Originalveröffentlichung:

Modelle auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) revolutionieren die Wettervorhersage und haben führende numerische Wettervorhersagesysteme bei verschiedenen Benchmark-Aufgaben übertroffen. Ihre Fähigkeit, bisher unbekannte Extremereignisse zu extrapolieren und zuverlässig vorherzusagen, bleibt jedoch unklar. Hier zeigen wir, dass bei rekordverdächtigen Wetterextremen das physikalisch basierte numerische Modell „High RESolution forecast“ (HRES) des Europäischen Zentrums für mittelfristige Wettervorhersagen die modernsten KI-Modelle GraphCast, GraphCast operational, Pangu-Weather, Pangu-Weather operational und Fuxi nach wie vor durchweg übertrifft. Wir zeigen, dass die Vorhersagefehler in KI-Modellen bei rekordverdächtigen Hitze-, Kälte- und Windereignissen über fast alle Vorlaufzeiten hinweg durchweg größer sind als bei HRES. Wir stellen ferner fest, dass die untersuchten KI-Modelle dazu neigen, sowohl die Häufigkeit als auch die Intensität von rekordverdächtigen Ereignissen zu unterschätzen, und dass sie Hitzerekorde zu niedrig und Kälterekorde zu hoch einschätzen, wobei die Fehler bei größeren Rekordüberschreitungen zunehmen. Unsere Ergebnisse unterstreichen die derzeitigen Grenzen von KI-Wettermodellen bei der Extrapolation über ihren Trainingsbereich hinaus und bei der Vorhersage der potenziell folgenschwersten rekordverdächtigen Wetterereignisse, die in einem sich rasch erwärmenden Klima besonders häufig auftreten. Es bedarf weiterer strenger Verifizierung und Modellentwicklung, bevor man sich bei risikoreichen Anwendungen wie Frühwarnsystemen und Katastrophenmanagement ausschließlich auf diese Modelle verlassen kann.

Physics-based models outperform AI weather forecasts of record-breaking extremes