Wie Seattle Wettervorhersage-Technologie entwickelt, um Hitzewellen zu erkennen

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Das Wetter in Seattle war Mitte Juli in den sonnigen 70er Jahren, als Wettervorhersagen sahen, dass die Hitzewelle, die diese Woche 90-Grad-Höchststände erreicht hat, im Anmarsch war.

Das ist eine Veränderung gegenüber den vergangenen Jahrzehnten, als Hitze überraschend kommen oder verfehlen konnte. Fortschritte in Technologie und Technik haben das Wetter mit Satelliten, Radar und Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz zu einem boomenden Teil des Technologiesektors gemacht.

Prognostiker können heute dank eines stark verbesserten Systems von Wettersatelliten und immer komplexeren Algorithmen das Wetter mit größerer Genauigkeit und längeren Vorlaufzeiten vorhersagen. Die Möglichkeit für durch künstliche Intelligenz getriebene Fortschritte und die Zunahme katastrophaler Wetterereignisse aufgrund des Klimawandels haben mehr Innovatoren und Unternehmer in die Wettervorhersage gezogen und behaupten, sie hätten Zugang zu mehr Informationen und besserer Technologie als die Regierung.

Die aktuelle Hitzewelle, die den pazifischen Nordwesten traf, wurde früh durch Daten von Satelliten vorhergesagt, die die Atmosphäre über Teilen des Pazifischen Ozeans messen, sagte der Klimatologe Nick Bond von der University of Washington State. Die Satelliten sammelten Daten über Luftfeuchtigkeit, Temperatur und Wind, und Computer analysierten diese Bedingungen durch komplexe Gleichungen, die vorhersagten, dass die Hitze die Region bald treffen würde.

„Es ist wirklich ziemlich bemerkenswert, was wir auf diese Weise erreichen können, indem Satelliten weit über der Luft nach unten schauen“, sagte Bond.

Die Modelle sind nicht einfach zu bauen. Laut dem Journalisten Andrew Blum in seinem Buch „The Weather Machine“ „erfordert die Landung eines Raumfahrzeugs auf dem Mars den Umgang mit Hunderten von mathematischen Variablen. Die Erstellung eines globalen Atmosphärenmodells erfordert Millionen von Tausenden.“

Bond sagte, dass die Wettervorhersagetechnologie in der Lage war, die Hitzewelle im pazifischen Nordwesten 2021, die von Ende Juni bis Anfang Juli andauerte, genau vorherzusagen. Die Hitzewelle führte nach Angaben des Gesundheitsministeriums des US-Bundesstaates Washington zu mindestens 100 hitzebedingten Todesfällen.

Prognosen waren schon immer mit Unsicherheit behaftet. Beispielsweise ist es schwierig, Regen vorherzusagen, da er punktuell sein und verschiedene Teile des geografischen Rasters treffen kann, das Prognostiker analysieren, um das Wetter zu bestimmen. Und da extreme Ereignisse wie Gewitter und Tornados aufgrund des Klimawandels intensiver werden, werden Prognosen noch schwieriger, sagte Bond.

Die Herausforderung, sagte er, bestehe darin, die Menschen früh genug vorherzusagen, um sich vorzubereiten oder zu evakuieren.

Während der National Weather Service seit langem der dominierende Akteur bei US-Vorhersagen ist und weiterhin ist, verfolgen private Unternehmen, darunter Microsoft, Technologien, von denen sie glauben, dass sie genauere und vorausschauendere Wetterberichte liefern können.

Letztes Jahr schloss Microsoft Vereinbarungen mit dem US Army Corps of Engineers und dem nationalen britischen Wetterdienst, um eine Technologie zu entwickeln, die bei der Modellierung von Stürmen und anderen extremen Wetterbedingungen helfen wird.

Auch Startups, die sich auf Wettervorhersagen spezialisiert haben, drängen in den Weltraum. Salient Predictions mit Sitz in Cambridge, Massachusetts, sammelte 5,3 Millionen US-Dollar an Startfinanzierung. Salient behauptet, seine Technologie sei genauer als die von anderen Unternehmen und Regierungen angebotene.

Als Erik Moldstad 2003 das in Seattle ansässige Unternehmen Precision Forecasting gründete, waren private Wettervorhersagen selten und schwer zugänglich. Moldstads Unternehmen schickt ihnen jeden Morgen eine E-Mail an eine Liste mit zahlenden Abonnenten. Jetzt, sagte er, seien Boutique-Prognosen und Satellitenbilder überall und für fast jeden verfügbar.

„Damals gab es einige Internetinformationen, aber die meisten Informationen (Vorhersagemodelle, Satellitenbilder) waren nur über ein Abonnement verfügbar“, sagte Moldstad. Er sagte, das Internet habe die Wettervorhersage breiter verfügbar gemacht.

Moldstad sagte, er verwende Informationen von Radargeräten, Wetterstationen und Satelliten, um die täglichen Berichte zu erstellen, die er an Kunden sende. Die Berichte vermerken das Wetter vom Vortag, das aktuelle Wetter und die Vorhersage für den nächsten Tag.

Neue Technologien zielen jedoch darauf ab, die Vorlaufzeiten und die Genauigkeit der bestehenden Modelle zu verbessern. Brad Colman, Direktor für Wetterstrategie bei Bayer, sagte letzten Monat vor dem Kongress, dass „die Verbesserung der Prognosefähigkeiten bei allen großen globalen Modellierungsbemühungen etwas verlangsamt wird“, da die Technologie an ihre Grenzen stößt. Bayer hat eine Tochtergesellschaft, The Climate Corporation, die sich auf die Pflanzenentwicklung konzentriert.

Colman sagte, dass ein System, das Ozeane, Gletscher und Landmodelle umfasst, zur Erweiterung der Prognosefähigkeiten beitragen würde, da die Daten mit längeren Vorlaufzeiten verfügbar wären.

Künstliche Intelligenz hat in den letzten drei Jahren im Vorhersagebereich zugenommen und verspricht, die Wettergenauigkeit zu erhöhen, sagte UW-Professor Dale Durran.

Die Computer, die Datensätze von Satelliten verarbeiten, sind in ihrer Verarbeitungsfähigkeit begrenzt, und es kann lange dauern. KI würde mehr Daten von beispielsweise gestressten Pflanzen verwenden und schneller verarbeiten, da die Maschine aus ähnlichen Wettermustern lernt, die auf das aktuelle Wetter angewendet werden können, sagte Durran.

Die Technologie befinde sich noch in der Entwicklung und könne noch nicht eingesetzt werden, sagte er, aber sie verspreche, dass Prognosen genauer werden könnten. Die Vorlaufzeit für Prognosen hat jedoch eine Einschränkung, die KI noch nicht lösen kann. Das Wetter, sagte Durran, sei einfach „zu chaotisch“.

Dennoch hat sich die Wettervorhersage seit den Zeiten, als sich die Menschen hinsetzen und Gleichungen verwenden mussten, erheblich verbessert, sagte Bond. Die jetzt verwendeten Modelle seien „vor Jahrzehnten nur geträumt worden“.

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