Hochaufgelöste Niederschlagskarten mittels KI

In einer Studie zeigen Forschende des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) eine Methode auf Basis Künstlicher Intelligenz (KI), mit der sich die Genauigkeit der von globalen Klimamodellen erzeugten groben Niederschlagsfelder erhöhen lässt. Die räumliche Auflösung von Niederschlagsfeldern wurde von 32 auf 2 km und die zeitliche von einer Stunde auf zehn Minuten verbessert. Diese erhöhte Auflösung sei nach Bekunden des KIT aufgrund des Klimawandels notwendig, um das zukünftig häufigere Auftreten von lokalen Starkniederschlägen und die dadurch bedingten Naturkatastrophen besser vorhersagen zu können.

Mithilfe von KI erstellen Forschende des KIT aus grob aufgelösten Karten hochaufgelöste Radarfilme, um z. B. lokale Niederschläge besser vorhersagen zu können.
Bild: Luca Glawion/KIT

Bisherige globale Klimamodelle verwenden ein Raster, welches nicht fein genug ist, um die Variabilität der Niederschläge genau darstellen zu können. Hochaufgelöste Niederschlagskarten können nur mit sehr rechenintensiven und daher räumlich oder zeitlich begrenzten Modellen erzeugt werden, wie das KIT hervorhebt. „Wir haben deshalb ein Generatives Neuronales Netz – GAN genannt – aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz entwickelt und es mit hochauflösenden Radarniederschlagsfeldern trainiert. Das GAN lernt dabei, wie es realistische Niederschlagsfelder und deren zeitliche Abfolge aus grob aufgelösten Daten generiert“, erklärt Luca Glawion vom Institut für Meteorologie und Klimaforschung – Atmosphärische Umweltforschung (IMK-IFU). Die verfeinerten Radarkarten sollen nicht nur zeigen, wie sich Regenzellen entwickeln und bewegen, sondern auch präzise die lokalen Regenstatistiken mit entsprechender Extremwertverteilung rekonstruieren.

Forschende erwarten, dass mit steigenden Durchschnittstemperaturen extreme Niederschläge weiter zunehmen werden, weshalb genaue lokale und globale Informationen über den aktuellen sowie zukünftigen Wasserkreislauf im Fokus der Forschung beim IMK-IFU stehen. „Im nächsten Schritt werden wir die Methode auf globale Klimasimulationen anwenden, die spezifische Großwetterlagen in eine zukünftige, klimatisch veränderte Welt übertragen – etwa in das Jahr 2100. Durch die höhere Auflösung der mit unserer Methode simulierten Niederschlagsereignisse lässt sich dann besser abschätzen, wie sich beispielsweise die Wetterlage, die 2021 das Hochwasser an der Ahr verursacht hat, in einer zwei Grad wärmeren Welt ausgewirkt hätte“, erklärt Glawion. Solche Informationen seien entscheidend, um Maßnahmen für eine nachhaltige Klimaanpassung entwickeln zu können.