkeit der Wettervorhersagen für diese Anwendungsbereiche zu maximieren.

Kontinuierliche Validierung und Anpassung: Eine kontinuierliche Validierung der Vorhersagemodelle anhand von Echtzeitdaten und eine Anpassung der Modelle basierend auf den Rückmeldungen aus der Landwirtschaft und dem Risikomanagement können sicherstellen, dass die Vorhersagen praxisrelevant und zuverlässig sind.

Durch die gezielte Anwendung der Erkenntnisse aus dieser Studie auf die spezifischen Anforderungen der Landwirtschaft und des Risikomanagements können die Wettervorhersagen für diese Bereiche verbessert und deren Nutzen maximiert werden.

Welche anderen Methoden zur Erzeugung von Ensembles, wie z.B. lernende Entfaltungsdiffusionsmodelle, könnten die Zuverlässigkeit der Vorhersagen weiter erhöhen?

Die Verwendung von lernenden Entfaltungsdiffusionsmodellen zur Erzeugung von Ensembles könnte die Zuverlässigkeit der Vorhersagen weiter erhöhen, indem sie zusätzliche Vorteile und Ansätze bieten:

Berücksichtigung von Unsicherheiten: Entfaltungsdiffusionsmodelle sind in der Lage, Unsicherheiten in den Vorhersagen zu quantifizieren und probabilistische Vorhersagen zu generieren. Durch die Integration von Unsicherheitsmaßen in die Ensemblegenerierung können zuverlässigere und besser kalibrierte Vorhersagen erzielt werden.

Modellierung von Zeitreihen: Entfaltungsdiffusionsmodelle sind gut geeignet für die Modellierung von Zeitreihendaten und können komplexe zeitliche Abhängigkeiten erfassen. Durch die Verwendung dieser Modelle zur Generierung von Ensemblevorhersagen können zeitliche Muster und Trends besser erfasst und in die Vorhersagen integriert werden.

Flexibilität und Anpassungsfähigkeit: Entfaltungsdiffusionsmodelle sind flexibel und können an verschiedene Datentypen und Anwendungsbereiche angepasst werden. Durch die Anpassung dieser Modelle an spezifische Anforderungen und die Integration von Domänenwissen können maßgeschneiderte Ensemblevorhersagen erzeugt werden.

Kombination mit anderen Modellen: Die Kombination von Entfaltungsdiffusionsmodellen mit anderen Modellierungsansätzen, wie z. B. Deep Learning-Modellen oder traditionellen NWP-Modellen, kann die Vielseitigkeit und Leistungsfähigkeit der Ensemblevorhersagen weiter steigern. Durch die Integration verschiedener Modelle können unterschiedliche Quellen von Unsicherheiten berücksichtigt und die Vorhersagen optimiert werden.

Durch die Nutzung von lernenden Entfaltungsdiffusionsmodellen zur Erzeugung von Ensembles können die Vorhersagen zuverlässiger, genauer und besser an die spezifischen Anforderungen verschiedener Anwendungsbereiche angepasst werden.